Kosten der Digitalisierung - Die Folgen des KI-Booms

Der Preisanstieg bei IT-Komponenten entwickelt sich zunehmend zu einer branchenübergreifenden Herausforderung. Wir haben uns im Bergischen Städtedreieck umgehört, was dies für hiesige Unternehmen bedeutet.

Durch den KI-Boom entstehen weltweit in kurzer Zeit neue, große Rechenzentren. Entsprechend stark steigt die Nachfrage nach der dafür benötigten Hardware. Die Folge: Der Preisanstieg bei IT-Komponenten ist längst kein Randthema für spezialisierte Branchen mehr, sondern entwickelt sich zunehmend zu einem gesamtwirtschaftlichen Faktor. Besonders deutlich zeigt sich das derzeit bei Arbeitsspeicher (RAM), einem Baustein, der in nahezu jedem digitalen Gerät steckt. Ob Laptop im Büro, Server im Rechenzentrum oder Cloud-Anwendung im Mittelstand – ohne Speicher läuft keine moderne IT-Infrastruktur. Was auf den ersten Blick nach einer technischen Detailfrage aussieht, hat inzwischen spürbare Folgen für Unternehmen aller Größen. Wenn zentrale Komponenten teurer werden oder zeitweise schlechter verfügbar sind, verteuern sich nicht nur einzelne Geräte, sondern die gesamte digitale Infrastruktur. IT wird damit nicht nur leistungsfähiger, sondern auch kostenintensiver – und in Teilen schwerer planbar.

„Die deutlich gestiegenen Preise für Arbeitsspeicher treffen die Unternehmen in einer Phase, in der sie ihre Digitalisierung eigentlich beschleunigen müssten“, sagt Dr. Sebastian Klöß, Leiter Technologien & Märkte beim Branchenverband Bitkom. „RAM ist in nahezu allen IT-Systemen verbaut. Wenn diese zentrale Komponente teurer wird oder zeitweise schwer verfügbar ist, steigen die Kosten moderner IT insgesamt spürbar.“

Besonders betroffen seien kleine und mittlere Unternehmen. Ihre IT-Budgets seien häufig eng kalkuliert und weniger flexibel als die großer Konzerne. „Wer neue Hardware anschaffen, IT-Sicherheit ausbauen, Cloud-Dienste nutzen oder erste KI-Anwendungen umsetzen möchte, sieht sich derzeit mit höheren Preisen, längeren Lieferzeiten und größerer Unsicherheit bei der Planung konfrontiert“, so Klöß weiter. In der Folge würden Digitalprojekte oft verkleinert, verschoben oder in manchen Fällen ganz aufgeschoben.

Wie sieht es in der Region aus? Wir haben uns im Bergischen Städtedreieck umgehört. Stephan A. Vogelskamp, der als Geschäftsführer von „automotiveland.nrw“ vor allem für die Zuliefer-Branche spricht, sieht zwar kein akutes Problem, fügt jedoch sofort ein dickes „Aber“ hinzu: „In zehn bis zwölf Monaten dürfte die Diskussion im Automobilbereich intensiver werden.“ Als Hauptgrund nennt er den Kampf um Produktionskapazitäten. Denn: „Die Speicherchips für Rechenzentren und für die Elektronik in Autos werden auf denselben Fertigungsstraßen produziert. Allerdings ist die Marge für die Rechenzentren-Chips deutlich größer.“ Sprich: Autobauer und Zulieferer könnten ein Nachschub-Problem bekommen oder die Komponenten werden teurer. Vogelskamp spricht von geschätzten 140 Euro pro Fahrzeug. „Auf dem heiß umkämpften Automobilmarkt ist das eine Menge Geld.“ Pkw-Hersteller in China seien von dem Problem weniger betroffen: „Der Staat sorgt für ausreichend Fertigungskapazitäten.“

Schwenk zur Software-Branche: Bei der Babtec Informationssysteme GmbH in Wuppertal sieht man den aktuellen KI-Boom vor allem als tiefgreifenden technologischen Umbruch. Roman Malytskyy, Head of Software Development Team, beschreibt die Entwicklung als außergewöhnlich dynamisch: Die Geschwindigkeit, mit der sich Werkzeuge und Anforderungen durch Künstliche Intelligenz verändern, sei selbst innerhalb der IT-Branche bemerkenswert. „Wir erleben derzeit einen technologischen Wandel in einer Geschwindigkeit, die selbst in unserer Branche außergewöhnlich ist“, so Malytskyy.

