Der AI-Boom hat ein entscheidendes Mittelalter erreicht: Was Unternehmen wissen müssen

Die Junior High School war nie der Höhepunkt für jemanden – aber wir alle mussten durch sie hindurchgehen, mit all den Wachstumsschmerzen, um eine bessere, reifere Version von uns selbst zu erreichen.

Der aktuelle AI-Boom ist in etwas Ähnliches wie eine turbulente Adoleszenz geraten, was Experten als das komplizierte Mittel zwischen Einführung und Reife bezeichnen. Die anfängliche Euphorie hat nachgelassen, und nun konzentrieren sich Unternehmen darauf, AI wirklich operativ zu machen. Aber AI wird in einer schwierigen Zeit erwachsen. Prognosen sind überall, Skepsis ist hoch unter Unternehmen und Verbrauchern gleichermaßen, und die Rede von einer expandierenden AI-Blase hat Unternehmensführer am Rande, die auf den befürchteten Punkt warten.

An diesem entscheidenden Moment müssen Unternehmen das Signal von dem Rauschen trennen – ob sie ihre Bemühungen von der Experimentierung zur praktischen Anwendung umstellen oder die praktische Anwendung auf operative Allgegenwärtigkeit skaliert. Dazu gehört, sich auf greifbare Faktoren zu konzentrieren, die sie kontrollieren können, wie ihre Infrastruktur und Datenbereitschaft; Ergebnisse messen und die Grundlage für die Skalierung schaffen.

Der infrastrukturorientierte Ansatz

Eine wahre AI-Bereitschaft erfordert die richtige Infrastruktur, um die nachhaltige Bereitstellung von AI-Workloads zu unterstützen. Natürlich hat AI den Bedarf an Cloud-Diensten erhöht: Cloud-Ausgaben sollen in diesem Jahr um 40% steigen, wobei die Infrastruktur den teuersten Posten im Budget bildet und neue Rechenzentren auf jedem Kontinent entstehen, um den wachsenden Bedarf an AI-Rechenleistung zu decken. An diesem AI-Inflektionspunkt sind Infrastrukturentscheidungen existenziell. Die Infrastruktur definiert, was sicher ist, was möglich ist und was dem Unternehmen tatsächlich nützt, anstatt einen Ressourcenabfluss zu verursachen.

Eine nachhaltige Infrastruktur wird durch mehr als nur Kosten und Rechenleistung definiert. Wenn Unternehmen entscheiden, wo und wie sie ihre AI-Workloads hosten, müssen sie Fragen der Ressourceneffizienz, Sicherheit, Sichtbarkeit und des Gesamtpreis-Leistungs-Verhältnisses berücksichtigen. AI-Infrastruktur kann nicht in einer einmaligen Investition bestehen, sondern muss ein laufender Prozess sein, der sich an die Anforderungen jedes Projekts anpassen kann.

Es ist ein deutlicher Bruch mit den historischen Ansätzen zum Cloud-Ausgaben. Bevor der aktuelle AI-Boom einsetzte, verließen sich Unternehmen oft auf einen einzigen Cloud-Dienstleister – typischerweise einen Hyperscaler –, um ihre cloud-basierten Operationen zu hosten. Jetzt stellt die Komplexität und Vielfalt von AI-Workloads dieses Modell in Frage, insbesondere wenn Unternehmen sich auf praktischere Anwendungsfälle zubewegen und alternative Clouds entstehen, um den Bedarf zu decken.

Moderne AI-Initiativen erfordern erhebliche Rechenleistung, die die Big 3 gut bereitstellen können. Die Risse beginnen zu zeigen, wenn all diese Leistung zu viel wird. Hyperscaler-Verträge können kostspielig sein, mit unnötigen Add-ons aufgebläht und bieten möglicherweise nicht den erforderlichen Datenschutz und die erforderliche Residenz für hochsensible Projekte.

Anstatt ihre Cloud-Operationen an einen einzigen Anbieter zu binden, können Unternehmen von einer wachsenden Klasse von Alternativen profitieren, um ihre eigenen Stacks über verschiedene Anbieter, GPU-Typen und öffentliche/privaten Cloud-Setups zusammenzustellen, basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen. Auf diese Weise zahlen sie nicht für Funktionen, die sie nicht benötigen, während sie gleichzeitig ihre Clouds für das anpassen, was sie tatsächlich benötigen.

Ein infrastrukturorientierter Ansatz zur Erreichung von AI-Reife besteht darin, eine stabile Grundlage für die Skalierung zu schaffen, die Effizienz und Nützlichkeit maximiert, ohne auf Leistung zu verzichten.

Von der Experimentierung zur Anwendung

In den letzten Jahren haben Unternehmen auf der ganzen Welt experimentiert, um herauszufinden, wie sie AI in ihre Betriebe integrieren können. Getrieben von Neugier und nicht geringer Hype, haben sie die Grenzen der Innovation erweitert, neue Möglichkeiten für Effizienz freigeschaltet und das Potenzial unzähliger Open-Source-Tools und -Modelle erhöht. Sie sind auch mit der Realität kollidiert, indem sie gelernt haben, dass die Philosophie von Silicon Valley, “schnell zu handeln und Dinge zu brechen”, nicht immer der richtige Weg ist, insbesondere wenn es um eine so mächtige Technologie wie AI geht.

