Ein neuer Ansatz für KI im Unternehmen

Die Redaktion von Hitachi Vantara setzte sich zu einem Interview mit unserem Chief Product Officer Octavian Tanase zusammen, um sich über seine Vision und Strategie für KI im Unternehmen zu informieren.

Wie wir wissen, ist KI nicht neu. Abgesehen von generativer KI, was finden Sie sonst noch, das eine solche Aufregung und Möglichkeiten über diese neue Ära der KI schafft?

Octavian Tanase: Das wertvollste Autounternehmen ist nicht Toyota oder VW, sondern Tesla. ChatGPT hat in 2 Monaten 100 Millionen Nutzer erreicht (wofür Netflix 10 Jahre gebraucht hat). Der führende Anbieter von Grafikprozessoren, NVIDIA, hat gerade eine Marktkapitalisierung von 2 Billionen Dollar überschritten.

Die KI-Innovatoren von gestern sind die Marktführer von heute und schaffen die Voraussetzungen für die Marktdominanz von morgen. Der potenzielle Wert für Unternehmen in allen Branchen ist atemberaubend und reicht von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar pro Jahr, wobei Early Adopter bereits finanzielle Vorteile erzielen. Gängige Anwendungen sind heute Chatbots, Wissensmanagement sowie Softwareentwicklung und -dokumentation. Aber das ist noch nicht alles; die Zukunft sieht Anwendungsfälle über Branchen hinweg, wie diagnostische Bildgebung, Arzneimittelforschung, Betrugserkennung, Routenoptimierung, vorausschauende Wartung, Netzwerkoptimierung und vieles mehr. Bei Hitachi Vantara Exchange diskutierten Führungskräfte aus verschiedenen Branchen heute über einige dieser Projekte.

Noch vor wenigen Jahren war der Einstieg in die KI eine entmutigende Aufgabe. Doch wie sieht es heute aus? Was würden Sie einem Unternehmen sagen, das eine KI-Praxis aufbauen möchte?

Während die Feinheiten der Technologie komplex erscheinen mögen, ist das Wesen der Entwicklung von KI-Lösungen keine einschüchternde Perspektive mehr. Im Wesentlichen dreht es sich um drei Schlüsselelemente: reichlich vorhandene und qualitativ hochwertige Daten, fortschrittliche Datenmodelle wie neuronale Netze und die erforderliche IT-Infrastruktur, um sie zu unterstützen, einschließlich GPUs, unstrukturierter Datenzugriff mit niedriger Latenz/hoher Geschwindigkeit und vieles mehr.

Während Fachwissen sicherlich entscheidend ist, insbesondere in Bereichen wie dem zeitnahen Engineering – eine zunehmend gefragte Fähigkeit auf dem Markt –, sind die grundlegenden technologischen Komponenten auf hohem Niveau relativ einfach zu verstehen. Darüber hinaus sind diese wesentlichen Komponenten nicht schwer fassbar; sie sind in der Tat leicht zugänglich. Einige, wie GenAI-Assistenten wie ChatGPT, Googles Gemini oder Microsofts CoPilot, sind kostenlos verfügbar. Auf andere können Sie problemlos über öffentliche Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud zugreifen, für die häufig nur eine Abonnementgebühr anfällt. Diese Zugänglichkeit entmystifiziert den Prozess und macht KI-Lösungen für ein breiteres Spektrum von Benutzern und Unternehmen zugänglich.

Der Einsatz von KI im großen Maßstab und für geschäftskritische Kernanwendungen erfordert jedoch ein tiefes Verantwortungsbewusstsein. Unternehmen werden zunehmend rechtlich für Fehltritte wie Halluzinationen zur Rechenschaft gezogen. Ein kürzlicher Vorfall in der Luftfahrtbranche war ein Warnschuss; die potenziellen Folgen eskalieren, wenn kritische Kundendaten oder Kerngeschäftsprozesse gefährdet werden.

