KI-Infrastruktur: Die richtige Balance zwischen Geschwindigkeit, Sicherheit und Kosten

Lassen Sie sich diesen Blog-Artikel von einer Künstlichen Intelligenz vorlesen.

Für Unternehmen ist Künstliche Intelligenz keine Frage des „Ob“ mehr, sondern des „Wie“ und vor allem des „Wo“. Laut dem AI Readiness Report von Google Austria und dem Handelsverband setzen bereits 68 % der österreichischen Unternehmen KI-Technologien ein – vor allem für Textgenerierung, Übersetzungen und Suchanfragen. Gleichzeitig steigt der Bedarf an klaren Regeln für den Umgang mit sensiblen Daten. 

Erfahren Sie in diesem Blog, worauf Sie bei der Entwicklung Ihrer IT-Infrastruktur achten sollten.

Inhalt 

Das Fundament der KI: Die zwei Welten der Infrastruktur 
Mehr als nur Technik: Die drei Dimensionen der KI-Infrastruktur-Entscheidung 
Vier Schlüsselfragen für eine tragfähige IT-Infrastruktur  
Die Private AI in der Praxis: Die HPE Private Cloud AI  
Ganzheitlich und herstellerunabhängig: Die fünf Säulen der Souveränen KI von ACP  
Fazit: Souveränität entsteht durch die richtige Strategie, nicht durch eine einzige Technologie 

Das Fundament der KI: Die zwei Welten der Infrastruktur 

Die strategische Entscheidung für eine KI-Infrastruktur beginnt bei der grundlegenden Frage nach dem Betriebsmodell. Im Kern lassen sich zwei Ansätze unterscheiden: die Nutzung zentralisierter, geteilter Ressourcen in der Public Cloud und der Betrieb auf einer dedizierten, kontrollierten privaten Infrastruktur. 

Public Cloud AI: Bei diesem Modell werden KI-Anwendungen auf der massiv skalierbaren Infrastruktur großer Hyperscaler (wie z. B. Microsoft Azure) betrieben. Unternehmen mieten Rechenleistung, Speicher und fertige KI-Dienste nach Bedarf an (Pay-per-Use). Der primäre Vorteil liegt in der Agilität: Neue Projekte können ohne Vorab-Investitionen in Hardware gestartet werden, und die Kapazität passt sich flexibel an den Bedarf an. 

Private AI: Der Private-AI-Ansatz bedeutet, KI-Workloads auf einer Infrastruktur auszuführen, die exklusiv einem einzigen Unternehmen gewidmet ist. Dies kann im eigenen Rechenzentrum (On-Premises) oder in einer dedizierten Umgebung bei einem Hoster geschehen.  

Mehr als nur Technik: Die drei Dimensionen der KI-Infrastruktur-Entscheidung 

Die Wahl der richtigen KI-Infrastruktur ist keine rein technische, sondern eine strategische Entscheidung, bei der folgende Prioritäten miteinander in Einklang gebracht werden müssen. 

1. Innovationsdruck: Der Zwang zur Geschwindigkeit Die KI-Entwicklung schreitet rasant voran und der Wettbewerb schafft Fakten. Unternehmen stehen unter enormem Druck, neue Anwendungen schnell zu erproben, auf die neuesten Modelle zuzugreifen und Prototypen ohne monatelange Vorlaufzeit zu skalieren. Diese Dimension fordert eine Infrastruktur, die maximale Agilität und sofortige Verfügbarkeit bietet. 
   
   
2. Datensouveränität: Gleichzeitig basieren die wertvollsten KI-Anwendungen auf den sensibelsten Daten - und machen Datenschutz damit zu einer absoluten Priorität. Die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung liegen laut Cost of a Data Breach Report 2024 bei fast 5 Millionen Euro und rechtliche Vorgaben machen Kompromisse in Bezug auf den sicheren Umgang mit Daten problematisch. 
   
   
3. Wirtschaftlichkeit: Die Suche nach dem richtigen Kostenmodell KI ist rechenintensiv und mit erheblichen Kosten verbunden. Die strategische Herausforderung liegt in der Wahl des passenden Finanzmodells. Variable Betriebskosten von Public-Cloud-Diensten ermöglichen einen schnellen Start, können aber bei dauerhafter Nutzung unvorhersehbar werden. Planbare Investitionskosten für eine private Infrastruktur bieten oft langfristig die bessere Total Cost of Ownership. 

Vier Schlüsselfragen für eine tragfähige IT-Infrastruktur 

Die Entscheidung zwischen Public Cloud und Private AI hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab: 

• Datenschutz: Verarbeiten Sie personenbezogene Daten, die unter die DSGVO fallen, oder geschäftskritische Informationen wie Forschungsdaten und Strategiepapiere? Je höher die Sensitivität, desto stärker wiegt das Argument für eine Private AI, die maximale Kontrolle und Datensouveränität gewährleistet. 

• Existierender Workload: Ist Ihr KI-Bedarf stark schwankend und experimentell, oder handelt es sich um einen konstanten und vorhersehbaren Produktions-Workload? Für die schnelle Erprobung neuer Ideen und variable Lasten ist die Public Cloud oft ideal. Für dauerhaft laufende, rechenintensive Anwendungen kann eine Private AI durch optimierte Auslastung eine deutlich günstigere TCO bieten. 

