Unternehmen im asiatisch-pazifischen Raum verlagern ihre KI-Infrastruktur an den Netzwerkrand, um die Inferenzkosten zu senken.

KI-Ausgaben im Asien-Pazifik (APAC) Die Region verzeichnet ein rasantes Wachstum, doch viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, einen messbaren ROI zu erzielen. Die größte Hürde ist die Infrastruktur: Bestehende Systeme sind oft nicht für die Geschwindigkeit oder den Umfang ausgelegt, die für moderne KI-Inferenz erforderlich sind. Branchenstudien zufolge bleiben hohe Investitionen in GenAI-Tools aufgrund dieser architektonischen Einschränkungen häufig hinter den Zielen zurück.

Diese Leistungslücke unterstreicht die entscheidende Rolle von KI-Infrastruktur bei der Kostenkontrolle und der Skalierung von Implementierungen. Um dem entgegenzuwirken, Schlau hat seine Inferenzwolke, angetrieben von NVIDIA Blackwell GPUsZiel ist es, die Entscheidungsfindung näher an den Benutzer heranzuführen, um Verzögerungen zu vermeiden und den Aufwand zu reduzieren.

Die Lücke zwischen Experiment und Produktion schließen

Jay JenkinsDer CTO für Cloud Computing bei Akamai merkte in einem Interview zum Trend „Unternehmen im asiatisch-pazifischen Raum verlagern ihre KI-Infrastruktur an den Netzwerkrand, da die Inferenzkosten steigen“ an, dass viele Initiativen scheitern, weil Unternehmen den Übergang von der Pilotphase zur Produktion unterschätzen. Hohe Infrastrukturkosten und hohe Latenzzeiten hemmen oft den Fortschritt.

Während zentralisierte Cloud-Lösungen Standard sind, werden sie mit zunehmender Nutzung unerschwinglich teuer, insbesondere in Regionen, die weit von großen Rechenzentren entfernt liegen. „KI ist nur so leistungsfähig wie die Infrastruktur, auf der sie läuft.“ Jenkins betont, dass die Komplexität von Multi-Cloud-Umgebungen und die Anforderungen an die Datenkonformität die Situation zusätzlich verkomplizieren.

Der Übergang vom KI-Training zur Echtzeit-Inferenz

Mit zunehmender Reife der KI-Einführung im asiatisch-pazifischen Raum verlagert sich der Fokus von der gelegentlichen Modellschulung hin zu kontinuierliche InferenzDieser tägliche Betriebsbedarf beansprucht die meiste Rechenleistung, insbesondere da Sprach-, Bildverarbeitungs- und multimodale Modelle in verschiedenen Märkten eingeführt werden. Zentralisierte Systeme, die nie für eine solche Reaktionsfähigkeit ausgelegt waren, erweisen sich als Hauptengpass.

Edge-Infrastruktur optimiert dies durch:

• Verringerung der Datendistanz: Verkürzung des Datenweges zur Gewährleistung schnellerer Modellreaktionen.
• Kosten senken: Vermeidung hoher Gebühren für den ausgehenden Datenverkehr, die beim Routing von Daten zwischen weit entfernten Cloud-Hubs anfallen.
• Echtzeitaktionen ermöglichen: Unterstützung physikalischer KI-Systeme wie Robotik und autonome Maschinen, die Entscheidungen im Millisekundenbereich erfordern.

Branchenübergreifende Anwendung: Einzelhandel, Finanzwesen und darüber hinaus

Branchen, die empfindlich auf Verzögerungen reagieren, treiben die Verlagerung an den Rand des Netzwerks voran:

• Einzelhandel & E-Commerce: Lokalisierte Inferenz ermöglicht personalisierte Empfehlungen und multimodale Suche und verhindert so, dass Nutzer aufgrund langsamer Geschwindigkeiten die Anwendung abbrechen.
• Finanzen: Betrugserkennung und Zahlungsfreigaben basieren auf schnellen KI-Entscheidungsketten. Die lokale Datenverarbeitung hilft Unternehmen, die Geschwindigkeit beizubehalten und gleichzeitig die Einhaltung regulatorischer Vorgaben zu gewährleisten.

Die Zukunft gestalten: Agentische KI und Sicherheit

Die nächste Phase der KI beinhaltet KI-AgentSysteme, die autonome Entscheidungssequenzen treffen. Dies erfordert ein "KI-Liefernetzwerk" Dadurch werden die Inferenzdaten über Tausende von Randpositionen verteilt. Dieser verteilte Ansatz steigert nicht nur die Leistung, sondern vereinfacht auch die... Daten-Governance für die 50 % der APAC-Organisationen, die derzeit mit unterschiedlichen regionalen Vorschriften zu kämpfen haben.

Wenn sich die Schlussfolgerung an den Rand verlagert, Sicherheit Die Implementierung von Zero-Trust-Kontrollen und der Schutz von API-Pipelines an jedem Standort sind von höchster Bedeutung. Dadurch wird sichergestellt, dass Resilienz nicht auf Kosten der Anfälligkeit geht. Für Unternehmen ist der Schritt zum Edge Computing ab 2025 keine Option mehr, sondern eine Grundvoraussetzung für skalierbare und kosteneffiziente KI.