{"id":27505,"date":"2025-05-07T16:51:22","date_gmt":"2025-05-07T15:51:22","guid":{"rendered":"https:\/\/zayoeutrans.burbledev.com\/resources\/von-inferenzclustern-zu-neoclouds-4-wege-wie-ki-die-nachfrage-nach-konnektivitaet-veraendert\/"},"modified":"2026-05-07T17:57:34","modified_gmt":"2026-05-07T16:57:34","slug":"von-inferenzclustern-zu-neoclouds-4-wege-wie-ki-die-nachfrage-nach-konnektivitaet-veraendert","status":"publish","type":"resources","link":"https:\/\/zayoeutrans.burbledev.com\/de\/resources\/von-inferenzclustern-zu-neoclouds-4-wege-wie-ki-die-nachfrage-nach-konnektivitaet-veraendert\/","title":{"rendered":"Von Inferenzclustern zu Neoclouds: 4 Wege, wie KI die Nachfrage nach Konnektivit\u00e4t ver\u00e4ndert"},"content":{"rendered":"\n

Die Entwicklung der KI-bezogenen Dienste beginnt, die Nachfrage nach Hochgeschwindigkeits-Glasfasernetzen mit hoher Kapazit\u00e4t und niedriger Latenz neu zu gestalten. So sieht der Stand der Dinge aus unserer Sicht aus. <\/em><\/p>\n\n

F\u00fcr viele Menschen ist KI immer noch ein Novum. Sie m\u00fcssen sich nur den j\u00fcngsten Meme-Wahn ansehen, den der Studio Ghibli-\u00e4hnliche Bildgenerator<\/a> von OpenAI ausgel\u00f6st hat, um zu verstehen, dass die generative KI f\u00fcr den Massenmarkt noch in den Kinderschuhen steckt. <\/p>\n\n

Aber hinter den Kulissen entwickelt sich KI weiter und reift – sowohl bei den Anwendungsf\u00e4llen als auch bei den Diensten, die sie unterst\u00fctzen. Bei vielen Anwendungsf\u00e4llen geht es um gro\u00dfe Datenmengen oder Reaktionsf\u00e4higkeit in Echtzeit, und das wirkt sich allm\u00e4hlich auf die Nachfrage nach Netzwerkgeschwindigkeit, Bandbreite und Latenzzeit aus. <\/p>\n\n

In diesem Blog befassen wir uns mit vier aufkommenden KI-bezogenen Diensten und der Frage, wie belastbare Konnektivit\u00e4t den Erfolg in einer von verteilten, cloudbasierten Systemen beherrschten Welt untermauert.<\/p>\n\n

Vier neue KI-Dienste und ihre Auswirkungen auf die Konnektivit\u00e4t <\/strong><\/p>\n\n

Die Entwicklung datenintensiver KI-Anwendungsf\u00e4lle treibt die Einf\u00fchrung neuer Dienste durch etablierte Unternehmen und Start-ups gleicherma\u00dfen voran. Bei unserer Arbeit mit Unternehmen im Bereich der KI sehen wir vier neue Arten von Dienstleistungen entstehen. <\/p>\n\n

1. Modell-Training in Echtzeit<\/strong> <\/p>\n\n

Heutzutage werden gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4, Llama und Claude vortrainiert, bevor sie Entwicklern und Benutzern zur Verf\u00fcgung gestellt werden – GPT steht f\u00fcr generative pre-trained transformer. Das Sammeln von Trainingsdaten f\u00fcr diese Modelle ist nicht zeitkritisch, und das Training wird offline durchgef\u00fchrt. <\/p>\n\n

Jetzt gehen einige Dienste zu einem Echtzeit-Ansatz \u00fcber, bei dem kontinuierlich Daten gesammelt und zum Training des Modells verwendet werden. Echtzeit-Training kann in Sektoren eingesetzt werden, in denen sich die Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung schnell \u00e4ndern, z.B. in der Verteidigung, im Gesundheitswesen oder im Bankwesen. <\/p>\n\n

Die Auswirkungen auf die Bandbreitenanforderungen sind hier potenziell kolossal, je nach Umfang und Art der gesammelten Daten sowie dem Standort der Daten und des zu trainierenden Modells. Ein strategischer Ansatz f\u00fcr die Konnektivit\u00e4t und vertrauensw\u00fcrdige, flexible Konnektivit\u00e4tspartner werden unerl\u00e4sslich sein. <\/p>\n\n

