Die 9 führenden KI-Infrastrukturunternehmen und -anwendungen
Viele Organisationen investieren massiv in KI, doch die meisten Projekte scheitern bei der Skalierung. Nur 10–20 % der KI-Prototypen schaffen es bis zum vollständigen Einsatz. 1
Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass bestehende Systeme nicht für die Anforderungen großer Datensätze, Echtzeitverarbeitung oder komplexer Modelle des maschinellen Lernens ausgelegt sind. Da KI eine immer zentralere Rolle in der Geschäftsstrategie spielt, entscheiden Infrastrukturbeschränkungen zunehmend darüber, ob Initiativen den Produktiveinsatz erreichen.
Entdecken Sie die Top 9 der KI-Infrastrukturunternehmen, ihre Kernkomponenten und was für die effektive Unterstützung von KI-Workloads erforderlich ist:
Schlüsselkomponenten der KI-Infrastruktur für Unternehmen
Eine Erläuterung der einzelnen KI-Infrastrukturschichten und des jeweiligen Marktführers finden Sie hier. Sofern öffentliche Daten zu Umsätzen oder Mitarbeiterzahlen vorliegen, wurden diese zur Ermittlung des Marktführers herangezogen.
1. Berechnen
Die Rechenschicht unterstützt die hochgradig parallelen Arbeitslasten, die für das Training und die Inferenz von Modellen im großen Maßstab erforderlich sind.
- Hersteller von KI-Chips entwickeln spezialisierte Prozessoren, die auf KI-Workloads zugeschnitten sind. Diese Chips konzentrieren sich auf maximale Leistung und 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 produktiv einzusetzen, ohne eigene Hardware kaufen oder warten zu müssen.
- Amazon Web Services : Zusätzlich zu NVIDIA GPUs bietet AWS Trainium- und Inferentia-Prozessoren für Training und Inferenz auf seiner Cloud-Infrastruktur an.
- GPU-Cloud -Plattformen sind auf die Bereitstellung von GPUs für KI-Workloads spezialisiert.
- Coreweave, ein führender Anbieter von GPU-Cloud-Diensten, ist vor Kurzem an der NASDAQ an die Börse gegangen.
2. Daten
Die KI-Infrastruktur benötigt gut verwaltete Datenpipelines, um Modelle mit sauberen und relevanten Eingangsdaten zu versorgen. Die Datenschicht unterstützt die Erfassung, Transformation, Analyse und Speicherung für Machine-Learning-Workflows.
- Datenmanagement- und Analyseplattformen : Unternehmensdaten müssen organisiert, mit Metadaten angereichert, verwaltet und analysiert werden. Erst dann können sie zu einer wertvollen Quelle für das Training von Modellen des maschinellen Lernens werden.
- Snowflake ermöglicht es Unternehmen mit seinem auf Unternehmen ausgerichteten Angebot, ihre Daten zu organisieren und Datenquellen für KI zu identifizieren.
- Reinforcement Learning durch menschliches Feedback (RLHF) und andere Datenannotationsdienste : Die Annotation von Daten hilft KI-Modellen, aus vorhandenen Datensätzen zu lernen.
- Scale AI liefert annotierte Datensätze und Feedback zur Bewertung, um Modelle an menschliche Präferenzen anzupassen. Diese Daten sind für das Training von LLMs unerlässlich.
- Web-Dateninfrastruktur : Das öffentliche Web ist die größte Datenquelle für das Training und die Inferenz von KI-Modellen. Viele generative KI-Modelle werden mit Daten aus dem öffentlichen Web trainiert oder feinabgestimmt oder benötigen während der Inferenz einen unterbrechungsfreien Echtzeit-Webzugriff.
- Bright Data ist eine Webdateninfrastrukturplattform. Sie bietet Datensätze, Web-Scraping-APIs , Proxys , Remote-Browser und Automatisierungsfunktionen für Agenten zum Suchen, Crawlen und Navigieren im Web .
3. Modell
Die Modellschicht umfasst Architekturen, Trainingsmechanismen und Bereitstellungsprozesse für KI-Modelle. Sie gewährleistet Experimente, Optimierung und Überwachung in verschiedenen Anwendungen wie Lernmodellen und KI-Videosystemen.
- Große Sprachmodelle ( LLMs ): OpenAI spielten eine wichtige Rolle bei der Beschleunigung der Einführung generativer KI durch große Sprachmodelle.
