Cloud-KI

Was ist Cloud-KI?

Cloud-KI-Plattformen sind unerlässlich für Unternehmen auf der Suche nach kreativen Lösungen. Diese Plattformen bieten zahlreiche Vorteile, die helfen, die Problemlösung und Entscheidungsfindung in Unternehmen zu unterstützen. Hier sehen Sie im Detail, welche Vorteile Sie durch den Einsatz von Cloud-KI erzielen können:

Zentralisiertes KI-Anwendungsmanagement:

• Mit Cloud-KI-Lösungen erhalten Ihre KI-Anwendungen eine zentrale Verwaltung und Steuerung. Sie können Ihre KI-Projekte verwalten, deren Fortschritte überwachen und bei Bedarf neue Ressourcen zuweisen. So bleiben Ihre KI-Projekte strukturiert und effizient.

Nutzung vorgefertigter KI-Modelle:

• Cloud-Services bieten manchmal vorgefertigte KI-Modelle, die Sie einsetzen können, um Probleme im Unternehmen zu lösen. Diese Modelle eignen sich für unterschiedliche Anwendungen, einschließlich Natural Language Processing und Bilderkennung. Verwenden Sie diese vorgefertigten Modelle, um bei der Entwicklung Zeit und Geld zu sparen.

Individuelle KI-Lösungen:

• Cloud-KI-Plattformen ermöglichen es Ihnen, KI-Lösungen Ihrem Unternehmen anzupassen. Sie können KI-Modelle und -Anwendungen für Ihre speziellen Probleme entwickeln. Diese Flexibilität ist sehr wichtig, da Sie dadurch Probleme lösen können, an denen Einheitslösungen scheitern.

Datenorientierte Entscheidungsfindung:

• Cloud-KI-Services ermöglichen Datenanalysen mit KI. Sie können große Datensätze verarbeiten und so aufschlussreiche Informationen erlangen. KI kann Verhaltensmuster von Kunden erkennen, Bedarf abschätzen und betriebliche Unregelmäßigkeiten aufdecken, was dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Automatisierungs- und Optimierungsprozesse:

• Mit Cloud-KI-Plattformen können Sie mühselige Aufgaben automatisieren. Chatbots und virtuelle Assistenten können grundlegende Fragen im Kundenservice bewältigen, wodurch Mitarbeiter für kompliziertere und wertvollere Aufgaben entlastet werden. KI kann industrielle Prozesse optimieren, wodurch Ausfallzeiten verringert und die Produktivität gesteigert werden.

Bessere Kundenerlebnisse:

• Cloud-KI-Lösungen gestalten Verbraucherinteraktionen persönlicher und verbessern so das Kundenerlebnis. KI kann Kundenbedürfnisse vorhersagen, Produkte vorschlagen und mithilfe von Kundendaten Chat-Unterstützung bieten. Diese Personalisierung steigert den Umsatz und stärkt die Kundentreue.

Risikominimierung und Sicherheit:

• Cloud-KI-Services sind unerlässlich für die Sicherheit und Risikominimierung. KI-Algorithmen können Unregelmäßigkeiten und Bedrohungen im Netzwerkverkehr in Echtzeit erkennen. Diese pro-aktive Cybersicherheitsstrategie schützt kritische Unternehmensdaten und stellt einen reibungslosen Betrieb sicher.

Kosten- und Ressourcenoptimierung:

• Die Automatisierung von Prozessen und Verbesserung der Ressourcenzuweisung mithilfe der Cloud-KI senkt die Betriebskosten. Cloud Computing-Instanzen lassen sich richtig verwalten, um sicherzustellen, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie auch nutzen. Eine KI-gestützte Bestandsverwaltung verringert eine Über- oder Unterbereitstellung und senkt so die Lagerhaltungskosten.

Skalierbarkeit und flexibles Wachstum:

• Cloud-KI-Lösungen lassen sich mit dem zunehmenden Bedarf des Unternehmens skalieren. Die Cloud kann an Ihre veränderten Anforderungen angepasst werden – unabhängig davon, ob Sie mehr Daten bewältigen müssen, Ihren Kundenstamm ausbauen oder neue KI-Anwendungen einführen möchten.

Konstante Verbesserungen und Flexibilität:

• Cloud-KI-Plattformen ermöglichen Verbesserungen. Durch das Trainieren und Optimieren bleiben KI-Modelle bei der Lösung geschäftlicher Herausforderungen erfolgreich. Regelmäßige Aktualisierungen und Verbesserungen sorgen dafür, dass die KI-Lösungen aktuell bleiben.

Die ideale Cloud für KI hängt von den Anforderungen Ihrer KI-Projekte, der Infrastruktur Ihres Unternehmens und Ihrem Budget ab. Verschiedene Cloud-Anbieter bieten verschiedene KI-Services und Funktionen.

