Notwendige Symbiose: Wie der GenKI-Trend den Bedarf an KI-Clouds vorantreibt

Wie Gartner in seiner aktuellen Analyse zum Markttrend GenAI herausstellt, beschleunigt generative KI KI-Funktionen in Cloud-Umgebungen deutlich. Angetrieben von leistungsstarken großen Sprachmodellen ermöglicht GenKI die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder und sogar Software-Code. Diese Fähigkeit öffnet innovative Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen, von personalisierten Produktempfehlungen bis hin zu komplexen Designprozessen. Allerdings bringt GenKI immense Anforderungen an Rechenleistung, Datenspeicherung und Sicherheit mit sich – Aspekte, die nur durch Cloud-Plattformen effizient adressiert werden können.

Der steigende Einsatz von GenAI treibt auch Investitionen in klassische KI voran, die zuvor deutlich rückläufig waren. So soll die vierjährige durchschnittliche Wachstumsrate (CAGR) bis 2027 von 3,44  auf 11,67 Prozent steigen. Die Cloud-Integration gewinnt damit strategisch an Bedeutung, um komplexe KI-Prozesse effizient zu unterstützen.

Skalierbare Infrastruktur

Diese neue Entwicklung bringt eine Vielzahl an Chancen sowie Herausforderungen mit sich. So bietet die Integration von GenKI und Cloud-Technologien Unternehmen zahlreiche Vorteile. Hervorzuheben ist hier die skalierbare Infrastruktur, die sich bestens dafür eignet, um Aufgaben in Bezug auf Kosten, Souveränität, Nachhaltigkeit, Sicherheit und Datenschutz zu bewältigen. Denn Cloud-Plattformen ermöglichen die Verarbeitung und die Sicherung großer Datenmengen und bieten Zugang zu Hochleistungs-Grafikprozessoren (GPUs), die für das Training und die Implementierung von GenKI-Modellen erforderlich sind.

Herauszustellen ist auch der große Vorteil der globalen Verfügbarkeit. So garantieren Cloud-Dienste, dass GenKI-Lösungen weltweit und jederzeit zugänglich sind und so nahtlos in laufende Prozesse integriert werden können. Das treibt Innovationen voran und steigert die Produktivität.

Fachkräftemangel und steigende Kosten

Allerdings sind Kosten durch die außergewöhnlich hohen Rechenleistungen, die für GenKI benötigt werden, sowie die Kosten für GenKI-Modelle selbst eine enorme Herausforderung, wie Gartner betont. Auch der Fachkräftemangel im IT-Sektor stellt Unternehmen vor Schwierigkeiten, vor allem durch die erhöhte Nachfrage nach Experten für die Entwicklung und Verwaltung von GenAI-Lösungen.

Die jedoch schwierigste Hürde: der Datenschutz. Laut der Gartner 2024 CIO Generative AI Survey nennen CIOs diesen als ihre größte Sorge. So gaben 41 Prozent der Befragten an, dass die Bedenken in Bezug auf Datensicherheit, Datenschutz oder Compliance sie bisher von der Einführung generativer KI abgehalten zu haben. Denn GenKI-Modelle benötigen häufig den Zugriff auf umfangreiche Datensätze, die sensible Informationen enthalten und möglicherweise lokalen Datenschutzgesetzen und -vorschriften unterliegen.

Microsoft, Google & Co.: Erfolgsbeispiele zeigen den Weg

Cloud-Anbieter müssen diesen Anforderungen gerecht werden, indem sie regionsspezifische Rechenzentren anbieten. Nur so können sie sicherstellen, dass die Daten innerhalb der erforderlichen rechtlichen Zuständigkeit bleiben. Darüber hinaus müssen sie Unternehmen bei der Einhaltung der Vorschriften unterstützen, indem sie individuelle Lösungen anbieten, die den lokalen Gesetzen entsprechen und so die Risiken mindern.

Führende Cloud-Anbieter treiben die Integration von GenAI bereits voran. Als erfolgreiche Beispiele lassen sich folgende nennen:

Microsoft Azure
Die Integration des GPT-Modells von OpenAI hat die Kunden dazu gebracht, zunehmend Cloud-basierte KI-Dienste für die Erstellung von Inhalten zu nutzen. Die Folge: eine erhebliche Steigerung der Cloud-Nutzung, insbesondere in rechenintensiven Bereichen wie GPUs.

Google Cloud
Die Einführung von Vertex AI, einer End-to-End-Plattform für die Erstellung und Bereitstellung von GenKI-Modellen, hat den Marktanteil von Google Cloud im Bereich KI signifikant erhöht. Zusätzlich hat Google Funktionen zur Verbesserung von GPUs und Tensor Processing Units (TPUs) hinzugefügt.

Amazon Web Services (AWS)
Bedrock von AWS hat verschiedene Branchen, zum Beispiel den Handel und das Gesundheitswesen, ermutigt, die AWS-Cloud-Infrastruktur für die Entwicklung personalisierter Produkte zu nutzen. Darüber hinaus hat AWS seine Fähigkeiten im Chipdesign genutzt, um KI-Prozessoren wie Trainium zu entwickeln.

Synergien von GenKI und Cloud optimal nutzen

Inzwischen steht fest: Die symbiotische Beziehung zwischen GenKI und Cloud-Technologien wird zunehmen wichtiger werden und weiterwachsen. Das bedeutet auch, dass Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen, erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen können. Während Cloud-Anbieter kontinuierlich in Infrastruktur, Sicherheit und KI-Tools investieren, liegt es an den Unternehmen selbst, innovative Anwendungsfälle zu entwickeln und die Potenziale von GenKI voll auszuschöpfen.

Generative KI beschleunigt nicht nur die Entwicklung von KI-Fähigkeiten, sondern transformiert auch die Nutzung der Cloud. Setzt man diese Technologien strategisch ein, kann das die Innovationskraft steigern und die Marktposition nachhaltig stärken. Die Zukunft gehört jenen, die die Synergien von GenKI und Cloud optimal nutzen.

René Büst

ist Senior Director Analyst bei Gartner.