Private-AI Perfektionierte Kontrolle durch Souveränität

Anbieter zum Thema

Scality SA

DataCore Software GmbH

Impossible Cloud GmbH

Es ist längst kein Geheimnis mehr, dass Unternehmen ihre KI-Initiativen rasant weiterentwickeln und nach ersten Pilotprojekten sowie Experimentierphasen in die nächste Reifestufe übergehen. Die KI entwickelt sich rasant. Nahezu wöchentlich werden neue Leistungssteigerungen bekannt gegeben. Aus diesem Grund erweitern Organisationen ihren Schwerpunkt über die reine Anwendung großer Sprachmodelle (LLMs) hinaus und setzen verstärkt auf agentische KI, um konkrete geschäftliche Mehrwerte zu generieren.

Die Auswirkungen auf die Steuerung von Datenqualität und Datensicherheit sind erheblich und gehen unmittelbar mit der Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur einher. Private-AI ermöglicht es Organisationen, Anwendungen der KI sowie verwendete Daten in geschützten, souveränen Umgebungen zu betreiben, sowohl On-Prem als auch in einer Private Cloud. Auf diese Weise bleiben sensible Vermögenswerte sicher und von externen oder öffentlichen Modellen unberührt.

Die Ergebnisse einer aktuellen Studie von Freeform Dynamics im Auftrag von Scality untermauern eine zunehmend datenorientierte Sichtweise auf KI-Operationen, insbesondere weil Inferenzprozesse im täglichen Einsatz immer wichtiger werden. Gleichzeitig verdeutlicht die Studie den wachsenden Bedarf an Kontrolle und Vorhersagbarkeit in Umgebungen, in denen Datensensibilität und regulatorische Anforderungen die Entscheidungen zur Umsetzung maßgeblich beeinflussen.

Die Daten definieren das Problem, und die Plattform bestimmt, wer skaliert – diese Aussage unterstreicht eine zentrale Erkenntnis: Die Beherrschung von KI hängt nicht allein von Rechenleistung oder GPUs ab. Entscheidend ist vielmehr die Fähigkeit, Daten effektiv, sicher und konsistent zu orchestrieren.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Private-AI und Sovereign-AI rücken Governance, Compliance und Datenlokalität in den Mittelpunkt. Private-AI stellt die organisatorische Kontrolle über Daten sicher, während Sovereign-AI diese Kontrolle erweitert, um nationale oder juristische Anforderungen zu erfüllen. Eine souveräne Infrastruktur bildet dabei die Grundlage, während Sovereign-AI als Anwendungsschicht darauf aufsetzt und vollständige regulatorische Konformität gewährleistet.

Diese Entwicklung spiegelt ein wachsendes Verständnis wider: KI ist im Kern eine komplexe Herausforderung im Datenbereich, die eine präzise Orchestrierung sowie sichere, wiederverwendbare Daten über den gesamten Lebenszyklus hinweg erfordert.

Nachhaltige Lehren: perfektes Zusammenspiel von Agilität und Präzision

An einem Septemberabend 1965 gelang dem Baseball-Pitcher Sandy Koufax ein perfect game. Er schaltete alle 27 Schlagmänner mit absoluter Kontrolle aus. Jeder Wurf war gezielt gesetzt, nichts dem Zufall überlassen. Bis heute zählt dieser Erfolg zu lediglich 24 perfect games in der Major League Baseball: ein starkes Argument dafür, wie außergewöhnlich nachhaltige Präzision in einem dynamischen, unberechenbaren Umfeld ist.

Jahrzehnte später hallt diese Lektion der Perfektion in der heutigen Technologie nach: So wie ein perfect game keine Fehler verzeiht, hängt der Erfolg von Enterprise-KI in hochdynamischen Umgebungen Schritt für Schritt von Präzision, Koordination und Kontrolle ab. Während sich die Aufmerksamkeit in der Branche zuletzt stark auf GPUs und LLMs konzentriert hat, erkennen skalierende Organisationen zunehmend, dass nachhaltiger Erfolg das Zusammenspiel von Kontrolle, Reproduzierbarkeit sowie disziplinierter Ausführung erfordert.

Vom Cloud-Standard zur souveränen Entscheidung

KI-Modelle auf Basis öffentlicher Clouds stellen weiterhin den Standard dar, doch ein deutlicher Wandel hin zu Private-AI ist unverkennbar. Führende Organisationen verlagern sich von gemeinsam genutzten Umgebungen hin zu Infrastrukturen, die sie direkt kontrollieren können. Dieser Übergang ist mehr als eine architektonische Entscheidung: Er signalisiert strategisch eine neue Gewichtung.

Produktive KI erfordert Governance, Vorhersagbarkeit und Datenkontrolle. Diese Fähigkeiten sind in vollständig ausgelagerten Modellen nur schwer sicherzustellen.

Daten im Fokus: KI als strategischer Vermögenswert

Souveräne Dateninfrastrukturen definieren KI neu. Daten sind nicht länger passiv, sondern entwickeln sich zu einem strategischen Wert, der über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg sicher gespeichert, gesteuert und wiederverwendet werden muss.

Regulatorische Compliance, operative Effizienz und Wettbewerbsvorteile hängen zunehmend von dieser Kontrolle ab. Die aktuell Studie von Freeform Dynamics im Auftrag von Scality belegt diesen Trend: 55 Prozent der Unternehmen nennen Compliance und Souveränität als zentrale Treiber für Infrastrukturentscheidungen im KI-Kontext, während 64 Prozent die Datenplatzierung und Datenkontrolle zur Sicherstellung regulatorischer Konformität priorisieren. Besonders ausgeprägt sind diese Anforderungen im öffentlichen Sektor, im Bereich der Finanzdienstleistungen sowie im Gesundheitswesen. Fehlmanagement von Daten kann gerade in diesen Branchen erhebliche operative und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Flexibilität als regulatorischer Standard

Innovation allein genügt jedoch nicht. Dynamische regulatorische Anforderungen verlangen sowohl Transparenz im Umgang mit Daten als auch deren kontrollierte Speicherung. KI-Infrastrukturen müssen hybride Modelle unterstützen, einschließlich On-Prem- und Cloud-Exit-Szenarien, um Unternehmen jederzeit die vollständige Kontrolle über sensible Informationen zu ermöglichen.

