Was ist KI-Infrastruktur?

Diese Technologie ist Teil eines KI-Stacks, der auch die Frameworks, Tools und Services umfasst, die den Bau und Betrieb von KI-Lösungen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg unterstützen. Die richtige KI-Infrastruktur ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen für KI und maschinelles Lernen (ML) wie virtuelle Agenten, Gesichts- und Spracherkennung sowie Computer Vision effektiv zu erstellen und einzusetzen.

KI-Infrastruktur ist auch für Unternehmen, die agentische KI, generative KI (GenAI), KI für den IT-Betrieb (AIOps) und andere KI-Anwendungsfälle in großem Maßstab einführen und skalieren möchten, von entscheidender Bedeutung geworden. Eine Studie von Statista zeigt, dass die weltweiten Ausgaben für KI-Infrastruktur bis 2029 voraussichtlich fast verdreifacht werden. Der Markt wird voraussichtlich von 334 Milliarden USD im Jahr 2025 auf mehr als 900 Milliarden USD im Jahr 2029 wachsen.¹

Die KI-Infrastruktur entwickelt sich parallel zum schnell wachsenden End-to-End-KI-Ökosystem weiter. Zum Beispiel verlassen sich Unternehmen auf einen hybriden Ansatz, der die Skalierbarkeit von Public-Cloud-Diensten für Schulungen mit einer lokalen Infrastruktur für zuverlässige KI-Inferenzen in großem Umfang kombiniert.

In On-Premise- und privaten Rechenzentrumsumgebungen tragen KI-Beschleuniger , die auf Mainframes wie dem IBM Z aufgebaut sind, dazu bei, die Produktivität der Entwickler zu steigern und Modernisierungsziele zu erreichen. Dies ist besonders wichtig für Branchen wie das Finanz- und Versicherungswesen, wo strenge Vorschriften oft vorschreiben, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden dürfen.

Am Endpunkt verteilter hybrider Infrastruktureinstellungen ermöglicht Edge-KI die Ausführung von KI-Modellen auf lokalen Geräten wie Kameras und Sensoren. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, sofortige Erkenntnisse zu gewinnen, ohne sich bei der Verarbeitung auf die Cloud-Infrastruktur verlassen zu müssen.

Agentische KI verändert ebenfalls die KI-Infrastrukturlandschaft. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Tools, die auf individuelle Anfragen reagieren, können diese autonomen KI-Systeme denken, planen und handeln. Im Unternehmensumfeld unterstützt agentische KI komplexe, mehrstufige Workflows und priorisiert dabei Sicherheit, Compliance und Echtzeit-Entscheidungsfindung. 

Data Governance und Datensouveränität sind heutzutage die Hauptsorgen, da die Mengen an KI-gesteuerten Daten aus vielen verteilten Quellen immer größer werden. Infolgedessen passen Unternehmen ihre KI-Infrastruktur an, um die Ziele der KI-Souveränität zu erreichen, was es ihnen ermöglicht, ihre KI-Modelle direkt zu kontrollieren und organisatorische Unabhängigkeit, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

In einer Studie des IBM Institute of Business Value (IBV) prognostizierten die Befragten, dass die Investitionen in KI zwischen heute und 2030 um etwa 150 % steigen werden. Gleichzeitig befürchten 68 % der befragten Führungskräfte, dass ihre KI-Bemühungen aufgrund mangelnder Integration mit den Kerngeschäftsaktivitäten scheitern könnten.  

Die gleiche Studie zeigt, dass 57 % der befragten Führungskräfte glauben, dass ihr Wettbewerbsvorteil hauptsächlich aus der Raffinesse ihrer KI-Modelle resultieren wird. Aus diesem Grund ist eine sichere, speziell für diesen Zweck entwickelte KI-Infrastruktur unerlässlich geworden, da die Rolle der KI in der Wirtschaft stetig wächst.

