KI-Computing Was ist KI-Computing?
Unter KI-Computing versteht man die Technologie, die zum Einrichten, Trainieren, Abstimmen und Betreiben von Systemen mit künstlicher Intelligenz eingesetzt wird. Sie kombiniert Rechenleistung, Daten, KI- Modelle, Software, Datenspeicher, Netzwerke und spezielle Hardware wie GPUs, um KI-Systeme bei der Analyse großer Datenmengen, der Erkennung von Mustern, der Erzeugung von Inhalten sowie beim Treffen von Vorhersagen und schnelleren Entscheidungen zu unterstützen.
Inhaltsverzeichnis
Lesezeit: 8 Minuten 45 Sekunden | Veröffentlicht: 21. Juli 2026
Wichtigste Erkenntnisse zu KI-Computing
- KI-Computing ist die Infrastrukturgrundlage, die es Systemen mit künstlicher Intelligenz ermöglicht, aus Daten zu lernen, Vorhersagen zu treffen, Inhalte zu generieren und Entscheidungen zu automatisieren.
- KI-Computing verwendet häufig GPUs, Beschleuniger, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, skalierbare Datenspeicher und KI-Software-Frameworks, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.
- Unternehmen nutzen KI-Computing zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, der Automatisierung von Workflows, zur Identifikation von Risiken und zur Personalisierung von Erfahrungen, während sie KI-Projekte aus der Testphase in die Produktion überführen.
- KI-Computing lässt sich in der Cloud, lokal, in einer Private Cloud, am Edge oder in einer hybriden Umgebung ausführen.
Was KI-Computing vereinfacht ausgedrückt bedeutet
Einfach ausgedrückt ist KI-Computing die Technologie, auf deren Basis KI arbeitet. Sie bietet KI-Anwendungen die Rechenleistung und den Datenzugriff, die sie zum Trainieren, Reagieren und Verbessern benötigen.
Wenn ein KI-Assistent eine Frage beantwortet, ein Betrugserkennungssystem eine verdächtige Zahlung markiert oder ein Gesundheitstool ein medizinisches Bild analysiert, arbeitet das KI-Computing stets im Hintergrund. Was die Menschen sehen, ist die KI-Anwendung. Für die Verarbeitung der Daten und die Anwendung des Modells ist jedoch die KI-Computing-Umgebung verantwortlich.
Warum ist KI-Computing wichtig?
KI-Computing ist wichtig, weil KI-Workloads immer größer, schneller und komplexer werden. Viele Unternehmen möchten KI nutzen, können sie aber ohne die richtige Infrastruktur nicht skalieren.
Eine solide KI-Computing-Grundlage kann Teams dabei helfen, Modelle schneller zu trainieren, Inferenzen effizienter auszuführen, Unternehmensdaten mit mehr Sicherheit zu nutzen und Entscheidungen in Echtzeit zu unterstützen. Sie kann auch die Überführung der KI aus kleinen Experimenten in Produktionssysteme fördern, die echte Geschäftsergebnisse unterstützen.
Ohne die richtige KI-Computing-Umgebung kann es in Unternehmen zu langsamer Rechenleistung, hohen Kosten, begrenzter Skalierbarkeit, Datenengpässen, Sicherheitsbedenken oder Schwierigkeiten beim KI-Management in den Teams kommen.
Wie hilft KI-Computing Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen?
KI-Computing hilft Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es große Datenmengen in schnellere und nützlichere Erkenntnisse verwandelt. KI-Modelle können Muster identifizieren, Ergebnisse vorhersagen, Anomalien erkennen, Maßnahmen empfehlen und Routineentscheidungen automatisieren.
Ein Unternehmen kann KI-Computing zum Beispiel zur Prognose der Nachfrage, Erkennung von Finanzbetrug, Verbesserung der Kundensegmentierung, Vorhersage von Geräteausfällen, Optimierung von Lieferketten oder Personalisierung digitaler Erlebnisse einsetzen.
Dabei verkörpert nicht nur das KI-Modell einen Wert. Werte entstehen dadurch, dass Daten im großen Maßstab verarbeitet, das Modell zuverlässig angewendet sowie Erkenntnisse schnell genug geliefert werden können, damit Menschen, Anwendungen und Geschäftsprozesse entsprechend handeln können.
Wie funktioniert KI-Computing?
KI-Computing funktioniert so, dass es Daten, Modelle, Prozessoren, Beschleuniger, Software, Datenspeicher und Netzwerke in einer einzigen Umgebung zusammenfasst, die KI-Workloads unterstützen kann.
