KI-Inferenz: Neugestaltung der IT-Landschaft von Unternehmen über alle Branchen hinweg

Wellington Lordelo, Global Director for AI und Innovation, Digital Realty

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine starke Innovationskraft, die unsere Interaktion mit digitalen Informationen verändert. Im Zentrum dieser Veränderung steht die KI-Inferenz. Dies ist die Phase, in der ein trainiertes KI-Modell bereitgestellt und verwendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue, unbekannte Daten zu treffen.

Während der Inferenz nimmt das Modell Daten auf und wendet die gelernten Muster und Beziehungen an, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu generieren. Dies ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen und verbessert die Nutzerinteraktionen, von reaktionsschnellen Chatbots bis hin zu präzisen medizinischen Diagnosen.

Da der Bedarf an geringer Latenz und sicherer Datenverarbeitung wächst, sind moderne Netzwerke und private KI-Lösungen entscheidend. Um von diesen Trends zu profitieren, müssen Unternehmen verstehen, wie sie KI-Inferenz in ihre IT-Infrastruktur integrieren können. Dies umfasst die Bereitstellung von Inferenz-Workloads am Edge, wo Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und Datenlokalität entscheidend sind. Infolgedessen entwickeln sich hybride KI-Architekturen, die zentralisierte Cloud-Funktionen mit verteilten Edge- und privaten Umgebungen kombinieren, zu wesentlichen Komponenten skalierbarer und sicherer Unternehmens-KI-Strategien.

Klingt kompliziert? Schauen wir es uns genauer an.

Verständnis der KI-Inferenz: Der Kern intelligenter Systeme

Erstens ist die KI-Inferenz ein komplexer Vorgang, der komplizierte Modelle in handlungsfähige Agenten umwandelt. Dieser Prozess ist unerlässlich, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, die das Benutzererlebnis erheblich verbessern können.

Zum Beispiel im Kundenservice ermöglicht die KI-Inferenz Chatbots, Interaktionen dynamisch zu verbessern, indem sie den Kontext verstehen und relevante Antworten geben. Diese Chatbots verwenden fortschrittliche Algorithmen, um Benutzereingaben zu analysieren, Absichten zu interpretieren und in nur wenigen Millisekunden geeignete Antworten zu generieren. Dies beschleunigt nicht nur die Interaktion, sondern macht sie auch natürlicher und vorteilhafter für den Benutzer.

Im Gesundheitssektor ist das Potenzial der KI-Inferenz nicht weniger als transformativ. Die Analyse umfangreicher medizinischer Daten durch KI-Modelle kann zu schnelleren Diagnosen und besseren Patientenergebnissen führen. Zum Beispiel kann KI medizinische Bilder untersuchen, um Anomalien schneller und genauer zu erkennen. Das führt zu zeitnaheren und effektiveren Behandlungen. Die Sensibilität von Gesundheitsdaten erfordert jedoch strenge Sicherheitsvorkehrungen.

Hier ist private KI von entscheidender Bedeutung. Sie stellt sicher, dass Inferenzprozesse mit höchster Sicherheit und Vertraulichkeit vor Ort ausgeführt werden, sodass Gesundheitsdienstleister strenge regulatorische Standards erfüllen und gleichzeitig die Fähigkeiten von KI nutzen können.

Private KI: Sicherung von Daten in KI-Inferenzprozessen

Da KI-Systeme immer mehr sensible Informationen verarbeiten, werden Datenschutz und private KI zu einem wesentlichen Bestandteil effektiver Inferenzprozesse. In Cloud- und Edge-Computing-Umgebungen, in denen Daten häufig zwischen mehreren Netzwerken und Geräten bewegt werden, ist die Sicherstellung der Vertraulichkeit von Benutzerdaten von größter Bedeutung. Private KI beschränkt Abfragen und Anfragen auf die interne Datenbank eines Unternehmens, SharePoint, API oder andere private Quellen. Dadurch wird unbefugter Zugriff verhindert und sichergestellt, dass sensible Informationen auch dann vertraulich bleiben, wenn sie in der Cloud oder am Edge verarbeitet werden.

In Branchen, in denen der Datenschutz von größter Bedeutung ist, können KI-Inferenzmodelle lokal in lokalen Umgebungen oder bei sicheren Colocation-Anbietern wie Digital Realty stattfinden.

