Wie man mit verteilter KI richtig durchstartet

Bevor man in KI-Infrastruktur investiert, ist es ratsam, sich zunächst anzusehen, wie sich das Gleichgewicht zwischen Daten, Rechenleistung und Intelligenz verändert. Bei der Zusammenarbeit mit Unternehmen, die sich gerade erst auf den Weg in die Welt der künstlichen Intelligenz begeben, haben wir klare Muster erkannt, die den Unterschied zwischen frühem Erfolg und späteren Schwierigkeiten ausmachen. Der Standort der Daten, das Tempo der Ausweitung an der Edge  und die Vielfalt der Modelle und Partner bestimmen maßgeblich, was es bedeutet, „KI richtig einzusetzen“. Es beginnt mit dem Aufbau einer Grundlage für verteilte KI.

Edge-Anwendungsfälle  erleben einen rasanten Aufschwung. Da Modelle für bestimmte Anwendungsbereiche immer kleiner, intelligenter und spezifischer werden, findet die Datenverarbeitung zunehmend näher am Ort der Datengenerierung statt – sei es bei der Betrugserkennung an einem Transaktionspunkt, der Echtzeit-Qualitätskontrolle in einer Fabrik oder der Entscheidungsfindung in vernetzten Fahrzeugen. Agentische KI-Architekturen und neue Frameworks wie das Model Context Protocol (MCP) beschleunigen diesen Trend, indem sie modulare KI-Systeme ermöglichen, die in verteilten Umgebungen existieren und betrieben werden können.

Das Ergebnis: Es wird erwartet, dass etwa 75 % der neuen Daten an der Edge generiert und verarbeitet werden.[1] Gleichzeitig unterstützt das Ökosystem Plattformen und Konzepte von führenden Unternehmen wie NVIDIA, die Referenzarchitekturen bereitstellen und Unternehmen dabei helfen, verteilte KI-Systeme schneller zu skalieren. Es gibt weitere, gleichermaßen wichtige Komponenten einer verteilten KI-Infrastrukturlösung, die Unternehmen dabei helfen, künstliche Intelligenz effektiv einzusetzen.

Daten sind der Treibstoff für die KI-Engine

Künstliche Intelligenz beginnt und endet mit Daten. Heute befinden sich etwa 60 % der Unternehmensdaten noch immer in den großen öffentlichen Clouds[2], Die neuesten und wertvollsten Daten werden jedoch außerhalb dieser Dienste an der Edge generiert. Dieses Ungleichgewicht hat zu einem Phänomen geführt, das viele als einen erbitterten Kampf um Daten bezeichnen. Daten werden kontinuierlich zwischen Clouds und Standorten  an der Edge hin- und herbewegt, während Unternehmen entscheiden, wo sie gespeichert, verarbeitet und analysiert werden sollen. Diese Entwicklungen bestimmen nun, wie und in welche Richtung sich die KI-Infrastruktur weiterentwickeln muss. In vielen Fällen ist es die Verschiebung von Daten und nicht die Workloads selbst, die die nächste Generation von Infrastrukturentscheidungen vorantreibt.

Was sind die Gründe für den Bedarf an einer verteilten KI-Infrastruktur?

Um diese verteilte Realität zu unterstützen, braucht es mehr als GPUs. Es erfordert eine Infrastruktur, die in der Lage ist, große Datenmengen schnell, sicher und effizient zwischen Clouds zentraler Infrastruktur und der Edge  zu übertragen.

KI-Workloads sind äußerst vielfältig und reichen von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache, generativer KI und Computer Vision. Jeder Workload stellt dabei spezifische Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Konnektivität. Das Training erfordert eine enorme parallele Rechenleistung sowie Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit geringer Latenz, um Daten effizient zwischen den einzelnen Knoten übertragen zu können. Andererseits hängt die Inferenz von extrem schnellen Antwortzeiten sowie der räumlichen Nähe zu Benutzern und Datenquellen ab.

