Patrick Lastennet, Direktor, Business Development Enterprise, LinkedIn

Von Chatbots bis hin zu autonomen Systemen, Betrugserkennungsprogrammen und der Optimierung von Lieferkettenrouten – künstliche Intelligenz (KI) treibt reale Anwendungen voran und steigert den Unternehmensumsatz.

Laut einer MIT Technology Review Insights-Umfrage unter 1.000 Führungskräften zeigen die Ergebnisse, dass fast alle befragten Unternehmen generative KI als bedeutende Veränderung in der Technologielandschaft betrachten, wobei nur 4 % sagen, dass sie keine Auswirkungen auf ihr Unternehmen haben wird. ¹

Während sich einige Unternehmen im Jahr 2023 mit KI beschäftigt haben, müssen Unternehmen, um die KI-Implementierung im Jahr 2024 wirklich zu Maßstab , auf die besonderen Anforderungen der KI eingehen. Was ist nötig, um KI zu Maßstab und richtig zu machen?

Um die Maßstab zu berücksichtigen, müssen Unternehmensleiter Folgendes berücksichtigen:

Anforderungen an die Datenverarbeitung von KI
Laufende Optimierungs- und Kontrollbemühungen
Wie Sie Partnerschaften für zukunftssichere Strategien nutzen

In diesem Artikel gehen wir einen Schritt zurück und schauen uns an, was uns zu dem Punkt geführt hat, an dem wir jetzt sind, und wie KI zugänglicher denn je geworden ist. Darüber hinaus erfahren Sie mehr über die einzigartigen Infrastruktur-, Vernetzung und Ökosystem , mit denen sich IT-Führungskräfte in Unternehmen befassen müssen, wenn die KI- Maßstab im Jahr 2024 zunehmen.

Warum jetzt? Die Demokratisierung der KI

Es lässt sich nicht leugnen, dass KI gerade im Rampenlicht steht, aber was macht sie zu einer nachhaltigen, disruptiven Technologie und nicht zu einer Eintagsfliege? Werfen wir einen Blick zurück auf die Entwicklung der KI-Technologie und der sie unterstützenden Infrastruktur.

High-Performance-Computing-Hardware (HPC) ist die für die Ausführung von KI-Programmen erforderliche Computerinfrastruktur. HPC hat Simulations- und Modellierungsumgebungen mit Geschäft wie digitalen Zwillingen ermöglicht, um Risiken zu bewerten und Entscheidungen zu treffen.

Jetzt erhöhen KI-Anwendungen die Verarbeitungsanforderungen für HPC-Hardware. Komplexe KI-Algorithmen wie große Sprachmodelle (LLMs) und Empfehlungs-Engines benötigen eine hohe etwas berechnen und -dichte. Diese hochdichten Computersysteme werden jetzt mit einem Bruchteil der Fußabdruck im Vergleich zu herkömmlicher Hardware bereitgestellt.

Warum erlebt die KI gerade jetzt diese Explosion? Erstens ermöglichen Fortschritte bei Computerhardwaresystemen eine hochdichte Computerumgebung, die fortschrittliche KI-Workflows beschleunigt. Aufbauend auf diesen Fortschritten hat die Zugänglichkeit von KI-Entwicklungsframeworks, cloudbasierten Diensten und vorab trainierten Modellen die Eintrittsbarriere für Unternehmen gesenkt und die pragmatische KI-Entwicklung einem breiteren Publikum zugänglicher gemacht.

Aufgrund dieser Fortschritte, die KI in Geschwindigkeit und Maßstab unterstützen, prüfen Unternehmen KI-Strategien, um neue Produkte, Dienstleistungen, Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen zu ermöglichen.

Um die KI im Jahr 2024 zu Maßstab , werden Unternehmensführer die Einführung einer hybriden Multi-Cloud-Infrastruktur beschleunigen

Laut 451 Research erwarten 53 % der Unternehmen in den nächsten drei Jahren große Auswirkungen der generativen KI und 49 % geben an, dass sie im gleichen Zeitraum stark in KI investieren wollen ² . Dies zeigt, dass Unternehmen ihre Einführung von KI weiterentwickeln werden, damit diese zu einem wichtigeren Bestandteil ihrer Geschäft oder -angebote wird.

Einige Unternehmen nutzen möglicherweise Cloud-as-a-Service- oder AI-as-a-Service-Optionen, um Minimum Viable Products (MVPs) für ihre KI-Projekte zu erstellen. Unternehmen, die High-Performance-Computing-Projekte gestartet haben, nutzen wahrscheinlich bereits ein Rechenzentrum , entweder als Colocation über eine globale Rechenzentrum wie PlatformDIGITAL ^® oder selbstverwaltet.