Diese Strategie erhöht den Datenschutz und verringert die Zeitverzögerung, die mit der Übertragung von Daten an entfernte Server verbunden ist. Dies ermöglicht es Unternehmen, Inferenz direkt auf ihren Daten auszuführen, ohne sie über das öffentliche Internet zu übertragen, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen verringert und die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen gewährleistet wird.

Geringe Latenz: Der Schlüssel zur Leistung von KI in Echtzeit

Damit KI wirklich transformativ sein kann, ist eine niedrige Latenzzeit erforderlich, um sicherzustellen, dass Echtzeitreaktionen sowohl schnell als auch nahtlos sind. Im Bereich der KI-Chatbots liegt der Unterschied zwischen einer nahtlosen Konversation und einer frustrierenden Benutzererfahrung oft in der Geschwindigkeit der KI-Antwort.

Nutzer erwarten sofortige und genaue Antworten, und jede Verzögerung kann zu einem Verlust von Engagement und Vertrauen führen. Durch die Minimierung der Latenzzeit können KI-Chatbots eine natürlichere und flüssigere Interaktion bieten, die die Benutzerzufriedenheit erhöht und zu besseren Ergebnissen führt.

Im Finanzsektor ist die Betrugserkennung in Echtzeit eine weitere wichtige Anwendung, die stark auf niedrige Latenz angewiesen ist. Finanzinstitute müssen in der Lage sein, Transaktionen in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Eine Verzögerung von sogar ein paar Millisekunden kann den Unterschied zwischen dem Stoppen einer betrügerischen Transaktion und ihrer Durchführung ausmachen, was möglicherweise zu erheblichen finanziellen Verlusten führen kann. Fortschrittliche KI-Modelle, unterstützt durch eine robuste Netzwerkinfrastruktur, ermöglichen es diesen Systemen, schnelle und genaue Entscheidungen zu treffen und so sicherzustellen, dass Transaktionen sicher und effizient sind.

Die Notwendigkeit extrem niedriger Latenzzeiten ist im Bereich der autonomen Fahrzeuge noch kritischer, wo es nicht nur eine Frage der Bequemlichkeit, sondern eine Frage der Sicherheit ist. Selbstfahrende Autos sind auf die schnelle Verarbeitung der Daten einer Vielzahl von Sensoren angewiesen, um sofortige Entscheidungen für eine sichere Navigation treffen zu können. Wenn die KI-Systeme in diesen Fahrzeugen mit der geringstmöglichen Latenzzeit arbeiten, erhöht sich die Zuverlässigkeit und Sicherheit des autonomen Fahrens.

Netzwerkinnovationen für verbesserte KI-Inferenz

Innovationen in der Netzwerktechnologie treiben leistungsfähigere und effizientere KI-Inferenz voran und schließen die Lücke zwischen fortschrittlichen Algorithmen und praktischen Anwendungen. Einer der bedeutendsten Fortschritte ist die Bereitstellung von 5G-Netzwerken, die extrem niedrige Latenzzeiten und hohe Bandbreite bieten.

Dies ist besonders wichtig für Echtzeit-KI-Anwendungen. Edge Computing, eine weitere wichtige Innovation, bringt Berechnung und Datenspeicherung näher an die Geräte, die Daten erfassen und verarbeiten. Durch die Verringerung der Entfernung, die Daten zurücklegen müssen, reduziert Edge Computing die Latenzzeiten erheblich und ermöglicht so schnellere und zuverlässigere KI-Inferenzen.

Neue Routing-Protokolle spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Optimierung des Datenflusses, was für eine effiziente KI-Inferenz unerlässlich ist. Diese Protokolle sorgen dafür, dass Datenpakete intelligenter übertragen werden, um überlastete Pfade zu vermeiden und Verzögerungen zu reduzieren. Software-definierte Netzwerke (SDN) ermöglichen dynamische und flexible Routing-Entscheidungen, die sich in Echtzeit an die Netzwerkbedingungen anpassen. Dies verbessert nicht nur die Gesamtleistung von KI-Systemen, sondern erhöht auch ihre Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

KI-gesteuertes Netzwerkmanagement ist eine weitere transformative Fähigkeit. Durch die Nutzung maschinellen Lernens können Netzwerkmanagementsysteme Probleme vorhersehen und verhindern, bevor sie den Betrieb stören. Diese proaktive Strategie garantiert ein Netzwerk, das auch bei unterschiedlichen Arbeitslasten und Umgebungsfaktoren durchgängig robust und effizient ist. Beispielsweise können prädiktive Analysen potenzielle Verkehrsengpässe erkennen und Daten autonom umleiten, um eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten. Dies ist für KI-Inferenzaufgaben, die eine zuverlässige Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung erfordern, von entscheidender Bedeutung.

