TAIPEI, 27. Mai 2026 /PRNewswire/ -- Compal Electronics Inc. („Compal"; TWSE: 2324) gab heute seine Zusammenarbeit mit GMI Cloud bekannt, einem in Silicon Valley ansässigen Anbieter von KI-Infrastruktur, um den Einsatz einer KI-Infrastruktur der nächsten Generation voranzutreiben, die für groß angelegte Inferenzprozesse und neue agentenbasierte KI-Workloads optimiert ist.

Im Rahmen dieser Zusammenarbeit wird GMI Cloud leistungsstarke GPU-Serverplattformen einsetzen, die speziell darauf ausgelegt sind, die wachsenden Anforderungen von groß angelegten KI-Trainings- und Inferenz-Workloads zu bewältigen. Die Bereitstellung wird als wichtige Grundlage für die weitere Expansion von GMI Cloud im Bereich KI-gesteuerter Dienste und datenzentrierter Anwendungen dienen.
Da die Nachfrage nach KI-Rechenleistung weiter zunimmt, skalieren Cloud-Anbieter ihre Infrastruktur, um immer komplexere Workloads zu unterstützen, darunter große Sprachmodelle, groß angelegte Inferenzdienste, agentische KI-Systeme und Echtzeit-KI-Anwendungen. Compal unterstützt diese Bereitstellung mit seinem Know-how in den Bereichen Serverdesign mit hoher Dichte, fortschrittliche thermische Architektur und Systemintegration und ermöglicht so eine effiziente und zuverlässige Infrastrukturbereitstellung in großem Maßstab.
„Da sich KI-Workloads rasch in Richtung groß angelegter Inferenz und neuer agentenbasierter KI-Anwendungen entwickeln, verlagern sich die Anforderungen an die Infrastruktur hin zu höherer Dichte, größerer Effizienz und schnelleren Bereitstellungszyklen", sagte Alan Chang, Vice President der Infrastructure Solutions Business Group bei Compal. „Wir freuen uns, GMI Cloud beim Aufbau einer KI-Infrastruktur zu unterstützen, die für Inferenz der nächsten Generation und den Einsatz von KI in der Praxis optimiert ist."
„Da sich KI vom Experimentieren mit Modellen hin zum Einsatz in der Praxis verlagert, wird eine skalierbare Inferenzinfrastruktur immer wichtiger", so Alex Yeh, Gründer und CEO von GMI Cloud. „Durch diese Zusammenarbeit mit Compal erweitern wir die Infrastrukturbasis, die erforderlich ist, um agentenbasierte KI-Workloads und skalierbare Inferenzdienste weltweit zu unterstützen."
Neben der Bereitstellung der Infrastruktur werden Compal und GMI Cloud ihre neueste Zusammenarbeit auf der COMPUTEX 2026 gemeinsam präsentieren.
Am Compal-Stand (M0804) können Besucher die neuesten agentenbasierten KI- und inferenzgesteuerten Anwendungsszenarien von GMI Cloud erkunden, die demonstrieren, wie fortschrittliche Infrastruktur den Einsatz von KI-Diensten der nächsten Generation in der Praxis ermöglicht.
GMI Cloud wird an seinem Stand (R0302) zudem die leistungsstarke KI-Serverplattform von Compal, den Compal SGX30-2, vorstellen. Das System ist für die Unterstützung der NVIDIA HGX-B300-Plattform ausgelegt und bietet die erforderliche Leistung und Skalierbarkeit für umfangreiche KI-Trainings- und Inferenz-Workloads. Mit einem für den Einsatz in hoher Dichte optimierten Design, fortschrittlichem Wärmemanagement und Integration auf Systemebene bietet die Plattform eine robuste Grundlage für die KI-Infrastruktur der nächsten Generation.
Diese Zusammenarbeit spiegelt Compals anhaltende Rolle bei der Unterstützung aufstrebender Cloud-Anbieter und Betreiber von KI-Infrastrukturen wider, während diese ihre Kapazitäten ausbauen und neue Dienste auf den Markt bringen. Mit einer globalen Produktionspräsenz und einer robusten Lieferkette ist Compal gut positioniert, um Kunden bei der effizienten Bereitstellung von KI-Systemen in verschiedenen Regionen zu unterstützen.
Informationen zu Compal
Compal wurde 1984 gegründet und ist ein weltweit führendes Technologieunternehmen, das PC-Plattformen, Cloud- und KI-Server sowie intelligente Gerätelösungen für führende Marken weltweit bereitstellt. Weitere Informationen finden Sie auf https://www.compal.com
Informationen zu GMI Cloud
GMI Cloud ist ein im Silicon Valley ansässiges Unternehmen für KI-Infrastruktur, das Full-Stack-Lösungen für GPU-Clouds und KI-Plattformen für den skalierbaren Einsatz von KI anbietet. Weitere Informationen finden Sie unter gmicloud.ai.
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Cham Swiss Properties AG hat den nächsten Schritt zur vollständigen Übernahme der Bredella Beteiligungen AG vollzogen. Das in Cham (ZG) ansässige Immobilienunternehmen schuf im Rahmen einer Kapitalerhöhung 1'427'668 neue Namenaktien aus dem bestehenden Kapitalband, die inzwischen im Handelsregister eingetragen sind. Hintergrund ist eine am 4. Juni 2026 angekündigte Transaktion, mit der Cham Swiss Properties sämtliche Minderheitsanteile an der Bredella Beteiligungen AG im Weg eines Aktientauschs erwerben will.
Mit der Ausgabe der neuen Papiere steigt die Zahl der ausstehenden Namenaktien um 3,0% auf neu 48'906'622. Die Handelszulassung der zusätzlichen Titel an der SIX Swiss Exchange erfolgt am heutigen Tag. Der eigentliche Aktientausch zum Erwerb der verbleibenden Bredella-Anteile soll den Angaben zufolge innerhalb der kommenden zehn Tage abgeschlossen werden.
Cham Swiss Properties war 2025 aus der Fusion der Ina Invest AG und der Cham Group AG hervorgegangen und zählt nach eigenen Angaben zu den Eigentümern eines der hochwertigsten Immobilienportfolios in der Schweiz. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Wohn- und Arbeitsräumen an zentralen Lagen mit guter Anbindung an den öffentlichen Verkehr. Das bestehende Portfolio beläuft sich derzeit auf rund 1,7 Milliarden Schweizer Franken. Nach Fertigstellung der laufenden Projekte rechnet die Gesellschaft mit einem Ausbau der Portfoliogrösse auf etwa 3 Milliarden Franken und jährlichen Mieteinnahmen von über 100 Millionen Franken.
Rund 70 Mitarbeitende decken laut Unternehmen die gesamte Wertschöpfungskette des Immobilienzyklus ab – von der Entwicklung über die Realisierung bis zum Betrieb. Cham Swiss Properties ist an der SIX Swiss Exchange kotiert; die Aktie wird unter dem Tickerkürzel CHAM und der Valorennummer CH0524026959 gehandelt. Mit der nun eingeleiteten vollständigen Integration der Bredella Beteiligungen AG stärkt der Konzern seine Struktur und setzt den eingeschlagenen Wachstumspfad im Schweizer Immobilienmarkt fort.