KI-Funktionen veränderten nicht nur Entwicklungsumgebungen, sondern auch die Erwartungen der Kunden an moderne Softwarelösungen. Besonders gefragt seien Anwendungen, die durch generative KI Effizienzgewinne ermöglichen – allerdings ohne Abstriche bei Qualität und Korrektheit. Gerade in Branchen wie Automotive, Luft- und Raumfahrt, Medizintechnik oder Konsumgüterindustrie sei Verlässlichkeit weiterhin ein zentraler Maßstab.

Gleichzeitig weist er darauf hin, dass die zunehmende Komplexität von Geschäfts- und Qualitätsprozessen die Anforderungen weiter erhöht habe. KI könne hier helfen, diese Komplexität besser zu beherrschen – allerdings nur, wenn sie kontrolliert und verantwortungsvoll eingesetzt werde. Die größte Herausforderung liege daher darin, Automatisierung und Prozesssicherheit in Einklang zu bringen. Die Chance wiederum sei erheblich: Prozesse könnten effizienter gestaltet, Entscheidungen beschleunigt und Mitarbeiter entlastet werden.

Auch auf der Kundenseite nehme die wirtschaftliche Dimension der Entwicklung deutlich zu. Investitionen in Speicher- und Infrastrukturtechnik würden heute wesentlich genauer geprüft als noch vor einigen Jahren. „Hardwarekosten sind spürbar gestiegen, und Investitionsentscheidungen werden dadurch stärker unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten bewertet“, so Malytskyy.

Als IT-Dienstleister setze das Unternehmen deshalb auf einen hybriden Ansatz: Einerseits biete man weiterhin klassische On-Premises-Lösungen dort, wo Datenschutz oder regulatorische Anforderungen es erfordern. Gemeint ist Software, die ein Kundenunternehmen auf eigenen Servern und Infrastrukturen installiert und betreibt. Andererseits kommen Cloud-Plattformen wie etwa Microsoft Azure für skalierbare Anwendungen zum Einsatz. Gerade bei KI-Funktionen sei die Anbindung an sogenannte Large Language Models (LLMs) der großen Hersteller – und damit an deren Cloud-Angebote – „sogar alternativlos“. Malytskyy: „Sie ermöglichen hohe Innovationsgeschwindigkeit, bringen aber gleichzeitig neue Anforderungen an Kostensteuerung und Ressourcenplanung mit sich.“

Für die Zukunft zeigt sich Malytskyy grundsätzlich optimistisch: KI sei längst keine Zukunftstechnologie mehr, sondern wirtschaftliche Realität. Zwar agiere die klassische Industrie noch teilweise zurückhaltend, doch die Dynamik werde in den kommenden Jahren deutlich zunehmen. „Engpässe bei Rechenleistung und Speicher sind aus meiner Sicht eher ein temporäres Phänomen.“

Auch bei der Wuppertaler Bohnen IT GmbH ist der Einfluss des KI-Booms im Alltag deutlich spürbar. Geschäftsführer Pierre Roth beschreibt die aktuelle Entwicklung als grundlegende Verschiebung innerhalb der gesamten IT-Branche – weg von reiner Infrastrukturverwaltung hin zu datengetriebenen Strategien. Künstliche Intelligenz erfordere enorme Datenmengen – sowohl im Training als auch im laufenden Betrieb. Daraus resultiere ein stark wachsender Bedarf an Speicher- und Rechenressourcen, der sich unmittelbar auf den Markt auswirke. Für IT-Dienstleister bedeute das einerseits eine steigende Nachfrage nach leistungsfähigen Infrastrukturen, andererseits aber auch spürbar höhere Kosten entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Besonders deutlich zeige sich die Entwicklung im Bereich moderner Speichertechnologien. „Die größten Herausforderungen liegen aktuell in der Verfügbarkeit und Preisentwicklung von Speichertechnik, insbesondere bei performanten SSD-Systemen und cloudbasierten Speicherlösungen“, so Roth. Die genannten „Solid State Drives“ sind besonders schnelle, chipbasierte Speicherlaufwerke, die in Servern, Laptops und Rechenzentren eingesetzt werden und klassische Festplatten zunehmend ersetzen. Während die Nachfrage nach diesen Technologien rapide wachse, sei das Angebot nicht im gleichen Tempo skalierbar. Das führe zu Engpässen und steigenden Preisen, die letztlich bis in die IT-Budgets der Kunden durchschlagen.

Gleichzeitig entstehe durch den Druck auf Kosten und Kapazitäten ein Umdenken in vielen Unternehmen. „Kunden aus Industrie, Handel und Dienstleistung setzen sich heute deutlich intensiver mit ihrer Datenstruktur auseinander als noch vor wenigen Jahren.“ Welche Daten müssen wirklich dauerhaft gespeichert werden? Welche können archiviert oder ausgelagert werden? Und wo entstehen unnötige Speicherlasten? Diese Fragen rücken laut Roth zunehmend in den Mittelpunkt der IT-Planung.

