Navigation durch den LLM-Dschungel KI-Modell-Hosting ermöglicht Kostenkontrolle und Souveränität

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KI-Hosting-Modelle können EU-Unternehmen helfen: Für deutsche, europäische Unternehmen wird es akut dringlicher, ihre KI-Strategie souverän aufzustellen und AI-Themen rasch zu adaptieren.

Die USA verstärken ihre Dominanz im KI-Sektor massiv. Das kürzlich angekündigte Projekt „Stargate“ mit einem geplanten Investitionsvolumen von 500 Milliarden Dollar erhöht den Druck auf die europäische Wirtschaft. Der jetzt schon weite technologische Vorsprung der USA droht damit uneinholbar zu werden.

Doch so oder so: LLMs sind für deutsche Unternehmen von großem Nutzen. Immerhin prognostiziert IW Consult allein für das verarbeitende Gewerbe in Deutschland eine Wertschöpfung von 330 Milliarden Euro in den nächsten zehn Jahren durch die zugrundeliegende KI-Technologie.

Doch neben der Qual der Wahl des richtigen Large Language Model stehen vor allem kleine und mittlere Unternehmen vor der Herausforderung, dass das Hosting der LLMs viele Ressourcen benötigen. So nutzen sie viel mehr Rechenleistung in Form von GPUs, was auch mit einem erheblichen finanziellen Aufwand verbunden ist. Zudem wird der LLM-Markt derzeit von US-amerikanischen Unternehmen wie OpenAI dominiert, was eine hohe Rechtsunsicherheit, zum Beispiel im Bereich Datenschutz und Compliance, mit sich bringt.

Souverän gemanagte Open-Source-Modelle können Licht in den LLM-Dschungel bringen und Unternehmen bei rechtlichen Fragen rund um KI entlasten. Darüber hinaus ist es für Unternehmen sehr kostspielig, KI-Modelle selbst bereitzustellen und zu verwalten.

Die passenden LLMs für die richtigen Use-Cases

Ein Hoster für KI-Modelle kann hier Abhilfe schaffen, indem er vortrainierte Modelle in der Cloud bereitstellt, sodass diese ohne zusätzlichen Administrationsaufwand zugänglich sind. Solche Hoster setzen besonders teure und hoch spezialisierte GPU-Server ein, um den Anforderungen der KI-Modelle gerecht zu werden. Da der Hoster die Modelle sehr gut kennt, hilft er dabei die passenden LLMs für die jeweiligen Use-Cases zu finden.

Für diejenigen, die mehr Interesse an der Auswahl an KI-Modellen beziehungsweise zur Erstellung haben, gibt es die Folge #40 der„Datacenter Diaries“ „Red-Hat-Evangelist Jan Wildeboer über die Adaption von KI, generativer KI hierzulande - im Gespräch mit Ariane Rüdiger“.

Die Podcast-Folge #40 von DataCenter Diaries findet sich auf Spotify, Apple Podcasts, Deezer und Amazon Musik.

Welches KI-Modell letztendlich verwendet wird, hängt von der Art der Anwendung ab. Jedes Modell hat seine eigenen Vorteile und eignet sich daher für unterschiedliche Anwendungsfälle.

• So sind beispielsweise die „Llama“-Modelle von Meta besonders leistungsfähige Sprachmodelle. Sie bieten eine hervorragende Performance bei gleichzeitig effizienter Ressourcennutzung.

• Die Modelle des französischen Anbieters Mistral zeichnen sich auch durch ihre hohe Performance und Vielseitigkeit aus, wodurch sie sich ideal für Echtzeitanwendungen wie Kunden-Support eignen, weil sie sehr schnelle Antwortzeiten liefern können.

• „Stable Diffusion“ ist ein Text-zu-Bild-Modell. Es ist besonders nützlich für kreative Anwendungen, etwa um Marketingmaterial zu erstellen, wodurch Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit schneller steigern können.

LLM-Anwendungsszenarien

Marketingmaterialien zu erstellen, ist aber bei weitem nicht die einzige Möglichkeit, wie KI im Unternehmen helfen kann. Dazu gehören Übersetzungen für den eigenen Onlineshop, aber auch KI-gesteuerte Chatbots. Letztere können mit Hilfe von KI flexibler und schneller antworten und der Service wird entsprechend besser. Zudem ist das Unternehmen in Zeiten des Fachkräftemangels nicht mehr auf so viele Mitarbeitende angewiesen. So spart KI-Modell-Hosting viel Zeit und Geld.

