Der japanische Technologiekonzern Fujifilm hat angekündigt, seine Produktionskapazitäten für Datenspeicherbänder (Magnetbänder) bis zum Jahr 2028 auf das Fünffache steigern zu wollen. Ein wesentlicher Treiber dieser Expansion ist der erwartete Anstieg der Nachfrage nach Archivierungsspeichern. Diese Entwicklung steht im Zusammenhang mit der jüngsten Einschätzung des südkoreanischen Halbleiterherstellers SK Hynix, der davon ausgeht, dass die derzeitige Speicherchip-Knappheit bis 2030 anhalten könnte.
Auf den ersten Blick erscheint die Magnetbandtechnologie wie ein überholtes und technisch veraltetes Speichermedium. Noch vor wenigen Jahren galt die Cloud als die Speichertechnologie der Zukunft, während physische Datenträger zunehmend an Bedeutung verlieren sollten.
Magnetbänder verfügen jedoch über eine Reihe entscheidender Vorteile. Sie ermöglichen die kostengünstige Speicherung großer Datenmengen über lange Zeiträume hinweg. Darüber hinaus lassen sie sich physisch von Netzwerken und IT-Infrastrukturen isolieren, wodurch sie insbesondere unter Sicherheits- und Cybersicherheitsaspekten eine attraktive Speicherlösung darstellen.
Ein weiterer wesentlicher Vorteil kommt der Magnetbandtechnologie derzeit im Zuge der sogenannten Speicherkrise zugute. Die Nachfrage nach Speicherlösungen, insbesondere im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und Rechenzentren, steigt rasant und zeigt trotz wirtschaftlicher Unsicherheiten hinsichtlich der langfristigen Tragfähigkeit des aktuellen Wachstums bislang keine Anzeichen einer Abschwächung.
Da die Produktionskapazitäten der Hersteller digitaler Speicherkomponenten bereits für mehrere Jahre im Voraus ausgelastet sind, eröffnen sich für Anbieter alternativer Speichertechnologien neue Marktchancen. Hersteller anderer Speichermedien versuchen daher, von der angespannten Versorgungslage zu profitieren und zusätzliche Marktanteile zu gewinnen.
Archivierung, Daten und künstliche Intelligenz
Wie bereits vielfach diskutiert, ist künstliche Intelligenz in hohem Maße datengetrieben. Dies gilt sowohl für die Trainingsdatensätze, auf deren Grundlage KI Modelle entwickelt und trainiert werden, als auch für unternehmensinterne Datenbestände, die KI Anwendungen zur Unterstützung spezifischer Geschäftsprozesse und unternehmensindividueller Aufgaben nutzen können. Der praktische Nutzen entsprechender KI Werkzeuge hängt somit maßgeblich von Umfang, Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab, die einem Unternehmen zur Verfügung stehen.
Damit rückt auch die Bedeutung der Datenarchivierung stärker in den Fokus. Die langfristige Aufbewahrung von Daten ist im Kern eine Archivierungsaufgabe, die sowohl unter wirtschaftlichen als auch unter organisatorischen und technologischen Gesichtspunkten betrachtet werden muss. Archive sind darauf ausgelegt, große Datenvolumina kosteneffizient und über lange Zeiträume hinweg vorzuhalten und stellen damit häufig eine wirtschaftlichere Alternative zu anderen Speicherformen dar.
Neben den reinen Speicherkosten spielen dabei auch die Auffindbarkeit, Kategorisierung und strukturierte Aufbereitung der archivierten Informationen eine entscheidende Rolle. Denn unstrukturierte Datenbestände bieten KI Systemen und anderen datenverarbeitenden Anwendungen nur einen begrenzten Mehrwert, solange die enthaltenen Informationen nicht effizient erschlossen, klassifiziert und verarbeitet werden können.
Die globale Speicherknappheit dürfte uns angesichts des anhaltenden KI Booms auch in absehbarer Zukunft begleiten. Gleichzeitig entstehen dadurch neue Geschäftsmöglichkeiten für Unternehmen, die nicht unmittelbar im Zentrum des KI Marktes stehen, sondern ergänzende Technologien, Infrastrukturen und Dienstleistungen bereitstellen. Dazu zählen insbesondere Anbieter von Archivierungs und Speicherlösungen, die von den steigenden Anforderungen an die langfristige und wirtschaftliche Speicherung stetig wachsender Datenmengen profitieren können.
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by Matúš Koronthály
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