Direkte Antwort: Was verbindet Datensouveränität, KI-fähige Infrastruktur und KI-Infrastrukturlösungen?
Datensouveränität, KI-fähige Infrastruktur und KI-Infrastrukturlösungen sind heute Teil derselben strategischen Entscheidung. Unternehmen benötigen nicht nur Zugriff auf KI-Tools. Sie benötigen die Kontrolle darüber, wo Daten gespeichert werden, wie KI-Workloads ausgeführt werden, wie die Infrastruktur skaliert wird und wie sensible Informationen geschützt werden.
Für Partner und Kunden, die kontrollierte KI-Umgebungen aufbauen, Hammer Stack einen praktischen Weg zu einer KI-fähigen Infrastruktur. Die Plattform ist als vollständig integrierte On-Premise-Lösung konzipiert, die Cloud-Performance ohne Abhängigkeit von Hyperscalern ermöglicht und Unternehmen dabei unterstützt, KI dort einzusetzen, wo ihre Daten, Richtlinien und Prioritäten es erfordern. Hammer beschreibt Hammer Stack als validiertes, rackbasiertes und souveränes KI-Infrastrukturmodul, das auf Leistung, Kontrolle und nachhaltige Skalierbarkeit ausgelegt ist. (hammerdistribution.com)
Auf der Rechenebene AMD EPYC™-Prozessoren die Grundlage für anspruchsvolle Unternehmens-, Cloud- und KI-Workloads. AMD positioniert AMD EPYC™-Prozessoren als leistungsstarke und energieeffiziente Basis für KI-Anwendungen im Unternehmen und allgemeine Workloads. Die AMD EPYC™-Prozessoren der 5. Generation sind speziell für die Beschleunigung von Rechenzentrums-, Cloud- und KI-Workloads entwickelt. (amd.com)
Kurz gesagt: Datensouveränität definiert die Kontrollanforderungen, KI-fähige Infrastruktur bietet die Plattform, und Hammer Stack mit AMD EPYC™-Prozessoren bietet Partnern eine klarere Möglichkeit, praktische KI-Infrastrukturlösungen bereitzustellen.
Warum Datensouveränität heute ein Problem der KI-Infrastruktur ist
Datensouveränität wurde früher hauptsächlich im Hinblick auf Compliance, Datenresidenz und Speicherort diskutiert. Künstliche Intelligenz hat dies verändert. Sobald Unternehmen damit beginnen, sensible Datensätze zu trainieren, zu optimieren oder Analysen darauf anzuwenden, wird Datensouveränität Teil der gesamten Infrastrukturdiskussion.
KI-Workloads sind häufig von Kundendaten, regulierten Daten, Betriebstelemetrie, Finanzinformationen, Forschungsdaten, geistigem Eigentum oder branchenspezifischen Informationen abhängig, die nicht einfach verschoben werden können. Befinden sich diese Daten in einer Umgebung, während die Rechenleistung an einem anderen Ort steht, können Unternehmen mit Kosten-, Governance-, Latenz- und Sicherheitsproblemen konfrontiert werden.
Hammer Stack verdeutlicht dieses Problem. Mit zunehmender Größe proprietärer Datensätze können diese in Hyperscaler-Ökosystemen gefangen werden, wodurch eine physische Trennung zwischen Daten und Rechenleistung entsteht, die zu Engpässen und Kontrollverlust führt. Hammer Stack bietet Unternehmen die Möglichkeit, selbst zu bestimmen, wo Modelle trainiert und eingesetzt werden, und schützt gleichzeitig geistiges Eigentum sowie regulatorische und standortbezogene Anforderungen.
Das bedeutet nicht, dass alle Workloads aus der Cloud verlagert werden müssen. Die Public Cloud eignet sich weiterhin für Experimente, SaaS-Tools, Lastspitzen oder unkritische Workloads. On-Premise-KI-Infrastrukturen gewinnen an Bedeutung, wenn Datenlokalität, Datenschutz, Latenz, Auditierbarkeit, Kostenvorhersagbarkeit und operative Kontrolle wichtig sind.
Was macht eine Infrastruktur KI-fähig?
Eine KI-fähige Infrastruktur ist nicht einfach nur ein Server mit einem angeschlossenen Beschleuniger. Sie ist eine ausgewogene Plattform, die den gesamten KI-Workflow unterstützt: Datenerfassung, -aufbereitung, Modellausführung, Inferenz, Speicherzugriff, Netzwerk, Sicherheit, Überwachung und Lebenszyklusmanagement.