Daten sind in der Regel der Ausgangspunkt des Prozesses. Es werden Daten erfasst, bereinigt, organisiert und für die Verwendung durch ein KI-Modell vorbereitet. Während des Trainings lernt das Modell, aus diesen Daten Muster abzuleiten. Bei der Optimierung kann das Modell für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall verfeinert werden. In der Phase der Inferenz analysiert das trainierte Modell neue Daten und erzeugt daraus eine Ausgabe.
Diese Ausgabe kann eine Antwort, Vorhersage, Empfehlung oder Klassifizierung, ein Bild, eine Zusammenfassung, eine Warnung oder eine automatisierte Aktion sein.
Das KI-Computing kann in Public Clouds, Private Clouds, On-Premises-Rechenzentren, Edge-Standorten oder hybriden Umgebungen laufen. Der richtige Standort hängt von Leistung, Latenz, Kosten, Sicherheit, Datenkontrolle und Compliance-Bedarf ab.
Aus welchen Hauptkomponenten besteht KI-Computing?
KI-Computing hängt von mehreren verbundenen Komponenten ab. Jedes einzelne spielt eine andere Rolle bei der Verarbeitung von Daten und Bereitstellung von Ergebnissen durch KI-Systeme.
| Komponente | Rolle im KI-Computing |
|---|---|
| Daten | Sie liefern KI-Modellen die Informationen, die sie zum Trainieren, Anpassen und Generieren von Ergebnissen verwenden. |
| KI-Modelle | Sie nutzen Muster aus den Daten, um Vorhersagen zu treffen, Informationen zu klassifizieren, Inhalte zu generieren oder Aufgaben zu automatisieren. |
| Algorithmen | Sie legen fest, wie KI-Systeme Informationen verarbeiten und die Leistung verbessern. |
| CPUs | Sie führen die allgemeine Verarbeitung, Orchestrierung und Anwendungslogik aus. |
| GPUs und Beschleuniger | Sie beschleunigen KI-Workloads, indem Sie viele Rechenoperationen gleichzeitig durchführen. |
| Arbeitsspeicher | Er hilft Systemen, schnell auf umfangreiche Datensätze und Modellparameter zuzugreifen. |
| Storage | Er bietet schnellen Zugriff auf Daten, die für Anlernen, Optimierung und Inferenz verwendet werden. |
| Netzwerk | Es überträgt mit geringer Latenz Daten zwischen Systemen, Clustern und Umgebungen. |
| KI-Software-Frameworks | Sie helfen Teams dabei, KI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. |
| Managementtools | Sie unterstützen die Überwachung von Leistung, Sicherheit, Nutzung und Lebenszyklus-Betrieb. |
Warum sind GPUs wichtig für das KI-Computing?
GPUs sind für das KI-Computing wichtig, weil sie viele Rechenoperationen gleichzeitig ausführen können. Dadurch sind sie nützlich für KI-Workloads, die große Datensätze, neuronale Netzwerke und komplexe mathematische Operationen umfassen.
Doch CPUs bleiben weiterhin wichtig. Sie führen das allgemeine Computing durch und verarbeiten die Anwendungslogik. Dennoch sind GPUs oft besser für KI-Aufgaben geeignet, die eine Parallelverarbeitung benötigen, wie Deep Learning, generative KI, Computer Vision und Natural Language Processing.
Die optimale Konfiguration ergibt sich für viele KI-Umgebungen nicht aus der Frage, ob GPUs oder CPUs eingesetzt werden sollen. Vielmehr geht es um die richtige Mischung aus CPUs, GPUs, Arbeitsspeicher, Storage, Netzwerk und Software für die betreffenden Workloads.
Welche Arten von Workloads nutzen KI-Computing?
Das KI-Computing unterstützt viele verschiedene Arten von KI-Workloads. Einige benötigen für das Anlernen eine Infrastruktur im großen Maßstab. Andere benötigen schnelle Inferenz in der Nähe von Benutzern, Geräten oder Geschäftsanwendungen.
| Workload | Funktionen |
|---|---|
| Anlernen der KI | Hierbei lernt ein Modell, Muster aus umfangreichen großen Datensätzen zu identifizieren. |
| KI-Abstimmung | Sie verfeinert ein Modell für einen speziellen Anwendungsfall, Datensatz oder Geschäftsbedarf. |
| KI-Inferenz | Sie führt ein angelerntes Modell unter Nutzung neuer Daten aus, um daraus eine Antwort, Vorhersage oder Aktion abzuleiten. |
| Generative KI | Sie erstellt neue Inhalte wie Text, Bilder, Code, Audio oder Video. |
| Retrieval Augmented Generation | Sie verbindet generative KI-Modelle mit vertrauenswürdigen Unternehmensdatenquellen. |
| Computer Vision | Sie analysiert Bilder, Videos oder visuelle Sensordaten. |
| Natural Language Processing | Es hilft Systemen, Sprache zu verstehen, zusammenzufassen, zu übersetzen oder zu generieren. |
| Vorausschauende Analyse | Sie verwendet historische und Echtzeitdaten, um Ergebnisse zu prognostizieren. |
| Edge-KI | Sie führt KI näher an Geräten, Sensoren, Maschinen oder Benutzern aus. |
| Simulation und Modellierung | Sie verwenden KI und High Performance Computing für Forschung, Entwicklung und komplexe Analysen. |
Was sind Beispiele für KI-Computing?
