Der weltweite KI-Boom führt zu ungewöhnlichen Maßnahmen bei Google. Der Konzern zerlegt inzwischen ausgemusterte Server, entnimmt noch verwendbare DDR4-Speichermodule und setzt diese mithilfe speziell entwickelter Adapter erneut in seiner aktuellen Server-Infrastruktur ein. Hintergrund ist die extrem angespannte Versorgung mit Arbeitsspeicher. Google spricht inzwischen davon, dass sich der zentrale Flaschenhals bei KI-Systemen zunehmend von der reinen Rechenleistung hin zum verfügbaren Speicher verschiebt.
Die Aussagen stammen von Nikhil Cherian, Senior Director für Supply Chain Infrastructure bei Google Cloud. Auf der SEMICON Taiwan 2026 erklärte er, dass Google inzwischen ungewöhnlich weit gehen müsse, um ausreichend Speicher für seine wachsende KI-Infrastruktur bereitzustellen. Selbst das Wiederverwenden älterer DDR4-Module reiche demnach noch nicht aus.
Google baut alte Server auseinander
Statt sämtliche Komponenten aus ausgemusterten Systemen auszurangieren, baut Google nach Angaben Cherians eine interne Kreislaufversorgung auf.
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Noch funktionsfähige Teile werden aus den alten Servern entfernt und wiederverwendet. Besonders interessant ist dabei DDR4-Arbeitsspeicher, der eigentlich einer vorherigen Servergeneration zuzuordnen ist.
Google soll spezielle Hardwareadapter entwickelt haben, mit denen ältere Speicherlösungen in neuere Serversysteme integriert werden können. Dadurch lässt sich vorhandene Hardware weiterverwenden, obwohl die aktuellen Plattformen normalerweise auf neuere Speichertechnologien ausgelegt sind.
Für einen der größten Cloud-Anbieter der Welt ist dieser Aufwand bemerkenswert. Normalerweise werden Server nach einigen Jahren ausgetauscht, während einzelne Komponenten technisch noch deutlich länger funktionieren können.
Google verfolgt diese Strategie grundsätzlich bereits seit Jahren. Nach eigenen Angaben wurden allein 2024 rund 8,8 Millionen Komponenten aus ausgemusterter Rechenzentrumshardware zurückgewonnen und entweder erneut eingesetzt oder weiterverkauft. Darunter befanden sich mehr als drei Millionen Festplatten.
Neu ist vor allem, wie wichtig diese Wiederverwendung inzwischen für die Versorgung der KI-Systeme wird.
Arbeitsspeicher wird für KI immer teurer
Der Grund liegt in den enormen Speicheranforderungen moderner KI-Modelle.
Cherian zufolge hat sich die Situation inzwischen grundlegend verändert. Während bei großen KI-Systemen lange vor allem die verfügbare Rechenleistung der GPUs und Beschleuniger als Problem galt, wird zunehmend der Speicher zum begrenzenden Faktor.
Moderne Anwendungen müssen immer größere Datenmengen gleichzeitig verfügbar halten. Lange Kontextfenster, sogenannte Mixture-of-Experts-Modelle und KI-Agenten treiben den Speicherbedarf zusätzlich nach oben.
Nach Angaben von Google kann Hochleistungsspeicher inzwischen mehr als 75 Prozent der Hardwarekosten eines KI-Servers ausmachen.
Für Cloud-Anbieter entsteht dadurch ein doppeltes Problem.
Teure KI-Prozessoren können ihre Leistung nicht vollständig ausspielen, wenn sie auf Daten aus dem Speicher warten müssen. Gleichzeitig wird es zunehmend schwieriger und kostspieliger, überhaupt genügend Speicherkomponenten zu beschaffen.
Selbst alter DDR4 Speicher wird wieder interessant
Ausgerechnet DDR4 erlebt dadurch eine ungewöhnliche zweite Karriere.
Die Technologie ist längst nicht mehr die modernste Generation für neue Server. Trotzdem besitzt funktionsfähiger DDR4-Speicher weiterhin einen erheblichen praktischen Wert, wenn er für bestimmte Aufgaben über zusätzliche Hardware angebunden werden kann.
