Der KI-Wendepunkt

Künstliche Intelligenz ist größer als alles, was wir je erlebt haben, und wir befinden uns noch in der Anfangsphase ihres Potenzials.

Das Jahr 2026 ist ein entscheidendes Jahr, in dem visionäre Strategien für die physische und digitale Infrastruktur den Unterschied zwischen führenden und adaptiven Unternehmen ausmachen werden. Hier sind die fünf wichtigsten Prognosen, die Unternehmen berücksichtigen müssen, um von der KI-Revolution zu profitieren.

Von der Befähigung zur Exzellenz: Die neue Ära des Wärmemanagements

Der Wandel: Während im Jahr 2025 die Flüssigkeitskühlung als grundlegende Voraussetzung etabliert wurde, wird das Jahr 2026 von der Präzisionskühlung geprägt sein, die auf Wärme auf mikroskopischer Ebene abzielt. Während IDC vorhersagt, dass 90 % der Hochleistungsbereitstellungen bis 2027 flüssigkeitsgekühlt sein werden, verschiebt sich der Wettbewerbsvorteil bereits von der einfachen Übernahme der Technologie hin zur Beherrschung der thermischen Intelligenz durch Mikrofluidik und direkte Sprühkühlung auf dem Chip.¹

Mit der neuen Vera-Rubin-Architektur von Nvidia, die eine Kühlung bei höheren Temperaturen als bisher möglich ermöglicht, ist die Ära „Die richtige Kühlung für die richtige Rechenleistung“ angebrochen – und es gibt kein Zurück mehr.

Das Gebot der Stunde für Unternehmen: Für Unternehmen bedeutet dies, dass die Ära der Auswahl von Rechenzentrumsflächen nur auf Basis von Bodenbelastung und Stromverfügbarkeit vorbei ist. Die Bereitstellungsstrategie in Ihrem Unternehmen für 2026 muss eine thermisch vorbereitete Infrastruktur priorisieren, die in der Lage ist, sich mit der Weiterentwicklung von Kühlstrategien weiterzuentwickeln.

Der Erfolg der Implementierung wird daran gemessen, ob eine Integration mit diesen Präzisionssystemen möglich ist, um die Rechenleistung pro Watt zu maximieren, anstatt nur die verfügbare Betriebszeit aufrechtzuerhalten. Zukünftig werden die widerstandsfähigsten Strategien das Wärmemanagement nicht als bloße Anlagenversorgung, sondern als kritische Komponente des Silizium-Leistungsstacks betrachten.

Mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Anpassung an modernste Kühlstrategien verfügt Digital Realty über das nötige Know-how zu Design und Engineering, um mit der thermischen Intelligenz Schritt zu halten, und ermöglicht es Ihrem Unternehmen, sich auf die Unternehmensintelligenz zu konzentrieren.

KI-Steuerungsebenen werden heterogene Siliziumstrategien ermöglichen

Der Wandel: Im Jahr 2026 wird sich die Branche von Hardware-Monokulturen hin zu leistungsstarken Inferenz-Arrays verlagern, die aus diversen Siliziumchips verschiedener Hersteller und Generationen bestehen. Dieser Wandel wird durch den dringenden Bedarf an kosteneffizienter Skalierung vorangetrieben. Gartner prognostiziert, dass 40 % der führenden Unternehmen bis 2028 hybride Computing-Paradigma-Architekturen einführen werden, um Arbeitslasten über unterschiedliche CPUs, GPUs und ASICs hinweg zu orchestrieren.

Mit KI-Inferenz wird die Nachfrage voraussichtlich um 36,9 % wachsen Bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) bis 2031 liegt der technische Durchbruch nicht mehr im Silizium selbst, sondern in der Fähigkeit der Steuerungsebene, fragmentierte Hardware-Pools als eine einzige, elastische Struktur zu behandeln. Durch die Abstraktion der Hardwareebene können Betreiber endlich das „Schattensilizium“ in ihren bestehenden Racks freisetzen, um der explosionsartigen Zunahme von Inferenzanforderungen gerecht zu werden.

Das Gebot der Stunde für Unternehmen: Für Unternehmen bedeutet dies, dass die Bereitstellungsstrategien von einer isolierten Hardwarebeschaffung zu einem softwaredefinierten Rechenmodell übergehen müssen. Mit zunehmendem Druck, einen ROI nachzuweisen, werden Orchestrierungsebenen, die Kapazitäten von nicht ausgelasteten Bestandschips und heterogenen Edge-Geräten nutzen können, immer wertvoller, um die KI-Kosten im Rahmen zu halten, während die Anforderungen an die Inferenz steigen. Die effektive Nutzung dieses Ressourcenpools erfordert Tools und Konnektivität, die das Routing des Datenverkehrs auf der Grundlage von Echtzeitkosten und Latenzzeiten über alle verfügbaren Siliziumchips ermöglichen.

