Vorbereitung auf infrastrukturelle Einschränkungen – von Speicherengpässen bis hin zu Leistungsgrenzen

Das Wachstum im Bereich der KI und die physischen Versorgungsgrenzen zwingen CIOs dazu, die Lebenszyklen der Hardware zu verlängern und den Schwerpunkt ihrer Planung von finanziellen Aspekten auf die langfristige physische Ausfallsicherheit zu verlagern.

In der Vergangenheit folgte die Infrastrukturplanung einem vorhersehbaren Schema. Die CIOs stimmten Budgets, Erneuerungszyklen und Beschaffungsgenehmigungen aufeinander ab, und wenn die Nachfrage sprunghaft anstieg, war die Lösung ganz einfach: Finanzmittel beschaffen und die Kapazitäten ausbauen. Die einzige wirkliche Einschränkung war das Budget.

Heute liegen die größten Einschränkungen nicht in Tabellenkalkulationen, sondern haben ihre Wurzeln in der physischen Realität. Speicher mit hoher Bandbreite ist Mangelware. Wichtige Serverkomponenten sind schwerer zu beschaffen. Die Stromversorgung wird knapper, und die Kühlkapazität entwickelt sich zu einem ernstzunehmenden Engpass. In vielen Fällen lautet die Frage nicht mehr „Können wir uns das leisten?“, sondern „Können wir es überhaupt bekommen?“

Der sprunghafte Anstieg der KI-Workloads und der unaufhaltsame Ausbau von Hyperscale-Rechenzentren haben diesen Wandel beschleunigt. Lieferketten, die früher den Bedarf der Unternehmen problemlos decken konnten, sind nun bis zum Äußersten ausgelastet, da Hyperscaler GPUs, Arbeitsspeicher und große Mengen an Energiekapazität aufkaufen. Was einst ein stabiles, berechenbares Ökosystem war, ist zu einem schwierigen Terrain geworden.

Für CIOs bedeutet dies, dass sie ihre Strategie grundlegend überdenken müssen. Beschaffungsstrategien können nicht mehr von der Verfügbarkeit ausgehen. Erneuerungszyklen werden neu überdacht. Selbst seit langem geltende Annahmen darüber, wo die Infrastruktur untergebracht werden sollte, werden in Frage gestellt. Am kritischsten ist vielleicht, dass die Einschränkungen nicht mehr nur finanzieller Natur sind. Immer häufiger müssen Unternehmen trotz genehmigter Budgets noch warten – manchmal Monate länger als geplant –, bis ihnen die Infrastruktur zur Verfügung steht, die sie benötigen, um weiter voranzukommen.

In diesem neuen Umfeld geht es bei der Planung nicht nur darum, Geld sinnvoll auszugeben. Es geht darum, sich den Zugang in einer Welt zu sichern, in der die Versorgung ungewiss ist.

Der neue Infrastrukturengpass

Im vergangenen Jahr drehten sich die Diskussionen vor allem um die durch die steigende Nachfrage nach KI verursachte Knappheit an GPUs. Doch der Druck beschränkt sich nicht mehr nur auf Beschleuniger, sondern breitet sich auf nahezu alle wichtigen Infrastrukturkomponenten aus. Speicher mit hoher Bandbreite, DIMMs, Speichersysteme, Netzteile und sogar Komponenten für Hauptplatinen unterliegen zunehmend Lieferengpässen. Dies führt nicht nur zu einem vorübergehenden Ungleichgewicht, sondern bewirkt einen strukturellen Wandel.

Bislang verteilten Halbleiterhersteller ihre Produktion auf ein breites Spektrum von Märkten, das von Verbrauchergeräten über Unternehmenssysteme bis hin zu Laptops reichte. Die KI hat dieses Modell auf den Kopf gestellt. Die Produktionskapazitäten werden in beispiellosem Tempo auf Hyperscale- und KI-gesteuerte Anwendungen verlagert, sodass Unternehmenskunden nun um einen schrumpfenden Bestand an verfügbaren Produkten konkurrieren müssen. Für CIOs lassen sich die Folgen kaum noch ignorieren.

Viele Unternehmen stellen derzeit fest, dass die Serverkosten weit über die ursprünglichen Prognosen hinaus steigen. Während die Listenpreise der Originalhersteller um etwa 15 % bis 20 % gestiegen sind, treiben starke Preisanstiege bei Arbeitsspeicher und anderen wichtigen Komponenten – die in einigen Fällen sogar über 50 % betragen – die Gesamtsystemkosten deutlich in die Höhe.

