Drittanbieter überholen eigene Rechenzentren: Enterprise-IT erreicht einen Wendepunkt

Unternehmen verlagern immer mehr IT aus ihren eigenen Rechenzentren. Erstmals liegt der Anteil der Workloads bei externen Infrastruktur- und Serviceanbietern über dem Anteil in unternehmenseigenen Rechenzentren. Der Uptime Institute Global Data Center Survey 2026 zeigt damit einen deutlichen Wandel bei der Infrastrukturstrategie – allerdings keinen Siegeszug der Public Cloud allein.

46 Prozent der Workloads laufen bei Drittanbietern

Nach den aktuellen Uptime-Daten entfallen 46 Prozent der von Unternehmen betriebenen IT-Workloads auf Drittanbieter-Infrastruktur und -Services. Dazu zählt das Institut Public Cloud, Colocation, Hosting und Software as a Service.

44 Prozent laufen dagegen in unternehmenseigenen Rechenzentren einschließlich Edge-Infrastruktur. Weitere rund zehn Prozent befinden sich in kleineren Server- und IT-Räumen. Für die konkrete Workload-Erhebung lagen 295 Antworten vor. Die Teilnehmer schätzten die Verteilung ihrer eigenen IT-Umgebungen selbst ein.

Der entscheidende Punkt ist deshalb nicht, dass plötzlich „alles in der Cloud“ läuft. Vielmehr überholt die Summe externer Betriebsmodelle erstmals die klassischen eigenen Rechenzentren.

Corporate Data Center verlieren deutlich an Anteil

Der langfristige Vergleich zeigt, wie stark sich die Infrastrukturverteilung verändert hat.

2020 befanden sich nach Angaben des Uptime Institute noch 58 Prozent der Workloads in klassischen Corporate Data Centern. 2026 sind es nur noch 38 Prozent. Gleichzeitig stieg der gemeinsame Anteil von Colocation und Public Cloud von 24 auf 31 Prozent. Hosting und SaaS machen zusammen weitere rund 15 Prozent aus.

Uptime interpretiert diese Entwicklung allerdings nicht als Ende des Unternehmensrechenzentrums. Stattdessen normalisiert sich Hybrid IT: Unternehmen verteilen Workloads zunehmend nach technischen, finanziellen, regulatorischen und betrieblichen Kriterien auf unterschiedliche Plattformen.

Die zentrale Infrastrukturfrage verschiebt sich damit von „Cloud oder eigenes Rechenzentrum?“ hin zu „Welcher Workload gehört wohin?“.

KI beschleunigt die Verlagerung

Ein zusätzlicher Treiber ist der Ausbau von KI-Infrastruktur. Training und Betrieb leistungsfähiger Modelle erfordern GPUs, hohe Rack-Dichten, leistungsfähige Kühlung und vor allem große Mengen verfügbarer elektrischer Leistung.

Nicht jedes Unternehmen kann oder will solche Infrastruktur selbst aufbauen. Cloud- und Colocation-Anbieter können Kapazitäten häufig schneller bereitstellen und die Investitionen auf eine größere Zahl von Kunden verteilen. Uptime erwartet deshalb, dass KI den Trend zu Drittanbieter-Infrastruktur weiter unterstützt.

Wie groß der Ausbau inzwischen ist, zeigen aktuelle Zahlen von JLL. In den fünf großen europäischen Rechenzentrumsmärkten Frankfurt, London, Amsterdam, Paris und Dublin – kurz FLAP-D – sind im ersten Halbjahr 2026 rund 3,8 Gigawatt Kapazität in Betrieb. Weitere 1,4 Gigawatt befinden sich bereits im Bau, etwa zwei Gigawatt sind geplant.

Dabei verändert KI auch die Standortwahl. JLL zufolge liegen neue große Greenfield-Hyperscale-Projekte zunehmend weiter außerhalb der etablierten Rechenzentrumsmetropolen. Bei Projekten dieser Kategorie steigt die durchschnittliche Entfernung zum jeweiligen Hub von 46 auf 175 Kilometer. Entscheidend sind vor allem verfügbare Stromanschlüsse und geeignete Flächen.