2. Inferenz-Cluster<\/strong><\/p>\n\n

Inferenzcluster stehen f\u00fcr den Einsatz einer bestimmten vortrainierten LLM f\u00fcr einen bestimmten Zweck. Ein Beispiel k\u00f6nnte der Chatbot eines Einzelh\u00e4ndlers sein, der GPT4 als Modell verwendet. Inferenz ist die Arbeit, die der vortrainierte LLM leistet, um relevante Antworten auf die Anfrage eines Kunden zu generieren. <\/p>\n\n

Die zunehmende Verwendung von LLMs macht es aus Sicht des Datentransports teuer, die gesamte Inferenzarbeit am selben physischen Ort wie das Modell durchzuf\u00fchren – zum Beispiel, wenn das Modell in den USA gehostet wird, die Benutzer aber in Europa sind. <\/p>\n\n

Es wird auch erwartet, dass die Inferenzmaschine in Echtzeit auf die Nutzer reagiert. Und je nach Branche k\u00f6nnen die Regulierungsbeh\u00f6rden auch verlangen, dass die Nutzerdaten in Europa bleiben, was die Verwendung eines in den USA gehosteten Modells ausschlie\u00dft. <\/p>\n\n

Eine L\u00f6sung ist der Aufbau von Inferenz-Clustern: lokalisierte Bereitstellungen des Modells, die Benutzerdaten lokal halten, Daten \u00fcber k\u00fcrzere Entfernungen transportieren m\u00fcssen und aufgrund geringerer Latenzzeiten schneller reagieren. <\/p>\n\n

Unternehmen, die geografisch verteilte Inferenzcluster einsetzen, ben\u00f6tigen eine garantierte Verbindung mit hoher Bandbreite und geringer Latenz zu, von und zwischen den einzelnen Clustern, um die Modelle synchron und auf dem neuesten Stand zu halten, um eine wachsende Benutzerbasis zu bew\u00e4ltigen und um unvorhersehbare Nutzungsspitzen zu bew\u00e4ltigen. <\/p>\n\n

<\/strong>3. Neoclouds<\/strong><\/p>\n\n

Die wachsende Nachfrage nach Inferenz-Clustern und anderen verteilten LLM-Eins\u00e4tzen treibt das Aufkommen einer neuen Art von Infrastrukturanbietern voran. Da LLMs leistungsstarke Grafikprozessoren ben\u00f6tigen, um ausgef\u00fchrt werden zu k\u00f6nnen, beobachten wir den Aufstieg von “Neocloud”-Unternehmen, die Grafikprozessor-Ressourcen als Dienstleistung (GPUaaS) anbieten. <\/p>\n\n

Neoclouds arbeiten nach einem \u00e4hnlichen verbrauchsbasierten Modell wie die Hyperscaler und sind speziell auf die Verarbeitung von KI-Workloads ausgerichtet – vom Modelltraining bis hin zu Inferenzen und pr\u00e4diktiven Analysen. Digital Ocean zum Beispiel bietet KI-intensiven europ\u00e4ischen Unternehmen Bare-Metal-GPUs in seinem Rechenzentrum in Amsterdam<\/a> an. <\/p>\n\n

Das Uptime Institute hat herausgefunden<\/a>, dass die Nutzung von Neoclouds in vielen F\u00e4llen kosteng\u00fcnstiger sein kann als die von Hyperscalern angebotenen GPU-Instanzen – vielleicht ein Zeichen daf\u00fcr, dass ein schnelles Wachstum bevorsteht. In der Tat sagt McKinsey, dass 70 % der Nachfrage nach Rechenzentren<\/a> f\u00fcr “Infrastrukturen, die f\u00fcr fortschrittliche KI-Workloads ausgestattet sind”, besteht. <\/p>\n\n

