{"id":77786,"date":"2026-04-03T08:00:00","date_gmt":"2026-04-03T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/exittechnologies.com\/?p=77786"},"modified":"2026-04-02T16:27:57","modified_gmt":"2026-04-02T16:27:57","slug":"die-speicherknappheit-ist-mehr-als-nur-eine-lieferkettenstorung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/exittechnologies.com\/de\/blog\/speicher\/die-speicherknappheit-ist-mehr-als-nur-eine-lieferkettenstorung\/","title":{"rendered":"Die Speicherknappheit ist mehr als nur eine Lieferkettenl\u00fccke"},"content":{"rendered":"<span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Lesezeit: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 4<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">Minuten<\/span><\/span>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein mittelgro\u00dfer Hersteller in Ohio veranschlagt $180.000 f\u00fcr die Erneuerung eines Servers mit derselben Konfiguration, die er seit drei Jahren verwendet. Der Kostenvoranschlag lautet auf $240.000. Vorlaufzeit: 34 Wochen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die von ihnen ben\u00f6tigten Speichermodule werden zugewiesen. Nicht ausgelaufen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sie werden von jemandem in Anspruch genommen, der vor sechs Monaten einen Auftrag mit mehr Kapital und einem l\u00e4ngeren Planungshorizont erteilt hat.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieses Szenario spielt sich derzeit in allen Bereichen ab, die mit Computerhardware zu tun haben. Die Ursache ist weder ein Fabrikbrand noch ein pandemiebedingtes Logistikproblem. Sie ist strukturell bedingt: KI verbraucht Speicher schneller, als die Industrie ihn produzieren kann, und der Rest des Marktes kauft, was \u00fcbrig bleibt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nur wenn man versteht, warum dies geschieht und warum es sich nicht von selbst l\u00f6st, kann man entsprechend planen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum KI in dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung Speicher verbraucht<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Training eines gro\u00dfen KI-Modells ist keine einzelne Berechnung. Es sind Milliarden von Parametern, die gleichzeitig in den Speicher geladen und von Tausenden von parallel laufenden GPU-Kernen verarbeitet werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der g\u00e4ngigste Ansatz ist die Datenparallelit\u00e4t: Der Trainingsdatensatz wird gleichm\u00e4\u00dfig auf die Hardware verteilt. Jede Komponente f\u00fchrt das vollst\u00e4ndige Modell anhand des ihr zugewiesenen Slice aus, und das Modell gleicht die Ergebnisse ab. Wenn Sie ein Modell mit Hunderten von Milliarden von Parametern trainieren, ben\u00f6tigt jede GPU einen Speicher mit hoher Bandbreite (HBM), um ihren Teil der Arbeitslast zu speichern, w\u00e4hrend die Verarbeitung stattfindet. Mehr Parameter bedeuten mehr GPUs und mehr HBM. Die Beziehung ist in etwa linear, und es gibt keine architektonische Abk\u00fcrzung daf\u00fcr.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Inferenz f\u00fcgt eine weitere Ebene hinzu. Wenn ein Benutzer eine Eingabeaufforderung abschickt, startet das Modell parallele Workloads, um die Antwort zu generieren. Die Inferenz ist weniger speicherintensiv als das Training, aber bei der Gr\u00f6\u00dfenordnung, in der Hyperscaler arbeiten - Millionen von Abfragen pro Stunde - verbraucht sie immer noch erhebliche HBM-Kapazit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Ergebnis: <a href=\"https:\/\/exittechnologies.com\/de\/blog\/gpu\/auswahl-der-besten-gpu-fur-ki-und-maschinelles-lernen-ein-umfassender-leitfaden-fur-2024\/\">jede gr\u00f6\u00dfere KI-Entwicklung<\/a> ist ein anhaltender, gro\u00dfvolumiger Speicherbeschaffungsvorgang. Und davon gibt es Dutzende gleichzeitig.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Der Engpass im Inneren des Engpasses<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die heutigen Grafikprozessoren (H100, B200) sind so schnell, dass der Speicher nicht mit ihnen mithalten kann. Einige GPUs k\u00f6nnen Daten schneller verarbeiten, als selbst der leistungsst\u00e4rkste HBM sie liefern kann, was die GPU dazu zwingt, die Leistung zu drosseln, um mit der Speicherbandbreite Schritt zu halten. Sie zahlen f\u00fcr die maximale Rechenkapazit\u00e4t und arbeiten mit einem Bruchteil davon.