Trends 2026 Diese vier Entwicklungen prägen die KI-Infrastruktur

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2026 beschleunigt KI rasant: Neu definierte Erwartungen an Leistung, Sicherheit und Effizienz sowie Megatrends, die mehr Performance und Effizienz verlangen, treiben die Computing-Industrie. Jeff Wittich, CPO bei Ampere Computing nennt vier zentrale Trends.

2026 verspricht, ein Jahr des Umbruchs für die KI-Welt zu werden. Die Erwartungen an Leistung, Sicherheit und Effizienz sind längst neu definiert, und Megatrends treiben die Computing-Industrie in ein Zeitalter, das mehr Power und Nachhaltigkeit verlangt. Innovationen beschleunigen sich rasant – und die Infrastruktur muss Schritt halten: Eine komplexe Symbiose aus KI- und Softwaresystemen wird somit wohl unverzichtbar. Klar ist: 2026 wird ein Meilenstein für die Zukunft der KI. Welche vier Entwicklungen dabei den Ton angeben, verrät Jeff Wittich, Chief Product Officer bei Ampere Computing.

KI wirtschaftlich betreiben

Mit diesen KI-Kennzahlen senken Unternehmen ihre Kosten

1. Memory Safety wird im Infrastrukturdesign unabdingbar

Größe und Sensibilität heutiger KI-Workloads haben zur Folge, dass einst vernachlässigte Schwachstellen nun weitreichende Auswirkungen haben können. Hinzu kommt, dass Risiken von Speicherkorruption, Datenlecks und KI-Nutzung stark ansteigen, da Unternehmen viele Modelle gleichzeitig betreiben. Memory Safety wandelt sich folglich zu einer primären Designanforderung.

Um dieser steigenden Nachfrage gerecht zu werden, sollte auch Memory Tagging bereits im Prozessordesign berücksichtigt werden. Diese Funktion wird zum entscheidenden Faktor, da sich speichersichere Rechenleistung voraussichtlich im Jahr 2026 zu einer Standardanforderung entwickelt – insbesondere für den geschäftskritischen KI-Betrieb. Das kommende Jahr markiert folglich einen Wendepunkt für Memory Safety: Speicherintegrität wird zu einer Kernerwartung für jede KI-Infrastruktur im großen Stil.

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Podcast IT ImPuls: Trends 2026: Channel-Chancen

2. KI-Computing wird lokal, spezialisiert und kontrollierbar

Bereits 2025 beschleunigte sich der Wandel hin zu unternehmensgetriebenem KI-Computing. Der Aufschwung setzt sich 2026 fort und Unternehmen, die bisher verteilte Modelle getestet haben, skalieren diese nun in produktiven Umgebungen. Denn steigende KI-Anforderungen, konsistente Performanceleistung, langfristige Kostenkontrolle und strengere Datenanforderungen erfordern eine Infrastruktur, die unter eigener Kontrolle steht. Das bedeutet, Unternehmen verlassen sich nicht mehr ausschließlich auf große, zentralisierte Cloud-Umgebungen, sondern investieren in regionale Rechenzentren, Colocation und spezialisierte On-Premises Deployments, die auf KI-Inferenz und Agentic AI Workloads optimiert sind. Dieser Ansatz zeigt die Balance, wie Cloud-Fähigkeiten mit dedizierten und eigens betriebenen Rechenressourcen verbunden werden, um Workloads dort zu hosten, wo sie am effizientesten und zuverlässigsten laufen.

3. One-size-fits-all war gestern: KI braucht Architekturvielfalt

Unternehmen erweitern ihre KI-Workloads im rasanten Tempo. Laut einer aktuellen McKinsey-Umfrage geben mehr als zwei Drittel (70 Prozent) der Befragten an, dass ihre Organisation KI in mehr als einer Funktion einsetzt. Diese zunehmende Vielfalt macht deutlich, dass der KI-Workload nicht von einer einzigen Architektur effektiv bedient werden kann. Verschiedene Modellkategorien – oft sogar einzelne Komponenten – stellen spezifische Ansprüche an Speicher, Latenz, Kosten und Durchsatz.

Gerade agentische Systeme beschleunigen diesen Wandel zusätzlich, da sie mehrere Aufgaben mit unterschiedlichen Ressourcenprofilen beinhalten, was es erschwert, mit einheitlicher Hardware oder Infrastruktur zu reagieren. Im Jahr 2026 wird heterogenes Computing zum zentralen Merkmal der KI-Infrastruktur, während Unternehmen ihre Systeme an ein breiteres Spektrum von Workloads und diversere Aufgaben anpassen.

Europäische Infrastruktur für Künstliche Intelligenz (KI)

KI-Fabriken und Deutschlands Rolle in Europas KI-Strategie

4. AGI-Fortschritt: Der nächste KI-Sprung beginnt im Stromnetz

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) – hochautonome Systeme, die Menschen in den meisten wirtschaftlich relevanten Aufgaben übertreffen – entwickelt sich deutlich schneller als erwartet. Diese Dynamik verändert die Dimension und Komplexität der Infrastrukturplanung grundlegend. Um AGI zu erreichen, erfordert es erhebliche Investitionen in Rechenleistung, Effizienz und Energielösungen. Die heute entstehenden Modelle erfordern weitaus mehr nachhaltige Rechenleistung als frühere Generationen sowie einen zuverlässigen Zugang zu der für ihren Betrieb erforderlichen Energie.

Der Investitionsschub, der 2025 begann, setzt sich 2026 ungebremst fort. Unternehmen bereiten sich auf eine Zukunft vor, in der AGI-Fähigkeiten deutlich größere und effizientere Rechenkapazitäten verlangen. Diese nächste Entwicklungsphase der KI erhöht den Handlungsdruck: Unternehmen und Cloud-Anbieter erweitern ihre Kapazitäten, um größere Modelle, schnellere Iterationszyklen und neue Formen agentischer und autonomer Systeme zu unterstützen. 2026 steht ganz im Zeichen des Aufbaus von Rechen- und Energieinfrastrukturen, um den Anforderungen immer leistungsfähigerer KI-Systeme gerecht zu werden.

Trends 2026

KI eröffnet neue Wertschöpfungsketten

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