Top 9 KI-Infrastrukturunternehmen & Anwendungen
Viele Organisationen investieren stark in KI, doch die meisten Projekte scheitern beim Skalieren. Nur 10–20 % der KI-Proofs-of-Concept gelangen zur vollständigen Bereitstellung.1
Ein Hauptgrund ist, dass bestehende Systeme nicht in der Lage sind, die Anforderungen großer Datensätze, der Echtzeitverarbeitung oder komplexer Machine-Learning-Modelle zu erfüllen. Da KI zunehmend zentral für die Geschäftsstrategie wird, bestimmen Infrastrukturlimitationen immer mehr, ob Initiativen die Produktion erreichen.
Entdecken Sie die Top 9 KI-Infrastrukturunternehmen, ihre Kernkomponenten und was erforderlich ist, um KI-Workloads effektiv zu unterstützen:
Kernkomponenten der KI-Infrastruktur für Unternehmen
Siehe eine Erklärung jeder KI-Infrastruktur-Schicht und des Marktführers. In Fällen, in denen öffentliche Daten zu Umsätzen oder der Anzahl der Mitarbeiter vorlagen, wurden diese zur Identifizierung des Marktführers verwendet:
1. Compute
Die Compute-Schicht unterstützt die hochparallelen Workloads, die für das Training und die Inferenz von Modellen im großen Maßstab erforderlich sind.
- KI-Chip-Hersteller entwerfen spezialisierte Prozessoren, die auf KI-Workloads zugeschnitten sind. Diese Chips konzentrieren sich auf die Maximierung des Durchsatzes und der Energieeffizienz für Aufgaben wie das Training und die Inferenz neuronaler Netze.
- NVIDIA entwickelt GPUs für Matrix- und Vektorberechnungen, die für das Training von Deep-Learning-Modellen und die Beschleunigung von KI-Workloads unerlässlich sind.
- Cloud-Anbieter bieten bedarfsgerechten Zugriff auf Rechen- und Speicherressourcen, einschließlich spezialisierter Hardware für KI-Training und -Inferenz. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihren Rechenbedarf zu skalieren und KI-Modelle in die Produktion zu bringen, ohne Hardware vor Ort zu kaufen oder zu warten.
- Amazon Web Services: Zusätzlich zu NVIDIA GPUs bietet AWS Trainium- und Inferentia-Prozessoren für Training und Inferenz auf seiner Cloud-Infrastruktur.
- GPU-Cloud-Plattformen spezialisieren sich auf die Bereitstellung von GPUs für KI-Workloads.
- Coreweave, ein führender GPU-Cloud-Dienst, ging kürzlich an der NASDAQ an die Börse.
2. Daten
KI-Infrastruktur erfordert gut verwaltete Datenpipelines, um Modelle mit sauberen, relevanten Eingaben zu versorgen. Die Datenschicht unterstützt die Beschaffung, Transformation, Analyse und Speicherung für Machine-Learning-Workflows.
- Datenmanagement und -analyse-Plattformen: Unternehmensdaten müssen organisiert, mit Metadaten angereichert, verwaltet und analysiert werden. Dann können sie zu einer wertvollen Quelle für das Training von Machine-Learning-Modellen werden.
- Snowflake, mit seinem unternehmensorientierten Angebot, ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zu organisieren und Datenquellen für KI zu identifizieren.
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) und andere Datenannotation-Dienste: Die Annotation von Daten hilft KI-Modellen, aus bestehenden Datensätzen zu lernen.
- Scale AI liefert annotierte Datensätze und Evaluierungsfeedback zur Ausrichtung von Modellen mit menschlichen Präferenzen. Diese Daten sind für das Training von LLMs unerlässlich.
- Webdaten-Infrastruktur: Das öffentliche Web ist die größte Datenquelle, die für KI-Training und -Inferenz verwendet wird. Viele generative KI-Modelle werden trainiert oder feinabgestimmt auf Daten aus dem öffentlichen Web oder erfordern Echtzeit-, unterbrechungsfreien Webzugriff während der Inferenz.
- Bright Data ist eine Webdaten-Infrastrukturplattform. Es bietet Datensätze, Web-Scraping-APIs, proxies, Remote-Browser und Automatisierungsfunktionen für Agenten, um das Web zu durchsuchen, zu crawlen und zu navigieren.
3. Modell
Die Modellschicht umfasst Architekturen, Trainingsmechanismen und Bereitstellungsprozesse für KI-Modelle. Sie gewährleistet Experimentierung, Optimierung und Überwachung in verschiedenen Anwendungen wie LLMs und KI-Video-Systemen.
- LLMs (Large Language Models): OpenAI spielte eine wichtige Rolle bei der Beschleunigung der Einführung generativer KI durch Large Language Models.
