Technologietrends für CIOs und IT-Entscheider Wie KI, souveräne Cloud und neue GPU-Architekturen die IT verändern

Ein Gastbeitrag von Kevin Cochrane* 4 min Lesedauer

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KI wird vom Pilotprojekt zum konkreten Use Case, die souveräne Cloud startet und die Ära heterogener GPUs beginnt. Auf diese und weitere Entwicklungen im kommenden Jahr sollten sich IT-Entscheider jetzt vorbereiten.

2026 werden Unternehmen KI-Technologien von Pilotprojekten zu konkreten Anwendungsfällen umsetzen. Die souveräne Cloud wird von einem vagen Konzept in eine konkrete Umsetzung übergehen. Auch werden Unternehmen werden die Notwendigkeit erkennen, alternative Hyperscaler zu nutzen, um Vendor-Lock-in zu vermeiden.(Bild: ©  Cre-AI-Tor - stock.adobe.com)
2026 werden Unternehmen KI-Technologien von Pilotprojekten zu konkreten Anwendungsfällen umsetzen. Die souveräne Cloud wird von einem vagen Konzept in eine konkrete Umsetzung übergehen. Auch werden Unternehmen werden die Notwendigkeit erkennen, alternative Hyperscaler zu nutzen, um Vendor-Lock-in zu vermeiden.
(Bild: © Cre-AI-Tor - stock.adobe.com)

Zu jedem Jahreswechsel prüfen CIOs ihre Strategie: Sind die eingesetzten Plattformen und Cloud-Services noch aktuell? Welche neuen Technologien müssen eingeführt werden? Und auf welche Entwicklungen sollte sich das Unternehmen konkret vorbereiten? Gemäß den praktischen Markterfahrungen von Vultr sind hier folgende Trends für das Jahr 2026 zu beachten.

Unternehmen nutzen KI in der Praxis

Künstliche Intelligenz (KI) wird vom Pilotprojekt zum konkreten Use Case, da Unternehmen 2026 ihre KI-Strategien in die Praxis umsetzen. Ansätze wie Platform Engineering treiben dabei eine schnellere Integration voran. Gleichzeitig wird die Entscheidungsfindung von Datenanalysten auf Entwickler übergehen, die Open-Source-Tools gegenüber Black-Box-Tools bevorzugen.

Zudem räumen offene Ökosysteme, alternative Hyperscaler und die Chip-Vielfalt Hindernisse für die Umrüstung und Skalierung aus dem Weg. Denn sie reduzieren Risiken und vermeiden die Bindung an bestimmte Anbieter. So werden im kommenden Jahr erstmals erfolgreiche Anwendungsfälle den realen Wert von KI demonstrieren und anderen Unternehmen als Vorbild dienen.

Speziell entwickelte LLMs setzen sich durch

Die aktuellen Diskussionen rund um KI beherrschen marktdominierende LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT, Anthropic oder Perplexity. Diese eignen sich zwar in Unternehmen für erste Pilotprojekte zum Testen von Anwendungsszenarien, doch sie werden sich nicht großflächig in der Praxis durchsetzen.

Stattdessen kommen meist speziell entwickelte, für die Inferenz optimierte spezifische Modelle zum Einsatz, da sie individuellere, schnellere und effizientere KI-Anwendungen ermöglichen. Außerdem werden Unternehmen weiterhin kleine, leichtgewichtige Modelle zur Unterstützung von agentenbasierten KI-Initiativen nutzen, deren flächendeckender Einsatz bevorsteht.

Edge-KI für lokale Anwendungen

In vielen Unternehmen geht der Trend zu Edge-KI, also der Bereitstellung von Algorithmen und Modellen direkt an lokalen Endgeräten oder IoT-Sensoren. Diese Entwicklung ist einerseits branchenspezifisch, wenn Edge-KI spezielle Anwendungsfälle unterstützt. Beispiele sind autonome mobile Fahrzeuge in der Logistik, Sensor-Monitoring zum Erkennen von Abweichungen in der Produktion oder das Steuern lokaler Netzknoten und Ausgleichsprozesse in intelligenten Stromnetzen.

Andererseits setzen sich auch branchenübergreifende Use Cases wie automatische Bildanalyse in Überwachungskameras, Erkennung von Cyberangriffen auf Endgeräten oder automatische Übersetzung in Kopfhörern zunehmend durch. Der breite Einsatz solcher Allzweck-Edge-KI-Agenten wird jedoch schrittweise erfolgen, von Anwendungsfall zu Anwendungsfall und Branche für Branche.

