KI ist mit großen Erwartungen gestartet und sie hält, was sie verspricht. Sie erkennt Muster in riesigen Datenmengen, beschleunigt Entscheidungen und gestaltet selbst menschliche Interaktionen persönlicher. In Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Finanzwirtschaft, der Fertigungsindustrie oder im öffentlichen Sektor verändert sie bereits heute ganze Wertschöpfungsketten. Die Aufbruchsstimmung ist überall spürbar und kaum ein Unternehmen möchte außen vor bleiben.
Doch der Wunsch, Teil der KI-Revolution zu sein, ist nicht gleichbedeutend mit echter KI-Readiness.
Natürlich lassen sich auch KI-Dienste nutzen, die nicht im eigenen Einflussbereich liegen: öffentliche Modelle, geteilte Plattformen oder standardisierte Endpunkte. Für viele Anwendungsfälle ist das ein gangbarer Weg. Sobald Daten jedoch sensibel, reguliert, proprietär oder strategisch relevant werden, reichen diese Ansätze nicht aus.
Der entscheidende Schritt gelingt, wenn KI dort eingesetzt wird, wo auch die eigenen Daten liegen: innerhalb der eigenen Umgebung, unter klarer Governance, auf einer Infrastruktur, die gezielt auf die eigenen Anforderungen zugeschnitten ist und mit voller Kontrolle über Daten und Zugriffe. Private AI ist der Schlüssel dazu, funktioniert aber nicht einfach per „Plug-and-Play“. Gefragt sind eine saubere Planung und ein grundlegendes Umdenken in der Architektur des gesamten Technologie-Stacks von Rechenleistung (Compute) über Speicher (Storage) und Netzwerk bis hin zur Sicherheit.
Vier große Missverständnisse rund um Private AI
Bei privater KI ist es selten die Technologie selbst, die ein Scheitern verursacht. Was Projekte ausbremst, sind falsche Erwartungen: die Vorstellung, man müsse nur ein paar GPUs integrieren, die eigenen Daten an ein Modell anbinden und schon läuft alles von allein. So einfach ist es nicht.
Private AI stellt deutlich höhere Anforderungen. Und genau hier liegen die Denkfehler, die Initiativen immer wieder ausbremsen, noch bevor sie ihr eigentliches Potenzial entfalten können.
Missverständnis 1: „Bei private AI geht es vor allem um Rechenleistung.“
Die wohl hartnäckigste Annahme ist, dass private KI mit Rechenleistung, meist in Form von GPUs, beginnt und dort auch endet. Häufig wird dabei nur so viel Kapazität eingeplant, wie das Budget gerade erlaubt. Das ist nachvollziehbar: GPUs sind der zentrale Beschleuniger moderner KI-Modelle. Doch Rechenleistung ist nur ein Baustein im Gesamtgefüge. Fehlt die richtige Abstimmung zwischen Prozessoren, Speicherarchitektur und unterstützender Infrastruktur, bleiben selbst leistungsfähigste KI-Beschleuniger weit hinter ihrem Potenzial zurück. Private AI bedeutet daher nicht, möglichst viel Hardware zu bündeln. Entscheidend ist vielmehr eine ausgewogene, heterogene Umgebung, in der Rechenleistung, Speicher und Workloads sauber aufeinander abgestimmt sind.
Missverständnis 2: „Speicher ist nur Ablage und nicht Teil der KI-Leistung.“
Speicher ist traditionell der Ort, an dem Daten abgelegt werden. Für KI gilt dieses Verständnis nicht mehr. KI-Modelle sind extrem datenintensiv. Können die zugrunde liegenden Speichersysteme Daten nicht schnell und gleichmäßig bereitstellen, entstehen Engpässe und teure GPUs stehen ungenutzt still. Deshalb sind leistungsfähige Speichertechnologien wie NVMe-basierte Systeme sowie durchdacht aufgebaute, skalierbare Data Lakes unverzichtbar. In KI-Architekturen ist Speicher kein passiver Hintergrundfaktor, sondern ein aktiver Bestandteil der Gesamtleistung. Fehlen eine passende Architektur und eine saubere Tiering-Strategie, geraten selbst hervorragend trainierte Modelle schnell an ihre Grenzen.
Missverständnis 3: „Das bestehende Netzwerk reicht aus.“
Netzwerke werden oft als gegeben akzeptiert. Wenn sie den täglichen Betrieb zuverlässig unterstützen, liegt die Annahme nahe, dass sie auch für KI ausreichen. Doch KI-Workloads folgen anderen Regeln. Sie bewegen kontinuierlich große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit. Schon minimale Latenzen können zu spürbaren Engpässen führen. Damit private KI ihr Potenzial entfalten kann, braucht sie extrem niedrige Latenz und einen hohen Datendurchsatz, der GPUs und Datenpipelines in Echtzeit versorgt. Das erfordert meist ein Umdenken in der Netzarchitektur, etwa durch modernes Hochleistungs-Ethernet oder spezialisierte Technologien wie InfiniBand. Bevor KI produktiv eingesetzt wird, ist daher eine fundierte Netzwerkanalyse unerlässlich. Nur so lassen sich Schwachstellen erkennen, die GPUs ausbremsen und Inferenzprozesse verlangsamen.