Eine wirklich KI-fähige Infrastrukturlösung benötigt:
Hammer Stack wurde speziell für diese Full-Stack-Anforderung entwickelt. Hammer beschreibt es als Kombination aus AMD EPYC™-Prozessoren, NVIDIA-GPUs und Netzwerkkomponenten, VDURA-Hochleistungsspeicher und Unterstützung durch spezialisierte KI-Beratungsunternehmen. Es positioniert sich zudem als physische Erweiterung des Hammer AI Works-Ökosystems und bietet die notwendige, unabhängige Hardware-Grundlage, um validierte KI-Initiativen in die Produktion zu überführen. (hammerdistribution.com)
Das ist der Unterschied zwischen dem Kauf von Komponenten und der Beschaffung von KI-Infrastrukturlösungen. Komponenten können einzeln betrachtet leistungsstark erscheinen. Eine KI-fähige Infrastruktur muss jedoch als System funktionieren.
Vergleichstabelle: Standard-KI-Infrastruktur vs. souveräne KI-fähige Infrastruktur
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Bewertungsbereich |
Standard-KI-Infrastruktur |
Souveräne, KI-fähige Infrastruktur mit Hammer Stack und AMD EPYC™-Prozessoren |
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Hauptziel |
Führen Sie KI-Workloads mithilfe verfügbarer Cloud-, Server- oder Beschleunigerressourcen aus |
Führen Sie KI-Workloads mit besserer Kontrolle über Daten, Infrastruktur, Richtlinien, Kosten und Leistung aus |
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Datenspeicherort |
Daten können über Cloud-Plattformen, Regionen oder Drittanbieterdienste verteilt werden |
Arbeitslasten können näher an sensible Daten, geistiges Eigentum und Compliance-Grenzen platziert werden |
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Infrastrukturdesign |
Oftmals um einzelne Komponenten herum aufgebaut, wie Server, GPUs oder Speicher |
Konzipiert als ausgewogener Stack für Rechenleistung, Beschleunigung, Speicher, Netzwerk, Stromversorgung und Kühlung |
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KI-Bereitschaft |
Kann zwar Experimente unterstützen, stößt aber an seine Grenzen, wenn die Arbeitslasten in den Produktionsbetrieb übergehen |
Entwickelt, um KI beim Übergang vom Machbarkeitsnachweis zur kontrollierten, produktionsreifen Implementierung zu unterstützen |
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Souveränität |
Die Governance hängt stark von den Kontrollmechanismen der Anbieter, den Verträgen und der Regionsauswahl ab |
Hammer Stack positioniert sich als validiertes, rackbasiertes, souveränes KI-Infrastrukturmodul, das auf Leistung, Kontrolle und nachhaltige Skalierbarkeit ausgelegt ist (hammerdistribution.com). |
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Computerfundament |
Abhängig vom Instanztyp, der Serverauswahl oder den verfügbaren Plattformressourcen |
AMD EPYC™ Prozessoren bieten eine leistungsstarke CPU-Grundlage für Rechenzentrums-, Cloud- und KI-Workloads (amd.com). |
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Optimaler Anwendungsfall |
Frühe Experimente, kurzzeitige Nutzung oder unkritische KI-Workloads |
Private KI, souveräne KI, regulierte Daten, Produktionsinferenz, Analytik, HPC-nahe Workloads und hybride KI-Umgebungen |
Warum Hammer Stack und AMD EPYC™-Prozessoren die Anforderungen erfüllen
Die KI-Infrastruktur wird oft so diskutiert, als sei die GPU die einzige relevante Komponente. In Produktionsumgebungen greift diese Betrachtungsweise zu kurz. KI-Workflows umfassen Datentransformation, Vorverarbeitung, Nachbearbeitung, Orchestrierung, Virtualisierung, Datenbankaktivitäten, Sicherheitsfunktionen, Speichermanagement und die Anbindung der GPU. All diese Prozesse sind stark von der Server-CPU-Leistung abhängig.
