KI braucht Speicherpower: S3 Object Storage rückt ins Blickfeld
In den letzten Jahrzehnten gab es in der Speicherbranche nur schrittweise Verbesserungen– etwa in Bereichen wie Kapazität, Haltbarkeit oder Kostenoptimierung. Das Jahr 2026 markiert nun einen einschneidenden Wandel. Speicherarchitekturen werden von Grund auf neu konzipiert, um KI-Workloads optimal zu unterstützen. Dabei kristallisieren sich vier Entwicklungen und Trends heraus, die die speziellen KI-Anforderungen von Training, Inferenz und Retrieval-Augmented Generation (RAG) abdecken.
1. Konvergenz von Speicher und KI in integrierten Plattformen
Die erste Entwicklung ist die Konvergenz von Speicher und KI in integrierten Plattformen, die eine hyperkonvergente Architektur für die On-Premises-KI von Unternehmen ermöglichen. Beispielhaft zeigen das Plattformen, die auf Referenzdesigns mit Blackwell-GPUs NVIDIA RTX PRO 6000, BlueField-DPUs, Spectrum-X-Ethernet-Netzwerken und S3-Speicher im Exabyte-Maßstab basieren. Dadurch müssen Unternehmen keine separaten Stacks mehr für die beschleunigte Rechenleistung, die Datenspeicherung und Vektordatenbanken aufbauen und verwalten. Diese integrierten Lösungen transformieren Unternehmensdatenspeicher automatisch in KI-fähige Ressourcen – einschließlich integrierter Vektordatenbank-Funktionen, diemultimodale unstrukturierte Inhalte erfassen, einbetten, indizieren und abrufen. Unternehmen können so innerhalb von Tagen statt Monaten eine produktionsreife KI-Infrastruktur bereitstellen und auf rund 90 Prozent der unstrukturierten Unternehmensdaten wie Dokumente, Berichte, Präsentationen oder Multimedia-Inhalte zugreifen.
2. Nutzung von S3-kompatiblen Speichern in On-Premises-KI-Anwendungen
Der zweite Trend ist die zunehmende Verbreitung von S3-kompatiblem Storage für On-Premises-KI, die durch den Durchbruch der RDMA-Technologie bei S3-kompatiblen Speichern forciert wird. Jahrelang waren Objektspeicher und High-Performance-Computing getrennte Welten – Objektspeicher boten Skalierbarkeit und Kosteneffizienz, während Hochleistungsspeicher hohen Durchsatz und geringe Latenzzeiten lieferten. Die Entwicklung von RDMA-Bibliotheken für S3-kompatible Speicher überbrückt diese Kluft und ermöglicht direkte Datenpfade zwischen Storage, Systemspeicher und GPU-Speicher ohne Beteiligung der CPU. Praxistests zeigen einen Lesedurchsatz von 35 GB/spro Knoten mit linearer Skalierbarkeit, eine 3- bis 5-fache Verbesserung gegenüber herkömmlichen TCP-basierten Objektspeichern und eine Reduzierung der CPU-Auslastung um 90 Prozent. Diese führt zu einer 8-mal schnelleren Vektordatenbank-Performance verglichen mit CPU-basierten Alternativenmit klassischem File Storage. Damit sind S3-Objektspeicher optimal für anspruchsvolle KI-Workloads geeignet.
3. Direkte Integration von Vektordatenbanken in Storage-Plattformen
Eine dritte transformative Entwicklung ist die Integration von Vektordatenbanken direkt in Speicherplattformen– das Konzept des sogenannten Vector Data Lake. Da der Erfolg von KI davon abhängt, unstrukturierte Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, ist die traditionelle Trennung zwischen Speichersystemen und Vektordatenbanken zu einem Engpass geworden. Die Vector-Data-Lake-Architektur entkoppelt die Rechenleistung vom Speicher, sodass beide Komponenten unabhängig voneinander skaliert werden können und zugleich nahtlos miteinander interagieren. Dies ist besonders wirkungsvoll in RAG-Anwendungen, bei denen LLMs vor der Antwortgenerierung neues Wissen abrufen. GPU-beschleunigte Indizierung in Kombination mit Vektordatenbanken ermöglicht Antwortzeiten im Millisekundenbereich und verändert damit grundlegend den gesamten KI-Lifecycle von der Rohdatenerfassung bis zur Echtzeit-Inferenz.
4. Temporärer KI-Speicher als neue Speicherklasse
Die vierte Innovation ist der temporäre KI-Speicher, der eine grundlegend neue Speicherklasse darstellt und speziell für KI-Inferenz entwickelt wurde. Herkömmliche Unternehmensspeicher legen die Priorität auf Persistenz und Fehlertoleranz durch Redundanztechniken wie RAID und Erasure Coding. Moderne LLMs generieren jedochgroße Mengen an Zwischendaten, insbesondere KV (Key-Value)-Caches, die vorberechnete Attention-Vektoren zur Wiederverwendung speichern. Da diese Cache-Daten vollständig aus Quelldokumenten stammen, die in fehlertoleranten Speichern geschützt bleiben, können sie bei Verlust neu generiertwerden; somit ist Redundanz überflüssig. Die auf der CES 2026 vorgestellte Inference Context Memory Storage Platform von NVIDIA mit BlueField-4-Technologie ist ein Beispiel für diesen Architekturansatz. Die Plattform läuft direkt auf Speicher-NICs und benötigt keine separaten Controller, sodass die Geschwindigkeit und Effizienz anstatt der Ausfallsicherheit optimiert werden. Dieses Konzept führt zu einer drastischen Kostensenkung, da der redundante Speicheraufwand entfällt und zugleich die Performance durch vereinfachte Lese-/Schreibpfade verbessert wird.
„Der KI-Trend hält an und KI-Anwendungen werden immer größere Datenmengen verarbeiten. Die Speicherinfrastruktur wird dabei für den Erfolg von KI-Projekten entscheidend sein, denn Daten sind das Herzstück jeder KI-Anwendung. Das heißt, es wird kein Weg an flexiblen Plattformen vorbeiführen, die enorme Datenmengen aufnehmen und den jeweiligen Anwendungen wieder bereitstellen können, ohne dass Leistungseinbußen entstehen“, betont Carsten Graf, Vice President Sales EMEA von Cloudian. „Vor allem S3-kompatible Object-Storage-Systeme werden dabei an Bedeutung gewinnen. Während traditionelle File- und Blocksysteme vertikal skalieren und schnell an Systemgrenzen stoßen, wachsen Objektspeichersysteme horizontal durch Hinzufügen weiterer Knoten. Sie können damit problemlos mehrere Petabyte an Daten verwalten. Damit sind sie auch eine ideale Lösung für die Anforderungen von KI-Workloads.“
Dieses Listicle und das Bild in höherer Auflösung können unter www.pr-com.de/companies/cloudian abgerufen werden.
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