Jeder befragte IT-Verantwortliche erwartet steigende KI-Workloads. Nicht die meisten. Nicht 95%. Ausnahmslos jeder. Das ist das zentrale Ergebnis des Cockroach Labs State of AI Infrastructure 2026 Reports, einer Wakefield Research Befragung von 1.125 Cloud-Architekten, Ingenieuren und IT-Führungskräften in Nordamerika, EMEA und Asien-Pazifik. Die eigentlich beunruhigende Zahl folgt direkt dahinter: 83% dieser Führungskräfte rechnen damit, dass ihre Dateninfrastruktur ohne massive Upgrades innerhalb von 24 Monaten versagt. Ein Drittel erwartet den Ausfall innerhalb von 11 Monaten.
Das ist kein Szenario auf dem Whiteboard. Der Bruchpunkt ist ein Kalenderereignis, und die meisten Unternehmen starren darauf mit einer Infrastruktur, die für eine Welt gebaut wurde, in der Menschen Suchanfragen eintippen, nicht Maschinen tausende API-Calls pro Sekunde abfeuern.
Was 1.125 IT-Führungskräfte tatsächlich berichten
Die Cockroach Labs/Wakefield Research Studie wurde zwischen dem 5. und 16. Dezember 2025 durchgeführt und ist eine der umfassendsten Momentaufnahmen der Enterprise-KI-Infrastrukturbereitschaft. Die Ergebnisse sind über Regionen und Unternehmensgrößen hinweg konsistent, was sie schwer als Einzelphänomen abtun lässt.
Einmütiges Wachstum, ohne Ausnahme
100% der Befragten erwarten steigende KI-Workloads. Über 60% prognostizieren ein Wachstum von 20% oder mehr im nächsten Jahr. Diese Einmütigkeit ist in Enterprise-Befragungen selten. Normalerweise finden sich mindestens 10-15% Gegenstimmen bei jedem Trend. Beim KI-Workload-Wachstum gibt es null Abweichler.
Der Grund: KI-Agenten. Anders als ein Chatbot, der auf eine menschliche Eingabe wartet, arbeiten Agenten autonom und ununterbrochen. Cockroach Labs CEO Spencer Kimball erklärte gegenüber SiliconANGLE: “Wenn ein Python-Skript auf Ihre API zugreift, reden wir nicht von einer Aktion alle zwei Sekunden; wir reden von 5.000 Aktionen in einer Sekunde.” Traditionelle Enterprise-Systeme wurden für menschliche Interaktionsmuster entworfen: Sessions, die beginnen, pausieren und enden. Agenten pausieren nie.
Der 24-Monats-Countdown
83% der Befragten sagen, ihre Infrastruktur wird ohne signifikante Upgrades innerhalb von zwei Jahren versagen. Das ist keine Vorhersage über einen zukünftigen Technologiewandel. Es ist eine Aussage über aktuelle Systeme mit aktuellen Workloads. Die Kluft zwischen dem, was KI verlangt, und dem, was die Infrastruktur liefert, ist bereits messbar.
34% setzen den Zeitrahmen bei 11 Monaten oder weniger an. Das sind keine Schwarzmaler. Das sind die Teams, die bereits Produktions-Agenten betreiben und dabei zusehen, wie ihre Datenbank-Verbindungspools erschöpft werden, die Netzwerklatenz ansteigt und die Cloud-Rechnungen sich quartalsweise verdoppeln.
63% der Befragten sagen, dass ihre Führungsteams unterschätzen, wie schnell die KI-Anforderungen die bestehende Infrastruktur überfordern werden. Die Geschäftsleitung sieht KI als Software-Investition. Die Infrastrukturteams sehen es als Physikproblem: Rechenleistung, Bandbreite, Speicher und Strom sind endlich, und KI-Agenten verbrauchen alle vier ohne Pause.
Was eine Stunde Ausfall kostet
98% der Befragten berichten, dass eine Stunde KI-bedingter Ausfallzeit mindestens 10.000 Dollar kostet. Knapp zwei Drittel schätzen die Verluste auf über 100.000 Dollar pro Stunde. Diese Zahl umfasst direkte Umsatzausfälle, SLA-Strafen, Produktivitätsverluste und den Kaskadeneffekt, wenn automatisierte Workflows offline gehen.
