Ein KI-Cloud Made in Germany – doch wer nutzt sie und wofür? Wir zeigen einige Use Cases.
Erste Anwendungsfälle vermitteln einen Eindruck darüber, wozu die Industrial AI Cloud aus Deutschland genutzt werden kann.
Deutsche Telekom
Die Telekom investiert, wie berichtet, über eine Milliarde Euro in ein KI-Rechenzentrum in München. Es soll die Basis für die Industrial AI Cloud sein – also einer Cloud für industrielle KI-Anwendungen.
Doch wozu dient die Industrial AI Cloud – einmal abgesehen von all den strategischen Debatten um ihre Rolle als Souveränitätsbaustein für Deutschland und Europa? Vielleicht hilft bei der Beantwortung dieser Frage eine Analogie, wenn man sich die KI-Cloud als einen modernen Werkzeugladen in Deutschland vorstellt.
KI-Werkzeugladen für Deutschland
Anstatt wie früher alle Werkzeuge (Daten, Software, Rechenleistung) einzeln und an verschiedenen Orten weltweit zu organisieren, bietet dieser Laden alles zentral in Deutschland: Die neuesten Hochleistungswerkzeuge (Nvidia-GPUs), spezialisierte Baupläne (Foundation Models) und Montageanleitungen (SAP BTP). Zudem vermittelt der Laden spezialisierte Handwerker (die Partner der Telekom in Sachen KI). Und die Telekom offeriert über T-Systems einfachen Zugang zu diesem Laden in Form der T Cloud.
Oder technischer formuliert: Der Deutschland Stack der Industrial AI Cloud soll Anwendern die Möglichkeit geben, KI sicher und einfach in Deutschland zu nutzen. Ohne dabei Angst haben zu müssen, dass ihre Daten im Ausland landen. Um den Anspruch der einfachen Usability zu realisieren, werde man, so T-Systems-Chef Ferri Abolhassan, eine „Menükarte“ mit den Angeboten der Partner auf den Seiten der T Cloud veröffentlichen, Diese werde drei „Menüs“ umfassen. Demnach können Anwender:
- reine GPU-Power mieten:
Es soll Abonnements (Woche, Monat, Jahr) mit Sandbox-Paketen geben. Dazu versichert Abolhassan, dass dies günstiger sein werde als beim Hyperscaler.
- trainierte Modelle nutzen:
Verschiedene Anbieter wollen über die Industrial AI Cloud ihre Foundation Models offerieren.
- komplette KI-Services in Anspruch nehmen.
T-Systems-Chef Ferri Abolhassan will reine GPU-Power für KI-Anwendungen günstiger als die Hyperscaler anbieten.
Deutsche Telekom
Cloud-basierte KI aus München
Auf die Frage, was denn jetzt ein Mittelständler mit der KI-Cloud machen können, antwortet Abolhassan mit einem konkreten Beispiel. So habe man einen mittelständischen Industriekunden, der Klimaanlagen produziert. Als Service müsse er zudem für die Anlagen ein modernes und intelligentes Predictive Maintenance offerieren. Ein IT-Aufgabe, die nicht unbedingt zur Kernkompetenz eines Mittelständlers mit vielleicht 40 Mitarbeitern gehöre. Diesen Prozess könne er in der Industrial AI Cloud betreiben, wobei ihn bei der Umsetzung die Cloud-Partner mit entsprechenden Services unterstützen.
Grundsätzlich zielen die Angebote der Cloud auf drei Märkte ab: B2B (Industrie), B2C sowie das wichtige Thema Defense. Die echten Gamechanger sind dabei die industriellen B2B-Anwendungsfälle, für die die Cloud primär konzipiert wurde. Dabei steht, wie die Use Cases der Pilotkunden und Telekom-Partner verdeutlichen, die dramatische Beschleunigung und Vereinfachung komplexer Prozesse im Vordergrund.
Erste Use Cases der Industrial AI Cloud
Agile Robots AG
Der Münchner Anbieter von Automatisierungslösungen bringt sein KI-Fundament in die Cloud ein. Als Hersteller von Robotern nutzt das Unternehmen die Industrial AI Cloud, um die eigenen Foundation Models zu verbessern, die auf drei Ebenen basieren: Simulation, Roboterdaten und menschlichen Daten. Ferner hofft Agile Robots mit Hilfe der KI-Rechenpower weiter zu wachsen. Zudem will man Foundation Models für alle Generationen weiterentwickeln. Im Münchner Rechenzentrum selbst sollen die Roboter des Herstellers bei der Verkabelung helfen.
