Künstliche Intelligenz (KI) verändert Branchen und Unternehmen mit beispielloser Geschwindigkeit. Doch die Innovationen, die diese Entwicklung vorantreiben, entstehen nicht isoliert. Um von isolierten Konzeptversuchen zu einer groß angelegten Implementierung im gesamten Unternehmen zu gelangen, benötigen Unternehmen eine robuste, vernetzte digitale Grundlage.

Diese Grundlage reicht weit über reine Rechenleistung hinaus. Sie umfasst eine sichere, skalierbare IT-Architektur, Zugang zu schnellen, flexiblen Daten über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg und intelligente Vernetzung, die alles miteinander verbindet.

Wo auch immer Sie sich im Prozess der KI-Implementierung befinden, in diesem Blog erfahren Sie, wie die richtige digitale Infrastruktur es Ihnen ermöglicht, das volle Potenzial Ihrer Initiativen auszuschöpfen.

Legacy IT-Infrastruktur: der versteckte Engpass

Konzentrieren wir uns zunächst auf eine der größten Hürden für die KI-Bereitstellung.

Da die Einführung von KI rasant voranschreitet, stoßen viele Unternehmen auf eine unerwartete Limitierung: ihre Legacy-IT-Plattformen. Obwohl KI enormes Potenzial verspricht, hängt der Erfolg letztlich von dem Fundament ab, auf dem sie aufbaut.

KI-Workloads erfordern mehr als Rechenleistung. Sie benötigen eine nahtlose Vernetzung zwischen Datenquellen, Rechenressourcen und Drittanbieter-Diensten. Ohne diese Integration können selbst die vielversprechendsten Initiativen ins Stocken geraten.

Die Einführung von KI in Unternehmen bedeutet, dass Sie eine komplexe, mehrschichtige Infrastruktur bewältigen müssen: High-Performance Computing (HPC), robusten Speicher, ultraschnelle Netzwerke und fortschrittliches Datenmanagement. Diese Systeme müssen hohe Bandbreite, niedrige Latenzzeiten und enorme Speicherkapazität bieten – und das alles bei gleichzeitiger Gewährleistung von Sicherheit und Zuverlässigkeit.

Hier ist ein Beispiel, um dies zu verdeutlichen. Während Hyperscaler große Sprachmodelle (LLMs) trainieren können, konzentrieren sich die meisten Unternehmen auf die Anwendung und Operationalisierung dieser Modelle.

Der Betrieb von KI-Inferenz im großen Maßstab erfordert weiterhin erhebliche Rechenkapazität, einen latenzarmen Datenzugriff und eine hochoptimierte Infrastruktur. Diese Workloads verlassen sich oft auf GPU-beschleunigte Umgebungen und Hochleistungsspeicher, die in der Lage sind, einen kontinuierlichen, bandbreitenintensiven Zugriff über verteilte Systeme aufrechtzuerhalten. Ohne die richtige digitale Grundlage können KI-Initiativen in Unternehmen nur schwer Echtzeit-Einsichten liefern oder effektiv im gesamten Unternehmen skalieren.

Die entscheidende Rolle der Interkonnektivität

Moderne KI-Workflows sind auf Vernetzung angewiesen. Daten müssen problemlos zwischen Rechenressourcen, Speichersystemen und externen Diensten fließen können, sodass Modelle kontinuierlich lernen, sich anpassen und verbessern können.

In der Praxis bedeutet das, verschiedene Komponenten zu integrieren: Daten aus mehreren Quellen zu erfassen, effizient zu verarbeiten, Modelle zu integrieren oder zu verfeinern und KI-gesteuerte Anwendungen in Produktionsumgebungen einzusetzen, die mit anderen Geschäftssystemen interagieren. Je reibungsloser diese Interaktionen ablaufen, desto schneller und effektiver kann KI einen Mehrwert liefern.

Der physische Standort spielt eine entscheidende Rolle. Die Platzierung der Rechen- und Speicherinfrastruktur näher an den Datenquellen reduziert die Latenz und beschleunigt die Echtzeitverarbeitung. Dies ist von entscheidender Bedeutung für KI-Anwendungen, die auf sofortige Erkenntnisse angewiesen sind, wie beispielsweise autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnostik oder industrielle Automatisierung.

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist ein weiterer komplexer Faktor, der die Datenlokalisierung und -verwaltung ebenso wichtig macht. Intelligente Vernetzung stellt sicher, dass Unternehmen diesen Anforderungen gerecht werden können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Die technischen Säulen der KI-Infrastruktur

KI-Workloads bringen spezifische technische Anforderungen mit sich, die ihren Infrastrukturbedarf definieren:

Hochleistungsrechnen (HPC): KI-Modelle erfordern immense Rechenleistung und laufen oft auf GPUs und TPUs, die für parallele Workloads optimiert sind. Die GPUs V100 und A100 von NVIDIA beispielsweise gelten dank ihrer hohen Leistung und Speicherkapazität als Branchenmaßstab.
Hochgeschwindigkeitsnetzwerke: Eine schnelle Verbindung mit geringer Latenz ist unerlässlich, um Rechen-, Speicher- und Datendienste synchron zu halten. Die richtigen Technologien bieten die Bandbreite und Effizienz, auf die KI-Workloads angewiesen sind.
Skalierbarer Speicher: KI produziert und verbraucht riesige Datenmengen. Speicher mit hoher Kapazität und Leistung – wie All-Flash-Arrays und Objektspeicher – gewährleisten schnellen Zugriff und Skalierbarkeit.
Fortschrittliches Datenmanagement: Von der Erfassung bis zur Verwaltung müssen Daten organisiert, sicher und zugänglich sein. Die leistungsfähigsten Plattformen bieten flexible Rahmenbedingungen für die Verwaltung und Verarbeitung großer Datensätze im großen Maßstab.

