Wenn vier Unternehmen 600–700 Milliarden Dollar an Kapital – das entspricht dem BIP eines Landes wie der Schweiz – in die Infrastruktur investieren, bauen sie nicht nur Rechenzentren, sondern unterbrechen auch globale Lieferketten. In einer Welt, in der hochentwickelte Komponenten knapp sind und die Preiskurven steil ansteigen, stehen Unternehmen vor einer schwierigen Entscheidung: Entweder halten sie an puristischen Architekturen fest, die für den früheren Überfluss an Komponenten konzipiert wurden, oder sie setzen auf Flexibilität in einem Markt, der von Engpässen geprägt ist.
Derzeit findet eine stille Neuordnung der Weltwirtschaft statt, und diese spielt sich nicht auf Ölfeldern oder Schifffahrtsrouten ab. Sie vollzieht sich in Halbleiterfabriken, Festplattenwerken und auf den Baustellen von Hyperscale-Rechenzentren.
Quelle: KI verstehen, „16 Grafiken, die den KI-Boom verdeutlichen“ (2025)
Um zu verstehen, was sich derzeit abzeichnet, beginnen wir mit einem einfachen Vergleich: Die Gesamtinvestitionen von Amazon, Microsoft, Google und Oracle nähern sich mittlerweile einem Niveau, das mit dem jährlichen Bruttoinlandsprodukt Schwedens vergleichbar ist. Und im Gegensatz zum BIP, das den Konjunkturzyklen unterliegt, wird für die Investitionen der Hyperscaler bis zum Ende des Jahrzehnts ein stetiges Wachstum prognostiziert.
Quelle: KI verstehen, „16 Grafiken, die den KI-Boom verdeutlichen“ (2025)
Das ist keine abstrakte Angelegenheit. Es verändert den Hardware-Markt in Echtzeit.
Hyperscaler nehmen in einigen Bereichen zwischen 60 und 80 Prozent der weltweiten DRAM- und NVMe-Produktion auf. Wenn sich eine derart große Nachfrage auf vier Abnehmer konzentriert, passen sich die Lieferketten nicht sanft an. Sie werden unter Druck gesetzt. Die Preise steigen. Die Lieferzeiten verlängern sich. Kleinere Abnehmer finden sich ganz am Ende der Warteschlange wieder.
Unternehmenskunden erleben derzeit etwas, was sie seit den Lieferengpässen während der Pandemie nicht mehr gesehen haben: Bestellungen, die in gutem Glauben aufgegeben wurden, werden Wochen später neu kalkuliert. Lieferzeiten von sechs bis neun Monaten werden zur Regel. Systemanbieter tun ihr Bestes, um ihre Margen zu sichern, während die Kosten für ihre Komponenten unter ihnen in die Höhe schnellen.
Quelle: KI verstehen, „16 Grafiken, die den KI-Boom verdeutlichen“ (2025)
Vor sechs Monaten kostete ein 100-Petabyte-Hybrid-Festplattencluster in unserem Portfolio etwa 4,8 Millionen Dollar. Eine 100-Petabyte-Hybrid-Flash-Architektur, die TLC und QLC kombiniert, kostete etwa 10 Millionen US-Dollar. Damals war es für mich naheliegend, dass Hybrid-Flash-Architekturen innerhalb weniger Jahre Festplatten in puncto Speicherdichte übertreffen und sich der wirtschaftlichen Parität annähern würden. Die Halbleiter-Roadmap und das Moore’sche Gesetz deuteten in diese Richtung.
Dann setzte der KI-Boom ein.
Heute kostet derselbe 100-Petabyte-Hybrid-Festplattencluster rund 6 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von 25 Prozent entspricht. Das entsprechende Hybrid-Flash-Modell kostet etwa 39 Millionen US-Dollar, fast das Vierfache des Preises von vor sechs Monaten. Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen haben sich nicht allmählich angeglichen. Sie haben sich drastisch gewandelt.
