KI gestaltet die globale Technologielandschaft 2026 neu: TrendForce veröffentlicht zehn Technologietrends
Mit der Beschleunigung der globalen digitalen Transformation wird künstliche Intelligenz (KI) zur zentralen Triebkraft des Wandels in der Technologiebranche. Laut der neuesten Prognose von TrendForce wird KI die globale Technologielandschaft im Jahr 2026 weiter umgestalten – vom sich verschärfenden Wettbewerb bei KI-Chips über die Verbreitung der Flüssigkeitskühlung bis hin zu Durchbrüchen bei HBM und optischer Kommunikation. Eine neue Welle technologischer Innovationen bahnt sich an.
KI-Server-Auslieferungen steigen weiter an
Angetrieben durch höhere Kapitalausgaben der großen Cloud-Dienstleister (CSP) in Nordamerika sowie die Zunahme globaler Sovereign-Cloud-Projekte ist die Nachfrage nach dem Bau von KI-Rechenzentren hoch. TrendForce erwartet, dass die KI-Server-Auslieferungen im Jahr 2026 gegenüber dem Vorjahr um mehr als 20 % wachsen werden. NVIDIA, der KI-Marktführer, wird sich einem immer intensiveren Wettbewerb stellen müssen. AMD plant eine MI400-Full-Rack-Lösung, die den GB/VR-Systemen von NVIDIA ähnelt und sich direkt an CSP-Kunden richtet, um NVIDIAs Marktposition herauszufordern. Gleichzeitig forcieren die großen nordamerikanischen CSPs die Entwicklung eigener ASIC-Chips. In China wiederum beschleunigt die geopolitische Spannung den Weg in die technologische Selbstversorgung: Unternehmen wie ByteDance, Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei und Cambricon verstärken ihre Investitionen in selbst entwickelte KI-Chips – der weltweite Wettbewerb um KI-Chips wird damit immer härter.
Flüssigkeitskühlung geht in den großflächigen Einsatz über
Mit der sprunghaften Leistungssteigerung von KI-Prozessoren steigt die thermische Verlustleistung (TDP) einzelner Chips rapide an – von 700 W bei NVIDIAs H100/H200 bis auf über 1000 W bei den bevorstehenden B200/B300. Der dadurch stark gestiegene Kühlbedarf beschleunigt die Verbreitung der Flüssigkeitskühlung. Für 2026 wird erwartet, dass die Einsatzquote von Flüssigkeitskühlung in Server-Racks 47 % erreichen wird. Microsoft hat sogar eine fortschrittliche Mikrofluidik-Kühlung auf Chipebene eingeführt, um die Kühleffizienz zu erhöhen. Kurz- bis mittelfristig bleibt die Kaltplatten-Flüssigkeitskühlung dominant; die CDU (Kühlmittelverteilungseinheit) wandelt sich dabei von Flüssig-Luft- zu Flüssig-Flüssig-Systemen. Langfristig wird sich der Markt in Richtung eines präziseren Wärmemanagements auf Chipebene entwickeln.
HBM und optische Kommunikation überwinden den Bandbreitenengpass
Da sich KI-Workloads vom Training auf die Inferenz ausweiten, steigen Datenvolumen und Speicherbandbreitenbedarf drastisch an. Die Systemgestaltung steht damit vor der doppelten Herausforderung von Übertragungsgeschwindigkeit und Energieeffizienz. HBM (High Bandwidth Memory) und optische Verbindungstechnologien sind daher entstanden und zu entscheidenden Grundpfeilern der nächsten KI-Architekturgeneration geworden. HBM verkürzt derzeit durch 3D-Stapelung und TSV (Through-Silicon Vias) die Distanz zwischen Prozessor und Speicher erheblich und ermöglicht so höhere Bandbreite und Effizienz. Das kommende HBM4 wird eine höhere Kanaldichte und eine breitere I/O-Bandbreite bieten, um die enorme Rechenleistung von KI-GPUs und Beschleunigern zu unterstützen. Doch mit Modellparametern jenseits der Billionengrenze und der exponentiellen Ausweitung von GPU-Clustern wird die Speicherbandbreite erneut zum Engpass der Systemleistung. Die optische Kommunikation wird als einer der Durchbruchsansätze in KI-Cluster-Architekturen eine immer wichtigere Rolle spielen.