Keine speziell für einen bestimmten Zweck entwickelte Umgebung kann in beiden Bereichen des Spektrums gleichermaßen hervorragende Leistungen erbringen. Skalierbarkeit und Geschwindigkeit müssen Hand in Hand gehen, was bedeutet, dass die zugrunde liegende Infrastruktur in der Lage sein muss, auf unterschiedliche Arbeitslasten zu reagieren und sich dynamisch an veränderte Anforderungen anzupassen.

Einige Teams setzen kleinere, domainspezifische Modelle an der Edge  ein, während andere einen kontinuierlichen Feedback-Kreislauf zwischen Inferenz und Training aufrechterhalten, um die Modelle in Echtzeit zu optimieren. Unabhängig vom gewählten Ansatz hängt der Erfolg von einer effizienten Automatisierung und einer reibungslosen Koordination innerhalb des Systems ab. Bei so vielen variablen Faktoren ist es entscheidend, eine solide Grundlage zu schaffen, die sich an dynamische Datenströme anpassen, global skalierbar ist und als einheitliches, intelligentes System funktioniert.

Interconnection ist das verbindende Element

Unabhängig davon, an welchem Punkt eine Organisation ihre Reise in die Welt der künstlichen Intelligenz beginnt, hängt der Erfolg letztlich davon ab, wie gut alle Komponenten miteinander vernetzt sind. KI ist inhärent verteilt: Daten an einem Ort speichern, Berechnungen an einem anderen Ort durchführen – Modelle und Inferenz-Engines sind über verschiedene Regionen und Clouds verteilt. Jedes Element kann individuell optimiert werden. Aber ohne die Möglichkeit, Daten zu verschieben, Modelle zu synchronisieren und Workflows nahtlos und sicher über verschiedene Umgebungen hinweg zu steuern, bleibt das System  stets eingeschränkt.

Und genau hier treffen viele KI-Strategien auf die Notwendigkeit einer intelligenten, Echtzeit-Konnektivität. Was verteilte KI-Systeme erfolgreich macht, ist die einfache Übertragbarkeit von Daten, Modellen und Erkenntnissen zwischen verschiedenen Umgebungen. Wenn dieser Datenfluss schnell und sicher ist, verwandelt sich das Netzwerk von einer Hintergrundinfrastruktur zum Motor für Koordination und Skalierbarkeit.

Die nahtlose Nutzung von Datenintelligenz ermöglichen

Interconnection ist das Bindegewebe der KI-Infrastruktur. Sie ermöglicht den Informationsaustausch zwischen den Orten, an denen Daten generiert, verarbeitet und in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden. Sie schafft Ordnung in der wachsenden Komplexität von KI-fähigen Infrastrukturen, indem GPUs in privaten oder öffentlichen Clouds mit lokalen Datensätzen verknüpft, verteilte Inferenz-Endpunkte mit zentralen Trainingszentren verbunden und Partner-Ökosysteme zusammengeführt werden, die mehrere Provider umfassen. Ohne Interconnection kann KI nicht als einheitliches System funktionieren.

Ein dynamisches, globales Multicloud-Netzwerk aufbauen

Der Aufbau dieses vernetzten Gefüges erfordert ein globales Multicloud-Netzwerk, das speziell für den Einsatz in der KI entwickelt wurde. Eine Lösung, die eine geringe Latenz, sichere und vorhersehbare Datenwege sowie die Flexibilität bietet, sich in Echtzeit an sich ändernde Workloads anzupassen. Wenn Unternehmen von der Experimentierphase zur großflächigen Implementierung übergehen, muss sich das Netzwerk von statischen Verbindungen hin zu dynamischen, intelligenten Vernetzungen entwickeln, die in der Lage sind, kontinuierlich zu lernen und sich zu optimieren.

Die nächste Generation der Interconnection ermöglichen

Dies ist die Vision hinter Fabric Intelligence – der nächsten Generation der Vernetzung für das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz. Das Tool bietet neue, KI-fähige Funktionen, die es Unternehmen erleichtern, sich nahtlos mit den richtigen Diensten und Providern über verschiedene Cloud-Plattformen, Partner und Edge-Standorte hinweg zu verbinden. Es ist direkt in das Netzwerk integriert und kann verfügbare KI-Ressourcen identifizieren, optimierte Verbindungswege basierend auf Leistung oder Kosten vorschlagen und diese Verbindungen automatisch anpassen, wenn sich die Anforderungen ändern. Das System schafft die Grundlage für eine umfassende Observability-Strategie , die sicherstellt, dass das gesamte KI-Gebilde – von der Rechenleistung über die Daten bis hin zum Netzwerk – transparent und effizient funktioniert.