- LMMs (Large Multimodal Models): Multimodale Modelle erfordern die Verarbeitung hochdimensionaler Eingaben und zeitliches Bewusstsein. Google DeepMind's Veo führt die Entwicklung von KI-Video-Modellen für Aufgaben zur Aktionserkennung und Videozusammenfassung an.
- MLOps-Plattformen unterstützen Modellverfolgung, -test und Produktionsausrollung. Hugging Face (HF) bietet Tools und Repositories für Modellversionierung, -test und -bereitstellung in verschiedenen Umgebungen.
Die Modellschicht umfasst viele Plattformen, von Programmiersprachen wie Python bis hin zu Paketen wie Pytorch und Data-Science-Plattformen wie DataRobot. Wir haben eine ausgewählte Anzahl von Branchen vorgestellt, nicht die gesamte Landschaft.
Einschränkungen
Dies ist die Branchenansicht aus der Perspektive eines Unternehmenskäufers. Hinter jeder Branche liegen andere Branchen, die sie beliefern. Zum Beispiel outsourct im Compute-Segment NVIDIA die Chipfertigung an TSMC, das wiederum einen erheblichen Anteil seiner Chipfertigungsausrüstung an ASML outsourct.
Allgemeine KI-Anwendungen, die Sie mit der richtigen KI-Infrastruktur erstellen können
Eine effektive KI-Infrastruktur bestimmt, wie schnell Organisationen KI-Anwendungen experimentieren, bereitstellen und skalieren können. Mit der richtigen Kombination aus Hardware- und Softwarekomponenten können Data Scientists komplexe KI-Workloads unterstützen, den Datenschutz gewährleisten und große Datenmengen effizient verarbeiten.
1. KI-Agenten
KI-Agenten führen Aufgaben autonom oder interaktiv durch, indem sie Wahrnehmungs-, Denk- und Entscheidungsfähigkeiten kombinieren.
Der Aufbau von KI-Agenten erfordert integrierte Hardware und Software sowie die sichere Verwaltung sensibler Daten.
- Unternehmensagenten bearbeiten interne Support-Tickets oder automatisieren Dokumentationsworkflows.
- Entwickleragenten unterstützen bei der Codegenerierung und -debugging mit Large Language Models.
- KI-Agenten für den Vertrieb können personalisierte Outreach-Nachrichten basierend auf Kundendaten verfassen.
2. RAG-Pipelines
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Informationsabruf mit generativer KI und verbessert die Genauigkeit und Relevanz von Modellausgaben.
RAG-Pipelines erfordern schnellen Datenzugriff, effiziente Datenverarbeitungsframeworks und skalierbare Speicherlösungen.
- Unternehmenssuchtools verwenden RAG-Pipelines, um Dokumente abzurufen und Zusammenfassungen zu generieren.
- Kundensupportsysteme kombinieren Abruf mit generativen Antworten, um kontextbewusste Antworten zu liefern.
- KI-Tools für Recht rufen relevante Präzedenzfälle oder Vorschriften ab und erklären sie.
3. Inference-native Infrastruktur
Da sich Inferenz-Workloads schnell skalieren, wird erwartet, dass sie etwa die Hälfte aller Rechenzentrums-Workloads ausmachen.2 Dieses Wachstum verlagert die Infrastrukturanforderungen weg von großen, zentralisierten Trainingsclustern hin zu verteilten regionalen Rechenzentren, die näher an Endnutzern liegen.
Um diese Verschiebung zu unterstützen, wird erwartet, dass sich die Infrastruktur von GPU-First-Designs hin zu inferenz-nativen Prozessen bewegt.3
Inferenz-native Infrastruktur wird häufig verwendet in:
- Regionalen Rechenzentren, die Echtzeit-KI-Anwendungen bedienen.
- Unternehmensplattformen, die KI-Dienste im großen Maßstab kosteneffektiv betreiben.
- Latenzempfindlichen Anwendungsfällen wie konversationeller KI, Empfehlungen und Suche.
Branchenspezifische Anwendungen
4. Natural Language Processing
NLP-Modelle führen Aufgaben wie Zusammenfassung, Klassifizierung und Sprachgenerierung durch. Diese Modelle basieren auf großen Datensätzen und erfordern skalierbare Compute-Umgebungen.
Diese Anwendungen hängen von effizienter Datenerfassung, Speicherung und Hochdurchsatzverarbeitung ab.
- Chatbots und virtuelle Agenten verwenden vortrainierte Sprachmodelle, um Fragen zu beantworten und Aufgaben auszuführen.
- Maschinelle Übersetzungssysteme verlassen sich auf Parallelverarbeitungsfähigkeiten, um mehrsprachige Inhalte zu verarbeiten.
