Prognose zum Storage-Markt 2026 Gefragt: flexible Speichertechnologien

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Energieverbrauch, Resilienz und Datensouveränität rücken in den Fokus, die KI wandelt sich vom Hype zum Alltagseinsatz, und KubeVirt gewinnt an Bedeutung als Alternative zur herkömmlichen Virtualisierung.

Das Storage-Umfeld ist derzeit geprägt von vielfältigen Aspekten – einer davon ist Energie. Mit dem fortgesetzten KI-Boom rückt der Stromverbrauch von Rechenzentren zunehmend in den Fokus. Es stehen nicht immer ökologische Überzeugungen an erster Stelle, sondern auch ganz pragmatische Überlegungen zur drohenden begrenzten Stromverfügbarkeit. Unternehmen müssen ihre Infrastruktur folglich effizienter gestalten, um betriebsfähig zu bleiben, wenn die KI wie mehrfach prognostiziert schneller wächst als die Stromkapazitäten.

An mehr Effizienz im Rechenzentrum führt kein Weg vorbei

Studien zum KI-Wachstum gegenüber der erwarteten verfügbaren Energiemenge zeigen, dass an mehr Effizienz im Rechenzentrum kein Weg vorbeiführt. Eine effiziente Storage-Infrastruktur hat hierbei einen maßgeblichen Anteil daran, den Effekt steigender Energiepreise zu verringern, das Netz zu entlasten und die Energiesicherheit für alle Abnehmer zu gewährleisten.

Dass mit dem KI-Boom ein immenser Energiebedarf einhergeht, zeigt sich bereits. Einige der größten, sehr stromhungrigen KI-Rechenzentren nutzen schon eigene, meist mit fossilen Kraftstoffen betriebene Kraftwerke. Ziel ist es, die Netzstabilität zu schützen und die Konkurrenz um Strom mit Industrie und Privathaushalten zu vermeiden. Fernwärmesysteme sollen künftig vermehrt Abwärme aus Rechenzentren nutzen und in Wohngebiete und landwirtschaftliche Betriebe verteilen.

Es gibt also Lösungswege, doch das Bewusstsein für Stromverschwendung gilt es im neuen Jahr weiter zu schärfen. Immer noch sind Rechenzentren mit herkömmlicher Speichertechnologie in Betrieb. Hierzu muss Energieeffizienz besser sichtbar werden – und hier tut sich bereits etwas. So ist TB/W (Terabyte pro Watt) bereits auf gutem Wege zum neuen, zeitgemäßen Industriestandard für die Messung der speicherbaren Daten pro Energieeinheit. Diese Messgröße ist herstellerneutral und erfasst den tatsächlichen Energieverbrauch bei der Datenspeicherung.

Cyber-Resilienz und Datensouveränität statt blindes Vertrauen in die Public Cloud

Cyberbedrohungen werden 2025 nicht nachlassen, die Zahl der Angriffe könnte weiter zunehmen, und die Angriffstaktiken könnten noch ausgefeilter werden. Mehr denn je müssen Sicherheitsverantwortliche laufende Attacken erkennen und stoppen können. Auch wenn dies nicht immer gelingt, gilt es unbedingt den Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten. Cyber-Resilienz gewinnt daher an Bedeutung, um Risiken zu minimieren und bei Angriffen Betriebsausfälle zu vermeiden. Moderne Storage-Technologie hilft dabei beispielsweise mit sicheren, unveränderlichen Snapshots sowie schneller und zuverlässiger Wiederherstellung.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 16

Speichergrößen: Markus Grau, Pure Storage

Internationale Krisen und die jüngsten geopolitischen Spannungen zwischen der EU und den USA veranlassen Unternehmen, ihre Cloud-Strategie zu überdenken. Digitale Souveränität und Datensouveränität dürften 2026 zu noch wichtigeren Entscheidungskriterien bei der Strategie der Datenhaltung werden. Nach Jahren der ungetrübten Public-Cloud-Nutzung kommen nun vermehrt Fragen auf, wo genau die Daten eigentlich gespeichert sind, wer darauf Zugriff hat, möglichweise auch von staatlicher Seite, und ob der rechtmäßige Zugriff auf die eigenen Daten dauerhaft garantiert ist. Die Datensouveränität wird bestimmen, wo Daten gespeichert werden und wo Schulungen stattfinden. Sie wird sich weiter auf das Geschäft auswirken, beispielsweise darauf, wie Lieferketten aufgebaut werden. Die zunehmende, besonders datenintensive KI-Nutzung erfordert zudem Klarheit, wo KI-Daten verarbeitet werden, um die immer strengeren EU-Datenschutzvorgaben zu erfüllen.

2026 wird sich die massive Rückführung sensibler Workloads aus der Cloud in lokale Infrastrukturen fortsetzen. Da sich die Public Cloud dennoch für das Testen von KI-Implementierungen bewährt hat, werden Unternehmen möglichst schnell ihre Tests durchführen und die Workloads dann viel schneller als bisher wieder vor Ort ausführen. Edge-Rechenzentren werden ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Modernisierung spielen.