Unternehmen jeder Größe und aus den unterschiedlichsten Branchen sind auf KI-Infrastruktur angewiesen, um ihre KI-Ziele zu erreichen. Bevor wir tiefer in die KI-Infrastruktur und deren Funktionsweise eintauchen, lohnt es sich, einige grundlegende Technologien zu betrachten: künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning.

KI ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, die Art und Weise, wie Menschen denken und Probleme lösen, zu simulieren. In Kombination mit anderen Technologien wie Internet, Sensoren und Robotertechnik kann KI Aufgaben ausführen, die typischerweise menschliches Eingreifen erfordern. Zu diesen Aufgaben gehören das Fahren eines Fahrzeugs, das Beantworten von Fragen oder das Liefern von Erkenntnissen aus großen Datenmengen.

Viele der beliebtesten KI-Anwendungen basieren auf Modellen für maschinelles Lernen, einem Bereich der KI, der sich speziell auf Daten und Algorithmen konzentriert.

ML ist ein Schwerpunktbereich der KI, der Daten und Algorithmen verwendet, um die Art und Weise nachzuahmen, wie Menschen lernen, und die Genauigkeit der Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern. ML basiert auf einigen Hauptprozessen:

• Ein Entscheidungsprozess zur Erstellung einer Vorhersage oder zur Klassifizierung von Informationen
• Eine Fehlerfunktion, die die Genauigkeit ihrer Arbeit bewertet
• Ein Modelloptimierungsprozess, der Diskrepanzen zwischen bekannten Beispielen und Modellschätzungen reduziert

Ein ML-Algorithmus wiederholt diesen Prozess des „Evaluierens und Optimierens“, bis eine definierte Schwellenwertgenauigkeit für das Modell erreicht ist.

Deep Learning, eine Teilmenge von ML, bildet die Grundlage für Large Language Models (LLMs) und andere Anwendungen generativer KI.

Sie besteht aus mehrschichtigen neuronalen Netzen , die nach dem menschlichen Gehirn modelliert sind. Diese Algorithmen lernen, indem sie kontinuierlich verfeinern, wie sie komplexe Muster in unstrukturierten Daten (zum Beispiel Bilder, Ton, Text) erkennen. Diese Funktionen machen Deep Learning geeignet für Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Chatbots, Übersetzungstools und vorausschauende Analyse zur Prognose von Kundenanforderungen antreibt.

Weitere Informationen zu den feinen Unterschieden zwischen diesen Technologien finden Sie in unserem Artikel „KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. neuronale Netze: Was ist der Unterschied?“

IT-Infrastruktur ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf Hardware-, Software- und Netzwerkressourcen bezieht, die Unternehmen benötigen, um ihre IT-Umgebungen effektiv zu verwalten und zu betreiben.

Sowohl die IT-Infrastruktur als auch die KI-Infrastruktur nutzen gemeinsame moderne Technologien wie Virtualisierung, Hypervisors, Container, Open Source Kubernetes und Microservices für die Bereitstellung und Orchestrierung von KI-Workloads in großem Maßstab. Während die IT-Infrastruktur aus Technologien besteht, die allgemeine Geschäftsanwendungen unterstützen, stützt sich die KI-Infrastruktur auf spezielle Hardware und Software, um KI-Modelle auszuführen und zu trainieren.

In einer Zeit, in der Unternehmen immer mehr Möglichkeiten zur Nutzung von KI entdecken, ist die Schaffung der notwendigen Infrastruktur zur Unterstützung ihrer Entwicklung von entscheidender Bedeutung. Ob es nun darum geht, ML zur Förderung von Innovationen in der Lieferkette einzusetzen oder die Veröffentlichung von GenAI-gesteuerten virtuellen Agenten vorzubereiten: Es ist entscheidend, die richtige Infrastruktur zu haben.

Der Hauptgrund, warum KI-Projekte eine maßgeschneiderte Infrastruktur erfordern, ist die enorme Menge an Energie, die für den Betrieb von KI-Workloads benötigt wird. Um diese Art von Leistung zu erreichen, ist KI-Infrastruktur auf die geringe Latenz von Cloud-Computing-Umgebungen angewiesen. Sie verlässt sich zudem auf die Rechenleistung von Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) statt auf konventionelle zentrale Recheneinheiten (CPUs), wie sie typisch für IT-Infrastrukturumgebungen sind.  

