Künstliche Intelligenz as a Service

Herr Badoux, welche Rolle spielen Rechenzentren im Kontext der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz?

Mit fortschreitender Digitalisierung unseres Alltags findet die künstliche Intelligenz (KI) immer neue Anwendungsgebiete. Sei es in der Städteplanung, als Teil neuer Mobilitätskonzepte oder im Gesundheitswesen, im Bankenwesen oder im Versicherungssektor – künstliche Intelligenz gewinnt bei der Bereitstellung von Dienstleistungen und Produkten immer mehr an Bedeutung. Grund für diesen Bedarf ist das steigende Datenvolumen, das beispielsweise durch IoT, digitale Dienstleistungen oder smarte Produkte entsteht.

KI-Anwendungen helfen Unternehmen dabei, die Vielzahl an Daten zu verstehen, Muster zu erkennen und somit angemessen auf bestimmte Situationen oder Trends zu reagieren. Damit KI-Anwendungen ihre volle Wirkung entfalten können, müssen sie auf eine Vielzahl an Datenquellen zurückgreifen. Wichtig ist auch, dass dieser Zugriff in Echtzeit erfolgt. Beides geschieht idealerweise innerhalb von Rechenzentren, da hier direkte und sichere Verbindungen zwischen den Akteuren hergestellt werden können. Rechenzentren stellen sozusagen Basisinfrastruktur als Grundlage für KI zur Verfügung. Gleiches gilt für die Digitalisierung allgemein. Mit der direkten und sicheren Verbindung von Daten, können neue Services und Entwicklungen im Zuge der Digitalisierung umgesetzt werden.

Wie können wir uns in Zukunft „KI/AI as a Service“ als Dienstleistung in und von Ihren Datacentern vorstellen?

Aufgrund des großen Anwendungspotentials steigt die Nachfrage nach KI immer mehr. Viele der großen Cloud-Anbieter haben deswegen bereits KI-Anwendungen für Unternehmen als „as a Service“ in ihr Angebot integriert – d.h., sie stellen diese Anwendungen über „Open Source Platforms“ zur Verfügung, so dass Unternehmen keine eigenen Tools oder Infrastrukturen aufbauen müssen. Der Vorteil für Unternehmen liegt darin, dass Entwicklungszeiten so reduziert und Kosten gesenkt werden können. Das Investitionsrisiko für den Einstieg in KI reduziert sich also, während die Flexibilität steigt.

Wollen Unternehmen von verschiedenen KI-Anwendungen Gebrauch machen, die für komplexe Szenarien eingesetzt werden können, so müssen die verschiedenen Anwendungen zusammenarbeiten. Über Platform Equinix können alle Cloud-Anbieter weltweit erreicht werden. Darüber hinaus bieten die in unseren Rechenzentren entstandenen Ökosysteme direkten Zugang zu branchenspezifischen Anwendungen im Bereich AI.

Begriffe wie „Smart Factory“ oder „Industrial Internet of Things“ sind in aller Munde. Was raten Sie Unternehmen, die ihre Herstellungsprozesse mithilfe von KI optimieren wollen?

Mithilfe von künstlicher Intelligenz können Hersteller ihre Effizienz steigern, Flexibilität erhöhen und Arbeitsabläufe optimieren. In diesem Zusammenhang spricht man oft auch von „Smart Factories“. Das Potential dieser „intelligenten“ Fabriken ist enorm. Um Smart Factories tatsächlich Realität werden zu lassen, bedarf es einer Kombination von IoT, KI und Edge Computing. „Smart“ sind Herstellungsprozesse nämlich nur dann, wenn sie autonom funktionieren, also wenn eine bestimmte Maschine selbst Daten verbindet, analysiert und Entscheidungen trifft.

Edge Computing ermöglicht diese Daten-basierte Selbstständigkeit in Echtzeit und vor Ort. Voraussetzung ist allerdings wie bei jedem Prozess, der auf der Verarbeitung großer Datenmengen basiert, die richtige Infrastruktur. Besonders groß sind die Anforderungen an ebendiese Infrastruktur bei global agierenden Unternehmen mit mehreren, verstreuten Produktions- und Entwicklungsstandorten und komplexen Supply Chains. Unternehmen, die weltweit „Smart Factories“ aufbauen wollen, sollten daher auch bei ihrer Infrastruktur auf globale Reichweite, zum Beispiel durch ein weltweites Netz von Rechenzentren, setzen.

Wie wirkt sich die zunehmende Verbreitung von KI auf ihr Geschäft aus? Welche Anwendungsbereiche von KI unterstützt Equinix als Infrastruktur-Anbieter?

Künstliche Intelligenz eröffnet Unternehmen aller Industrien neue Möglichkeiten der Wertschöpfung. Durch sie können Daten so miteinander verbunden und analysiert werden, dass Unternehmen immer mehr Einblicke in Aktivitäten und Verhaltensweisen gewinnen, die bisher nicht sichtbar oder nicht bekannt waren. Beispiele hierfür sind Informationen über Auslastungen im Verkehr oder auch individuelles Kaufverhalten. Daraus ergeben sich völlig neue Geschäftsmöglichkeiten, denn Unternehmen können nicht nur auf aktuelle, spezifische Kundenanfragen reagieren, sondern auch Bedürfnisse antizipieren und vorhersagen.

Solche vorausschauenden Analysen kommen in mehr und mehr Branchen zur Anwendung – darunter etwa die Automobilbranche, die Versicherungsbranche oder auch der Handel. Wie sich das auf unser Geschäft auswirkt ist im Grunde ganz einfach: Je größer der Bedarf an KI-Anwendungen, desto größer ist natürlich auch die Nachfrage nach IT-Infrastrukturen und Rechenzentren. Denn damit KI-Anwendungen Daten sinnbringend und in Echtzeit auswerten können, sind sowohl die Rechenleistung, die Bereitstellung von direkten und sicheren Verbindungen im Rechenzentrum als auch die Abbildung einer globalen Verflechtung von großer Bedeutung.