Wenn ein menschengetriebener Prozess ausfällt, greifen Mitarbeiter auf manuelle Alternativen zurück. Wenn ein KI-Agenten-Prozess ausfällt, gibt es keinen Fallback. Die 200 Aufgaben, die der Agent pro Stunde bearbeitet hat, stoppen einfach. Der Broadcom State of Network Operations Report 2026 formuliert es direkt: Maschinen erzeugen 100-mal mehr Anfragen als Menschen, ohne jede Pause. Ein einzelnes KI-Feature-Deployment kann Millionen zusätzlicher Anfragen pro Stunde auslösen.
Wo Systeme unter KI-Agenten-Last zuerst brechen
Die Bruchstellen verteilen sich nicht gleichmäßig. Die Studie identifiziert eine klare Hierarchie des Versagens.
Datenbanken trifft es zuerst
30% der Befragten identifizieren die Datenbankschicht als ersten oder zweiten Ausfallpunkt in KI-Überlastszenarien. 36% verweisen auf Cloud-Infrastruktur allgemein. Das Datenbankergebnis ist besonders relevant, weil der Ausfall oft unsichtbar bleibt, bis er katastrophal wird.
KI-Agenten erzeugen nicht die Art von Last, die traditionelle Monitoring-Tools erkennen. Ein Traffic-Spike durch einen Produkt-Launch sieht wie eine scharfe Spitze im Dashboard aus. KI-Agenten-Last sieht wie ein permanent erhöhtes Plateau aus. Cockroach Labs beschreibt es in ihrem Blogbeitrag zu den Ergebnissen: “KI bricht Systeme nicht durch dramatische Spitzen. Sie bricht sie, indem sie nie aufhört.”
Der spezifische Ausfallmodus ist Koordinationsoverhead. Wenn mehrere Agenten gleichzeitig eine Datenbank über Regionen hinweg abfragen, verbraucht das System zunehmend Ressourcen für Retries, Contention-Auflösung, partielle Fehlerbehandlung und regionsübergreifende Koordination. Diese Kosten tauchen nicht auf Cloud-Rechnungen auf. Sie zeigen sich als schleichend sinkende Antwortzeiten, bis eine Schwelle überschritten wird und kaskadierende Ausfälle beginnen.
Netzwerke wurden nicht für Maschinen gebaut
Nur 49% der Organisationen sagen, dass ihre Netzwerke die Bandbreiten- und Latenzanforderungen von KI-Workloads unterstützen können, laut dem Broadcom Report. Das Problem ist architektonischer Natur. Enterprise-Netzwerke wurden für stoßweisen menschlichen Traffic dimensioniert: hoch um 10 Uhr wenn alle sich einloggen, niedrig um 3 Uhr nachts wenn niemand arbeitet.
KI-Agenten arbeiten um 3 Uhr nachts. Sie arbeiten um 10 Uhr morgens. Sie arbeiten in der Mittagspause. Das Traffic-Muster ist flach und unerbittlich. Netzwerke, die für menschliche Spitzennutzung dimensioniert wurden, sind für anhaltende KI-Nutzung tatsächlich unterdimensioniert.
Für europäische Unternehmen kommt ein weiterer Faktor hinzu: Die DSGVO erfordert, dass personenbezogene Daten innerhalb der EU verarbeitet werden. Wenn KI-Agenten Daten zwischen Regionen bewegen müssen, um Latenzanforderungen zu erfüllen, kollidiert die technische Notwendigkeit mit regulatorischen Grenzen. Unternehmen in der DACH-Region stehen vor der Wahl zwischen Compliance und Performance, solange die lokale Infrastruktur nicht mit dem Bedarf Schritt hält.
Strom als limitierender Faktor
US-Rechenzentren werden bis Ende 2026 voraussichtlich 22% mehr Netzstrom benötigen als ein Jahr zuvor. In vielen Regionen ist nicht das Budget der Engpass, sondern die Stromverfügbarkeit. Ein Unternehmen kann eine 50-Millionen-Dollar-Infrastrukturerweiterung genehmigen und trotzdem 18 Monate auf die Stromversorgung durch den Energieversorger warten.
In Deutschland verschärft sich dieses Problem durch die Energiewende. Die Deutsche Telekom und andere DACH-Rechenzentrumsbetreiber investieren massiv in neue Standorte, aber Genehmigungsverfahren für Netzanschlüsse und Umweltverträglichkeitsprüfungen dauern oft länger als die technische Bauphase.
