KI-Fabrik Was ist eine KI-Fabrik?
Eine KI-Fabrik ist eine speziell entwickelte Umgebung, die es Unternehmen ermöglicht, künstliche Intelligenz zu industrialisieren und die Time-to-Value zu verkürzen, indem sie Daten in umsetzbare Einblicke umwandelt – und zwar mit der Geschwindigkeit und in dem Umfang, die erforderlich sind, um in der heutigen komplexen, datenorientierten Welt erfolgreich zu sein. Von Datenpipelines und Modelltraining bis hin zu Inferenz und Echtzeit-Einblicken ist eine KI-Fabrik darauf ausgelegt, riesige Datensätze und komplexe Workloads zu verarbeiten und gleichzeitig eine nahtlose Leistung und Betriebseffizienz aufrechtzuerhalten. Sie umfasst souveräne KI-Funktionen zur Gewährleistung von Datenkontrolle, Compliance und Sicherheit sowie Exascale Computing, um bahnbrechende Entdeckungen in Bereichen wie Wissenschaft, Gesundheitswesen und nationale Sicherheit voranzutreiben.
Durch die Nutzung der Edge-to-Cloud-Lösungen von HPE können Unternehmen vertrauensvoll eine KI-Fabrik aufbauen, die Daten verbindet, schützt, analysiert und verarbeitet, wo immer sie sich befinden. So sind Unternehmen in der Lage, Fragen in Einblicke, Einblicke in Maßnahmen und Vorstellungen in die Realität umzusetzen. Ob es um die Bereitstellung sofort nutzbarer Lösungen oder die Entwicklung benutzerdefinierter Infrastrukturen geht – HPE stattet Unternehmen mit den Tools aus, die sie für die Skalierung von KI-Projekten und die Transformation hin zu KI-basierten Unternehmen benötigen.
Lesezeit: 7 Minuten | Veröffentlicht: 23. Juni 2025
Inhaltsverzeichnis
Wie funktioniert eine KI-Fabrik?
1. Input: Erfassung und Verwaltung von unformatierten Daten
Die KI-Fabrik beginnt mit der Aufnahme von unformatierten Daten aus verschiedenen Quellen, wie Sensoren, Datenbanken oder Edge-Geräten. Diese Daten können strukturiert (z. B. Tabellen) oder unstrukturiert (z. B. Bilder, Text, Video) sein.
Datamanagement: Die effiziente Handhabung großer Datenmengen ist von entscheidender Bedeutung. HPE Lösungen gewährleisten einen sicheren, einheitlichen Datenzugriff in Kern-, Edge- und Cloud-Umgebungen. Dadurch werden Verzögerungen und Ungenauigkeiten vermieden und gleichzeitig die Compliance mit Datenschutzvorschriften gewährleistet.
Vorverarbeitung: Datenpipelines bereinigen, organisieren und bereiten die Daten für das Training von KI-Modellen vor. Dazu gehören Aufgaben wie Normalisierung, Beschriftung und Feature Engineering.
2. Modellerstellung und -training
Sobald die Daten vorbereitet sind, werden sie durch KI-Modelle verarbeitet. Beim Modellaufbau geht es darum, Algorithmen und Architekturen zu entwerfen, die in der Lage sind, bestimmte Probleme zu lösen (z. B. vorausschauende Analyse, generative KI oder Entscheidungsfindung in Echtzeit).
Infrastrukturschulung: HPE bietet eine leistungsstarke Infrastruktur (wie NVIDIA-GPUs und Cray-Supercomputer) zur Bewältigung ressourcenintensiver KI-Workloads. Dies gewährleistet ein schnelles und effizientes Training von Modellen anhand riesiger Datensätze.
Lebenszyklusautomatisierung: Integrierte Tools werden verwendet, um den Trainingsprozess zu orchestrieren, Workloads zu automatisieren und die Leistung zu überwachen.
3. Iterative Modellverbesserung
KI-Modelle sind nicht statisch – sie erfordern eine iterative Verbesserung, um auch dann effektiv zu bleiben, wenn sich Daten und externe Bedingungen weiterentwickeln.
Neutraining der Modelle: Modelle werden regelmäßig neu trainiert, um Probleme wie Datenabweichungen, verändertes Kundenverhalten oder neue Umgebungsbedingungen zu berücksichtigen.
Simulationen und Überwachung: Die Fabrik führt Simulationen durch und überwacht die Inferenzqualität, um sicherzustellen, dass die Modelle relevant und genau bleiben.
Kontinuierliche Optimierung: Die Lebenszyklusautomatisierung gewährleistet Modellabstimmung und -optimierung für eine bessere Leistung.
4. Bereitstellung und Inferenz
Nach dem Training und Testen werden die Modelle in Produktionsumgebungen eingesetzt, wo sie Echtzeit-Einblicke und -Vorhersagen generieren.