Darüber hinaus konzentriert sich die KI-Infrastruktur auf Hardware und Software, die speziell für verteilte Hybridarchitekturen entwickelt wurden, die KI- und ML-Aufgaben unterstützen.   

Die KI-Infrastruktur basiert auf einer Mischung aus moderner Hardware und Software. Dieser integrierte Stack umfasst Rechen-, Netzwerk- und Speicherlösungen sowie andere Ressourcen, die den gesamten KI-Lebenszyklus unterstützen, vom Modelltraining über die Bereitstellung bis hin zur laufenden Verwaltung.  

Hier finden Sie einen detaillierten Überblick über fortschrittliche KI-Komponenten.

• Spezialisierte Server: Die KI-Infrastruktur nutzt spezialisierte Server und Servercluster, die Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung und leistungsstarke Speicherkapazitäten unterstützen. Diese Hardware reicht von lokalen KI-Chip-Servern (z. B. IBM Z mit dem Telum-Prozessor) bis hin zu energieeffizienten Edge-KI-Servern und cloudbasierten High-Density-Servern.
• Ressourcen: ML- und KI-Aufgaben erfordern große Mengen an Rechenleistung. Eine gut konzipierte KI-Infrastruktur umfasst häufig spezialisierte Hardware wie eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) und eine Tensor-Verarbeitungseinheit (TPU), um parallele Verarbeitungsfunktionen bereitzustellen und ML-Aufgaben zu beschleunigen.
• Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs): GPUs, die von NVIDIA oder Intel hergestellt werden, sind elektronische Schaltkreise, die aufgrund ihrer einzigartigen Fähigkeit zur gleichzeitigen Ausführung vieler Vorgänge für das Training und den Betrieb von KI-Modellen verwendet werden. In der Regel umfasst die KI-Infrastruktur GPU-Server zur Beschleunigung von Matrix- und Vektorberechnungen, die bei KI-Aufgaben üblich sind.
• Tensor-Verarbeitungseinheiten (TPUs): TPUs sind KI-Beschleuniger, die speziell für die Beschleunigung von Tensorberechnungen in KI-Workloads entwickelt wurden. Ihr hoher Durchsatz und ihre geringe Latenz machen sie ideal für viele KI- und Deep-Learning-Anwendungen.
• Datenspeicherung: Um effektiv zu sein, müssen KI-Anwendungen anhand großer Datensätze trainieren. Unternehmen, die KI-Produkte und -Services bereitstellen möchten, müssen in skalierbare Datenspeicher- und Verwaltungslösungen investieren, z. B. in lokale oder cloudbasierte Datenbanken, Data Warehouses, verteilte Dateisysteme und Data Lakes.
• Vernetzung: KI-Infrastruktur integriert KI-Netzwerksysteme, die KI und ML nutzen, um KI-Workloads in großem Maßstab zu unterstützen und Netzwerkintelligenz, Leistung und Sicherheit zu verbessern. Zu den wichtigsten Komponenten gehören Hochleistungsschalter und -router, Verbindungsleitungen und Rechenbeschleuniger für geringe Latenz und hohe Bandbreite.
• KI-Rechenzentren: Ein KI-Rechenzentrum ist eine Einrichtung, die die spezifische IT-Infrastruktur beherbergt, die für das Training, die Implementierung und die Bereitstellung von KI-Anwendungen und -Diensten benötigt wird. Diese Rechenzentren sind so ausgestattet, dass sie fortschrittliche Rechenleistung, Netzwerk- und Speichersysteme sowie die Energie- und Kühlkapazitäten bereitstellen, die für die Bewältigung von KI-Workloads erforderlich sind.