KI-Computing wird in allen Branchen eingesetzt, um Analysen, Automatisierung und Entscheidungsfindung zu verbessern.
| Fallbeispiel | So wird KI-Computing eingesetzt |
|---|---|
| Diagnosen im Gesundheitswesen | Hilft bei der Analyse von medizinischen Bildern, Pathologiedaten, Patienten-Risikofaktoren und klinischen Informationen. |
| Aufdeckung von Finanzbetrug | Erkennt ungewöhnliche Transaktionen, verdächtige Muster und potenzielle Finanzkriminalität. |
| Analyse von Unternehmensdaten | Unterstützt Teams dabei, Informationen zusammenzufassen, Muster zu finden, Trends vorherzusagen und Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu generieren. |
| Fertigung | Unterstützt vorausschauende Wartung, Qualitätsinspektion, Robotik, digitale Zwillinge und Lieferkettenoptimierung. |
| Einzelhandel | Einsatz zur Bereitstellung von Empfehlungen, für Bedarfsprognosen, Bestandsplanung und personalisierte Kundenerfahrungen. |
| Forschung und Entwicklung | Unterstützt Simulation, Modellierung, wissenschaftliche Forschung und das Trainieren von KI im großen Maßstab. |
KI-Computing im Vergleich zum herkömmlichen Computing
Beide Arten – KI-Computing und das herkömmliche Computing – nutzen Infrastruktur, Software und Daten. Der Unterschied besteht jedoch darin, welche Art von Arbeit sie unterstützen.
Das herkömmliche Computing führt Anwendungen aus und befolgt vordefinierte Anweisungen. Das KI-Computing unterstützt Systeme, die aus Daten lernen, sich im Laufe der Zeit anpassen und viele Berechnungen parallel verarbeiten.
| Bereich | Herkömmliches Computing | KI-Computing |
|---|---|---|
| Hauptzweck | Führt Anwendungen und programmierte Aufgaben aus. | Trainiert KI-Modelle, optimiert sie und führt sie aus. |
| Verarbeitungsstil | Häufig CPU-geführt und eher sequentiell. | Häufig GPU-beschleunigte und hochgradig parallele Ausführung. |
| Datenbedarf | Verwendet strukturierte Eingangs- und Geschäftsdaten. | Verwendet umfangreiche strukturierte und unstrukturierte Datensätze. |
| Häufige Workloads | Datenbanken, Webserver, Unternehmensanwendungen, Virtualisierung. | Maschinelles Lernen, Deep Learning, generative KI, Computer Vision, Inferenz. |
| Infrastrukturbedarf | Allgemeines Computing, Datenspeicher und Netzwerk. | Beschleunigtes Computing, schnelle Datenspeicher, Netzwerke mit geringer Latenz und KI-Software-Frameworks. |
| Ausgabe | Erledigt eine bekannte Aufgabe oder einen bekannten Prozess. | Erstellt Vorhersagen, Empfehlungen, Klassifizierungen, generierte Inhalte oder automatisierte Entscheidungen. |
Cloud KI-Computing im Vergleich zu On-Premises- und Private Cloud-KI-Computing
KI-Computing kann in der Cloud, lokal, in einer Private Cloud, am Edge oder in einer hybriden Umgebung ausgeführt werden. Was sich am besten eignet, ist abhängig von Workload, Vertraulichkeit der Daten, Kostenmodellierung sowie von den Latenz- und Governance-Anforderungen.
