Künstliche Intelligenz Warum die Industrie lokale KI-Infrastrukturen braucht

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Lange galt die öffentliche Cloud als bevorzugte Lösung für den Einsatz von KI-Modellen. Inzwischen zeigt sich jedoch, dass sie bei kritischen Industrieanwendungen schnell an ihre Grenzen stößt. Lokale Infrastrukturen bieten hier nicht nur geringe Latenzzeiten, sondern auch die nötige Datensouveränität und die Möglichkeit, lokale und branchenspezifische Sicherheitsstandards zuverlässig einzuhalten.

Die zunehmende Verbreitung künstlicher Intelligenz (KI) im Industrie-Sektor erfordert leistungsfähige Hardware- und Software-Infrastrukturen, die hohe Rechenlasten lokal, in Echtzeit und mit maximaler Zuverlässigkeit verarbeiten können. Zwar ist das zentralisierte Cloud-Modell weit verbreitet, doch es stößt insbesondere bei industriellen Anwendungen zunehmend an seine Grenzen – sei es aufgrund von Latenz, Bandbreite oder regulatorischen Anforderungen. In diesem Kontext gewinnen lokale Infrastrukturen wieder an Bedeutung und werden zum zentralen Baustein für den erfolgreichen Einsatz von KI, digitalen Zwillingen und Edge-Anwendungen im industriellen Umfeld.

Latenz, Sicherheit, Souveränität

Künstliche Intelligenz ist in vielen industriellen Prozessen längst zur Selbstverständlichkeit geworden, etwa bei bildgestützter Qualitätskontrolle, intelligenter Robotik oder vorausschauender Wartung. Doch gerade in solchen Szenarien kann eine zu hohe Latenz die Präzision automatisierter Entscheidungen gefährden und im schlimmsten Fall betriebliche Risiken nach sich ziehen.