Wasabi-Index: KI-Boom treibt Cloud-Speicher, doch Kosten bleiben unberechenbar

Die weltweiten Investitionen in KI-Infrastruktur explodieren, doch komplexe Gebühren und nutzlose „Dunkeldaten“ gefährden den Erfolg. Das zeigt der aktuelle Wasabi Global Cloud Storage Index 2026.

Die Studie, für die 1.700 IT-Entscheider befragt wurden, offenbart ein Paradox: Obwohl nur ein Drittel aller KI-Projekte derzeit profitabel ist, wollen 60 Prozent der Unternehmen ihre Ausgaben für KI-Infrastruktur in diesem Jahr noch erhöhen. Nur drei Prozent planen Kürzungen. Ein klares Zeichen: Der Glaube an die transformative Kraft Künstlicher Intelligenz ist ungebrochen, auch wenn die Umsetzung holprig verläuft.

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KI-Investitionen: Das große Geld fließt in Hardware

Der Großteil der Budgets – etwa zwei Drittel – fließt nicht in Software, sondern in die Grundlagen: Daten, Rechenleistung und Speicher. Unternehmen bauen offenbar erst die notwendige Infrastruktur für das Training großer KI-Modelle und die Verarbeitung riesiger Datenmengen auf. Ohne leistungsfähige und skalierbare Speicherlösungen sind anspruchsvolle KI-Workloads schlicht nicht möglich. Diese Investitionen sind eine strategische Wette auf die Zukunft, deren Rendite jedoch noch ungewiss ist.

Die Kostenfalle: Unberechenbare Cloud-Gebühren

Trotz der strategischen Bedeutung bleibt die Kostenkontrolle ein großes Problem. Fast die Hälfte aller befragten Organisationen hat im vergangenen Jahr ihr Budget für Cloud-Speicher überschritten. Und satte 91 Prozent machen dafür die undurchsichtigen Gebührenstrukturen der Anbieter verantwortlich.

Kosten für API-Aufrufe, Datenabfragen und andere Operationen summieren sich oft unvorhersehbar. Diese mangelnde Kostentransparenz behindert nicht nur die Finanzplanung, sondern auch die gesamte IT-Strategie. Unternehmen fordern zunehmend einfachere und vorhersehbare Preismodelle.

Dunkeldaten: Der stille Budgetkiller

Ein weiteres massives Problem ist die Flut an nutzlos gespeicherten Informationen, sogenannten Dunkeldaten. 72 Prozent der Organisationen schätzen, dass mindestens ein Viertel ihrer gesamten Speicherkapazität aus solchen ungenutzten Daten besteht.

Diese Daten verursachen Kosten, ohne einen Mehrwert zu liefern. Für KI-Projekte sind sie sogar schädlich: Ungemanigte oder inkonsistente Datensätze können die Genauigkeit von KI-Modellen verschlechtern und so die Investitionsrendite weiter schmälern. Eine konsequente Datenbereinigung und intelligente Lifecycle-Management-Strategien werden damit zur wirtschaftlichen Notwendigkeit.

Hybrid-Cloud wird zum KI-Standard

Als Antwort auf diese Herausforderungen setzt sich ein Architekturmodell durch: die Hybrid Cloud. Für 64 Prozent der Unternehmen ist sie die bevorzugte Umgebung für KI-Workloads.

Diese Strategie kombiniert die Flexibilität der Public Cloud mit der Kontrolle und Sicherheit privater Infrastrukturen. Sensible Datenverarbeitung bleibt oft on-premise, während Aufgaben wie Datenerfassung oder Modellarchivierung in die Public Cloud ausgelagert werden. Dies optimiert die Performance, adressiert Datensouveränitäts-Bedenken und verringert die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern.

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Marktwachstum getrieben von KI und Sicherheitsbedenken

Der globale Cloud-Speichermarkt boomt. Angetrieben durch explodierende Datenmengen und KI-Anforderungen prognostizieren Analysen ein Wachstum von rund 180 Milliarden US-Dollar 2026 auf über 380 bis 510 Milliarden Dollar bis 2031.

Gleichzeitig rücken Sicherheit und Governance in den Fokus. So hat Google Cloud kürzlich neue Tools vorgestellt, um öffentlich zugängliche Objekte zu identifizieren und Metadaten zu analysieren. Solche Innovationen sind dringend nötig: 41 Prozent der IT-Entscheider geben an, dass ihr Cloud-Anbieter nicht ausreichend Werkzeuge zur Abwehr von Cyberangriffen bereitstellt.

Die Zukunft des Cloud-Speichers wird von Lösungen geprägt sein, die nicht nur Leistung und Skalierbarkeit, sondern auch Kostentransparenz, intelligentes Datenmanagement und robuste Sicherheit vereinen. Für Unternehmen wird die Wahl der richtigen Speicherstrategie zu einer entscheidenden Weichenstellung für den KI-Erfolg.

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