- Große multimodale Modelle ( LMMs ): Multimodale Modelle erfordern die Verarbeitung hochdimensionaler Eingaben und die Berücksichtigung zeitlicher Zusammenhänge. Google DeepMinds Veo ist führend in der Entwicklung von Video-KI-Modellen für die Aktionserkennung und Videozusammenfassung.
- MLOps-Plattformen unterstützen die Modellverfolgung, das Testen und die Produktionsbereitstellung. Hugging Face (HF) bietet Tools und Repositories für die Modellversionierung, das Testen und die Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen.
Die Modellschicht umfasst zahlreiche Plattformen, von Programmiersprachen wie Python über Softwarepakete wie PyTorch bis hin zu Data-Science-Plattformen wie DataRobot. Wir haben eine Auswahl an Branchen vorgestellt, nicht das gesamte Spektrum.
Einschränkungen
Dies ist die Branchensicht aus der Perspektive eines Unternehmenskäufers. Hinter jeder Branche stehen andere Zulieferbranchen. Beispielsweise lagert im Computersegment NVIDIA die Chipfertigung an TSMC aus, welches wiederum einen erheblichen Teil seiner Chipfertigungsanlagen an ASML vergibt.
Allgemeine KI-Anwendungen, die Sie mit der richtigen KI-Infrastruktur erstellen können
Eine effektive KI-Infrastruktur bestimmt, wie schnell Unternehmen KI-Anwendungen testen, implementieren 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 aus, indem sie Wahrnehmungs-, Denk- und Entscheidungsfähigkeiten kombinieren.
Die Entwicklung von KI-Agenten erfordert integrierte Hardware und Software sowie die sichere Verwaltung sensibler Daten.
- Enterprise-Agenten bearbeiten interne Support-Tickets oder automatisieren Dokumentations-Workflows.
- Entwickleragenten unterstützen die Codegenerierung und das Debugging mithilfe großer Sprachmodelle .
- KI-gestützte Vertriebsagenten können auf Basis von Kundendaten personalisierte Kundenansprachen erstellen.
2. RAG-Pipelines
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Information Retrieval mit generativer KI und verbessert so die Genauigkeit und Relevanz der Modellausgaben.
RAG-Pipelines benötigen schnellen Datenzugriff, effiziente Datenverarbeitungsframeworks und skalierbare Speicherlösungen.
- Enterprise-Suchtools verwenden RAG-Pipelines, um Dokumente abzurufen und Zusammenfassungen zu generieren.
- Kundensupportsysteme kombinieren Abfrage mit generativen Antworten, um kontextbezogene Antworten zu liefern.
- Juristische KI-Tools rufen relevante Präzedenzfälle oder Vorschriften ab und erläutern diese.
3. Inferenz-native Infrastruktur
Da die Arbeitslasten im Bereich der Inferenz schnell skalieren, wird erwartet, dass sie etwa die Hälfte aller Arbeitslasten in Rechenzentren ausmachen werden. 2 Dieses Wachstum verlagert die Infrastrukturnachfrage weg von großen, zentralisierten Trainingsclustern hin zu verteilten regionalen Rechenzentren, die näher an den Endnutzern liegen.
Um diesen Wandel zu unterstützen, wird erwartet, dass sich die Infrastruktur von GPU-zentrierten Designs hin zu inferenznativen Prozessen entwickelt. 3
Inferenz-native Infrastruktur wird häufig verwendet in:
- Regionale Rechenzentren, die KI-Anwendungen in Echtzeit bedienen.
- Unternehmensplattformen, die KI-Dienste im großen Maßstab kosteneffizient betreiben.
- Latenzkritische Anwendungsfälle wie dialogorientierte KI, Empfehlungen und Suche.
Domänenspezifische Anwendungen
4. Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP- Modelle übernehmen Aufgaben wie Zusammenfassung, Klassifizierung und Sprachgenerierung. Diese Modelle basieren auf großen Datensätzen und benötigen skalierbare Rechenumgebungen.
Diese Anwendungen sind auf eine effiziente Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung mit hohem Durchsatz angewiesen.
- Chatbots und virtuelle Agenten nutzen vortrainierte Sprachmodelle, um Fragen zu beantworten und Aufgaben auszuführen.
- Maschinelle Übersetzungssysteme nutzen Parallelverarbeitungsfunktionen, um mehrsprachige Inhalte zu verarbeiten.
- Generative KI- Modelle erzeugen neue Inhalte und werden häufig mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning-Architekturen trainiert.