- Generative KI-Modelle erstellen neue Inhalte, oft trainiert mit fortschrittlichen Deep-Learning-Architekturen.
5. Predictive Analytics
Predictive Analytics analysiert Datentrends und prognostiziert zukünftige Ereignisse. Diese Modelle erfordern starkes Datenmanagement und strukturierte KI-Workflows.
KI-Infrastruktur muss das Training von Modellen im großen Maßstab unterstützen und sicher mit bestehenden Systemen integriert werden.
- In Logistik, prognostizieren Modelle Lieferzeiten und optimieren Routen.
- In Finanzwesen, identifizieren Machine-Learning-Modelle Betrugsmuster und bewerten Risiken.
- In Gesundheitswesen, schätzen prädiktive Modelle Patientenergebnisse unter Verwendung historischer Daten.
6. Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme verwenden Benutzerdaten, um personalisierte Inhalte oder Produktempfehlungen zu generieren. Sie erfordern kontinuierliches Nachtrainieren, um sich an neues Verhalten anzupassen.
Diese Systeme erfordern spezialisierte Hardware und Cloud-Infrastruktur für die Verarbeitung von Echtzeit-Inferenz im großen Maßstab.
- Streaming-Plattformen rangieren Videos basierend auf der Viewing-Historie.
- E-Commerce-Engines schlagen Produkte basierend auf Kaufdaten vor.
- Werbeplattformen optimieren die Content-Auslieferung für Konversionen.
7. KI für Cybersicherheit
Mit Hilfe von Mustererkennung und Anomalieerkennung hilft KI bei der Erkennung und Reaktion auf Cybersicherheits-Bedrohungen.
Diese Anwendungsfälle verlassen sich auf fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen, Hochgeschwindigkeits-Datenerfassung und Trainingsinfrastruktur für Modelle.
- Intrusion-Detection-Systeme überwachen Netzwerkaktivitäten mit KI-Algorithmen.
- Endpoint Protection verwendet Machine-Learning-Modelle zur Identifizierung von Malware.
- Identitätssysteme bewerten Risiken basierend auf Benutzerverhalten und Zugriffsmustern.
8. Wissenschaftliche Forschung und Simulation
Wissenschaftliche KI-Anwendungen unterstützen Simulation, Hypothesentests und beschleunigte Entdeckung. Diese Projekte erfordern oft enorme Rechenressourcen.
- Drug Discovery-Plattformen simulieren molekulare Wechselwirkungen mit Deep Learning.
- Klimamodelle analysieren große Mengen Umweltdaten für langfristige Vorhersagen.
- Materialwissenschaft verwendet KI, um potenzielle Verbindungen basierend auf Simulationsdaten zu identifizieren.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenAnwendungen in der physischen Welt
9. Computer Vision
Computer Vision-Modelle verarbeiten Bilder und Videos, um visuelle Daten zu erkennen, zu segmentieren oder zu klassifizieren. Sie werden in Sektoren eingesetzt, die Echtzeit-Visuelle-Analyse erfordern. Diese Anwendungen profitieren von Tensor-Processing-Units und verteilten Dateisystemen zur effizienten Datenverwaltung.
- Medizinische Bildgebung-Anwendungen verwenden KI-Modelle, um Muster in Scans zu erkennen.
- Überwachungs-Systeme führen Objektverfolgung und Anomalieerkennung durch.
- Qualitätssicherungstools in der Fertigung identifizieren Fehler mit Machine-Learning-Aufgaben.
10. Autonome Systeme
Autonome Systeme verwenden KI, um unabhängig zu operieren und auf sich ändernde Umgebungen zu reagieren. Sie erfordern Latenzarme-Verarbeitung und Datenverarbeitung im großen Maßstab.
Diese KI-Systeme hängen von hohen Rechenanforderungen ab, die typischerweise nicht von herkömmlichen Central Processing Units unterstützt werden.
- Autonome Fahrzeuge führen KI-Modelle aus, um Sensoreingaben zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen.
- Drohnen verwenden Machine-Learning-Workloads für Navigation und Zielerkennung.
- Lagerrobotik operiert basierend auf Echtzeit-Objekterkennung und Lokalisierung.
FAQs
KI-Infrastruktur bezieht sich auf die Kernsysteme und Technologien, die die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen ermöglichen.
Sie besteht aus drei Hauptkomponenten: Compute, das die Rechenleistung (z. B. GPUs, TPUs) bereitstellt, die zum Trainieren und Ausführen von KI-Modellen erforderlich ist; Daten, die die Tools und Pipelines für das Sammeln, Speichern und Aufbereiten der großen Datenmengen umfasst, auf die KI-Systeme angewiesen sind; und das Modell, das sich auf die KI-Algorithmen und -Frameworks bezieht, die verwendet werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
Diese Elemente bilden die Grundlage für den effektiven Aufbau, die Skalierung und Verwaltung von KI-Anwendungen.
