Aufbauend auf unserem vorherigen Blog, „KI-Innovationen sind nicht aufzuhalten: Wie Multi-Model-KI die Markteinführung beschleunigt“, setzt dieser Artikel unsere Thought-Leadership-Reihe zum Thema KI fort.

Digital Realty verfolgt die Entwicklung der KI in den Bereichen Hardware, Software und Netzwerke genau, um Unternehmen aussagekräftige Einblicke zu liefern, die ihnen helfen, private KI effizient zu skalieren. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI müssen Unternehmen den Fokus auf Sicherheit, Optimierung und Vernetzung legen, um private Daten erfolgreich mit öffentlichen KI-Modellen zu integrieren.

Dieser Blog wird drei Schlüsselbereiche abdecken, die Unternehmen angehen müssen, um private KI in großem Maßstab zu ermöglichen:

Nutzung privater Daten für öffentliche KI-Modelle: Wie Unternehmen private Datensätze effizient in öffentliche KI-Modelle integrieren können.
Sicherung privater Daten in KI-Workflows: Wichtige Sicherheitsparameter und Compliance-Überlegungen zum Schutz von Unternehmensdaten.
Optimierung der KI-Leistung mit Rechenzentren und Vernetzung: Warum die Platzierung von Workloads, Rechenzentren und Vernetzung für den Erfolg von KI entscheidend ist.

Aktivierung privater Daten für öffentliche KI-Modelle

Die Integration privater Datensätze mit öffentlichen KI-Modellen erfordert ein Gleichgewicht zwischen Zugänglichkeit und Sicherheit. Unternehmen sollten sicherstellen, dass der Zugriff auf strukturierte Daten und die Interaktionen mit KI-Modellen kontrolliert werden, um die Leistung zu maximieren und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren. Wichtige Schritte umfassen:

Identitäts- und Authentifizierungskontrollen, um den Zugriff auf sensible Daten zu regulieren
API-gesteuerte Pipelines, die interne Datenbanken sicher mit öffentlichen KI-Modellen verbinden.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum dynamischen Abrufen relevanter privater Daten, ohne sie einem öffentlichen KI-Training preiszugeben.

Ein hybrider Ansatz, der Frontier-Modelle wie GPT, Claude und Gemini zusammen mit branchenspezifischer KI verwendet, ermöglicht umfassende Fähigkeiten der KI-Argumentation auf Basis allgemeiner Modelle und eine verbesserte Genauigkeit durch speziell trainierte KI-Lösungen für die jeweilige Branche. Diese Methode verbessert die Leistung durch strategische Verteilung der Arbeitslasten über Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen.

Beispiel: Branchenspezifische KI in Finanzdienstleistungen

Große Finanzinstitute wie JPMorgan Chase nutzen private KI-Modelle, um die Risikobewertung, die Betrugserkennung und den Kundenservice zu optimieren. Durch die Integration proprietärer Finanzdatensätze mit KI verbessern diese Unternehmen die Entscheidungsfindung und gewährleisten gleichzeitig die Einhaltung strenger regulatorischer Anforderungen. Ähnliche Ansätze können in anderen Branchen wie dem Gesundheitswesen und Manufacturing übernommen werden, um spezialisierte KI-Anwendungen zu fördern, die über die Fähigkeiten von Universalmodellen hinausgehen.

Sicherung privater Daten in KI-Workflows.

Die Sicherung privater Daten in KI-Workflows erfordert ein Zero-Trust-Modell, das davon ausgeht, dass keinem Benutzer oder System grundsätzlich vertraut werden sollte, unabhängig von deren Standort oder Anmeldeinformationen. Unternehmen müssen einen Ansatz verfolgen, bei dem alles überprüft wird, um unbefugten Zugriff und Datenverletzungen zu verhindern. Indem Zero-Trust-Prinzipien wie Ende-zu-Ende-Verschlüsselung in KI-Workflows eingebettet werden, können Unternehmen sensible Daten schützen, das Risiko einer versehentlichen Offenlegung verringern und die Compliance aufrechterhalten, während sie die KI-Einführung skalieren.