Lieferzeiten, die früher nur wenige Wochen betrugen, werden mittlerweile in Monaten gemessen und betragen in manchen Fällen fast ein Jahr. Selbst der Beschaffungsprozess selbst steht unter Druck: Berichten zufolge halten Lieferanten ihre Angebote nur noch 72 Stunden lang aufrecht, da sie mit schwankenden Preisen und ungewisser Verfügbarkeit zu kämpfen haben. Für Unternehmen, die an mehrwöchige interne Genehmigungszyklen gewöhnt sind, führt dies zu einer neuen Art von operativen Reibungsverlusten.

Und die Umwälzungen machen nicht im Rechenzentrum Halt. Da Hochleistungsspeicher für KI-Workloads Vorrang erhält, macht sich der Preisdruck allmählich auch bei Laptops und Endgeräten bemerkbar. Einige Unternehmen greifen wieder auf ältere Technologien wie Band-Backups zurück, um Kapazitätslücken zu überbrücken, während sie auf die verspätete Bereitstellung der Infrastruktur warten. Die Folge ist eine unerwartete Belastung in Märkten, die bis vor kurzem noch stabil und berechenbar waren.

Dadurch sehen sich viele CIOs mit schwierigen Abwägungen konfrontiert. Angesichts fester Budgets kaufen einige Unternehmen einfach weniger ein als geplant. Andere verschieben Projekte gänzlich und warten darauf, dass das Angebot wieder Schritt hält. Als Reaktion darauf verschieben sich die Strategien für den Infrastruktur-Lebenszyklus.

Systeme, die früher alle drei bis fünf Jahre erneuert wurden, bleiben nun fünf Jahre oder länger im Einsatz, wobei einige Unternehmen die Lebenszyklen auf sechs oder sogar sieben Jahre verlängern, da Kostendruck und Lieferengpässe die Infrastrukturstrategien neu gestalten. Infolgedessen spielen externe Wartungsanbieter und Märkte für gebrauchte Hardware eine immer größere Rolle, da sie eine Möglichkeit bieten, die Lebensdauer bestehender Anlagen zu verlängern und gleichzeitig das Risiko von Beschaffungsverzögerungen zu verringern.

In vielerlei Hinsicht beginnen sich Nachhaltigkeitsziele und betriebliche Erfordernisse immer mehr anzunähern. Die Verlängerung der Lebenszyklen von Infrastrukturen kann Elektronikschrott und Investitionsausgaben reduzieren, erfordert jedoch auch neue Ansätze in den Bereichen Wartung, Zuverlässigkeit und Leistungsmanagement. Was früher eine einfache Entscheidung zur Erneuerung war, ist heute eine weitaus strategischere Abwägung.

Das physikalische Problem – Leistung, Kühlung und die Grenzen von Rechenzentren

Störungen in der Lieferkette sind nur ein Teil der Herausforderung. Dahinter verbirgt sich ein noch grundlegenderer Engpass – die Physik.

Moderne KI-Systeme erfordern eine deutlich höhere Rechendichte als herkömmliche Unternehmens-Workloads. Dies führt zu einem entsprechenden Anstieg des Stromverbrauchs und der Wärmeabgabe, was die Konzeption moderner Rechenzentren grundlegend verändert. Jahrzehntelang wurden viele Unternehmensumgebungen auf der Grundlage von Racks konzipiert, die etwa 3 kW pro Schrank verbrauchten. Heute sind 50-kW-Racks in KI- und Hochleistungsrechnerumgebungen zunehmend üblich. Einige GPU-Implementierungen der nächsten Generation nähern sich bereits 150 kW pro Rack. Dieser Wandel verändert alles.

Kühlinfrastrukturen, die für herkömmliche Unternehmensumgebungen konzipiert sind, sind oft nicht in der Lage, diese thermischen Belastungen zu bewältigen. Infolgedessen entwickelt sich die Flüssigkeitskühlung, die einst als hochspezialisiert galt, rasch zu einer Notwendigkeit für viele Installationen mit hoher Dichte. Doch die Kühlung ist nur ein Teil des Problems. Das größere Problem ist die Stromverfügbarkeit an sich.

In vielen Regionen haben sich Hyperscaler bereits große Teile der künftigen Energiekapazitäten gesichert, um den Ausbau der KI zu unterstützen. Dies führt zu Engpässen nicht nur für Unternehmensrechenzentren, sondern auch für die regionale Infrastrukturplanung im weiteren Sinne. Energieversorger geben in einigen Märkten Zeiträume von fünf bis sieben Jahren für größere Stromversorgungsausbauten an, was bedeutet, dass Unternehmen nicht mehr davon ausgehen können, bei Bedarf einfach zusätzliche Megawatt anfordern zu können.