Skalierbare Bereitstellung: HPE ermöglicht eine flexible Bereitstellung in Edge-, Cloud- und lokalen Umgebungen und stellt sicher, dass KI-Lösungen je nach Bedarf skaliert werden können.
Inferenz in Echtzeit: Die trainierten Modelle verarbeiten Live-Daten, um blitzschnell umsetzbare Informationen und Vorhersagen zu liefern.
5. Output: Zuverlässige Informationen
Das Endergebnis der KI-Fabrik sind umsetzbare Informationen oder Vorhersagen, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben oder neue KI-Lösungen ermöglichen. Beispiele:
- Automatisierung von Prozessen in der Fertigung oder Logistik.
- Bereitstellung von Erkenntnissen für die Gesundheitsdiagnostik.
- Optimierung von Abläufen im Finanzwesen, der Telekommunikation oder der öffentlichen Sicherheit.
6. Kontinuierliche Überwachung und Governance
Die Operationalisierung von KI erfordert kontinuierliche Überwachung, Governance und Compliance.
Beobachtbarkeit: HPE Lösungen integrieren Beobachtungstools, um die KI-Leistung zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Modelle wie vorgesehen funktionieren.
Sicherheit und Compliance: Datensicherheit und Comliance mit gesetzlichen Vorschriften haben Priorität, um Verstöße zu vermeiden und die Einhaltung lokaler und globaler Vorschriften sicherzustellen.
Verantwortungsvolle KI-Governance: HPE legt Wert auf ethische KI-Praktiken und gewährleistet Transparenz und Fairness bei KI-Prozessen.
7. Hauptmerkmale einer KI-Fabrik
Speziell entwickelte Infrastruktur: Umfasst High-Performance Computing (HPC), GPUs, Datenspeicher und Netzwerke, optimiert für KI-Workloads.
Vollständiges KI-Lebenszyklusmanagement: Von Datenpipelines bis zur Modellbereitstellung rationalisiert die KI-Fabrik den Betrieb und reduziert die Komplexität.
Skalierbarkeit: KI-Fabriken können effizient über mehrere Umgebungen hinweg skaliert werden und unterstützen unterschiedliche Workloads und große Datensätze.
Multi-Tenancy: Ermöglicht das Management mehrerer Mandanten, verhindert Ressourcenkonflikte und fördert die Effizienz.
Automatisierung: Eine umfassende Automatisierung von Prozessen wie Datamanagement, Modellerstellung und Bereitstellung verbessert die Produktivität und senkt die Betriebskosten.
Wie arbeiten KI-Fabriken mit der Industrie zusammen?
1. Hersteller nutzen KI-Fabriken, um Abläufe zu optimieren, die Produktivität zu steigern und Kosten zu senken. KI-Fabriken ermöglichen:
Vorausschauende Wartung: KI-Modelle analysieren Gerätedaten, um Ausfälle vorherzusagen und proaktive Wartungsarbeiten zu planen, wodurch Ausfallzeiten und Reparaturkosten reduziert werden.
Qualitätskontrolle: Modelle zur Bilderkennung und Anomalieerkennung identifizieren Produktfehler während der Produktion.
Prozessoptimierung: KI-basierte Einblicke helfen dabei, Workloads zu optimieren und die Fabrikeffizienz zu verbessern.
Lieferkettenmanagement: KI prognostiziert die Nachfrage, optimiert den Lagerbestand und gewährleistet die pünktliche Lieferung von Rohstoffen und Fertigprodukten.
2. KI-Fabriken im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften helfen Gesundheitsdienstleistern und Forschern, Daten in lebensrettende Einblicke umzuwandeln. Zu den Anwendungen gehören:
Medizinische Diagnoseprogramme: KI-Modelle verarbeiten medizinische Bilder, Laborergebnisse und Patientendaten, um Krankheiten wie Krebs oder Herz-Kreislauf-Probleme zu erkennen.
Arzneimittelforschung: KI beschleunigt die Forschung durch die Simulation molekularer Interaktionen und die Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten.
Personalisierte Medizin: KI analysiert Patientengeschichten und genetische Daten, um maßgeschneiderte Behandlungspläne zu empfehlen.
Betriebseffizienz: Krankenhäuser nutzen KI, um die Terminplanung, Ressourcenzuweisung und das Patientenflussmanagement zu optimieren.
3. Finanzinstitute nutzen KI-Fabriken, um datenorientierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu reduzieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Anwendungsfälle:
Betrugserkennung: KI-Modelle analysieren Transaktionsmuster, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern.
Kredit-Scoring: KI bewertet die Risikoprofile von Kreditnehmern anhand historischer Daten und Vorhersagemodelle.
Kundeneinblicke: KI prognostiziert Kundenbedürfnisse und passt Services an, z. B. personalisierte Anlageberatungen.
