Dateninfrastruktur 2026: Sieben wegweisende Prognosen
- Paul Speciale
- vor 4 Tagen
- 4 Min. Lesezeit
2026 markiert einen Wendepunkt in der Entwicklung moderner Dateninfrastrukturen. Leistung, Compliance und Innovation wachsen enger zusammen als je zuvor. Für IT-Führungskräfte und Architekt:innen bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Weg von reiner Beschleunigung, hin zu Architekturen, die kontrollierbar, transparent und messbar sind. Steuerbarkeit und Nachweisbarkeit werden zu neuen Leistungskennzahlen. Vor diesem Hintergrund zeichnen sich sieben zentrale Entwicklungen ab, die die Dateninfrastruktur 2026 prägen werden.
Kurzfassung: Dateninfrastruktur 2026 auf einen Blick
Thema | Kernaussage |
|---|---|
Kosten pro Token | KI macht Datenkosten messbar. Speicher, Latenzen und ineffizientes Datenmanagement beeinflussen direkt Modellleistung und ROI. |
Rolle des Speichers | Speicher wird vom Kostenfaktor zum aktiven Steuerungsinstrument für KI-Effizienz. |
NeoClouds | GPU-optimierte Anbieter setzen auf intelligente Datenbewegung statt nur auf Rechenleistung. |
Datenpipelines | Wettbewerbsvorteile entstehen durch Datenqualität, Aktualität und Nachvollziehbarkeit, nicht durch Modellarchitektur. |
Objektspeicher | Wird zum Rückgrat moderner KI-Systeme für Skalierung, Governance und Lineage. |
Kubernetes | Entwickelt sich zum Betriebssystem der KI-Dateninfrastruktur und vereint Compute, Storage und Datendienste. |
Neue Leistungsmetriken | Klassische Kennzahlen verlieren an Bedeutung. Relevant sind Wiederherstellungszeit, Energieverbrauch und Kosten pro GPU. |
EU Data Act | Erzwingt offene, interoperable und cloudübergreifend bewegliche Datenarchitekturen. |
Cyber-Resilienz | Wiederherstellbarkeit, Immutable Storage und Auditierbarkeit werden zum Vertrauensstandard. |
Verantwortlichkeit | Nachweisbare Datenintegrität, Effizienz und Governance entscheiden über den Erfolg ab 2026. |
1. Tokenökonomie rückt Speicher ins Zentrum der KI-Effizienz
Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI erhält jeder erzeugte Token einen quantifizierbaren Wert. „Kosten pro Token“ entwickeln sich zur zentralen Planungsmetrik. Unternehmen sind gezwungen, Datenkosten präziser zu erfassen und versteckte Ineffizienzen wie Latenzen, unkontrolliertes Datenwachstum oder fehlendes Tiering sichtbar zu machen. Diese Faktoren beeinflussen direkt Modellperformance und ROI. Automatisiertes Tiering, Predictive Caching und Echtzeit-Analysen werden damit zu zentralen Werkzeugen. Speicher wird nicht länger als reiner Kostenfaktor betrachtet, sondern als steuerbares Instrument zur Optimierung von KI-Workloads.
2. NeoClouds etablieren ein neues Speicherparadigma für GPUs
Parallel entsteht eine neue Generation GPU-optimierter Anbieter, sogenannte NeoClouds. Ihr Wettbewerbsvorteil liegt weniger in reiner Compute-Dichte als in der intelligenten Bewegung von Daten. Sie setzen auf ein dreistufiges Speicherparadigma: ultraschneller NVMe-Speicher für Trainingsdaten, skalierbarer Objektspeicher für Datensätze und Checkpoints sowie Deep Cold Storage für langfristige, compliance-relevante Daten. Intelligente Mobilitätsmechanismen orchestrieren die Datenflüsse, während globale Namespaces konsistenten Zugriff über Regionen hinweg ermöglichen. Entscheidend wird die Fähigkeit, Daten exakt im Takt des Trainings bereitzustellen und zu bereinigen.
3. Datenpipelines werden zum eigentlichen Wettbewerbsvorteil
Da Foundation Models zunehmend allgemein verfügbar sind, verlagert sich die Differenzierung weg von der Modellarchitektur hin zu den zugrunde liegenden Datenpipelines. Qualität, Aktualität, Relevanz und Lineage der Daten bestimmen den Erfolg. Datenvorbereitung wird 2026 als kontinuierliches System verstanden, das Aufnahme, Labeling, Anreicherung, Transformation, Versionierung und Zugriffskontrolle umfasst. Jedes Dataset muss nachvollziehbar dokumentiert sein. Objektspeicher bildet dabei das Fundament, ergänzt durch Metadaten- und Governance-Dienste. Entscheidend ist nicht mehr Modellkomplexität, sondern nachweisbare Datenintegrität.
