
Text: Cassini Redaktion
Der Bedarf an Hyperscale-Rechenzentren wächst rasant: Unternehmen wie Google, Meta oder Microsoft bauen ihre Kapazitäten massiv aus, um die steigende Nachfrage nach Cloud-Diensten und KI-Anwendungen mit der notwendigen Rechenpower zu bedienen. Damit die dafür benötigten Komponenten schnell, sicher und weltweit koordiniert an den Einsatzort gelangen, braucht es hochspezialisierte Lieferketten. Für Logistikdienstleister entsteht daraus ein neuer Markt: Data Center Logistics – und Cassini ist Teil davon.
Die Zahlen verdeutlichen die Dimension: Die Big-Tech-Konzerne – allen voran Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle – planen im laufenden Jahr 2026, über 700 Milliarden US-Dollar in KI zu investieren*. Das ist nahezu doppelt so viel wie in 2025. Rund 75 Prozent beziehungsweise etwa 450 Milliarden US-Dollar entfallen direkt auf den Ausbau von KI-Infrastruktur und Rechenzentren**. Im Mittelpunkt stehen dabei hochsensible Komponenten wie Server, GPUs, Netzwerktechnik oder komplette Rack-Systeme, die unter hohem Zeitdruck transportiert, gelagert, vormontiert und installiert werden müssen. Schon kleine Verzögerungen oder Fehler können erhebliche Auswirkungen auf Projektlaufzeiten und Kosten haben.
Kurz erklärt: Was ist ein Hyperscale-Rechenzentrum?
Hyperscaler sind große Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud, die weltweit IT-Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher und Anwendungen in sehr großem Maßstab bereitstellen. Ein Hyperscale-Rechenzentrum ist eine besonders große und leistungsfähige Rechenzentrumsinfrastruktur, die für den Betrieb und die Verarbeitung sehr großer Datenmengen ausgelegt ist. Durch eine hochoptimierte Netzwerkarchitektur, leistungsfähige Verbindungen und geringe Latenzzeiten ermöglicht es eine flexible Skalierung von IT-Ressourcen entsprechend dem Bedarf. Aufgrund des stetig wachsenden Datenaufkommens werden Hyperscale-Rechenzentren global von zahlreichen Anbietern genutzt. Sie bilden die technische Grundlage für Anwendungen wie Künstliche Intelligenz (KI), Automatisierung, Datenanalyse, Datenspeicherung, Datenverarbeitung und weitere datenintensive IT-Dienste.
Die Lieferketten hinter modernen Rechenzentren unterscheiden sich grundlegend von traditionellen Logistikmodellen. Es geht längst nicht mehr nur um Transport und Lagerung, sondern um die koordinierte Steuerung komplexer Infrastrukturprojekte.
Dazu gehören unter anderem:
Hinzu kommt ein struktureller Wandel auf Produktebene: Statt einzelner Komponenten werden zunehmend vorkonfigurierte, hochintegrierte Rack-Systeme transportiert.
Kurz erklärt:
Was ist ein Server-Rack?
Ein Server-Rack ist ein standardisierter Metallrahmen, in dem mehrere IT-Komponenten wie Server, Speicher und Netzwerkgeräte platzsparend übereinander eingebaut werden.
Es sorgt für Ordnung, einfache Wartung und eine effiziente Kühlung sowie Stromversorgung im Rechenzentrum. Moderne Racks sind oft bereits vorkonfiguriert und enthalten komplette, betriebsbereite Systeme.
Was sind White-Glove-Services?
White-Glove-Services bezeichnet eine besonders sorgfältige, gesicherte und koordinierte Lieferung sensibler oder hochwertiger IT-Ausrüstung bis an den vorgesehenen Einsatzort im Data Center. Sie umfasst je nach Service Level das geschützte Entladen, Auspacken, Bewegen, Platzieren und Installieren von Equipment, einschließlich Zugangskontrolle, Spezialhandling, Dokumentation und Nachweis der ordnungsgemäßen Übergabe.
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, globale Infrastrukturprojekte schnell und gleichzeitig standardisiert umzusetzen. Viele Logistiklösungen entstehen heute noch weitgehend individuell: Anforderungen werden neu analysiert, Prozesse neu definiert und IT-Systeme projektbezogen zusammengestellt – selbst bei ähnlichen Ausgangssituationen.
Im Rahmen eines Projekts für einen internationalen Logistikdienstleister hat Cassini deshalb dabei unterstützt, typische Data-Center-Szenarien systematisch zu strukturieren und wiederverwendbare Lösungsbausteine zu entwickeln. Der Ansatz: Statt jede Ausschreibung vollständig neu zu entwerfen, werden standardisierte Referenzarchitekturen und modulare Capability-Modelle aufgebaut, die flexibel auf unterschiedliche Kunden- und Regionsanforderungen übertragen werden können.
