Globaler Speichermangel droht Unternehmens-KI-Projekte zu verzögern

Die steigende Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (artificial intelligence) kollidiert mit einer fragilen Hardware-Lieferkette und schafft einen "perfekten Sturm", der Unternehmens-KI-Fahrpläne für die kommenden Jahre zu entgleisen droht. Während Organisationen darum wetteifern, On-Premise-KI-Fähigkeiten aufzubauen, stoßen sie auf einen schweren globalen Mangel an essenziellen Speicherkomponenten — konkret DRAM und NAND Flash-Speicher. Da die Preise voraussichtlich um über 50 % in die Höhe schießen und die Lieferzeiten für kritische Hardware auf mehr als ein Jahr anwachsen, sehen sich CIOs und IT-Leiter gezwungen, ihre Infrastrukturstrategien zu überdenken.

Der Mangel, angetrieben durch den beispiellosen Appetit der Hyperscaler und die Explosion der Datengenerierung, markiert eine grundsätzliche Verschiebung im Gleichgewicht von Angebot und Nachfrage. Für das Creati.ai-Publikum ist das Verständnis der Feinheiten dieser Hardware-Krise entscheidend, da sie die Machbarkeit und den Zeitplan für die Bereitstellung von Generative KI (Generative AI) und großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in Unternehmensrechenzentren direkt beeinflusst.

Die Anatomie des Preisanstiegs

Die Ära des günstigen, reichlich verfügbaren Speichers scheint zu enden und wird ersetzt durch eine Zeit extremer Volatilität und Kostensteigerungen. Branchenanalysten und Hardware-Anbieter schlagen Alarm wegen Preissteigerungen, die nicht nur inflatorisch, sondern strukturell sind.

Laut jüngster Marktanalyse werden die Preise für DRAM und NAND-Speicher voraussichtlich im Verlauf des Jahres 2026 deutlich steigen. Brad Gastwirth, globaler Leiter der Forschung bei Circular Technology, beschreibt die Situation als einen "fundamentalen Reset". In Bezug auf die aktuellen Marktdynamiken stellte er fest, dass Arbeitsspeicher und Speicher von sekundären Komponenten zu primären systemweiten Leistungsbegrenzungen geworden sind. Die Schlussfolgerung ist klar: Die Hardware, die benötigt wird, um KI-Workloads auszuführen, wird zum Engpass.

Die finanziellen Auswirkungen für Unternehmen sind drastisch. Scott Tease, Vice President of AI and High-Performance Computing bei Lenovo, gab eine ernüchternde Prognose ab und deutete an, dass die Preise für bestimmte Komponenten im Vergleich zu Anfang 2025 vervierfachen könnten. Er hob die Entwicklung des 64-Gigabyte-DIMM hervor — ein standardmäßiger Speicherbaustein für Server, Laptops und Workstations. Während dieser identische Baustein zuvor im niedrigen $200-Bereich beschafft wurde, wird erwartet, dass die Kosten in den kommenden Monaten auf etwa $800 zusteuern.

Eine derart dramatische Preissteigerung wirkt sich zwangsläufig auf das gesamte Hardware-Ökosystem aus. Ob ein Unternehmen neue KI-fähige Server beschafft oder bestehende Rechenzentrums-Infrastruktur aufrüstet, die Stückliste wird explodieren. TrendForce, ein führender Anbieter von Marktanalysen, bestätigt diese Befürchtungen und prognostiziert, dass die DRAM-Preise im ersten Quartal 2026 im Vergleich zum Vorjahr um 55 % bis 60 % steigen werden, wobei die NAND-Flash-Preise einem ähnlichen Aufwärtstrend von 33 % bis 38 % folgen.

Das "Ausverkaufte" Rechenzentrum

Über die Preise hinaus stellt die schiere Nichtverfügbarkeit von Hardware eine existenziellere Bedrohung für Projektzeitpläne dar. Die Lieferkette ist derzeit stark zugunsten der größten Akteure verzerrt — der Hyperscaler (wie AWS, Google und Microsoft) und großer OEMs — die langfristige Lieferverträge abgeschlossen haben, von denen einige bis 2027 reichen.