• Datenvorverarbeitung und Filterung: Die Datenaufnahme aus mehreren Quellen erfolgt zunächst im Modelltraining. Von dort aus können Datenverarbeitungs-Frameworks und -bibliotheken wie Pandas, SciPy und NumPy großflächige Daten verarbeiten und bereinigen.
• Frameworks und Bibliotheken für maschinelles Lernen: ML-Frameworks bieten spezifische Ressourcen, die KI für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen benötigt. ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch unterstützen verschiedene Funktionen, die von KI-Anwendungen benötigt werden. Zu diesen Funktionen gehört die Beschleunigung von GPU-Aufgaben und Funktionalitäten, die für die drei Arten von ML-Training entscheidend sind: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen. Solche Frameworks beschleunigen den Prozess des maschinellen Lernens und geben Entwicklern die Tools an die Hand, die sie für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen benötigen.
• MLOps- und AIOps-Plattformen: MLOps (Machine Learning Operations) ist ein Prozess, der eine Reihe spezifischer Praktiken umfasst, um maschinelles Lernen zu automatisieren und zu beschleunigen. MLOps-Plattformen unterstützen Entwickler und Ingenieure bei der Datenerfassung und Modelltraining durch Validierung, Fehlerbehebung und Überwachung einer Anwendung nach dem Launch. Diese Plattformen untermauern die Funktionalität der KI-Infrastruktur, helfen Data Scientist, Ingenieuren und anderen bei der erfolgreichen Einführung neuer KI-Tools, Produkte und Dienstleistungen. AIOps erweitert den MLOps-Prozess weiter, indem es KI und ML einsetzt, um die Ressourcenbereitstellung, Skalierung, kontinuierliche Überwachung und Observability sowie CI/CD-Pipelines für KI-Workflows intelligent zu automatisieren.
• Sicherheitstools: KI-Infrastruktur verbindet KI-Sicherheitstools mit bestehender Cybersicherheits-Infrastrukturen, wie Threat-Intelligence -Feeds und SIEM-Systemen (Security Information and Event Management). Mit Verschlüsselung und Zugriffskontrolle können Unternehmen ihre KI-Systeme und sensiblen Daten über die gesamte Angriffsfläche hinweg schützen.

Künstliche Intelligenz als Service (Artificial Intelligence as a Service, AIaaS) bezieht sich auf eine Serviceplattform, die KI-Tools und -Funktionen mit On-Demand-Preisgestaltung bereitstellt. Diese cloudbasierte Software bietet Benutzern Zugriff auf diese Funktionen, ohne dass sie ihre eigenen KI-Modelle erstellen müssen.

Entwicklungs- und andere Teams sowie andere Nutzer können auf diese Tools über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) oder Softwareentwicklungskits (SDKs) zugreifen, die KI-Funktionen in ihre Anwendungen und Dienste integrieren. Beispielsweise kann AIaaS Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache bereitstellen, die die Kundenstimmung analysieren und Unternehmen dabei helfen, ihre Customer Experience zu verbessern, ohne dass sie Modelle entwickeln müssen.

Unternehmen, die in KI-Infrastruktur investieren, unterstützen nicht nur die Entwicklung innovativer Anwendungen für Kunden, sondern profitieren in der Regel auch von deutlichen Verbesserungen ihrer Prozesse und Workflows.

Hier sind sechs der häufigsten Vorteile, die Unternehmen durch den Aufbau einer starken KI-Infrastruktur erwarten können:

• Erhöhte Skalierbarkeit und Flexibilität
• Mehr Leistung und Geschwindigkeit 
• Mehr Zusammenarbeit
• Bessere Compliance
• Reduzierte Kosten
• Verbesserte Funktionen für generative KI und agentische KI

Da die KI-Infrastruktur typischerweise cloudbasiert oder am Edge eingesetzt wird, ist sie sowohl skalierbar als auch flexibel. Da die für KI-Anwendungen erforderlichen Datensätze immer größer und komplexer werden, ist die KI-Infrastruktur so konzipiert, dass sie mit ihnen skaliert werden kann, wodurch Unternehmen ihre Ressourcen nach Bedarf erhöhen können.

