Bei der Münchner Ausgabe von Technology Live am 18. Juni 2026 stellte Solidigm Speicher und nicht Rechenleistung als den Faktor dar, der zunehmend die Grenzen des Investitionsertrags von Unternehmens-KI bestimmt.
Auf der Münchner Ausgabe von Technology Live am 18. Juni 2026 argumentierte Solidigm, dass die Speicherarchitektur und nicht die reine Rechenleistung zum begrenzenden Faktor für den Investitionsertrag wird, den Unternehmen von künstlicher Intelligenz erwarten können. Der Hersteller von Enterprise-SSDs, seit der Abspaltung vom Speichergeschäft von Intel im Jahr 2021 eine eigenständige Tochtergesellschaft von SK Hynix, schickte zwei Führungskräfte, um diese These zu vertreten: Senior Vice President und CIO Lawrence Franklyn sowie Scott Shadley, Director of Leadership Narrative and Evangelist.
Franklyn beschrieb sowohl Markttrends als auch den internen Einsatz von KI im Unternehmen. Im Mai 2023 wurde er zum CIO befördert und hat die IT-Abteilung durch einen längeren Branchenabschwung geführt, nachdem er zuvor an Fusionen und Übernahmen in der Speicherbranche mitgewirkt hatte. Shadley, mit 29 Jahren Erfahrung in Halbleiterfertigung und Speichertechnologie, sitzt zudem in seiner dritten Amtszeit im Vorstand der SNIA, wo er die Computational Storage Technical Working Group mitleitete.
Das zentrale Argument der Referenten lautet, dass mehrere Treiber des Datenwachstums, agentenbasierte KI, Key-Value-Caching und Retrieval Augmented Generation (RAG), sich gleichzeitig statt nacheinander verstärken und so den Speicherbedarf entlang der gesamten KI-Pipeline erhöhen. Solidigm stellte seine eigene Produktstrategie, darunter SSDs mit bis zu 122 Terabyte Kapazität, als direkte Antwort dar: Unternehmen, die mit der von Analysten so genannten „Memory Wall“ konfrontiert sind, benötigen Laufwerke, die hohe Kapazität mit ausreichendem Durchsatz verbinden, um GPUs kontinuierlich mit Daten zu versorgen, anstatt Speicher als nachrangigen Posten hinter der Rechenleistung zu behandeln.
Ein zweiter Schwerpunkt der Präsentation betraf die Kühlung. Solidigm wirbt für einen Wechsel von „hybriden“ Kühlkonfigurationen, bei denen GPUs eine direkte Flüssigkeitskühlung am Chip erhalten, während benachbarte SSDs weiterhin über klassische Lüfter gekühlt werden, hin zu vollständig flüssigkeitsgekühltem Speicher. Die Argumentation des Unternehmens stützt sich auf Energie- und Wasserwerte: Der Wechsel von einer luftgekühlten zu einer flüssigkeitsgekühlten Variante derselben eSSD senkt laut Solidigms eigenen Messungen den jährlichen Kühlenergiebedarf pro Laufwerk um rund 75 Prozent, von 3,61 kWh auf 0,85 kWh.
Bei einem Rechenzentrum mit einem Gigawatt Leistung schätzt das Unternehmen, dass sich dadurch rund 100 Millionen Gallonen Wasser pro Jahr einsparen lassen, da der Wegfall der Wärmelast auf Verdunstungskühltürmen die Notwendigkeit entfällt, Wasser zur Wärmeabgabe zu verdunsten. Solidigm hat gemeinsam mit NVIDIA an entsprechenden Hot-Swap- und einseitigen Kühlungslösungen für das Laufwerk D7-PS1010 gearbeitet, das laut Unternehmen die erste Enterprise-SSD mit einseitiger Direct-to-Chip-Flüssigkeitskühlung ist.
Das Unternehmen skizzierte eine zweistufige Speicherarchitektur für KI-Rechenzentren: eine Ebene aus ephemeren, bandbreitenstarken Flash-Speichern für aktive Workloads neben dichteren, persistenten SSDs für längerfristige Datensätze. Diesen Ansatz führt Solidigm sowohl auf das Erbe von SK Hynix als auch auf frühere, mit IBM verbundene Entwicklungsarbeit zurück. Als Partner im Zusammenhang mit dieser Architektur wurden Dell, NetApp, HPE und VAST genannt, was Solidigms Position als Komponentenlieferant innerhalb größerer Systeme widerspiegelt und nicht als eigenständiger Infrastrukturanbieter.
Zur internen Einführung von KI beschrieb Franklyn einen sechsstufigen Veränderungsprozess, den Solidigm über rund zwei Jahre angewendet hat, um KI in die eigenen Abläufe zu integrieren: den Aufbau einer Plattform, einen Wandel der Mitarbeitereinstellung, sichtbares Engagement der Unternehmensführung, einen ersten Fokus auf Engineering, Operations und IT, die Neugestaltung von Arbeitsabläufen rund um KI statt einer nachträglichen Anpassung, sowie die Messung von Ergebnissen, um den Schwung aufrechtzuerhalten. Er beschrieb die KI-Einführung im Unternehmen als gemeinsam von der Geschäftsführung und internen Teams getragen und erklärte, Solidigm verzichte bewusst darauf, informelle, von Mitarbeitenden ausgehende Nutzung von KI-Tools, gelegentlich als „Shadow AI“ bezeichnet, zu unterdrücken, und arbeite stattdessen damit statt dagegen.
Er ging zudem auf branchenweite Einschränkungen beim Ausbau von KI-Infrastruktur in Europa ein, darunter Stromverfügbarkeit, Nachhaltigkeitsanforderungen und Flächennutzung, die Solidigm als zusätzliche Gründe dafür anführte, dass Speichereffizienz, einschließlich des Kühlungsdesigns, unmittelbare wirtschaftliche Relevanz besitzt und kein nebensächliches technisches Thema ist.
Der Münchner Auftritt baute auf Ankündigungen auf, die Solidigm bereits Anfang 2026 gemacht hatte. Im März stellte das Unternehmen auf der GTC AI Conference das flüssigkeitsgekühlte Laufwerk D7-PS1010 sowie sein Argument für hochkapazitive SSDs als Antwort auf das Datenwachstum auf der Inferenzseite vor, zusammen mit der Einführung der Luceta AI Software Suite, einer Computer-Vision-Plattform für Kunden aus Fertigung, Logistik und Einzelhandel. Solidigm beschreibt Luceta als Werkzeug für Teams ohne Data-Science-Hintergrund und verweist auf einen frühen Fertigungskunden, der innerhalb von zwei Wochen eine Genauigkeit von über 90 Prozent erreichte. Die Suite umfasst vier Module: einen Data Agent zur Beschriftung von Produktionsbildern, einen Model Agent zur Erstellung von Inspektionsmodellen, einen Pipeline Manager für die Bereitstellung auf Edge-Geräten sowie einen Adaptive Agent zur fortlaufenden Modellverbesserung ohne manuelles Neutraining.
Solidigm verfolgt eine klare Strategie seit der Abspaltung von Intel: Als Unternehmen, das sich ausschließlich auf Enterprise-SSDs konzentriert, kann es für das strategische Gewicht von Speicher in der KI-Infrastruktur argumentieren, ohne den widersprüchlichen Interessen eines Anbieters ausgesetzt zu sein, dessen Kerngeschäft anderswo im Rechenzentrum liegt.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
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