Die Cloud erleichtert die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen (Quelle: Tung Nguyen – Pixabay)

Künstliche Intelligenz bietet enorme Chancen, stellt aber auch hohe Anforderungen an die IT-Infrastruktur. Die Cloud hilft, indem sie Rechenleistung und Speicherplatz flexibel bereitstellt und Unternehmen von großen Anfangsinvestitionen in IT-Systeme und deren aufwendiger Verwaltung befreit.

Künstliche Intelligenz ist über alle Branchen hinweg zu einer transformativen Kraft geworden, die Unternehmen völlig neue Möglichkeiten eröffnet und die Art und Weise verändert, wie wir komplexe Probleme angehen. Im Zentrum dieser Revolution steht die nahtlose Integration von Cloud-Services, da diese eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und beim Einsatz von KI spielen. Die gehosteten und gemanagten Plattform-, Anwendungs- und Datendienste verbessern Hybrid-Cloud-Erfahrungen, senken die Betriebskosten und reduzieren die Komplexität bei der Bereitstellung von Cloud-nativen Anwendungen.

Cloud-Services und KI haben eine fast schon symbiotische Beziehung, in der die Cloud das Fundament für die kontinuierliche Weiterentwicklung und den großflächigen Einsatz von künstlicher Intelligenz ist. Die enge Verbindung eröffnet viele Chancen und verändert bestehende Abläufe.

Rechenleistung für höchste Ansprüche

KI-Algorithmen – insbesondere die, die beim Machine Learning und Deep Learning eingesetzt werden – erfordern beim Training und beim Inferencing oft eine enorme Rechenleistung. Cloud-Services bieten einen skalierbaren und bei Bedarf bereitstehenden Pool an Compute-Ressourcen, der KI-Experten diese Rechenleistung liefert, sodass sie riesige Datensätze verarbeiten und anspruchsvolle Modelle trainieren können. Es ist eine Art Demokratisierung der KI-Entwicklung, da Unternehmen jeder Größe genau die Rechenleistung beziehen können, die sie zur Umsetzung ihrer KI-Visionen benötigen.

Flexibler Bezug von IT-Ressourcen

KI-Workloads sind sehr dynamisch und haben in den einzelnen Entwicklungsphasen unterschiedliche Anforderungen an die IT. Das verlangt nach einer sehr flexiblen Infrastruktur. Cloud-Services sind dafür ideal geeignet, da sie exzellent skalieren. Unternehmen können Ressourcen bei Bedarf schnell hinzufügen und auch wieder entfernen, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Sie müssen keine Infrastruktur installieren, konfigurieren und pflegen und profitieren von konsistenten Erfahrungen bei der Entwicklung und beim Einsatz von KI-Anwendungen in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen. Die Entwickler können sich ganz auf ihre Anwendungen konzentrieren, ohne sich um Upgrades, Security- und Compliance-Updates, Monitoring und Logging oder den Support zu sorgen. Unabhängig davon, ob es um die Bewältigung von Spitzenlasten beim Training der KI-Modelle oder ruhigere Zeiten mit nur wenigen Workloads geht: Die Skalierbarkeit von Cloud-Services sorgt für schlanke Abläufe und Kosteneffizienz und macht die KI-Entwicklung zugänglicher, weil Unternehmen optimal auf konkrete Anforderungen reagieren können.

Demokratisierung der KI-Entwicklung

Die Kosten für die Beschaffung und Wartung von extrem leistungsstarken IT-Systemen waren bislang für viele Unternehmen ein Einstiegshindernis in die KI. Das Pay-as-you-go-Modell der Cloud bietet ihnen jedoch einen umfassenden Zugang zu Rechenressourcen. Dadurch können Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Start-ups leichter mit KI experimentieren, innovative Anwendungen entwickeln und KI-Lösungen einführen – ohne große Anfangsinvestitionen. Cloud-Services tragen damit zu einer inklusiveren KI-Landschaft bei.

Abbau geografischer Barrieren

Darüber hinaus erleichtern Cloud-Services den Zugang zu Ressourcen weltweit, was die Zusammenarbeit geografisch verteilter Teams ermöglicht und den Wissensaustausch zwischen den Teammitgliedern vereinfacht. Diese auf der Cloud basierende Vernetzung von Teams beschleunigt KI-Entwicklungen, da Forscher und Entwickler auf der ganzen Welt reibungslos zusammenarbeiten können. Mehr noch: Auf Cloud-basierte KI-Lösungen kann von überall aus zugegriffen werden, sodass geografische Barrieren verschwinden und ein kollaboratives Ökosystem entsteht, das von unterschiedlichsten Perspektiven und Erfahrungen bereichert wird.

Zentraler Zugang zu Daten

Da KI in hohem Maße von Daten abhängt, ist eine effiziente Datenspeicherung und -verwaltung entscheidend bei der Entwicklung. Zentrale Datenspeicher in der Cloud ermöglichen einen reibungslosen Zugriff auf Daten und stellen sicher, dass KI-Modelle stets relevante und aktuelle Informationen erhalten. Die Zentralisierung strafft Entwicklungsprozesse durch ein einfaches Daten-Handling, das für ein akkurates und effektives Training von KI-Modellen unerlässlich ist.

Letztlich erleichtern Cloud-Services transformative Vorhaben im KI-Bereich deutlich, da sie den Zugang zu Rechenleistung demokratisieren, einfach skalieren, die Kosteneffizienz verbessern und die Zusammenarbeit weltweit fördern. Die beiden Technologien passen optimal zusammen und versprechen eine Zukunft, in der die Entwicklung von KI für ein breites Publikum möglich ist, was zu spannenden Innovationen über unzählige Branchen hinweg führt und die Art und Weise verändern wird, wie wir mit Technologie interagieren.

(Quelle: Red Hat)

Mohammad Idriss ist Regional Solution Architects Manager bei Red Hat