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stellen Sie sich die GPU wie eine K\u00fcche vor. Die K\u00f6che sind die Prozessoren und der Speicher ist der Expeditor, der zwischen den K\u00f6chen und den Servern kommuniziert. Wenn der Expeditor nur eine Mahlzeit pro Minute liefern kann, spielt es keine Rolle, dass der Chefkoch jede Sekunde ein Gericht zubereiten kann. Das Tempo, in dem die Gerichte serviert werden, h\u00e4ngt vom Disponenten genauso ab wie vom Koch.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unternehmen k\u00f6nnen mehr Speicher hinzuf\u00fcgen, um einige dieser Probleme zu l\u00f6sen. Das Verschieben von Daten von einer GPU zu einer anderen oder von der GPU zum Speicher ist immer noch zu langsam, unabh\u00e4ngig davon, wie viel Arbeitsspeicher zur Verf\u00fcgung steht. Mehr Speicher erweitert die Kapazit\u00e4t. Die Geschwindigkeit der \u00dcbertragung wird dadurch nicht verbessert. Der Expeditor kann mehr Tickets aufnehmen, aber das Essen braucht immer noch die gleiche Zeit, um anzukommen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aus diesem Grund kaufen Hyperscaler nicht einfach mehr Speicher. Sie kaufen den gesamten verf\u00fcgbaren Hochleistungsspeicher, binden ihn in mehrj\u00e4hrigen Vertr\u00e4gen und nehmen ihn vom Markt, bevor der n\u00e4chste K\u00e4ufer die Chance hat, ein Angebot abzugeben.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was bereits teurer wird<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Hardware-Kategorien mit den st\u00e4rksten Preiserh\u00f6hungen und der knappsten Verf\u00fcgbarkeit sind derzeit am st\u00e4rksten betroffen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>SSDs mit hoher Speicherkapazit\u00e4t (2TB-8TB)<\/li>\n\n\n\n<li>Gro\u00dfe RAM-Kits (32GB-128GB)<\/li>\n\n\n\n<li>1TB+ microSD-Karten<\/li>\n\n\n\n<li>CFexpress und professionelle SD-Karten<\/li>\n\n\n\n<li>GPUs mit gro\u00dfem VRAM. H100, A100 und ihre \u00c4quivalente f\u00fcr Verbraucher<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dies ist nicht auf die Unternehmensinfrastruktur beschr\u00e4nkt. Dell positioniert Arbeitsspeicher mit hoher Kapazit\u00e4t als eine Premium-Ausstattungsstufe. HP hat bei einigen Ger\u00e4ten die Speicherkonfigurationen reduziert, um die Preise zu halten. Nintendo gew\u00e4hrt beim Kauf digitaler Spiele Rabatte, um die Nachfrage nach Cartridge-Speicher zu verringern. Sony hat sich mit RAM eingedeckt, um f\u00fcr dieses Szenario gewappnet zu sein, erh\u00f6ht aber dennoch den Preis seiner Videospielkonsolen um $100 oder mehr, je nach Modell.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Sony und Nintendo strategische Speicherl\u00f6sungen anbieten, hat sich die Knappheit weit \u00fcber die Unternehmens-IT hinaus auf die Wirtschaft ausgeweitet.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wer wird am meisten gesch\u00e4digt?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Priorit\u00e4t der Speicherhersteller liegt in der Wirtschaftlichkeit: Es ist effizienter, eine Bestellung von 1.000 Einheiten zu erf\u00fcllen als 1.000 Einzelauftr\u00e4ge. Unternehmens- und Hyperscale-Kunden, die Kapital bereitstellen k\u00f6nnen, erhalten Zuteilungen. Alle anderen konkurrieren um das, was \u00fcbrig bleibt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das bedeutet, dass kleine Unternehmen, Organisationen mit eingeschr\u00e4nkten IT-Budgets und Privatkunden <a href=\"https:\/\/exittechnologies.com\/de\/blog\/itad\/marktanalyse-fur-it-hardware-komponenten-im-jahr-2026\/\">auf einem Markt kaufen, der nicht f\u00fcr sie strukturiert wurde<\/a>. Wenn Sie keinen langfristigen Vertrag aushandeln und kein Kapital im Voraus anzahlen k\u00f6nnen, befinden Sie sich auf dem Spotmarkt. Sie zahlen mehr, m\u00fcssen l\u00e4nger warten und haben weniger Planungssicherheit.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moderne Fahrzeuge, Smartphones, Tablets, Industrieausr\u00fcstungen, medizinische Ger\u00e4te: Alles, was einen Prozessor und integrierten Speicher hat, ist ein Speicherverbraucher. Der Preisdruck ist nicht auf Ihren Serverraum beschr\u00e4nkt. Er macht sich in Beschaffungskategorien bemerkbar, die Sie vielleicht nicht als IT-Hardware erkannt haben.