Entscheidungen werden dabei immer stärker von der flexiblen Fähigkeit bestimmt, Daten dort zu verwalten, wo sie entstehen und genutzt werden, und nicht allein von verfügbarer Rechenleistung.

KI als Herausforderung im Bereich der Daten

Produktive KI ist im Kern vor allem eine Herausforderung kontinuierlicher Daten-Pipelines. Das Training bildet dabei lediglich den Ausgangspunkt. Systeme müssen fortlaufend Datenströme erfassen, verarbeiten und darauf reagieren – mit entsprechend hohen Anforderungen an Speicherung, Datenfluss und Lifecycle-Management.

Vor diesem Hintergrund setzen sich mehrschichtige Datenarchitekturen als Standard durch: Hochperformante Speicherlösungen für aktive Workloads werden mit skalierbarem Objektspeicher für langlebige und wiederverwendbare Daten kombiniert. Durch die Integration bestehender Infrastrukturen mit speziell entwickelten Komponenten entwickeln sich diese Systeme kontinuierlich weiter. Dies bildet einen pragmatischen Ansatz, um KI auf Unternehmensebene skalierbar zu machen.

Fließende Daten, leistungsstarke KI

Zuverlässigkeit, Interoperabilität und Governance sind zu zentralen Säulen moderner KI-Architekturen geworden. Die Leistungsfähigkeit heutiger KI-Infrastrukturen bemisst sich daran, wie effizient Organisationen Metadaten verwalten, gemischte Workloads steuern und den Datenzugriff absichern.

Die Fähigkeit, Daten nahtlos über Training, Inferenz und operative Prozesse hinweg zu orchestrieren, entwickelt sich dabei zu einem entscheidenden Differenzierungsmerkmal.

Die frühe Einführung von Private-AI erzeugt darüber hinaus einen positiven Kreislauf: Erste Projekte liefern messbaren Mehrwert, fördern die weitere Implementierung und stärken durch kontinuierliches Lernen nachhaltig die Umsetzungskompetenz.

Skalierung auf der Basis von Vertrauen

Erfahrene Organisationen betreiben die umfangreichsten und ambitioniertesten KI-Pipelines. Expertise wirkt dabei als Multiplikator. Sie beschleunigt Entscheidungsprozesse, reduziert Trial-and-Error-Ansätze und erhöht insgesamt die Geschwindigkeit zur Umsetzung. Anbieter mit umfassender Deployment-Erfahrung tragen zusätzlich zur Beschleunigung bei, indem sie fundierte Einblicke in Architektur, Dimensionierung und Konfiguration liefern und gleichzeitig den Aufwand zur Beratung deutlich reduzieren.

Fragmentierung überwinden, Skalierung ermöglichen

Reaktive Entscheidungen in der Infrastruktur führen häufig zu Fragmentierung und Ineffizienz. Unternehmen, die flexible und wiederholbare Architekturprinzipien definieren, skalieren hingegen nachhaltiger und konsistenter.

Souveränität geht dabei über den physischen Speicherort von Daten hinaus und umfasst auch deren Bewegung, Speicherung und Nutzung. Souveräne Infrastruktur bildet das Fundament, während Sovereign-AI diese nutzt, um regulatorische, leistungsbezogene und geschäftliche Ziele zu erreichen, ohne dabei Abstriche bei der operativen Kontrolle machen zu müssen.

Der neue Standard: Sovereign-AI

Mit der Reifung von Private-AI I wird der Erfolg zunehmend von der souveränen Beherrschung von Daten abhängen: wie sie über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg gespeichert, gesteuert, bewegt und aktiviert werden. Führende Organisationen kontrollieren das Gesamtsystem, nicht nur dessen bloße Rechenleistung.

Private-AI, basierend auf souveräner Infrastruktur, entwickelt sich vom Sonderfall zum neuen Standard, analog zur Entwicklung der Private Cloud. Kontrolle, Präzision und Datenhoheit sind heute die entscheidenden Merkmale auf dem Weg zur Führungsrolle im Bereich Enterprise-AI.

Sandy Koufax und sein perfect game zeigen: Flexibilität, absolute Präzision und kluge Orchestrierung führen zum Erfolg. Jedes Element trägt zu einem kohärenten System bei, das auch unter Druck fehlerfrei funktioniert. Genau dieses Prinzip bildet heute die Grundlage der dynamischen Welt moderner Enterprise-KI, mit dem zentralen Ziel, durch Präzision messbare Ergebnisse zu erzielen.

* Der Autor: Paul Speciale, CMO, Scality

Aktuelles eBook

Storage für HPC & KI

Speichersysteme für das HPC und für die verschiedenen Disziplinen der KI sind hohen Anforderungen ausgesetzt. Denn sie müssen enorme Datenmengen in kürzester Zeit bereitstellen oder sammeln. Wie können diese Herausforderungen gemeistert werden?

Die Themen im Überblick:

• Aktuelle Trends in der Künstlichen Intelligenz
• High-Performance Computing – Explosion der Innovationen
• Künstliche Intelligenz – nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung

eBook „Storage für HPC & KI“ kostenlos downloaden

(ID:50806584)