Künstliche Intelligenz: Wie eine On-demand-Infrastruktur Startups unterstützen kann

Bei vielen Startups nimmt künstliche Intelligenz im Geschäftsmodell eine besondere Rolle ein. Um ihre Projekte und Angebote umzusetzen, benötigen sie eine KI-optimierte Infrastruktur, die sich flexibel und leistungsfähig auf die äußerst unterschiedlichen Computing-Anforderungen in KI-Projekten einstellen lässt. Am Beispiel des Startups Shakudo zeigt sich, wie die Zusammenarbeit mit einem Rechenzentrums-Dienstleister gelingt und sich die benötigte Infrastruktur kostengünstig und on demand nutzen lässt.

Künstliche Intelligenz: Wachstumsmarkt für junge Unternehmen

Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Wachstumsmarkt für Startups. Laut einer Studie der US-amerikanischen News-Plattform Protocol haben Investoren in der ersten Hälfte des Jahres 2021 29,5 Milliarden US-Dollar in KI-Startups investiert und damit die Gesamtsumme für 2020 (27,8 Milliarden US-Dollar) übertroffen. Auch in Deutschland werden KI-Startups als treibende ökonomische Faktoren gesehen, so ein Ergebnis der Studie „Startups und Künstliche Intelligenz“, die der Bundesverband Deutsche Startups e.V. im Dezember 2021 herausgegeben hat: So hat KI-Technologie für 43 Prozent der deutschen Startups einen klaren Einfluss auf ihr Geschäftsmodell.

Hohe Infrastrukturanforderungen an künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz und Machine Learning haben aufgrund datenintensiver Rechenprozesse besondere Anforderungen an die zugrunde liegende IT-Infrastruktur. Für die ersten Schritte in Testprojekten bieten bekannte Frameworks und vortrainierte Modelle meist eine Grundlage, auf der man aufbauen kann. Vorhandene Hardware mit Allzweckprozessoren bietet hier oft noch ausreichend Leistung.

Die Skalierung von KI- und ML-Projekten ist allerdings weitaus schwieriger,weil leistungsstarke Computer erforderlich sind, um die Workload für künstliche Intelligenz schnell und mit unterschiedlicher Präzision parallel verarbeiten zu können. Da die KI-Modelle an Umfang und Komplexität zunehmen, braucht es Lösungen, die den hohen Anforderungen gerecht werden und Hunderttausende Datenpunkte  verarbeiten können – oft auch in Echtzeit. KI-Startups stehen also vor der Herausforderung, ihre Rechenkapazitäten für die Projekte im Bereich künstliche Intelligenz und Machine Learning flexibel und hochgradig skalierbar zu gestalten.

Der Kauf KI-optimierter Hardware ist hier nicht die optimale Lösung, weil sie eine hohe Anfangsinvestition erfordert, nicht weiter skalierbar ist und oft nach kurzer Zeit schon wieder veraltet. Mehr Agilität und Handlungsfreiheit für innovative Projekte verspricht den KI-Startups die On-demand-Nutzung KI-optimierter Infrastrukturen durch spezialisierte Rechenzentrums-Dienstleister (RZ). Wie das gelingt, zeigt das amerikanische Startup Shakudo, das im Rahmen des NVIDIA Inception Programms von den flexiblen und leistungsfähigen IT-Services des RZ-Anbieters Cyxtera profitiert.

So ist dem Startup Shakudo die Umsetzung gelungen

Für Start-ups, die sich auf KI-Lösungen konzentrieren, ist es von entscheidender Bedeutung, die besten Ansätze für die Skalierung ihrer KI-Projekte zu finden. Das Startup Shakudo findet genau darin sein Geschäftsfeld und bietet mit Hyperplane eine End-to-End-Plattform für die Bereitstellung, Skalierung und Wartung von KI-Software an. Hyperplane kombiniert leistungsfähige Tools und lässt sich einfach in die bestehende Architektur und Infrastruktur eines Unternehmens integrieren. Datenwissenschaftlern erlaubt die Plattform, KI-Modelle von kleinen bis zu riesigen Datenmengen zu skalieren – mit nur einer Zeile Code, ganz ohne Docker-Dateien oder komplizierte Konfigurationen. So ermöglicht sie Unternehmen, KI-Experimente ohne große Umwege bis zur Marktreife zu bringen.