Dieser Effekt des "Ausperrens" lässt mittelgroße Unternehmen und kleinere Akteure um Reste auf dem Spotmarkt kämpfen. Western Digitals Chief Product Officer, Ahmed Shihab, bestätigte die branchenweite Knappheit und stellte fest, dass das Angebot voraussichtlich bis weit ins nächste Jahr hinein knapp bleiben wird. Der Treiber ist wenig überraschend die KI. Ob für das Training massiver Foundation-Modelle oder das Betreiben von Inferenz in großem Maßstab — KI-Workloads benötigen enorme Mengen an Hochgeschwindigkeits-Speicher. Die durchschnittliche Kapazität ausgelieferter Laufwerke steigt, doch die Gesamtzahl verfügbarer Einheiten reicht nicht aus, um den Hunger des Marktes zu stillen.

Hersteller sind zögerlich, ihre Produktionskapazitäten übermäßig auszubauen, traumatisiert von früheren Boom-and-Bust-Zyklen, in denen sie Milliarden in Fertigungsstätten investierten, nur um bei deren Inbetriebnahme mit einem Marktüberhang konfrontiert zu werden. Der Bau einer Halbleiterfabrik ist kapitalintensiv und kostet weit über 50 Milliarden Dollar und dauert mehr als 15 Monate. Folglich priorisieren Lieferanten die margenstarke KI-Server-Nachfrage und verlagern Produktionslinien von traditionellen Speicherprodukten. Diese Verschiebung schafft Engpässe in anderen Bereichen, wie z. B. MLC (Multi-Level Cell) NAND Flash, das häufig in Industrie- und Netzwerkausrüstung verwendet wird. Da Samsung voraussichtlich Mitte 2026 die MLC-NAND-Produktion einstellen wird, wird die Kapazität für diese spezifische Technologie allein in diesem Jahr voraussichtlich um 42 % einbrechen.

Technologische Verschiebungen: Der Aufstieg von QLC

Während die Branche mit dem Mangel an traditionellem Hochleistungs-Speicher ringt, vollzieht sich ein technischer Wandel, um die Kapazitätsknappheit abzumildern. Es gibt eine beschleunigte Einführung von Quad-Level-Cell (QLC) SSDs. QLC-Technologie ermöglicht eine höhere Speicherdichte, indem sie vier Bits pro Zelle speichert, verglichen mit drei Bits in TLC (Triple-Level Cell) oder zwei in MLC.

TrendForce prognostiziert, dass QLC-Laufwerke bald 30 % des Enterprise-SSD-Marktes ausmachen werden. Dieser Wandel ist durch Notwendigkeit getrieben; QLC ermöglicht höhere Kapazitäten auf kleinerer physischer Fläche, was für Rechenzentren mit knappem Rackplatz und begrenzter Stromversorgung entscheidend ist. Allerdings bringt QLC Kompromisse mit sich, hauptsächlich in Bezug auf Haltbarkeit und Schreibgeschwindigkeit im Vergleich zu seinen Vorgängern.

Für Enterprise-IT-Architekten erfordert dieser Übergang eine Anpassung der Datenverwaltungsstrategie. Tom Coughlin, IEEE Fellow und Präsident von Coughlin Associates, schlägt vor, dass Organisationen sich an die Eigenschaften von QLC anpassen müssen. Durch Konsolidierung von Daten und Minimierung der Anzahl von Schreibvorgängen können Unternehmen die Lebensdauer von QLC-Komponenten verlängern. Dies steht im Einklang mit einem breiteren Trend zur Optimierung von Speicherebenen — "heiße" Daten auf knappen, leistungsstarken NVMe-Laufwerken zu belassen, während "warme" oder "kalte" Daten in hochdichten QLC-Tiers verschoben werden.