„Als IT‑Dienstleister begegnen wir dieser Problematik mit einer ganzheitlichen Herangehensweise. Dazu gehören Speicher‑ und Datenanalysen, klare Datenstrategien, sinnvolle Archivierungs‑ und Backup‑Konzepte sowie der gezielte Einsatz von Cloud‑ und Hybrid‑Modellen. Ziel ist es, Kosten transparent zu machen, unnötigen Speicherverbrauch zu vermeiden und Investitionen zukunftssicher zu planen.“

„Der KI-Boom ist ein grundlegender Wendepunkt – vergleichbar mit früheren Technologiesprüngen wie Internet, Virtualisierung oder Cloud Computing“, sagt Tobias Erdmann vom gleichnamigen Systemhaus in Solingen. Dabei gehe es längst nicht mehr nur um stabile Anwendungen oder klassische Datenspeicherung, sondern zunehmend um die Verarbeitung extrem großer Datenmengen sowie das Training und den Betrieb komplexer Modelle. Damit rücken insbesondere Rechenleistung und spezialisierte Hardware stärker in den Mittelpunkt als in früheren IT-Generationen. „Rechenleistung, insbesondere durch GPUs – also hochspezialisierte Prozessoren – spielt eine deutlich größere Rolle als noch vor wenigen Jahren“, erklärt Erdmann. Parallel dazu steige der Bedarf an leistungsfähigen Speichersystemen, da KI-Anwendungen enorme Datenmengen verarbeiten müssten. Auch Netzwerkarchitekturen müssten angepasst werden, um diese Datenströme effizient zu bewegen.

Für ein mittelständisches Systemhaus bedeutet diese Entwicklung eine doppelte Verschiebung: Einerseits wachse die Nachfrage nach moderner Infrastruktur spürbar – etwa nach GPU-Servern, skalierbaren Storage-Lösungen und leistungsfähigen IT-Architekturen. Andererseits nehme der Beratungsbedarf deutlich zu. Kunden kämen heute nicht mehr ausschließlich mit konkreten technischen Anforderungen, sondern mit grundsätzlichen strategischen Fragen. „Unsere Kunden fragen zunehmend: Was bedeutet KI eigentlich für unser Unternehmen? Und wo können wir sie sinnvoll einsetzen?“, so Erdmann. Damit verändere sich auch die Rolle des IT-Dienstleisters. Aus dem klassischen Umsetzer werde immer stärker ein strategischer Partner, der gemeinsam mit dem Kunden prüfe, wo KI echten Mehrwert stifte – und wo nicht. Denn nicht jede Anwendung profitiere automatisch von KI, und nicht jede Investition sei wirtschaftlich sinnvoll.

Diese Entwicklung vollzieht sich in einem wirtschaftlich angespannten Umfeld. Viele Unternehmen stünden unter Kostendruck, geprägt von hohen Energiepreisen, Inflation und geopolitischer Unsicherheit. Das habe direkte Auswirkungen auf Investitionsentscheidungen im IT-Bereich. „Entscheidungen über neue Technologien werden heute deutlich bewusster und vorsichtiger getroffen als noch vor einigen Jahren“, sagt Erdmann.

Der KI-Boom treffe damit auf eine Phase erhöhter Zurückhaltung. Auf der einen Seite stehe der technologische Innovationsdruck, auf der anderen begrenzte finanzielle Spielräume. Investitionen würden daher häufiger gestreckt, priorisiert oder in kleineren Schritten umgesetzt. Für die Branche entstehe daraus ein Spannungsfeld zwischen technologischem Anspruch und wirtschaftlicher Realität.

Gleichzeitig ergeben sich daraus auch neue Anforderungen an Beratung und Projektgestaltung. Die Systemhaus Erdmann GmbH & Co. KG reagiert darauf mit einem stärker modularen Ansatz. Projekte werden häufiger in Etappen geplant, um Risiken zu reduzieren und Investitionen flexibler zu gestalten. Statt großer Einmalinvestitionen stehen skalierbare Lösungen im Vordergrund, die sich schrittweise erweitern lassen.

Auch die technologische Auswahl wird stärker hinterfragt. Nicht jede Anwendung benötigt maximale Rechenleistung oder komplexeste Architektur. Entscheidend sei zunehmend, den tatsächlichen Nutzen in den Mittelpunkt zu stellen und Lösungen darauf auszurichten.

