Wenn Sie sich schon lange genug mit der Technologie beschäftigen, erinnern Sie sich bestimmt noch an die Anfänge des Informationszeitalters. Es war eine Zeit ungebremster Begeisterung: Die Geburt des Internets schien etwas völlig Neues und Aufregendes zu sein, das jeden Aspekt unseres Lebens grundlegend verändern würde.
Jetzt treten wir in eine neue Ära ein, die nicht mehr nur von Informationen, sondern von Wissen geprägt ist. Wir nennen diese Ära das intelligente Zeitalter. Während es im vorherigen Zeitalter um die Demokratisierung des Zugangs zu Informationen ging, dreht sich in diesem neuen Zeitalter alles darum, was wir mit diesen Informationen durch ihre Verarbeitung und Analyse erreichen können. Infolgedessen entwickelt sich die IT von einem Kostenfaktor zu einem echten Motor für den Geschäftswert und die Differenzierung von Unternehmen.
In den letzten Jahren sind neue generative KI-Modelle entstanden, die versprechen, mehr Wert aus Geschäftsdaten zu schöpfen. Das macht es für Unternehmen heute umso wichtiger, eine KI-fähige Datenpipeline aufzubauen. Insbesondere benötigen Unternehmen eine vernetzte hybride Multicloud-Architektur, um Leistung, Datenschutz und Kosteneffizienz ihrer KI-Strategien zu optimieren. Dazu müssen sie möglicherweise die Art und Weise, wie sie Cloud-Dienste nutzen, grundlegend überdenken.
Sich im KI-Hype-Zyklus zurechtfinden
In gewisser Weise fühlt es sich an, als befänden wir uns in einem Hype-Zyklus für KI, ähnlich dem, den wir in den Anfängen des Cloud-Computing erlebt haben. Wie die Cloud ist auch KI eine sehr leistungsstarke Technologie, die langfristig einen großen geschäftlichen Mehrwert schaffen wird. Dennoch ist es für CIOs nach wie vor wichtig, behutsam vorzugehen. Wenn sie sich zu sehr vom Hype mitreißen lassen, könnte dies zu übereilten Infrastrukturentscheidungen führen, die ihnen später viel Kopfzerbrechen bereiten werden.
Ich habe ein persönliches Motto, das meine Sich auf die Unternehmens-IT prägt, und es ist heute aktueller denn je: Daten existieren für immer.
Die Beständigkeit von Daten ist eine grundlegende Tatsache des Internets und der menschlichen Gesellschaft im Allgemeinen. Einmal erfasste Daten behalten immer ihren Wert. Unabhängig von der Branche müssen Unternehmen diesen Wert nutzen, um erfolgreich zu sein.
Es gilt jedoch zu bedenken, dass Daten zwar für immer bestehen bleiben mögen, nicht jedoch alles, was wir daraus machen. Wem sie gehören, wie daraus Wert gewonnen wird und welche Infrastruktur zur Verwaltung genutzt wird, all das wird sich im Laufe der Zeit ändern. Was moderne KI-Anwendungen angeht, stehen wir noch ganz am Anfang. Wir können davon ausgehen, dass wir in den kommenden Jahren leistungsfähigere Hardware, bessere Algorithmen und eine effizientere Infrastruktur sehen werden. Deshalb ist es für Unternehmen nicht ideal, sich auf eine bestimmte Vorgehensweise festzulegen. Was heute gut funktioniert, funktioniert in 10 Jahren möglicherweise nicht mehr. Flexibilität in Ihrer KI-Strategie zu fordern, reicht nicht aus – Flexibilität ist die Strategie.