Netzwerk-Virtualisierung ist eine zusätzliche Innovation, die die Art und Weise verändert, wie KI-Aufgaben verwaltet werden. Durch die Abstraktion der physischen Netzwerkinfrastruktur ermöglicht die Virtualisierung eine flexiblere Ressourcenzuweisung. Dies bedeutet, dass Ressourcen dynamisch auf der Grundlage ihres aktuellen Bedarfs KI-Aufgaben zugewiesen werden können, wodurch sichergestellt wird, dass sich das Netzwerk an wechselnde Workloads anpassen kann. Diese Flexibilität ist unerlässlich für die Bewältigung der unvorhersehbaren und oft stoßartigen Anforderungen an KI-Inferenz, bei der sich der Bedarf an Rechenressourcen schnell ändern kann.

IT-Führungskräfte, die KI-Inferenzlösungen evaluieren, sollten eine extrem niedrige Latenzzeit einplanen, Netzwerkinnovationen erforschen, die die Inferenz verbessern, und nach Partnern mit einem führenden globalen Vernetzungsgewebe suchen, um ihre KI-Strategien über lange Strecken zu unterstützen.

Neugestaltung des Datenaustauschs mit KI-Inferenz in Unternehmen

Unternehmen erkennen, dass KI-Inferenz die Art und Weise, wie Daten geteilt, verarbeitet und genutzt werden, in einer Vielzahl von Branchen verändern wird.

Finanzdienstleistungen: Die KI-Inferenz hat die Datenverarbeitung grundlegend verändert und ermöglicht schnellere und präzisere Entscheidungen.
Produktionsunternehmen: KI-Inferenz wird für die vorausschauende Wartung eingesetzt, was die Ausfallzeiten reduziert und die Produktivität erhöht. Durch die kontinuierliche Überwachung der Geräte und die Vorhersage potenzieller Ausfälle können Unternehmen die Wartung proaktiv planen, kostspielige Ausfälle verhindern und einen reibungslosen Betrieb sicherstellen. Dieser Ansatz spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern verlängert auch die Lebensdauer der Maschinen, was im Laufe der Zeit zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
Lieferkettenmanagement: KI-Inferenz hat hier eine transformative Wirkung. Durch die Optimierung der Lagerbestände und die Vorhersage der Nachfrage können Unternehmen effizienter arbeiten und schneller auf Marktveränderungen reagieren. Dieses Maß an Genauigkeit kann dazu beitragen, Abfall zu reduzieren, Lieferzeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Der sichere Datenaustausch ist eine entscheidende Voraussetzung für den Einsatz von KI-Inferenz in Unternehmen, insbesondere in Branchen, die mit vertraulichen Informationen umgehen. Private KI-Technologien sind für den Schutz dieser Daten während der Inferenz unerlässlich. Indem Unternehmen Daten verschlüsseln und sicherstellen, dass sie vertraulich bleiben, können sie die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten und eine starke Sicherheitsstellung aufbauen. Dies ist besonders wichtig in Sektoren wie dem Gesundheits- und Finanzwesen, wo Datenschutzverletzungen schwerwiegende Folgen haben können.

Weiterentwicklungen im Netzwerk sind ebenso wichtig wie die Beschleunigung von KI-Inferenzen und die branchenübergreifende Machbarkeit von Echtzeitanwendungen. Erweiterte Netzwerkfähigkeiten garantieren eine schnelle, zuverlässige Datenübertragung und ermöglichen die nahtlose Integration von KI-Systemen. Da diese Technologien zunehmend eingesetzt werden, ist das Potenzial für Innovation und Wachstum enorm.

Die Verschmelzung von KI-Inferenz, sicherem Datenaustausch und fortschrittlichen Netzwerklösungen schmiedet eine Zukunft, in der datengesteuerte Entscheidungen zum Standard gehören und Effizienz, Sicherheit und Erfolg in der Ära der Datenwirtschaft fördern.

Erkenntnisse umsetzen: Drei strategische Prioritäten für KI-Inferenz

Um das Potenzial der KI-Inferenz voll auszuschöpfen, sollten sich IT-Führungskräfte auf drei grundlegende Maßnahmen konzentrieren:

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Was ist KI-Inferenz?