Hier sind einige der Top-Cloud-KI-Anbieter:

Amazon Web Services (AWS): AWS bietet umfangreiche Cloud-Services und KI-Technologien, wie Amazon SageMaker zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen und Amazon Rekognition zur Bild- und Videoanalyse.

Microsoft Azure: Azure Machine Learning, Cognitive Services und Bot Service lassen Kunden KI-Anwendungen erstellen, bereitstellen und verwalten.

HPE GreenLake: GreenLake ist eine Hybrid Cloud-Plattform, die eine Vielzahl speziell angepasster KI- und ML-Lösungen bietet, um den individuellen Anforderungen einzelner Unternehmen gerecht zu werden. Es bietet KI-gestützte Prozesse, Datenanalysen und Workload-Optimierung. Damit können Unternehmen die KI-Funktionen innerhalb ihrer Infrastruktur nutzen.

Google Cloud Platform (GCP): GCP ermöglicht Benutzern, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und bereitzustellen sowie Datenanalysen und Natural-Language-Processing-Aufgaben auszuführen.

IBM Cloud: Mit Watson AI und weiteren IBM Cloud-Services können Kunden aller Branchen KI-Anwendungen entwickeln und bereitstellen. Für Datenanalysen, Natural Language Processing und Computer Vision stellt IBM Cloud die KI bereit.

Die Wahl der idealen Cloud für KI hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab. Unter anderem von der Größe, Datensicherheit und vom Datenschutz der KI-Projekte sowie vom Grad der Anpassung und Kontrolle der Infrastruktur. Preis, Leistung, Sicherheit und Interaktion mit vorhandenen Systemen können bei der Wahl des besten Cloud-Anbieters für KI-Projekte hilfreich sein.

Unter Cloud-KI versteht man Services und Ressourcen für künstliche Intelligenz, die auf Public Cloud-Plattformen wie Google Cloud AI oder Amazon Web Services (AWS) AI gehostet werden. Diese Services sind für Benutzer über das Internet zugänglich, wobei die KI-Modelle und Daten auf den Servern des Cloud-Anbieters gespeichert werden.

Unter Private Cloud KI versteht man dagegen Services und Ressourcen für künstliche Intelligenz, die auf einer Private Cloud-Infrastruktur gehostet werden, die für ein einzelnes Unternehmen bestimmt ist. Das bedeutet, die KI-Modelle und Daten werden auf den Servern gespeichert, die Eigentum dieses Unternehmens sind und von diesem On-Premises oder in einer Private Cloud-Umgebung verwaltet werden.

Der wesentliche Unterschied zwischen Cloud-KI und Private Cloud KI liegt im Besitz der und Kontrolle über die Infrastruktur. Bei der Cloud-KI verlässt sich das Unternehmen für das Hosting und Verwaltung der KI-Services auf einen externen Cloud-Anbieter. Hingegen hat das Unternehmen bei einer Private Cloud KI mehr Kontrolle über die Infrastruktur und kann sie entsprechend der spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen anpassen.

Unternehmen für Cybersicherheit profitieren von der Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und Wirtschaftlichkeit Cloud-basierter KI-Services. Dies sind häufige Anwendungsfälle für Cloud-KI:

Maschinelles Lernen und Modelltraining: Cloud-Plattformen bieten die Computing-Kapazität und die Infrastruktur für das Modelltraining. Cloud-Services können Data Scientists und Entwickler beim Trainieren und Verbessern von Modellen für Bilderkennung, Natural Language Processing und prädiktive Analysen unterstützen.

KI-APIs: Viele Cloud-Anbieter bieten vorkonfigurierte KI-Modelle und APIs für die Anwendungsintegration. Diese APIs analysieren Bilder, Videos, Stimmen, Sprache und Stimmung.

Vorausschauende Analysen: Cloud-basierte KI-Services können Trends vorhersehen, Prozesse optimieren und datenorientierte Entscheidungen treffen. KI-Algorithmen können anhand von früheren Daten Umsätze, Verbraucherverhalten und Gerätewartungen prognostizieren.

Natural Language Processing (NLP): Cloud-Services für NLP ermöglichen Sprach- und Textanalysen. Zu den Anwendungsfällen gehören Sprachübersetzung, Chatbots, Stimmungsanalyse und Inhaltszusammenfassung.

Computer Vision: Cloud-basierte Computer-Vision-Services werten Fotos und Videos aus. Beispiele sind Objekterkennung, Gesichtserkennung, Qualitätskontrolle in der Industrie und autonome Fahrzeuge.

Empfehlungssysteme: Damit lassen sich Inhalts- und Produktvorschläge individuell anpassen, um die Benutzererfahrung und -interaktion zu verbessern.