Die Anforderungen von Unternehmen an KI gehen über die Funktionalität hinaus und umfassen wichtige Kriterien wie Erklärbarkeit (XAI), Beobachtbarkeit, Rückverfolgbarkeit, Datensicherheit, Skalierbarkeit der Infrastruktur und Kosteneffizienz. Soziale Verantwortung und die Praxis verantwortungsvoller KI (RAI) sind unerlässlich. Dabei geht es nicht nur um die Beseitigung von Vorurteilen, sondern auch um vernünftige Überlegungen zum Energieverbrauch. Eine augenöffnende Überlegung unterstreicht diesen letzten Punkt: Das Training eines einzigen KI-Modells kann zu einem erheblichen Ausstoß von 300 Tonnen CO2 führen. Diese Tatsache unterstreicht die Notwendigkeit ethischer, verantwortungsvoller und umweltbewusster KI-Praktiken im Streben nach Innovation.

Das ist eine ziemlich schwierige Situation für Unternehmens- und IT-Führungskräfte, die aufgefordert werden, Innovationen zu entwickeln. Wie ernst ist die Lage und wie können sie sich aus diesem Dilemma befreien?

Es ist ein offenes Geheimnis, dass 60 – 80% der KI-Projekte scheitern oder zumindest auf erhebliche Rückschläge oder Kostenüberschreitungen stoßen. Es ist keine Überraschung, dass Unternehmensführer (auf der Geschäfts- und IT-Seite) vorsichtig sind. Die Zögerlichkeit bei der Einführung von KI beruht auf einem grundlegenden Mangel an Vertrauen und einer verstärkten Wahrnehmung von Risiken, die sich über Ausfälle, eskalierende Kosten und potenzielle Reputationsschäden erstreckt. Ein paar zu vermeidende Fallstricke: Öffentliche Clouds bieten zwar hervorragende Plattformen zum Spielen und Lernen, aber nicht alle öffentlichen Clouds sind gleich, und im Allgemeinen stellen sie ihre eigenen Herausforderungen in Bezug auf Kosten und Lock-in, Echtzeitleistung (denken Sie an autonome Robotik) und die Feinheiten der Lösungszusammenstellung. Überlegungen zur Einhaltung von Vorschriften, wie z. B. die Datenresidenz für geschützte und vertrauliche Daten, erschweren ihre Einführung zusätzlich.

Auf der anderen Seite stehen traditionelle Rechenzentren vor ihren eigenen Herausforderungen. Die meisten sind für die Anforderungen des High-Performance Computing schlecht gerüstet und haben mit Fragen der Latenz, des Durchsatzes, des Stromverbrauchs und des Kühlungsbedarfs zu kämpfen, ganz zu schweigen von der Belastung durch die traditionell hohen Investitionskosten. Die richtige Balance zwischen den Vorteilen und Fallstricken von öffentlichen Clouds und Rechenzentren zu finden, ist eine differenzierte Entscheidung für Unternehmen, die sich in der komplexen Landschaft der Technologieimplementierung bewegen.

Es ist Zeit für einen Paradigmenwechsel in der Unternehmens-KI. Während die grundlegenden Elemente von Daten, Modellen und IT-Infrastruktur weiterhin von wesentlicher Bedeutung sind, ist ein überarbeiteter Ansatz erforderlich, um den einzigartigen Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden. Eine verfeinerte Datenlandschaft, die Edge-, Core- und Hybrid-Cloud-Umgebungen umfasst, ist von entscheidender Bedeutung. Modelle sollten über große Sprachmodelle (LLMs) hinausgehen und kleine oder Standard-Sprachmodelle (SLMs) für spezialisierte Echtzeitanwendungen wie Netzoptimierung, Futures-Handel oder Carrier-Routing enthalten. Die IT-Infrastruktur muss akribisch in der richtigen Größe, kostengünstig und nachhaltig sein und den kritischen Anforderungen in den Bereichen Speicher, Computing (sowohl für Schulungen als auch für Inferenz) und Vernetzung gerecht werden.

