Equinix und private KI: Daten schützen und Kontrolle maximieren

Equinix and Private AI: Safeguard data, maximize control wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege Verbindungen zu Internetinfrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit aufzeigen.

• Private KI ermöglicht es Unternehmen, KI-Technologien zu nutzen und gleichzeitig sensible Daten zu schützen und die Kontrolle über ihr geistiges Eigentum zu behalten, so Milind Wagle, CIO von Equinix.
• Es ist entscheidend zu bewerten, ob private KI mit den Zielen der Organisation übereinstimmt, insbesondere für Unternehmen in stark regulierten Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzen.
• Integrieren Sie effektive Datenmanagementstrategien, wie die Einführung von Cloud-nahem Speicher, um einen effizienten Datentransfer zu gewährleisten und die Datenkontrolle in privaten KI-Bereitstellungen zu behalten.

Milind Wagle, CIO von Equinix:Erfahren Sie, wie Sie KI nutzen können, während Sie die Vertraulichkeit schützen und die Kontrolle über Ihre Daten behalten

Wenn die Vorteile der KI offensichtlich sind, müssen Unternehmen einen vorsichtigen und strategischen Ansatz verfolgen, um die Früchte zu ernten, ohne ihr wertvolles geistiges Eigentum zu gefährden. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Unternehmen dafür, ihre eigenen KI-Modelle zu erstellen, sie auf einer privaten Infrastruktur zu hosten und ausschließlich proprietäre Datensätze für das Training zu verwenden. Dieses Konzept wird alsprivate KIbezeichnet.

Viele Unternehmen verstehen jetzt, dass sensible Daten, die in öffentliche KI-Dienste wie ChatGPT eingegeben werden, in das Modell integriert werden. Daher könnten diese Daten potenziell jedem ausgesetzt werden, der das Modell in Zukunft verwendet. Die FAQ von OpenAI rät Benutzern daher davon ab, vertrauliche Informationen mit ChatGPT zu teilen, da es keine Möglichkeit gibt, bestimmte Eingabeaufforderungen aus dem Verlauf eines Benutzers zu entfernen.

Mit privater KI ist es möglich, Geschäftsinformationen aus Daten zu gewinnen, ohne die Vertraulichkeit oder die Kontrolle über die Daten zu gefährden. Lesen Sie weiter, um 4 Elemente zu entdecken, die Sie in Ihre Strategie integrieren sollten, um mit privater KI hervorragende Ergebnisse zu erzielen.

1. Bewerten Sie, ob private KI Ihren Zielen entspricht

Zunächst ist es entscheidend zu erkennen, dass private KI möglicherweise nicht für alle Unternehmen geeignet ist, insbesondere wenn sie keine klare, auf ihre spezifische Situation zugeschnittene Erfolgsvision haben. Für Unternehmen in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen sinddie Vorteile privater KIoffensichtlich. Sie verstehen die Notwendigkeit, alle Handlungen zu vermeiden, die ihre sensiblen Daten gefährden könnten, was private KI zu einer idealen Wahl macht.

Unternehmen in nicht regulierten Branchen können ebenfalls von privater KI profitieren, aber der Nutzen ist nicht immer offensichtlich. Diese Unternehmen müssen die Kompromisse abwägen: das Risiko der Datenexposition gegenüber den Auswirkungen auf die Kosten und die Flexibilität bei der Nutzung von KI auf öffentlicher Infrastruktur. Einige Unternehmen fühlen sich aufgrund der wahrgenommenen einfachen Zugänglichkeit und Kosteneffizienz von Public-Cloud-Lösungen angezogen, um skalierbare Recheninfrastruktur für KI-Modelle zu erhalten. Allerdings erweist sich der Zugang zu Public-Cloud-Computing oft als teurer und komplexer als erwartet, hauptsächlich aufgrund derhohen Datenausgangsgebühren.

Wenn die vermeintlichen Vorteile der Public-Cloud-Infrastruktur die potenziellen Risiken nicht überwiegen, dann ist Ihr Unternehmen wahrscheinlich gut beraten, sich für private KI zu entscheiden.

2. Integrieren Sie das Datenmanagement in Ihre Strategie

Im Kontext der rasanten Fortschritte in der KI-Technologie ist es hilfreich, innezuhalten und eine grundlegende Wahrheit zu erkennen: Die Qualität Ihrer KI-Modelle hängt von den Daten ab, die Sie ihnen zur Verfügung stellen. Dies unterstreicht die Bedeutung eines effektiven Datenmanagements für eine erfolgreiche Implementierung privater KI.

Sie müssen eine Strategie entwerfen, um die richtigen Daten effizient und ohne Verzögerung an die entsprechenden Ziele zu übertragen. Dies stellt eine Herausforderung dar, da die KI-Infrastruktur von Natur aus über verschiedene Standorte verteilt ist:

A. Sammeln Sie Daten aus all Ihren Anwendungen, die wahrscheinlich über eine hybride Multicloud-Architektur verteilt sind, um Ihre Modelle zu trainieren.