Jetzt, da Unternehmen aus dieser Experimentierphase herauskommen, ist das Scheitern keine Option. Genauigkeit ist entscheidend. Die Leistung darf nicht nachlassen. Wenn Unternehmen ihre Kerngeschäftsprozesse auf einem AI-Rahmen neu aufbauen, müssen sie sich auf die “langweiligen” Teile konzentrieren, die AI von einem kreativen Experiment zu einem Multiplikator machen, einschließlich:

• Datensicherheit und -privatsphäre: Viele AI-Modelle verwenden sensible personenbezogene und geschäftliche Daten, um effektiv zu funktionieren. Unternehmen benötigen die Gewissheit, dass ihre Daten sicher gehostet werden, ohne das Risiko einer unbefugten Replikation oder “dunkler AI”-Exposition.
• Modell-Lebenszyklus-Management: Modelle müssen genau, up-to-date und regelmäßig neu trainiert werden, um kritische Geschäftsprozesse zu unterstützen.
• Leistungsbeständigkeit: Obwohl Modelle für interne Verwendung oder in kundenorientierten Betrieben bereitgestellt werden, ist die Gewährleistung einer konsistenten Leistung für Effizienz und Benutzerfreundlichkeit entscheidend. Viele häufige Leistungsprobleme, wie die mit Latenz und Ausfallzeit verbundenen, werden auf der Infrastrukturebene gelöst.

Derzeit setzen nur 37% der Unternehmen neue generative Modelle auf monatlicher, wöchentlicher oder täglicher Basis bereit. Wenn mehr Unternehmen in die Anwendungsphase übergehen, wird dieser Prozentsatz dramatisch ansteigen und einen größeren Bedarf an Rechenleistung, aber auch an Infrastruktur, die auf bestimmte Modelle zugeschnitten ist, schaffen. Ein “leichtes” Modell benötigt möglicherweise keine Hyperscaler-Infrastruktur, aber wenn es sensible Informationen verwendet, benötigt es möglicherweise diesen Sicherheitsgrad. Hier kommen benutzerdefinierte Clouds ins Spiel – und warum die Infrastruktur die primäre Überlegung bei einem Unternehmens-AI-Wechsel sein sollte.

Von der Anwendung zur Skalierung

Für Unternehmen, die weiter entlang der Reifekurve sind, ist die praktische Anwendung von AI bereits Teil ihres Tagesgeschäfts. Jetzt zielen sie darauf ab, diese Anwendungen zu skalieren, um noch größeren Wert zu schaffen und ihr Unternehmen vollständig zu entwickeln.

Der Druck ist hoch, und die Vorteile sind klar: 81% der Unternehmen auf dem höchsten Niveau der AI-Reife berichteten über bessere finanzielle Ergebnisse im letzten Jahr. Dies ist die Phase, in der AI-Anwendungen ihren größten Stresstest durchlaufen. Sie können den Geruchstest in einer abgegrenzten Umgebung bestehen, aber können sie mehr Daten verarbeiten? Funktionieren sie in neuen Regionen? Und vielleicht die wichtigste Frage: können sie bedeutende Ergebnisse erzielen?

Skalierung bedeutet, größer zu werden, aber in einigen Fällen ist weniger mehr. Unternehmen in dieser Phase sollten berücksichtigen, ob gezielte kleine Sprachmodelle (SLMs) besser funktionieren können als vielseitige große Sprachmodelle (LLMs). AI-Initiativen sind am erfolgreichsten, wenn sie an reale Geschäftsprobleme geknüpft sind und messbare Ergebnisse erzielen können.

Ein ähnliches Muster tritt bei der Anwendung und Skalierung von AI-Agents auf – der nächsten Grenze der autonomen AI. Agenten, die domänen-spezifische Aufgaben ausführen, die von einem hoch fokussierten, konsistenten Datensatz informiert werden, sind diejenigen, die tatsächlich einen echten Einfluss im Unternehmen haben. Allerdings benötigen spezialisierte Agenten immer noch erhebliche Rechenleistung, wenn auch nicht so viel wie ein umfassender, alles-können-Kopilot. Die Priorisierung der Infrastruktur von Anfang an ermöglicht es Unternehmen, einen echten ROI aus ihren agierenden AI-Initiativen zu erzielen, ohne ihre Cloud-Budgets zu sprengen.

Innovation mit Auswirkung

Der AI-“Wettlauf” ist weniger ein Wettlauf als eine Renovierung: Wenn wir das Unternehmen neu aufbauen, wollen wir es auf einem festen Fundament tun – andernfalls stürzen die Wände unweigerlich ein. Unternehmen müssen sich die Zeit nehmen, um sorgfältig über die Infrastruktur nachzudenken, Datensicherheitsmaßnahmen zu gewährleisten, den Modell-Lebenszyklus sorgfältig zu verwalten, die Leistung zu überwachen und Erkenntnisse zu sammeln und Anpassungen vorzunehmen. Geduld und Beharrlichkeit sind der Schlüssel, um Lösungen zu schaffen, die tatsächlich funktionieren, sicher bleiben und konsistent leisten.

Die Neuheit des AI-Hype-Zyklus mag nachlassen, aber Unternehmen können die holprigen mittleren Jahre von AI überwinden, indem sie ihre Teams mit dem befeuern, was am wichtigsten ist: Ergebnisse.