Anomalieerkennung: KI-Modelle in der Cloud können Abnormalitäten in Daten erkennen. Dies ist beispielweise bei der Betrugserkennung, Cybersicherheit und in verschiedenen Bereichen der Qualitätskontrolle nützlich.

Autonome Systeme: Autonome Systeme, wie z. B. selbstfahrende Autos und Drohnen, setzen KI in der Cloud zur Entscheidungsfindung in Echtzeit und zur Abstimmung mit Remote-Rechenzentren ein.

Gesundheitswesen: In der Arzneimittelentdeckung, Verwaltung von Patientendaten und medizinischen Bildanalyse wird überall Cloud-basierte KI eingesetzt. KI unterstützt bei der Diagnose und Prognose von Krankheiten.

Inhaltserstellung: Texte, Fotos und Musik lassen sich alle mithilfe Cloud-basierter KI erstellen. Die KI kann Geschichten schreiben, Produkte beschreiben und Musik erzeugen.

IoT mit Edge Computing: Um Echtzeit-Einblicke und Automatisierungen zu ermöglichen, verarbeitet und analysiert die KI in der Cloud Edge-Daten.

Datenverarbeitung und -integration: Cloud-Systeme vereinfachen umfangreiche und komplizierte Datensätze mithilfe von KI-Funktionen zur Datenaufbereitung, -bereinigung und -integration.

Chatbots und virtuelle Assistenten: Automatisieren den Kundenservice, die Informationsbeschaffung und Auftragsautomatisierung in zahlreichen Anwendungen.

Datensicherheit: Erkennt Bedrohungen und sichert Daten. KI-Algorithmen sind in der Lage, unübliche Netzwerkverkehrsmuster zu erkennen, die auf Sicherheitsschwachstellen hinweisen können.

Ressourcenoptimierung: Cloud-KI kann die Ressourcenzuweisung für Rechenzentren verbessern, was zu Energie- und Betriebskosteneinsparungen führt.

Mit KI in der Cloud können Unternehmen von ihrer Skalierbarkeit, Flexibilität und den einfachen Zugriff profitieren – ohne On Premises-Technologie oder Fachwissen. Cloud-Anbieter aktualisieren und verbessern auch ihre KI-Lösungen, sodass Unternehmen Zugriff auf die neuesten KI-Tools und Technologien erhalten.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) bietet neue Technologien und Lösungen, um Unternehmen in Ihrem Wachstum, besonders in den Bereichen KI und High-Performance Computing (HPC), zu unterstützen.

KI-Lösungen von HPE:

Die KI-Lösungen von HPE unterstützen KI-Projekte mit einem umfassenden Spektrum an Produkten und Services. Hardwarelösungen umfassen High-Performance Server und Datenspeichersysteme. Die KI-Entwicklung und -Verwaltung sowie Bereitstellungsanwendungen sind ebenfalls inbegriffen. Mit den KI-Lösungen von HPE können Unternehmen mit KI Erkenntnisse gewinnen, Prozesse automatisieren und Innovationen entwickeln. Die Lösungen erleichtern das KI-Modelltraining, die -Inferenz und -Bereitstellung und machen die KI für zahlreiche Branchen zugänglich und effizient.

HPE GreenLake for Large Language Models (LLMs):

HPE GreenLake for LLMs ist ein spezifisches Angebot, das der wachsenden Nachfrage nach KI-Anwendungen gerecht wird – besonders solcher, die auf große Sprachmodelle wie GPT-3 angewiesen sind. HPE GreenLake ist die flexible Cloud-Services-Plattform von HPE. Diese spezielle Lösung bietet Unternehmen die benötigte Infrastruktur und Ressourcen zur Entwicklung und Bereitstellung großer Sprachmodelle. Sie verwendet die HPE High Performance Computing-Funktionen, um den einzigartigen Anforderungen von KI für Natural Language Processing gerecht zu werden und Unternehmen bei der Entwicklung von Anwendungen zu unterstützen, die menschliche Sprache verstehen, erzeugen und mit dieser interagieren können.

HPE HPC (High Performance Computing):

HPE HPC-Lösungen zielen auf Unternehmen und Einrichtungen ab, die enorme Rechenleistung für wissenschaftliche Forschung, Simulationen in der Entwicklung, Datenanalysen und KI-Workloads benötigen. Die HPC-Angebote von HPE umfassen eine Reihe von Supercomputing-Lösungen, einschließlich leistungsstarker Cluster, Datenspeichersysteme und Software-Tools. Diese Lösungen ermöglichen Unternehmen, komplexe Simulationen auszuführen, umfangreiche Datensätze zu verarbeiten und die Forschung für KI und maschinelles Lernen zu beschleunigen. Die HPC-Lösungen von HPE eignen sich für Sektoren wie das Gesundheitswesen, die Automobilindustrie und Wettervorhersagen, die enorme Computing-Leistungen für Innovationen und Entscheidungsfindung benötigen.