AMD EPYC™-Prozessoren eignen sich hervorragend für diese Aufgabe. Laut AMD wurden die AMD EPYC™ 9005-Prozessoren speziell für die Beschleunigung von Rechenzentrums-, Cloud- und KI-Workloads entwickelt, während sie gleichzeitig eine leistungsstarke und energieeffiziente Grundlage für KI-Anwendungen in Unternehmen und allgemeine Workloads bieten. (amd.com)
Dies ist wichtig, da nicht jede KI-Anwendung die gleiche Infrastruktur erfordert. Einige Workflows für Inferenz, Analysen, Empfehlungen, klassisches maschinelles Lernen, Graphanalyse und Retrieval-gestützte Generierung profitieren von einer CPU-Infrastruktur mit hoher Kernanzahl. Umfangreichere Trainings-, Feinabstimmungs- oder latenzkritische Anwendungsfälle benötigen möglicherweise dedizierte Beschleunigung. In solchen Systemen bilden AMD EPYC™-Prozessoren die CPU-Grundlage, die der gesamten Plattform hilft, Daten effizient zu bewegen, zu verwalten und zu verarbeiten.
Hammer Stack integriert diese Prozessorbasis in eine umfassendere KI-Infrastrukturlösung. Rechenleistung, Beschleunigung, Speicher, Netzwerk, Stromversorgung, Kühlung und Support werden aufeinander abgestimmt, sodass Partner ihre Lösungen an realen Workload-Anforderungen statt an Annahmen ausrichten können. Hammers eigene, auf AMD fokussierte Kommunikation positioniert AMD EPYC™-Prozessoren als Teil von Hammer Stack und unterstützt Partner bei der Implementierung von On-Premise-KI-Umgebungen, die auf Datensouveränität, Leistung, Kontrolle, hohe Kerndichte, starke Speicherbandbreite und skalierbare KI-, Analyse- und HPC-Workloads ausgelegt sind.
Roadmap für eine KI-fähige Infrastruktur und häufige Fehler
Eine KI-fähige Infrastruktur funktioniert am besten, wenn sie auf die Arbeitslast und nicht auf den neuesten Hardwaretrend ausgerichtet ist.
Ein praktischer Fahrplan sollte vier Schritte umfassen:
Häufige Fehler treten auf, wenn Organisationen einen dieser Schritte auslassen. Der erste Fehler besteht darin, anzunehmen, KI-Bereitschaft beginne und ende mit der GPU-Kapazität. Beschleuniger sind zwar wichtig, aber produktive KI hängt von der gesamten Plattform ab. Der zweite Fehler ist die Trennung von Daten- und Infrastrukturstrategie. Wenn Daten in einer kontrollierten Umgebung verbleiben müssen, muss dies von Anfang an im Infrastrukturdesign berücksichtigt werden. Der dritte Fehler ist, die Infrastruktur für Proof-of-Concept-Projekte so zu behandeln, als würde sie automatisch produktive KI unterstützen.
Hammer Stack wurde genau für diese Herausforderung entwickelt. Es bietet Partnern einen strukturierteren Weg, Kunden von fragmentierten Proof-of-Concept-Umgebungen hin zu einer souveränen, produktionsreifen Infrastruktur zu führen. Die Kampagnenbotschaften zu Hammer Stack heben zudem den Druck durch Public Clouds, steigende Kosten bei großem Umfang, Verlängerungen und Budgetspitzen, Anforderungen an die Datensouveränität, latenzempfindliche Workloads sowie die Komplexität von Audits und Sicherheitsmaßnahmen als Treiber für eine KI-fähige On-Premise-Infrastruktur hervor.
Wann sollten Organisationen souveräne KI-Infrastrukturlösungen in Betracht ziehen?
Organisationen sollten souveräne KI-Infrastrukturlösungen in Betracht ziehen, wenn KI operativ wichtig, geschäftssensibel oder über die öffentliche Cloud allein schwer zu verwalten ist.
Zu den gängigen Kaufsignalen gehören:
Der ideale Kunde ist nicht unbedingt derjenige, der nach „KI-Hardware“ fragt. Es ist vielmehr die Organisation, die wissen möchte, wie sie KI datennäher einsetzen kann, wie sie über den Machbarkeitsnachweis hinauskommt, wie sie Abhängigkeiten reduziert oder wie sie eine wirtschaftlich nachhaltige KI-Infrastruktur gestalten kann.
