CES 2026 Enterprise Review

Zwischen Robotern und KI-gesteuerten Haushaltsgeräten zeichnete sich eine Entwicklung ab, die weit über den Konsumentenmarkt hinausweist: Die Integration künstlicher Intelligenz in Alltagsprodukte übt einen zunehmenden Druck auf die Dateninfrastruktur aus – mit direkten Konsequenzen für Unternehmensrechenzentren.

Der Kampf um den KI-Stack

NVIDIA-Chef Jensen Huang gab mit seiner Keynote den Ton der Messe vor. Die vorgestellten Rubin-Computing-Plattformen sollen den Rechenbedarf für KI-Anwendungen mit höherer Effizienz decken. Doch Huang ist längst nicht allein im Wettbewerb um die technologische Vorherrschaft.

Laut Branchenberichten entwickelt sich 2026 zum Jahr der vertikalen Integration: Anthropic, Meta, xAI und OpenAI expandieren in Hardware, Robotik und humanoide Plattformen. Das Muster ist erkennbar – Google entwickelt TPUs, Amazon arbeitet an Trainium-Chips, Microsoft investierte allein 2025 rund 80 Milliarden US-Dollar in Rechenzentrumsinfrastruktur.

Die Botschaft für IT-Verantwortliche: Wenn Technologie geschäftskritisch wird, wollen Unternehmen den gesamten Stack kontrollieren. Der Wettlauf um KI-Rechenleistung zwingt jede Organisation, sich mit ihrer Datenbasis auseinanderzusetzen. Denn selbst die leistungsfähigsten Chips nutzen wenig, wenn die Speicherebene sie nicht schnell genug mit Daten versorgen kann.

Von der Ausstellungshalle ins Rechenzentrum

KI hat sich auf der CES vom Hilfswerkzeug zum zentralen Bestandteil entwickelt. Roboter waren sichtbar präsent, doch KI wirkte vor allem im Hintergrund – als unsichtbare Infrastruktur. Diese Skalierung schafft eine direkte Parallele zum Unternehmensbereich.

Die Zahlen belegen die Dimension der Herausforderung: McKinsey prognostiziert Infrastrukturinvestitionen von 6,7 Billionen US-Dollar bis 2030, davon 5,2 Billionen allein für KI-fähige Rechenzentren. Gartner erwartet, dass die Ausgaben für Rechenzentrumssysteme bis 2025 um 46,8 Prozent auf 489,5 Milliarden US-Dollar steigen, mit weiterem Wachstum von 19 Prozent in 2026.

Dass 73 Prozent der Unternehmen Bedenken äußern, ihre aktuelle Infrastruktur könne die KI-Anforderungen nicht erfüllen, erscheint vor diesem Hintergrund nachvollziehbar. KI-Workloads verhalten sich anders als herkömmliche Anwendungen – sie sind unvorhersehbar, multimodal und erfordern massive parallele Datenübertragungen. Bei Tausenden betriebener GPUs stellt sich die Frage: Wie schnell können Daten bereitgestellt werden, bevor teure Hardware im Leerlauf wartet?

Fünf Entwicklungen für 2026

Pure Storage identifiziert zentrale Trends, die die IT-Landschaft prägen werden:

• Data Fabric wird zur Pflicht. Gartner betont, dass metadatengesteuerte Architekturen für den Zugriff über fragmentierte Umgebungen hinweg zur geschäftskritischen Infrastruktur werden. Multi-Agent-KI-Systeme benötigen vertrauenswürdige Datenprodukte und Governance auf allen Ebenen. Isolierte Datensilos werden zum Hindernis.
• Konsolidierung statt Komplexität. 139 Unternehmen nennen die Bewältigung technischer Komplexität als oberste Priorität. Die Bereitschaft wächst, Lieferanten zu reduzieren und Konsistenz zu gewinnen. Dies markiert eine Abkehr von Multi-Vendor-Strategien, getrieben von der Erkenntnis, dass reduzierte Komplexität wichtiger sein kann als Anbieterunabhängigkeit.
• Speicherleistung bestimmt GPU-Rendite. Während SSDs von 122 TB auf 256 TB skalieren und Unternehmen Tausende GPUs einsetzen, wird der Speicherengpass zum kritischen Faktor. Infrastrukturexperten formulieren es deutlich: Herkömmliche Festplatten haben weder die Kapazität noch die Geschwindigkeit. Wer den Datendurchsatz nicht an die GPU-Kapazität anpasst, riskiert ungenutzte KI-Infrastruktur.
• Effizienz wird zum Unterscheidungsmerkmal. Steigende Rechenkosten und Energieverbrauch machen nachhaltiges Computing zur zwingenden Anforderung. Unternehmen priorisieren KI-optimierten Energieverbrauch und Hardware mit geringerem CO2-Fußabdruck. Die Infrastruktur mit der besseren Leistung pro Watt setzt sich durch.
• Architektur schlägt Versicherung. Angesichts ausgefeilter Ransomware-Taktiken mit KI-gestütztem Social Engineering reicht Cyberversicherung nicht mehr aus. Echter Schutz beginnt mit resilienter Infrastruktur: unveränderliche Daten, schnelle Wiederherstellung und kontinuierliche Verifikation sauberer Kopien. Die entscheidende Frage bei Audits lautet künftig: Wie schnell kann der Betrieb ohne Lösegeldzahlung wiederhergestellt werden?

