Thought Leadership
ChatGPT, Midjourney, Copilot & Co. stehen sinnbildlich für den Boom der generativen KI (GenAI). Immer mehr Unternehmen integrieren solche Modelle in ihre Prozesse – von der Medikamentenentwicklung bis zur automatisierten Werbetext-Erstellung. Doch mit der steigenden Komplexität steigen auch die Anforderungen an die technische Infrastruktur.
Eine leistungsstarke, flexible und sichere Umgebung ist essenziell – und genau hier kommt die Cloud ins Spiel.
Laut Gartner sollen 2025 über 30 % der neuen Arzneimittel mithilfe generativer KI entwickelt werden. Auch personalisierte Marketinginhalte und KI-gestützte Produktdesigns nehmen rasant zu. Damit dieser Innovationsschub nicht an technischen Hürden scheitert, setzen Unternehmen zunehmend auf Cloud-Plattformen – aus guten Gründen.
1. Rechenpower auf Abruf: Die Cloud stemmt große Modelle
Generative KI-Modelle wie ChatGPT benötigen enorme Rechenleistung. Die Parameterzahl geht oft in die Milliarden – eine Herausforderung, der herkömmliche IT-Infrastrukturen kaum gewachsen sind. Cloud-Anbieter dagegen bieten skalierbare Umgebungen mit Zugang zu GPU- und TPU-Clustern, die genau auf solche Workloads ausgelegt sind.
Das bedeutet: Projekte lassen sich schneller umsetzen, Rechenkapazitäten flexibel skalieren und die Betriebskosten bleiben überschaubar. Unternehmen können so KI-Anwendungen nutzen, ohne eigene High-Performance-Systeme betreiben zu müssen.
2. Flexibler Aufbau durch modulare Architekturen
Alte, monolithische Systeme stoßen bei der Integration neuer KI-Komponenten schnell an ihre Grenzen. Cloud-native Anwendungen hingegen setzen auf Modularität und APIs. Dadurch lassen sich GenAI-Dienste wie ChatGPT nahtlos einbinden und flexibel erweitern.
Diese Architektur macht Unternehmen agiler: Neue Features lassen sich schneller implementieren und bestehende Systeme besser anpassen – ein enormer Vorteil in der sich schnell entwickelnden Welt der KI.
3. Datenmanagement: Zentral, sicher und skalierbar
Ohne Daten keine KI – und ohne effizientes Datenmanagement keine erfolgreiche GenAI-Strategie. Die Cloud ermöglicht die zentrale Speicherung großer Datenmengen, bietet Werkzeuge zur Echtzeit-Analyse und unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenformate.
Zudem erhöhen moderne Cloud-Security-Tools die Datensicherheit und erleichtern die teamübergreifende Zusammenarbeit – selbst über Ländergrenzen hinweg.
4. Investieren mit Augenmaß: Nur zahlen, was man nutzt
Cloud-Modelle ermöglichen es Unternehmen, nur die Ressourcen zu bezahlen, die sie tatsächlich verwenden. Gerade bei GenAI, wo Rechenleistung oft nur phasenweise stark beansprucht wird, ist das ein klarer Vorteil.
Doch Vorsicht: Ohne exakte Bedarfsanalyse und Kostenkontrolle kann die Rechnung schnell aus dem Ruder laufen. Wer hier strategisch plant und seine Cloud-Nutzung regelmäßig überprüft, spart nicht nur Geld, sondern bleibt auch wettbewerbsfähig.
5. Zugang zu den neuesten KI-Technologien
Die führenden Cloud-Plattformen bieten spezialisierte Services für Machine Learning und GenAI, darunter auch Tools für automatisiertes Training, Hyperparameter-Tuning und Modellbereitstellung.
Dank AutoML und vorgefertigten Modellen ist der Einstieg in komplexe KI-Projekte einfacher denn je – selbst für Unternehmen ohne eigenes Data-Science-Team. Gleichzeitig ermöglichen hybride oder private Clouds, auch höchste Compliance-Anforderungen zu erfüllen – ein Muss für sensible Branchen wie das Gesundheitswesen oder die Finanzwirtschaft.
Fazit
ChatGPT und andere GenAI-Anwendungen verändern, wie wir arbeiten, entwickeln, kommunizieren. Doch ohne Cloud-Computing wäre diese Revolution kaum möglich. Unternehmen, die jetzt in Cloud-basierte KI-Infrastrukturen investieren, sichern sich nicht nur technologische Vorteile – sie schaffen die Grundlage für nachhaltige Innovation.
(vp/NTT Data)
