Elon Musk's xAI koopt een derde datacenter om zijn supercomputer-clusture uit te breiden

Elon Musk's xAI koopt een derde datacenter om zijn supercomputer-clusture uit te breiden
Diya Poddar
31 dec 2025, 09:40 A.M.
  • xAI kocht een derde datacenter in de regio Memphis, waarmee de geplande AI-trainingscapaciteit werd verhoogd tot bijna 2 GW.
  • De nieuwe MACROHARDRR-locatie breidt de geclusterde datacentercampus van xAI uit naast Colossus en Colossus 2.
  • Deze stap benadrukt de stijgende vraag naar stroom, chips en kapitaal nu xAI de grenstrainingsactiviteiten van AI opschaalt.

xAI is bezig zijn kunstmatige intelligentie-infrastructuur in het zuiden van de VS op te schalen en koopt een datacenter in Memphis.

De uitbreiding draait om de aankoop van een derde faciliteit in de regio, een stap die de geplande rekencapaciteit van het bedrijf aanzienlijk verhoogt en de ambitie versterkt om een van 's werelds grootste AI-trainingsoperaties te runnen.

De ontwikkeling werd onthuld door Elon Musk via een bericht op X.

De site-acquisitie brengt xAI's totale geplande stroomcapaciteit dicht bij 2 gigawatt, een schaal die het project tot de meest energie-intensieve AI-datacenterclusters plaatst die momenteel in ontwikkeling zijn.

Uitbreiding van het terrein

xAI heeft al één groot datacenter in Memphis voltooid, bekend als Colossus. Een tweede faciliteit, aangeduid als Colossus 2, is in aanbouw in de buurt.

Het nieuw verworven gebouw, genaamd MACROHARDRR, bevindt zich in Southaven en grenst direct aan de locatie van Colossus 2, volgens eerdere berichten van The Information, die verwees naar eigendomsgegevens en een persoon die bekend is met het project.

Door meerdere faciliteiten over staatsgrenzen heen te clusteren, bouwt xAI een aaneengesloten computercampus in plaats van één op zichzelf staande locatie.

Deze indeling stelt het bedrijf in staat om energievoorziening, koelinfrastructuur en hogesnelheidsdataverbindingen in één regio te concentreren, een structuur die steeds meer wordt geprefereerd door bedrijven die grootschalige AI-modellen trainen.

Kracht en schaal

Musk gaf aan dat het derde gebouw de trainingsrekenkracht van xAI naar bijna 2 gigawatt zou brengen.

Op dat niveau zou de elektriciteitsvraag vergelijkbaar zijn met die van honderdduizenden Amerikaanse huishoudens, wat de druk onderstreept die de volgende generatie AI-infrastructuur op lokale elektriciteitsnetten kan leggen.

Zo'n schaal weerspiegelt de snel stijgende rekenkundige eisen van toonaangevende AI-systemen.

Het trainen van grote taalmodellen vereist enorme hoeveelheden parallelle verwerking, meestal geleverd via dichte clusters van geavanceerde grafische verwerkingsunits en gespecialiseerde netwerkhardware.

Chips en kapitaal

Eerder dit jaar schetste Musk plannen voor Colossus 2 om uiteindelijk ongeveer 550.000 chips te huisvesten die door Nvidia Corp. worden geleverd.

Tegen de gangbare marktprijzen zou zo'n installatie hardwareuitgaven kosten kosten die in de tientallen miljarden dollars lopen, zonder rekening te houden met gebouwen, energiesystemen en lopende operationele kosten.

De uitbreiding in Memphis geeft aan dat xAI van plan is te concurreren aan de absolute top van de AI-infrastructuurrace, samen met technologiegroepen en cloudproviders die ook zwaar investeren in op maat gebouwde datacenters.

Door eigenaar en controle over zijn fysieke locaties krijgt xAI direct toezicht op de beschikbaarheid van rekenkracht, een cruciale factor nu de vraag naar hoogwaardige AI-trainingsmiddelen blijft toenemen.

Strategische implicaties

De keuze voor het gebied Memphis weerspiegelt een bredere industrie-verschuiving naar regio's die grote percelen, hoogspanningstoegang en gunstige logistiek kunnen ondersteunen.

Voor xAI kan het consolideren van meerdere faciliteiten in één geografisch cluster de operaties stroomlijnen en tegelijkertijd de implementatietijden versnellen.

Naarmate de bouw van Colossus 2 vordert en de integratie begint in het nieuw verworven MACROHARDRR-gebouw, zal de regio Memphis een centraal knooppunt worden in xAI's langetermijnstrategie voor AI-training.