Strom und Fläche werden zu strategischen IT-Ressourcen

Für Unternehmen hat diese Entwicklung eine Konsequenz, die über die reine Rechenzentrumsplanung hinausgeht: Rechenleistung hängt zunehmend davon ab, wo ausreichend Energie und physische Kapazität vorhanden sind.

JLL meldet für die FLAP-D-Märkte eine Colocation-Leerstandsquote von nur 6,4 Prozent. Frankfurt ist mit 3,1 Prozent besonders knapp. Gleichzeitig sind zusammenhängende Flächen für hochverdichtete Systeme in allen großen Märkten nur begrenzt verfügbar.

Für Unternehmen, die größere GPU- oder High-Performance-Computing-Umgebungen planen, können damit Standort, Stromanschluss und frühzeitige Kapazitätsreservierung genauso wichtig werden wie die Wahl der Hardware.

Die Cloud löst das Governance-Problem nicht

Trotz der Verlagerung nach außen wollen die meisten großen Unternehmen ihre Infrastruktur nicht vollständig auslagern.

Datensicherheit ist im Uptime Survey inzwischen für 68 Prozent der Befragten ein Hindernis bei weiterer Cloud-Nutzung; 2024 waren es 60 Prozent. Regulatorische Anforderungen werden von 55 Prozent als Barriere genannt, gegenüber 44 Prozent zwei Jahre zuvor. Auch Datenhoheit und die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern spielen bei der Workload-Platzierung eine wichtige Rolle.

Gerade für europäische Unternehmen bedeutet mehr Off-Prem-Infrastruktur deshalb nicht automatisch weniger Verantwortung. Im Gegenteil: Je mehr kritische Systeme bei Cloud-, SaaS- und Colocation-Anbietern laufen, desto wichtiger werden Exit-Strategien, Datenportabilität, Vertragsgestaltung, Resilienz und die Kontrolle von Anbieterabhängigkeiten.

Auch Fachkräfte werden knapp

Hinzu kommt ein Personalproblem. 53 Prozent der befragten Rechenzentrumsbetreiber geben 2026 an, Schwierigkeiten bei der Besetzung offener Stellen mit qualifizierten Fachkräften zu haben. Im Vorjahr waren es 46 Prozent.

Besonders KI-Rechenzentren erhöhen den Bedarf an Spezialisten für höhere Leistungs- und Wärmedichten.

Auch das kann die Entscheidung für externe Infrastruktur beeinflussen. Wer große Rechenzentrumsumgebungen selbst betreibt, benötigt nicht nur Kapital und Energie, sondern dauerhaft Personal für Betrieb, Elektrotechnik, Kühlung und Infrastrukturmanagement.

Was IT-Entscheider daraus ableiten sollten

Der wichtigste Befund des Uptime Surveys ist deshalb nicht, dass die Public Cloud „gewonnen“ hat. Tatsächlich verteilt sich Enterprise-IT heute auf deutlich mehr Betriebsmodelle als noch vor einigen Jahren.

Für CIOs wird Workload Placement damit zu einer eigenen strategischen Disziplin. Anwendungen sollten nicht allein danach platziert werden, wo Compute kurzfristig am günstigsten erscheint. Entscheidend sind auch Datenklassifizierung, Compliance, Latenz, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Exit-Kosten und die Abhängigkeit von einzelnen Plattformen.

Gerade KI verschärft diese Abwägung: Leistungsfähige Infrastruktur lässt sich extern häufig schneller beziehen. Gleichzeitig können große Datenmengen, sensible Unternehmensinformationen und die zunehmende Abhängigkeit von wenigen Infrastruktur- und GPU-Anbietern gegen eine vollständige Verlagerung sprechen.

Fazit

Der klassische eigene Unternehmensserverraum verschwindet nicht – seine Rolle verändert sich aber.

Drittanbieter-Infrastruktur übernimmt inzwischen einen größeren Anteil der Enterprise-Workloads als unternehmenseigene Rechenzentren. Parallel wachsen Cloud, Colocation und spezialisierte KI-Infrastruktur massiv weiter.

Für Unternehmen ist damit weniger die Frage entscheidend, ob sie Infrastruktur auslagern. Die strategische Frage lautet zunehmend, welche Systeme sie auslagern, welche sie bewusst selbst kontrollieren – und wie sie beide Welten gemeinsam beherrschen.