Welche Ihrer Services nutzen KI/AI Provider und welche Vorteile ergeben sich aus der Nutzung der digitalen Infrastrukturen in Rechenzentren?

Damit KI-Programme in bestehende Prozesse eingegliedert werden können und diese nachhaltig revolutionieren, müssen zunächst bestimmte Voraussetzungen erfüllt werden: Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schnelligkeit. Für Unternehmen, deren Kunden etwa digitale Zahlungsmethoden nutzen, hat die garantierte Datensicherheit einen enorm hohen Stellenwert. Zuverlässigkeit bedeutet, dass insbesondere in der Kommunikation zwischen Unternehmen, ihren Service-Providern und anderen Partnern, Ausfälle vermieden werden müssen.

Über Back-Ups oder Spiegelungen zum Beispiel kann sichergestellt werden, dass ein Ausfall an einer einzigen Stelle im System keine Auswirkung auf das Gesamtsystem hat. Zudem müssen Latenzzeiten möglichst gering sein, damit die Datenübertragung so schnell wie möglich funktioniert. Wie wichtig diese Latenzzeiten sind sieht man gut am Beispiel E-Commerce: Dauert es zu lange, bis eine Website lädt, so wird keine noch so beeindruckende KI-Dienstleistung dafür sorgen, dass Kunden weiter Zeit auf der Seite verbringen.

Was genau ist Interconnection? Und welche Aussagen und Prognosen in Bezug auf die Entwicklung von Interconnection lassen sich aus Equinix Global Interconnection Index ableiten?

Interconnection ist aus unserer Sicht wie eine Art „zweites Internet“ zu verstehen, das auf direkten, privaten Verbindungen zwischen Unternehmen und deren Partnern basiert. Interconnection impliziert kurze Wege – und dadurch schnelle, sichere und effiziente Datenübertragung. Gerade für unternehmenskritische Daten, bei denen es auf Sicherheit, Schnelligkeit und vor allem auch Zuverlässigkeit ankommt, ist Interconnection von überragender Bedeutung. Diese Verbindungen ermöglichen zudem eine Datenübertragung in Echtzeit, die standortunabhängig funktioniert.

Wie wichtig dieses zweite Internet schon heute ist und weiterhin werden wird, zeigen die Ergebnisse des Global Interconnection Index von Equinix. Dieser Index ist das Ergebnis einer umfassenden Marktstudie und betrachtet die Entwicklung und Verbreitung von Interconnection, d.h. genauer die sogenannte Interconnection-Bandbreite. Der Index prognostiziert, dass die Interconnection-Bandbreite sich bis zum Jahr 2020 schneller entwickeln wird als das öffentliche Internet. Dabei wächst die installierte Interconnection-Bandbreite fast doppelt so schnell und umfasst das sechsfache Volumen des globalen IP-Traffics im „öffentlichen“ Internet.

AI, VR/AR und das IoT, wie können die Datenmengen auch in Zukunft noch bewältigt werden?
Welche Herausforderungen müssen gemeistert werden?

Eine der größten Herausforderungen in Bezug auf IoT, KI und VR/AR ist, dass hier nicht nur große Datenvolumina gesammelt und verwertet werden, sondern auch selbst eine große Menge an Daten generiert wird. Laut einem Bericht von Gartner werden im Jahr 2025 25 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden sein, fünfmal mehr als heute. Diese Daten müssen richtig gespeichert, abgerufen, miteinander verknüpft und analysiert werden. Doch nicht nur das: dies muss zunehmend an jedem Ort, egal ob in Ballungsgebieten oder ländlichen Gegenden, und in Echtzeit funktionieren. Das bedeutet, dass die Infrastruktur, die im Wesentlichen aus Rechenzentren besteht, nicht nur flexibel, skalierbar und sicher sein muss, sondern auch dezentral aufgebaut. Denn nur so kann Edge-Computing – also die Verarbeitung von Daten dort, wo sie entstehen – funktionieren.

Viele Unternehmen setzen KI/AI ein, um ihre Prozesse effizienter zu gestalten. Welches Potential hat KI darüber hinaus – zum Beispiel um Lösungsansätze in Bezug auf Nachhaltigkeit und Umweltbedrohungen zu liefern?

KI wird in Bezug auf  Themen wie Energie, Nachhaltigkeit oder auch Umweltbedrohungen in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen. Schon heute wird KI auf vielfältige Weise genutzt, um Lösungen für einige der dringendsten Umweltprobleme der Erde zu finden. Maschinelles Lernen kann beispielsweise im Bereich „Nachhaltige Landnutzung“ angewendet werden: Durch die Steuerung von Landwirtschaft – zum Beispiel über Ertragsvorhersage oder Präzisionslandwirtschaft – kann zum Beispiel die Produktivität gesteigert werden, während gleichzeitig die Verschwendung von Ressourcen begrenzt wird.

Zukünftige Smart-City-Konzepte zielen darauf ab, Treibhausgasemissionen langfristig zu reduzieren. Hierzu tragen beispielsweise intelligente Ampeln, intelligentes Parken, Elektroautos und autonome Fahrzeuge entscheidend bei. Der Anwendung von KI für den Umweltschutz sind keine Grenzen gesetzt. Wovon wir heute noch träumen, wird in wenigen Jahren – vielleicht sogar Monaten – Wirklichkeit sein.