Künstliche Intelligenz steht vor Speicher-Krise – Effizienz wird entscheidend

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz stößt zunehmend auf eine unterschätzte Grenze: den Speicher. Während die Branche sich vor allem auf die Kosten für Rechenleistung beim Training von Modellen konzentriert, wird die wahre Herausforderung im Inference-Betrieb sichtbar – dort, wo KI-Modelle tatsächlich für Nutzer arbeiten. Liran Zvibel, CEO von WEKA, einem führenden Anbieter von Speicherlösungen für KI-Labore und Cloud-Infrastrukturen, warnt vor einer „AI-Speichermauer“: Selbst leistungsstarke GPUs wie Nvidias Blackwell Ultra mit 300 GB Hochgeschwindigkeitsspeicher sind bei modernen Modellen wie Meta’s Llama nicht ausreichend, wenn es um die Verarbeitung großer Kontextfenster geht. Ein einzelner Inference-Aufruf mit 100.000 Token beansprucht bereits 50 GB Speicher – und bei mehreren Nutzern gleichzeitig reicht der verfügbare Speicher nicht aus. Zvibel betont, dass die derzeitige Infrastruktur, die für das Training optimiert ist, ineffizient für Inference genutzt wird. Während Training rechenintensiv ist, ist Inference speicherabhängig – ein fundamental unterschiedlicher Ansatz. Die Folge: Teure GPUs sitzen oft untätig herum, weil sie nicht genug Speicher zur Verfügung haben, um mehrere Benutzer gleichzeitig zu bedienen. Dies führt zu Verzögerungen, Rate-Limits und schlechter Benutzererfahrung – wie bei ChatGPT, wo Wartezeiten und langsame Antworten alltäglich sind. „Wir verschwenden nicht nur GPUs, sondern liefern auch schlechten Service“, sagt Zvibel. Die Situation verschärft sich mit dem Aufkommen agenter KI: Modelle, die längere Gedächtnisfenster, komplexere Schlussfolgerungen und mehr Verifikation benötigen, werden noch mehr Speicher verlangen. Ohne Anpassungen wird die Speicherlast exponentiell steigen. Doch es gibt Lösungen. Unternehmen wie DeepSeek und Cohere zeigen, dass durch Techniken wie Key-Value-Caching, disaggregierte Prefill-Verarbeitung und optimierte Server-Warm-up-Zeiten die Effizienz deutlich steigern lässt. So konnte Cohere die Vorbereitungszeit für Inference von 15 Minuten auf Sekunden reduzieren – mit einer Verdopplung der Zeit bis zum ersten Token und einer Vervierfachung der gleichzeitigen Nutzerzahl. Zvibel hebt hervor, dass Inference anders wirtschaftlich bewertet werden muss als Training: Während Training Investitionen sind, die sich lohnen, muss Inference letztlich rentabel sein – im Einklang mit der globalen Nutzerbasis. Aktuelle Zahlen zeigen, dass Inference bereits 60 Prozent des Umsatzes von OpenAI ausmacht. Die Zukunft liegt daher nicht in immer mehr GPUs, sondern in smarter Speicherauslastung und der gezielten Nutzung älterer Hardware für weniger anspruchsvolle Aufgaben. Starkere GPUs übernehmen die rechenintensiven Prefill-Phasen, während ältere Chips die Entschlüsselung (Decoding) übernehmen können. WEKA und ähnliche Unternehmen entwickeln Infrastrukturen, die diese Trennung ermöglichen – mit disaggregierten Speicherarchitekturen, die die Effizienz maximieren. Zvibel fasst es prägnant zusammen: „Beim Training geht es um Ergebnisse, beim Inference geht es um Wirtschaftlichkeit.“ Ohne eine solche Transformation wird die KI-Infrastruktur nicht skalierbar, nachhaltig oder kosteneffizient bleiben – besonders wenn agente KI den Markt dominiert. Industrieexperten sehen in Zvibels Warnung eine dringende Notwendigkeit: Die KI-Branche steht vor einer Wende, bei der Speichereffizienz entscheidend sein wird. WEKA, mit Kunden wie CoreWeave und DeepSeek, positioniert sich als Schlüsselspieler in der Entwicklung von Speicherlösungen für die Inference-Ära. Die Fähigkeit, Rechenressourcen intelligenter zu verteilen, könnte den Unterschied zwischen einem profitablen und einem wirtschaftlich gescheiterten KI-Ökosystem ausmachen.