| Umgebung | Beste Lösung | Wichtige Aspekte |
|---|---|---|
| Public Cloud-KI | Flexible Experimente, elastische Kapazität und verwaltete KI-Services. | Die Kosten können im großen Maßstab steigen, und einige vertrauliche Daten sind möglicherweise nicht für die Public Cloud geeignet. |
| On-Premises-KI | Vertrauliche Daten, vorhersehbare Workloads, Bedarf an geringer Latenz und direkte Infrastrukturkontrolle. | Erfordert Planung für Hardware, Betrieb, Kapazität und Lebenszyklusmanagement. |
| Private Cloud-KI | Unternehmen, die einen Cloud-ähnlichen Betrieb mit verstärkter Kontrolle über Daten, Sicherheit und Infrastruktur wünschen. | Nützlich für private Daten, RAG, Feinabstimmung und KI-Anwendungsfälle in der Produktion. |
| Edge-KI | Echtzeitentscheidungen in der Nähe von Geräten, Sensoren, Maschinen oder Benutzern. | Erfordert eine effiziente Infrastruktur, die außerhalb eines zentralen Rechenzentrums betrieben werden kann. |
| Hybride KI | Unternehmen, die KI über mehrere Umgebungen betreiben müssen. | Erfordert Konsistenz in puncto Datenstrategie, Sicherheit, Verwaltung und Workload-Platzierung. |
Wie wählen Unternehmen eine KI-Computing-Infrastruktur aus?
Unternehmen sollten die KI-Computing-Infrastruktur auf Basis der auszuführenden Workloads, der zu schützenden Daten und der von ihnen angestrebten Ergebnisse auswählen.
Ein Startup kann mit Cloud-GPU-Services beginnen, da diese flexibel sind und weniger Vorabinvestitionen erfordern. Ein mittelständisches Unternehmen bevorzugt möglicherweise eine sofort nutzbare oder verwaltete KI-Lösung, mit der sich die Komplexität reduzieren lässt. Ein Großunternehmen kann eine dedizierte KI-Infrastruktur, Private Cloud-KI oder hybride KI erfordern, um Sicherheit, Governance, Leistung und Skalierung zu unterstützen.
Wichtige Faktoren sind:
- Die Art der Workloads, beispielsweise Training, Optimierung, Inferenz, RAG oder generative KI
- Der Umfang und die Vertraulichkeit der Daten
- Sicherheit, Datenschutz und Compliance-Anforderungen
- Der Bedarf an GPUs und Beschleunigern
- Datenspeicher- und Netzwerkleistung
- Erwartete Nutzung und Kostenmodellierung
- Betriebsfähigkeiten und Managementanforderungen
- Ob die KI in der Cloud, im Rechenzentrum, in der Private Cloud, am Edge oder in einer hybriden Umgebung laufen soll
Bei KI-Plattformen für Unternehmen sollten die Teams außerdem bewerten, wie die Umgebung den Datenzugriff, die Modellbereitstellung, die Überwachung, Sicherheit und Integration in bestehende Systeme sowie den langfristigen Betrieb unterstützt.
Was sind die Vorteile des KI-Computing?
KI-Computing unterstützt Unternehmen dabei, Daten schneller zu verarbeiten, robustere KI-Modelle zu erstellen und intelligente Anwendungen effizienter auszuführen.
Zu den gängigen Vorteilen gehören:
- Schnelleres KI-Modelltraining und schnellere Optimierung
- Verbesserte Inferenzleistung
- Bessere Unterstützung für generative KI und Deep Learning
- Effizientere Nutzung großer Datensätze
- Stärkere Skalierbarkeit für KI-Projekte
- Verbesserte Automatisierung und Entscheidungsfindung
- Unterstützung für KI in Cloud-, Datencenter-, Private Cloud-, Edge- oder hybriden Umgebungen
- Ein besserer Weg von KI-Pilotprojekten zur KI in der Produktion
Der größte Vorteil besteht darin, dass KI-Computing Unternehmen bei der Operationalisierung der KI unterstützt. Anstatt KI als einmaliges Experiment zu behandeln, können Teams eine reproduzierbare Grundlage für die Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von KI schaffen.
Mit welchen Herausforderungen ist KI-Computing verbunden?
KI-Computing kann eine Herausforderung darstellen, da KI-Workloads oft eine spezielle Infrastruktur, große Datenmengen und eine sorgfältige Betriebsplanung erfordern.
Gängige Herausforderungen sind:
- Die Wahl der richtigen Infrastruktur für Training, Optimierung und Inferenz
- Management der GPU- und Beschleunigerverfügbarkeit
- Vorbereitung und Kontrolle umfangreicher Datensätze
- Kontrolle der Infrastrukturkosten und des Energieverbrauchs
- Team- und umgebungsübergreifende Skalierung der KI-Workloads
- Sicherung vertraulicher Daten, Modelle und KI-Systeme
- Verwaltung der KI über Edge-, Cloud-, Private Cloud- und Rechenzentrumsumgebungen hinweg
- Überführung der KI-Projekte von Pilotprojekten in einen zuverlässigen Produktionsbetrieb
Aufgrund dieser Herausforderungen benötigen Unternehmen eine KI-Computing-Strategie, die Infrastruktur, Datamanagement, Software, Sicherheit, Betrieb und Lebenszyklusplanung einbezieht.
