Infrastruktur statt Hype: Wie Energie, Souveränität und KI die IT-Strategie neu definieren
Markus Grau, Enterprise Architect im CTO-Office bei Pure Storage, weiß, was Unternehmen 2026 in Sachen künstlicher Intelligenz, Data Management und Data Storage zu erwarten haben.
Das Jahr 2026 stellt Organisationen vor große Herausforderungen. Von massiven Cyberangriffen und explodierenden Energiekosten bis hin zur Notwendigkeit, KI in den Geschäftsalltag zu integrieren, müssen Unternehmen auch ihre Dateninfrastruktur fundamental neu bewerten. Die Anforderungen sind vielfältig und anspruchsvoll. Gefragt sind zeitgemäße Lösungen, die einen belegbaren Mehrwert bieten und Unternehmen helfen, künftige Herausforderungen zu meistern. Marcus Grau, Enterprise Architect im CTO-Office bei Pure Storage, verfügt über einen tiefen Einblick und kennt aktuelle und zukünftige Trends.
Die Bedrohungslage hat sich 2025 erneut verschärft. Wie beurteilen Sie die aktuelle Situation, und warum gewinnt das Konzept der Cyber-Resilienz im Vergleich zur reinen Cybersicherheit so stark an Bedeutung?
Die Zahl der hochkarätigen Cyberangriffe war im Jahr 2025 erschreckend hoch. Dies gilt nicht nur hinsichtlich der Anzahl, sondern auch des Ausmaßes, in dem die Attacken immer wieder den Betrieb großer Hersteller und Unternehmen lahmgelegt haben. Dieses Problem betrifft zunächst die generelle Cybersicherheit, wobei Cyber-Resilienz weiter an Bedeutung gewinnen wird. Cyber-Resilienz setzt eine sichere Datenspeicherung sowie eine schnelle und zuverlässige Wiederherstellung voraus.
Unternehmen werden sich hierbei von punktuellen Lösungen abwenden und ein breiteres Spektrum an Optionen nutzen, da sie zunehmend erkennen, dass sie es nicht alleine schaffen können. Ein vernetztes Framework kann dazu beitragen, einen Dominoeffekt bei einem Angriff zu verhindern. Sicherheitsverantwortliche müssen mehr denn je in der Lage sein, einen laufenden Angriff zu erkennen und zu stoppen. Die Häufigkeit und das Ausmaß von Angriffen werden 2026 unverändert hoch bleiben. Ein gut integriertes Framework ist daher unerlässlich, um Risiken zu mindern und die Wiederherstellung zu beschleunigen.
Trotz politischer Agenda bleiben die Realitäten an den Strommärkten bestehen. Wie wird die Energieverfügbarkeit die strategische Planung und den Standort neuer Rechenzentren im Jahr 2026 beeinflussen? Welche konkreten Maßnahmen sehen Sie 2026 als praktikabel an, und was ist zur Umsetzung notwendig?
Die Bemühungen zur Reduzierung des Energieverbrauchs haben global betrachtet in den letzten Monaten auf der politischen und wirtschaftlichen Agenda an Bedeutung verloren. Die Realität an den Strommärkten zeigt zugleich aber den Handlungsbedarf an. Aspekte wie Energieverfügbarkeit, Abwärmenutzung und die Effizienz der Datenspeicherung gewinnen an Bedeutung und dürften sich 2026 als Trends fortsetzen.