Gemeinsam bilden diese Fähigkeiten das Rückgrat eines globalen Inferenznetzwerks. Ein System, das den Informationsfluss sichert, vereinfacht und beschleunigt, wo immer er benötigt wird.

Zum Start: Die Ära der Blueprints hat begonnen

Künstliche Intelligenz rückt immer näher an die Orte heran, an denen Daten in allen Branchen und Bereichen generiert und genutzt werden – ermöglicht durch kleinere, intelligentere Sprachmodelle (LLMs). Echtzeitentscheidungen hängen von geringer Latenz und der Fähigkeit ab, Daten schnell und effizient zwischen verschiedenen Quellen zu übertragen. Blueprints sind das neue Mittel, um konsistente und wiederholbare Arbeitsabläufe für alle Arten von KI-Systemen zu entwickeln. Das Model Context Protocol (MCP) bietet dabei Flexibilität und Auswahlmöglichkeiten. Unabhängig davon, ob Sie auf NVIDIA-Plattformen bauen oder gemeinsam mit Technologiepartnern Ihre agentische KI-Lösung entwickeln – Blueprints ermöglichen eine schnellere Markteinführung.

Equinix Distributed AI™

Unternehmen benötigen eine dezentrale KI-Infrastruktur, die dort verfügbar ist, wo sich die Daten befinden, um Entscheidungen sicher, schnell, flexibel und unkompliziert treffen zu können. Mit dem Aufkommen der nächsten Welle von KI-Innovationen wird die erfolgreiche Integration einer Echtzeit-Interconnection mit Agenten und Blueprints entscheidend sein.

Equinix Distributed AI™ ist eine umfassende Lösung, die Unternehmen dabei unterstützt, die  Infrastruktur bereitzustellen, die sie benötigen, um KI-Innovationen in großem Maßstab überall dort voranzutreiben , wo sich Chancen ergeben. Unternehmen können eine Grundlage auf einer neutralen Infrastruktur aufbauen, die es ihnen ermöglicht, sich  verändernden Anforderungen anzupassen, ohne durch Einschränkungen von Anbietern oder unflexible Technologieentscheidungen eingeschränkt  zu werden. Die umfassende, intelligente Konnektivität von Equinix Distributed AI™ ermöglicht es Unternehmen, Daten und Inferenzprozesse näher an die Nutzer heranzubringen und gleichzeitig die Anforderungen des Datenschutzes zu erfüllen.

Equinix bietet mit über 270 KI-fähigen Rechenzentren in 77 strategischen Märkten weltweit die globale Reichweite, die für den Betrieb verteilter KI-Systeme erforderlich ist. Das Equinix-Ökosystem umfasst mehr als 10.000 Unternehmen und Service-Provider – von etablierten Cloud-Providern bis hin zu aufstrebenden KI-Spezialisten. Da viele der Service-Provider, mit denen Sie eine Verbindung herstellen müssen, bei Equinix ansässig sind, ist es einfach, die richtigen Partner für die Weiterentwicklung Ihrer verteilten KI-Strategie zu finden. Verbinden Sie sich einfach mit ihnen in einem unserer Equinix IBX®-Colocation-Rechenzentren und starten Sie so schnell und sicher den Datenaustausch.

Erfahren Sie, warum die Zukunft der KI-Infrastruktur dezentral ist: Sehen Sie sich Videos mit Führungskräften von Equinix an, um einen Einblick in unsere verteilte KI-Lösung zu erhalten.

[1] Bruce Kornfeld, „2025 IT Infrastructure Trends: The Edge Computing, HCI And AI Boom“, Forbes, 12. Dezember 2024.

[2] Soundarya Jayaraman, „150+ Fascinating Cloud Computing Statistics for 2025“, G2.ai, 23. Dezember 2024.