Künstliche Intelligenz gilt weltweit als der zentrale Wachstumsmotor der kommenden Jahrzehnte, doch in Deutschland ist die Debatte längst von einer reinen Technologiefrage zu einer existentiellen Infrastrukturfrage geworden.

Explodierende Preise sowie Lieferzeiten von bis zu neun Monaten beeinträchtigen klassische Beschaffungsmodelle für IT-Hardware. Es gibt Wege, die Versorgung trotz der aktuellen Speicherkrise zu sichern. Aber Unternehmen müssen jetzt handeln.

Budgets für Quantencomputing bleiben einer Branchenumfrage von Quera zufolge weitgehend stabil. Doch Unternehmen und Behörden verlangen zunehmend belastbare Ergebnisse statt bloßer Versprechen.

Während die öffentliche Debatte rund um Künstliche Intelligenz von immer leistungsfähigeren Modellen und neuen Anwendungsszenarien geprägt ist, wird ein entscheidender Faktor häufig unterschätzt: die physische Infrastruktur.

Large Language Models haben sich innerhalb kürzester Zeit zur Triebfeder der digitalen Wertschöpfung entwickelt. Für Rechenzentren steigen damit die Anforderungen an Leistung, Energie und Regulierung enorm. Florian Sippel, COO der noris network AG, erklärt, wie sich KI-Infrastrukturen souverän, skalierbar und nachhaltig betreiben lassen.

Die Jahrtausendwende markierte den Beginn eines regelrechten Booms im Bau von Rechenzentren in Deutschland. Viele dieser Einrichtungen sind auch heute noch in Betrieb.

Seit jeher zählt der Arbeitsspeicher zu den am häufigsten ausgenutzten Schwachstellen in der IT-Infrastruktur. Allerdings gewinnen neue Schutzmechanismen wie Memory Tagging zunehmend an Bedeutung, während sich Sicherheitsherausforderungen wie fortgeschrittene Cyberbedrohungen immer weiter ausbreiten. 

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur Software und Geschäftsprozesse, sondern stellt auch die physische Infrastruktur von Rechenzentren vor neue Herausforderungen.