Hyperkonvergente Infrastrukturen (HCI) und Künstliche Intelligenz (KI) treiben gemeinsam den Wandel moderner IT-Landschaften voran. Vor allem in verteilten Cloud- und Edge-Umgebungen entfalten sie ihr volles Potenzial. Dieser Artikel beleuchtet, wie sich durch ihre Synergien neue technologische Horizonte eröffnen – praxisnah, faktenbasiert und zukunftsgewandt.
Mehr als nur Infrastruktur: Was Hyperkonvergenz heute bedeutet
Hyperkonvergente Infrastrukturen vereinen Rechenleistung, Netzwerk und Speicher in einer Software-definierten Umgebung, was sie besonders flexibel skalierbar und verwaltungsarm macht. Laut IDC haben 2024 bereits 65 % der Unternehmen in Europa HCI-Architekturen in Public-, Private- oder Hybrid-Cloud-Umgebungen integriert (IDC EMEA Cloud Survey 2024).
Diese Architekturen erleichtern es IT-Teams, dezentrale Workloads schnell bereitzustellen, insbesondere dort, wo Daten lokal entstehen – wie im industriellen IoT, in autonomen Fahrzeugen oder modernen Einzelhandelsumgebungen. Damit legt HCI die Grundlage für KI-Modelle, die auf schnelle Datenverarbeitung und geringe Latenzen angewiesen sind.
Der Nexus von HCI, Cloud und KI
KI-Anwendungen benötigen gewaltige Datenmengen – sowohl für Training als auch für Inferenz. HCI kann hier in Kombination mit Cloud-Technologien einen entscheidenden Vorteil bieten: Infrastruktur-nahe KI-Verarbeitung, ohne auf zentrale Rechenzentren angewiesen zu sein.
Cloud-ready HCI-Systeme – beispielsweise VMware vSAN, Nutanix Cloud Platform oder HPE SimpliVity – ermöglichen skalierbare, verteilte Datenverarbeitung, etwa in Kombination mit NVIDIA GPUs oder Intel® AI Toolkits. Laut Gartner erwarten 75 % der Unternehmen bis 2026 eine Integration von KI-Workloads direkt in existierende Infrastruktur-Stacks (Gartner Emerging Technologies Report 2024).
Diese Kombination erlaubt es Unternehmen, Machine-Learning-Aufgaben nahe an der Datenquelle zu erledigen – ein entscheidender Vorteil in Echtzeit-Anwendungen (z. B. Predictive Maintenance in Fertigungsanlagen).
Edge Computing: Der Turbo für dezentrale KI
Edge Computing wird zur Schlüsseltechnologie, wenn es darum geht, KI dort auszuführen, wo Entscheidungen sofort getroffen werden müssen – etwa in autonomen Drohnen, vernetzten Fabriken oder Smart Cities. In Verbindung mit HCI erweitert Edge die Verfügbarkeit leistungsfähiger KI-Plattformen bis an die äußersten Netzwerkränder.
Die Kombination aus HCI und Edge macht es möglich, miniaturisierte Rechenzentren direkt am Ort des Geschehens zu betreiben – mit lokalem Speicherzugriff, integrierter Virtualisierung und automatisierter Verwaltung. Ein Beispiel liefert Siemens Healthineers: Das Unternehmen nutzt HCI-basierte Edge-Geräte zur KI-gestützten Echtzeitanalyse medizinischer Bilddaten beim Patienten, ohne zentrale Cloud-Abhängigkeit.
Aktuelle Anwendungen: Von Fertigung bis Finanzmarkt
Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen bereits heute auf die Synergie von HCI und KI setzen:
- Produktion: Bosch nutzt hyperkonvergente Edge-Lösungen zur Optimierung von Produktionslinien, indem KI-Anwendungen Materialströme und Maschinenzustände in Echtzeit überwachen.
- Einzelhandel: Walmart setzt verteilte KI-Modelle in HCI-Umgebungen ein, um Kundenverhalten direkt in Filialen zu analysieren und Regallayouts adaptiv anzupassen.
- Finanzen: Die ING Bank nutzt HCI zur schnellen Skalierung von KI-gestützten Risikomodellen in global verteilten Rechenzentren.