5. Prädiktive Analysen
Prädiktive Analysen analysieren Datentrends und prognostizieren zukünftige Ereignisse. Diese Modelle erfordern ein solides Datenmanagement und strukturierte KI-Workflows.
Die KI-Infrastruktur muss das Modelltraining in großem Umfang unterstützen und sich sicher in bestehende Systeme integrieren lassen.
- In der Logistik prognostizieren Modelle Lieferzeiten und optimieren die Routenplanung.
- Im Finanzwesen werden maschinelle Lernmodelle eingesetzt, um Betrugsmuster zu erkennen und Risiken einzuschätzen.
- Im Gesundheitswesen schätzen Vorhersagemodelle anhand historischer Daten die Patientenergebnisse ab.
6. Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme nutzen Nutzerdaten, um personalisierte Inhalte oder Produktvorschläge zu generieren. Sie müssen kontinuierlich nachgeschult werden, um sich an neue Verhaltensweisen anzupassen.
Diese Systeme benötigen spezielle Hardware und Cloud-Infrastruktur für die Verarbeitung von Echtzeit-Inferenz in großem Umfang.
- Streaming-Plattformen ordnen Videos nach dem Wiedergabeverlauf.
- E-Commerce-Plattformen schlagen Produkte auf Basis von Kaufdaten vor.
- Werbeplattformen optimieren die Inhaltsauslieferung für Konversionen.
7. KI für Cybersicherheit
Mithilfe von Mustererkennung und Anomalieerkennung hilft KI dabei, Cybersicherheitsbedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
Diese Anwendungsfälle setzen fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen, eine schnelle Datenerfassung und eine Infrastruktur für das Modelltraining voraus.
- Intrusion-Detection-Systeme überwachen die Netzwerkaktivität mithilfe von KI-Algorithmen.
- Der Endpunktschutz nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um Schadsoftware zu identifizieren.
- Identitätssysteme bewerten Risiken auf Basis des Nutzerverhaltens und der Zugriffsmuster.
8. Wissenschaftliche Forschung und Simulation
Wissenschaftliche KI-Anwendungen unterstützen Simulationen, Hypothesentests und beschleunigte Entdeckungen. Diese Projekte erfordern oft enorme Rechenressourcen.
- Plattformen zur Wirkstoffforschung simulieren molekulare Interaktionen mithilfe von Deep Learning.
- Klimamodelle analysieren große Mengen an Umweltdaten, um langfristige Vorhersagen zu treffen.
- Die Materialwissenschaft nutzt KI, um auf Basis von Simulationsdaten potenzielle Verbindungen zu identifizieren.
Anwendungen 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 Branchen eingesetzt, die visuelle Echtzeitanalysen erfordern. Diese Anwendungen profitieren von Tensor Processing Units (TPUs) und verteilten Dateisystemen zur effizienten Datenverwaltung.
- Medizinische Bildgebungsanwendungen nutzen KI-Modelle, um Muster in Scans zu erkennen.
- Überwachungssysteme führen Objektverfolgung und Anomalieerkennung durch.
- Qualitätskontrollwerkzeuge in der Fertigung identifizieren Fehler mithilfe von maschinellem Lernen.
10. Autonome Systeme
Autonome Systeme nutzen KI, um selbstständig zu funktionieren und auf sich verändernde Umgebungen zu reagieren. Sie benötigen Verarbeitung mit geringer Latenz und die Verarbeitung großer Datenmengen.
Diese KI-Systeme sind auf hohe Rechenleistungen angewiesen, die von herkömmlichen Zentralprozessoren in der Regel nicht erbracht werden.
- Selbstfahrende Fahrzeuge nutzen KI-Modelle, um Sensordaten zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen.
- Drohnen nutzen maschinelles Lernen zur Navigation und Zielerkennung.
- Die Lagerrobotik arbeitet auf Basis von Objekterkennung und -lokalisierung in Echtzeit.
FAQs
Die KI-Infrastruktur bezeichnet die Kernsysteme und -technologien, die die Entwicklung und den Einsatz von KI-Lösungen ermöglichen.
Es besteht aus drei Hauptkomponenten: Rechenleistung, die die für das Trainieren und Ausführen von KI-Modellen benötigte Rechenleistung (z. B. GPUs, TPUs) bereitstellt; Daten, die die Werkzeuge und Pipelines zum 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 die Verwaltung von KI-Anwendungen.
