Die rasante Entwicklung generativer KI stellt Führungskräfte vor eine zentrale Herausforderung: Wie kann die Innovationskraft von KI genutzt werden, ohne die Kontrolle über eigene Daten und IT-Strategien zu verlieren? Viele Unternehmen setzen auf Public-Cloud-Angebote – ein Schritt, der zwar Geschwindigkeit und Skalierbarkeit verspricht, aber auch die digitale Souveränität gefährdet. Für Führungskräfte, die auf langfristige Resilienz und strategische Unabhängigkeit setzen, ist das keine nachhaltige Lösung.
Digitale Souveränität bedeutet, als Organisation selbst zu entscheiden, welche Technologien eingesetzt werden, wie Daten verarbeitet und geschützt werden und wo kritische IT-Infrastrukturen betrieben werden. Diese Entscheidung ist mehr denn je eine Führungsaufgabe – mit Auswirkungen auf Wettbewerbsfähigkeit, Compliance und Innovation.
Digitale Souveränität: Ein kurzer Rückblick
Früher entwickelten mittelständische und große Unternehmen häufig eigene Software für Kernprozesse oder stellten sie aus verschiedenen Lösungen zusammen. Heute dominiert Standardsoftware – von Office-Tools bis zu ERP-Systemen – und schränkt die Entscheidungsfreiheit in IT-Fragen ein.
Vor etwa 10 bis 20 Jahren lag der Fokus auf Outsourcing: Viele Unternehmen übergaben ihre IT an externe Dienstleister, um Kosten zu senken – mit dem Ergebnis, dass sie die Kontrolle über Hardware-Ressourcen verloren.
Aktuell werden IT-Workloads zunehmend in die Public Cloud verlagert, meist auf Plattformen von Microsoft, Amazon oder Google. Das beschleunigt die Bereitstellung von Anwendungen, reduziert aber die Kontrolle über Software. Mit „cloud-nativen“ Angeboten wie Serverless Computing übernehmen Cloud-Anbieter tiefere Schichten des Software-Stacks – ein Plattformwechsel wird nahezu unmöglich. Ein Rückschritt für die digitale Souveränität.
KI und Datensouveränität
Viele Unternehmen haben den Verlust digitaler Souveränität zugunsten von Geschwindigkeit, Flexibilität und Kosteneinsparungen akzeptiert. Doch nun rücken Daten – die „Kronjuwelen“ eines Unternehmens – in den Fokus, insbesondere bei Firmen mit kritischem geistigem Eigentum oder in sicherheitsrelevanten Branchen.
Mit der zunehmenden Verbreitung von Public-Cloud-basierter KI wie ChatGPT gerät die Datensouveränität weiter unter Druck. Cloud-Anbieter bieten skalierbare Dienste für das
Finetuning und die Inferenz von KI-Modellen – doch das Auslagern sensibler Unternehmensdaten erfordert großes Vertrauen, dass Anbieter diese Daten nicht für das eigene Modelltraining nutzen.
Hinzu kommt: Mitarbeitende nutzen generative KI zunehmend ohne klare Freigabe – interne Daten gelangen unkontrolliert in die Public Cloud. Datensouveränität wird zur Illusion.
Digitale Souveränität vs. KI-Nutzen
Die Zeit scheint reif für eine Kehrtwende. Unternehmen sorgen sich zunehmend um ihre digitale Souveränität – denn Cloud-Dienste lassen sich zwar schnell einrichten, aber ebenso schnell auf Knopfdruck abschalten.
Gleichzeitig ist der Einsatz von KI unausweichlich. Laut IDC könnten KI-Investitionen bis 2030 weltweit einen Effekt von 22,3 Billionen US-Dollar haben und das globale BIP um 3,7 % steigern (IDC, 1. April 2025)
Unternehmen stehen vor der Frage: Wie kann KI genutzt werden, ohne die digitale Souveränität zu verlieren? Der Aufbau eigener KI ist für die meisten keine Option – zu teuer, zu wenig Know-how, zu wenig Zeit. Zumal KI Geschäftsprozesse drastisch beschleunigt.
Die AI Factory: Ein strategischer Weg zur souveränen KI
Die AI-Factory-Lösungen, Teil von NVIDIA AI Computing by HPE, bieten eine Alternative – konzipiert für Unternehmen, die KI unter eigener Kontrolle betreiben wollen.
