Kommentar von Johannes Landherr, CHG-MERIDIAN Wie KI die Regeln der IT-Finanzierung verändert

Gartner prognostiziert für 2026 weltweite IT-Ausgaben von 6,31 Billionen US-Dollar. Der zentrale Kostentreiber sind KI-Projekte: Sie erhöhen den Bedarf an Rechenzentren, Speicher und leistungsfähigen Geräten – und verteuern damit die IT spürbar. Viele Unternehmen geraten dadurch unter Investitionsdruck, obwohl sich ihr künftiger IT-Bedarf noch nicht eindeutig abzeichnet. Nutzungsmodelle schaffen Spielraum, um Budgets zu entlasten und KI-Investitionen besser zu steuern.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich vom reinen Hype- zum Infrastrukturthema. Unternehmen investieren nicht mehr nur in Anwendungen, sondern auch in Enterprise-KI – und damit in Rechenzentren, Speicher, Netze und leistungsfähige Endgeräte. Gartner erwartet für 2026 weltweit IT-Ausgaben von 6,31 Billionen US-Dollar – ein Plus von 13,5 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Besonders dynamisch wachsen die KI-Ausgaben: Sie sollen auf 2,59 Billionen US-Dollar steigen, 47 Prozent mehr als 2025.

Für Unternehmen entsteht daraus ein Spannungsfeld. Der Druck, KI-Fähigkeiten aufzubauen und die eigene IT zu modernisieren, ist hoch. Gleichzeitig verändern sich Leistungsanforderungen, Gerätestandards und Kapazitätsbedarfe schnell – während sich der wirtschaftliche Nutzen einzelner KI-Investitionen oft erst mit der Anwendung konkretisiert. Technologie muss daher nicht nur verfügbar sein, sondern sich auch flexibel finanzieren, anpassen und über ihren gesamten Lebenszyklus steuern lassen.

Starre Kaufmodelle geraten unter KI-Bedingungen an Grenzen

Kaufmodelle haben die IT-Beschaffung lange geprägt. Nutzungsmodelle bieten jedoch sowohl in stabilen als auch volatilen Märkten Vorteile, etwa bei Liquidität, Lifecycle-Management und Planbarkeit. Unter den Bedingungen des KI-Schubs gewinnen diese Vorteile zusätzlich an Gewicht. Wer heute größere IT-Volumina klassisch einkauft, bindet Kapital zu einem Zeitpunkt, an dem sich Leistungsanforderungen, Nutzungsprofile und Austauschzyklen schneller verändern als noch vor wenigen Jahren.

Das gilt nicht nur für Server, Storage oder spezialisierte Infrastruktur. Auch im Endgerätebereich wächst der Druck. Deloitte erwartet für 2026 Herausforderungen bei Personal Computing Devices und Smartphones, weil steigende Speicherpreise die Märkte treffen. Gleichzeitig verändert KI den Leistungsbedarf: Geräte müssen mehr Leistung lokal verarbeiten, zusätzliche Speicherressourcen bereitstellen und in neue Daten- und Security-Architekturen passen.

Kaufmodelle setzen in einem solchen Umfeld auf Vorhersagbarkeit. Genau die nimmt im KI-Zeitalter ab. Aus einer Investitionsentscheidung wird damit schnell eine Wette auf künftige Nutzungsszenarien.

Nutzungsmodelle verschieben den Fokus von Besitz auf Steuerbarkeit

Vor diesem Hintergrund gewinnen Leasing, Miete und Device-as-a-Service (DaaS) an strategischer Relevanz. Gerade in einem durch KI volatiler werdenden Markt helfen sie Unternehmen, Kapazitäten, Gerätestandards und Austauschzyklen flexibler zu steuern.