Digital Realty ermöglicht diese Orchestrierung durch ServiceFabric®, das als globale, softwaredefinierte Vernetzungsschicht fungiert, die unterschiedliche Generationen von Siliziumchips und die Hardware verschiedener Hersteller zu einer einzigen, leistungsstarken Rechenstruktur vereint.

Das Jahr der großen „Inferenzumkehrung“

Der Wandel: Im Jahr 2026 wird die Branche einen historischen Wendepunkt erreichen, da das Volumen der Inferenz-Tokens offiziell die Anzahl der für das Modelltraining verwendeten Tokens übersteigt. Diese „Inferenzumkehrung“ wird nicht durch eine Verringerung des Trainingsaufwands, sondern durch einen raschen Anstieg der Inferenz bedingt sein.

Gartner geht davon aus, dass in diesem Jahr in 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten integriert werden. Dieser Trend wird die Tür für die Verbreitung autonomer KI-Agenten öffnen, die Echtzeit-Schlussfolgerungen ziehen und mehrstufige Aufgaben ausführen. Obwohl viel über die Fehlerraten von KI-Experimenten gesprochen wurde, wird die Einbettung von KI-Agenten in SaaS-Anwendungen (Software-as-a-Service) es ermöglichen, dass die Nachfrage nach Inferenzen expandiert, auch wenn die Anlaufschwierigkeiten bei den Eigenentwicklungen weiterhin bestehen bleiben sollten.

Das Gebot der Stunde für Unternehmen: Mit zunehmender Token-Generierung und -Nutzung werden die Latenz sowie die Kosten des Datentransfers als wichtiger Faktor für den Wert und die Kosten der KI-Strategie in den Fokus rücken. Um in einer agentenbasierten Wirtschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, muss Ihre Bereitstellungsstrategie die Datengravitation priorisieren: Inferenzcluster sollten dort platziert werden, wo sich Ihre Daten bereits befinden, anstatt riesige Datensätze in eine entfernte Cloud zu transportieren. Der Erfolg wird sich daran messen, ob Sie in der Lage sind, „Inferenzzonen“ zu schaffen, die Ihren Nutzern und internen Systemen einen Zugriff im Submillisekundenbereich ermöglichen.

Stromverbrauchseffizienz (Power Usage Effectiveness, PUE) tritt in den Hintergrund, während Rechenleistungseffizienz (Power Compute Effectiveness, PCE) in den Mittelpunkt rückt

Der Wandel: Im Jahr 2026 werden führende KI-Unternehmen von der Stromverbrauchseffizienz zur Rechenleistungseffizienz als Goldstandard für die Messgröße der KI-Infrastruktur übergehen. Obwohl uns PUE jahrzehntelang gute Dienste geleistet hat, indem sie den Energieverbrauch auf Anlagenebene gemessen hat, ist sie eine „leere“ Kennzahl, die ignoriert, was im Inneren des Servers passiert; im Zeitalter von 240-kW-Racks hat sich die Priorität von der Frage, wie viel Strom wir sparen, hin zur Frage verschoben, wie viele Informationen wir erzeugen.

Dieser Wandel wird durch die Triangulation der traditionellen Anlageneffizienz mit Tokenomics – der präzisen Messung, wie effizient hochdichtes Silizium die eigentliche Wattleistung in Tokens für Schlussfolgerungen umwandelt – vorangetrieben. Da Nvidia darauf hinweist, dass die aktuellen Spitzenmodelle für komplexe Schlussfolgerungen eine 100-fache Steigerung der Rechenleistung pro Token benötigen, wird die Branche PCE einführen, um sicherzustellen, dass der enorme Stromverbrauch der KI-Fabrik in maximale Rechenleistung umgesetzt wird und nicht nur den Betrieb mit einer Stromverbrauchseffizienz von 1,1 aufrechterhält.

Das Gebot der Stunde für Unternehmen: Für Unternehmen bedeutet dies, dass sich Ihre Bereitstellungsstrategie für 2026 von der Prüfung des „Aufbaus“ hin zur Prüfung der „Strom-zu-Token“-Pipeline verlagern muss.

