Netzwerke unter KI-Druck Wie KI die nächste Generation intelligenter Netzwerke erzwingt

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Künstliche Intelligenz erhöht Datenvolumen, Latenzanforderungen und Komplexität in Unternehmensnetzen deutlich. Klassische Netzwerkarchitekturen stoßen dabei an ihre Grenzen. Ein Gastbeitrag von Viswanathan Ramaswamy, Tata Communications, beschreibt, welche technischen Entwicklungen Netze künftig tragen müssen.

Künstliche Intelligenz (KI) stellt für Deutschland in den nächsten Jahren eine enorme Chance und einen wichtigen Motor für das Wirtschaftswachstum dar. Laut Grand View Research wird der Umsatz des KI-Marktes in Deutschland bis 2033 voraussichtlich rund 204 Milliarden US-Dollar erreichen.

Mit Blick auf das Jahr 2026 und die digitale Zukunft in Deutschland sehen sich Unternehmen einer neuen Realität gegenüber. Herkömmliche Netzwerkmodelle sind nicht auf die hohe Datenintensität, geringe Latenz und Echtzeit-Entscheidungsfindung ausgelegt, die KI erfordert. In vielen Unternehmen Deutschlands gleicht die Netzwerkstruktur noch eher einem Feldweg anstatt einer modernen Daten-Autobahn.

Um die nächste Innovationswelle nicht zu verpassen, müssen deutsche Unternehmen ihre digitale Infrastruktur jetzt weiterentwickeln, damit sie intelligenter, agiler und widerstandsfähiger wird. Dabei sollten sie die folgenden fünf Trends im Auge haben, die KI-gestützte Netzwerke 2026 und in den nächsten Jahren maßgeblich prägen werden.

Absichtsbasierte autonome Vernetzung

Um den Anforderungen von KI-Workflows gerecht zu werden, werden Netzwerke benötigt, die in der Lage sind, sich an die sich stetig verändernden Anforderungen anzupassen. So hat sich eine sich stetig selbstoptimierende Konnektivität entwickelt, bei der Netzwerke automatisch Überlastungen vorhersagen, den Datenverkehr ausgleichen und Daten umleiten können, bevor ein Problem auftritt.

Maschinelle Lernalgorithmen analysieren bereits heutzutage jede Sekunde Millionen von Telemetriepunkten, um Fehler oder Leistungseinbrüche zu identifizieren und nahezu sofortige Korrekturen zu ermöglichen. Für Unternehmen, die in hybriden Umgebungen arbeiten, bedeutet dieser Wandel ein einheitlicheres Nutzererlebnis, unabhängig davon, wo Daten gespeichert sind. Es ist auch ein Schritt in Richtung autonomer Netzwerke, die kontinuierlich lernen, menschliche Eingriffe reduzieren und die Zuverlässigkeit komplexer globaler Systeme kontinuierlich verbessern.

Edge-to-Core Datenverarbeitung

Die zunehmende Verbreitung von KI im Edge-Bereich wie in Fabriken, Einzelhandelsgeschäften oder an Transportdrehkreuzen führt zu einer explosionsartigen Zunahme lokaler Daten. Für eine effektive Verarbeitung müssen Netzwerke mehr als eine einfache Anbindung bieten und zu verteilten, intelligenten Ökosystemen werden.

Edge-Computing kann dabei als eine Annäherung der Cloud an das Geschehen vor Ort verstanden werden. Durch die Kombination von Cloud-Anwendungen mit privaten 5G- oder Wi-Fi 6-Netzwerken können Unternehmen Daten lokal vor Ort verarbeiten und auswerten, anstatt sie erst quer durch das Land zu einem Datenserver und zurückzusenden.

Das bedeutet schnellere Entscheidungen bei zeitkritischen Aufgaben wie vorausschauender Wartung oder Echtzeitanalysen. Dank fortschrittlicher Technologien ist dies heute möglich, da sich durch den Ausbau des Hochgeschwindigkeits-Glasfasernetzes neue Möglichkeiten für Innovationen mit geringer Latenz eröffnen. Je näher die Intelligenz an der Datenquelle sitzt, desto schneller können Unternehmen Erkenntnisse ziehen und in Ergebnisse umsetzen.