Handel und Prognose: KI-Algorithmen analysieren Marktdaten, um Handelsstrategien zu optimieren und Wirtschaftstrends vorherzusagen.
4. KI-Fabriken im Einzelhandel und E-Commerce sorgen für ein verbessertes Kundenerlebnis, eine effizientere Lieferkette und eine optimierte Betriebsführung im Einzelhandel. Zu den Anwendungen gehören:
Personalisiertes Einkaufen: KI analysiert das Kundenverhalten und die Kundenpräferenzen, um Produkte und Services zu empfehlen.
Bedarfsprognose: Durch die Vorhersage der Produktnachfrage werden optimale Lagerbestände sichergestellt und Abfall minimiert.
Optimierung der Lieferkette: KI verbessert die Logistik durch Optimierung von Lieferwegen und Lagerverwaltung.
Dynamische Preisgestaltung: KI passt die Preise in Echtzeit an, basierend auf der Nachfrage, den Preisen der Konkurrenz und Markttrends.
5. Telekommunikation: Telekommunikationsunternehmen nutzen KI-Fabriken, um die Netzwerkleistung, den Kundenservice und die Betriebseffizienz zu verbessern. Anwendungsfälle:
Netzwerkoptimierung: KI prognostiziert und verhindert Netzwerkausfälle, verbessert die Bandbreitenzuweisung und erhöht die Zuverlässigkeit.
Kundendienst: KI-basierte Chatbots und virtuelle Assistenten bearbeiten Kundenanfragen und verkürzen die Wartezeiten.
Betrugsprävention: KI erkennt Anomalien und Unregelmäßigkeiten in Abrechnungs- oder Nutzungsdaten, um Betrug aufzudecken.
Service-Personalisierung: KI analysiert Nutzungsmuster, um maßgeschneiderte Pläne und Services anzubieten.
6. Transport und Logistik: KI-Fabriken revolutionieren Transport und Logistik, indem sie intelligentere, sicherere und effizientere Systeme ermöglichen. Zu den Anwendungen gehören:
Autonome Fahrzeuge: KI-Modelle verarbeiten Sensordaten, um autonomes Fahren zu ermöglichen und die Sicherheit zu verbessern.
Routenoptimierung: KI analysiert Verkehrsmuster und prognostiziert Verzögerungen, um Lieferrouten und -pläne zu optimieren.
Flottenmanagement: KI überwacht die Fahrzeugleistung, prognostiziert Wartungsbedarf und senkt die Betriebskosten.
Prädiktive Analytik: KI antizipiert die Nachfrage nach Transportdienstleistungen und passt die Ressourcenzuweisung entsprechend an.
Welche Vorteile bietet eine KI-Fabrik?
Beschleunigte Innovation: Optimierte Prozesse ermöglichen eine schnellere Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen.
Betriebseffizienz: Automatisierung und integrierte Tools reduzieren Komplexität und Kosten.
Skalierbarkeit: Eine auf Wachstum ausgelegte Infrastruktur stellt sicher, dass KI-Prozesse nahtlos erweitert werden können.
Verbesserte Entscheidungsfindung: Einblicke und Prognosen in Echtzeit ermöglichen intelligentere Geschäftsentscheidungen.
Verbesserte Sicherheit und Compliance: Integrierte Maßnahmen schützen vertrauliche Daten und gewährleisten die Compliance mit gesetzlichen Vorschriften.
Zusammenarbeit mit HPE
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie mit HPE KI-Lösungen eine robuste Infrastruktur und KI-Skalierbarkeit aufbauen können.
HPE KI-Lösungen
Bietet eine speziell entwickelte Infrastruktur (High Performance Computing, GPUs, Datenspeicher, Netzwerk), die für KI-Workloads optimiert ist.
Bietet skalierbare Architekturen für ressourcenintensive Anwendungen wie generative KI, Large Language Models (LLMs) und physikbasierte KI.
Unterstützt die Bereitstellung in Edge-, Cloud- und lokalen Umgebungen und ermöglicht so Flexibilität für Unternehmen jeder Größe.
HPE Private Cloud AI
Bietet eine vollständig integrierte Infrastruktur mit produktionsbereiten Private Cloud-Lösungen, die für KI-Workloads auf Unternehmensebene optimiert sind.
Kombiniert bewährte Hardware mit vorintegrierter Software, um die Bereitstellung zu vereinfachen und die Time-to-Value zu verkürzen.
Gewährleistet Datensicherheit und Compliance für Unternehmen, die lokale Lösungen benötigen.
HPE AI Services
Bietet Beratungs- und Implementierungsservices zum Entwerfen und Bereitstellen einer auf die Kundenanforderungen zugeschnittenen KI-Infrastruktur.
Hilft Unternehmen, die Komplexität der Auswahl, Bereitstellung und Optimierung der Infrastruktur zu bewältigen.