Die Energieverfügbarkeit wird ein entscheidendes Kriterium beim Bau neuer Rechenzentren sein. Stromknappheit an einigen Standorten könnte den Aus- und Neubau künftig behindern. Die Architektur und der Standort von Rechenzentren werden nun in erster Linie vom Zugang zu Energie abhängen. So ist zu erwarten, dass eine Zusammenlegung von Energieerzeugung und Rechenzentren erfolgen wird, um Abhängigkeiten von einem unterversorgten Netz zu vermeiden. Fernwärmesysteme – zur Verteilung der von Rechenzentren erzeugten Abwärme an andere Orte – werden sich zunehmend durchsetzen. Die Anbieter werden beginnen, die erzeugte Wärme zu nutzen, sei es durch Umleitung in Wohngebäude oder in Gewächshäuser für die Landwirtschaft. Solange dies jedoch nicht gesetzlich vorgeschrieben ist, wird ungenutztes Potenzial brachliegen.
Sie schlagen Terabyte pro Watt (TB/W) als neuen Industriestandard zur Messung der Effizienz vor. Was ist der Hauptvorteil dieses Wertes gegenüber traditionellen Messgrößen, und wie kann er helfen, die Auswirkungen von Energiepreissteigerungen zu mindern?
Die Art und Weise, wie die Effizienz der Datenspeicherung gemessen wird, muss sich ändern. Als neuer Industriestandard dürfte sich Terabyte pro Watt (TB/W) etablieren. Dieser Wert zeigt die pro Energieeinheit gespeicherte Datenmenge auf. Dies ist eine relevante und klare Messgröße, die den tatsächlichen Energieverbrauch erfasst und einen einfachen, herstellerneutralen und genauen Maßstab darstellt. Dieser Ansatz könnte die Auswirkungen von Energiepreissteigerungen verringern, die Energiesicherheit verbessern und den Druck auf die überlastete Infrastruktur verringern.
KI gilt als große Herausforderung für die Infrastruktur und hat einen scheinbar unstillbaren Energiehunger. Welche Art von KI-Projekten verspricht 2026 den größten Erfolg? Welche Anforderungen müssen erfüllt werden und was sind die Risiken?
Das Potenzial, das KI in Bezug auf Prozesseffizienz, Rationalisierung, Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Analyse des Kundenverhaltens bietet, ist enorm und mittlerweile hinlänglich bekannt. Der KI-Hype ist vorbei, die meisten Unternehmen sind in der Realität der KI-Nutzung angekommen, jedoch mit der Auswahl und den individuellen Lösungen überfordert. Im Jahr 2026 wird es zu einer starken Konsolidierung der KI-Bestandsressourcen kommen. Nur KI-Projekte, die diese drei Aufgaben ermöglichen und unterstützen sowie einen ROI nachweisen können, werden 2026 grünes Licht erhalten.
Die Fähigkeiten der Basismodelle machen alle paar Monate einen Sprung und die Kosten-Leistungs-Kurven verschieben sich unvorhersehbar. Unternehmen werden daher durch die Skalierung statischer KI-Systeme keinen Vorteil mehr erzielen. Echte Vorteile verspricht eine Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, Modelle und Inferenzanbieter innerhalb weniger Wochen auszutauschen und Workloads über Cloud, On-Premises und Edge hinweg basierend auf Kosten und Fähigkeiten zu orchestrieren. Gefragt ist eine Infrastruktur, die schnelle Veränderungen bei GPU-Hardware, Quantisierungsformaten und Modellarchitekturen erlaubt und es ermöglicht, KI-Copiloten oder -Agenten mehrmals pro Quartal in der Produktion neu einzusetzen.
Da sich zudem der Fokus von Training zu Inferenz verlagert, sind Unternehmen ohne eine robuste Inferenzplattform und die Fähigkeit, Daten für KI-Pipelines bereitzustellen, zum Scheitern verurteilt. Da KI-Inferenz-Workloads zunehmend Teil der Produktionskette werden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Infrastruktur nicht nur einen schnellen Zugriff, sondern auch eine hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und einen unterbrechungsfreien Betrieb unterstützt. Andernfalls entstehen sowohl aus Sicht der Ergebnisse als auch aus betrieblicher Sicht hohe Kosten in Bezug auf die Nutzung von KI-Ressourcen, also GPUs.