Anstatt sich auf Anbieter zu konzentrieren, die lediglich eine niedrige PUE bieten, sollten Sie Partner priorisieren, die die umfassende Telemetrie und Silizium-Optionalität bieten, die erforderlich ist, um Ihre PCE über Ihre gesamte Serverflotte hinweg zu optimieren. Der Erfolg wird sich daran messen, ob Sie den ROI Ihres Energieverbrauchs nachweisen können, indem Sie eine höhere Token-pro-Watt-Leistung als Ihre Konkurrenten vorweisen können.

Mit über 300 Standorten in mehr als 50 Metropolregionen und über 30 Ländern verfügt Digital Realty über ein vielfältiges Portfolio an Kapazitäten, mit Hilfe dessen Sie die gewünschten Ergebnisse genau dort liefern können, wo Sie sie benötigen und gleichzeitig dank PlatformDIGITAL® Zugriff auf die richtigen Daten erhalten.

AI-as-an-Asset: Die 90/10-Regel der privaten Bereitstellung

Der Wandel: Im Jahr 2026 wird sich der strategische Fokus für Unternehmens-KI über das Mieten von Tokens hinaus auf die Behandlung von KI als hochrentables Asset ausweiten, das man besitzen und optimieren kann. Dieser Wandel wird durch das Aufkommen der 90/10-Regel vorangetrieben, wonach Open-Source SLMs (Small Language Models) 90 % der Leistung von Spitzenmodellen zu nur 10 % der Gesamtkosten erbringen können.

Eine Studie der HAI-Initiative der Stanford University ergab, dass sich die Kluft zwischen führenden Open-Source- und Closed-Source-Modellen von 8 % im Jahr 2024 auf nur noch 1,7 % Mitte 2025 verringert hat. Unternehmen erkennen, dass die Feinabstimmung eines privaten Modells auf firmeneigene Daten eine höhere Genauigkeit und geringere Latenz als eine generische öffentliche API ergibt. Durch die Rückverlagerung dieser Workloads in die private Infrastruktur beseitigen Unternehmen effektiv die Komplexitätsbelastung durch die Orchestrierung öffentlicher Cloud-Systeme und wandeln ihre Modelle in dauerhaftes, wertschöpfendes geistiges Eigentum um.

Das Gebot der Stunde für Unternehmen: Für Unternehmen bedeutet dies, dass Ihre Roadmap für 2026 über einen einfachen API-First-Ansatz hinausgehen und bewerten sollte, wo KI als Asset einen Wettbewerbsvorteil bieten kann.

Ermitteln Sie, bei welchen Aufgaben mit hohem Volumen, wie z. B. der internen Codegenerierung oder speziellen Kundeninformationen, ein privates, fein abgestimmtes SLM das Risiko in Ihrer Lieferkette verringern und unvorhersehbare Kosten pro Token vermeiden kann. Der Erfolg wird sich daran messen lassen, ob Sie in der Lage sind, einen modularen KI-Stack aufzubauen, der öffentliche Modelle für allgemeine Ideen nutzt, aber für die operative Umsetzung auf private, souveräne Ressourcen zurückgreift.

Zur Umsetzung dieser hybriden Strategie stellt ServiceFabric die Vernetzungsgrundlage bereit, die private KI-Ressourcen mit globalen Datenquellen für eine konsistente, leistungsstarke Berechnung in Einklang bringt.

Nutzen Sie die KI-Chance im Jahr 2026

2026 ist ein Jahr des entscheidenden Handelns. Der Erfolg im Zeitalter der KI hängt von einer präzisen Planung für thermische intelligente Systeme, der strategischen unternehmensweiten Integration von hybrider KI, der Platzierung von Inferenzclustern dort, wo sich Ihre Daten befinden, und der Priorisierung von Partnern ab, die die richtigen Effizienzkennzahlen messen und befürworten.

Bereiten Sie sich auf die Zukunft vor, indem Sie Ihre digitale Infrastrukturstrategie kritisch überprüfen und heute mutige, fundierte Entscheidungen treffen, um in der KI-gesteuerten Welt von morgen erfolgreich zu sein.

Um zu erfahren, wie wir unseren Kunden helfen, eine Infrastruktur zu entwerfen, die Leistungs-, Compliance- und Workload-Anforderungen erfüllt, wenden Sie sich noch heute an unsere Expertenteams.

^{1 IDC, IDC Survey Spotlight, Dokument Nr. US54034025, Dezember 2025.}

Fünf KI-Vorhersagen, die Rechenzentren, Inferenz und Unternehmensvorteile im Jahr 2026 neu definieren werden