Ein vollständiger KI-Workflow umfasst mehr als nur Infrastruktur. Hier sind die wichtigsten Schritte, die die KI-Infrastruktur unterstützen:
1. Datenerfassung
Das Sammeln hochwertiger Daten ist der erste Schritt im Machine Learning. Die Infrastruktur muss eine kontinuierliche und hochgeschwindigkeits Datenerfassung unterstützen.
Daten können aus internen Protokollen, Sensoren oder öffentlichen Quellen stammen.
Bereinigung und Transformation sind vor dem Modelltraining erforderlich.
2. Modelltraining
Training erfordert Zugang zu spezialisierter Hardware und großen Datensätzen. Die Trainingszeit beeinflusst direkt die Geschwindigkeit der KI-Entwicklung.
GPUs und TPUs ermöglichen ein schnelleres Training von Machine-Learning-Modellen.
Verteiltes Training ermöglicht die Aufteilung der Verarbeitung auf mehrere Maschinen.
3. Validierung und Test
Modelle werden auf separaten Datensätzen getestet, um die Genauigkeit zu überprüfen. Tests helfen, das Risiko von Fehlern in der Produktion zu reduzieren.
Metriken werden verwendet, um die Modellleistung zu bewerten.
Schlechte Ergebnisse können auf Datenprobleme oder Modell-Overfitting hinweisen.
4. Bereitstellung
Die Bereitstellung versetzt das Modell in eine reale Umgebung. Eine zuverlässige Bereitstellung ist notwendig, um KI-Modelle auf tatsächliche Geschäftsaufgaben anzuwenden.
Container-Tools und Orchestrierungssoftware unterstützen beim Verpacken und Verteilen.
Überwachungstools verfolgen die Modellleistung und erkennen Drift.
Skalierbarkeit und Flexibilität: KI-Workloads erzeugen wachsende Datenmengen und erfordern zunehmende Rechenkapazität. Die Infrastruktur muss skalieren, um größere Datensätze und komplexere Modelle zu bewältigen. Cloud-Umgebungen ermöglichen eine dynamische Zuweisung von Ressourcen und unterstützen eine Reihe von Machine-Learning-Frameworks und Bereitstellungsmodellen.
Sicherheit und Compliance: Sicherheitsüberlegungen sollten bereits in der Designphase beginnen. Wesentliche Kontrollen umfassen Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen und automatisierte Audit-Logs. Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA erfordert, dass die Infrastruktur Datenresidenz, Berechtigungsverwaltung und Aktivitätsverfolgung unterstützt.
Integration mit bestehenden Systemen: KI-Plattformen müssen neben bestehenden IT-Systemen operieren. Ohne sorgfältige Integration riskieren Organisationen die Schaffung von Datensilos und Prozessineffizienzen. APIs, Datenkonnectoren und Middleware helfen, einen reibungslosen Datenaustausch und die Kompatibilität in verschiedenen Umgebungen sicherzustellen.
Zukunftssicherheit und Effizienz: KI-Infrastruktur muss anpassungsfähig an schnelle Änderungen in Tools und Modellen sein. Eine modulare Architektur unterstützt inkrementelle Upgrades. Eine effiziente Ressourcennutzung, einschließlich hardware mit niedrigem Stromverbrauch und optimierter Kühlung, hilft, Kosten zu senken und die Lebensdauer des Systems zu verlängern.
Die Implementierung einer starken KI-Infrastruktur beinhaltet sowohl technische als auch planerische Herausforderungen.
Cloud-Verfügbarkeit für GPUs, TPUs und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke ist gering.
Integration mit Legacy-Systemen kann benutzerdefinierte Entwicklung erfordern.
Datengovernance ist komplex beim Umgang mit großen Mengen sensibler Daten.
Compliance mit rechtlichen Standards erfordert konsistente Updates und Audits.
Cloud-Infrastruktur:
1. Bietet Zugang zu enormen Rechenressourcen auf Abruf.
2. Reduziert die Anfangskosten im Vergleich zum Kauf physischer Hardware.
3. Unterstützt schnelles Skalieren für kurzfristige oder sich ändernde Workloads.
On-Premises-Infrastruktur:
1. Bietet mehr Kontrolle über Daten und Rechenressourcen.
2. Kann für Anwendungen mit strengen Datenschutz- oder Compliance-Regeln erforderlich sein.
3. Besser geeignet für konsistente oder langfristige Rechenanforderungen.
Hinweis: Einige Organisationen verwenden hybride Ansätze, um unterschiedliche Bedürfnisse zu erfüllen.
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author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 5. Juni 2026}
}Referenzlinks
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