KI geht von der Theorie in die Praxis über, Zero Trust wird Wirklichkeit und weitere Prognosen für 2024 vom CTO von Dell

Zweifellos war 2023 das Jahr der KI.

Und keine Überraschung: „Nächstes Jahr wird, genau wie dieses Jahr, alles im Zeichen der KI stehen“, sagte John Roese, globaler CTO von Dell, in einer Jahresendprognose gegenüber VentureBeat.

Während die KI-Geschichte bisher experimentell, inspirierend und „weitgehend nur Ideen“ war, ist die Geschwindigkeit ihrer Entwicklung siebenmal so hoch wie die der traditionellen Technologie. Sehr schnell werden Unternehmen von der Theorie in die Praxis übergehen und alles in der Technologie wird sich auf die „aggressiv beschleunigte Einführung“ von KI konzentrieren.

„Nächstes Jahr ist das zweite Jahr der KI-Ära“, sagte Roese. „Die erste Welle praktischer, produktionsinterner KI-Systeme wird in Unternehmen Einzug halten.“

Den „Heavy Lift“ der KI identifizieren

Wenn Unternehmen im Jahr 2024 beginnen, KI in die Produktion zu integrieren, müssen sie eine Top-Down-Strategie umsetzen, sagt Roese.

„Sie müssen entscheiden, welche Bereiche Ihr wirklicher Kern sind“, riet er. „Was Sie ausmacht, Sie – das ist der Ort, an dem Sie die Schwerkraft der KI anwenden möchten.“

Dell habe beispielsweise rund 380 KI-bezogene Ideen in der Pipeline, stellte er fest. Aber selbst als großes Unternehmen kann das Unternehmen wahrscheinlich nur eine Handvoll davon bewältigen. Wie er es ausdrückte, könnten Unternehmen sich beeilen, die ersten vier Projekte auf ihrer Liste umzusetzen – und damit letztendlich den Preis für das fünfte übertreffen, das das wirklich transformative Projekt hätte sein können.

„Man muss lernen, Prioritäten zu setzen“, sagte Roese. „Sie haben vielleicht mehrere gute Ideen, aber welche sind für Ihr Unternehmen am wichtigsten?“

Umstellung auf Inferenz, Betriebskosten

Bei der Umstellung auf Inferenzierung im Jahr 2024 müssen Unternehmen herausfinden, wie sie ihre Infrastruktur am besten gestalten und platzieren können, betonte Roese.

„Die Leute müssen anfangen, über die tatsächliche Topologie nachzudenken“, sagte er. „Die Welt der Technologie ist verteilt, KI wird wahrscheinlich verteilt sein.“

Sicherheit ist ebenso wichtig, da böswillige Akteure beginnen werden, Schlussfolgerungen direkt ins Visier zu nehmen. Unternehmen müssen sich fragen: „Welche Sicherheitshülle steckt dahinter?“

Darüber hinaus werde sich die wirtschaftliche Diskussion rund um KI im Jahr 2024 von den Schulungskosten auf die Betriebskosten verlagern, sagte Roese.

Obwohl die Kosten für die Feinabstimmung eines Modells hoch sein können und die Anforderungen an die Infrastruktur erheblich sind, sei dies nur ein kleiner Teil der KI-Investitionen, betonte er. Die Schulungskosten sind an die einmalige Modellgröße und die Datensatznutzung gebunden, während der Preis für die Inferenz auf der Nutzung, dem Datentyp, der Benutzerbasisgröße sowie der laufenden Wartung und Feinabstimmung basiert.

„Das Metathema ist: KI wird viel realer, und das hat Konsequenzen“, sagte Roese.

Die Lieferkette der Gen-KI wird sich verbessern

Es besteht kein Zweifel daran, dass KI-Systeme der Generation „riesengroß“ sind und dass wir „mehr Werkzeuge, mehr Technologie und ein größeres Ökosystem“ brauchen, um KI zum Einsatz zu bringen, sagte Roese.

Obwohl es viele Diskussionen und Bedenken hinsichtlich der Verfügbarkeit und Beschaffung gab, prognostiziert er, dass 2024 eine „Fülle“ an Tools und Modellen bringen wird.

„Unser Ökosystem aus KI-Tools und -Diensten erweitert, diversifiziert und skaliert“, sagte er.

Die Tools zum Aufbau von Systemen werden immer besser, und er erwartet eine Diversifizierung der KI-Frameworks – wie das neue UXL-Projekt der Linux Foundation – und eine erhöhte Verfügbarkeit sowohl geschlossener als auch Open-Source-Modelle und -Tools.

Entwickler werden außerdem in der Lage sein, problemlos Schnittstellen zu „mehreren Arten beschleunigter Berechnungen und integrierter Frameworks“ wie PyTorch auf der Clientseite und ONYX auf der Infrastrukturseite zu verwenden und zu erstellen.

„Nächstes Jahr werden wir auf jeder Ebene mehr Optionen haben“, sagte Roese.