Strategische Reaktionen für CIOs

Angesichts explosionsartig steigender Kosten und Lieferzeiten, die für Hochkapazitäts-SSDs über ein Jahr betragen können, müssen CIOs defensive Strategien verfolgen, um ihre KI-Initiativen am Leben zu erhalten. Der Ansatz "Kaufen Sie alles, was Sie möglicherweise benötigen" ist für die meisten Organisationen aufgrund der prohibitiv hohen Kosten nicht mehr tragbar.

Marktausblick Vergleich

Die folgende Tabelle skizziert die drastische Verschiebung im Speicherumfeld, durch die Unternehmensleiter navigieren müssen:

Experten empfehlen einige pragmatische Schritte, um diese Knappheit zu bewältigen:

• Nicht-kritische Upgrades verschieben: Forrester-Analyst Brent Ellis rät mittelgroßen Unternehmen zur Pause. Wenn eine Organisation einen kleinen KI-Cluster plant, kann es ratsam sein, den Hardwarekauf um einige Monate zu verschieben, wenn möglich, statt zum Höhepunkt der Preisblase zu kaufen.
• Bestehende Ressourcen optimieren: Bevor neue Hardware beschafft wird, sollte ein gnadenloses Audit des aktuellen Speichers durchgeführt werden. Deduplizierung, Kompression und Archivierung ungenutzter Daten können Petabytes an Platz freimachen, ohne einen Dollar für neue Hardware auszugeben.
• Hybride Cloud-Strategien: Obwohl auch die Cloud-Speicherpreise wahrscheinlich steigen werden, wenn Hyperscaler die Kosten weitergeben, kann die Cloud für kurzfristige KI-Bursts mehr Flexibilität bieten als On-Premise-Hardware. Dies muss jedoch gegen die langfristigen Kosten für Datenübertragung abgewogen werden.
• Software-Optimierung: Investitionen in Codeeffizienz können den Hardware-Footprint reduzieren, der für KI-Modelle erforderlich ist. Techniken wie Modellquantisierung und Pruning können die Speicheranforderungen von LLMs reduzieren und es ermöglichen, sie auf verfügbarer, niedriger eingestufter Hardware auszuführen.

Die selbsterfüllende Prophezeiung der Data Science

Der Mangel wird durch die Natur der Data Science selbst verschärft: Je mehr Speicher verfügbar ist, desto mehr wird er verbraucht. Falko Kuester, Maschinenbau-Professor an der UC San Diego, hob dieses Phänomen mit dem Open Heritage 3D-Projekt hervor. Während sie hochauflösende Scans historischer Stätten sammeln — LIDAR, Punktwolken und hochaufgelöste Bilder — wächst ihr Datenvolumen exponentiell. Sie erwarten, innerhalb von 18 Monaten ein Petabyte an Daten zu erreichen.

Dieses Szenario spielt sich in jedem Unternehmen ab, das in KI investiert. "Ground truth"-Datensätze werden erstellt, dann für Training, Validierung und Test vervielfältigt. Danach werden sie annotiert und erweitert, was den Speicherbedarf in jedem Schritt vervielfacht. Mit steigender Auflösung und zunehmender Komplexität der Modelle ist es die "Natur der Sache", jedes verfügbare Byte Speicher zu verbrauchen.

Fazit

Der globale Speichermangel ist kein vorübergehender Ausrutscher, sondern ein bedeutendes strukturelles Hindernis für die KI-Branche. Im Verlauf des Jahres 2026 wird die Fähigkeit, Hardware zu sichern, zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil werden. Unternehmen, die es versäumen, auf verlängerte Lieferzeiten und aufgeblähte Budgets zu planen, laufen Gefahr, dass ihre KI-Projekte nicht an fehlenden Algorithmen oder Talenten scheitern, sondern schlichtweg daran, dass sie die Daten, die sie antreiben, nicht speichern können. Für die Creati.ai-Community ist die Botschaft klar: Die physische Schicht der KI-Infrastruktur verlangt sofortige und strategische Aufmerksamkeit.