Im KI-Kontext bezeichnet InfrastrukturIm technischen Kontext die grundlegende IT-Ausstattung eines Unternehmens wie Server, Software und Netzwerke. Kleine Unternehmen haben oft nicht die nötige Infrastruktur, um KI-Lösungen die technische Grundausstattung, die notwendig ist, um KI-Systeme zu entwickeln, zu trainieren und zu betreiben: RechenzentrenSpezialisierte Gebäude oder Anlagen, die große Mengen an Computern und Servern beherbergen. Sie verarbeiten, speichern und verteilen Daten und sind das Rückgrat der, Server, GPUs (Grafikprozessoren), Speichersysteme und Netzwerkkapazitäten.
Das Training von großen Sprachmodellen erfordert enorme Rechenleistung. OpenAI’s GPT-4 benötigte zum Training Tausende von GPUs, verbrauchte Millionen Kilowattstunden Strom und kostete Hunderte Millionen Euro. Auch kleine Unternehmen brauchen Cloud-Infrastruktur (AWS, Google Cloud, Azure), um KI-Modelle zu nutzen oder zu trainieren. Die Infrastruktur ist oft der größte Kostenfaktor.
Für Berufstätige und Unternehmer ist dies entscheidend: Wer KI einsetzen möchte, braucht nicht nur gute Ideen, sondern auch Zugang zu Infrastruktur. Das schafft eine neue Form von Ungleichheit: Große Tech-Konzerne mit eigenen Rechenzentren haben Wettbewerbsvorteil. Startups und kleinere Firmen müssen Cloud-Services nutzen und sind von deren Verfügbarkeit und Kosten abhängig – ein wichtiger Faktor für strategische Planung.