Die KI-Neuausrichtung vollziehen
Laut IDC richten sich viele Unternehmen derzeit neu auf KI aus. Während sie 2023 und 2024 vielleicht damit beschäftigt waren, ad hoc Anwendungsfälle für generative KI zu suchen, konzentrieren sie sich nun darauf, Prioritäten zu setzen, Hindernisse zu beseitigen und Pläne für den langfristigen KI-Erfolg zu entwickeln.[1]
Wie die Grafik unten zeigt, befinden sich die meisten Unternehmen noch in einem frühen Stadium ihrer KI-Reife, und nur sehr wenige haben sich zu echten KI-gestützten Unternehmen entwickelt.[2] Das zeigt, dass trotz des Hype kein Druck besteht, KI auf Anhieb richtig zu implementieren. Entscheidend ist eine Infrastruktur, die sich im Laufe der verschiedenen Phasen der KI-Einführung ändern kann.
Cloud-Flexibilität einplanen
Cloud-Dienste gelten traditionell als perfekte Lösung für alle Anwendungsfälle, die eine flexible Infrastruktur erfordern. Unternehmen können schnell eine Cloud-Infrastruktur aufbauen und dabei die Kosten und die Komplexität der Bereitstellung einer physischen Infrastruktur vermeiden. Im Zuge der Einführung von KI müssen IT-Verantwortliche sehr schnell zusätzliche Rechenkapazitäten bereitstellen. Sie halten die Cloud oft für eine kostengünstige Möglichkeit, dies zu erreichen. Als besonders hilfreich kann ihnen dabei die Zusammenarbeit mit einem GPU-as-a-Service-Anbieter erscheinen, der virtuelle GPU-Kapazitäten nach Bedarf bereitstellt, sodass sie sich nicht selbst um den Kauf und die Bereitstellung physischer GPUs kümmern müssen.
Allerdings hat sich die Ansicht geändert, dass die Cloud grundsätzlich flexibel sei. Unternehmen sind sich mittlerweile der Risiken bewusst, die mit der Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter verbunden sind. Dazu zählen höhere Cloud-Kosten und ein eingeschränkter Zugriff auf die besten Lösungen. Sie müssen proaktiv dafür sorgen, dass die Flexibilität ihrer hybriden Multicloud-Umgebungen gewährleistet ist. Dies gilt insbesondere für KI, wenn man bedenkt, was die KI-Infrastruktur alles für sie leisten muss:
- Große Mengen an KI-Daten aus vielen verschiedenen Quellen verwalten
- Diese Daten schnell an verschiedene Verarbeitungsstandorte weltweit übertragen
- Die Anforderungen an Datensouveränität und Datenschutz berücksichtigen
- Kosten und Energieverbrauch im Auge behalten, die bei steigenden Datenmengen leicht außer Kontrolle geraten können
Der Schlüssel zur Erfüllung all dieser Anforderungen liegt darin, nicht mit einer bestimmten Cloud, sondern mit vielen Clouds zu arbeiten. Wir leben in einer Zeit, in der viele Cloud-Dienste Standardprodukte geworden sind. Auch wenn sich einzelne Anbieter auf kleine Spezialgebiete spezialisiert haben, ist es im Großen und Ganzen schwierig, ihre grundlegenden Angebote in den Bereichen Rechenleistung, Netzwerk und Speicher voneinander zu unterscheiden. Statt miteinander um die besten Funktionen zu konkurrieren, versuchen Cloud-Anbieter heute, den Wert zu maximieren, den sie ihren Kunden bieten.
Eine Möglichkeit zur Wertoptimierung besteht darin, Kunden die Integration ihrer Dienste in eine hybride Multicloud-Strategie zu erleichtern. Es mag kontraintuitiv erscheinen, dass sie ihre Kunden im Wesentlichen dazu ermutigen, ihre Cloud-Portfolios zu diversifizieren, doch dies ist mittlerweile eine Selbstverständlichkeit für Unternehmen.
Profitieren Sie von einer neutralen Plattform für eine hybride Multicloud
Das Konzept einer flexiblen hybriden Multicloud-Infrastruktur ist für uns bei Equinix nichts Neues. Seit mehr als 25 Jahren ist unser Engagement für Anbieterneutralität eines unserer Grundprinzipien. Es begann in den Anfängen des Internets, als wir Internetdienstleistern eine neutrale Plattform für den Datenaustausch untereinander zur Verfügung stellten. Dieser Ansatz hat sich während der Einführung des Cloud-Computing bewährt und setzt sich auch heute in unseren Partnerschaften mit allen großen Cloud-Anbietern fort.