Wie Partner Hammer Stack positionieren können
Für Vertriebspartner bietet Hammer Stack eine praktische Möglichkeit, das Gespräch von einzelnen Produkten auf komplette KI-Infrastrukturlösungen zu lenken.
Die stärksten Ausgangspunkte sind:
Hammer Stack passt in diese Diskussionen, da es nicht als eigenständiges Hardware-Bundle präsentiert wird. Es bietet die souveräne Hardware-Grundlage, die für die Skalierung validierter KI-Initiativen in die Produktion erforderlich ist, wobei AMD EPYC™-Prozessoren die Rechenschicht für anspruchsvolle KI-, Analyse- und HPC-Workloads unterstützen.
Fazit: Datensouveränität erfordert eine KI-fähige Infrastruktur
Datensouveränität, KI-fähige Infrastruktur und KI-Infrastrukturlösungen sollten nicht als getrennte Themen behandelt werden. Sie sind drei Bestandteile derselben strategischen Entscheidung.
Datensouveränität definiert das Kontrollbedürfnis. KI-fähige Infrastruktur bildet die Plattform für produktive Workloads. KI-Infrastrukturlösungen vereinen Komponenten, Design, Support und Geschäftsmodell, damit Unternehmen von der Experimentierphase zur Wertschöpfung übergehen können.
Hammer Stack bietet Partnern und Kunden eine praktische Möglichkeit, diese Infrastruktur zu beschaffen. Mit AMD EPYC™-Prozessoren auf der Rechenebene unterstützt Hammer Stack souveräne KI-Umgebungen, die auf Leistung, Kontrolle, Skalierbarkeit und langfristigem Infrastrukturvertrauen basieren.
Für Organisationen, die sich fragen, wie sie KI sicherer, vorhersagbarer und produktionsreifer gestalten können, beginnt die Antwort mit einer Infrastruktur, die für diese Aufgabe konzipiert ist.
Häufig gestellte Fragen: Datensouveränität, KI-fähige Infrastruktur und KI-Infrastrukturlösungen
Was versteht man unter Datensouveränität im Bereich der KI?
Datensouveränität im Bereich der KI bedeutet, die Kontrolle darüber zu behalten, wo KI-Daten, -Modelle und -Workloads gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann und wie sie verwaltet werden. Dies ist besonders wichtig, wenn KI regulierte, sensible oder geschützte Daten verwendet.
Was ist KI-fähige Infrastruktur?
Eine KI-fähige Infrastruktur ist eine ausgewogene Plattform, die KI-Workloads in den Bereichen Rechenleistung, Speicher, Netzwerk, Beschleunigung, Stromversorgung, Kühlung, Sicherheit und Lebenszyklusmanagement unterstützt. Sie ist für den Produktiveinsatz konzipiert, nicht nur für Experimente.
Wie unterstützt Hammer Stack die Datensouveränität?
Hammer Stack unterstützt die Datensouveränität, indem es Unternehmen einen validierten On-Premise-Infrastrukturweg für KI-Workloads bietet, die näher an sensiblen Daten, Compliance-Grenzen oder internen Richtlinienkontrollen bleiben müssen.
Warum sind AMD EPYC™-Prozessoren für KI-Infrastrukturen relevant?
AMD EPYC™ Prozessoren unterstützen anspruchsvolle KI-, Cloud- und Unternehmensanwendungen. Sie eignen sich für viele Inferenzprozesse und bilden die CPU-Grundlage für GPU-fähige Systeme, wodurch sie den gesamten KI-Workflow unterstützen.
Benötigt KI-fähige Infrastruktur immer GPUs?
Nein. Einige KI-Inferenz-, Analyse- und Datenverarbeitungs-Workloads können effektiv auf CPUs mit hoher Kernanzahl ausgeführt werden. Für größere Modelle, Training, Feinabstimmung oder Anwendungsfälle mit geringer Latenz kann eine dedizierte GPU-Beschleunigung erforderlich sein.
Wann sollte ein Unternehmen eine On-Premise-KI-Infrastruktur in Betracht ziehen?
Unternehmen sollten eine On-Premise-KI-Infrastruktur in Betracht ziehen, wenn Datenlokalität, Datenschutz, Latenz, Kostenvorhersagbarkeit, Prüfbarkeit oder Kontrolle wichtig werden. Diese Anforderungen gewinnen oft an Dringlichkeit, wenn KI vom Proof of Concept in die Produktion übergeht.