Flexible Cloud- und Edge-Infrastruktur ist hochgradig anpassungsfähig und kann leichter skaliert werden als traditionelle IT-Infrastrukturen, wenn sich die Anforderungen eines Unternehmens ändern.

Die KI-Infrastruktur nutzt die neuesten verfügbaren High-Performance Computing (HPC)-Technologien wie GPUs, TPUs und Supercomputersysteme, um die ML-Algorithmen zu unterstützen, die den KI-Funktionen zugrunde liegen. KI-Ökosysteme verfügen über parallele Verarbeitungskapazitäten, die die für das Training von ML-Modellen benötigte Zeit erheblich reduzieren.

Da die Geschwindigkeit bei vielen KI-Anwendungen – wie z. B. Apps für den Hochfrequenzhandel an der Börse und fahrerlose Autos – von entscheidender Bedeutung ist, sind die Verbesserungen von Geschwindigkeit und Leistung eine kritische Funktion der KI-Infrastruktur.

Eine starke KI-Infrastruktur besteht nicht nur aus Hardware und Software, sondern bietet Entwicklern und Ingenieuren auch die Systeme und Prozesse, die sie für eine effektivere Zusammenarbeit bei der Erstellung von KI-Apps benötigen.

Durch den Einsatz von MLOps – einem Lebenszyklus für die KI-Entwicklung, der darauf ausgelegt ist, die Erstellung von ML-Modellen zu optimieren und zu automatisieren – ermöglichen KI-Systeme es Engineers, ihre KI-Projekte effektiver zu erstellen, zu teilen und zu verwalten.

Mit zunehmenden Bedenken hinsichtlich Datenschutz und KI ist auch das regulatorische Umfeld komplexer geworden und umfasst nun auch Fragen der Datenresidenz und der KI-Souveränität. Daher muss eine robuste KI-Infrastruktur sicherstellen, dass die Datenschutzgesetze bei der Datenverwaltung und Datenverarbeitung bei der Entwicklung neuer KI-Anwendungen strikt eingehalten werden. 

KI-Infrastrukturlösungen stellen sicher, dass Unternehmen alle geltenden Gesetze und Standards genau befolgen und die KI-Compliance durchsetzen. Sie schützen auch Benutzerdaten und schützen vor Rechts- und Reputationsschäden.

Obwohl Investitionen in KI-Infrastruktur teuer sein können, können die Kosten für die Entwicklung von KI-Anwendungen und Funktionen auf traditioneller IT-Infrastruktur noch höher sein. Oft ist dieser Ansatz weniger kosteneffektiv als die Investition in eine speziell entwickelte KI-Infrastruktur.

Die KI-Infrastruktur optimiert die Ressourcen und wendet die beste verfügbare Technologie an, um KI-Projekte zu entwickeln und bereitzustellen. Außerdem bietet sie eine bessere Kapitalrendite (ROI) für KI-Initiativen als der Versuch, sie mit einer veralteten, ineffizienten IT-Infrastruktur zu realisieren.

Generative KI kann eigene Inhalte (einschließlich Text, Bilder, Video und Computercode) aus einfachen Benutzerprompts erstellen. Diese Funktion kann die Produktivität sowohl für Unternehmen als auch für Einzelpersonen steigern, wie bei Programmen wie ChatGPT und Claude AI und in geschäftlichen Anwendungsfällen, die vom Kundensupport bis zur Investitionsanalyse reichen, gezeigt wird. Agentische KI geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht es KI-Systemen, bei der Planung und Ausführung mehrstufiger Aufgaben autonom zu handeln.

KI-Infrastruktur mit einem soliden Framework für generative und agentische KI kann Unternehmen dabei helfen, diese Funktionen auf sichere und verantwortungsvolle Weise zu entwickeln.

Im Folgenden werden sechs Schritte vorgestellt, die Unternehmen jeder Größe und Branche zum Aufbau der benötigten KI-Infrastruktur für ihr Unternehmen befolgen können.