Die versteckte Speichersteuer auf jedes KI-Gespräch

Jedes Mal, wenn Sie eine kurze Eingabeaufforderung in Ihr Unternehmens-KI-Tool eingeben, arbeitet hinter diesem pulsierenden Indikator, den Sie auf dem Bildschirm sehen, eine Vielzahl unsichtbarer Mechanismen und Prozesse in der Infrastruktur. Während das Tool die Unternehmensrichtlinien, den Sitzungsverlauf, abgerufene Dokumente und alle anderen Kontextdaten anhängt, die es benötigt, um eine nützliche und zuverlässige Ausgabe zu generieren, werden die von Ihnen eingegebenen Dutzend Wörter systematisch zu einer Arbeitslast von 40.000 Token.

Bedenken Sie nun, dass Tausende von Benutzern und Agenten gleichzeitig auf das System zugreifen können, wobei jede Eingabeaufforderung in eine Unternehmenswissensdatenbank greift, die bei den weltweit größten Unternehmen bis zu 100 Petabyte (PB) umfassen kann. Die Bereitstellung aus diesem Archiv erzeugt einen zweiten aktiven Speicher, den Key-Value (KV)-Cache, der nicht danach skaliert, wie viele Daten Sie haben, sondern danach, wie viele Benutzer gleichzeitig darauf zugreifen.

Die teure Berechnung dieser Token wird zu einem Cache, den es zu speichern und wiederzuverwenden lohnt, um Redundanzen und Ineffizienzen zu vermeiden, die den Output ausbremsen. Aber das Tool kann dies nur tun, wenn die technische Infrastruktur einen Ort hat, um diesen Cache zu speichern. Und viele Unternehmen berücksichtigen den Bedarf an diesem Speicher nicht, wenn sie KI-Infrastruktur aufbauen – bis ihnen der Platz ausgeht.

Um sicherzustellen, dass Unternehmens-KI-Tools skalieren können, müssen die Grundlagen, die zur Generierung von KI-Ausgaben entwickelt wurden, die Fähigkeit und Kapazität haben, die Berechnungen der komplexen Operationen zu speichern, die in ihre Erstellung einfließen.

Und traditionelle Optionen stoßen bei dieser Größenordnung an ihre Grenzen: Schneller, aber kapazitätsbegrenzter dynamischer Direktzugriffsspeicher (DRAM) ist zu teuer, um diese Daten zu halten, und Festplattenlaufwerke (HDDs) sind zu langsam, um sie bereitzustellen. Die Verarbeitung von Unternehmens-KI auf Flottenebene hängt von Hochkapazitäts-Solid-State-Laufwerken (SSDs) ab, die die Kapazität zum Speichern und die Geschwindigkeit zum Bereitstellen liefern – mit der Energieeffizienz und dem Platzbedarf, die Renditen für KI-Investitionen erreichbar machen.

Die Auswirkungen der KI-Inferenz

Da Unternehmen KI zunehmend für ihre Wachstumsstrategie einsetzen, liegt ein Großteil ihres Fokus weiterhin auf dem Training größerer und leistungsfähigerer Modelle und der Investition in leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs). Aber die größere Herausforderung ist jetzt die Inferenz: der Prozess, KI-Antworten genau, zuverlässig und schnell in großem Maßstab bereitzustellen.

In modernen KI-Systemen erzeugt jede Eingabeaufforderung ein Bündel, das aus Richtlinienanweisungen, Sitzungsverlauf, abgerufenen Dokumenten, Tool-Ausgaben und anderen Kontextkomponenten besteht. Dieses gesamte Bündel wird in ein KI-System eingespeist, in dem die teuren GPUs Berechnungen durchführen. Diese Berechnungen – der KV-Cache – werden zu wiederverwendbaren Vermögenswerten, sodass das System sie nicht immer wieder neu berechnen muss. Der KV-Cache repräsentiert einen „Zustand“ innerhalb des KI-Systems, und wenn KI-Bereitstellungen reifen, wird die Verwaltung dieses Zustands entscheidend für die Leistung.

Die Speicherherausforderung verstärkt sich nur, wenn Unternehmen auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentische Workflows und Long-Context-Reasoning über interne Wissensdatenbanken setzen. Jedes dieser Elemente erhöht die Menge an Informationen, die das System gleichzeitig speichern und darauf zugreifen muss. Und da ein Großteil dieser Informationen abgerufen werden muss, bevor die KI antworten kann, bestimmt die Speichergeschwindigkeit, nicht nur die Kapazität, wie schnell sich das System für die Benutzer anfühlt: die Verzögerung, bevor ein Benutzer eine erste Antwort sieht, bekannt als Time to First Token (TTFT).

Obwohl Führungskräfte in Organisationen oft annehmen, dass mehr GPU-Kapazität schnellere KI ermöglicht, sitzen GPUs und andere Beschleuniger in Wirklichkeit häufig untätig, während KI-Systeme Dokumente abrufen, Kontext laden, zwischengespeicherte Berechnungen wiederherstellen oder auf Datenbewegungs- und Speicherengpässe warten.