Der Vergleich eines Data Centers mit einem hochkomplexen LEGO-Gebäude macht das Prinzip deutlich: Damit es schnell, sicher und skalierbar entsteht, muss klar sein, welche Bausteine in welcher Reihenfolge, an welchem Standort und mit welchen Systemen zusammenspielen. Genau diese Logik hat Cassini für einen internationalen Logistikdienstleister strukturiert: Data-Center-Logistik wurde nicht mehr projektindividuell gedacht, sondern in wiederverwendbare Lösungsbausteine übersetzt. Diese Lösungsbausteine werden als Capabilities beschrieben – also als klar abgegrenzte Fähigkeiten einer Organisation, einen bestimmten Geschäftsnutzen zu erbringen, zum Beispiel Rack Assembly, Bestandsführung, Sendungsverfolgung oder White Glove Delivery.
Der Ansatz hilft insbesondere in frühen Ausschreibungsphasen: Ein RFQ (Request for Quotation) ist eine Anfrage nach einem konkreten Angebot beziehungsweise Preis für definierte Leistungen. Ein RFP (Request for Proposal) geht weiter und fragt zusätzlich nach Lösungskonzept, Vorgehen, Technologieeinsatz und Umsetzungsfähigkeit. Statt jede RFQ- oder RFP-Anfrage neu zu analysieren, wurden typische Szenarien, Prozesse, IT-Capabilities und Referenzarchitekturen systematisch modelliert. So entsteht ein modularer Baukasten für Data-Center-Logistik: von Warehousing und Fulfillment über Rack Assembly, White-Glove-Services und Visibility bis hin zu IT-Integration und regionalen Rollout-Anforderungen. Die Bausteine können je nach Kunde, Region und Service-Level flexibel kombiniert werden.
Die Vorteile sind insbesondere:
Gerade bei Hyperscalern mit globalen Ausbauprogrammen wird diese Wiederverwendbarkeit zunehmend zum strategischen Faktor.
Im Rahmen des Projekts hat Cassini mitgeholfen, die passenden IT-Systeme zu identifizieren. Maßgeblich daran beteiligt war Lisa Korte. Im Interview erklärt sie, welchen Ansatz das Team dabei verfolgt hat, worin die größte Herausforderung bestand und was ihr wichtigstes Erkenntnis aus dem Projekt ist.
Was war eure konkrete Aufgabenstellung?
Lisa Korte: Rund um Rechenzentren, Cloud und KI-Infrastruktur entwickelt sich derzeit ein neuer Markt mit sehr spezifischen Anforderungen an Logistik und IT. Für den Aufbau dieser globalen Infrastruktur braucht es spezialisierte Services, belastbare Prozesse und hochintegrierte IT-Landschaften. Unsere Aufgabe bestand darin, einen internationalen Logistikdienstleister dabei zu unterstützen, dieses Marktumfeld strukturiert und skalierbar zu adressieren. Konkret ging es um zwei Themen: Zum einen sollten typische Leistungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette identifiziert und strukturiert werden – beispielsweise Transport, Warehousing, White-Glove-Services, Vormontage oder technische Leistungen wie Rack Assembly. Zum anderen stand die Frage im Mittelpunkt, wie sich diese Leistungen schneller, standardisierter und global konsistent anbieten und implementieren lassen. Dafür mussten bestehende Prozesse, Business Capabilities und IT-Systeme aus unterschiedlichen Regionen und Geschäftsbereichen analysiert und in wiederverwendbare Referenzarchitekturen überführt werden.
Welchen Ansatz habt ihr dabei verfolgt?
Lisa Korte: Data Center Logistics erfordert das Zusammenspiel vieler spezialisierter IT-Systeme – teilweise mehr als 30. Einige davon sind Standardlösungen, etwa für Abrechnung oder Workforce Management. Je nach Use Case kommen jedoch zusätzliche Anforderungen hinzu, beispielsweise für White-Glove-Services, technische Services oder globale Visibility. Deshalb haben wir mit modularen Blueprints gearbeitet: standardisierte Lösungsbausteine für typische Szenarien wie Transport, Vormontage oder die Installation von Server-Racks. Wenn ein Kunde beispielsweise möchte, dass Komponenten eines Rack-Systems weltweit konsolidiert, vormontiert und zeitkritisch an einen Rechenzentrumsstandort geliefert werden, können wir auf bestehende Referenzarchitekturen und validierte Lösungsansätze zurückgreifen. Der Vorteil dabei: Man startet nicht jedes Projekt bei null, sondern baut auf bestehenden Erfahrungen, Prozessen und IT-Bausteinen auf. Dadurch lassen sich Ausschreibungen schneller bearbeiten, Risiken reduzieren und globale Rollouts effizienter umsetzen.
