KI-Hardware: SK Hynix und SanDisk stellen HBF-Speicherstandard vor
Veröffentlicht am: 04.08.2026 um 21:39 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Der KI-Boom zwingt die Hardware-Industrie zu radikalen Neuerungen. Speicherstandards, Stromversorgung und Finanzierungsmodelle werden neu erfunden, um den Hunger der Rechenzentren zu stillen.
Neue Speicherstandards gegen den Daten-Engpass
SK Hynix und SanDisk stellten am 3. August auf dem Flash Memory Summit (FMS) die Spezifikation für den neuen HBF-Speicherstandard (High Bandwidth Flash) vor. Der unter dem Dach des Open Compute Project (OCP) entwickelte Standard soll Kapazitäten von bis zu 512 GB und Bandbreiten zwischen 0,4 und 3,0 TB/s ermöglichen. Google und Tenstorrent gehören zu den Gründungsmitgliedern der HBF-Allianz. SK Hynix plant zudem die Serienproduktion von 375-lagigen NAND-Chips für Anfang 2027.
Das Problem dahinter: Die Geschwindigkeit, mit der Daten zwischen Speicher und Prozessor transferiert werden, ist zum zentralen Engpass der KI-Verarbeitung geworden. Dieses Phänomen der „Data Starvation“ soll der neue Standard nun adressieren.
Auch persistente Speichertechnologien gewinnen an Bedeutung. Everspin und MaxLinear unterzeichneten am 4. August eine Absichtserklärung zur Evaluierung gemeinsamer Speicherarchitekturen auf Basis der MRAM-Technologie. Ziel ist die Optimierung des Metadatenmanagements und des Schreibpuffers in KI-Systemen. Kioxia präsentierte auf der FMS-Messe zudem ein CXL-kompatibles Modul der XL1-Serie, das als DRAM-Erweiterung für KI-Anwendungen dienen soll. Erste Evaluierungsmuster werden ab August 2026 bereitgestellt.
Energieeffizienz: Der Kampf gegen den Stromverbrauch
Die Leistungsaufnahme pro Rack steigt rasant: Lag sie bei Meta 2022 noch bei rund 18 kW, werden für 2025 bereits 34 kW erwartet. Zukünftige Systeme wie der NVIDIA Rubin Ultra NVL576 könnten Schätzungen zufolge bis zu 600 kW pro Rack beanspruchen. Ingenieure setzen deshalb vermehrt auf 800-VDC-Stromverteilungssysteme – sie senken den Kupferbedarf um bis zu 45 Prozent und steigern die Energieeffizienz von 83 auf 92 Prozent.
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Neue Softwarearchitekturen versprechen zusätzliche Effizienzgewinne. Moonshot AI und die Tsinghua-Universität schlugen eine Architektur namens „Pre-filling as a Service“ (PrfaaS) vor. Durch die Auslagerung des rechenintensiven Pre-filling-Prozesses auf dedizierte Cluster und die Übertragung des KVCache über Ethernet lässt sich der Durchsatz von KI-Diensten um bis zu 54 Prozent steigern. Trust Carbon Infrastructure meldet zudem, dass eine spezielle Effizienzschicht (HXS) den Energieverbrauch von NVIDIA-H100-GPUs bei Inferenz-Aufgaben um bis zu 27,4 Prozent senken konnte – ohne die Modellausgabe zu verändern.
Milliardenrisiken: Neue Finanzierungsmodelle für KI-Hardware
Die hohen Kosten für KI-Hardware erfordern zunehmend komplexe Finanzierungsstrukturen. Ein im Juni 2026 bekannt gewordenes Modell zeigt, wie 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 das KI-Unternehmen Anthropic. Broadcom bürgt für einen Großteil der Summe, während Google Kapazitäten in Rechenzentren absichert.
Auch staatliche Akteure investieren massiv. In Südkorea begann Anfang August der Bau eines nationalen KI-Rechenzentrums in Haenam. Das Projekt hat ein Volumen von rund 1,75 Milliarden Euro und wird von einem Konsortium getragen, dem unter anderem Samsung SDS, Samsung Electronics und Naver Cloud angehören. Bis 2030 soll eine Kapazität von 50.000 KI-Chips bereitstehen, erste Dienste sind ab 2027 geplant.
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Eigene Chips: Cloud-Anbieter auf Konfrontationskurs
Microsoft gab Details zu seinem neuen Maia 200 AI-Chip bekannt, der im 3nm-Verfahren gefertigt wird. Der chip bietet im Vergleich zum Vorgängermodell eine Leistungs- und Effizienzsteigerung von 30 Prozent. Ein einzelner Server kann mit vier Chips bestückt werden, Cluster-Konfigurationen mit bis zu 6.144 Chips sind möglich.
Für die Verwaltung dieser komplexen Umgebungen setzen Betreiber zunehmend auf Automatisierung. Mirantis integrierte in seine k0rdent-Plattform Unterstützung für die neuesten NVIDIA-Architekturen wie Grace Blackwell und Vera Rubin. Solche Systeme ermöglichen eine automatisierte Bereitstellung und Firmware-Validierung – ein entscheidender Faktor angesichts der Prognose, dass die weltweiten Investitionen in KI-Infrastruktur 2026 die Marke von 600 Milliarden US-Dollar überschreiten könnten.
