Der globale Speicher- und NAND-Flash-Markt befindet sich in einem Supercycle. Was sich lange abgezeichnet hat, wird 2026 schmerzhaft Realität: Noch nie war der Allokationsdruck bei NAND und DRAM so hoch.
Die Ursache ist schnell benannt: KI, Hyperscaler, GPU-Hersteller und Cloud-Anbieter saugen die verfügbaren Kapazitäten förmlich auf. Produziert wird dort, wo Margen und Wachstumsnarrative stimmen: High-Bandwidth Memory (HBM), High-End-NAND, state-of-the-art Technologien.
Was dabei stillschweigend geopfert wird, sind nicht nur klassische Legacy-Technologien wie 2D-SLC oder MLC. Auch reife und bewährte 3D-NAND-Generationen stehen nicht mehr in dem Umfang zur Verfügung, wie industrielle und Embedded-Anwendungen sie benötigen; ältere 3D-Technologien werden zurückgefahren oder abgekündigt.
Übergangstechnologien mit breitem Einsatzspektrum unterliegen inzwischen ebenfalls strikter Allokation – obwohl sie für viele Systeme den einzigen realistischen Migrationspfad darstellen. Für 2026 gelten die verfügbaren Kapazitäten faktisch als ausverkauft: Preise steigen drastisch, und selbst Premiumzahlungen garantieren ohne vorausschauende Planung keine verlässliche Allokation mehr.
Besonders kritisch wird diese Entwicklung dort, wo sie sich selbst ad absurdum führt: Der globale Fokus liegt auf dem schnellen Aufbau von KI-Rechenzentren – mit GPU-Racks, HBM und großen NAND-basierten Storage-Systemen. Doch ein
Rechenzentrum besteht nicht nur aus Beschleunigern und Hochleistungsmemory. Es braucht eine Vielzahl infrastruktureller Basissysteme – von Netzwerk- und Management-Funktionen bis hin zu sicherheits- und verfügbarkeitskritischen Embedded-Komponenten für Boot- und Steueraufgaben. Auch sie benötigen Flash-Speicher. Und genau hier entsteht der Teufelskreis.
Während große Akteure ihre Speicher für KI-Trainingscluster langfristig sichern, gerät die Lieferkette zunehmend aus dem Gleichgewicht. Hersteller infrastruktureller Basissysteme kämpfen um jede verfügbare NAND-Zuteilung. Module können nicht gebaut, Systeme nicht ausgeliefert werden – und es entsteht das reale Risiko, dass Rechenzentren nicht wie geplant oder nur eingeschränkt in Betrieb genommen werden
können, weil vermeintlich untergeordnete Speicherbausteine fehlen. Eine Allokationslogik, die das Gesamtsystem aus dem Blick verliert, verlagert Engpässe an unerwartete und kritische Stellen.
Ein zugespitztes Zitat aus dem Netz bringt diese Dysfunktion pointiert auf den Punkt: »RAM wird viermal so teuer, weil Speicher gekauft wird, der noch gar nicht produziert
ist – für GPUs, die noch nicht existieren, für Rechenzentren, die noch nicht gebaut sind, um eine Nachfrage zu bedienen, die möglicherweise nie entstehen wird.« Kurz gesagt: Vorweggenommene Gewinne erzeugen reale Knappheit
Der Memory-Supercycle ist real – aber er ist kein Naturgesetz. Wenn Allokationsentscheidungen ausschließlich kurzfristigen Renditeerwartungen folgen, droht die strukturelle Basis der digitalen Infrastruktur Schaden zu nehmen. Was der Markt jetzt braucht, ist ein ganzheitlicher Blick: KI skaliert nur dann nachhaltig, wenn auch die vermeintlich unspektakulären Speichertechnologien verfügbar und verlässlich bleiben. Alles andere ist kein Fortschritt, sondern ein systemischer Blindflug.