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Sie sich keine neue Hardware leisten k\u00f6nnen, <a href=\"https:\/\/exittechnologies.com\/de\/blog\/gpu\/gebrauchte-vs-neue-gpu-fur-ihre-server-wie-man-wahlt\/\">gebrauchte und aufgearbeitete Komponenten sind eine legitime Option f\u00fcr die nahe Zukunft<\/a>. Die Kapazit\u00e4t entspricht nicht den Spezifikationen der aktuellen Generation. Bei Arbeitslasten, die dies nicht erfordern, ist der Leistungsnachteil \u00fcberschaubar, und der Kostenunterschied ist real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum Effizienzsteigerungen das Problem nicht l\u00f6sen werden<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Man geht intuitiv davon aus, dass sich die Speichertechnologie verbessern wird, die Kosten sinken und der Mangel sich von selbst beheben wird. Das Jevons-Paradoxon legt das Gegenteil nahe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn eine Ressource effizienter wird, steigt die Nachfrage nach ihr, anstatt zu sinken. Ein effizienterer Speicher erm\u00f6glicht gr\u00f6\u00dfere Modelle, die mehr Speicher ben\u00f6tigen. Niedrigere Kosten pro Gigabyte bedeuten, dass Unternehmen, die sich zuvor keine gro\u00dfen Speicherimplementierungen leisten konnten, diese nun rechtfertigen k\u00f6nnen. Jede Effizienzverbesserung vergr\u00f6\u00dfert den adressierbaren Markt f\u00fcr die n\u00e4chste Generation speicherintensiver Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Komprimierungsalgorithmus TurboQuant von Google zum Beispiel reduziert den f\u00fcr LLMs erforderlichen Speicherplatz erheblich und erh\u00f6ht gleichzeitig die Geschwindigkeit. Der Einsatz dieses Algorithmus in der Produktion reduziert die Speichernutzung um das 6-fache, so dass Sie bei gleichbleibender Leistung Speicher von LLM-Inferenz-Workloads weg zuweisen k\u00f6nnen.<br><br>Die Unternehmen werden den neu zugewiesenen Speicher nicht einfach verkaufen. Sie werden ihn dem KI-Training zuweisen, das noch speicherintensiver ist als die Inferenz, oder sie werden ihre Inferenz-Workloads noch weiter ausbauen. Die effizientere Hardware bietet Anreize f\u00fcr eine weitere Skalierung, nicht f\u00fcr Stillstand.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dies war bei allen wichtigen Computerressourcen der Fall: Speicher, Bandbreite, Rechenleistung. Es gibt keinen strukturellen Grund daf\u00fcr, dass es beim Speicher anders sein wird.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Selbst wenn Unternehmen ihre Speichernutzung bei KI-Workloads reduzieren, besteht in anderen Branchen ein enormer Bedarf an Speicher. PC- und Laptop-Hersteller, Cloud-Computing-Anbieter, Smartphone-Produzenten, Autohersteller und zahllose andere Unternehmen brauchen dringend Speicher. Daran f\u00fchrt kein Weg vorbei.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was Sie jetzt tun k\u00f6nnen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Mangel ist im n\u00e4chsten Quartal noch nicht behoben. Planen Sie entsprechend.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Sie \u00fcber das n\u00f6tige Kapital verf\u00fcgen, sind langfristige Vereinbarungen mit Herstellern der direkteste Weg, um Zuteilungen zu erhalten. Sie konkurrieren zwar mit viel gr\u00f6\u00dferen Abnehmern, aber eine verbindliche Bestellung mit einem bestimmten Volumen ist attraktiver als ein Spontankauf.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Sie dieses Kapital nicht haben, sollten Sie Priorit\u00e4ten setzen. Ermitteln Sie, welche speicherabh\u00e4ngigen Systeme f\u00fcr Ihren Betrieb entscheidend sind, und sch\u00fctzen Sie diese Beschaffungslinien zuerst. Akzeptieren Sie, dass nicht kritische Hardware l\u00e4ngere Aktualisierungszyklen als geplant durchlaufen kann.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Markt hat sich bereits um die K\u00e4ufer, die fr\u00fch gehandelt haben, neu strukturiert. Die Frage ist nun, ob Ihr Planungshorizont lang genug ist, um das n\u00e4chste Zuteilungsfenster zu erwischen, oder ob Sie noch auf das verpasste Fenster reagieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 4<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>A mid-size manufacturer in Ohio budgets $180,000 for a server refresh using the same configuration they&#8217;ve purchased for three years running. The quote comes back $240,000. Lead time: 34 weeks.&nbsp; The memory modules they need are allocated. 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