Mit Blick auf die kommenden Jahre bleibt der IT-Unternehmer grundsätzlich optimistisch. KI werde sich weiter durchsetzen und langfristig die Arbeitsweise von Unternehmen tiefgreifend verändern. Kurzfristig rechnet er jedoch mit anhaltend hohen Hardwarekosten und eingeschränkter Verfügbarkeit, was Investitionen weiter beeinflussen dürfte. Mittelfristig sei jedoch eine Stabilisierung des Marktes wahrscheinlich, wenn sich Produktionskapazitäten ausweiten und Technologien weiterentwickeln. Entscheidend sei daher der richtige Zeitpunkt und die richtige Strategie: Nicht alles sofort umzusetzen, sondern gezielt Erfahrungen aufzubauen und Schritt für Schritt zu investieren. KI dürfe dabei kein Selbstzweck sein, sondern müsse stets einen klaren wirtschaftlichen Nutzen liefern.

Den Aspekt Klimaschutz bringt Dr. Peter Schniering vom Remscheider Thinktank Future Cleantech Architects (FCA) in die Diskussion ein – und erweitert damit den Blick über reine Kosten- und Infrastrukturfragen hinaus. „Der KI-Boom wird häufig als Risiko für den Klimaschutz gesehen“, sagt Schniering. Tatsächlich sei der Energiebedarf moderner Rechenzentren enorm: Einzelne Anlagen verbrauchten so viel Strom wie zehntausende Haushalte. Das erhöhe die Nachfrage am Energiemarkt und könne Preise nach oben treiben. „Auf den ersten Blick ist das also eine zusätzliche Herausforderung – auch für andere Bereiche wie Elektromobilität oder den Wärmesektor, etwa beim Einsatz von Wärmepumpen.“

Gleichzeitig sieht Schniering eine zweite, oft unterschätzte Entwicklung. Die hohe Nachfrage nach verlässlicher Energie könne auch Innovationen beschleunigen. „KI-Unternehmen sind bereit, für stabile und jederzeit verfügbare Energie Aufpreise zu zahlen“, erklärt er. Genau diese Zahlungsbereitschaft könne neue Technologien wirtschaftlich machen – etwa Geothermie oder Langzeitspeicher, die bislang häufig an hohen Kosten scheiterten. Aus seiner Sicht liegt darin ein potenzieller Hebel für die Energiewende: „KI ist nicht nur ein Risiko, sondern kann auch ein Katalysator für neue, saubere Technologien sein.“

Kurzfristig verschärfe der steigende Energiebedarf jedoch bestehende Engpässe. Große Rechenzentren konkurrierten mit anderen Verbrauchern um begrenzte Kapazitäten an sauberem Strom und könnten durch ihre Marktmacht Preisentwicklungen beeinflussen. „Das hat auch soziale Auswirkungen, etwa für Haushalte oder kleinere Unternehmen“, so der Thinktank-Gründer. Zudem bestehe die Gefahr, dass aus Zeitdruck auf fossile Übergangslösungen zurückgegriffen werde, wenn erneuerbare Kapazitäten nicht schnell genug ausgebaut würden.

Langfristig hänge die Entwicklung stark von politischen Rahmenbedingungen ab. Ohne klare Steuerung könne KI bestehende Knappheiten verstärken. Mit den richtigen Leitplanken hingegen könne sie den Ausbau sauberer Energie beschleunigen. „Die Zahlungsbereitschaft der Branche könnte gezielt genutzt werden, um Investitionen in neue Kapazitäten anzustoßen und Technologien schneller in den Markt zu bringen“, sagt Schniering. Entscheidend sei, dass Politik nicht nur Verteilungskonflikte verwalte, sondern aktiv den Ausbau vorantreibe. Für ihn überwiegt die Perspektive, dass sich aus dem aktuellen Boom Chancen ergeben können. Richtig gestaltet, könne die Entwicklung Investitionen in Netze, erneuerbare Energien und neue Technologien auslösen und so zusätzliche Dynamik schaffen.

Eine positive Auswirkung des KI-Booms „um mehrere Ecken“ erlebt aktuell die Berger Gruppe in Wuppertal (die selbst KI für die Generierung von Programmier-Codes nutzt): „Wir bauen Roboter-Entgrat-Systeme, die für die Herstellung von gegossenen Motorblöcken für Notstromaggregate gebraucht werden“, erklärt der geschäftsführende Gesellschafter Dr. Andreas Groß (IHK-Vizepräsident). Solche Diesel- oder Gas-Aggregate wiederum kommen im Falle eines Blackouts zum Einsatz – und sind enorm gefragt. Schließlich entstehen immer neue Rechenzentren auf der grünen Wiese. Als kritische Infrastruktur müssen sie entsprechend geschützt und abgesichert werden. „Für uns ist es eine kleine, aber sehr interessante Nische“, so Groß.

Text: Daniel Boss