Die meisten Unternehmen haben nach wie vor mit der Herausforderung der Data Readiness zu kämpfen. Um Daten für KI vorzubereiten, sind viele Phasen zu durchlaufen, darunter Datenerfassung, Kuratierung, Transformation, Vektorisierung, Indizierung und Bereitstellung. Jede dieser Phasen kann in der Regel Tage oder Wochen dauern und den Zeitpunkt verzögern, zu dem die Ergebnisse des KI-Projekts ausgewertet werden können. Unternehmen, die Wert auf die Nutzung von KI mit ihren eigenen Daten legen, werden sich auf die Rationalisierung und Automatisierung der gesamten Datenpipeline für KI konzentrieren. Ziel wird es sein, nicht nur eine schnellere Bewertung der ersten Ergebnisse zu erreichen, sondern auch neu erstellte Daten kontinuierlich zu erfassen und zu iterieren.
Wie beeinflussen die Themen KI-Einsatz und Datensouveränität die Cloud-Strategien der Unternehmen, und welche Vorsichtsmaßnahmen sollten Organisationen ergreifen? Warum ist es so entscheidend, genau zu wissen, wo sich die wichtigsten Daten befinden?
Die beiden Themen KI und Datensouveränität werfen zunehmend Fragen darüber auf, wo die Daten gespeichert sind und wie Unternehmen im Falle von Problemen das Vertrauen bei der Datennutzung aufrechterhalten und den Zugriff garantieren können. Um einen reibungslosen KI-Einsatz zu gewährleisten und den Nutzen der KI vollends auszuschöpfen, wird es für Unternehmen 2026 entscheidend sein, zu wissen, wo sich ihre wichtigsten Daten befinden und dass diese einsatzbereit sind.
Bedenken hinsichtlich der Datensouveränität, veranlassen immer mehr Unternehmen dazu, ihre Cloud-Strategie zu überdenken. Zunehmende geopolitische Spannungen und regulatorischer Druck werden die Strategien der Länder für Rechenzentren im Jahr 2026 prägen, um dem entgegenzuwirken. Insbesondere Regierungen wollen das Risiko minimieren, dass der Zugriff auf Daten als Drohung oder Verhandlungstaktik genutzt werden könnte. Unternehmen sollten ebenfalls vorsichtig sein und sich darauf vorbereiten.
Organisationen nutzen zunehmend Cloud-Technologie. Wie gelingen die Verwaltung und Orchestrierung herkömmlicher VM-basierter Workloads und moderner containerisierter Anwendungen in einem einzigen Framework? Welche Vorteile bieten Open-Source-Projekte wie KubeVirt im Vergleich zum Wechsel zu einer anderen – reinen – Virtualisierungsplattform?
Viele Kunden entscheiden sich für Alternativen zu VMware – und hier kommt Kubernetes ins Spiel. Mit Kubernetes und KubeVirt steht eine vielversprechende Plattform zur Verfügung, die sowohl Anforderungen der Virtualisierung als auch Containerisierung abdeckt. KubeVirt ist eine Erweiterung für Kubernetes, die die Flexibilität bietet, herkömmliche VM-basierte Workloads zusammen mit modernen containerisierten Anwendungen innerhalb eines Kubernetes-Frameworks zu verwalten. Das Angebot ist mittlerweile so ausgereift, dass es für die Anforderungen von Unternehmen geeignet ist. Es ist daher zu erwarten, dass Kubevirt 2026 richtig durchstarten wird.
Für viele Unternehmen ist der Wechsel zu einem anderen Virtualisierungsanbieter dennoch eine große Umstellung, wobei Kubevirt hier mit einer besseren Kontrolle über sämtliche Prozesse punktet. Unternehmen können somit bereits innerhalb kurzer Zeit den Wert einer Plattform ausschöpfen, die nützliche Funktionen zur Verwaltung, Orchestrierung und Überwachung von Containern bietet.