2023 war zweifellos das Jahr der KI. John Roese, der globale CTO von Dell, bemerkte in seiner Jahresprognose: „Im nächsten Jahr, wie in diesem Jahr, wird der Fokus weiterhin auf KI liegen.“ Sind Sie bereit für KI-Agents? Während die KI-Erzählung in diesem Jahr größtenteils experimentell und visionär war, übertrifft ihre Entwicklung traditionelle Technologien um das Siebenfache. Unternehmen werden schnell von theoretischen Konzepten zu praktischen Implementierungen übergehen, wobei sich alle Technologien um die rapide wachsende Akzeptanz von KI gruppieren.
„Nächstes Jahr markiert das zweite Jahr der KI-Ära“, erklärte Roese. „Die erste Welle von operativen KI-Systemen wird in Unternehmen auftauchen.“
Die Kernbereiche für KI-Anwendungen identifizieren
Im Jahr 2024 müssen Unternehmen eine Top-Down-Strategie verfolgen, wenn sie KI in der Produktion implementieren. „Sie müssen Ihre Kernkompetenzen identifizieren,“ riet Roese. „Konzentrieren Sie sich auf das, was Ihr Unternehmen definiert; dort sollten Sie die signifikanten Anstrengungen für KI einsetzen.“
Beispielsweise hat Dell etwa 380 KI-Projekte in der Pipeline, aber selbst ein großes Unternehmen kann realistisch nur wenige gleichzeitig verwalten. Ein Übereilen, um die ersten Initiativen abzuschließen, kann dazu führen, dass transformativere Projekte vernachlässigt werden. „Sie müssen priorisieren,“ betonte Roese. „Bestimmen Sie, welche Ideen für Ihr Geschäft am kritischsten sind.“
Übergang zu Inferenz- und Betriebskosten
Während Unternehmen 2024 zur Inferenz übergehen, wird das Design und die Positionierung der Infrastruktur entscheidend sein. „Organisationen müssen ihre Topologie sorgfältig betrachten,“ erklärte er. „Wenn Technologie verteilt wird, wird auch KI wahrscheinlich diesem Beispiel folgen.“
Sicherheit bleibt von größter Bedeutung, da böswillige Akteure direkt auf Inferenz abzielen. Unternehmen müssen sich fragen: „Wie ist die Sicherheitsstruktur um unsere KI-Implementierung gestaltet?“ Zudem wird sich der wirtschaftliche Fokus von KI von den Trainingskosten auf die Betriebskosten verschieben. Während das Fein-Tuning von Modellen kostspielig sein kann, macht dies nur einen Bruchteil der Gesamtinvestition aus. Die Trainingskosten sind mit einmaligen Modellgrößen und Datennutzung verbunden, während die Inferenzkosten von der fortlaufenden Nutzung, den Datentypen, Benutzerbasen und der Wartung abhängen.
„Das übergeordnete Thema ist: KI wird greifbarer, und das hat erhebliche Auswirkungen,“ bemerkte Roese.
Fortschritte in der Generativen KI
Generative KI-Systeme sind umfassend und benötigen „mehr Werkzeuge, mehr Technologie und ein breiteres Ökosystem“, um effektiv zu funktionieren, bemerkte Roese. Trotz früherer Diskussionen über die Verfügbarkeit von Werkzeugen erwartet er 2024 eine „Fülle“ von KI-Ressourcen. „Unser Ökosystem von KI-Tools und -Dienstleistungen wächst, diversifiziert sich und skaliert,“ fügte er hinzu.
Verbesserte System-Bauwerkzeuge und diversifizierte KI-Frameworks, wie das neue UXL-Projekt der Linux Foundation, werden sowohl geschlossene als auch Open-Source-Modelle steigern. Entwickler werden Interfaces zu verschiedenen beschleunigten Computer- und integrierten Frameworks leichter erstellen können, einschließlich PyTorch auf der Client-Seite und ONNX auf der Infrastruktur-Seite. „Nächstes Jahr werden wir in jeder Schicht vielfältigere Optionen haben,“ sagte Roese.
Die Verwirklichung von Zero Trust-Sicherheit
Trotz fortschrittlicher Sicherheitsmaßnahmen bleibt Cybersicherheit eine große Herausforderung für Unternehmen. „Zero Trust-Architektur ist unerlässlich,“ erklärte Roese. „Jedes Element muss in Echtzeit authentifiziert und autorisiert werden.“ Obwohl Zero Trust bislang hauptsächlich als Konzept betrachtet wurde, kann die Umsetzung komplex sein, insbesondere innerhalb bestehender Infrastrukturen. „Es ist herausfordernd, ein etabliertes Unternehmen auf ein Zero-Trust-Modell umzustellen,“ erkannte Roese an. „Man müsste jede zuvor getroffene Sicherheitsentscheidung zurücknehmen.“
Glücklicherweise kann Zero Trust mit der kontinuierlichen Evolution von KI von Anfang an in neue Systeme integriert werden. Roese hob Dells kommende Zero Trust-Lösung, Project Fort Zero, hervor, die 2024 vom US-Verteidigungsministerium validiert werden soll. „Wir verlieren momentan die Cyber-Schlacht,“ warnte Roese. „Die Lösung liegt in der Einführung von Zero Trust.“
Aufkommen des Common Edge
Um den Datenwert zu maximieren, sollten Unternehmen Daten näher an ihrer Quelle verarbeiten. „In Zukunft werden wir mehr Datenverarbeitung in realen Umgebungen als in traditionellen Rechenzentren durchführen,“ sagte Roese. Dieser Trend wird zu dem führen, was Dell als „modernen Edge“ bezeichnet, auf Multi-Cloud-Plattformen.
Während Unternehmen verschiedene Cloud-Dienste nutzen, wird die Landschaft der Edge-Lösungen zunehmend komplexer. Roese wies darauf hin, dass, wenn jede Cloud und Last ihre eigene Architektur benötigt, das Ergebnis unhandhabbar wäre. Um dem entgegenzuwirken, hat Dell kürzlich NativeEdge eingeführt, eine gemeinsame Edge-Plattform, die softwaredefinierte Workloads aus jedem IT-, Cloud- oder IoT-System unterstützt. Roese prognostiziert, dass dieser Ansatz 2024 an Bedeutung gewinnen wird, da Unternehmen die Fallstricke von „Mono-Edges“ erkennen. „Jetzt bevorzugen die meisten Edge-Dienstleister, Edge-Dienste als containerisierten Code anzubieten, anstatt sich auf die Hardwareentwicklung zu konzentrieren,“ bemerkte er.
Ausblick: Quantencomputing und KI
Großangelegte KI stellt ein „massives paralleles Problem“ dar, laut Roese. „Generative KI-Methoden, einschließlich Transformer und Diffusionsmodelle, erfordern umfangreiche Rechenressourcen,“ erklärte er. Obwohl das volle Potenzial des Quantencomputings in der KI möglicherweise erst in einigen Jahren sichtbar wird, glaubt Roese, dass es eine entscheidende Rolle bei der Lösung komplexer KI-Herausforderungen spielen wird. „Quantencomputing eignet sich hervorragend für hochgradig skalierte Optimierungsprobleme und ist daher ideal für generative KI-Anwendungen,“ behauptete er.
Obwohl Quantum seit einiger Zeit diskutiert wird, sieht Roese eine Zukunft, in der ausgereifte Quanten-Systeme leicht verfügbar sind. „Wenn das geschieht, wird die Auswirkung auf KI profound sein und sogar die Störung durch ChatGPT übertreffen,“ schloss er.
Rangliste