B. Stellen Sie Inferenz-Workloads am Edge bereit, wo Endbenutzer mit den KI-Modellen interagieren, um die Nähe zwischen Datenquellen und Verarbeitungsstandorten sicherzustellen, was für die Minimierung der Netzwerklatenz entscheidend ist.

C. Stellen Sie Trainings-Workloads auf der zentralen Infrastruktur mit der erheblichen Rechenkapazität bereit, die für diese Aufgaben erforderlich ist.

D. Implementieren Sie flexibles, leistungsstarkes Networking zwischen den verschiedenen Workloads, um einen schnellen und zuverlässigen Datentransfer zu ermöglichen.

Die Einführung einesCloud-nahen Speicheransatzeskann beim Aufbau einer KI-bereiten Datenarchitektur helfen, die es Ihnen ermöglicht, Public-Cloud-Dienste in Ihre private KI-Strategie zu integrieren und gleichzeitig Risiken, Kosten und Komplexität zu mindern. Dieser Ansatz bietet Ihnen das Beste aus beiden Welten: die Nähe zur Cloud für den Zugriff auf Dienste bei Bedarf, während ein separater Referenzspeicher außerhalb der Cloud erhalten bleibt. Dieses Maß an Datenkontrolle verkörpert eine effektive private KI-Strategie.

3. Bewerten Sie Ihren Rechenbedarf

Das exponentielle Wachstum der KI hat zu einer erhöhten Nachfrage nach leistungsstarker GPU-Hardware geführt. Die Hersteller bemühen sich, diese Nachfrage zu decken, aber es wird erwartet, dass Angebotsengpässe anhalten. Eine begrenzte Hardwareverfügbarkeit könnte Ihre privaten KI-Ziele behindern. Dennoch gibt es Strategien, um diesen Engpass zu umgehen und die erforderliche Rechenkapazität sicherzustellen.

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Obwohl GPUs typischerweise mit KI-Hardware assoziiert werden, können andere leicht verfügbare Prozessoren (CPUs) für weniger anspruchsvolle Inferenz-Workloads ausreichen. Tatsächlich könnten Sie eine Bare-Metal-as-a-Service-Lösung wie Equinix Metal® verwenden, um CPUs bei Bedarf ohne hohe Vorabkosten bereitzustellen.

Darüber hinaus gibt es für Workloads, die GPUs erfordern, Alternativen, die über die Verwaltung Ihrer eigenen Hardware hinausgehen. Beispielsweise hat Equinix kürzlich einenvollständig verwalteten Private-Cloud-Dienstin Zusammenarbeit mit NVIDIA eingeführt. Dieser Dienst vereinfacht die Beschaffung fortschrittlicher KI-Infrastruktur, gebündelt mit wesentlichen Colocation-, Netzwerk- und Verwaltungsdiensten für das Hosting und den Betrieb dieser Infrastruktur. Die Lösung bietet die typische Flexibilität von Public-Cloud-Lösungen und ermöglicht gleichzeitig die Datenkontrolle in einer privaten Umgebung.

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4. Planen Sie in Hinblick auf Nachhaltigkeit und Effizienz

Die Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen des KI-Hypes auf die Nachhaltigkeit sind berechtigt.

KI-Workloads, insbesondere Trainingsworkloads, können extrem energieintensiv sein. Um den CO2-Fußabdruck dieser Workloads zu mindern, ist es unerlässlich, die Effizienz zu optimieren.

Innovationen wie die Flüssigkühltechnologie für Rechenzentren bieten eine energieeffizientere Alternative zur herkömmlichen Luftkühlung. Bei Equinix haben umfangreiche Tests der Flüssigkühlung den Weg für ihre Einführung zur Unterstützung von Produktionsworkloads geebnet.

Darüber hinaus ist es entscheidend, die Auswirkungen der Workload-Platzierung auf die Nachhaltigkeit zu berücksichtigen. Eine optimale Platzierung besteht darin, Workloads dort zu positionieren, wo sie die kohlenstoffärmste Energie aus dem lokalen Netz beziehen können. Die Zusammenarbeit mit einem Partner für digitale Infrastruktur, der sich für Investitionen in erneuerbare Energien einsetzt, kann dieses Ziel erleichtern.

Equinix macht Fortschritte in Richtung seines Ziels, bis 2030 weltweit eine 100%ige Abdeckung mit erneuerbaren Energien zu erreichen. Durch Investitionen in Stromabnahmeverträge, die erneuerbare Energieprojekte auf der ganzen Welt unterstützen, ermöglicht Equinix seinen Kunden, KI-Initiativen nachhaltig durchzuführen.