Infrastruktur muss mit Innovation Schritt halten

Die CES 2026 macht deutlich: Die KI-Integration in Consumer-Produkten funktioniert, der Wert ist greifbar und Kundenerwartungen haben sich dauerhaft verändert. Im Unternehmensbereich verläuft die Entwicklung ähnlich – mit höheren Einsätzen und längeren Beschaffungszyklen.

Wenn NVIDIA persönliche KI-Supercomputer ankündigt oder Autohersteller LLM-gestützte Fahrzeuge präsentieren, entstehen keine Prototypen. Es werden Infrastrukturanforderungen demonstriert, die innerhalb weniger Monate die Unternehmens-IT erreichen.

Pure Storage formuliert die Konsequenz: Unternehmen, die Infrastrukturmodernisierung als strategische Priorität behandeln, werden 2026 vorbereitet sein. Wer dies aufschiebt, muss erklären, warum KI-Initiativen durch Speicherarchitekturen blockiert werden, die für eine Zeit vor der KI konzipiert wurden.

Between robots and AI-controlled household appliances, a development emerged that goes far beyond the consumer market: the integration of artificial intelligence into everyday products is putting increasing pressure on data infrastructure – with direct consequences for corporate data centers.

The battle for the AI stack

NVIDIA CEO Jensen Huang set the tone for the trade fair with his keynote speech. The Ruby computing platforms presented are designed to meet the computing requirements for AI applications with greater efficiency. But Huang is far from alone in the competition for technological supremacy.

According to industry reports, 2026 is shaping up to be the year of vertical integration: Anthropic, Meta, xAI, and OpenAI are expanding into hardware, robotics, and humanoid platforms. The pattern is clear – Google is developing TPUs, Amazon is working on Trainium chips, and Microsoft invested around $80 billion in data center infrastructure in 2025 alone.

The message for IT managers: when technology becomes business-critical, companies want to control the entire stack. The race for AI computing power is forcing every organization to take a close look at its database. Even the most powerful chips are of little use if the storage layer cannot supply them with data quickly enough.

From the exhibition hall to the data center

At CES, AI has evolved from a supporting tool to a central component. Robots were visibly present, but AI was mainly at work in the background – as invisible infrastructure. This scaling creates a direct parallel to the corporate sector.

The figures demonstrate the scale of the challenge: McKinsey forecasts infrastructure investments of $6.7 trillion by 2030, with $5.2 trillion of that going to AI-enabled data centers alone. Gartner expects spending on data center systems to grow 46.8 percent to $489.5 billion by 2025, with further growth of 19 percent in 2026.

Against this backdrop, it is understandable that 73 percent of companies express concerns that their current infrastructure cannot meet AI requirements. AI workloads behave differently from traditional applications—they are unpredictable, multimodal, and require massive parallel data transfers. With thousands of GPUs in operation, the question arises: How quickly can data be delivered before expensive hardware sits idle?

Five developments for 2026

Pure Storage identifies key trends that will shape the IT landscape:

• Data fabric becomes a must. Gartner emphasizes that metadata-driven architectures for access across fragmented environments are becoming business-critical infrastructure. Multi-agent AI systems require trusted data products and governance at all levels. Isolated data silos become an obstacle.
• Consolidation instead of complexity. 139 companies cite overcoming technical complexity as their top priority. There is a growing willingness to reduce suppliers and gain consistency. This marks a departure from multi-vendor strategies, driven by the realization that reduced complexity can be more important than vendor independence.
• Storage performance determines GPU return on investment. As SSDs scale from 122 TB to 256 TB and companies deploy thousands of GPUs, storage bottlenecks are becoming a critical factor. Infrastructure experts are clear: conventional hard drives have neither the capacity nor the speed. Those who fail to match data throughput to GPU capacity risk having unused AI infrastructure.
• Efficiency becomes a differentiator. Rising computing costs and energy consumption make sustainable computing a compelling requirement. Companies are prioritizing AI-optimized energy consumption and hardware with a lower carbon footprint. The infrastructure with better performance per watt is gaining ground.
• Architecture beats insurance. In light of sophisticated ransomware tactics involving AI-supported social engineering, cyber insurance is no longer sufficient. True protection begins with resilient infrastructure: immutable data, rapid recovery, and continuous verification of clean copies. The key question in future audits will be: How quickly can operations be restored without paying a ransom?

Infrastructure must keep pace with innovation

CES 2026 makes it clear: AI integration in consumer products works, the value is tangible, and customer expectations have changed permanently. The trend is similar in the enterprise sector—with higher stakes and longer procurement cycles.

When NVIDIA announces personal AI supercomputers or car manufacturers present LLM-powered vehicles, they are not creating prototypes. Instead, infrastructure requirements are being demonstrated that will reach corporate IT within a few months.

Pure Storage sums up the consequence: Companies that treat infrastructure modernization as a strategic priority will be prepared in 2026. Those who postpone this will have to explain why AI initiatives are being blocked by storage architectures designed for a pre-AI era.