Die zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in unternehmerische Prozesse erfordert eine leistungsfähige und zugleich widerstandsfähige IT-Infrastruktur. Während Grafikprozessoren (GPUs) als zentrales Element für Training und Inferenz komplexer KI-Modelle etabliert sind, rücken zwei bislang häufig vernachlässigte Aspekte in den Vordergrund: die Durchsatzoptimierung externer Speichersysteme und die Cyber-Resilienz von KI-Plattformen. Moderne KI-Workloads stellen enorme Anforderungen an die Datenübertragung, was die Entwicklung skalierbarer, latenzarmer Speicherarchitekturen erforderlich macht. Insbesondere gewinnt objektbasierter Speicher an Bedeutung – nicht nur im Cloud-Umfeld, sondern zunehmend auch in GPU-nahen On-Premises-Implementierungen. Gleichzeitig steigen die sicherheitsrelevanten Risiken durch technologische Fortschritte wie GPU-Direct, insbesondere in virtualisierten Multi-Tenant-Umgebungen. Es bedarf daher eines integrativen Sicherheitsansatzes, der fein granulierte Zugriffskontrollen, durchgängige Datenverschlüsselung sowie softwaredefinierte Speicherlösungen mit integrierten Abwehrmechanismen umfasst. Der nachfolgende Beitrag argumentiert, dass nur eine Infrastruktur, die Hochleistung und Sicherheit gleichermaßen priorisiert, das volle transformative Potenzial von KI sicher und nachhaltig erschließen kann.