Warum? Weil der Bau und die Inbetriebnahme von Halbleiterfabriken Jahre in Anspruch nehmen. Die HDD-Fertigung hingegen wurde bereits seit mehr als einem Jahrzehnt für den Hyperscale-Massenspeicher skaliert und optimiert. Seit Anfang der 2010er Jahre verbrauchen Hyperscaler enorme Mengen an Festplatten für Cloud-Objektspeicher. Die Lieferkette für Festplatten ist ausgereift, amortisiert und berechenbar – und selbst sie steht unter erheblichem Druck.
NVMe und fortschrittliche gestapelte Flash-Speicher wurden jedoch in der Vergangenheit nicht in Hyperscale-Mengen nachgefragt, bis die Entwicklung von KI-Modellen in der Cloud außergewöhnliche Speicherdichte und Durchsatzleistung erforderte. Das Halbleiter-Ökosystem wurde damit völlig überrascht. Die Nachfragekurve verlief senkrecht. Die Angebotskurve war starr.
Das Ergebnis ist eine vorübergehende, aber starke Asymmetrie.
Werden die Kosten der Hyperscaler steigen? Historisch gesehen: nein. Die größten Cloud-Anbieter arbeiten mit langfristigen Beschaffungsverträgen, in denen sie die Liefermengen oft schon Jahre im Voraus festlegen. Sie verhandeln in einem Umfang, mit dem kein Unternehmen mithalten kann. Tatsächlich könnten steigende Preise für On-Premises-Komponenten ihre Wettbewerbsposition sogar stärken. Da Unternehmenshardware teurer und unvorhersehbarer wird, gewinnt die relative Stabilität der Cloud-Preise an Attraktivität. Auch wenn es sich dabei wahrscheinlich nicht um eine koordinierte Maßnahme handelt, stellen die Folgewirkungen eine existenzielle Krise für NeoClouds dar, die nicht über die Beschaffungsgröße eines Hyperscalers oder gar eines großen System-OEMs verfügen, sowie für Anbieter, die vertragliche Verpflichtungen hinsichtlich der zukünftigen NVMe-Preise und -Verfügbarkeit eingegangen sind.
Für die Hyperscaler ist dies ein positiver Kreislauf. Durch ihre Größe sinken ihre Grenzkosten für Rechenleistung und Speicherplatz. Ihre Ausgaben führen anderswo zu einer Verknappung des Angebots. Diese Verknappung macht ihre Dienste im Vergleich attraktiver.
Für Anbieter von On-Premises-Infrastrukturen und IT-Abteilungen in Unternehmen kann sich dies wie ein Teufelskreis anfühlen.
Genau in diesem Moment kommt der Architektur als Disziplin eine größere Bedeutung zu als je zuvor.
Der Markt für Unternehmensdaten in den Bereichen Edge, Core und Cloud ist nach wie vor fragmentiert und umfasst ältere Scale-up-Arrays, Scale-out-NAS-Appliances, Nischenanbieter von Flash-Speichern und an bestimmte Cloud-Anbieter gebundene Dateidienste. Viele dieser Systeme wurden für eine Welt entwickelt, in der die Preise für Komponenten relativ stabil waren und die Erneuerungszyklen vorhersehbar waren. Diese Welt hat sich verändert.
In Zeiten hoher Volatilität ist Flexibilität die Strategie.
Bei Qumulo haben wir unsere Datenplattform auf Hardware-Flexibilität ausgelegt. Wir unterstützen Konfigurationen mit hoher Festplattendichte, Hybrid-Flash- und reinen NVMe-Konfigurationen. Wir laufen auf Standard-x86-Servern und in allen wichtigen öffentlichen Clouds. Das war keine Marketingentscheidung, sondern eine Absicherung für die Lieferkette.