Die souveräne Cloud wird Realität

Bislang gilt die souveräne Cloud als wünschenswertes Ideal. Sie ist zwar wichtig, aber noch nicht vollständig definiert, abgegrenzt und priorisiert. So haben sich zum Beispiel in Deutschland Bund, Länder und Kommunen zum Ziel gesetzt, die Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung zu wahren und kontinuierlich zu stärken.

Doch trotz solcher klaren Verpflichtungen von Regierungen wurde der Fortschritt durch das Fehlen eindeutiger Vorschriften zur Förderung der Einführung gebremst. Im Jahr 2026 ändert sich das. Weltweit werden die Staaten beginnen, ihre Sovereign-Cloud-Initiativen an ihren umfassenderen digitalen Strategien auszurichten und die Bereitstellung mit Innovationszielen in Start-ups, der akademischen Forschung und KI-Ökosystemen zu verknüpfen. So wird 2026 die souveräne Cloud vom Konzept in die zweckorientierte Umsetzung übergehen.

Aufstieg der alternativen Hyperscaler

Zur Vermeidung von Vendor-Lock-in und Steigerung der Effizienz werden Unternehmen verstärkt die Notwendigkeit der Nutzung alternativer Hyperscaler erkennen, die mehr als nur eine neue Cloud bieten.

Diese neue Klasse von Cloud-Providern kombiniert umfassende Public-Cloud-Funktionen mit spezialisierten KI-Infrastrukturdiensten und unterstützt gleichzeitig ein offenes, individuell zusammensetzbares Ökosystem. Die Plattformen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Offenheit. Damit können Unternehmen fortschrittliche KI-Workloads ohne Einschränkungen durch Anbieter oder Stacks bereitstellen.

Die große Neocloud-Konsolidierung beginnt

Weltweit werden sich mehr als 80 Prozent des Marktanteils von Nvidia- und AMD-GPUs auf eine Handvoll Neocloud- und alternativer Cloud-Anbieter konzentrieren, die GPU-Dienstleistungen für KI-Anwendungen bereitstellen. Dabei setzen sich die Provider durch, welche über die drei Faktoren Kapital, Größe und Markteinführung verfügen. Sie müssen also Kapital beschaffen, mit der Nachfrage Schritt halten, schnell massive GPU-Cluster bereitstellen und hochklassige KI-Kunden für ihre Plattformen gewinnen. Wem eine oder mehrere dieser Fähigkeiten fehlen, wird vom Markt verschwinden.

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Start der Ära heterogener GPUs

Ab dem kommenden Jahr werden Unternehmen zunehmend verschiedene GPUs einsetzen, welche auf die jeweilige Arbeitslast zugeschnitten sind. Zum Großteil kommen hier GPUs von AMD und Nvidia zum Einsatz, ergänzt durch Spezialchips von Cerebras, Groq und anderen Anbietern. Allerdings reicht Hardware allein nicht aus, um einen ROI zu erzielen. Die breite Einführung von agentenbasierten KI-Frameworks wie n8n und Arize sowie von Inferenzplattformen wie Fireworks und Baseten ermöglicht eine schnelle Bereitstellung, Iteration und Skalierung von KI-Initiativen. Durch schnellere Iterationszyklen können Unternehmen mehr Anwendungsfälle testen, Feedback aus dem Geschäftsbetrieb integrieren und die Markteinführungszeit verkürzen. So sorgt die Vielfalt der Mikrochips für einen messbaren Geschäftswert.

Wer diese Entwicklungen berücksichtigt und entsprechende Lösungen anhand seiner individuellen Anforderungen einführt, wird weiterhin erfolgreich sein. Denn eins ist klar: 2026 wird das Jahr von KI, Cloud und Souveränität.


* Der Autor Kevin Cochrane ist seit mehr als 25 Jahren im digitalen Marketing und in der digitalen Kundenerfahrung tätig. Er war 1996 Mitbegründer seines ersten Start-ups, Interwoven. Er leistete dann Pionierarbeit bei Alfresco für die Entwicklung des ersten Open-Source-Systems für Enterprise Content Management (ECM) und förderte die Akzeptanz und Nutzung von Open-Source-Technologie in globalen Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors. Weiter leistete er Vorarbeit für die weltweite Einführung der Experience-Management-Plattform von Adobe und die Schaffung der Adobe Marketing Cloud. Bei Vultr arbeitet er nun daran, die globale Markenpräsenz von Vultr für unabhängige Cloud-Plattformen und flexible Infrastrukturen für Unternehmen weltweit aufzubauen.

Bildquelle: Vultr

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