Um den Weg zur Marktführerschaft zu beschleunigen, erwarte ich, dass sich die Unternehmen davon abwenden werden, eigene KI-Plattformen von Grund auf zu entwickeln. Stattdessen werden sie sich auf die Entwicklung von Geschäftsanwendungen konzentrieren, die auf ausgereiften, vertrauenswürdigen und validierten KI-Grundlagen basieren. Ich gehe davon aus, dass KI-Lösungen von der Stange die Unternehmen zu 60% oder 70% voranbringen können, während die verbleibenden 30% durch die Nutzung von proprietärem geistigen Eigentum und Daten zu einem Wettbewerbsvorteil werden. Dieser Ansatz verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung erheblich und reduziert gleichzeitig die mit KI-Initiativen verbundenen Risiken und Kosten.

Dies könnte ein Bereich sein, in dem Hitachi Vantara gut positioniert ist, um Hilfe zu leisten. Bitte klären Sie jedoch unser Publikum, insbesondere für diejenigen, die Hitachi Vantara nicht kennen oder die Hitachi als Industrieunternehmen betrachten, warum sie auf unsere Erkenntnisse achten sollten.

Hitachi, das seit über 100 Jahren die nächste Generation inspiriert, hat sich zu einem Digital-First-Unternehmen entwickelt, das sich im Bereich der KI rasant weiterentwickelt. Allein im Geschäftsjahr 2022 haben wir 2,4 Mrd. USD für Forschung und Entwicklung bereitgestellt und 2023 einen Unternehmensfonds in Höhe von 300 Mio. USD speziell für digitale und KI-Initiativen eingerichtet. Unsere Führungsposition erstreckt sich auf Schlüsselbranchen wie Energie, Mobilität/Transport, Fertigung und Industrie sowie Finanzdienstleistungen. Durch die Nutzung von Know-how sowohl in der Betriebstechnologie (OT) als auch in der Informationstechnologie (IT) haben wir KI-Lösungen im eigenen Betrieb und in Zusammenarbeit mit Kunden erfolgreich industrialisiert. Ein bemerkenswertes Beispiel ist unser Einsatz von KI in Steuerungssystemen für die Stahlproduktion bereits im Jahr 2021, was zu greifbaren Vorteilen wie verbesserter Qualität und Ertrag führt. Hitachi Ltd. zeichnet sich durch den Aufbau stabiler Ökosysteme von Partnern aus, die Software, Hardware, Cloud-Dienste und Industrieprodukte umfassen, was unser Engagement für Innovation und gemeinsame Erfolge unterstreicht.

Hitachi Vantara hingegen wurde vor 35 Jahren als Hitachi Data Systems gegründet und ist nach wie vor ein innovatives Kraftwerk im Zentrum von Hitachi. Hitachi Vantara ist bekannt für seine legendäre, unzerstörbare Speicher- und Recheninfrastruktur und war der erste Anbieter überhaupt, der eine 100%ige Datenverfügbarkeitsgarantie gab. Und wir verschieben weiterhin die Grenzen.

Um nur ein Beispiel zu nennen: Hitachi Content Software for File, HCSF unterstützt hochauflösende Videoinhalte der Sphere in Las Vegas, einer ersten ihrer Art, die einen Durchsatz von über 400 Gigabyte pro Sekunde bei einer Latenz von weniger als 5 Millisekunden verarbeitet.  Diese Art von Leistung ist auch für die anspruchsvollsten industriellen KI-Anwendungen erforderlich. Zu den weiteren Superlativen gehört die Energieeffizienz, da sie der einzige Speicheranbieter ist, der vom Carbon Footprint for Products zertifiziert wurde. Unsere jüngste Virtual Storage Platform One kündigte eine einzige Steuerungs- und Datenebene über Hybrid-Clouds hinweg an. Und die Hybrid-Cloud-Lösungen von Hitachi Vantara sind als kostengünstige, verbrauchsbasierte Pay-as-you-go-Lösungen über EverFlex verfügbar. 

Sprechen wir damit über Ihre neueste Ankündigung, das Hitachi iQ-Portfolio. Ich habe gehört, dass es eine Zusammenarbeit mit NVIDIA beinhaltet. Worum geht es?