77% der Befragten erwarten, dass KI jährlich mindestens 10% aller Serviceunterbrechungen verursacht. Die Ausfälle werden keine Software-Bugs sein. Es werden physische Grenzen sein: unzureichender Strom, ungenügende Kühlung, erschöpfte Netzwerkkapazität.
CIOs kennen das Problem. Die meisten handeln nicht schnell genug.
Die Daten zeichnen ein Bild informierter Lähmung. CIOs verstehen die Entwicklung. Sie bewegen sich nicht schnell genug, um das Ergebnis zu ändern.
Die Budget-Kluft
85% der Unternehmen investieren mindestens 10% ihres IT-Budgets in KI-Initiativen. 24% stellen über 25% bereit. Aber 99,6% sagen, sie müssen Investitionen in KI-Skalierbarkeit und Datenbankperformance priorisieren, was bedeutet, dass die aktuellen Ausgaben unzureichend sind.
Die Dataiku/Harris Poll Befragung von 600 CIOs erhöht den Druck von oben: 71% sagen, dass KI-Budgets gekürzt oder eingefroren werden, wenn die Ziele bis Mitte 2026 nicht erreicht werden. CIOs stecken zwischen der Notwendigkeit höherer Infrastrukturinvestitionen und drohenden Budgetkürzungen, wenn aktuelle KI-Projekte keinen Return zeigen. Diese Zwickmühle erklärt, warum 74% der CIOs sagen, ihre Position sei gefährdet, wenn es innerhalb von zwei Jahren keine messbaren KI-Geschäftserfolge gibt.
Für CIOs in der DACH-Region kommt der EU AI Act als zusätzlicher Kostentreiber hinzu. Bis August 2026 müssen KI-Systeme mit hohem Risiko vollständige Datenlinienverfolgungs-, Human-in-the-Loop- und Risikoklassifizierungsanforderungen erfüllen. Compliance-Infrastruktur konkurriert mit Skalierungsinfrastruktur um dasselbe Budget.
Schatten-KI verschärft das Problem
82% der Unternehmen berichten, dass Mitarbeiter KI-Agenten und -Apps schneller erstellen als die IT sie steuern kann. 54% haben nicht autorisierte “Schatten-KI” entdeckt, die bereits intern operiert. Jeder ungesteuerte Agent belastet die Infrastruktur, für die niemand budgetiert hat. Nur 25% der Organisationen haben volle Echtzeit-Sichtbarkeit in die KI-Agenten, die in ihren kritischen Betriebsabläufen eingebettet sind, obwohl 87% Agenten im Produktivbetrieb haben.
Das Infrastrukturteam kann nicht skalieren, was es nicht sehen kann. Schatten-KI verwandelt das Infrastrukturproblem von einer Planungsherausforderung in eine Entdeckungsherausforderung.
Was vorausschauende IT-Verantwortliche anders machen
Nicht jedes Unternehmen schlafwandelt in den Ausfall. Drei Ansätze trennen die Organisationen, die sich anpassen, von denen, die abwarten.
Distributed-First-Architektur
Etwa die Hälfte der Befragten setzt auf hybride oder dynamische Skalierungsstrategien. 26% konzentrieren sich auf horizontale Skalierung (mehr Knoten hinzufügen) statt vertikaler Skalierung (größere Maschinen). Die Logik: KI-Agenten-Workloads sind von Natur aus verteilt. Agenten operieren gleichzeitig über Regionen, Zeitzonen und Cloud-Anbieter. Infrastruktur, die Kapazität durch Hinzufügen von Knoten erweitern kann statt durch Austausch bestehender Hardware gegen größere, passt zur Form des Problems.
Für DACH-Unternehmen bieten verteilte Datenbanken einen zusätzlichen Vorteil: Daten können in EU-Regionen gehalten werden, während die Skalierbarkeit über Knoten innerhalb dieser Regionen gewährleistet wird. Das löst den Konflikt zwischen DSGVO-Konformität und KI-Performance zumindest teilweise.
Das Drei-Stufen-Hybridmodell
Deloittes Tech Trends 2026 empfiehlt die Aufteilung von KI-Workloads auf drei Stufen: Public Cloud für variables Training und Burst-Kapazität, private Infrastruktur für hochvolumige Inferenz zu planbaren Kosten, und Edge Computing für zeitkritische Entscheidungen mit minimaler Latenz.
