KI braucht Power Workstations für KI: Mehr Leistung, mehr Präzision

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Der KI-Markt in Deutschland boomt: Von 4,8 in 2022 auf 32 Milliarden Euro in 2030 - eine Revolution in der Technologiebranche. Investitionen und steuerliche Anreize sorgen für ein ideales Umfeld für Innovationen. 

Doch auch Unternehmen investieren weiterhin in KI-Technologien. Laut einer Studie von KPMG planen 72 Prozent der deutschen Unternehmen, ihre Investitionen in generative KI-Technologien zu erhöhen. Im internationalen Vergleich sind sie allerdings zurückhaltender: Nur 65 Prozent beabsichtigen, ihre KI-Ausgaben zu steigern, verglichen mit 73 Prozent weltweit. Hemmnisse sind insbesondere regulatorische Anforderungen und Datenschutzbedenken. Im Vordergrund der Investitionen stehen vor allem branchenspezifische Lösungen sowie Infrastruktur- und Plattform-Lösungen. Darüber hinaus entscheiden sich immer mehr Unternehmen dafür, AI-PCs als Teil ihrer IT-Infrastruktur zu implementieren. Vor allem Workstations mit integrierten KI-Chips bieten die notwendige Rechenleistung, um zum einen KI für die Automatisierung von Prozessen und Aufgaben voranzutreiben, zum anderen die Entwicklung von Large Language Models voranzutreiben.

Leistungsstarke Rechner für KI-Entwicklung

Large Language Models (LLMs) bilden die Basis von KI-Modellen. Sie müssen mit einer Vielzahl unterschiedlicher Daten gefüttert werden, um eine entsprechend leistungsstarke KI-Applikation aufzubauen. Die meisten Unternehmen verfügen zwar über eine wachsende Menge gespeicherter Daten – allerdings sind diese in unterschiedlichen Silos abgelegt. Daher wird ihr Potenzial nur selten ausgeschöpft. Der Grund ist einfach: Die Datensätze zu clustern und zu analysieren, kostet Zeit und Ressourcen. Beides steht oftmals nicht ausreichend zur Verfügung. KI-Workstations lösen diese Herausforderung. Und das lokal und nicht in der Cloud. Das heißt, die Daten werden nicht über die Cloud hin und her transferiert, sondern verbleiben auf den Rechnern. Damit sind spezialisierte Teams nicht nur in der Lage, KI-Modelle zu designen, zu entwickeln und zu trainieren, sondern es entfallen damit auch mögliche Bandbreiten-Probleme.

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Entwicklung von LLMs ist immer Teamarbeit

Workstations bieten nicht nur die benötigte Kapazität, sondern führen Analysen und Berechnungen sehr schnell durch. Dies ist die Basis, um eigene LLMs flexibel zu erstellen. Unternehmen erhalten damit KI-Modelle, die auf ihre Anforderungen abgestimmt sind. Die Modelle lassen Prozesse dann automatisiert ablaufen und optimieren sie kontinuierlich. Auch spezielle, auf die jeweilige Firma abgestimmte Anwendungsszenarien sind so abbildbar und erleichtern den Arbeitsalltag. Die notwendige lokale Rechenleistung ist der technische Teil der Herausforderungen. Die Entwicklung von LLMs ist aber immer Teamarbeit – entsprechend gilt es eventuell bestehende kulturelle Hürden innerhalb der Unternehmen zu überwinden. Eine nicht immer einfache Herausforderung für Führungskräfte. Daher müssen Organisationen nicht nur die technische Seite der Medaille in Betracht ziehen, sondern auch die kulturelle, denn KI bedeutet für Unternehmen auch immer einen grundlegenden Wandel.

Nachdem in den meisten Unternehmen hybride Arbeitsmodelle etabliert sind, muss die erforderliche Rechenleistung ortsunabhängig bereitgestellt werden. Modernste Softwarelösungen wie Anyware von HP ermöglichen dabei den mobilen und gleichzeitig sicheren Zugriff auf die notwendigen IT-Ressourcen – egal, wo der Nutzer sich gerade befindet. Das Ergebnis ist eine höhere Produktivität. Es entspricht außerdem den Anforderungen an moderne digitale Arbeitsplatzkonzepte.

Integrierte Security schützt sensible Daten

Doch die KI-Entwicklung hat auch ihre Schattenseiten. Künstliche Intelligenz ermöglicht auch immer ausgefeiltere Phishing-E-Mails und Malware-Angriffe. Sie sind damit selbst für sensibilisierte Nutzer kaum zu erkennen. Entsprechend ist es essentiell, dass auch die eingesetzten Sicherheitstechnologien mit den neusten Entwicklungen Schritt halten. Sicherheitsmaßnahmen wie Anti-Viren-Software helfen nur begrenzt, ebenso Firewalls, wenn ein Teil des Teams im Home-Office arbeitet.

Bereits ab Werk auf dem Rechner integrierte robuste Sicherheitsmaßnahmen sind die Lösung, um sensible Daten und Mitarbeiter besser vor Angriffen zu schützen. Dazu gehört beispielsweise, dass E-Mails und Anhänge nur in virtuellen Maschinen (VM) geöffnet werden. Sollte ein Anhang Malware enthalten, infiziert dieser nicht das Notebook und das Netzwerk, sondern wird beim Schließen der Anwendung automatisch gelöscht. Ein anderes Beispiel: BIOS-Angriffe können erfolgreich abgewehrt werden, indem bei einem auffälligen Verhalten der Neustart des Rechners über eine Kopie des ursprünglichen BIOS erfolgt. Anwender sind so in der Lage, sicher weiterzuarbeiten und merken im besten Fall nichts von den Maßnahmen, die im Hintergrund ihre Daten und Zugriffe schützen. Auch beim Transport sind die Rechner bereits geschützt und Lieferketten-Angriffe können ihnen nichts anhaben.

Workstations unterstützen Entwicklung und Nutzung von KI

Die Vorteile von KI-PCs liegen auf der Hand: Eine lokale KI-Anwendung ermöglicht kürzere Latenzzeiten, unternehmenskritische Daten müssen nicht erst in die Cloud geladen werden, sondern bleiben lokal. Das führt insgesamt zu schlankeren Prozessen und einer Hardware, die kontinuierlich über das Nutzungsverhalten seines Anwenders lernt und so in der Lage ist, sich an Arbeitsweisen anzupassen. Workstations mit integrierter KI bieten ihren Nutzern aber mehr: Sie unterstützen die komplexen Berechnungen und Entwicklungen – ganz gleich ob im KI-Umfeld oder bei klassischen Anwendungen. Ganz gleich ob es sich um LLMs handelt oder um 3D animierte Pläne für die Konstruktionen neuer Bauteile oder Gebäude. Dank der hohen Leistungsfähigkeit und Schnelligkeit der Maschinen sind Workstation-Nutzer in der Lage, effizienter und produktiver als jemals zuvor zu arbeiten. Dabei ist es egal, wo sie sich befinden, ob im Home-Office, im Büro oder der Produktionsanlage.