So unterstützt HPE KI-Computing
HPE unterstützt KI-Computing mit Infrastruktur, Software, Services und Partnerlösungen, die Unternehmen dabei helfen, KI vom Edge bis zur Cloud zu entwickeln und zu skalieren.
HPE KI Server sind für Workloads zum Trainieren sowie zur Optimierung und Inferenz der KI konzipiert. HPE ProLiant Compute unterstützt sichere, skalierbare und effiziente KI-Workloads für Unternehmen. HPE Private Cloud AI hilft Unternehmen bei der Bereitstellung privater KI-Anwendungen mit Unterstützung für Unternehmensdaten, Inferenz, RAG und Feinabstimmung. HPE Cray Supercomputing unterstützt umfangreiche KI- und High Performance Computing-Workloads für Forschung, Modellierung, Simulation und Entwicklung.
HPE kann Unternehmen in Bezug auf Training, Optimierung und Inferenz von KI, generative KI, RAG, KI am Edge, private KI, KI-Infrastruktur in Unternehmen, KI-Factories, GPU-beschleunigte Server und KI-Forschungsumgebungen unterstützen.
Mit HPE können Unternehmen KI-Computing-Umgebungen aufbauen, die Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit, Effizienz und Betriebskontrolle über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg unterstützen.
KI-Computing – FAQs
Worin besteht der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning?
Künstliche Intelligenz ist die breite Kategorie von Systemen, die Aufgaben wie Lernen, Argumentation, Vorhersage, Generierung und Entscheidungsfindung ausführen können. Maschinelles Lernen ist eine Art der KI, die aus Daten Muster erlernt. Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, die neuronale Netzwerke zur Analyse von komplexen Daten wie Bild-, Sprach- und Videodaten einsetzt.
Wie hat sich KI-Computing im letzten Jahrzehnt weiterentwickelt?
KI-Computing hat sich von kleineren Workloads mit maschinellem Lernen zu größeren KI-Systemen hin entwickelt, die eine schnellere Infrastruktur benötigen. Fortschritte bei GPUs, Deep Learning, Cloud Computing, Hochleistungsdatenspeichern, Netzwerken und generativer KI haben den Bedarf an skalierbaren Umgebungen erhöht, die Training, Optimierung und Inferenz von KI sowie KI-Echtzeitanwendungen unterstützen können.
Was ist eine sofort nutzbare KI-Lösung?
Eine sofort nutzbare KI-Lösung ist eine vorintegrierte KI-Umgebung, die Infrastruktur, Software und Services beinhaltet, die für eine schnellere Bereitstellung der KI erforderlich sind. Bei mittelständischen Unternehmen kann eine sofort nutzbare KI-Lösung die Komplexität reduzieren, die Implementierung beschleunigen und den Übergang von KI-Testphasen in die Produktion erleichtern.
Worauf sollten Unternehmen in einer sicheren KI-Computing-Plattform achten?
Unternehmen sollten nach einer KI-Computing-Plattform suchen, die Datenschutz, Zugriffskontrolle, Governance, Überwachung, sichere Modellbereitstellung und die Integration in bestehende Systeme unterstützt. Bei vertraulichen Daten können Private Cloud- oder hybride KI-Umgebungen Unternehmen dabei helfen, ihre Infrastruktur, Sicherheit und Compliance stärker zu kontrollieren.
Wo können Unternehmen GPU-Server für das Trainieren von KI-Modellen erwerben?
Unternehmen können GPU-Server für das Training von KI bei Technologieanbietern für Unternehmen, Serverherstellern, Cloud-Anbietern oder spezialisierten Infrastrukturpartnern erwerben. Dabei sollten die Käufer GPU-Leistung, Arbeitsspeicher, Datenspeicher, Netzwerk, Sicherheit, Managementtools, Support und Skalierbarkeit vergleichen, bevor sie sich für eine Plattform entscheiden.
Wann sollten Unternehmen Supercomputing für die KI-Forschung in Betracht ziehen?
Supercomputing sollten Unternehmen für die KI-Forschung dann in Betracht ziehen, wenn Workloads einen extrem großen Maßstab, komplexe Simulationen, umfangreiches Modelltraining, wissenschaftliche Modellierung oder eine Hochleistungs-Datenverarbeitung erfordern. Supercomputing kann dazu beitragen, KI-Workloads zu beschleunigen, die mit der Kapazität einer Standard-Unternehmensinfrastruktur nicht auskommen.