Reale Auswirkungen in allen Branchen

Anders als bei allen vorherigen technologischen Durchbrüchen seit dem Aufkommen des Internets in den 1990er Jahren überdenken derzeit alle Branchen ihre Konnektivitätsstrategie im Hinblick auf KI-Lösungen. Im Finanzdienstleistungssektor ermöglichen Verbindungen mit geringer Latenz und hoher Bandbreite eine KI-gestützte Betrugserkennung und einen automatisierten Handel mit einer Reaktionszeit im Millisekundenbereich. In der Fertigung verbinden private 5G-Netzwerke Maschinen, Sensoren und Analyseplattformen, um Produktionslinien zu optimieren und Ausfallzeiten zu reduzieren. Im Einzelhandel wiederum nutzen vernetzte, KI-gestützte Geschäfte Sensoren und Edge-Analysen, um Lagerbestände vorherzuberechnen und das Kundenerlebnis in Echtzeit zu personalisieren.

Die Leistung der KI ist jedoch nur so gut wie das zugrundeliegende Netzwerk. Unternehmen, die ihre Infrastruktur jetzt modernisieren, positionieren sich bestens für die digitalen Herausforderungen und KI-Chancen von morgen.

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Verpasste Chancen und Risiken

Obwohl Unternehmen das Potenzial von KI erkennen, verlassen sich viele immer noch auf veraltete Netzwerke, die nicht für moderne Arbeitslasten ausgelegt sind. Das Ergebnis ist eine wachsende Leistungslücke. Der „2025 State of AI Infrastructure Report” von Flexential ergab, dass 59 Prozent der globalen Unternehmen ihre Netzwerke ihre Netzwerke als Hindernis für die effektive Umsetzung von KI-Projekten ansehen.

Die Konsequenzen einer verzögerten Modernisierung sind verpasste Chancen. Eine langsame oder instabile Netzwerkanbindung kann dazu führen, dass Echtzeit-KI-Anwendungen, von Prognosen für die Lieferkette bis zu Kundenanalysen, nicht skalierbar sind.

Darüber hinaus ergeben sich Risiken. Eine veraltete Infrastruktur verfügt nicht über die integrierte Transparenz und Verschlüsselung, die für die Sicherung großer Mengen sensibler Daten erforderlich ist. Zudem geht es bei der Modernisierung von Netzwerken nicht mehr nur um Geschwindigkeit oder Skalierbarkeit, sondern auch um Ausfallsicherheit, da auch Cyber-Bedrohungen zunehmend KI-gesteuert sind.

Wegbereiter für die KI-gestützte Zukunft Deutschlands

Der Ausbau einer solchen Infrastruktur – von Unterseekabeln und Verbindungen zwischen Rechenzentren bis hin zur Edge-Konnektivität in ländlichen Gebieten – wird für die nächste Phase des KI-Wachstums von entscheidender Bedeutung sein. Erfreulicherweise bewegen sich sowohl öffentliche als auch private Investitionen in diese Richtung: Neue Glasfaserverbindungen mit hoher Kapazität und erweiterte Edge-Rechenzentren beginnen, die digitale Landschaft Deutschlands neu zu gestalten.

Mit Blick auf die Netzwerke der Zukunft muss das Ziel darin bestehen, eine intelligente Infrastruktur zu schaffen, die sich anpasst, lernt und deutschlandweit Innovationen und Fortschritt ermöglicht. Da KI zu einem integralen Bestandteil jedes Geschäftsablaufs wird, muss sich das zugrunde liegende Netzwerk von einer passiven Transportschicht zu einer intelligenten Plattform entwickeln. Unternehmen, die jetzt Maßnahmen zur Modernisierung ergreifen, werden nicht nur Leistungsvorteile erzielen, sondern auch die Flexibilität und Widerstandsfähigkeit gewinnen, um in einer von KI-geprägten Zukunft erfolgreich zu sein.

Über den Autor

Viswanathan Ramaswamy ist Vice President Network Strategy & Planning bei Tata Communications

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