Als erster Konnektivitätspunkt für viele KI-Anwendungen und -Geräte sind Serviceprovider bestens aufgestellt, um Edge-KI-Technologien anzubieten und ihre Investitionen zu monetarisieren, wenn sie noch heute damit beginnen, ihre Edge-KI-Infrastruktur aufzubauen, zu optimieren und abzusichern. KI-Anwendungen sind allgegenwärtig und nehmen exponentiell zu. Edge-KI-Technologien sind für KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, die die Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit benötigen, die Unternehmen brauchen, um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben.
Die Chancen für Dienstanbieter
Laut einem aktuellen Bericht von STL Partners werden Unternehmen ihre Ausgaben für Edge-KI bis 2030 voraussichtlich um 285 % auf über 157 Milliarden US-Dollar erhöhen. Alle diese KI-Anwendungen und -Projekte werden Zugang zu Edge-KI-Infrastruktur benötigen.
Dieser rasante Anstieg bei der Entwicklung und Ausweitung von Edge-KI-Anwendungen wird Dienstanbietern, die ihren Kunden Edge-KI-Services anbieten, Umsätze von mehr als 2,5 Milliarden US-Dollar bescheren. Dienstanbieter, die frühzeitig ihre Edge-KI-Infrastruktur aufbauen, werden am stärksten von dieser Chance profitieren.
Der Bedarf an Edge-KI-Umgebungen
Das vernetzte Auto ist ein idealer Anwendungsfall für Edge-KI, da lokal verfügbare Informationen in Echtzeit erforderlich sind, um die Sicherheit der Fahrzeuge zu gewährleisten und optimierte Fahrmuster zu nutzen. Die Zahl der KI-vernetzten Autos nimmt rasant zu, und die Automobilhersteller beginnen gerade erst, die Vorteile von Edge-KI-Technologien zu nutzen. Laut dem Bericht von STL Partners werden vernetzte Autos 50 % ihrer KI-Workloads mithilfe von Edge-KI verarbeiten.
“Dieser rasante Anstieg bei der Entwicklung und Verbreitung von Edge-KI-Anwendungen wird Dienstleistern, die ihren Kunden Edge-KI-Services anbieten, Umsätze von über 2,5 Milliarden US-Dollar bescheren.”
Die Entwicklung moderner Smart Cities ist ein weiteres Beispiel dafür, dass Edge-KI eine wichtige Rolle spielen wird. Smart Cities nutzen Echtzeit-Verkehrsüberwachung, Videoüberwachung und Ressourcenmanagement, um ihre Infrastruktur und Sicherheit zu optimieren. Geringere Latenzzeiten und lokal verfügbare Informationen verbessern ihre Fähigkeit, effizient und sicher zu arbeiten. Laut dem Bericht von STL Partners werden bis 2030 54 % der KI-Workloads einer typischen Smart City am Netzwerkrand verarbeitet – anstatt direkt auf den Geräten oder in lokalen Rechenzentren.
Entwicklung einer KI-Edge-Infrastruktur
Heutzutage nutzen viele KI-Anwendungen die Cloud, doch für zahlreiche KI-Anwendungen ist sie ungeeignet. Die Cloud kann geschäftskritische KI-Anwendungen mit Echtzeitanforderungen nicht unterstützen und verursacht erhebliche Kosten für die Datenübertragung zum zentralen Netz. Viele KI-Anwendungen, etwa selbstfahrende Autos und Videoüberwachungssysteme, benötigen Daten nahezu in Echtzeit, um effektiv zu funktionieren. Auch die Übertragung proprietärer Daten in die Cloud ist problematisch. Das Risiko, dass personenbezogene Daten oder geschütztes geistiges Eigentum offengelegt werden, ist nicht hinnehmbar. Daher muss Sicherheit bei der Entwicklung einer Edge-KI-Architektur oberste Priorität haben.
Anstelle der Cloud suchen Betreiber von KI-Anwendungen nach Edge-KI-Ressourcen, die die Zuverlässigkeit, Latenz und Sicherheit ihrer KI-Kommunikation verbessern. Dienstanbieter werden zu den ersten Anlaufstellen gehören, an die sie sich wenden, um Zugang zu Edge-KI-Funktionen zu erhalten.
Wie F5 helfen kann
Damit Serviceprovider das Vertrauen ihrer Kunden gewinnen können, die ihre Edge-KI-Ressourcen nutzen, ist eine robuste, sichere und optimierte Edge-KI-Architektur unerlässlich. Mit unserer F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP) zur Absicherung und Optimierung von KI-Ressourcen steht F5 Ihnen als KI-Partner bei der Konzeption und dem Aufbau Ihrer Edge-KI-Infrastruktur zur Seite.
Weitere Informationen finden Sie unter „KI-Lösungen von F5“.
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