Ein vollständiger KI-Workflow umfasst mehr als nur die Infrastruktur. Hier sind die wichtigsten Schritte zur Unterstützung der KI-Infrastruktur:
1. Datenerfassung
Die Erfassung qualitativ hochwertiger Daten ist der erste Schritt im maschinellen Lernen. Die Infrastruktur muss eine kontinuierliche und schnelle Datenaufnahme ermöglichen.
Die Daten können aus internen Protokollen, Sensoren oder öffentlichen Quellen stammen.
Vor dem Modelltraining sind Reinigung und Transformation erforderlich.
2. Modelltraining
Für das Training werden spezielle Hardware und große Datensätze benötigt. Die Trainingszeit beeinflusst direkt die Geschwindigkeit der KI-Entwicklung.
GPUs und TPUs ermöglichen ein schnelleres Training von Modellen des maschinellen Lernens.
Durch verteiltes Training kann die Verarbeitung auf mehrere Maschinen aufgeteilt werden.
3. Validierung und Test
Die Modelle werden anhand separater Datensätze getestet, um ihre Genauigkeit zu überprüfen. Tests tragen dazu bei, das Fehlerrisiko im Produktivbetrieb zu reduzieren.
Kennzahlen werden verwendet, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu bewerten.
Schlechte Ergebnisse können auf Datenprobleme oder eine Überanpassung des Modells hinweisen.
4. Einsatz
Die Implementierung überführt das Modell in die reale Welt. Eine zuverlässige Implementierung ist notwendig, um KI-Modelle auf tatsächliche Geschäftsaufgaben anzuwenden.
Container-Tools und Orchestrierungssoftware unterstützen das Verpacken und Verteilen.
Überwachungstools verfolgen die Modellperformance und erkennen Abweichungen.
Skalierbarkeit und Flexibilität: KI-Workloads erzeugen stetig wachsende Datenmengen und erfordern zunehmende Rechenkapazität. Die Infrastruktur muss skalierbar sein, um größere Datensätze und komplexere Modelle zu verarbeiten. Cloud-Umgebungen ermöglichen die dynamische Ressourcenzuweisung und unterstützen eine Vielzahl von Machine-Learning-Frameworks und Bereitstellungsmodellen.
Sicherheit und Compliance: Sicherheitsaspekte sollten bereits in der Designphase berücksichtigt werden. Wesentliche Kontrollmechanismen umfassen Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen und automatisierte Audit-Logs. Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA erfordert eine Infrastruktur, die Datenresidenz, Berechtigungsmanagement und Aktivitätsverfolgung unterstützt.
Integration in bestehende Systeme: KI-Plattformen müssen nahtlos in bestehende IT-Systeme integriert werden. Ohne sorgfältige Integration riskieren Unternehmen Datensilos und ineffiziente Prozesse. APIs, Datenkonnektoren und Middleware gewährleisten einen reibungslosen Datenaustausch und Kompatibilität in verschiedenen Umgebungen.
Zukunftssicherheit und Effizienz: Die KI-Infrastruktur muss sich schnell an veränderte Tools und Modelle anpassen können. Modulare Architekturen ermöglichen schrittweise Upgrades. Effiziente Ressourcennutzung, einschließlich stromsparender Hardware und optimierter Kühlung, senkt die Kosten und verlängert die Systemlebensdauer.
Die Implementierung einer leistungsfähigen KI-Infrastruktur birgt sowohl technische als auch planerische Herausforderungen.
Die Verfügbarkeit von GPUs, TPUs und Hochgeschwindigkeitsnetzwerken in der Cloud ist gering.
Die Integration mit bestehenden Systemen kann eine individuelle Entwicklung erfordern.
Die Datenverwaltung ist komplex, wenn es um große Mengen sensibler Daten geht.
Die Einhaltung gesetzlicher Standards erfordert ständige Aktualisierungen und Überprüfungen.
Cloud-Infrastruktur:
1. Bietet bei Bedarf Zugriff auf umfangreiche Rechenressourcen.
2. Reduziert die anfänglichen Kosten im Vergleich zum Kauf physischer Hardware.
3. Unterstützt schnelles Skalieren für kurzfristige oder sich ändernde Arbeitslasten.
Lokale 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 einen konstanten oder langfristigen Rechenbedarf.
Hinweis: Einige Organisationen verwenden Hybridansätze, um unterschiedlichen Bedürfnissen gerecht zu werden.
Referenzlinks
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