Marktreport zur KI-Nutzung Unternehmen sehen großen Nachholbedarf bei IT-Infrastruktur

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Die KI-Innovation in Deutschland ist durch unzureichende Infrastruktur, Cyberangriffe, Komplexität und steigende Energiekosten gefährdet, besagt eine Studie von Pure Storage. Dafür steigt aber die Bereitschaft der Wirtschaft, mehr in KI zu investieren.

„Es gibt einen direkten Zusammenhang zwischen der KI-Nutzung und Storage, und das sind die Daten“, erläutert Markus Grau, Enterprise Architect – Office of the CTO bei Pure Storage. „Gerade GPUs, die ja für KI-Apps stark genutzt werden, benötigen Daten sehr schnell. Das können strukturierte oder unstrukturierte Daten sein, aber zunehmend auch Daten aus containerisierten Applikationen.“

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Eine weitere Datenquelle seien Vektor-Datenbanken, die Daten für Retrieval Augmented Generation (RAG) in Large Language Models (LLMs) liefern, um die Anwendung von Algorithmen und Modellen zu beschleunigen. Die jeweilige Speicherinfrastruktur beeinflusse daher direkt die Performance von KI-Infrastruktur. „Diese Vektor-Datenbanken müssen wie alle anderen Datenspeicher wiederherstellbar sein und durch Backups gesichert werden können“, merkt Grau an. Der Schutz vor Manipulation der Datenquellen sei unabdingbar, so etwa der Schutz vor Ransomware durch Air-Gapping, S3 Object Lock oder Pure SafeMode. Pure Storage sieht sich vor diesem Hintergrund berechtigt, den KI-Einsatz zu kommentieren, und zwar mit einem Marktreport.

Der KI-Report

Pure Storage hat kürzlich in Zusammenarbeit mit dem unabhängigen Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne einen neuen Bericht über die aktuellen Trends und Herausforderungen veröffentlicht, die die Innovation in deutschen Unternehmen prägen. 200 CIOs und IT-Entscheider in deutschen Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern wurden befragt, wie sie ihre aktuelle IT im Hinblick auf die Zukunftspläne ihres Unternehmens einschätzen und wo die größten Chancen und Herausforderungen lägen.

Ein zentrales Ergebnis der Studie „The Innovation Race“ ist, dass künstliche Intelligenz für die Mehrheit der deutschen Unternehmen ein wichtiges Instrument ist, um die eigene Innovationsfähigkeit zu steigern und im globalen Wettbewerb zu bestehen. Viele Befragte glauben, dass sie einen großen Nachholbedarf haben, und erkennen, dass sie im internationalen Wettbewerb an Boden verlieren und langfristig wettbewerbsfähig bleiben müssen.

So wie zwischen KI und der Datenqualität besteht auch ein direkter Zusammenhang zwischen KI-Reife und Innovationsfähigkeit. Ganze 94 Prozent der deutschen Befragten in dieser internationalen Studie geben an, dass KI ihnen die größten Chancen biete, das eigene Unternehmen fit für die Zukunft zu machen.

Gleichzeitig erklären 99 Prozent, dass ihre IT-Infrastruktur dringend verbessert werden müsse, um die dafür notwendigen Voraussetzungen zu schaffen. 61 Prozent glauben, dass die durch KI generierten Daten die derzeitigen Rechenzentren ihres Unternehmens überfordern würden. Diese Zahl liegt sogar deutlich unter dem weltweiten Durchschnitt von 81 Prozent.

Mehr als drei Viertel (77 %) der Befragten sind besorgt, dass ihr Unternehmen den Anschluss verpasst, wenn nicht bald eine Infrastruktur aufgebaut wird, die KI-Anwendungen ermöglicht. Gleichzeitig sehen 69 Prozent die Notwendigkeit, mehr Zeit in Themen zu investieren, die die Innovationskraft ihres Unternehmens steigern.

Die befragten Entscheider wollen im kommenden Jahr rund 60 Prozent ihrer finanziellen und personellen Ressourcen gezielt für KI-Projekte einsetzen. Ganze 37 Prozent geben sogar an, dass sie in Zukunft eine AI-first-Strategie umsetzen wollten, um den Geschäftserfolg nachhaltig zu steigern.

Tatsächlich bestätigt jeder der Befragten (100 %), dass sich sein Unternehmen aktiv mit dem Thema KI auseinandersetze – wenn auch in unterschiedlichen Stadien. Neben der Schaffung von Innovationen wollen 61 Prozent der Befragten die Effizienz im eigenen Unternehmen mit Hilfe von KI steigern.

Skepsis und Vorsicht weichen Wagemut

Die Vorbehalte und Sorgen der deutschen Unternehmen bei der Einführung neuer Technologien sind Teil der viel zitierten „German Angst“. Diese scheint jedoch laut der Vanson-Bourne-Umfrage zumindest teilweise auf dem Rückzug zu sein. Für 78 Prozent hat die Reduzierung von Risiken durch den Einsatz von IT oberste Priorität, aber im Vergleich zum internationalen Durchschnitt (86 %) sind die Deutschen hier überraschend optimistisch.