Der entscheidende Punkt liegt dabei nicht nur in der Finanzierung, sondern darin, wie Unternehmen ihre IT-Ausstattung steuern und weiterentwickeln. Nutzungsmodelle schaffen Planbarkeit, ohne Unternehmen frühzeitig auf eine über Jahre unveränderte Gerätestruktur festzulegen. Sie schonen Liquidität in einer Phase, in der KI gleichzeitig in Software, Daten, Security und Infrastruktur investitionswirksam wird. Und sie helfen, Technologie schneller an neue Anforderungen anzupassen, statt auf dem Bestand von gestern sitzenzubleiben. Gerade im Kontext von KI ist das ein relevanter Unterschied: Wer flexibel modernisieren kann, reagiert schneller auf neue Workloads, veränderte Nutzerprofile und steigende Leistungsanforderungen.

Im KI-Zeitalter zählt nicht nur der Gerätepreis

Ein weiterer Aspekt betrifft den Lebenszyklus der IT-Ausstattung. Je stärker Unternehmen ihre IT-Landschaft auf KI ausrichten, desto wichtiger werden Rollout, Support, Austausch, Rücknahme, zertifizierte Datenlöschung und Wiedervermarktung. Der operative Aufwand steigt, auch weil Bestände heterogener werden und Zyklen sich verkürzen können.

Damit verschiebt sich die Perspektive vom Anschaffungspreis zur Total Cost of Ownership. Wer nur den Kaufpreis betrachtet, unterschätzt die Folgekosten eines Modells, das auf Besitz statt auf Nutzung setzt. Gerade in einem Markt, der von KI-getriebenem Preis- und Innovationsdruck geprägt ist, wird deshalb wichtiger, wie effizient Technologie über ihren gesamten Lebenszyklus gemanagt wird. Nutzungsmodelle setzen genau dort an: Sie bündeln Prozesse, standardisieren Leistungen und machen Aufwände kalkulierbarer.

KI-Projekte brauchen Freiraum

Für IT-Abteilungen kommt hinzu, dass viele Teams derzeit parallel mehrere Baustellen bearbeiten: KI-Einführung, Cybersecurity, Datenmanagement, Compliance, Modernisierung der Arbeitsplatz-IT und zunehmender Kostendruck. In dieser Lage wird operative Entlastung zum strategischen Thema. Jede Ressource, die in Logistik, Gerätemanagement oder -austausch gebunden bleibt, fehlt an anderer Stelle, etwa bei der Integration neuer KI-Anwendungen oder beim Aufbau belastbarer Datenprozesse.

Nutzungsmodelle können diesen Druck nicht vollständig auflösen. Sie können ihn aber deutlich reduzieren, wenn Beschaffung, Austausch und Asset-Management stärker standardisiert und servicebasiert organisiert werden. Das macht sie gerade im KI-Kontext attraktiv. Denn je mehr Unternehmen unter Zugzwang stehen, neue Technologien schneller produktiv zu machen, desto weniger können sie es sich leisten, im Tagesgeschäft Kapital und Kapazität unnötig zu binden.

Der KI-Schub macht Flexibilität zum wirtschaftlichen Faktor

Die Debatte über KI wird häufig als Frage neuer Anwendungen geführt. Das greift zu kurz. Der aktuelle Schub verändert nicht nur Softwarestrategien, sondern auch die ökonomischen Bedingungen, unter denen Unternehmen IT planen, finanzieren und betreiben. Steigende Infrastrukturinvestitionen rund um Enterprise AI, Preisdruck bei Komponenten, neue Leistungsanforderungen und unsichere ROI-Pfade führen zu einer einfachen Konsequenz: Planbarkeit wird schwieriger, Anpassungsfähigkeit wertvoller.

Genau deshalb dürften Nutzungsmodelle in den kommenden Jahren an Bedeutung gewinnen. Nicht als modische Alternative zum Kauf, sondern als Antwort auf einen Markt, in dem Besitz allein keine Stabilität mehr garantiert. Im KI-Zeitalter verschiebt sich die relevante Frage von „Was gehört dem Unternehmen?“ zu „Wie schnell und wie wirtschaftlich lässt sich Technologie an veränderte Anforderungen anpassen?“ Wer darauf eine belastbare Antwort sucht, landet zwangsläufig bei Modellen, die nicht auf maximale Bindung zielen, sondern auf maximale Steuerbarkeit.

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