KI und Cloud: Ein dynamisches Duo

Generative KI-Anwendungen arbeiten mit einer enormen Menge an Daten: Bei der Aufbereitung des Datenmaterials, dem Training der KI-Modelle sowie in der Anwendung, etwa bei der Generierung von Texten, Bildern und Inhalten. Damit KI-Modelle einwandfrei funktionieren und sinnvolle Ergebnisse produzieren können, braucht es eine leistungsfähige und skalierbare Infrastruktur. Hier kann die Cloud ihre Stärken voll ausspielen. Mit dem richtigen Integrationsansatz werden KI und die Cloud zum dynamischen Duo der Business IT.

Das Marktforschungsunternehmen Gartner zählt generative künstliche Intelligenz (KI) zu den Top 10 Technologietrends für das Jahr 2024. Laut Gartner-Prognose werden bis 2026 mehr als 80 Prozent der Unternehmen frei zugängliche KI-APIs und -Modelle oder KI-fähige Anwendungen in Produktionsumgebungen nutzen, während es Anfang 2023 noch weniger als 5 Prozent waren. Ein weiterer Trend auf der Gartner-Liste: Industrielle Cloud-Plattformen.

Cloud Computing, einer der wichtigsten Wegbereiter der digitalen Transformation, hat Geschäftsabläufe revolutioniert, indem es der Unternehmens-IT mehr Flexibilität, Geschwindigkeit und Effizienz bietet und ihnen so ermöglicht, sich besser an volatile Marktgegebenheiten anpassen zu können. Doch die Vorteile der fortschreitenden Cloud-Implementierung gehen weit über bloße Effizienzsteigerungen hinaus. Durch die Integration mit anderen Technologien eröffnet Cloud Computing den Unternehmen zusätzliche Möglichkeiten und Vorteile.

Kombination von Cloud und KI eröffnet Wettbewerbsvorteile

Die Kombination von KI und Cloud Computing stößt in verschiedenen Sektoren und Anwendungsbereichen wie der medizinischen Forschung, dem Finanzwesen und der Entwicklung neuer Produkte und Materialien auf besonderes Interesse. Durch die Integration beider Technologien können Unternehmen die Rechen- und Speicherleistung der Cloud nutzen, um beispielsweise Muster zu erkennen, Prozesse zu optimieren und automatisieren, die Datenanalyse verbessern sowie personalisierte Nutzungserfahrungen zu ermöglichen – etwa durch die Bereitstellung von intelligenten Chatbots.

Unternehmen, die sich solchen fortschrittlichen Technologien öffnen, können sich konkrete Wettbewerbsvorteile erschließen. Die Zahlen sprechen für sich: Nach den Ergebnissen einer aktuellen McKinsey-Studie kann der Beitrag, den generative künstliche Intelligenz für die Weltwirtschaft leisten könnte, auf 2,6 bis 4,4 Billionen Dollar pro Jahr geschätzt werden.

Auch in Deutschland erleben Technologien, die mit KI arbeiten, derzeit einen großen Schub. Der deutsche Markt für Künstliche Intelligenz betrug im Jahr 2023 rund 9,68 Milliarden Euro und die Tendenz für die nächsten Jahre weist stark nach oben. Laut einer Untersuchung des Digitalverbands Bitkom nutzen inzwischen 15 Prozent der Unternehmen KI – vor einem Jahr waren es lediglich 9 Prozent. Zwei Drittel der befragten Unternehmen sehen KI als wichtige Zukunftstechnologie an. Wenn diese beiden Technologien zusammengebracht werden, eröffnen sich enorme Potenziale für die Digitalisierung vieler Geschäftszweige.

Die sechs Stärken der Cloud-basierten KI

Die Implementierung von Cloud-Plattformen bietet signifikante Verbesserungen für den Einsatz generativer KI, da sie die Nutzung verteilter Rechenressourcen ermöglicht. So werden Prozesse der Modellerstellung und -verfeinerung beschleunigt, um anspruchsvollere und komplexere Ergebnisse zu erzielen. Die Vorteile, die die Cloud für die generative KI mit sich bringt, lassen sich im Wesentlichen unter sechs Punkten zusammenfassen:

