Datenqualität, Storage und Governance werden zu zentralen Themen beim KI-Ausbau. Das zeigt eine aktuelle Seagate-Studie: 99 Prozent der Befragten erwarten in den kommenden drei Jahren mehr Speicherbedarf, doch nur 38 Prozent sehen ihr Unternehmen vollständig darauf vorbereitet. Der Engpass liegt damit zunehmend bei der Datenbasis statt allein bei Compute.

Mit breiterem KI-Einsatz wächst der Speicherbedarf deutlich. Im »Data Infrastructure Readiness Report 2026« von Seagate rechnen 99 Prozent der Befragten in den kommenden drei Jahren mit mehr Storage für KI. 32 Prozent erwarten sogar einen Anstieg um mehr als 50 Prozent. Vollständig auf den langfristigen Datenbedarf vorbereitet sehen sich allerdings nur 38 Prozent.

Für die Studie befragte Recon Analytics im Auftrag von Seagate 2.712 IT-Entscheider in den USA, China, Indien, Großbritannien, Deutschland, Frankreich und Japan. 86 Prozent berichten von einem moderaten oder erheblichen Return on Investment (ROI) ihrer KI-Investitionen. Ein Drittel spricht von einem erheblichen, messbaren ROI.

In Deutschland erwarten alle Befragten einen steigenden Speicherbedarf durch KI. 82 Prozent berichten von einem moderaten oder erheblichen KI-ROI. 86 Prozent sehen ihr Unternehmen als vollständig oder weitgehend auf den langfristigen Datenbedarf vorbereitet. Die Werte beruhen auf Selbsteinschätzungen und sind keine technische Reifeprüfung.

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Datenqualität und Storage vor Compute

Bei den praktischen Hürden liegt die Datenbasis vor der Rechenleistung. 53 Prozent nennen Datenqualität und Datenbereitschaft als eine der größten Herausforderungen beim KI-Einsatz, 43 Prozent die Speicherinfrastruktur. Verfügbare Rechenkapazität kommt auf 27 Prozent, Energiebeschränkungen auf 24 Prozent.

Für Infrastrukturteams ist das relevant: Mehr Kapazität allein löst das Problem nicht. Daten müssen auffindbar, zugänglich und sauber verwaltet sein. Storage, Data-Management und Governance gehören deshalb ebenso zur KI-Infrastruktur wie Compute.

Auch bei den Investitionen zeigt sich dieser Schwerpunkt. 76 Prozent zählen Rechenzentrumsinvestitionen zu ihren drei wichtigsten Infrastrukturprioritäten, 20 Prozent sogar zur höchsten Priorität. Security und Compliance liegen mit 44 Prozent vorn, gefolgt von Data-Management und Governance mit 43 Prozent. KI-/GPU-Infrastruktur und der Refresh von Storage-Hardware erreichen jeweils 39 Prozent.

Energie beeinflusst Ausbaupläne

Energiebedarf und Nachhaltigkeit wirken sich ebenfalls auf den Ausbau aus. 77 Prozent geben an, ihre KI-Infrastruktur deshalb verzögert oder neu geplant zu haben. 36 Prozent haben ihre Ausbaupläne nach eigener Aussage deutlich verändert. Als größte Umweltprobleme nennen die Befragten den KI-bedingten Energieverbrauch mit 52 Prozent und die damit verbundenen CO₂-Emissionen mit 51 Prozent.

»Die nächste Phase der KI erfordert ein Kapazitätswachstum, aber dies allein reicht nicht aus«, sagt Melyssa Banda, Senior Vice President of Edge Storage Business bei Seagate. »Entscheidend wird sein, wie effektiv Unternehmen durch intelligentere Infrastrukturentscheidungen die Daten, auf die KI angewiesen ist, skalieren, organisieren, speichern und nutzen. Organisationen, die dauerhaften Wert mit KI generieren, werden die Dateninfrastruktur als Teil ihrer Strategie behandeln.«

Für Storage-Verantwortliche bedeutet das vor allem: Mit mehr KI-Anwendungen steigen nicht nur die Kapazitätsanforderungen. Auch Aufbewahrung, Zugriff, Wiederverwendung und Governance größerer Datenbestände gewinnen an Bedeutung. Die Studie gibt keine konkrete Architektur vor, zeigt aber, welche Infrastrukturthemen Unternehmen beim weiteren KI-Ausbau beschäftigen.