Zero Trust wird endlich real

Die Cybersicherheit ist gebrochen – Verstöße nehmen immer mehr zu, auch wenn Unternehmen die neuesten Sicherheitsmethoden und -tools einsetzen.

Der wirkliche Weg nach vorne führt über eine andere Architektur, sagte Roese: Null Vertrauen.

„Alles ist authentifiziert und autorisiert“, sagte er. „Alles ist in Echtzeit eng gekoppelt.“

Dennoch ist Zero Trust bisher weitgehend ein Schlagwort, da es schwierig in die Praxis umzusetzen ist.

„Der Grund dafür, dass es nicht gelungen ist, ist, dass es eigentlich ziemlich schwierig ist“, sagte Roese. „Es ist fast unmöglich, ein bestehendes Brownfield-Unternehmen in eine Zero-Trust-Umgebung umzuwandeln. Sie müssten jede Sicherheitsentscheidung, die Sie jemals getroffen haben, rückgängig machen.“

Aber jetzt, da KI im Wesentlichen brandneu ist, kann Zero Trust von Grund auf in echten Greenfield-Umgebungen eingebaut werden.

Roese verwies auf Dells in Arbeit befindliches Zero-Trust-Tool Project Fort Zero, das voraussichtlich vom US-Verteidigungsministerium validiert und im Jahr 2024 auf den Markt gebracht wird.

„Wir sind derzeit wirklich dabei, den Cyberkrieg zu verlieren“, sagte Roese. „Wir müssen aus der Cyber-Lücke herauskommen, in der wir stecken. Die Antwort liegt direkt vor uns. Es ist null Vertrauen.“

Es entsteht die „gemeinsame Kante“.

Um den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, sollten Unternehmen so nah wie möglich an der Quelle sein.

Künftig „werden wir mehr Daten in der realen Welt verarbeiten als in Rechenzentren“, sagte Roese.

Dies wird zu dem führen, was Dell als „moderne Edge“-Multi-Cloud-Plattformen bezeichnet.

Wie er erklärte, liefern die standardmäßigen „Cloud-Erweiterungs“-Punkt-Tools einen Vorsprung für bestimmte Arbeitslasten. Das bedeutet, dass es mit der zunehmenden Nutzung von Clouds und Cloud-Diensten durch Unternehmen zu einer Überbevölkerung der Edge-Systeme kommt – das heißt, es gibt eines für jede Cloud, jeden Workload und jedes System.

Unternehmen haben möglicherweise Hunderte von Workloads am Rande, und wenn sie alle ihre eigene Architektur benötigen würden, wäre dies „unhaltbar“ und „unerträglich komplex“, behauptet Roese.

Um dieses Problem anzugehen, hat Dell kürzlich NativeEdge eingeführt, eine gemeinsame Edge-Plattform, die softwaredefinierte Edge-Workloads von jedem IT-, Cloud- oder IoT-System unterstützt. Roese geht davon aus, dass sich dieser Ansatz im Jahr 2024 stärker durchsetzen wird, da Unternehmen den Nachteil von „Mono-Edges“ erkennen.

Wie er es ausdrückte: „Mittlerweile haben fast alle Edge-Service-Anbieter entschieden, dass sie keine Hardware bauen wollen, sondern Edge-Services als Container-Code bereitstellen wollen.“

Blickt man weiter in die Zukunft: Quanten werden die KI antreiben

Groß angelegte KI stellt das dar, was Roese ein „massives Parallelproblem“ nennt.

„Transformatoren, Diffusionsmodelle und andere neue Techniken unter Gen-KI sind äußerst ressourcenintensive probabilistische Funktionen“, sagte er.

Während dies wahrscheinlich erst in ein paar Jahren realisiert wird – Wissenschaftler müssen über den aktuellen 1.000-Qubit-Bereich hinausgehen, um ein tragfähiges, kommerzielles System zu ermöglichen – „ist die Arbeitslast, die Quanten freisetzen werden, KI“, sagte Roese.

Die KI der Zukunft, sagte er, werde über eine vielfältige hybride Computerarchitektur, einschließlich Quanten, verteilt sein.

„Mathematisch gesehen werden die Probleme der Gen-KI durch Quantencomputer wirklich gut gelöst“, sagte er. Quantum ist „außergewöhnlich gut“ bei hochskalierten Optimierungsproblemen, bei denen das Ziel darin besteht, die besten Antworten auf Fragen innerhalb einer „nahezu unendlichen Menge an Optionen“ zu finden.

„Quantencomputer sind im Grunde Wahrscheinlichkeitscomputer, sie sind wirklich gut in Sachen mit einer Milliarde Permutationen“, sagte Roese.

Quanten werden schon seit einiger Zeit angepriesen, aber Roese versichert, dass bald der Tag kommen wird, an dem ausreichend ausgereifte Quantensysteme verfügbar sein werden.

„Das wird einen verstärkenden Effekt darauf haben, wo immer wir uns mit KI befinden“, sagte er. „Es wird eine größere Störung sein als ChatGPT.“