Zusammen schaffen diese Technologien ein Ökosystem, das in der Lage ist, die sich entwickelnde Komplexität der KI zu unterstützen – aber wie bereits erwähnt, nur wenn sie intelligent miteinander vernetzt sind.

Metrobasierte Inferenz: Ermöglicht eine schnellere Interkonnektivität

Metro-basierte Inferenz wird schnell zu einem Grundpfeiler moderner KI-Infrastruktur. Durch die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle reduzieren Inferenz-Workflows die Latenz, verbessern die Entscheidungsfindung in Echtzeit und optimieren die Bandbreitennutzung.

Anstatt alles an zentrale Rechenzentren oder die Cloud zu leiten, werden Rechenressourcen an den Rand des Netzwerks gebracht – über Rechenzentren an strategischen Standorten, Mikroserver oder sogar IoT-Geräte. Dieser Ansatz ermöglicht eine sofortige Analyse und Reaktion, insbesondere in Umgebungen, in denen Millisekunden entscheidend sind.

In der industriellen Automatisierung können Edge-Systeme beispielsweise Sensordaten lokal verarbeiten, um Fehler zu erkennen oder Wartungsbedarf in Echtzeit vorherzusagen. In autonomen Fahrzeugen interpretiert die KI Bild- und Sensordaten in Echtzeit, was Entscheidungen in Sekundenbruchteilen ermöglicht und die Sicherheit verbessert.

Letztendlich ergänzt die Inferenz die zentrale Infrastruktur und schafft ein verteiltes Framework, das schnellere und widerstandsfähigere KI-Operationen unterstützt.

Die Rolle eines vertrauenswürdigen Vernetzungspartners

Diese unterschiedlichen Elemente zusammenzuführen, ist keine einfache Aufgabe. Viele Unternehmen profitieren von einem vertrauenswürdigen Vernetzungspartner, der ihr digitales Ökosystem vereinen und KI in großem Maßstab unterstützen kann.

Digital Realty erfüllt jetzt diese Rolle für viele unserer Kunden. Unsere HD-Colo-Einrichtungen bieten die sicheren, leistungsstarken Umgebungen, die für HPC-Workloads erforderlich sind, komplett mit fortschrittlichen Kühl- und Konnektivitätslösungen.

Zu unseren Dienstleistungen gehören außerdem:

ServiceFabric®: Sichere, schnelle und globale Konnektivität zwischen Clouds, Rechenzentren und Service-Providern
Colocation-Dienste: Von einem Rack über eine Suite bis hin zu einer Halle – skalierbare, konforme Umgebungen zum Hosting von KI-Infrastruktur
Private AI Exchange (AIPx): ermöglicht die schnelle und sichere Integration in ein offenes Ökosystem, in dem KI-Lösungen durch Netzwerk-, Daten-, Partner- und Servicebereitstellung für private KI realisiert werden können

Zusammen helfen diese erweiterten Fähigkeiten unseren Kunden, KI-Workloads mit Zuversicht bereitzustellen – sicher, effizient und im großen Maßstab.

Fallstudie: Skalierung von KI durch intelligente Infrastruktur

Ein Beispiel aus der realen Welt zeigt, wie intelligente Infrastruktur die KI-Innovation beschleunigt.

Macnica musste seine KI-basierte Hardware-Verifizierungsumgebung skalieren, um das neue Angebot AI TRY IT NOW zu unterstützen. Das bestehende Rechenzentrum konnte die hohen Energieanforderungen des neuen NVIDIA DGX™ H100 GPU-Servers nicht erfüllen. Macnica setzte High-Density-Colocation auf PlatformDIGITAL® ein, um eine doppelt so hohe Leistungsdichte zu ermöglichen und die Weiterentwicklung seiner KI-Angebotspalette zu unterstützen.

Diese Erfolgsgeschichte unterstreicht die Leistungsfähigkeit einer vernetzten Infrastruktur, die das Potenzial von KI in konkrete Geschäftsergebnisse umsetzen kann.

Maximierung der Chancen der KI

So groß das Potenzial der KI auch ist, so groß sind auch die Herausforderungen. Komplexe Workloads erfordern eine fortschrittliche Infrastruktur, enorme Rechenkapazität und strengen Datenschutz. Viele Unternehmen kämpfen damit, ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten und Konformität zu finden – insbesondere wenn sie global skalieren.

Doch jede Herausforderung ist auch eine Chance. Durch Investitionen in intelligente, vernetzte Infrastruktur und den Einsatz von Technologien wie Edge Computing können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Innovationen beschleunigen und ihre Geschäftstätigkeit zukunftssicher gestalten.

Aufbau eines KI-Innovationspfads

Wie wir bereits dargelegt haben, hängt die KI-Innovation von einer robusten, vernetzten digitalen Grundlage ab. Unternehmen, die den Wert von Infrastruktur, Vernetzung und Edge Computing verstehen – und die richtigen Partner hinzuziehen, wo nötig – werden diejenigen sein, die ihre KI-Initiativen erfolgreich skalieren.

Während KI weiterhin ganze Branchen umgestaltet, ist eines klar: Intelligente, skalierbare Infrastruktur ist nicht nur ein Unterstützungssystem – sie ist der Motor für die nächste Welle unternehmerischer Innovationen.

Bewerten Sie Ihren KI-Reifegrad

Ihre KI-gestützte Zukunft wartet – aber Sie müssen wissen, wo Sie aktuell stehen. Entdecken Sie unsere Infografik zum KI-Reifegrad, um mehr zu erfahren.

KI und Innovation: die Kraft globaler Vernetzung