Keysight-Bericht warnt: KI übertrifft Infrastrukturreife

Der Keysight-Bericht 2025 zeigt, dass Betreiber auf Workload-Emulation und -Optimierung setzen, um Bandbreiten-, Budget- und Qualifikationsprobleme bei der Skalierung der KI-Infrastruktur zu lösen.

  www.keysight.com

Keysight Technologies hat heute in Zusammenarbeit mit Heavy Reading die Studie „Beyond the Bottleneck: AI Cluster Networking Report 2025“ veröffentlicht, aus dem hervorgeht, dass die Einführung künstlicher Intelligenz (KI) schneller voranschreitet, als die Infrastruktur mithalten kann. Die globale Studie unterstreicht die dringende Notwendigkeit für Telekommunikations- und Cloud-Anbieter, von Expansion auf Optimierung umzusteigen, um KI-Workloads der nächsten Generation zu unterstützen.

Da künstliche Intelligenz in allen Branchen immer schneller Einzug hält, steigen auch die Anforderungen an die Infrastruktur von Rechenzentren rasant. Der Aufbau einer Infrastruktur allein reicht nicht mehr aus. 62 % der Befragten gaben an, dass sie ohne neue Investitionen mehr aus ihrer Infrastruktur herausholen wollen. Betreiber setzen auf Strategien zur Leistungsoptimierung, wie beispielsweise die Emulation realer KI-Workloads, um nicht nur die Leistung zu validieren, sondern auch die Effizienz zu steigern und die Einrichtung von KI-Clustern der nächsten Generation zu beschleunigen.

Der Studie zufolge planen fast 89 % der Befragten, ihre Investitionen in KI-Infrastrukturen im kommenden Jahr auszuweiten oder beizubehalten. Zu den wichtigsten Treibern dieses Wachstums zählen Cloud-Integration (51 %), schnellere GPUs (49 %) und Upgrades für Hochgeschwindigkeitsnetzwerke (45 %).

Zu den wichtigsten Ergebnissen der Studie zählen:

• Optimierungsansatz: Trotz anhaltender Investitionen geben 62 % der Betreiber an, dass sie ohne neue Investitionen mehr Wert aus ihrer bestehenden Infrastruktur herausholen wollen.

• Emulation wird unverzichtbar: Ganze 95 % der Befragten gaben an, dass die Emulation realer Workloads von entscheidender Bedeutung ist, doch vielen fehlen die Tools, um KI-Umgebungen in Produktionsgröße effektiv zu simulieren.

• Steigender Druck auf die Infrastruktur: Über 50 % der Betreiber geben an, dass Budgetbeschränkungen (59 %), infrastrukturelle Einschränkungen (55 %) und Fachkräftemangel (51 %) die größten Hindernisse für die Skalierung von KI sind.

• Hochgeschwindigkeitsnetzwerke auf dem Vormarsch: Die Einführung fortschrittlicher Netzwerktechnologien gewinnt an Dynamik: 34 % prüfen 800G, 22 % testen 1,6T und 58 % evaluieren Ultra Ethernet als Option für Hochleistungsnetzwerke.

• Netzwerkengpässe sind die nächste Herausforderung: Da 55 % der Betreiber 400G-Verbindungen einsetzen und das Interesse an 1,6T wächst, wird die Netzwerkkapazität zu einem entscheidenden Faktor für die Skalierbarkeit von KI.

Die Studie verdeutlicht einen wichtigen Wandel in der Branche: Bei der Weiterentwicklung der Infrastruktur geht es nicht mehr nur um Kapazität, sondern um Effizienz, Leistung und Zuverlässigkeit. Da KI-Modelle immer komplexer werden, sind Tools wie die Emulation realer KI-Workloads entscheidend, um das Potenzial der Infrastruktur zu maximieren und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten.

„KI-Rechenzentren erreichen einen Wendepunkt, an dem Leistung und Skalierbarkeit allein nicht mehr ausreichen. Betreiber benötigen tiefere Einblicke, strengere Validierungen und intelligentere Infrastrukturentscheidungen“, so Ram Periakaruppan, Vice President und General Manager, Network Applications & Security Group bei Keysight. „Diese Studie bestätigt, was wir in der Praxis beobachten: Der Erfolg im Zeitalter der KI hängt von der Optimierung jeder einzelnen Schicht des Netzwerks ab. Keysight ist stolz darauf, diesen Wandel mit Lösungen zu unterstützen, die es Anbietern ermöglichen, ihre KI-Infrastruktur in großem Maßstab zu emulieren, zu validieren und zukunftssicher zu machen.“

www.keysight.com

  Fordern Sie weitere Informationen an…