Deloitte berichtet, dass Organisationen Alternativen evaluieren sollten, wenn Cloud-Kosten 60-70% der äquivalenten On-Premises-Hardwareanschaffungskosten erreichen. Da Inferenz mittlerweile zwei Drittel aller KI-Compute-Kosten ausmacht, haben viele Unternehmen diese Schwelle bereits überschritten. Die Gartner-Prognose von 2,52 Billionen Dollar weltweiter KI-Ausgaben für 2026 weist Infrastruktur als größte Einzelkategorie mit 1,37 Billionen Dollar aus.
Observability vor Optimierung
Man kann nicht reparieren, was man nicht messen kann. Die CIOs, die voraus sind, haben in KI-spezifische Observability investiert, bevor sie die Infrastruktur zu optimieren versuchen. Das bedeutet: semantische Telemetrie (maschinenlesbares Logging, damit Agenten sich selbst diagnostizieren können), zustandsloses API-Design für sich selbst korrigierende Workflows, und Metadaten-Schichten mit Knowledge Graphs für kontextreiches Monitoring.
Die Cockroach Labs Studie fand heraus, dass die tatsächliche Belastung durch KI-Workloads sich als Koordinationsoverhead manifestiert: Retries, Contention, partielle Ausfälle und Recovery-Anforderungen, die auf Standard-Cloud-Dashboards nicht erscheinen, aber die Performance verschlechtern, bis kaskadierende Ausfälle beginnen. Herkömmliche APM-Tools übersehen dies vollständig, weil sie für die Überwachung von Request/Response-Mustern gebaut wurden, nicht für anhaltende parallele Last durch autonome Software.
Häufig gestellte Fragen
Wie viele CIOs erwarten einen KI-Infrastrukturausfall?
Laut der Cockroach Labs/Wakefield Research Studie mit 1.125 IT-Führungskräften erwarten 83% ein Versagen ihrer Dateninfrastruktur ohne größere Upgrades innerhalb von 24 Monaten. 34% rechnen mit einem Ausfall innerhalb von 11 Monaten. 100% der Befragten erwarten wachsende KI-Workloads im kommenden Jahr.
Was kostet eine Stunde KI-Infrastruktur-Ausfallzeit?
98% der Befragten berichten, dass eine Stunde KI-bedingter Ausfallzeit mindestens 10.000 Dollar kostet. Knapp zwei Drittel schätzen die Verluste auf über 100.000 Dollar pro Stunde, einschließlich direkter Umsatzausfälle, SLA-Strafen und kaskadierender Workflow-Ausfälle.
Wo versagt Enterprise-KI-Infrastruktur zuerst?
36% der Befragten identifizieren Cloud-Infrastruktur als ersten Ausfallpunkt bei KI-Überlastung, 30% nennen die Datenbankschicht als zweithäufigsten Ausfallpunkt. KI-Agenten erzeugen anhaltende, kontinuierliche Last statt temporärer Spitzen, was Datenbank-Verbindungspools erschöpft und Netzwerke überfordert, die für stoßweisen menschlichen Traffic ausgelegt sind.
Warum belasten KI-Agenten die Infrastruktur stärker als herkömmliche Software?
KI-Agenten arbeiten autonom und ununterbrochen und erzeugen 100-mal mehr Anfragen als menschliche Nutzer, ohne jede Pause. Ein einzelnes KI-Feature-Deployment kann Millionen zusätzlicher Anfragen pro Stunde auslösen. Anders als menschliche Nutzer, die pausieren, sich abmelden und schlafen, laufen Agenten rund um die Uhr über alle Zeitzonen und erzeugen eine permanent erhöhte Last.
Was bedeutet der EU AI Act für die KI-Infrastruktur in der DACH-Region?
Der EU AI Act verlangt bis August 2026 vollständige Datenlinienverfolgungs-, Human-in-the-Loop- und Risikoklassifizierungsanforderungen für KI-Systeme mit hohem Risiko. Für DACH-Unternehmen bedeutet das zusätzliche Infrastrukturinvestitionen für Compliance-Monitoring und Audit-Trails, die mit den Investitionen für KI-Skalierung um dasselbe Budget konkurrieren.