4. Kubernetes wird zum Betriebssystem der KI-Dateninfrastruktur
Kubernetes wächst über die Orchestrierung stateless Container hinaus und entwickelt sich zum Betriebssystem datengetriebener Architekturen. Datenbanken, Message Queues und Feature Stores laufen zunehmend als Stateful Services in Clustern. Das stellt hohe Anforderungen an Speicher, etwa an persistente Volumes, konsistente Snapshots und elastische Skalierung. Über CSI-Driver und Operatoren lassen sich Speicher- und Datendienste tief integrieren. Infrastruktur und Datenbetrieb verschmelzen zu einer einheitlichen operativen Domäne.
5. Neue Leistungsmetriken ersetzen klassische Speicherkennzahlen
IOPS, Durchsatz oder Latenz verlieren an Bedeutung. KI-Workloads, regulatorische Anforderungen und Nachhaltigkeitsziele verlangen neue, verbrauchsbasierte Metriken. Dazu zählen etwa Zeit bis zur Wiederherstellung nach Cybervorfällen, GPU-Auslastung pro Speicher-Dollar oder Energieverbrauch pro Terabyte. Speicherleistung wird an wirtschaftlich relevanten Ergebnissen gemessen. Anbieter müssen Telemetrie, Observability und automatisiertes Reporting nativ integrieren.
6. EU Data Act erzwingt offene und bewegliche Datenarchitekturen
Mit dem EU Data Act wird Datenfreiheit zur rechtlichen Pflicht. Geschlossene Vendor-Silos verlieren an Akzeptanz. Unternehmen erwarten offene Schnittstellen, interoperable APIs und standardisierte Metadaten. Speicherplattformen müssen Policy-basierte Datenmobilität, Replikation und Cross-Cloud-Federation ermöglichen. Globale Namespaces, Versionierung und Lifecycle-Automatisierung sichern Integrität und Verfügbarkeit. Marktführerschaft wird daran gemessen, wie effizient Daten sicher über heterogene Umgebungen bewegt werden können.
7. Cyber-Resilienz wird zum auditierbaren Vertrauensstandard
Regulatorische Vorgaben wie NIS2 oder die SEC-Cybersecurity-Rules verlangen nachweisbare Wiederherstellbarkeit. Speicherinfrastrukturen stehen dabei im Zentrum. Immutable Storage, kryptografische Retention und automatisierte Recovery-Validierung werden zum Standard. Object Lock, Versioning und manipulationssichere Logs sind keine Zusatzfunktionen mehr, sondern Voraussetzung. Cyber-Resilienz entscheidet direkt über Compliance, Versicherbarkeit und Vertrauen.
FazitAlle Entwicklungen verbindet ein zentrales Prinzip: Verantwortlichkeit. Wer Integrität, Effizienz und Vertrauenswürdigkeit seiner Datenoperationen nachweisen kann, wird 2026 profitieren. Speicher entwickelt sich vom stillen Enabler zum zentralen Kontrollpunkt für Governance, Vertrauen und operative Exzellenz.
Fazit
Alle Entwicklungen verbindet ein zentrales Prinzip: Verantwortlichkeit. Wer Integrität, Effizienz und Vertrauenswürdigkeit seiner Datenoperationen nachweisen kann, wird 2026 profitieren. Speicher entwickelt sich vom stillen Enabler zum zentralen Kontrollpunkt für Governance, Vertrauen und operative Exzellenz.
Über den Autor Paul Speciale
Paul Speciale ist Chief Marketing Officer bei Scality, einem führenden Anbieter von cyber-resilienten Speicherlösungen für Unternehmen und Behörden weltweit. Er bringt über 20 Jahre Erfahrung im Technologie-Marketing mit - unter anderem in den Bereichen Cloud Computing, Object Storage und skalierbare IT-Infrastrukturen. Vor seiner Tätigkeit bei Scality war Paul in leitenden Funktionen bei Unternehmen wie Appcara, Amplidata und Oracle tätig.
Er lebt und arbeitet in Kalifornien.
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