AI Factories speichern und verarbeiten nicht nur Daten – sie produzieren Intelligenz im großen Maßstab. Sie verwandeln Rohdaten in Erkenntnisse. Eine AI Factory ist eine Full-Stack-Lösung mit beschleunigtem Computing, Netzwerktechnologie und optimierter KI-Software. Sie ist darauf ausgelegt, die Bereitstellung von KI-Infrastruktur zu vereinfachen und zu beschleunigen. Unternehmen können schnell eigene KI-Dienste und -Agenten entwickeln – lokal installiert, wenn gewünscht, unter voller Kontrolle und Datensouveränität der IT-Abteilung.
Damit eine AI Factory echte digitale Souveränität ermöglicht, muss sie mehrere Kriterien erfüllen:
- Leistungsstarke, robuste Hardware für zuverlässigen Betrieb – auch bei Spitzenlasten wie dem Training von Modellen.
- Freiheit bei der Wahl von Anbietern, Software und Datenspeicherung. Open-Source-Communities bieten hier die größte Freiheit.
- Unterstützung von Industriestandards, etwa APIs, um Anbieterabhängigkeit zu vermeiden.
- Automatisierte Migrationen ermöglichen (z. B. von einer Testumgebung in der Cloud in eine lokale KI-Umgebung) und alle gängigen Clouds unterstützen.
- So flexibel, schnell bereitzustellen und einfach zu bedienen wie möglich sein.
Die AI-Factory-Lösungen von HPE und NVIDIA basieren auf bewährten High-Performance-Servern von HPE, ausgestattet mit NVIDIA Computing, Netzwerktechnologie und optimierter KI-Software. NVIDIA vereinfacht den gesamten KI-Lebenszyklus zu einer durchgängigen Pipeline. Der token-zentrierte Ansatz priorisiert die Generierung verwertbarer Erkenntnisse – der Fokus verschiebt sich von Rechenleistung zu realen Ergebnissen. HPE-Software orchestriert das Zusammenspiel von Hardware, Daten und Modellen für KI im Unternehmensmaßstab.
Für KI-Softwarekomponenten können Unternehmen auf vortrainierte NVIDIA NIMTM Mikroservices zurückgreifen, die die Umsetzung von KI-Anwendungsfällen erheblich vereinfachen. Der Betrieb der AI-Factory-Lösung von HPE und NVIDIA im eigenen Haus – oder optional bei einem Colocation-Anbieter oder in einer Private Cloud – ermöglicht sichere, autonome Hardware-Nutzung, freie Wahl bei der KI-Software und vor allem volle Datensouveränität.
So können Unternehmen ihr eigenes Wissensfundament nutzen, um eigene KI-Modelle zu trainieren – und ihr geistiges Eigentum bleibt geschützt. Dank vorkonfigurierter Systemumgebungen und getesteter Softwarekomponenten lässt sich eine KI-Landschaft schnell aufbauen, um die Vorteile KI-gestützter Geschäftsprozesse zu erschließen und damit Wachstum zu generieren.
Kostenaspekte
Die Public Cloud ist beliebt als „Spielwiese“ für erste KI-Projekte. Doch sobald KI unternehmensweit eingesetzt wird, steigt die Zahl der Anfragen an das KI-System – und die Cloud-Kosten explodieren. Mit einer AI-Factory-Lösung von HPE hingegen bestimmt die Systemleistung der gewählten Variante die Skalierbarkeit der KI-Nutzung. Werden Grenzen erreicht, zeigt sich das in der Performance – aber die Kosten bleiben kalkulierbar, und böse Überraschungen bleiben aus.
Fazit: KI souverän gestalten – jetzt ist Führung gefragt
Die Einführung von KI ist kein rein technisches Projekt – sie ist ein strategischer Schritt, der Führung und Weitblick erfordert um Business zu generieren. Die KI- Factory-Lösung von HPE und NVIDIA bietet eine Plattform, mit der Unternehmen Innovation und Souveränität verbinden können. So wird KI zum Wettbewerbsvorteil – nicht zum Risiko – unter voller organisatorischer und finanzieller Kontrolle.
Weitere Informationen zu den AI-Factory-Lösungen von HPE und NVIDIA finden Sie hier.