Infolgedessen verändert sich die Standortstrategie. In der Vergangenheit standen bei der Standortwahl für Rechenzentren häufig Anbindung, Klima und Immobilienwirtschaft im Vordergrund, doch mittlerweile ist der entscheidende Faktor oft schlichtweg die Verfügbarkeit von Strom. Dieser Wandel treibt den Ausbau der Infrastruktur in Regionen voran, die zuvor nicht als wichtige Rechenzentrumsstandorte galten.

Die Wasserverfügbarkeit entwickelt sich zu einem weiteren kritischen Thema. Viele moderne Kühlsysteme erfordern erhebliche Wasserressourcen, was zu Spannungen zwischen dem Wachstum von Rechenzentren und Nachhaltigkeitsbelangen führt. In einigen Fällen prüfen oder beschränken Kommunalverwaltungen den Ausbau bereits aufgrund der Auswirkungen auf die Umwelt. Diese Dynamik deckt die Grenzen der Effizienzmessung in der Branche auf.

Die Energieeffizienz (Power Usage Effectiveness, PUE) ist nach wie vor eine der am häufigsten verwendeten Kennzahlen zur Bewertung der Leistung von Rechenzentren, gibt jedoch nicht immer Aufschluss über die Gesamteffizienz der Rechenleistung. So kann eine Anlage beispielsweise ihren PUE-Wert verbessern, indem sie bei höheren Temperaturen betrieben wird, während gleichzeitig die Serverleistung durch thermische Drosselung beeinträchtigt wird.

Das wirft für CIOs und Infrastrukturverantwortliche eine umstrittene Frage auf: Sollte Effizienz ausschließlich anhand des Stromverbrauchs gemessen werden oder anhand der pro Watt erbrachten Rechenleistung? Mit zunehmendem Umfang der KI-Workloads wird diese Unterscheidung immer wichtiger werden.

Wie CIOs auf langfristige Infrastrukturengpässe reagieren sollten

Die wichtigste Erkenntnis für Führungskräfte in Unternehmen ist, dass diese Einschränkungen in absehbarer Zeit wohl nicht verschwinden werden. Die aktuellen Marktbedingungen deuten darauf hin, dass der Versorgungsdruck, die Energieengpässe und die Instabilität der Infrastruktur bis weit ins Jahr 2027 hinein anhalten könnten. Das bedeutet, dass CIOs ihren Fokus von kurzfristigen Abhilfemaßnahmen auf eine langfristige Planung zur Stärkung der Widerstandsfähigkeit verlagern müssen.

Dies beginnt mit einer Neubewertung der Annahmen zum Lebenszyklus der Infrastruktur. Die Verlängerung der Lebensdauer von Hardware wird zunehmend zur Norm, doch um dies erfolgreich umzusetzen, sind stärkere Wartungsstrategien, eine bessere Überwachung und ein disziplinierteres Asset-Management erforderlich. Unternehmen müssen möglicherweise auch ihre Beschaffungsmodelle diversifizieren und dabei generalüberholte Systeme, Support durch Drittanbieter sowie hybride Bereitstellungsstrategien einbeziehen, um die Abhängigkeit von eingeschränkten Lieferketten zu verringern. Auch die Kapazitätsplanung muss dynamischer werden. Traditionelle Beschaffungszyklen, die auf vorhersehbaren Erneuerungsplänen basieren, reichen in einem Umfeld, das durch schwankende Verfügbarkeit und Preise geprägt ist, möglicherweise nicht mehr aus.

CIOs müssen enger mit den Teams aus den Bereichen Facility Management, Betrieb und Nachhaltigkeit zusammenarbeiten. Entscheidungen zur Infrastruktur können nicht länger isoliert innerhalb der IT-Abteilungen getroffen werden, da die Verfügbarkeit von Strom, Kühlung und Wasser direkten Einfluss auf die Durchführbarkeit von Implementierungen hat. Vor allem aber müssen Unternehmen möglicherweise neu überdenken, was Infrastrukturoptimierung eigentlich bedeutet.

Jahrelang standen in der Branche maximale Leistung und kurze Erneuerungszyklen im Vordergrund. In der nächsten Phase wird es darum gehen, ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Verfügbarkeit, Effizienz und langfristiger Nachhaltigkeit herzustellen.

Das Zeitalter der KI eröffnet außergewöhnliche Innovationsmöglichkeiten, deckt aber auch die physischen Grenzen des Infrastruktur-Ökosystems auf, das sie stützt. Am erfolgreichsten werden jene Organisationen sein, die erkennen, dass die Ausfallsicherheit der Infrastruktur nicht mehr nur eine Frage der Beschaffung ist, sondern eine strategische operative Fähigkeit darstellt.