Missverständnis 4: „Privat heißt automatisch sicher.“
Viele gehen davon aus, dass KI automatisch sicher ist, sobald sie im eigenen Unternehmen betrieben wird. Doch die Annahme, Daten seien per se geschützt, nur weil sie die eigenen Systemgrenzen nicht verlassen, ist falsch. Private AI ist nicht automatisch sicher, nur weil sie auf der eigenen Infrastruktur läuft. Im Gegenteil: Neue Muster der Datenverarbeitung und zusätzliche Zugriffspunkte schaffen auch neue Angriffsflächen für Risiken, für die klassische Sicherheitsmechanismen oft nicht ausgelegt sind.
KI-Modelle sind auf einen kontinuierlichen Zufluss hochwertiger Daten angewiesen. Ohne klare Sicherheitsleitplanken entsteht dadurch ein erhöhtes Risiko unerwünschter Datenexposition. Zero Trust ist daher keine Wunschvorstellung, sondern die notwendige Basis: Jeder User, jedes Gerät und jeder Workload müssen fortlaufend authentifiziert und autorisiert werden. Verschlüsselung ist dabei durchgängig erforderlich, sowohl im Ruhezustand, bei der Übertragung und zunehmend auch während der Verarbeitung.
Zugriffsrechte müssen granular definiert sein und strikt kontrolliert werden. Auch Sicherheitsfunktionen, die direkt in Hardware integriert sind, spielen hier eine wichtige Rolle. Denn Sicherheitsvorfälle können an Stellen entstehen, die auf den ersten Blick unkritisch wirken, bis hinunter auf die Ebene einzelner Chips.
- LESEN SIE AUCH → Proaktives Risikomanagement: So sichern Sie Ihre KI-Reise
NTT DATA: Private AI richtig umsetzen
Bei NTT DATA wissen wir, warum diese Missverständnisse entstehen. Sie sind weder das Ergebnis falscher Entscheidungen noch mangelnder Expertise. Vielmehr beruhen sie auf nachvollziehbaren Fehlannahmen, zumindest dann, wenn man private KI mit den Denkmustern klassischer KI-Ansätze betrachtet. Doch Private AI folgt anderen Regeln und stellt etablierte Annahmen grundlegend infrage.
Genau hier setzt das Consulting von NTT DATA an. Es unterstützt Unternehmen dabei, die Komplexität einer leistungsfähigen, sicheren und zukunftsfähigen KI-Infrastruktur zu durchdringen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Blick richtet sich dabei auf den gesamten Technologie-Stack: von der Rechenleistung, die KI-Modelle antreibt, über die Speicherarchitektur, die sie zuverlässig mit Daten versorgt, bis hin zu Netzwerken für hohe Performance und Sicherheitskonzepten, die Resilienz und regulatorische Anforderungen gewährleisten.
Private AI entfaltet ihre Wirkung nur dann, wenn all diese Ebenen sauber zusammenspielen. Hier liegt unsere Stärke: Wir helfen dabei, eine Architektur zu entwerfen, die ausgewogen, robust und auf die Anforderungen moderner KI-Workloads ausgelegt. Damit sich Ihre Teams auf das konzentrieren können, was die Technologie leistet, und nicht auf die Komplexität, die sie hinter den Kulissen erfordert.
- LESEN SIE AUCH → Secure Networking: Ist Ihr Netzwerk bereit für KI-Workloads?
Mit unserer Expertise Private AI erfolgreich aufbauen
Der Aufbau einer Private-AI-Plattform ist nicht etwa ein stufenweises Upgrade. Er bedeutet einen grundlegenden Wandel in der Data-Center-Strategie. Fehlt das notwendige Fachwissen in den Bereichen Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und Sicherheit, drohen teure Fehlentscheidungen: unterausgelastete Hardware, verborgene Engpässe, Sicherheits- und Compliance-Lücken oder Architekturen, die mit der Dynamik von KI nicht Schritt halten können.
Genau deshalb ist fundierte Beratung unverzichtbar. Sie hilft, typische Fallstricke zu vermeiden, tragfähige Entscheidungen zu treffen, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen konsequent umzusetzen und eine zukunftssichere Umgebung aufzubauen, die langfristig skalierbar bleibt.
Mit der richtigen strategischen Begleitung wird Private AI zu einem echten Wettbewerbsvorteil. Unser Data Center Consulting verbindet fundiertes Fachwissen zu KI-Workloads mit umfassender Erfahrung im Design und Betrieb von Unternehmensrechenzentren und schafft so die Grundlage für Infrastrukturen, die den Anforderungen moderner KI dauerhaft gewachsen sind.
Wegweisende Unternehmen richten ihre Infrastrukturstrategie konsequent an ihren Geschäftszielen aus. Eine durchdachte Data-Center-Strategie ist damit weit mehr als eine IT-Entscheidung, sie wird zum strategischen Erfolgsfaktor.
Unser Ansatz unterstützt Sie dabei, das volle Potenzial von KI zu erschließen: sicher, effizient und nach Ihren Vorgaben. Sind Sie bereit?
IHRE NÄCHSTEN SCHRITTE
Vereinbaren Sie jetzt einen Termin mit unseren Data-Center-Experten und legen Sie den Grundstein für eine sichere, leistungsfähige und vollständig kontrollierte Private-AI-Umgebung.