HAENAM / LONDON (IT BOLTWISE) – SK Hynix und SanDisk bringen auf dem Flash Memory Summit einen neuen HBF-Speicherstandard unter dem Dach des Open Compute Project in die Diskussion. Der Fokus liegt auf dem Engpass „Data Starvation“: Transfers zwischen Speicher und Prozessor sollen mit Bandbreiten bis 3,0 TB/s deutlich schneller werden. Parallel steigt der Druck auf die Energieversorgung, weil die Leistungsaufnahme pro Rack von etwa 18 kW auf 34 kW zusteuert. Und während MRAM-, CXL- und Automatisierungsansätze die Architektur verändern, verlagern neue Finanzierungsmodelle Hardware-Risiken aus den Bilanzen.
Der KI-Boom trifft Rechenzentren selten dort, wo die Software optimiert wurde, sondern dort, wo die Daten herkommen und wo sie hinfließen: am Speicher, an den Schnittstellen und an der Stromversorgung. Genau in diese Engstelle positionieren sich neue Initiativen rund um Flash- und Persistenz-Designs. Auf dem Flash Memory Summit präsentierten SK Hynix und SanDisk die Spezifikation für einen HBF-Speicherstandard (High Bandwidth Flash), der im Umfeld des Open Compute Project entstanden ist. Für die Auslegung sind Kapazitäten bis zu 512 GB sowie Bandbreiten zwischen 0,4 und 3,0 TB/s vorgesehen. Das klingt nach einer simplen „Speed“-Ansage, ist aber vor allem ein Versuch, den Transferpfad vom massenspeichernden Medium zur KI-Compute-Einheit so zu verbreitern, dass Trainings- und Inferenzpipelines weniger warten müssen.
Der Begriff „Data Starvation“ bringt das Problem auf den Punkt: Sobald das Modell-Compute schneller arbeitet als der Speicher die nächsten Datenblöcke liefern kann, entstehen Leerlaufzeiten in der GPU- oder Beschleuniger-Nutzung. HBF soll genau hier ansetzen, indem der Speicherstandard die Bandbreite in Richtung der Recheneinheiten verschiebt. Gleichzeitig zeigt die Allianz um HBF, dass sich große Cloud- und KI-Ökosysteme zusammenschließen, bevor die Gerätegenerationen am Markt durch sind: Laut Angaben zu den Gründungsmitgliedern gehören Google und Tenstorrent zur HBF-Allianz. Auch SK Hynix setzt für die Hardware-Roadmap an, etwa mit der Planung einer Serienproduktion von 375-lagigen NAND-Chips für Anfang 2027. Das ist relevant, weil solche Layer-Anzahlen typischerweise direkt beeinflussen, wie viel Rohkapazität und welche Programmiervorgänge pro Zeit für den Datenstrom verfügbar sind.
Neben dem schnellen „High Bandwidth“-Pfad verlagert sich der Schwerpunkt in vielen Designs hin zu persistenteren Speichertechnologien. Eine Absichtserklärung von Everspin und MaxLinear zielt auf Evaluierungen gemeinsamer Speicherarchitekturen auf MRAM-Basis (Magnetoresistive RAM). Technisch würde MRAM in KI-Systemen vor allem dort helfen, wo Metadaten, Zwischenergebnisse oder Zustandsinformationen nicht erst nach einem kompletten Wiederaufbau geladen werden sollen. Der Nutzen wird im Quellkontext konkret gemacht: Optimierung des Metadatenmanagements und des Schreibpuffers. Daneben setzt Kioxia auf Schnittstellen-Kompatibilität: Auf der FMS-Messe wurde ein CXL-kompatibles Modul der XL1-Serie vorgestellt, das als DRAM-Erweiterung für KI-Anwendungen dienen soll. Erste Evaluierungsmuster werden ab August 2026 bereitgestellt – ein Hinweis darauf, dass die Branche nicht nur an Speichermedien arbeitet, sondern an den Systemverbindungen, über die Speicher in der Serverarchitektur überhaupt „rollen“ kann.