Diese Beispiele verdeutlichen, wie flexibel HCI-Infrastrukturen KI-Projekte nicht nur beschleunigen, sondern auch kosteneffizient skalieren lassen.
Herausforderungen: Datenmanagement, Latenz und Sicherheit
Doch wo große Potenziale liegen, wachsen auch die Anforderungen. Besonders bei KI-Projekten auf HCI-Basis in der Edge entstehen neue Herausforderungen:
- Datenmanagement: Die Verteilung und Synchronisation großer Datenmengen an unterschiedliche Edge-Standorte bleibt komplex. Unified-Data-Mesh-Modelle und KI-gestützte Datenorchestrierung sollen hier künftig Abhilfe schaffen.
- Latenz: Auch wenn HCI näher an den Daten arbeitet, können Netzwerklatenzen durch unzureichende Bandbreite oder fehlende Echtzeitfähigkeit hinderlich sein, etwa bei Computervision für autonome Fahrzeuge.
- Security & Compliance: Dezentrale KI-Infrastrukturen fordern neue Zero-Trust-Konzepte sowie DSGVO-konforme Datenhaltung, insbesondere in regulierten Branchen wie Gesundheitswesen oder Banken.
Zudem fehlen vielerorts noch standardisierte Toolchains, um KI effizient über HCI-Umgebungen hinweg zu betreiben und zu verwalten.
Was sagen die Experten?
Prof. Dr. Claudia Witte von der Universität Leipzig forscht an verteilten KI-Systemen. Sie sagt: „Hyperkonvergente Infrastrukturen bilden einen idealen Unterbau für die nächste Generation KI-anrechnender Edge-Systeme. Entscheidend wird sein, inwieweit Automatisierungstools und adaptive Ressourcenplanung hinzukommen.“
Auch Michael Nebel, CTO bei einem europäischen Cloud-Dienstleister, betont: „Unsere Kunden verlangen zunehmend nach schlanken, KI-fähigen Infrastrukturen, die cloudnativ, sicher und ohne Vendor-Lock funktionieren. HCI ist dafür ein Grundbaustein.“
Diese Aussagen spiegeln einen Trend wider: KI wird dort stattfinden, wo Daten entstehen – und dies bedarf leistungsfähiger, flexibler IT-Architekturen.
Drei Handlungsempfehlungen für Unternehmen
Organisationen, die die Potenziale der KI in Verbindung mit HCI und Edge ausschöpfen wollen, sollten folgende Schritte berücksichtigen:
- Use-Case-orientiert investieren: Verorten Sie Ihr KI-Vorhaben klar (z. B. Echtzeit, Analyse, Vorhersage) und passen Sie Ihre Infrastruktur gezielt an.
- Standardisierung schaffen: Nutzen Sie APIs, Container-Technologien (z. B. Kubernetes), und vermeiden Sie proprietäre Vendor-Locks in Ihrer HCI-Strategie.
- Training & Change-Management: Schulen Sie Ihre IT-Teams im Umgang mit Edge-gestützter KI sowie bei der Automatisierung von Deployment- und Updateprozessen.
Ausblick: KI & HCI – Motoren einer dezentralisierten IT-Ära
KI wird zunehmend auf verteilten, dynamischen Infrastrukturen stattfinden – dort, wo Daten generiert, analysiert und in rasender Geschwindigkeit in Geschäftsentscheidungen verwandelt werden. Hyperkonvergente Architekturen erstellen genau das hierfür notwendige Fundament.
Für das laufende Jahrzehnt prognostiziert McKinsey, dass 60 % aller KI-Initiativen bis 2030 in hybriden oder Edge-nahen Umgebungen umgesetzt werden (McKinsey State of AI Infrastructure 2025 Forecast). Die Richtung ist klar: Wer HCI und KI verzahnt denkt, profitiert frühzeitig von datengetriebenen Vorteilen in Echtzeit und Skalierbarkeit.
Welche Projekte oder Herausforderungen beschäftigen euch in der Praxis beim Thema HCI und KI? Diskutiert mit unserer Community und teilt eure Erfahrungen – wir freuen uns auf eure Einblicke!