Oftmals kann es von Vorteil sein, regelmäßig in die Cloud zu gehen, um auf die erforderliche etwas berechnen zum Trainieren ihrer Modelle zuzugreifen. Dadurch können Unternehmen einen kosteneffizienteren Betrieb aufrechterhalten und gleichzeitig die Skalierbarkeit der Cloud nutzen.

Unternehmen nutzen Digital Realty als Gateway für den Zugriff auf öffentliche und private Clouds. Mit ServiceFabric™ Connect können Unternehmen eine nahtlose Verbindung zu ihrem Hybrid-IT- Ökosystem herstellen. Als offene Plattform können Unternehmen schnell die Konnektivität zwischen Colocation Einrichtungen von Digital Realty und Rechenzentren, Clouds und Dienstanbietern von Drittanbietern orchestrieren.

Diese verschiedenen modularen Blöcke schaffen eine hybride Multi-Cloud-Infrastruktur, einschließlich öffentlicher und private Cloud, die Agilität, Maßstab und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit erstklassigen Partnern ermöglicht.

Während Unternehmensleiter mit der Einführung von KI und den datenintensiven Schulungs- und Inferenzphasen beginnen, werden sie prüfen, wo sie KI-Modelle bereitstellen können, um ihr Hybrid-IT- Portfolio auszugleichen.

Bei der Skalierung von KI-Einsätzen sollten IT-Leiter in Unternehmen eine Strategie dafür entwickeln, wie ihre gesamte hybride Multi-Cloud-Infrastruktur auch regulatorische und Cybersicherheitsaspekte berücksichtigt, darunter:

Die Zukunft skalierter KI-Workflows eröffnet ein Ökosystem aus Partnerschaften und Lösungen

Laut der MIT Technology Review Insights-Umfrage, auf die weiter oben in diesem Blog verwiesen wurde, sagen die meisten befragten Führungskräfte (75 %), dass sie planen, mit Anbietern zusammenzuarbeiten, um generative KI bereitstellen ^. Während Führungskräfte möglicherweise den Druck ihrer Vorstände spüren, KI-Strategien bereitstellen , kann ein gemäßigter Ansatz und die Zusammenarbeit mit Partnern mit Fachwissen der richtige Weg sein, um eine solide KI-Strategie zu entwickeln.

Die Vielzahl der Faktoren, die die KI-Infrastruktur bestimmen, könnte Unternehmen überfordern. Sie könnten sich verständlicherweise Sorgen über mögliche Fehltritte machen. Aber Managed-Service-Lösungen tragen zur Beruhigung bei und sind in solchen Fällen eine gute Option.

Andreas Thomasch, Director HPC & AI DACH bei Lenovo, gibt diesen Rat: „Haben Sie keine Angst davor, sondern wählen Sie lieber die richtigen Partner aus, die über die Erfahrung aus der Vergangenheit verfügen, um Sie durch Skalierung aus dem, was Sie haben, zu beschleunigen heute, oder um im Maßstab zu beginnen, wenn Sie heute noch nicht da sind.“

Kooperationspartner mit umfassender Erfahrung im Betrieb großer Rechenzentren und HPC-Kenntnissen können bei der Konfiguration der richtigen KI-Infrastruktur hilfreich sein.

„Das sind die Art von Partnern, die wissen, wie man ein großes, komplexes HPC- oder KI-System betreibt, die wissen, wie man KI bereitstellen , und die eng mit denen zusammenarbeiten, die die Infrastruktur aus Sicht des Rechenzentrum besitzen, wie etwa Digital Realty“, so Thomasch sagt.

Gehen Sie es nicht alleine. Die Zusammenarbeit mit Partnern, die sich mit skalierten Einsätzen auskennen, ist gleichbedeutend mit dem Erfolg der KI-Strategie, und da die Anwendungsfälle für KI in der Industrie zunehmen, wird das wachsende Ökosystem von Anbietern eine zusätzliche Stärke für Unternehmen darstellen, die eine Vorreiterrolle übernehmen werden.

Weitere Informationen zu KI und dem Zeitalter der KI-fähigen Infrastruktur finden Sie in unserem Webinar: Der neue KI-Fußabdruck, Colocation im Zeitalter der massiven Parallelverarbeitung .

Erfahren Sie, wie Sie unser Fachwissen nutzen können, um eine solide Grundlage für Ihre KI-Fähigkeiten zu schaffen. Kontaktieren Sie noch heute unsere Experten .

1 MIT Technology Review Insights, Generative AI- Bereitstellung: Strategie für reibungslose Skalierung , Oktober 2023.
2 451 Forschung, Voice of the Enterprise: Digital Pulse, Emerging Technologies , 2023.
3 MIT Technology Review Insights, Generative AI- Bereitstellung: Strategie für reibungslose Skalierung , Oktober 2023.

Warum sollten sich Unternehmen für Colocation-Rechenzentren entscheiden?