ASUS hat im Rückblick auf die ASUS AI Tech 2026 in Seoul die Kosten der Token-Erzeugung als Maßstab für KI-Infrastruktur hervorgehoben. Der am 18. September veröffentlichte Bericht beschreibt Stromversorgung, Kühlung, Vernetzung und Automatisierung als zusammenhängende Betriebsaufgaben.
Zum vorgestellten Portfolio gehören Enterprise-KI-Server, HGX-Trainingssysteme und rackbasierte AI-POD-Konfigurationen mit Nvidia Vera Rubin NVL72. Das im Bericht eingebundene ASUS-Produktvideo zum AI POD stammt von der COMPUTEX. Es ist keine Aufzeichnung der Veranstaltung in Seoul.
Server, Speicher und Betrieb als Gesamtsystem
Unter einer AI Factory versteht ASUS eine integrierte Umgebung aus Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und Software für Bereitstellung, Betrieb und Governance. R&D-Vizepräsident CH Hsieh stellte laut Rückblick die Frage nach den Kosten pro erzeugtem Token. Konkrete Token-Preise, vergleichbare Messreihen oder bezifferte Einsparungen enthält der Bericht nicht.
Für die Beschaffung reicht deshalb eine Angabe zur Rechenleistung allein nicht aus: Strom- und Kühlbedarf müssen für die jeweilige Auslastung zusätzlich kalkuliert werden. Das beschriebene Rack-Angebot adressiert größere Infrastrukturen. Der ebenfalls angekündigte ASUS Ascent QN10 für lokale KI-Arbeit ist dagegen ein kompakter Einzelrechner.