Auch im öffentlichen Sektor gibt es praktische Anwendungsmöglichkeiten. Zum Beispiel erreichen eine mittelgroße deutsche Stadt täglich mehrere Hundert Anfragen von Bürgerinnen und Bürgern zu verschiedensten Themen. Diese Anfragen zu bearbeiten, erfordert personelle Ressourcen und führt häufig zu langen Wartezeiten.

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Ein KI-gestützter Chatbot kann hier Abhilfe schaffen. Dieser kann innerhalb von Sekunden relevante Informationen aus den Protokollen der Stadtratssitzungen der letzten Jahre durchsuchen und passende Antworten direkt bereitstellen.

Letztlich muss in jedem Fall die Datenbasis stimmen. Nur wenn Unternehmen oder Kommunen die Daten gut aufbereiten, kann das KI-Modell die passenden Antworten liefern. Zur Vorbereitung ist es daher unerlässlich, eine passende Big-Data-Plattform aufzusetzen.

Kosteneffizienz durch ausgelagerte Rechenzentren

Es gibt noch viele weitere Use-Cases für Organisationen. Durch das Hosting von KI-Modellen können diese auch wesentlich kostengünstiger umgesetzt werden, als wenn sie die Infrastruktur- und Investitionskosten für Hardware und deren Wartung selbst finanzieren müssen. Sie lagern die Ressourcen in die Rechenzentren der Hoster aus, die über eigene Rechenzentrumskapazitäten verfügen, und zahlen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen.

Gleichzeitig bieten externe Rechenzentren flexible Skalierungsmöglichkeiten, so dass Unternehmen ihre Rechenzentren nach Bedarf anpassen können. Dies ist insbesondere für KI-Anwendungen wichtig, die häufig schwankende Rechenkapazitäten benötigen. Letztlich können sich Organisationen so besser auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren.

Die Wahl des KI-Hoster

Bei der Wahl des KI-Modell-Hosting-Anbieters sollten Organisationen auch darauf achten, dass die Rechenzentren des Hosting-Anbieters klimaneutral betrieben werden. Eine wichtige Komponente ist dabei Energie-effiziente Hardware mit geringer Abwärme. Organisationen können solche Hoster beispielsweise an der ISO 50001-Zertifizierung erkennen. Ein Beispiel hierfür ist Ionos. Unsere Rechenzentren sind klimaneutral, Energie-effizient und entsprechend zertifiziert.

Ein weiteres wichtiges Kriterium für Organisationen bei der Wahl eines Hosting-Anbieters sollte die Auswahl verschiedener Open-Source-Modelle sein. So kann gezielt das für die eigenen Anforderungen passende Modell ausgewählt werden. Dies verringert die Abhängigkeit von großen Unternehmen und die Vertraulichkeit der eigenen Daten bleibt gewahrt.

PAC-Studie

Skalierung von KI in Europa

Es ist zudem wichtig, einen Dienstleister zu wählen, der Datensouveränität garantiert. Die Kontrolle über kritische KI-Systeme zu behalten und zu verhindern, dass verarbeitete Daten in die falschen Hände geraten, ist essenziell – sowohl zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen als auch um die strengen europäischen Datenschutzvorschriften einzuhalten.

Der Dienstleister sollte daher KI-Modelle und Kundendaten ausschließlich in Europa hosten. So behalten Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Ein- und Ausgabedaten, insbesondere wenn sensible Informationen verarbeitet werden. Zudem sollte sichergestellt sein, dass Unternehmensdaten nicht für weitere Trainingszwecke verwendet werden.

Ein weiterer Aspekt ist die Sicherheit der Infrastruktur des Hosters. Unternehmen sollten Anbieter wählen, die ein umfassendes Sicherheits-Framework implementieren und entsprechend zertifiziert sind. Dies spart den Anwendern Zeit, da sie sich nicht um regelmäßige Sicherheitsupdates und automatisierte Backup-Lösungen kümmern müssen. Durch kontinuierliche Überwachung können Sicherheitsvorfälle frühzeitig erkannt und behoben werden.

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