Migration in die Cloud

Heute treibt künstliche Intelligenz (KI) einen tiefgreifenden Wandel in der Arbeitsweise von Unternehmen voran, verbessert die Entscheidungsfindung, beschleunigt Innovationen und definiert die Natur der Arbeit neu. Doch der Erfolg von KI-Initiativen hängt von einer grundlegenden Voraussetzung ab: einer skalierbaren, sicheren und cloudbasierten Infrastruktur.

Warum die Cloud KI antreibt

Die Rechenanforderungen von KI unterscheiden sich grundlegend von traditionellen Unternehmens-Workloads. Das Trainieren fortschrittlicher Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung, spezialisierte Hardware und Datenmanagement mit hohem Durchsatz – Fähigkeiten, die modernen Cloud-Plattformen eigen sind.

Die Cloud-Infrastruktur bietet die Leistung und Flexibilität, die erforderlich sind, um KI während der Entwicklung, Bereitstellung und im laufenden Betrieb zu unterstützen.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Echtzeit-Datenverarbeitung für Live-Inferenz und Entscheidungsfindung
• Flexible Rechenressourcen zur Unterstützung trainingsintensiver Workloads
• Sicherheitsprotokolle auf Unternehmensniveau zur Gewährleistung einer sicheren KI-Integration
• Native Integration mit Geschäftssystemen, die eine durchgängige Orchestrierung ermöglicht

Die strategische Diskussion geht mittlerweile über die Frage hinaus, ob man in die Cloud wechseln soll, und konzentriert sich speziell darauf, wie die Cloud-Umgebung gestaltet und optimiert werden muss, um den steigenden Anforderungen der KI gerecht zu werden.

Die sich wandelnde KI-Landschaft

Aktuelle Entwicklungen verdeutlichen sowohl das Tempo als auch den Umfang der Integration von KI in die zentrale Unternehmensinfrastruktur. Der weltweite KI-Markt wird bis 2030 voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 27,67 % wachsen. Das 500-Milliarden-Dollar-Projekt „Stargate“ von OpenAI verdeutlicht das Ausmaß der Infrastrukturinvestitionen, die erforderlich sind, um Rechenzentren der nächsten Generation zu betreiben. KI-Workloads machen mittlerweile einen erheblichen Teil der Investitionsausgaben für die Cloud-Infrastruktur aus, wobei die Ausgaben für Rechenzentren im Jahr 2024 455 Milliarden Dollar erreichen werden.

Der Wandel ist in vollem Gange: weg vom rechenintensiven Modelltraining hin zu Echtzeit-Inferenz in großem Maßstab, die mittlerweile den Großteil der KI-Kosten und des Betriebsbedarfs ausmacht. Diese Trends markieren einen dauerhaften Wandel in der Technologie und in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre IT-Ökosysteme strukturieren.

Schaffung einer KI-fähigen Grundlage

Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen Unternehmen über die bloße Einführung der Cloud hinausgehen und ihre Infrastruktur gezielt auf KI-Skalierbarkeit ausrichten. Zu den zentralen architektonischen Anforderungen gehören:

• Skalierbare Infrastruktur zur Bewältigung variabler Workloads und kontinuierlicher Inferenz
• Governance-Frameworks zur Gewährleistung von Sicherheit, Überprüfbarkeit und Compliance
• Einheitliche Tools über alle Entwicklungspipelines hinweg, um eine agile KI-Bereitstellung zu ermöglichen

Wichtige Überlegungen

Während Unternehmen auf KI-zentrierte Abläufe umstellen, werden mehrere Infrastrukturentscheidungen die Ergebnisse prägen:

Das sind Probleme, die auf der Ebene der Infrastruktur angegangen werden müssen.

Weiterreichende Auswirkungen von KI auf die Infrastrukturstrategie

Über die technische Umsetzung hinaus verändert KI den Kontext, in dem Infrastrukturentscheidungen getroffen werden:

Auswirkungen auf die Belegschaft und den Markt

Der Übergang zur KI-optimierten Cloud geht mit Veränderungen in der Personalstruktur und der Marktdynamik einher. Bis 2030 werden die Aufgaben voraussichtlich fast gleichmäßig auf Menschen (33 %), Maschinen (34 %) und hybride Zusammenarbeit (33 %) verteilt sein (WEF). Kompetenzen in den Bereichen KI, analytisches Denken, Flexibilität und digitale Kompetenz werden immer wichtiger. Unternehmen investieren massiv in Umschulungen, da KI zu einer Grundvoraussetzung für alle Geschäftsbereiche wird. Weltweit verschärfen Open-Source-Modelle und nationale F&E-Programme den Wettbewerb in Bezug auf KI-Leistung, Kosteneffizienz und Latenzzeiten bei der Bereitstellung.

Expansion in die physische Welt

Der Einfluss von KI geht über die Grenzen der Software hinaus. Unternehmen setzen KI-gestützte zustandsorientierte Wartung ein, wobei sie digitale Zwillinge nutzen, die auf Cloud-Plattformen gehostet werden (z. B. Schneider Electric). KI-Agenten als autonome Systeme, die mehrstufiges Schlussfolgern beherrschen, werden in Geschäftsprozesse integriert. Intelligente Systeme werden in physische Umgebungen eingebettet, darunter Landwirtschaft, Fertigung und Verteidigung, was die Konvergenz von digitalen und mechanischen Systemen markiert.

Der Weg in die Zukunft

Die Migration in die Cloud ist heute ein Schritt, der Unternehmen in die Lage versetzt, voll und ganz an der KI-Wirtschaft teilzuhaben. Wer heute in eine anpassungsfähige, konforme und skalierbare Cloud-Infrastruktur investiert, legt den Grundstein für die KI-gesteuerten Fähigkeiten von morgen.

Die Grundlage für den Erfolg von KI ist die Infrastruktur. Bauen Sie sie mit Bedacht auf.