Die steigende Nachfrage nach KI-Anwendungen und Cloud-Diensten hat einen riesigen Speicherhunger entfacht – mit spürbaren Folgen für die gesamte IT-Infrastruktur. Könnte der Speicherbedarf der nächsten Jahre nicht nur Ressourcen, sondern auch Preise massiv beeinflussen?
Exponentieller Speicherhunger der künstlichen Intelligenz
Mit dem Durchbruch generativer KI-Modelle wie GPT, Claude oder Imagen erhöht sich der globale Speicherbedarf in rasantem Tempo. Trainingsdaten in Petabyte-Größenordnung, inferenzseitige Anforderungen in Echtzeit und latenzoptimierte Speicherarchitekturen führen dazu, dass sowohl flüchtiger als auch permanenter Speicher stark nachgefragt wird.
Laut einer Analyse von TrendForce vom April 2024 ist der globale DRAM-Markt gegenüber dem Vorjahr um 79 % gewachsen, eine Entwicklung, die primär auf die zunehmende Nachfrage nach Hochleistungsrechnern und KI-Rechenzentren zurückzuführen ist. NVIDIA allein benötigte 2024 rund 75 % des weltweiten HBM3-Speichers für seine KI-Beschleuniger (Quelle: TrendForce, Q2 2024).
Dabei gilt: Je komplexer das KI-Modell, desto größer die Speicheranforderungen. GPT-4 benötigt beispielsweise mehrere Terabyte Speicher pro Inferenzinstanz, insbesondere im Trainingsbetrieb. Diese Modelle setzen auf High-Bandwidth Memory (HBM), DDR5 und spezialisierte SOC-nahe Speicherarchitekturen (z. B. via CXL).
Hyperscaler treiben den Ausbau globaler Rechenzentren voran
Parallel zur KI-Entwicklung rüsten Hyperscaler wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud ihre Rechenzentren massiv auf – nicht nur für mehr Rechenleistung, sondern vor allem zur Skalierung von Speicherkapazitäten. Bis 2027 wird ein jährliches Wachstum von 11 % im globalen Rechenzentrumsmarkt erwartet, wobei besonders Speicher-Komponenten wie NVMe-SSDs, DDR5 und dedizierte Accelerator-Memory-Designs gefragt sind.
Statistische Entwicklung: 2023 betrug das weltweite Datenvolumen laut IDC ca. 120 Zettabyte; bis 2026 wird eine Zunahme auf 221 Zettabyte prognostiziert (Quelle: IDC, Worldwide Global DataSphere Forecast, 2023). Der Großteil dieses Wachstums resultiert aus Video-, Machine-Learning- und IoT-Anwendungen.
Die Folgen: Marktforscher wie Gartner sehen stark volatile Speicherpreise. Vor allem bei Hochleistungsspeicher wie HBM3 und DDR5 sei mit anhaltender Preisinstabilität auf hohem Niveau zu rechnen. Engpässe bei Fertigungskapazitäten – etwa bei SK hynix oder Samsung – verschärfen die Lage zusätzlich.
Der Trend zur KI-getriebenen Datenverarbeitung erzeugt damit nicht nur technischen Innovationsdruck, sondern auch wirtschaftliche Herausforderungen entlang der Lieferkette.
Wie sich die Speicherpreise voraussichtlich entwickeln werden
Während NAND-Flash und herkömmliche SATA-SSDs kurzzeitig durch Überproduktion preislich stabil bleiben könnten, erwartet der Chip-Analyst Jim Handy von Objective Analysis spätestens ab 2025 wieder eine Phase steigender Kosten in den oberen Leistungsklassen. Dies betrifft insbesondere DRAM-Module sowie spezialisierte Speichertechnologien wie HBM4 und CXL-basierten Memory Pooling.
Ein zentraler Einflussfaktor: Die Nuggets der Speicherchips – immer kleinere Fertigungsprozesse (3 nm und darunter) erfordern deutlich höhere Investitionen in Maschinen und Foundries. Dies schlägt sich unmittelbar in den Endpreisen nieder.