Auffallend ist, dass die Befragten die Risiken durch fehlende IT-Experten ebenso hoch einschätzen wie die Gefahren durch Cyberangriffe (jeweils 39 %). Für 37 Prozent ist eine immer komplexere IT-Landschaft eine große Risikoquelle. Auch die Stromkosten (31 %) und die Gebühren für die Cloud-Nutzung (25 %) werden als große Risiken angesehen.

Ganze 81 Prozent der deutschen Entscheidungsträger sind der Meinung, dass es sinnvoller wäre, das Budget, das derzeit für die Verringerung von Cyber-Bedrohungen verwendet wird, für die Förderung von Innovationen in der IT zu verwenden. „Der Fokus auf Innovation ist zwar bewundernswert, aber es muss ein gesundes Gleichgewicht zur Cyber-Resilienz geben“, merkt Markus Grau an. „Ein Plan zur Minimierung von Ausfallzeiten und Auswirkungen vor, während und nach einem Angriff ist für die Risikominderung unerlässlich.“

„Unternehmen stehen unter einem immensen Modernisierungsdruck. Viele empfinden diese Aufgabe jedoch als so komplex, dass sie nicht wissen, wo sie anfangen sollen, aber die Ergebnisse dieser Studie machen Hoffnung“, kommentiert Elke Steinegger, Country Manager und Regional Vice President, Deutschland & Österreich, Pure Storage. „Deutsche Unternehmen wollen weltweit an der Spitze der Innovation stehen, und KI hat großes Potenzial, dies zu erreichen.“

Markus Grau weist darauf hin, dass es für deutsche Unternehmen Wege gebe, mindestens zwei der genannten Risiken zu minimieren. „Die Cloud-Gebühren lassen sich einfach durch Datenhaltung im eigenen Haus vermeiden, so dass nur Resultate aus Rechenvorgängen wie etwa Reports, Analysen und KI-Aussagen über Cloud-Schnittstellen weitergeleitet werden müssen.“

Hilfen und Alternativen von Pure

Um die Energiekosten unter Kontrolle zu halten, sei die effiziente Nutzung von GPUs unerlässlich. „Da deren Anschlussleistung pro Rack durchaus mal 120 kW erreichen kann, ist es umso wichtiger, sie schnellstmöglich mit Daten zu versorgen, um die GPUs nicht für den Leerlauf Energie verbrauchen zu lassen.“ Pure Storage stellt Speichersysteme zur Verfügung, die Daten schnell an die GPUs liefern und gleichzeitig über eine stetig wachsende TB pro Watt Ratio verfügen. Alternativen zu GPUs seien DPUs, TPUs und zweckgebundene FPGAs als Beschleuniger, die je nach Bedarf der Berechnung eingesetzt werden. „Diese Beschleuniger (DirectCompression Acceleratot) liefern wir auch in unseren FlashArrays aus, um die Kosten und den Energieaufwand für Routine-Speicheraufgaben für Datenreduktion erheblich zu senken.“

Um KI-Aufgaben am effizientesten mit Daten zu versorgen, sollte man nach Graus Ansicht sehr auf die Datentypen achten. „Pure FlashArray eignet sich am besten für strukturierte Daten etwa aus Datenbanken, für VMs, das extrem skalierbare FlashBlade hingegen am besten für unstrukturierte Daten und für Machine Learning und Portworx für Container-basierte Daten.“

Wer beispielsweise Nvidia DGX einsetze, habe es mit einer Containerstruktur zu tun, sollte also möglichst Portworx für Datenmanagement und Backup und Disaster Recovery nutzen. „Portworx plus S3-FlashBlade-Objektspeicher bilden als Kombi eine Alternative zu lokalen SSDs in Nvidia-DGX-Systemen, um RAG für KI-Apps kostengünstig realisieren zu können.“

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In dieser Richtung arbeitet Pure Storage an der Unterstützung für größere Nvidia-Lösungen. Pure erwartet laut Grau, bis Ende 2024 eine zertifizierte Speicherlösung für Nvidia DGX SuperPOD zu sein. Grau: „Als Ethernet-basierter Speicherpartner vereinfacht dies die Unternehmensintegration für groß angelegte KI-Trainings und -Inferenzen erheblich.“

Die im Juni 2024 vorgestellte Version des Speicherbetriebssystems Pure Fusion fasst Speicher-Arrays zusammen und optimiert Speicher-Pools im laufenden Betrieb für strukturierte und unstrukturierte Daten, sowohl lokal als auch in der Cloud. Laufende Updates sollen die Software verbessern. Neue Pure-Angebote sollen für garantierte Speicherleistung von GPUs zur Unterstützung von Trainings-, Inferenz- und HPC-Workloads sorgen.

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