Um seinen Kunden die benötigte leistungsfähige und KI-optimierte Infrastruktur via Hyperplane-Plattform bereitzustellen, nutzt Shakudo das AI/ML Compute-as-a-Service-Angebot mit NVIDIA DGX-Systemen von Cyxtera. Das Startup und seine Kunden erhalten so Zugang zu hochgradig skalierbarer On-Demand-KI-Rechenleistung ohne zeitaufwändige Beschaffungs- und Konfigurationsschritte. Für die Realisierung seiner Business-Strategie profitiert Shakudo von der Teilnahme an dem Inception Programm von Nvidia, das Startups dabei helfen soll, sich schneller zu entwickeln, indem es ihnen Zugang zu technischen Schulungen, Verbindungen zu Risikokapitalgebern und Unterstützung beim Co-Marketing bietet. Shakudo kam im März 2021 zu NVIDIA Inception und wird sein Angebot im zweiten Quartal 2022 aktiviert haben.

KI-optimierte Hardware für Startups einfach mieten

Startups, die ihre Rechenkapazitäten speziell für ihr KI- und ML-Projekte erweitern wollen, sollten  darauf achten, dass die vom Dienstleister angebotene Hardware, wie die DGX-Systeme von Nvidia, auch dafür konzipiert und ausgelegt ist. Nur so lässt sich das eigene Projekt wie auch das Preis-Leistungs-Verhältnis am besten optimieren.

Damit KI-Startups die größtmögliche Flexibilität für die eigenen Entscheidungen und die Weiterentwicklung ihres KI- oder ML-Projekts zu bewahren, empfehlen sich RZ-Dienstleister, bei dem sie leistungsfähige KI-optimierte Server nach zeitlichem Bedarf ohne langfristige Verträge nutzen können – ein Konzept, das beispielsweise Cyxtera mit seinen RZ-Services auch in Deutschland verfolgt. Nur wer nicht in langfristigen und vielleicht teuren Pflichtverträgen festhängt, kann seine KI-Projekte flexibel steuern und dabei gleichzeitig die eigenen finanziellen Ressourcen optimal nutzen. 

Worauf es beim Rechenzentrums-Anbieter ankommt

KI-Startups, die optimierte Hardware schnell bereitstellen, reibungslos in die eigene IT integrieren und für ihre Lösungen nutzen wollen, sollten sicherstellen, dass Rechenzentrums-Dienstleister folgende Kriterien erfüllen: Die Server des Anbieters sollten beispielsweise in einem abgetrennten und zugangskontrollierten RZ-Bereich vorinstalliert und über redundante Netzwerkschnittstellen miteinander verbunden sein. Ihre Bereitstellung und Implementierung sollte vollständig automatisiert und Software-definiert erfolgen. Am besten über eine komfortable und leistungsfähige Management-Plattform, die dem Unternehmen vom Service-Anbieter bereitgestellt wird und sich bestenfalls gut in das eigene IT-Management integrieren lässt.

Das Software-basierte Management der Infrastruktur sichert dem Unternehmen die die volle technische Kontrolle und reduziert die Komplexität und Risiken der KI-optimierten Hardware. Startups mit Schwerpunkt künstliche Intelligenz wollen sich auf ihre innovativen Business-Ideen ausrichten und neue Geschäftsfelder angehen. Die flexible Bereitstellung von optimierter Infrastruktur für künstliche Intelligenz durch einen spezialisierten Rechenzentrums-Dienstleister – kostengünstig und on demand – gibt ihnen die notwendige Agilität am Markt. (sg)

Über den Autor: Xavier Gonzalez ist Vice President Corporate Communication bei Cyxtera.
Cyxtera ist Anbieter von Rechenzentrums-Colocation- und Interconnection-Services. Das Unternehmen betreibt 61 hochgradig vernetzte Rechenzentren in 29 Ländern auf vier Kontinenten und bedient mehr als 2.300 Unternehmen, Service-Provider und Organisationen mit seinen Dienstleistungen. Die Rechenzentren in Europa sind in Frankfurt, London und Amsterdam angesiedelt. Mit seiner digitalen Plattform bietet Cyxtera ein programmierbares, software-definiertes Netzwerk, mit dem IT-Infrastruktur im Rechenzentrum flexibel bereitgestellt und vernetzt werden kann. (sg)

Lesen Sie auch: IT-Trends 2022: Auf diese Technologien werden Unternehmen künftig setzen