Weg von der Kapazität als alleinigem Ziel, hin zu Effizienz und Zuverlässigkeit Vollgas bei der KI, aber die Infrastruktur schlappt hinterher

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Die Einführung Künstlicher Intelligenz (KI) schreitet schneller voran, als die Infrastruktur mithalten kann. Das geht aus der Studie „Beyond the Bottleneck: AI Cluster Networking Report 2025“ hervor, die Keysight Technologies kürzlich in Zusammenarbeit mit Heavy Reading die veröffentlicht hat.

Die globale Studie unterstreicht die dringende Notwendigkeit für Telekommunikations- und Cloud-Anbieter, von Expansion auf Optimierung umzusteigen, um KI-Workloads zu unterstützen. Betreiber setzen laut Studie tatsächlich auf Strategien zur Leistungsoptimierung, wie beispielsweise die Emulation realer KI-Workloads, um nicht nur die Leistung zu validieren, sondern auch die Effizienz zu steigern und die Einrichtung von KI-Clustern der nächsten Generation zu beschleunigen.

• Doch das bedeutet nicht für alle zwangsläufig: höhere Investitionen. Vielmehr geben 62 Prozent der Befragten an, dass sie ohne neue Investitionen mehr aus ihrer Infrastruktur herausholen wollen.

• Zugleich planen 89 Prozent, ihre Investitionen in KI-Infrastrukturen im kommenden Jahr auszuweiten (oder beizubehalten).

• Zu den wichtigsten Treibern dieses Wachstums zählen mit 51 Prozent Cloud-Integration, zu 49 Prozent schnellere GPUs und Upgrades für Hochgeschwindigkeitsnetzwerke kommen auf 45 Prozent.

Zu den weiteren Ergebnissen der Studie zählen:

• Neben der Optimierung wird die Emulation unverzichtbar: Immerhin geben 95 Prozent der Befragten gaben an, dass die Emulation realer Workloads von entscheidender Bedeutung ist. Doch laut Studie fehlen vielen die Tools, um KI-Umgebungen in Produktionsgröße effektiv zu simulieren.

• Steigender Druck stößt auf Restriktionen: Über 50 Prozent der Betreiber geben an, dass Budgetbeschränkungen zu 59 Prozent, infrastrukturelle Einschränkungen zu 55 Prozent und Fachkräftemangel zu 51 Prozent die größten Hindernisse für die Skalierung von KI sind.

• Doch die Einführung von Technologien für Hochgeschwindigkeit gewinnt an Dynamik: 34 prüfen prüfen 800G, 22 Prozent testen 1,6T und 58 Prozent evaluieren Ultra Ethernet als Option.

Verschnaufen ist verschoben

1,6T und mehr - die Rechenzentren im KI-Zeitalter

• Netzwerkengpässe sind die nächste Herausforderung: Da 55 Prozent der Betreiber 400G-Verbindungen einsetzen und das Interesse an 1,6T wächst, wird die Netzwerkkapazität zu einem entscheidenden Faktor für die Skalierbarkeit von KI.

Wertewandel

Die Studie, die von Heavy Reading von März bis April 2025 unter Fachleuten von Telekommunikations- und Cloud-Service-Providern aus Nord- und Südamerika, dem asiatisch-pazifischen Raum und Europa geführt wurde, verdeutlicht: Bei der Weiterentwicklung der Infrastruktur geht es nicht mehr nur um Kapazität, sondern um Effizienz, Leistung und Zuverlässigkeit. Da KI-Modelle immer komplexer werden, sind Tools wie die Emulation realer KI-Workloads entscheidend, um das Potenzial der Infrastruktur zu maximieren und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten.

Ram Periakaruppan, Vice President und General Manager, Network Applications & Security Group bei Keysight, spricht davon, dass KI-Rechenzentren einen Wendepunkt erreichen, an dem Leistung und Skalierbarkeit allein nicht mehr ausreichen. Er sagt: „Betreiber benötigen tiefere Einblicke, strengere Validierungen und intelligentere Infrastrukturentscheidungen.“

Die Studie bestätige, was Keysight-Mitarbeiter in der Praxis beobachteten: „Der Erfolg im Zeitalter der KI hängt von der Optimierung jeder einzelnen Schicht des Netzwerks ab.“

Das Ultra Ethernet

Nach Studienergebnisse setzt sich das Ultra Ethernet (siehe:Abbildung 3) zunehmend als zweckmäßiger Verbindungsstandard für KI und HPC durch. Anders als herkömmliches Ethernet definiert dieses den Protokollstapel neu, um die Präzision, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu bieten, die KI erfordert. Es bietet:

• Umfassendes Design für KI und HPC - Ultra Ethernet ist eine vertikal integrierte Architektur, optimiert von der physikalischen Schicht bis zur Transportschicht für Parallelität, Synchronisation und deterministische Leistung.

• Niedrige Latenz, zuverlässige Leistung für KI - Mit ultraniedriger Latenzzeit und null Paketverlusten gewährleistet Ultra Ethernet Echtzeit, vorhersehbare Datenbereitstellung in großem Umfang durch fortschrittliches Scheduling und Traffic Shaping.

• Branchenweiten Einfluss und Reichweite - Ultra Ethernet wird bereits von 58 Prozent der Betreiber evaluiert und ist damit ein starker Anwärter für die nächste Generation von AI-Rechenzentren.

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