Aber das Angebot von GPU-Ressourcen ist nur ein Teil der Geschichte. Neocloud-Anbieter m\u00fcssen auch die Erwartungen der Nutzer in Bezug auf Geschwindigkeit und Latenzzeit erf\u00fcllen und gleichzeitig ihre Dienste zu einem attraktiven Preis anbieten. Das bedeutet, dass man strategisch \u00fcber die Konnektivit\u00e4t nachdenken muss, indem man geeignete Standorte identifiziert und m\u00f6glicherweise Partnerschaften mit KI-versierten Konnektivit\u00e4tsanbietern entwickelt, anstatt Kapazit\u00e4ten von der Stange zu kaufen. <\/p>\n\n

<\/strong>4. Erweiterte Rechenzentren und Mikro-Rechenzentren<\/strong><\/p>\n\n

Neoclouds sind nicht die einzigen Infrastrukturanbieter, die sich auf das KI-Zeitalter einstellen. Auch traditionelle Rechenzentren und Hosting-Anbieter stellen ihren Betrieb auf KI-Workloads um. <\/p>\n\n

Lunar Digital<\/a>, ein Kunde von Zayo Europe, ist ein Unternehmen, das in Rechenzentren und Colocation-Services investiert, um KI-intensive Anwendungsf\u00e4lle zu unterst\u00fctzen – von der Gesundheitsdiagnostik bis zur Erkennung von Finanzbetrug. Das Unternehmen \u00fcberarbeitet derzeit die K\u00fchlungsinfrastruktur in vier Rechenzentren in Manchester, um den Einsatz von GPUs mit hoher Dichte zu unterst\u00fctzen. <\/p>\n\n

“Sie wird es Unternehmen erm\u00f6glichen, das transformative Potenzial von KI ohne die Energie- und K\u00fchlungsbeschr\u00e4nkungen herk\u00f6mmlicher Colocation-Umgebungen zu erschlie\u00dfen”, sagte uns CEO Robin Garbutt.<\/p>\n\n

Unternehmen, die ein verteiltes Netz von Mikro-Rechenzentren betreiben, sind unterdessen m\u00f6glicherweise gut aufgestellt, um die Latenzanforderungen von Echtzeit-KI-Workloads zu erf\u00fcllen. Mit der richtigen Infrastruktur zur Verbindung von Edge-Rechenzentren untereinander und mit Kernrechenzentren und Transportnetzwerken k\u00f6nnen Betreiber von Mikrorechenzentren einen Vorteil gegen\u00fcber zentraleren Wettbewerbern erlangen. <\/p>\n\n

Pulsant<\/a>, ein Kunde von Zayo Europe, verf\u00fcgt beispielsweise \u00fcber 12 Edge-Rechenzentren, die strategisch \u00fcber Gro\u00dfbritannien verteilt sind, darunter Edinburgh, Manchester, Rotherham und Newcastle. Alle 12 sind \u00fcber das Zayo Europe-Netzwerk mit niedriger Latenz und Zugang zu unserem globalen Tier-1-Internet-Backbone miteinander verbunden. So kann Pulsant Anwendungsf\u00e4lle mit niedriger Latenz bedienen, indem es \u00fcberlastete Backhaul-Routen \u00fcber London vermeidet. <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

Sprechen Sie mit Zayo Europe \u00fcber Konnektivit\u00e4t f\u00fcr KI-Dienste<\/strong><\/p>\n\n

Die Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz hat bereits jetzt einen tiefgreifenden Einfluss auf die Nachfrage nach “belastbaren” Verbindungen. Dies wird sich noch verst\u00e4rken, da mehr Kapazit\u00e4t, h\u00f6here Geschwindigkeiten und geringere Latenzzeiten erforderlich sind, um die Nachfrage der Kunden zu befriedigen. <\/p>\n\n

Zayo Europe arbeitet bereits mit Unternehmen in ganz Europa zusammen, um sicherzustellen, dass sie \u00fcber die richtige Konnektivit\u00e4t f\u00fcr ihre aktuellen und zuk\u00fcnftigen KI-Anwendungsf\u00e4lle verf\u00fcgen. Von 400G Wellenl\u00e4ngen<\/a> bis hin zu privaten Wellenl\u00e4ngen-Netzwerken<\/a> und Dark Fibre<\/a> f\u00fcr Langstrecken- und Metro-Konnektivit\u00e4t – wir haben eine L\u00f6sung, die Ihr KI-Gesch\u00e4ft heute und in Zukunft unterst\u00fctzen kann. Wenn Sie mehr wissen m\u00f6chten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf<\/a>. <\/p>\n\n

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