Das Problem ist inzwischen nicht ausschließlich DDR5 oder der für KI-Beschleuniger besonders wichtige HBM-Speicher.
Auch bei älteren DRAM-Produkten bleibt das Angebot knapp. TrendForce geht davon aus, dass große Speicherhersteller einen wachsenden Teil ihrer Kapazitäten auf lukrative Server- und KI-Produkte konzentrieren. Dadurch wird gleichzeitig die Versorgung mit klassischen Speicherchips eingeschränkt.
Für das dritte Quartal 2026 erwartet TrendForce bei konventionellem DRAM weiterhin steigende Vertragspreise. Die Marktforscher prognostizierten zuletzt einen Anstieg von 13 bis 18 Prozent gegenüber dem vorherigen Quartal.
Bei bestimmten DDR4-Produkten sind die Auswirkungen bereits deutlich sichtbar. Der durchschnittliche Vertragspreis für verbreiteten DDR4-Speicher erreichte im August einen neuen Höchststand.
Google ist mit der Idee nicht allein
Auch andere große Technologieunternehmen versuchen deshalb, ältere Speichergenerationen länger zu nutzen.
Meta stellte bereits eine eigene Lösung vor, bei der DDR4-Module aus ausgemusterten Servern über eine speziell entwickelte CXL-Technik mit neuen Serverplattformen verbunden werden.
Das Unternehmen bezeichnet seine Lösung als Vistara. Bei bestimmten KI-Inferenzaufgaben soll das System dazu beitragen, die benötigte Anzahl an Servern um bis zu 25 Prozent zu reduzieren.
Dass inzwischen mehrere Hyperscaler vergleichbare Wege verfolgen, zeigt, wie wertvoll Arbeitsspeicher im derzeitigen KI-Ausbau geworden ist.
Es geht dabei nicht nur darum, ein paar ältere Komponenten aus Nachhaltigkeitsgründen länger zu verwenden. Speicher entwickelt sich zunehmend zu einem strategisch wichtigen und teuren Bestandteil der gesamten KI-Infrastruktur.
Der KI Boom beeinflusst den gesamten Speichermarkt
Für normale PC- und Konsolenspieler bedeutet Googles DDR4-Recycling natürlich nicht, dass plötzlich alter Server-RAM in einer PlayStation landet.
Die PS5 verwendet beispielsweise GDDR6-Speicher und damit eine andere Speicherklasse als die hier genannten DDR4-Module.
Trotzdem ist die Entwicklung für den gesamten Technikmarkt relevant. Speicherhersteller verfügen nur über begrenzte Produktionskapazitäten und investieren derzeit besonders stark in Produkte für Server und KI-Rechenzentren. TrendForce sieht darin bereits einen Grund dafür, dass die Versorgung in anderen DRAM-Bereichen angespannt bleibt.
Die Nachfrage dürfte zudem nicht kurzfristig verschwinden.
TrendForce erwartet, dass die weltweit größten Cloud-Anbieter ihre Investitionen in KI-Infrastruktur 2026 massiv steigern. Google, Amazon, Meta, Microsoft, Oracle und weitere große Unternehmen sollen zusammen Investitionsausgaben von mehr als 886 Milliarden US-Dollar erreichen.
Je größer diese Rechenzentren werden, desto mehr Speicher wird benötigt.
Google versucht deshalb gleichzeitig, seine Software effizienter zu machen, Speicherverbrauch zu reduzieren und neue Hardware zu entwickeln. Trotzdem bezeichnet Cherian die Versorgungslage weiterhin als unzureichend und fordert Speicherhersteller dazu auf, ihre Kapazitäten schneller auszubauen.
Dass ein Konzern dieser Größenordnung mittlerweile alte Server zurückholt und DDR4-Module für neue KI-Infrastruktur wiederverwendet, ist deshalb vor allem ein deutliches Zeichen dafür, wie angespannt der globale Speichermarkt inzwischen geworden ist.
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