Unternehmen müssen KI-Sicherheitsleitplanken und die Sicherheit des Modelllebenszyklus implementieren, um sicherzustellen, dass die Modelle wie beabsichtigt funktionieren und von der Entwicklung über die Bereitstellung bis zum laufenden Betrieb sicher bleiben. Wichtige Komponenten umfassen:

Eingabevalidierung: Verhindern, dass KI-Modelle bösartige oder verzerrte Dateneingaben verarbeiten, die zu falschen oder unethischen Entscheidungen führen könnten.
Output-Überwachung – Verfolgung von KI-Reaktionen, um Anomalien, Verzerrungen oder potenziellen Missbrauch zu erkennen
Sichere Trainingsumgebungen: Schutz der Modelltrainingsdaten vor Poisoning-Angriffen, die versteckte Verzerrungen oder Schwachstellen einführen könnten.

Die Optimierung des KI-Datenverkehrs ist ebenso entscheidend: KI-Service-Fabrics helfen, Inferenzanfragen effizient zu verwalten und sorgen für Sicherheit ohne Leistungseinbußen. Die Einhaltung von Standards wie Mitre Atlas und NIST AI Risk Management gewährleistet starke Abwehrmaßnahmen, insbesondere da agentenbasierte KI-Workflows Aufgaben dynamisch auf mehrere Modelle aufteilen.

Optimierung der KI-Leistung mit Rechenzentren und Vernetzung

Um KI zu Höchstleistungen zu bringen, geht es nicht nur darum, leistungsstarke Modelle zu haben – es geht darum, Workloads in der richtigen Umgebung zu platzieren, schnelle Verbindungen sicherzustellen und die Kosten unter Kontrolle zu halten. Unternehmen benötigen eine Mischung aus Cloud-, Edge- und privaten Rechenzentrumsservices, um das richtige Gleichgewicht zwischen Leistung, Sicherheit und Effizienz zu erreichen.

Die strategische Platzierung von Workloads verbessert die KI-Leistung und ermöglicht gleichzeitig eine effektive Kostenkontrolle:

KI-Workload-Typ	Optimale Bereitstellung	Wesentlicher Vorteil
Modellschulung	Cloud-KI-Cluster	Skalierbare Rechenleistung
Batch-Inferenzierung	Private Rechenzentren	Sicherheit und Kosteneffizienz
Echtzeit-Inferenz	Edge-AI-Implementierungen	Reaktionszeit mit geringer Latenz
RAG-Abfrageverarbeitung	KI-Exchanges	Sicherer öffentlich-privater Datenzugriff

KI-Modelle arbeiten nicht isoliert – sie sind auf riesige Datenmengen angewiesen, die nahtlos zwischen verschiedenen Standorten fließen. Eine Hochgeschwindigkeitsverbindung mit geringer Latenz ist unerlässlich, damit KI reaktionsschnell und effizient bleibt

Interconnection-Fabrics (z. B. Digital Realty ServiceFabric®) erleichtern die Synchronisierung von KI-Workloads in Cloud-, Edge- und Unternehmensumgebungen.
AI Exchanges, wie Digital Realtys Private AI Exchange, ermöglichen es Unternehmen, sicher auf externe KI-Modelle zuzugreifen und diese zu verarbeiten, wodurch eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen öffentlichen und privaten Datensätzen sichergestellt wird.
Carrierneutrale Hubs ermöglichen es Unternehmen, KI-Anwendungen über mehrere Cloud-Anbieter hinweg zu verbinden, ohne sich an einen bestimmten Anbieter zu binden.

Da sich die Einführung von KI beschleunigt, brauchen Inferenz-Workloads Umgebungen mit niedriger Latenz und hoher Bandbreite in der Nähe von Metropolregionen. Die Marktinfrastruktur von Digital Realty verbindet Cloud, Edge und Enterprise und stellt sicher, dass KI-Modelle effizient in der Nähe von Datenquellen und Nutzern ausgeführt werden.

Die Zukunft der KI ist vernetzt

Die nächste Welle der KI-Innovation dreht sich nicht nur um größere Modelle, sondern um intelligentere Infrastrukturen. Unternehmen müssen sich auf nahtlose Datenintegration, Sicherheit und optimierte Leistung konzentrieren, um das Potenzial der KI vollständig auszuschöpfen.

Bei Digital Realty unterstützen wir nicht nur die Einführung von KI – wir gestalten die Zukunft des KI-gestützten Geschäfts, indem wir eine sichere, leistungsstarke und vernetzte Infrastruktur bereitstellen. Egal, ob Sie private KI skalieren, Ihre Daten sichern oder Ihre Workloads optimieren, wir haben die passenden Lösungen für Sie.

Nehmen Sie noch heute Kontakt mit Digital Realty auf, um mit dem Aufbau Ihrer KI-fähigen Infrastruktur zu beginnen.

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