(Dieser Blog verwendet Daten von Enterprise Management Associates, die bald veröffentlicht werden. Aryaka und ich möchten uns bei EMA und ihrem VP of Research Shamus McGillicuddy für die Zusammenarbeit bei dieser Studie bedanken)
Künstliche Intelligenz hat sich innerhalb weniger Quartale von der Proof-of-Concept-Phase zum geschäftskritischen Status entwickelt. Laut einer Studie von Enterprise Management Associates (EMA), die in Kürze veröffentlicht wird, werden 87 % der Unternehmen bis Ende 2025 KI-Trainingsworkloads einsetzen, dicht gefolgt von Inferenzanwendungen.
Was sich ändert, ist nicht nur der Ort, an dem KI ausgeführt wird, sondern auch die Art und Weise, wie sie sich verbindet. Unternehmen verteilen KI-Workloads auf private Rechenzentren, öffentliche Clouds, GPU-as-a-Service-Plattformen und zunehmend auch auf Edge-Computing-Umgebungen. Die Konsequenz liegt auf der Hand: Von Unternehmensnetzwerken wird mehr verlangt als je zuvor, an mehr Orten und mit weniger Spielraum für Fehler.
Doch die meisten Netzwerke halten nicht Schritt.
Die Lücke in der KI-Infrastruktur ist real
Die kommende Studie von EMA unter 269 IT-Führungskräften deckt erhebliche Defizite bei der Netzwerkbereitschaft auf:
- Nur 31% der Unternehmen gaben an, dass ihr Wide Area Network (WAN) in der Lage ist, die Leistungsanforderungen von AI zu erfüllen.
- Über 60 % gaben zu, dass ihre derzeitigen Überwachungs- und Beobachtungstools nicht in der Lage sind, KI-Verkehrsströme adäquat zu verfolgen oder Engpässe zu identifizieren.
- 84% der Befragten gaben an, dass Modellverluste und unbefugter Zugriff auf Inferenzen zu den größten Sicherheitsrisiken gehören – aber weniger als die Hälfte haben auf KI-Workloads zugeschnittene Schutzmaßnahmen implementiert.
Diese Lücken erstrecken sich über den gesamten Bereich – von der Leistung und Transparenz bis hin zur Durchsetzung von Richtlinien und zum Schutz. Und sie werden immer größer, da die KI-Anwendungsfälle immer komplexer und verteilter werden.
Netzwerke müssen sich weiterentwickeln – schnell
KI-Datenverkehr ist nicht wie herkömmlicher Unternehmensdatenverkehr. Er ist burstlastig, latenzempfindlich und datenintensiv. Das Training großer Modelle erfordert durchsatzstarke Verbindungen zwischen GPUs, Data Lakes und Beschleunigern. Die Inferenz, insbesondere am Rande, erfordert Echtzeit-Reaktionen und einen sicheren Zugriff auf sensible Datensätze.
Älteren MPLS-Netzwerken mangelt es an Flexibilität, selbstgebauten SD-WAN-Lösungen fehlt es oft an Skalierbarkeit, und selbst die fortschrittlichsten Cloud-Netzwerke können keine konsistente Durchsetzung von Richtlinien für alle Benutzer, Standorte und Geräte gewährleisten.
Einfach ausgedrückt bedeutet die Unterstützung von KI den Aufbau eines Netzwerks, das nicht einfach nur verbunden ist – es muss intelligent, sicher und an jedem Knotenpunkt beobachtbar sein.
Schließen Sie die Lücke mit Aryaka Unified SASE
Bei Aryaka haben wir unsere Unified SASE as a Service-Plattform entwickelt, um die nächste Generation von Unternehmens-Workloads zu unterstützen – einschließlich KI. Unsere Architektur kombiniert ein globales privates Netzwerk, integrierte Sicherheit und tiefgreifende Beobachtungsmöglichkeiten, die alle als Service bereitgestellt und durch SLAs abgesichert werden.
Um den besonderen Anforderungen der KI gerecht zu werden, haben wir drei speziell entwickelte Funktionen eingeführt:
- Shadow AI Discovery – Aryaka Unified SASE as a Service bietet eine sofortige Identifizierung und Berichterstattung über den gesamten GenAI-Datenverkehr, so dass Teams die Nutzung und das Risiko heute verstehen, Governance-Initiativen vorantreiben und geeignete Kontrollen implementieren können.
- AI>Perform – Bietet optimierten Transport für KI-Workloads in globalen und hybriden Umgebungen, einschließlich GPUaaS und Cloud. Wir bieten deterministische Latenz, WAN-Optimierung und intelligentes Routing – alles entscheidend für Training mit hohem Durchsatz und Echtzeit-Inferenz.
- AI>Observe – Aryaka AI>Observe bietet Unternehmen eine KI-gestützte, Cloud-native Lösung, die sich nahtlos in Aryaka Unified SASE as a Service integriert. Die Nutzung von Aryakas End-to-End-Transparenz- und Deep-Learning-Modulen ermöglicht die vollständige Beobachtung von Sicherheitsproblemen.
- AI>Secure (erscheint in H2 2025) – Bietet tiefgreifenden Schutz vor KI-spezifischen Bedrohungen, einschließlich Modelldiebstahl, unbefugten Schlussfolgerungen und Datenexfiltration. Mit integrierter NGFW-, SWG-, CASB- und TLS-Prüfung helfen wir Unternehmen, einheitliche Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen – überall.
Wie geht es weiter?
KI ist nicht mehr experimentell. Sie führt zu echtem geschäftlichen Nutzen – und damit auch zu dem Druck, Leistung, Zuverlässigkeit und Vertrauen zu gewährleisten. Wenn Ihr Netzwerk nicht mithalten kann, sind Ihre KI-Investitionen gefährdet.
Aryaka ist hier, um zu helfen. Mit unserer KI-fähigen sicheren Netzwerkplattform können Sie KI-Workloads beschleunigen, beobachten und schützen – ohne Kompromisse.
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