Was war die größte Herausforderung?
Lisa Korte: Die größte Herausforderung bestand darin, die unterschiedlichen Anforderungen, Prozesse und regionalen Gegebenheiten in einem sehr dynamischen Marktumfeld zusammenzuführen. Da sich der Markt für Data Center Logistics derzeit mit hoher Geschwindigkeit entwickelt, existieren viele Standards und Betriebsmodelle noch nicht in vollständig etablierter Form. Gleichzeitig müssen globale Infrastrukturprojekte bereits heute unter hohem Zeitdruck umgesetzt werden. Unsere Aufgabe bestand deshalb vor allem darin, bestehende Informationen, Erfahrungen und Anforderungen aus unterschiedlichen Bereichen und Regionen strukturiert zusammenzuführen und daraus belastbare, wiederverwendbare Lösungsansätze abzuleiten.
Welche Rolle spielte KI?
Lisa Korte: KI spielte vor allem als Strukturierungs- und Analysebeschleuniger eine zentrale Rolle. Im Kern ging es um Content Engineering: vorhandene Dokumente, Workshop-Transkripte, Interviewinhalte und Kundenanforderungen wurden systematisch aufbereitet, harmonisiert und miteinander verknüpft. Dafür haben wir einen eigenen AI Harness aufgebaut, also eine projektspezifische KI Arbeitsumgebung, die auf den bereitgestellten Dokumenten, Workshop-Ergebnissen und unserem fachlichen Modellierungswissen basiert. Dieser Harness unterstützt dabei, verstreutes Wissen schneller auffindbar zu machen, Inhalte zu clustern und erste Entwürfe für Capability Modelle, Business Requirements und Architekturbausteine abzuleiten. Der Mehrwert lag nicht darin, Expertenwissen zu ersetzen, sondern es gezielt zu hebeln: KI half, große Informationsmengen schneller zu strukturieren, Muster zu erkennen und Inkonsistenzen sichtbar zu machen. Die finale fachliche Bewertung, Priorisierung und Validierung blieben weiterhin Aufgabe der Fachexperten.
Wie lautet dein wichtigstes Erkenntnis aus dem Projekt?
Lisa Korte: Für mich war die wichtigste Erkenntnis, dass es in neuen Märkten kein fertiges und erprobtes Wissen gibt. Gerade im Umfeld von Data Center Logistics entstehen viele Standards und Prozesse erst. Das bedeutet, man muss sich Strukturen oft gemeinsam erarbeiten, Hypothesen bilden und iterativ vorgehen. Gleichzeitig hat das Projekt gezeigt, wie wichtig unterschiedliche Perspektiven und Expertisen sind. Erst durch die enge Zusammenarbeit von Business, Operations, IT und Architektur entsteht ein Gesamtbild, aus dem belastbare Lösungen entwickelt werden können. Mir ist dabei noch einmal klar geworden: Es geht weniger darum, von Anfang an auf jede Frage die perfekte Antwort zu haben. Entscheidend ist vielmehr, schnell die richtigen Impulse zu setzen und gemeinsam mit dem Kunden Lösungen zu entwickeln, die skalierbar und praktisch umsetzbar sind.
Quellenangaben:
*https://de.euronews.com/business/2026/02/16/analyse-bedrohen-big-techs-ki-milliarden-europas-digitale-datensouveranitat?utm_source=chatgpt.com
**https://know.creditsights.com/insights/technology-hyperscaler-capex-2026-estimates/

Management Consultant
Lisa Korte begleitet Unternehmen bei der strategischen Weiterentwicklung ihrer Logistik- und Supply-Chain-Organisation. Ihr Fokus liegt auf der Gestaltung effizienter Prozesse, der Ableitung zukunftsfähiger Zielbilder und der erfolgreichen Umsetzung von Transformations- und Digitalisierungsinitiativen. Mit einem klaren Verständnis für die Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT unterstützt sie Organisationen dabei, nachhaltige Strukturen zu schaffen und ihre Logistik langfristig leistungsfähig und wettbewerbsfähig auszurichten.

Associate Consultant
Son Do verbindet Logistik- und Supply-Chain-Erfahrung mit starker Daten- und KI-Kompetenz. Sein Fokus liegt auf datengetriebener Prozessoptimierung, Automatisierung und dem Aufbau skalierbarer Lösungen für operative und strategische Logistikfragestellungen. An der Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT unterstützt er Unternehmen dabei, Daten nutzbar zu machen, manuelle Abläufe zu reduzieren und fundierte Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Seine Erfahrung reicht von Forecasting und BI-Dashboards über RPA- und Low-Code-Automatisierung bis hin zu KI-gestützten Wissens- und Analyseagenten für Logistik- und Transformationsprozesse.