Thought Leadership
Künstliche Intelligenz bleibt für Unternehmen ein strategisches Kernprojekt, das zeigt der aktuelle Cloud Storage Index von Wasabi Technologies.
Für die Studie wurden weltweit 1.700 Fach- und Führungskräfte aus Wirtschaft und IT befragt, darunter 125 in Deutschland.
Ein zentrales Ergebnis: Die Investitionen in KI steigen weiter, doch das Geld fließt zunehmend in Datenhaltung und Rechenleistung statt in klassische Softwarelösungen.
Budgets wachsen, Schwerpunkt liegt auf Daten und Rechenpower
Nur drei Prozent der befragten deutschen Unternehmen planen, ihre KI-Ausgaben zu senken. Mehr als die Hälfte will die Budgets erhöhen, während ein großer Teil die bisherigen Mittel beibehält.
Auffällig ist dabei die Verteilung der Mittel. Rund 65 Prozent der KI-Budgets werden in Infrastruktur investiert, also in Datenspeicherung, Storage-Systeme und Rechenkapazitäten. Lediglich etwa ein Drittel entfällt auf KI-Software oder SaaS-Angebote.
Damit verschiebt sich die Dynamik im Vergleich zum klassischen Cloud-Markt, in dem bislang Software- und SaaS-Services dominierten. Laut Wasabi deutet dies darauf hin, dass neue KI-Workloads andere Anforderungen stellen und Unternehmen zunächst die technologische Basis schaffen müssen, bevor Anwendungen produktiv genutzt werden können.
Erwartungen an die Wirtschaftlichkeit steigen
Beim Thema Rendite zeigt sich ein gemischtes Bild. Derzeit berichten knapp 29 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland von einem positiven Return on Investment ihrer KI-Projekte. Viele Organisationen befinden sich jedoch noch in frühen Umsetzungsphasen.
Für die kommenden zwölf Monate sind die Erwartungen deutlich optimistischer. 62 Prozent rechnen dann mit einer positiven Rendite. Die Hoffnung auf Effizienzgewinne und neue Geschäftsmodelle bleibt also groß.
Datenspeicherung als größtes Hindernis
Interessant ist, wo Unternehmen aktuell die größten Hürden sehen. An erster Stelle werden Themen rund um Datenspeicherung genannt, darunter Kosten, Zugriffsmöglichkeiten und Management. Direkt danach folgt die Datenqualität, also Bereinigung, Strukturierung und Aufbereitung von Informationen für KI-Modelle.
Reine Rechenleistung oder Hardwarebeschaffung rangieren dagegen weiter unten auf der Problemliste. Das unterstreicht, dass der Erfolg von KI-Projekten weniger an Algorithmen als an sauber organisierten und verfügbaren Daten hängt.
Hybride Modelle setzen sich durch
Mehr als 64 Prozent der befragten Unternehmen nutzen hybride Storage-Ansätze. Sie kombinieren lokale Infrastruktur mit Public-Cloud-Speichern. Diese Mischform bietet Flexibilität, erhöht jedoch auch die Komplexität im Datenmanagement.
Bestimmte Prozessschritte werden bevorzugt in der Public Cloud abgewickelt. Dazu zählen insbesondere die Aggregation und Abfrage großer Datenmengen sowie die langfristige Archivierung und Speicherung von Modellen. Die Cloud übernimmt damit häufig den Anfang und das Ende der KI-Datenpipeline.
Gebühren belasten Cloud-Budgets
Ein weiterer Schwerpunkt des Reports sind versteckte oder zusätzliche Gebühren. Wie schon in den Vorjahren entfiel knapp die Hälfte der Cloud-Storage-Ausgaben nicht auf die eigentliche Speicherkapazität, sondern auf Zusatzkosten.
Fast 48 Prozent der deutschen Unternehmen geben an, ihr Cloud-Storage-Budget im Jahr 2025 überschritten zu haben. Neben wachsender Datennutzung und Migrationen werden insbesondere gebührenbezogene Faktoren als Kostentreiber genannt. Die Planbarkeit von Cloud-Kosten bleibt damit eine Herausforderung.
Unsicherheit bei der Cloud-Sicherheit
Auch das Thema Sicherheit sorgt für Zurückhaltung. 49 Prozent der deutschen Unternehmen berichten von mindestens einem Cyberangriff, bei dem der Zugriff auf Public-Cloud-Daten beeinträchtigt war.
Mehr als die Hälfte der Public-Cloud-Nutzer ist nicht vollständig überzeugt, dass ihre Daten nach einem Angriff unverändert bleiben und der Geschäftsbetrieb gesichert werden kann. Hinzu kommt, dass 38 Prozent der Befragten die Sicherheitsfunktionen ihres Cloud-Anbieters als unzureichend bewerten.
Infrastruktur als Schlüssel für erfolgreiche KI
Der Cloud Storage Index von Wasabi zeigt deutlich, dass der Aufbau leistungsfähiger Daten- und Speicherinfrastrukturen zur zentralen Voraussetzung für erfolgreiche KI-Initiativen wird. Unternehmen investieren zunächst in belastbare Grundlagen, bevor Anwendungen skaliert werden.
Gleichzeitig bleiben Kostenkontrolle, Datensicherheit und Qualität entscheidende Faktoren. Wer KI wirtschaftlich einsetzen will, muss nicht nur in Algorithmen investieren, sondern vor allem in eine stabile, sichere und transparente Datenarchitektur.