• Kostenmodell: Bevorzugen Sie variable Betriebskosten (OpEx), wie sie für Cloud-Dienste typisch sind, oder planbare Investitionsausgaben (CapEx) für eigene Hardware? Während OpEx-Modelle flexibler sind, bietet ein CapEx-Ansatz bei Private AI oft mehr Kostentransparenz und -kontrolle auf lange Sicht. 

• Vorhandenes Know-How: Der Aufbau und Betrieb einer leistungsfähigen KI-Infrastruktur erfordert tiefgehendes Fachwissen. Laut HashiCorp können Unternehmen durch Infrastructure-as-Code und AIOps den Skill-Gap überbrücken und bis zu 20 % Cloud-Kosten einsparen. Falls intern kein entsprechendes Know-how vorhanden ist, empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Partner. 

Die Private AI in der Praxis: Die HPE Private Cloud AI 

Genau dort, wo die Public Cloud an ihre Grenzen stößt – bei sensiblen Daten, planbaren Kosten und garantierter Performance –, spielt die Private AI ihre Stärken aus. Doch der Aufbau einer eigenen, leistungsfähigen KI-Infrastruktur war bisher komplex und zeitaufwendig. 

Genau diese Hürde überwindet die HPE Private Cloud AI. Als schlüsselfertige Gesamtlösung kombiniert sie die Sicherheit und Kontrolle einer On-Premises-Umgebung mit der Flexibilität und dem Nutzungserlebnis einer Cloud. Unternehmen erhalten eine vorkonfigurierte, für KI-Workloads optimierte Plattform, die innerhalb von Stunden einsatzbereit ist (Instant AI Productivity), nachweislich die Gesamtkosten (TCO) senkt und Sicherheit auf Enterprise-Niveau von Grund auf integriert hat. 

Ganzheitlich und herstellerunabhängig: Die fünf Säulen der Souveränen KI von ACP 

Eine belastbare KI-Strategie muss den gesamten Lebenszyklus abdecken – von der ersten Idee bis zum sicheren Betrieb. Deshalb verfolgt ACP einen End-to-End-Ansatz auf Basis von fünf ineinandergreifenden Säulen: 

1. Passgenaue Strategie definieren: Jedes erfolgreiche KI-Projekt beginnt mit einer klaren Strategie. Wir helfen Ihnen, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren, einen soliden Business Case zu entwickeln und eine Datenstrategie zu definieren, die Aspekte der Sicherheit und Compliance konsequent mitdenkt. 
   
   
2. Maßgeschneiderte Lösungen entwickeln: Jeder Anwendungsfall braucht eine passende Antwort. Wir implementieren und optimieren Standardlösungen wie Microsoft Copilot, um schnelle Produktivitätsgewinne zu erzielen. Wo Standardsoftware an ihre Grenzen stößt, entwickeln unsere Expert:innen maßgeschneiderte KI-Anwendungen (Machine Learning, LLMs), die exakt auf Ihre spezifischen Geschäftsprozesse zugeschnitten sind. 
   
   
3. Nahtlose Integration in Kernprozesse: Eine KI-Anwendung entfaltet ihren vollen Wert erst, wenn sie nahtlos mit den bestehenden Systemen kommuniziert und so lückenlose Prozesse ermöglicht. Wir sorgen für die notwendige Daten- und Prozessintegration und stellen sicher, dass KI zu einem integralen Bestandteil Ihrer IT-Landschaft wird. 
   
   
4. Hybride Infrastruktur schaffen: Basierend auf der strategischen Analyse konzipieren und implementieren wir die für Sie optimale, hybride Infrastruktur. Ob Public Cloud, Private Cloud oder eine On-Premises-Lösung mit führenden Partnern wie HPE – wir schaffen das sichere, skalierbare und wirtschaftliche Fundament für Ihre KI-Workloads. 
   
   
5. Den laufenden Betrieb sicherstellen: Mit unseren Managed Services gewährleisten wir die kontinuierliche Verfügbarkeit, Sicherheit und Optimierung aller KI-Anwendungen und stellen über die 24/7-Überwachung in unserem ACP SOC sicher, dass Sie mit KI souverän bleiben. 

Fazit: Souveränität entsteht durch die richtige Strategie, nicht durch eine einzige Technologie 

Die Zukunft der Unternehmens-KI ist hybrid: Public-Cloud-Dienste werden für schnelle Experimente und flexible Skalierung genutzt, während eine Private-AI-Infrastruktur das sichere und performante Rückgrat für die Verarbeitung der wertvollsten Kerndaten bildet. Eine solche hybride Landschaft erfolgreich zu konzipieren, aufzubauen und zu betreiben, erfordert jedoch einen Partner mit tiefgreifender Expertise in beiden Welten. Genau hier liegt die Stärke von ACP. Als herstellerunabhängiger, strategischer Berater helfen wir Ihnen, Ihre individuellen Anforderungen objektiv zu bewerten und die maßgeschneiderte KI-Infrastruktur zu entwickeln, die Ihr Unternehmen wirklich souverän macht. Nehmen Sie jetzt Kontakt mit uns auf und optimieren Sie Ihre KI-Strategie!