• Skalierbarkeit: Generative KI-Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen, insbesondere während der Entwicklung. Dank der Skalierbarkeit von Cloud-Plattformen können Unternehmen Ressourcen dynamisch nach Bedarf zuweisen und so den Rechenaufwand für das Training großer generativer KI-Modelle ohne kostspielige Investitionen in die Infrastruktur vor Ort bewältigen.
• Kosteneffizienz: Cloud Computing bietet durch sein Pay-as-you-go-Zahlungsmodell Vorteile bei der Kosteneffizienz und -kontrolle. Unternehmen können durch einen flexiblen Ansatz die Verschwendung von Ressourcen vermeiden und die Betriebskosten senken, indem sie On-Demand-Ressourcen nutzen, ohne in Hardware investieren zu müssen.
• Zugänglichkeit: Die Cloud-Technologie demokratisiert den Zugang zu generativen KI-Fähigkeiten und macht sie selbst für die kleinsten Unternehmen verfügbar, sodass Nutzerinnen und Nutzer die Komplexität der Entwicklung und Verwaltung ihrer eigenen Infrastruktur vermeiden und von Cloud-basierten KI-Diensten und -Plattformen profitieren können. So können auch KMU mit begrenzten Ressourcen solche Dienste nutzen, ohne dass sie dedizierte KI-Teams oder umfangreiche finanzielle Mittel benötigen.
• Kollaboration und Wissensaustausch: Cloud-Plattformen fördern die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch bei KI-Projekten. Sie bieten Kollaborationstools, Versionskontrollsysteme und gemeinsame Entwicklungsumgebungen, sodass Teams effizient zusammenarbeiten können, ohne das Risiko eines Informationsverlusts einzugehen. Die gemeinsame Nutzung von Code und ein vereinfachtes Projektmanagement beschleunigen die Entwicklung und den Einsatz von KI-Modellen.
• Datenmanagement: Cloud-basierte Speicher- und Datenmanagementlösungen vereinfachen die Verwaltung der großen Datenmengen, die zum Trainieren von KI-Modellen benötigt werden. Mithilfe von Data Lakes, Data Warehouses und Datenpipelines können Unternehmen Daten effizient speichern, verarbeiten und organisieren, um optimale Ergebnisse beim Modelltraining zu erzielen.
• Inferenz in Echtzeit: Cloud-basiertes Edge Computing ermöglicht es, trainierte KI-Modelle näher an der Datenquelle bereitzustellen und so niedrige Latenzzeiten und unmittelbare Reaktionen für Inferenzen in Echtzeit zu gewährleisten. Dieser Ansatz ist wichtig für Anwendungen, die sofortige Entscheidungen erfordern.

Die Beziehung zwischen KI und Cloud ist nicht einseitig, sondern wirkt in beide Richtungen: Die Integration von KI in die Cloud ermöglicht es, KI-Funktionen in vollem Umfang zu nutzen und so ihre Leistung und das Nutzungserlebnis zu verbessern. Durch die Automatisierung und Analyse historischer Daten ermöglicht KI wiederum eine intelligente Bereitstellung von Cloud-Ressourcen mit spürbaren Vorteilen für die betriebliche Effizienz und die erweiterte Sicherheit durch Echtzeit-Bedrohungserkennung. Darüber hinaus ermöglicht KI eine intelligente Überwachung und vorausschauende Wartung der Cloud-Infrastruktur, um Probleme schon im Vorfeld zu vermeiden und die Zuverlässigkeit zu optimieren.

Energieeffiziente Server: Bedarf an Rechenkapazität gezielt einsetzen

Generative KI braucht leistungsfähige Server und eine hohe Rechenleistung. Dabei sollten Betreiber von Rechenzentren und deren Nutzer jedoch die Energieeffizienz nicht außer Acht lassen. Sie lässt sich an der sogenannten Power Usage Effectiveness (PUE) erkennen. Der Branchendurchschnitt von Rechenzentren in Deutschland liegt aktuell bei einem PUE-Wert von 1,59 – je weiter er sich an einen Wert von 1 annähert, desto effizienter arbeiten die Server und das Rechenzentrum. Um den PUE-Wert von nahe 1 zu erreichen, brauchen Betreiber eine effiziente Kühlung der Server sowie ein professionelles Management der Computing-Ressourcen. Vor allem in KI-Trainingszyklen ist ein effizientes Ressourcenmanagement unabdingbar.

Fazit: KI und Cloud müssen ein eingespieltes Team sein

Immer mehr Unternehmen sind sich der Vorteile einer Cloud-basierten KI-Nutzung bewusst und entscheiden sich für öffentliche Cloud-Dienste, anstatt aufwendig eine eigene On-Premise-Infrastruktur zu implementieren. Der Grund dafür ist der Bedarf an skalierbaren Rechenressourcen, der einfache Zugang zu KI-Technologien und die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Darüber hinaus vereinfachen öffentliche Cloud-Dienste die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, da die Anbieter verpflichtet sind, angemessene Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen zu gewährleisten.

Wie gezeigt, kann die Synergie von KI und Cloud die Geschäftsentwicklung und Expansion von Unternehmen fördern. Unabhängig von ihrer Größe können sie ohne große Investitionen direkt von dem sich weiterhin rasant entwickelnden KI-Markt profitieren und gleichzeitig erhebliche Verbesserungen bei Leistung und Skalierbarkeit erzielen.

Quellen:

https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2024

https://www.gartner.com/en/articles/what-are-industry-cloud-platforms

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction

https://de.statista.com/outlook/tmo/kuenstliche-intelligenz/deutschland

https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Deutsche-Wirtschaft-drueckt-bei-Kuenstlicher-Intelligenz-aufs-Tempo

https://www.borderstep.de/wp-content/uploads/2021/03/Borderstep_Rechenzentren2020_20210301_final.pdf