Die Mathematik skaliert schnell. Eine einzelne Long-Context-Anfrage kann 312 Gigabyte KV-Cache erfordern. Multiplizieren Sie das mit acht gleichzeitigen Benutzern, und der Bedarf steigt auf 2,5 Terabyte (TB). Fügen Sie agentische Workflows hinzu, und die Zahl steigt auf 10 TB – alles muss mit niedriger Latenz gespeichert, abgerufen und verwaltet werden.

Eine Arbeitslast, die zunächst wie eine überschaubare Speicheranforderung pro Sitzung erschien, wird zu einer massiven Herausforderung, wenn mehrere Benutzer gleichzeitig mit KI interagieren. Diese gespeicherten Berechnungen werden zu einem der größten Verbraucher von Infrastrukturressourcen.

Das ist die „versteckte Speichersteuer“: Probleme, die erst offensichtlich werden, wenn KI-Systeme in großem Maßstab in Produktion gehen. Selbst eine Aufgabe, die in Pilotprojekten machbar erschien, wird in der Praxis untragbar, wenn die Anzahl der Benutzer oder gleichzeitig laufenden KI-Sitzungen exponentiell ansteigt, bekannt als Parallelität. Das Ergebnis: langsamere Antworten, unvorhergesehene Engpässe, ungenutzte Infrastruktur und höhere Betriebskosten.

Warum Speicher entscheidend ist

Historisch gesehen haben Organisationen Speicher als passives Repository für ihre Daten behandelt – einen Aufbewahrungsort für ruhende Daten. Dieser Ansatz funktionierte, als sie Speicher hauptsächlich für Backup-Systeme, Archive und Datenbanken nutzten. Aber in KI-Umgebungen ist SSD-Speicher ein aktiver Teil von Anwendungen, entscheidend für Reaktionsfähigkeit, Skalierbarkeit, Benutzererfahrung und Kosteneffizienz. Unternehmen, die trotz dieses Wandels weiterhin traditionelle Benchmark-Metriken verwenden, riskieren KI-Investitionen, die nicht skalieren können, und das Scheitern von KI-Pilotprojekten.

Diese Verschiebungen zeigen sich noch in der Inferenz, aber das zugrunde liegende Prinzip ist bereits dort sichtbar, wo KI in großem Maßstab läuft: Die Speicherarchitektur, nicht nur die Rechenleistung, entscheidet, ob das System liefert.

PEAK:AIO, ein Anbieter von softwaredefiniertem Speicher, arbeitet mit medizinischen Einrichtungen zusammen, die KI zur Analyse von Magnetresonanztomographie (MRT)-Scans einsetzen, um Anzeichen von Krebs zu identifizieren. Diese Einrichtungen generieren enorme Mengen an Bilddaten, aber vielen fehlt die Infrastruktur, die sie benötigen, um diese Daten effizient zu speichern, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren. PEAK:AIO bietet seinen Kunden Hochkapazitäts-SSDs, damit sie große Datensätze in ihren eigenen Systemen und Netzwerken speichern und verarbeiten können.

Für seine containerisierten modularen Rechenzentren verwendet DUG Technology, ein Anbieter von Hochleistungsrechnen- und KI-Infrastrukturlösungen, SSDs, damit seine Kunden KI-Systeme an Orten betreiben können, an denen die Möglichkeit, Speicherinfrastruktur bereitzustellen, eingeschränkt ist, wie z. B. Industrieanlagen, Energieanlagen und andere abgelegene Gebiete.

Eine KI-Entscheidung am Tag Null

Die richtige Speicherarchitektur kann die Reaktionsfähigkeit, Infrastruktureffizienz und Skalierbarkeit für Long-Context-Inferenz, RAG und agentische KI-Workflows verbessern.

Da Unternehmen KI-Initiativen ausweiten, wird es für KI-Architekten – sowie für Führungskräfte in Beschaffung und Finanzen, Plattformingenieure und andere Entscheidungsträger – zunehmend entscheidend, technische Grundlagen mit ausreichendem Hochkapazitäts-SSD-Speicher aufzubauen, um ihre Abläufe zu bewältigen und Engpässe heute und in den kommenden Jahren zu verhindern.

Und das bedeutet, dass Speicher von Anfang an Teil der Design-Diskussion sein muss – damit ihre Unternehmen vermeiden können, später in die Nachrüstung ihrer Infrastruktur investieren zu müssen.

Lesen Sie Solidigms Artikel „Anatomy of a Prompt“ und das technische Whitepaper, um zu erfahren, warum Long-Context-KI, RAG und agentische Workflows das Prompt-Design zu einer Infrastrukturentscheidung machen – und wie Unternehmen Speicher qualifizieren können, bevor Latenz-, Kosten- und Auslastungsprobleme in der Produktion auftreten.