Wenn Unternehmen darüber nachdenken, wie sie Cloud-Dienste in ihre KI-Strategien integrieren können, geben wir ihnen keine bestimmte Richtung vor. Stattdessen bieten wir ihnen die Plattform, auf der sie den für sie richtigen Mix aus Cloud-Diensten finden können. Wir unterstützen sie darüber hinaus dabei, diese Cloud-Dienste in einem unserer über 260 Equinix IBX® Colocation-Rechenzentren weltweit mit ihrer privaten Infrastruktur zu verbinden.
Zur weiteren Optimierung der Flexibilität bieten wir unseren Kunden ein robustes Portfolio an Interconnection-Services, über die sie sich mit Cloud-Anbietern oder anderen Partnern in ihren KI-Ökosystemen verbinden können. Mit Equinix Fabric®, unserer softwaredefinierten Vernetzungslösung, können sie je nach Bedarf virtuelle Verbindungen erstellen, entfernen oder anpassen. Mit Equinix Fabric können unsere Kunden von vielen Standorten auf der ganzen Welt auf unser marktführendes Portfolio an latenzarmen Cloud-Zugängen zugreifen.
Fallstudie: Verizon verbessert intelligente Logistik und städtische Mobilität
Equinix ermöglicht Kunden die nahtlose Integration von Cloud-Diensten in ihre KI-Datenpipeline. So nutzt Verizon beispielsweise Equinix Fabric und Equinix Colocation-Rechenzentren als Teil einer intelligenten Logistiklösung, die den Verkehrsfluss optimiert und eine bessere Stadtplanung ermöglicht.
Die Lösung basiert auf Lieferfahrzeugen, die mit IoT-Geräten ausgestattet sind, die Flottendaten erfassen. Diese Daten werden mithilfe von Edge-Geräten, die in den Lieferfahrzeugen installiert sind, sofort verarbeitet. Von dort werden die Daten über das 5G-Netzwerk von Verizon und Equinix Fabric zur Cloud-Analyselösung des Unternehmens weitergeleitet.
Verizon ist nun in der Lage, Routenänderungen für seine Lieferfahrzeugflotte in Echtzeit vorzunehmen und damit zur Verringerung von Staus und Emissionen beizutragen. Die anonymisierten Flottendaten tragen darüber hinaus zur globalen Verkehrsmodellierung bei. Mithilfe dieser globalen Modelle lässt sich die Effizienz der städtischen Logistik verbessern und gleichzeitig eine nachhaltige, datengesteuerte Stadtentwicklung auf der ganzen Welt vorantreiben.
Der Einstieg in das KI-Zeitalter kann für Unternehmen, die nicht wissen, wo sie ansetzen sollen, verunsichernd sein. Das wertvollste Angebot, das wir unseren Kunden bieten, ist die Gewissheit, dass ihre KI-Strategie nicht perfekt sein muss. Da sie nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sind, können sie jederzeit ihre Einstellung ändern. Dank unseres Ökosystems aus Cloud-Anbietern und On-Demand-Verbindungen mit Equinix Fabric können sie sich Montags für eine neue Lösung entscheiden und diese bereits am Dienstag in Betrieb nehmen.
Während die KI-Landschaft die Art und Weise, wie Unternehmen Cloud-Dienste nutzen, weiter verändert, stehen wir ihnen bei der Bewältigung dieser Veränderungen zur Seite. Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie sich die Perspektiven in diesem neuen KI-Zeitalter verändern und wie sich Unternehmen, die auf Cloud-Flexibilität setzen, für langfristigen Erfolg positionieren, lesen Sie unser Whitepaper “Erfolg mit einer hybriden Multicloud-Strategie”.
[1] “IDC FutureScape: The AI Pivot Towards Becoming an AI-Fueled Business”, 21. Oktober 2024.
[2] IDC Directions 2025, “Time for the AI Pivot: From Experimentation to Industry Transformation”, April 2025.
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