Wenn die Preise für Flash-Speicher stark ansteigen, können Kunden auf eine hochdichte HDD umsteigen, ohne dabei Leistungseinbußen hinnehmen zu müssen. Wenn sich die Flash-Preise wieder normalisieren, können sie das Gleichgewicht zugunsten leistungsstärkerer Speicherebenen wiederherstellen. Dank unserer Stratus-Architektur und der Cloud Data Fabric lassen sich Daten zur Beschleunigung der Rechenleistung in die Cloud auslagern oder die Objektspeicher von Hyperscalern als kostengünstige Backing-Ebene nutzen, ohne dass Anwendungen auf eine neue Plattform umgestellt werden müssen.
Es lohnt sich, eine kontraintuitive Tatsache hervorzuheben: Die weltweit größten Cloud-Objektspeicher basieren überwiegend auf Festplatten. Das Hyperscale-Objektmodell stützt sich seit über einem Jahrzehnt auf die Wirtschaftlichkeit von Festplatten. Das HDD-Ökosystem ist nicht neu. Es hat sich in der Praxis bewährt und ist in der Lage, Hyperscale-Anforderungen besser zu bewältigen als neuere Technologien.
Die eigentliche Umwälzung findet heute im Bereich der fortschrittlichen Flash-Speicher statt.
Dank Komprimierung, objektbasierter Schreiboptimierung und vorausschauendem Lese-Caching, das durchweg eine Genauigkeit von 92 bis 95 Prozent erreicht, können hybride Festplattenarchitekturen bei vielen Unternehmens-Workloads Leistungsmerkmale erzielen, die denen der All-Flash-Arrays der Konkurrenz in nichts nachstehen oder diese sogar übertreffen. Wenn der Flash-Speicher knapp wird, springt die intelligente Technologie ein.
Das ist die wichtigste Erkenntnis.
Auf den Technologiemärkten gehen wir traditionell davon aus, dass die Physik die Kostenkurven bestimmt. In Wirklichkeit ist es jedoch die Wirtschaft. Wenn eine Handvoll Unternehmen über Investitionsausgaben in Höhe von Hunderten von Milliarden verfügen, gestalten sie nicht nur ihre eigene Infrastruktur neu, sondern auch das Preisumfeld aller anderen.
Die Halbleiterindustrie wird darauf reagieren. Neue Fertigungsanlagen werden in Betrieb genommen. Die Versorgungslage wird sich normalisieren – vielleicht in 24 bis 36 Monaten, vielleicht auch erst später. Doch bis dahin müssen Unternehmen in der Welt agieren, wie sie ist, und nicht so, wie sie prognostiziert wurde.
In einem solchen Umfeld gibt es zwei tragfähige Strategien.
Zunächst einmal sollte man auf Portabilität setzen. Systeme, die nur auf proprietärer Hardware oder in einer einzigen Cloud laufen, sind von der Preisvolatilität dieser Basis betroffen. Systeme, die die Hardware abstrahieren und in Edge-, Core- sowie Multi-Cloud-Umgebungen eingesetzt werden können, bewahren sich ihre Verhandlungsmacht.
Zweitens: Effizienzen sollten Vorrang vor reiner Leistung haben. Bei knappen Ressourcen sorgen Software-Intelligenz, vorausschauendes Caching, Komprimierung und ein einheitliches Namensraumdesign für wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit.
Zeiten von Angebotsschocks belohnen Unternehmen, die bereits in architektonische Optionalität investiert haben, bevor dies in Mode kam.
Der KI-Boom hat außergewöhnliche Chancen eröffnet. Er hat aber auch Schwachstellen in Lieferketten offenbart, von denen viele annahmen, sie seien unerschöpflich. Die Hyperscaler verfolgen eine langfristige Strategie, und das tun sie erfolgreich. Doch auch Unternehmen sind nicht handlungsunfähig.
Die Gewinner der nächsten fünf Jahre werden nicht einfach diejenigen sein, die die meiste Hardware kaufen. Es werden diejenigen sein, die Systeme entwickeln, die auch dann noch vernünftig funktionieren, wenn die Hardware-Märkte es nicht mehr tun.