Während Datenpfade breiter werden, wird die Stromseite zum zweiten echten Flaschenhals. Die Leistungsaufnahme pro Rack steigt laut den genannten Erwartungen deutlich: Lag sie bei Meta 2022 noch bei rund 18 kW, werden für 2025 bereits 34 kW erwartet. Für noch spätere Plattformen werden Schätzungen von bis zu 600 kW pro Rack genannt, etwa für Systeme wie der NVIDIA Rubin Ultra NVL576. Solche Werte verschieben das Designprinzip weg von reinem „mehr Leistung“, hin zu Effizienz und Verlustreduktion über die gesamte Verteilkette. Deshalb gewinnen 800-VDC-Stromverteilungssysteme an Bedeutung: In dem Kontext wird genannt, dass sie den Kupferbedarf um bis zu 45 Prozent senken und die Energieeffizienz von 83 auf 92 Prozent steigern können. Für Betreiber bedeutet das: Die Investitionsentscheidung betrifft nicht nur Server, sondern auch Infrastrukturkomponenten wie PDU-Designs, Kabelquerschnitte, Sicherheitskonzepte und Wartungsstrategien.
Parallel dazu entstehen neue Software- und Systemarchitekturen, um Hardware nicht nur schneller, sondern auch besser auszulasten. Ein Beispiel ist die Architektur „Pre-filling as a Service“ (PrfaaS), die von Moonshot AI und der Tsinghua-Universität beschrieben wurde. Die Idee dahinter: Der rechenintensive Pre-filling-Prozess wird auf dedizierte Cluster ausgelagert, während der KVCache über Ethernet übertragen wird. Dadurch lässt sich der Durchsatz von KI-Diensten laut dem genannten Wert um bis zu 54 Prozent steigern. Ähnlich praxisnah ist die Effizienzhypothese bei Inferenzaufgaben: Trust Carbon Infrastructure meldet, dass eine spezielle Effizienzschicht (HXS) den Energieverbrauch von NVIDIA-H100-GPUs bei Inferenz um 27,4 Prozent senken konnte – ohne die Modellausgabe zu verändern. Zusammen betrachtet zeigen diese Ansätze, dass sich Wettbewerb immer stärker auf End-to-End-Kennzahlen wie Tokens pro kWh, Latenz unter Last und Betriebseffizienz verlagert, statt nur auf Peak-Compute.
Weil KI-Hardware so schnell skaliert, rücken auch Finanzierung und Betriebsmodelle in den Fokus. Die Quelle beschreibt ein Modell, bei dem Google Milliardenrisiken aus der eigenen Bilanz auslagert: Ein Zweckverband (Compute SPV) mit Beteiligung von Broadcom, Morgan Stanley und verschiedenen Investmentfirmen finanzierte TPU-Hardware im Wert von 35 Milliarden US-Dollar für Anthropic. Broadcom soll einen Großteil der Summe bürgen, während Google Kapazitäten in Rechenzentren absichert. Auch staatliche Akteure investieren massiv: In SüdKorea beginnt Anfang August der Bau eines nationalen KI-Rechenzentrums in Haenam mit einem Volumen von rund 1,75 Milliarden Euro. Bis 2030 sollen 50.000 KI-Chips bereitstehen, erste Dienste ab 2027 geplant. Für Entscheider ist das mehr als eine Schlagzeile: Wenn Speicherstandards, Strominfrastruktur und Rechenleistung so stark kapitalsensitiv werden, entstehen neue Wertketten – vom Chip bis zum Dienstvertrag – und damit auch neue Risikoverteilungen zwischen Hyperscalern, Hardware-Anbietern und Finanzierungsstrukturen.
Ganz oben auf der Betreiberagenda steht deshalb auch Automatisierung, weil die Kombination aus heterogenen Chips und neuen Architekturen die manuelle Verwaltung kaum noch effizient macht. Im Chip-Bereich nennt die Quelle Microsofts neuen Maia 200 AI-Chip, gefertigt im 3nm-Verfahren, mit einer Leistungs- und Effizienzsteigerung von 30 Prozent gegenüber dem Vorgängermodell; ein Server kann mit vier Chips bestückt werden, Cluster-Konfigurationen mit bis zu 6.144 Chips sind möglich. Für das Management solcher Umgebungen integrierte Mirantis in die k0rdent-Plattform Unterstützung für aktuelle NVIDIA-Architekturen wie Grace Blackwell und Vera Rubin; Ziel sind automatisierte Bereitstellung und Firmware-Validierung. Das passt zu der ebenfalls genannten Investitionsprognose, dass die weltweiten Ausgaben in KI-Infrastruktur 2026 die Marke von 600 Milliarden US-Dollar überschreiten könnten – und genau dort entscheidet sich, ob neue Hardware-Generationen schnell in den Betrieb kommen oder ob Engpässe in Deployments und Validierungszyklen Zeit kosten.
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