Wir freuen uns sehr, Hitachi iQ vorzustellen. Es handelt sich um eine branchenoptimierte Lösungssuite für KI-Workloads. Aufbauend auf unserer Expertise in OT und IT, Engineering-Fähigkeiten und Partner-Ökosystemen verfolgen wir einen pragmatischen, lösungsorientierten Ansatz für Unternehmens KI. Hitachi iQ geht über die grundlegende Integration und das Testen hinaus, indem es branchenspezifische Funktionen auf den KI-Lösungsstapel aufbaut und so die Relevanz für das Geschäft eines Unternehmens erhöht. Hitachi iQ mit NVIDIAs DGX und HGX wird für Branchen wie Fertigung, Transport, Energie und Finanzdienstleistungen optimiert sein.

Zusätzlich zur DGX BasePOD-Zertifizierung wird Hitachi iQ mit einem High-End-HGX-Angebot – powered by NVIDIA H100 – und einer Ergänzung von Midrange-PCI-E-basierten Angeboten, bestehend aus H100- und L40S-NVIDIA-GPUs, auf den Markt kommen. Wir werden auch NVIDIAs KI-Tools und Framework für Unternehmen, NVIDIA AI Enterprise, zur Verfügung stellen. Darüber hinaus wird Hitachi Vantara unter Verwendung der Hitachi Content Software for File (HCSF) Speichertechnologie einen beschleunigten Speicherknoten freigeben, der eine schnelle Speicherlösung für die komplexesten KI-Workloads bietet.

Es geht jedoch nicht nur um die Bereitstellung von Technologie. Bereits im vergangenen Jahr kündigte Hitachi die Schaffung eines Center for Excellence (COE) für generative KI an, das Kunden auf ihren beschleunigten Reisen unterstützt und gleichzeitig zur Kontrolle von Risiken beiträgt. So können Kunden ihren Weg zu den KI-Führungskräften von heute und den Marktführern von morgen beschleunigen.

Und damit nicht genug. Die zukünftige Strategie für unser iQ-Portfolio basiert auf den drei Säulen „Universal Data Access & Intelligence“ (über Hybrid Cloud) mit einer einzigen semantischen Ebene, verpackten Branchenlösungen (mit SLMs), Co-Piloten, die mit Partnerschaften im Industriesektor aufgebaut wurden, um Schlüsselfunktionen und -prozesse in der Lieferung und im Betrieb zu automatisieren, und erstklassigen IT-Infrastrukturlösungen von Hitachi Vantara und Industrietitanen wie NVIDIA.

Zu guter Letzt sind wir heute auf der GTC-Konferenz von NVIDIA hier. Bitte erläutern Sie unsere Partnerschaft mit NVIDIA und was sie besonders macht.

Die jüngste Ankündigung unserer strategischen Zusammenarbeit mit NVIDIA ist ein wichtiger Meilenstein bei der Beschleunigung der digitalen Transformation durch (generative) KI. Diese Partnerschaft bedeutet ein Engagement für die Entwicklung eines maßgeschneiderten Lösungsportfolios, das speziell auf die Marktanforderungen zugeschnitten ist. Unser Fokus liegt auf der Schaffung branchenspezifischer KI-Funktionen, die schnelle und umsetzbare Erkenntnisse aus Daten ermöglichen und letztendlich die digitale Transformation sowohl im Industrie- als auch im Unternehmenssektor beschleunigen.

Diese Zusammenarbeit baut auf unserem bestehenden Status als bevorzugter Partner von NVIDIA auf. Aber was zeichnet Hitachi Vantara aus und macht uns zu einer überzeugenden Wahl für Kunden, die sich auf ihre KI-Reisen begeben? Neben der Bereitstellung erstklassiger Infrastrukturlösungen, einschließlich solcher, die für den Zugriff auf unstrukturierte Daten mit niedriger Latenz/hoher Geschwindigkeit entwickelt wurden, liegt unsere Stärke in der Fachexpertise. Wir bieten eine globale Reichweite an Dienstleistungen und Support und bieten einen robusten Rahmen für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Darüber hinaus verbessert unser umfangreiches Partner-Ökosystem unsere Fähigkeit, unseren Kunden umfassende und wirkungsvolle Lösungen zu liefern.

Octavian, wir danken Ihnen für das Gespräch.

Octavian Tanase ist Chief Product Officer bei Hitachi Vantara.

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