Chris Sharp, Chief Technology Officer, Digital Realty

Beschleunigte Disruption

Wir erwarten, dass in jedem Quartal 2025 so viele KI-Innovationen wie in einem ganzen Jahr stattfinden werden, da die positiven Entwicklungen der KI Auswirkungen auf das Design fortschrittlicher KI-Modelle haben. Bahnbrechende Veränderungen geschehen überall und jede einzelne ermöglicht Multiplikatoreffekte im Vergleich zu dem, was früher als Stand der Technik galt.

Aus unserer Sicht beobachten wir drei Faktoren für Innovation: Hardware, Software und Netzwerke. Wir behalten diese Bereiche genau im Blick, um sicherzustellen, dass Digital Realty weiterhin eine grosse Stütze für unsere Kunden bei der digitalen Transformation, Cloud-Migration und KI bleibt. Software hat die schnellste Veränderungsrate erfahren und ist einer der Schlüsselbereiche für technologische Beschleunigung und Disruption.

Differenzierung durch „Produktisierung“

Im Jahr 2025 werden wir Unternehmen beobachten, die herausfinden, wie sie ihre Technologien in Produkte umsetzen, ein Finanzmodell um ihre Technologie herum aufbauen und sich mit strategischen Partnern zusammenschliessen. Mit der Abkehr von der reinen Forschung und dem Fokus auf den „Coolness-Faktor“ haben die Unternehmen eine bessere Chance, sich von der Konkurrenz zu abzugrenzen.

Wir glauben, dass die Monetarisierung von KI nicht durch den direkten Verkauf von Modellen erfolgen wird, sondern vielmehr durch das Enablement von Anwendungssoftware. Stellen Sie sich Microsoft Copilot vor, aber mit breiteren Anwendungsfällen. Ich habe mich vor kurzem mit einem führenden Anbieter von ERP-Lösungen getroffen, um dies im Detail zu besprechen, da es sich um ein Workflow-Unternehmen handelt, das durch KI-Agenten transformiert wird.

Laut IDC wird die „verstärkte Einführung von KI in Rechenzentren die Colocation-Einrichtungen von Drittanbietern noch attraktiver machen …“¹Die erfolgreichen KI-affinen Unternehmen werden ihre Kapazitäten ausbauen, um der beispiellosen Nachfrage gerecht zu werden, die auf sie zukommt. Die Nachfrage nach Rechenzentrumsprodukte wird zunehmen und ähnlich wird es viele Anfragen für knappe Ressourcen geben.

Intelligenz wird KOSTENLOS sein

Auf dem gesamten Markt konnten wir beobachten, wie die Kosten für die Ausführung einer bestimmten Arbeitslast schnell sanken, als effizientere Hardware und Software die KI-Fähigkeiten von der Idee zur Produktion führten. Mit der logischen Erweiterung der Intelligenz in unseren Werkzeugen beginnen wir uns alle auf gewisser Weise in Cyborgs zu verwandeln.

Manche prognostizieren, dass zukünftiger Erfolg nicht davon abhängt, wie gut die eigenen Fähigkeiten sind, sondern davon, wie gut man diese neuen Werkzeuge in seinem Alltag und seinem beruflichen Leben integriert.

Um Sam Altman zu zitieren: „Früher legten wir Wert darauf, wie viel Wissen man in seinem Gehirn gesammelt hatte. Wenn man ein Faktensammler war, galt man als klug und respektiert. Heute denke ich, dass es viel wertvoller ist, ein Bindeglied von Knoten zu sein als ein Faktensammler und dass man einen Vorteil hat, wenn man Muster erkennen und synthetisieren kann.“

Effizienz wird sich durchsetzen

Mit der zunehmenden Normalisierung der KI-Fähigkeiten wird der Schwerpunkt künftig darauf liegen, wie effizient die KI-Workloads ausgeführt werden können. Tokens pro Watt pro Dollar werden der neue Massstab dafür sein, ob ein Unternehmen KI-Dienste über oder unter dem Marktniveau anbietet. Token sind die grundlegende Arbeitseinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird. Indem wir die Effizienz auf diese Weise ermitteln, quantifizieren wir anhand der Energiekosten, wie wir Intelligenz messen.

Um erfolgreich zu sein, muss man nicht nur die richtige Hardware auswählen, sondern auch die Auswirkungen auf die Art und Weise ihrer Bereitstellung verstehen. Die Fähigkeit neueste KI-Hardware einzusetzen, die zunehmend Wasserkühlung und eine 10–15-fach höhere Leistungsdichte als herkömmliche Rechenzentren (z. B. unterstützt durch High-Density Colocation), wird entscheidend sein.

KI ist verbunden

Da die KI immer stärker in unser privates und berufliches Leben integriert wird, verlagert sich der Schwerpunkt der KI vom Training (Erstellung der Modelle) hin zur Inferenz (Nutzung dieser Modelle) und zu Agenten (autonomes Handeln). Im Gegensatz zum Training wird die Leistung der Inferenz durch die Latenz zwischen dem Endbenutzer und dem KI-Inferenz-Cluster, sowie durch alle Datensätze, die nach Relevanz abgefragt werden, beeinflusst.

Dies erfordert eine beträchtliche Front- und Back-End-Konnektivität, wobei bei der Bereitstellung von Workloads auch die örtliche Nähe zu berücksichtigen ist. Wir können davon ausgehen, dass die Netzbetreiber weiterhin in neue Langstrecken- und Metroverbindungen investieren werden, um diese Arbeitslasten zu unterstützen.

Um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden, die durch die zunehmende Integration von KI in Unternehmenssoftware und Verbrauchern entsteht, wollen wir softwaregesteuerte KI-Fortschritte ermöglichen – ähnlich wie bei Cloud-Computing und Storage Deployments die grössere und dichtere Stromversorgungs- und Interconnectmöglichkeiten erfordern.

Die Fähigkeit, flexibel zu sein und die Vorteile dieses schnellen Wandels zu nutzen, wird sowohl für Service Provider wie auch für Kunden von entscheidender Bedeutung sein. Leistungsstarke Lösungen wie ServiceFabric™ werden es Unternehmen ermöglichen, KI-Technologien schnell in ihre Daten einzubinden und nicht umgekehrt.

Bei Agenten müssen wir die Latenzzeit zwischen dem KI-Cluster und den Endsystemen, in denen die Agenten agieren, berücksichtigen. Lösungen wie AIPx werden immer wichtiger, um performante Workloads, Skalierung von Datensätzen, Datenschutz und Sicherheit sowie den Zugang zu einem KI-Ökosystem von Partneranwendungen und -netzwerken zu gewährleisten.

All dies findet über hybride öffentliche und private (Hybrid-KI) Infrastrukturen und Netzwerke als On-Demand-Verbrauchsmodelle statt. Netzwerke werden auch zunehmend intelligenter und in der Lage sein, Leistung, Kostensensitivität/Analyse und Sicherheit über KI-Workloads und Datenströme hinweg zu überwachen und die Konfiguration auf der Grundlage dieser Anforderungen anzupassen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie KI-Technologie wertschöpfend einsetzen können, lesen Sie unser aktuelles Whitepaper KI für IT-Führungskräfte: Aufbau einer zukunftssicheren IT-Infrastruktur.

¹ IDC, Weltweite Prognose für Colocation-Services für Rechenzentren, 2024-2028

Wie kann ich die Leistungsdichte eines Rechenzentrums bestimmen und welche Faktoren werden bei dieser Bewertung verwendet?