Western Digital erwartet für 2026 einen tiefgreifenden Wandel in der Speicherlandschaft, ausgelöst durch den rasanten Aufstieg von KI-Workloads. Diese Anwendungen erzeugen enorme Datenmengen und verlangen nach Kapazität, Effizienz und Skalierbarkeit. Uwe Kemmer, Director EMEA Field Engineering, beschreibt drei Entwicklungen, die für Unternehmen entscheidend werden.
Im Zentrum steht die Rückbesinnung auf hochkapazitive HDDs. Trotz wachsender Flash-Leistung bleiben sie für den Großteil der Rechenzentrumsdaten unverzichtbar, da viele Workloads keinen sofortigen Zugriff benötigen. IDC prognostiziert, dass HDDs bis 2028 rund 80 Prozent der installierten Kapazität in Hyperscale-Umgebungen ausmachen werden. Fortschritte wie Heliumfüllung, ePMR, SMR sowie kommende Technologien wie HAMR und HDMR sollen die Speicherdichte weiter erhöhen und die Wirtschaftlichkeit verbessern.
Parallel dazu verschiebt sich die Architektur weg von klassischen SAS-Anbindungen hin zu Ethernet-basierten Speicher-Fabrics. SAS erreicht bei Latenz und Durchsatz seine Grenzen, während NVMe-over-Ethernet eine einheitliche Infrastruktur für Datei-, Block- und Objektspeicher ermöglicht. WD sieht intelligente, hochdichte Gehäuse als künftiges Rückgrat moderner KI-Speicherumgebungen. Mit Software-Defined Provisioning können sie die Komplexität von SMR-HDDs verbergen, Schreibzugriffe bündeln und Energieverbrauch dynamisch steuern.
Als dritter Trend gewinnt vor allem disaggregierter Speicher an Bedeutung. Klassische DAS-, SAN- und NAS-Modelle stoßen bei KI-Lasten an Effizienzgrenzen. Durch die Entkopplung von Compute und Storage lassen sich Ressourcen unabhängig skalieren, Überprovisionierung vermeiden und Kosten senken. Studien erwarten, dass sich der Markt für disaggregierte Speicher bis 2033 mehr als verdoppeln wird.
Disaggregierter Speicher beschreibt eine Architektur, bei der Rechenleistung und Speicher nicht mehr fest an einzelne Server gebunden sind, sondern über ein schnelles Netzwerk getrennt bereitgestellt werden. Unternehmen können dadurch CPU- und Speicherressourcen unabhängig voneinander skalieren und vermeiden teure Überprovisionierung. Gerade für KI-Workloads, die enorme Datenmengen erzeugen und flexibel verteilt werden müssen, bietet dieser Ansatz mehr Effizienz, geringere Kosten und eine deutlich bessere Auslastung der Infrastruktur.
Für WD steht fest: KI wird 2026 die Anforderungen an Dateninfrastrukturen weiter verschärfen. Entscheidend sei nicht nur mehr Kapazität, sondern eine Architektur, die Leistung, Kosten und Nachhaltigkeit im Zettabyte-Zeitalter ausbalanciert.
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