Wie KI-Anwendungen den Stromverbrauch aus dem Ruder laufen lassen

Deutsche Unternehmen sind nicht auf den massiven Energie- und Datenbedarf von KI vorbereitet

Pure Storage veröffentlichte in Zusammenarbeit mit Wakefield Research einen neuen Bericht. Dieser zeigt die Hürden auf, denen sich Unternehmen aller Branchen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) gegenübersehen, und enthüllt den oft übersehenen Energiebedarf dieser fortschrittlichen Technologie.

Der neue Bericht trägt den Titel „Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption“. Er zeigt, wie wichtig es ist, die Dateninfrastruktur neu zu bewerten, um wirklich von den Vorteilen der KI zu profitieren, die Energiekosten im Rahmen zu halten und die Umweltziele von Unternehmen zu erreichen. Im Zuge der Studie wurden auch 100 IT-Einkäufer in Deutschland befragt.

Die zentralen Ergebnisse der Umfrage:

Die Umfrage, die unter 100 IT-Einkäufern in Unternehmen in Deutschland mit mehr als 500 Mitarbeitern durchgeführt wurde, ergab unter anderem Folgendes:

• Der Bedarf an Rechenleistung steigt, angetrieben durch die Einführung von KI: Bei 87 Prozent der Unternehmen, die KI eingeführt haben, ist der Bedarf an Rechenleistung erheblich gestiegen. Über die Hälfte (58 Prozent) musste ihre Rechenleistung seit der Einführung von KI verdoppeln oder mehr. Im internationalen Durchschnitt liegt die Quote bei 46 Prozent (hierfür wurden 500 IT-Einkäufer in vier Ländern befragt).
  
  
• Unternehmen haben den Energiebedarf von KI nicht vorhergesehen: 67 Prozent der IT-Einkäufer waren nicht vollständig auf die Energieanforderungen von KI vorbereitet.
  
  
• Der Energieverbrauch ist nur eine der Belastungen durch KI: Für 77 Prozent der Unternehmen ist eine Aufrüstung des Datenmanagements in irgendeiner Form erforderlich oder wird erforderlich sein. Zu den spezifischen Upgrades gehören: Datenmanagement-Tools (48 Prozent), Datenmanagementprozesse (55 Prozent) und die Datenspeicherinfrastruktur (47 Prozent).
  
  
• Infolgedessen haben fast alle (94 Prozent) ihre IT-Infrastruktur bereits aktualisiert oder planen dies: 34 Prozent der befragten IT-Einkäufer in Deutschland gaben an, dass KI eine komplette Umgestaltung erfordert oder erfordern wird. Im internationalen Durchschnitt liegt die Quote bei 29 Prozent.
  
  
• Diese Herausforderungen haben die Nachhaltigkeitsziele der Unternehmen zurückgeworfen: 88 Prozent haben festgestellt, dass die ESG-Ziele infolge der Aufrüstung ihrer IT-Infrastruktur nach der Einführung von KI schwieriger zu erreichen sind. Allerdings gaben 67 Prozent derjenigen, die bereits KI-Technologien eingeführt haben (oder dies in den nächsten zwölf Monaten planen) an, dass sie in energieeffizientere Hardware investiert haben oder investieren werden, um die ESG-Ziele zu erreichen.

Die Bedeutung für die Branche:

Der Einsatz von KI ist in allen Branchen auf dem Vormarsch, doch den meisten Unternehmen fehlt es an der notwendigen Infrastruktur, um die hohen Anforderungen an die Datenverarbeitung und den Energiebedarf zu bewältigen, die für die Maximierung der Vorteile von KI erforderlich sind. Diese Einschränkung stellt eine Herausforderung für die erfolgreiche Implementierung von KI zur Unterstützung wichtiger Unternehmensinitiativen dar, einschließlich solcher, die auf das Erreichen von Umweltzielen abzielen. Nahezu alle IT-Einkäufer sehen sich gezwungen, ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern. Die meisten sind sich einig, dass die IT-Ziele nicht erreicht werden können, wenn die IT-Infrastruktur nicht angemessen auf die Unterstützung von KI vorbereitet wird.

Die Nachfrage nach einer intelligenteren Infrastruktur war noch nie so groß wie heute. Legacy-Systeme sind oft nicht in der Lage, die massiven KI-Datenpipelines zu unterstützen, die erforderlich sind, um das Beste aus dem maschinellen Lernen herauszuholen. Da die Einführung von KI immer schneller voranschreitet, benötigen IT-Teams eine effiziente, zuverlässige und leistungsstarke Infrastruktur, um eine effektive Bereitstellung zu gewährleisten.

„Die Planung von Veränderungen und die Gewährleistung von Flexibilität sind der Schlüssel zur Einführung von KI. Da der Energie- und Datenbedarf im Zeitalter der KI exponentiell ansteigt, ist die Investition in und der Einsatz der richtigen KI-fähigen Dateninfrastruktur nicht nur für eine effektive Bereitstellung und Energieeffizienz von entscheidender Bedeutung, sondern auch dafür, den größten Nutzen aus KI-Projekten zu ziehen. Der heutige Bericht bietet IT-Führungskräften wichtige Einblicke in die Konsequenzen, die sich ergeben, wenn sie die für die Implementierung von KI erforderlichen Änderungen nicht einplanen, sowie in die Vorteile, die sich ergeben, wenn sie auf die Auswirkungen von KI auf die Infrastruktur vorbereitet sind“, so Rob Lee, Chief Technology Officer von Pure Storage.