Künstliche Intelligenz ist längst im Geschäftsalltag vieler Unternehmen angekommen. Besonders generative KI erlebt einen regelrechten Boom. Diese Modelle benötigen enorme Rechen- und Speicherressourcen. Unternehmen müssen deshalb ihre IT-Infrastruktur anpassen. NTT DATA, ein Anbieter von digitalen Business- und Technologie-Services, zeigt auf, warum die Cloud dabei zum entscheidenden Erfolgsfaktor für GenAI wird.
Vielfältige Einsatzmöglichkeiten für generative KI
Laut Gartner wird generative KI in den kommenden Jahren viele Branchen durchdringen. Schon 2025 sollen über 30 % aller neuen Medikamente mit GenAI-Technik entstehen. Auch Marketingbotschaften und personalisierte Werbung werden zu einem großen Teil von GenAI generiert. In der Industrie kommt die Technologie ebenfalls zum Einsatz. Unternehmen nutzen GenAI, um Designs zu optimieren, etwa in Bezug auf Leistung, Materialien und Fertigungsverfahren.
Cloud als Enabler für anspruchsvolle GenAI-Anwendungen
Anspruchsvolle GenAI-Projekte benötigen enorme Rechenleistung und hohe IT-Sicherheit. NTT DATA benennt fünf zentrale Vorteile der Cloud. Allerdings profitieren Unternehmen nur, wenn sie ihre Anforderungen sorgfältig definieren und die richtige Strategie entwickeln.
5 Gründe für den Cloud-Einsatz:
- Skalierbare Rechenressourcen auf Abruf
GenAI-Modelle sind riesig und komplex. Sie bestehen oft aus Milliarden von Parametern. Firmeneigene Rechenzentren stoßen hier schnell an ihre Grenzen. Cloud-Anbieter bieten skalierbare High-Performance-Computing-Umgebungen mit GPU- und TPU-Cluster. Diese verteilen Rechenlasten dynamisch. Das senkt Entwicklungszeiten und Betriebskosten. Unternehmen können so ohne eigene Hochleistungsinfrastruktur komplexe GenAI-Anwendungen betreiben. - Modular und individuell anpassbar
Die Integration von GenAI in monolithische Legacy-Systeme ist oft schwierig. Cloud-native Anwendungen sind hier im Vorteil. Dank API (Application Programming Interface)-Architektur und Modularität lassen sich flexible Ökosysteme aufbauen. Das beschleunigt die Entwicklung und erleichtert Anpassungen. Unternehmen bleiben so flexibel und reaktionsfähig – ein Plus im dynamischen KI-Umfeld. - Effizientes und flexibles Datenmanagement
Große Datenmengen sind eine zentrale Herausforderung für GenAI-Projekte. Cloud-Plattformen ermöglichen zentrale Datenspeicherung und Zugriff auf skalierbare Datenbanken. Teams können weltweit in Echtzeit auf Informationen zugreifen. Security-Tools schützen die Daten zuverlässig. Zudem unterstützen Cloud-Anbieter flexible Speicherlösungen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verwalten. Das ist essenziell für GenAI. - Kalkulierbare Kosten statt hoher Investitionen
Die Cloud spart Investitionen in eigene Hardware. Unternehmen buchen Rechenressourcen nach Bedarf. Pay-per-Use-Modelle bieten Flexibilität bei wechselnden Anforderungen. Doch Vorsicht: Ohne klare Bedarfsanalyse kann das Kostenmanagement unübersichtlich werden. Unternehmen sollten genau festlegen, welche Services sie wirklich benötigen. - Schneller Zugang zu modernster Technologie
Cloud-Anbieter stellen spezialisierte KI-Services bereit. Diese bieten End-to-End-Umgebungen für Entwicklung, Training und Betrieb von GenAI-Modellen. Entwickler greifen auf benutzerfreundliche Werkzeuge zu, die Modelloptimierung und Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) unterstützen. Das spart Zeit und reduziert den Bedarf an Spezialwissen. Sicherheitsmaßnahmen schützen die Daten. Allerdings sind nicht alle Cloud-Lösungen für sensible Informationen geeignet. Public Clouds erfüllen oft nicht die Anforderungen regulierter Branchen. Hier empfehlen sich hybride oder private Cloud-Lösungen, die hohe Sicherheits- und Compliance-Standards bieten.
Fazit: Cloud-Strategie als Grundlage für skalierbare GenAI-Lösungen
„Die Cloud ist entscheidend für den Erfolg von generativer KI. Doch die Wahl des richtigen Anbieters darf kein Schnellschuss sein“, betont William Cobbah, Head of Data & Intelligence bei NTT DATA DACH.
Unternehmen brauchen eine sorgfältig geplante Cloud-Strategie, um GenAI-Projekte skalierbar und souverän umzusetzen. Ein erfahrener Service-Provider unterstützt dabei, die GenAI-Fähigkeit zu bewerten und das weitere Vorgehen zu planen. Er liefert Machbarkeitsanalysen, Roadmaps und Strategieberatung. Zudem hilft er, die technischen Anforderungen zu verstehen und die passende Cloud-Architektur zu finden.
Quelle: NTT DATA