Deloitte geht davon aus, dass das Jahr 2026 einen entscheidenden Wendepunkt für KI in Unternehmen markieren wird, wobei sich die Infrastruktur – und nicht die Modelle – als Hauptengpass für die Skalierung herausstellen wird. TMT-Prognosen 2026 In einem Bericht beschreibt das Unternehmen einen bevorstehenden “Superzyklus” in der KI-Infrastruktur, der durch stark steigende Inferenz-Workloads, Datenengpässe und die rasche Operationalisierung von KI-Systemen angetrieben wird. Zusammengenommen deuten diese Faktoren auf einen Wandel von der experimentellen KI-Nutzung hin zu einem produktionsreifen, ergebnisorientierten Einsatz in Unternehmen.
Kern dieses Wandels ist der stark steigende Bedarf an Inferenz. Da generative KI vom Training in den Alltag übergeht, beansprucht die Inferenz nun den Großteil der Rechenkapazität. Deloitte argumentiert, dass die Optimierungsgewinne mit dem Nutzungswachstum nicht mehr Schritt halten – eine “Anti-Effizienz”-Dynamik, die Unternehmen zwingt, in leistungsstärkere Chips, On-Premise-KI-Server und KI-optimierte Rechenzentren mit Dauerbetriebsfähigkeit zu investieren. Diese hardwareintensive Phase treibt die Ausgaben für fortschrittliche Kühlsysteme, Energiesysteme und lokale Rechenknoten erneut an.
Zu den wichtigsten im Bericht hervorgehobenen Trends gehören:
- Inferenz-Überholtraining als dominierende KI-Arbeitslast, die einen anhaltenden Bedarf an Rechenleistung und Energie verursacht.
- KI-Agenten werden in die Produktion übernommen, wodurch Unternehmen von softwaregesteuerter Automatisierung auf agentengesteuerte Orchestrierung umsteigen
- Datenqualität und Datengovernance werden immer wichtiger, Da in Such- und SaaS-Plattformen eingebettete KI auf zuverlässigen Datenpipelines basiert,
- Zunehmendes Interesse an souveränen Rechen- und Datenlösungen, Regierungen behandeln die KI-Infrastruktur als strategisches Gut.
Deloitte weist zudem auf strukturelle Risiken hin. Die Lieferketten fortschrittlicher Halbleiter sind weiterhin konzentriert und politisiert, wodurch der Zugang zu Rechenleistung zu einem wettbewerbs- und geopolitischen Faktor wird. Gleichzeitig müssen Unternehmen die zunehmende regulatorische Fragmentierung bewältigen und gleichzeitig einheitliche KI-Systeme aufrechterhalten.
Auf der Softwareseite verändert agentenbasierte KI die Unternehmensarchitektur grundlegend. Netzwerke autonomer Agenten werden zunehmend in SaaS-Plattformen integriert und koordinieren Workflows, Entscheidungen und deren Ausführung über bestehenden Tools. Diese Entwicklung beeinflusst bereits die Preismodelle und führt von nutzerbasierten Lizenzen hin zu nutzungs- oder ergebnisbasierten Strukturen. Deloitte weist jedoch darauf hin, dass die Skalierung von Agenten neue Governance-Ebenen erfordert, darunter Observability, Auditability und Sicherheitskontrollen.
Insgesamt betrachtet Deloitte das Jahr 2026 nicht als das Jahr, in dem Unternehmen KI einführen, sondern als das Jahr, in dem sie gezwungen sind, sie zu skalieren – wodurch Infrastruktur, Datendisziplin und Orchestrierung zu den entscheidenden Wettbewerbsfaktoren werden.
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