NEWS / WD-Studie: KI lässt Speicherbedarf in Unternehmen deutlich steigen

Eine von WD gesponserte globale Studie von IDC zeigt, dass der Ausbau von KI-Infrastrukturen nicht nur mehr Rechenleistung, sondern auch deutlich mehr Speicherkapazität erfordert. Laut dem IDC-Whitepaper „Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era“ führt die zunehmende Nutzung von KI und generativer KI zu einem strukturellen Wachstum der Datenmengen. Unternehmen speichern Daten länger, reaktivieren häufiger historische Bestände für neue KI-Workloads und messen ihren Daten einen höheren Wert bei.

Insgesamt gaben 94,7 Prozent der befragten Organisationen an, in den vergangenen zwölf Monaten aufgrund der Einführung von KI und generativer KI mehr Daten gespeichert zu haben. Bei 61 Prozent stiegen die Datenmengen dadurch um mindestens 25 Prozent, während 74 Prozent für die kommenden drei Jahre ein weiteres Wachstum von mindestens 25 Prozent erwarten. Auch die Data-Lake-Volumina wachsen: 85,4 Prozent der Unternehmen verzeichneten hier innerhalb eines Jahres einen Anstieg. Für 59,4 Prozent sind dabei KI-generierte Daten wie synthetische Daten, Inferenz-Ergebnisse und Modell-Logs ein wesentlicher Wachstumstreiber.

Gleichzeitig bleiben vorhandene Daten länger relevant. Fast 95 Prozent der Befragten sehen einen gestiegenen Wert ihrer Unternehmensdaten durch KI. 74,3 Prozent berichten von einer längeren Datenaufbewahrung, während 75,9 Prozent zunehmend archivierte Cold-Tier-Daten für KI-Workloads reaktivieren. Für die Zukunft erwarten 96 Prozent einen schnelleren Zugriff auf Archivdaten, unter anderem für KI-Inferenz und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Insgesamt liegen laut Studie 74,6 Prozent der Unternehmensdaten in Warm-, Cool- und Cold-Speicherebenen, während mehr als 60 Prozent des Data-Lake-Volumens aus selten genutzten oder kalten Daten bestehen.

Damit rücken Kapazität, Zugänglichkeit und Kosten des Speichers stärker in den Mittelpunkt der KI-Planung. 98,2 Prozent der befragten Organisationen bewerten die Gesamtbetriebskosten pro Terabyte (TCO) als wichtig oder sehr wichtig bei Entscheidungen zur Datenspeicherung. Die Studie kommt entsprechend zu dem Schluss, dass KI-Infrastrukturen nicht allein auf die benötigte Rechenleistung ausgelegt werden sollten, sondern den gesamten Datenlebenszyklus von Trainingsdaten und Modell-Checkpoints über Inferenz-Ergebnisse und Logs bis hin zu archivierten Daten berücksichtigen müssen.

Die Untersuchung basiert auf einer Befragung von 763 IT- und Geschäftsentscheidern auf mindestens Managementebene in den USA, China, Japan, Südkorea, Indien, Saudi-Arabien und Deutschland. Alle Teilnehmer sind unmittelbar für Entscheidungen rund um KI-Infrastruktur oder Datenspeicherung verantwortlich. Ergänzend führte IDC qualitative Interviews mit drei Führungskräften aus der Speicherbranche durch.