Auf KI-Hype folgt KI-Praxis – Data-Readiness ist jetzt gefragt

KI hat in vielen Pilotprojekten bewiesen, dass sie geeignet ist, Prozesse zu rationalisieren, das Kundenverhalten noch detaillierter zu analysieren sowie Forschung und Innovation schneller voranzutreiben. Nach dem KI-Hype um theoretisch unbegrenzte Möglichkeiten wird 2026 erstmals die praktische Umsetzung auf breiter Ebene folgen. Unternehmen sind jedoch mit der Auswahl und den individuellen Lösungen überfordert. Im Jahr 2026 wird es zu einer starken Konsolidierung der KI-Bestandsressourcen kommen. KI-Initiativen werden in geordnete Bahnen gelenkt, realisiert werden nur Projekte, die sich rechnen.

Die Fähigkeiten der Basismodelle machen alle paar Monate einen Sprung, und die Kosten-Leistungs-Kurven verschieben sich unvorhersehbar. Es wird sich daher bald zeigen, dass sich durch die Skalierung statischer KI-Systeme auf Dauer keine Fortschritte erzielen lassen. Die Infrastruktur muss daher Unternehmen ermöglichen, KI-Modelle und Inferenzanbieter rasch zu wechseln, Workloads bedarfsgerecht und kosteneffizient wahlweise in der Cloud, lokal und am Edge auszuführen. Sie muss schnelle Änderungen bei GPU-Hardware, Quantisierungsformaten und Modellarchitekturen sowie den laufenden Einsatz von KI-Copiloten oder -Agenten jederzeit unterstützen. Im Jahr 2026 wird der Wettbewerbsvorteil nicht davon abhängen, wie groß die KI-Infrastruktur ist, sondern davon, wie schnell ein Unternehmen sie anpassen kann.

Der Fokus bei KI-Nutzung verschiebt sich von Training hin zu Inferenz, weshalb eine robuste Inferenzplattform unverzichtbar wird. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, Daten für KI-Pipelines bereitzustellen. Die Infrastruktur muss daher nicht nur schnellen Zugriff, sondern auch hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und einen unterbrechungsfreien Betrieb gewährleisten, um Kosten für KI-Ressourcen zu minimieren. Eine Herausforderung bleibt die „Data-Readiness“, also sicherzustellen, dass Daten für KI einsetzbar sind. Typischerweise umfasst das Erfassung, Kuratierung, Transformation, Vektorisierung, Indizierung und Bereitstellung der Daten, was pro Phase Tage bis Wochen dauern kann. Abhilfe schafft die Rationalisierung und Automatisierung der gesamten KI-Datenpipeline. Nur so ist eine schnellere Bewertung erster Ergebnisse möglich, und es lassen sich kontinuierlich neue Daten erfassen und iterieren, um den KI-Prozess dauerhaft am Laufen zu halten.

KubeVirt als neue Alternative zur herkömmlichen Virtualisierung

Viele Unternehmen suchen weiterhin nach einer Alternative zu VMware, das durch die Broadcom-Übernahme aus Kostengründen nicht mehr attraktiv ist. Der Umstieg von einer etablierten Virtualisierungsplattform zu einer Open-Source-Lösung gestaltet sich jedoch oft als große Herausforderung. Kubernetes mit KubeVirt bietet eine ausgereifte Plattform, die sowohl Virtualisierung als auch Containerisierung verbindet. Diese Erweiterung für Kubernetes ermöglicht den parallelen Betrieb herkömmlicher VM-Workloads neben modernen Container-Workloads innerhalb einer Kubernetes-Umgebung. Für hybride Anforderungen gilt KubeVirt als vielversprechende Lösung, da sie eine bessere Steuerung sämtlicher Prozesse ermöglicht und sich voraussichtlich auch 2026 weiterverbreiten wird.

Storage-Markt im Wandel mit breitem Spektrum an Anforderungen

Storage-Lösungen müssen heute ein breites Spektrum an Anforderungen im Markt erfüllen. Infolge von Datenwachstum, KI-Expansion und begrenzter Stromverfügbarkeit rückt das Thema Energieeffizienz dauerhaft in den Fokus. Cyber-Resilienz und Datensouveränität werden künftige Strategien der Datenhaltung stark beeinflussen. Die Storage-Infrastruktur muss KI-fähig sein und Unternehmen dabei unterstützen, Daten für KI nutzbar zu machen. Im Jahr 2026 werden generell Storage-Technologien gefragt sein, die größtmögliche Flexibilität bieten – von der Unterstützung des herkömmlichen Geschäftsbetriebs bis hin zu ambitionierten KI-Initiativen. Plattformbasierte Lösungen mit nachhaltigen Betriebsmodellen, die ihren Effizienzvorteil nachweisen können, werden hoch im Kurs stehen.

* Der Autor: Markus Grau, Enterprise Architect im CTO-Office bei Pure Storage

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