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Speicherinfrastruktur für Unternehmens-KI
Eine unabhängige Studie, für die mehr als 500 Unternehmen befragt wurden, die aktiv private KI einsetzen, zeigt, wo KI-Initiativen in der Produktion ins Stocken geraten – und wie führende Unternehmen die dahinterstehenden Infrastrukturprobleme angehen.
Die Produktionsrealität
Gleichzeitig berichten Unternehmen, dass Daten und Speicherinfrastruktur – und nicht Modelle oder GPUs – die größten Hindernisse für die Skalierung von KI in der Produktion darstellen.
Was die Umfrage unter 504 mittleren bis großen Unternehmen zeigt:
- Mit dem Einzug der KI in die Produktion entwickelt sich die Dateninfrastruktur zum limitierenden Faktor.
- Über 90 % geben an, dass sie Objektspeicher in KI-Anwendungen und -Pipelines sinnvoll einsetzen.
- Die Produktions-KI wird zunehmend inferenzgesteuert, wodurch die Anforderungen an Datenverwaltung, Wiederverwendung und Lebenszykluskontrolle steigen.
Nutzen Sie in Ihrem Unternehmensteam diesen Bericht für folgende Zwecke:
➤ Überprüfen Sie bereits in der Prüfung befindliche KI-Infrastrukturstrategien
➤ Verstehen Sie, wie andere Unternehmen ihre Produktions-KI-Umgebungen strukturieren
➤ Identifizieren Sie Infrastrukturrisiken, bevor KI-Workloads weiter skalieren
➤ Unterstützen Sie interne Diskussionen zu Kosten, Kontrolle, Governance und langfristiger Nachhaltigkeit
Verschaffen Sie sich einen klaren, datengestützten Überblick darüber, wie Unternehmen KI in der Produktion skalieren und wo Infrastrukturentscheidungen über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Unabhängige Studie durchgeführt von Freeform Dynamics.
Gesponsert von Scality.
Gesponsert von Scality.