Hinzu kommt ein Nachfrage-Umschwung: Enterprise- und Cloud-Kunden priorisieren zunehmend „Memory First“-Architekturen, bei denen leistungsfähiger, zentral zugänglicher Speicher Vorrang vor CPU-Taktfrequenz erhält. In Verbindung mit softwaredefinierten Speicherlösungen steigen somit die Basisanforderungen für neue Hardwarezyklen.
Beispiel: Microsoft hat im Zuge der KI-Expansion zwischen 2024 und 2025 seine Investitionen in Speicherinfrastruktur um 37 % erhöht, insbesondere für den Edge- und GPU-nahen Datentransfer (Quelle: Microsoft Cloud Infrastructure Investment Report, 2024).
Innovationen am Horizont: Wohin entwickelt sich Speichertechnologie?
Hersteller reagieren mit neuen Konzepten: AMDs MI300X etwa kombiniert Speicher und Compute noch enger, um Latenzen in KI-Workloads durch 192 GB HBM3-Speicher pro Einheit zu minimieren. Intel wiederum investiert in CXL-konforme Speicherpools, die bis 2026 zum Standard in heterogenen Server-Architekturen avancieren könnten.
Auch die Skalierbarkeit wird weitergedacht: HPE, Micron und andere Unternehmen entwickeln Teilspeicherlösungen, bei denen Daten je nach Zugriffsprofil dynamisch zwischen RAM, persistentem Speicher (Storage Class Memory) und SSDs verschoben werden – orchestriert durch KI.
Das könnte nicht nur energieeffizienter arbeiten, sondern hilft, präzisere Investitionsentscheidungen zu treffen: Mehr Speicher, aber genau da, wo er gebraucht wird.
Eine Frage der Skalierung – und Verantwortung
Mit Blick auf Nachhaltigkeit geraten Speicher-Strategien zunehmend in den Fokus. Immerhin macht nach Studien der International Energy Agency (IEA) das Speicher-Subsystem etwa 20–30 % des Energieverbrauchs eines typischen Hyperscale-Rechenzentrums aus. In Kombination mit KI-Inferenzen vervielfacht sich der Bedarf – und damit die Umweltbelastung.
Produktionsseitig sitzen Anbieter wie Micron darum massiv auf dem Thema High-Endurance-Speicher – etwa NAND-Chips mit 100.000+ Schreibzyklen – um Lebensdauer und Kreislaufwirtschaft zu verbessern.
Verantwortlich wird Speicher in der Zukunft nicht nur am TB-Maßstab gemessen, sondern an Effizienzmetriken: Datengespeichert pro Kilowattstunde, MTBF versus MTTR, Stromsparfunktionen im CXL-Verbund.
Drei Empfehlungen für Entscheider und Unternehmen
- Frühzeitig planen: Unternehmen sollten ihre Speicherstrategie bereits jetzt auf KI-ready und CXL-fähige Systeme vorbereiten, um ab 2026 nicht von den Preiswellen überrascht zu werden.
- KI-nahe Speicherarchitekturen evaluieren: Wer rechenlastige Workloads betreibt, sollte auf den Übergang zu HBM, DDR5 oder persistent Memory setzen – trotz aktuell höherer Preise.
- Einsparpotenziale nutzen: Mithilfe von Datenklassifizierung und softwaredefiniertem Speicher können effizient nur relevante Daten hochperformant bereitgestellt werden – das schont Ressourcen und Budget.
Fazit: Speicher wird zum strategischen Asset der KI-Ära
Ob DRAM, Flash oder der nächste CXL-Cluster – Speicher ist längst kein passives IT-Bauteil mehr. Im KI-Zeitalter wird er zur Taktgeberin von Innovationszyklen, Energieeffizienz und Kostenstruktur. Unternehmen, die frühzeitig Speicherarchitektur strategisch mitdenken, gewinnen nicht nur technologisch die Oberhand, sondern sichern sich auch wirtschaftliche Stabilität.
Diskutieren Sie mit: Welche Speicherstrategien verfolgen Sie in Ihrem Unternehmen angesichts steigender KI-Anforderungen? Tauschen Sie Erfahrungen und Best Practices direkt in den Kommentaren oder auf unseren Social-Plattformen aus.