Wandelbots
Der Dresdner Softwareentwickler befasst sich mit der Softwareseite des Robotikbetriebs. Das Unternehmen zielt darauf ab, ein Vollroboter-System zu schaffen, das so einfach zu steuern sein soll wie ein Smartphone. Durch die Integration von Nvidia Omniverse und dem eigenen Nova-Konzept können Anlagen so in einer virtuellen Welt geplant werden.
Mit dieser Vorgehensweise können die Roboter 30 bis 40 Prozent schneller produktiv eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Digitalen Zwillingen können die Anwender ferner in Echtzeit Probleme in der Produktion analysieren, automatische Lösungsvorschläge simulieren und die generierten Lösungen in die Produktion überführen. Mit Hilfe der KI könne so die Downtime um mehr als 90 Prozent reduziert werden. Dabei ist für Wandelbots eine souveräne Infrastruktur essenziell, damit die Kunden des Unternehmens die Hoheit über ihre Daten und Prozesse behalten und sie nicht amerikanischen oder chinesischen Hyperscalern überlassen müssen.
PhysicsX
Die Londoner Firma hat sich auf technische Simulationen spezialisiert, die die Entwicklungszeit von Produkten und Produktteilen verkürzen sollen. Dazu will das Unternehmen mit KI-Hilfe einen neuen Software-Stack bauen und die KI-Cloud der Telekom nutzen. Ziel ist die radikale Reduzierung von Entwicklungs- und Taktzeiten.
KI-gestützt will PhysicsX die Planungszeit für Hydroturbinen von 100.000 auf 40.000 Stunden reduzieren
xalien – Shutterstock.com
Mit KI-Unterstützung will man etwa die Planungszeit für Hydroturbinen von bisher 100.000 auf 40.000 Stunden reduzieren. Dadurch sinke die Taktzeit von 30 Monaten auf anderthalb Jahre. Bei chemischen Reaktoren geht PyhsicsX davon aus, komplexe Simulationen, die bis zu zwei Wochen dauern, auf zwei bis drei Stunden reduzieren zu können. Die Überführung von Reaktoren in die Produktion werde von bis zu zwei Jahren auf etwa sechs Monate verkürzt. Auch der Bereich Aerodynamik profitiert vom KI-Einsatz. So könne die Interferenz bei Simulationen – etwa eines Flugzeugflügels – von vier Tagen auf nur 10 Sekunden reduziert werden.
Dazu trainiert PhysicsX Foundation-Modelle, die in vielen Anwendungsbereichen (Automotive, Luft- und Raumfahrt, Halbleiter) nutzbar sind. Und in der Industrial AI Cloud will das Unternehmen seinen Kunden eine Plattform offerieren, auf der sie diese vorab trainierten Modelle für ihre spezifischen Anforderungen weitertrainieren können. Sie arbeiten eng mit der Siemens Software zusammen und nutzen Modelle von Drittanbietern wie Nvidia Physics Nemo.as.
Quantum Systems
Der deutsche Drohnenspezialist Quantum Systems verwendet die KI-Kapazitäten des Münchner Rechenzentrums für seine Drohnen (Unmanned Systems/AUS). So sammeln die KI-befähigten Vector-Fluggeräte Sensorik- und Aufklärungsinformationen zu Land, zur Luft und zur See und befüllen mit diesen Daten die Industrial AI Cloud. Auf diese Weise erzeugen die Drohnen täglich Digitale Zwillinge von Städten und Ländereien. Ferner werden die Informationen in das Drohnen-Operationssystem Mosaic UxS eingespeist, um in der Cloud trainiert und analysiert zu werden.
Perplexity
Durch die Nutzung der Industrial AI Cloud will das Unternehmen die Datensouveränität für seine europäischen Nutzer gewährleisten. Ferner plant man mit dem Engagement, den B2C-Bereich stärker zu adressieren. Die Hoffnung dabei: Die Consumer werden das Angebot stärker nutzen, wenn sichergestellt ist, dass die KI-Antworten in Deutschland generiert werden.
Darüber hinaus beabsichtigt Perplexity, Large Language Models (LLMs) in der KI-Fabrik zu entwickeln und zu trainieren. Ferner verspricht man, über die Industrial AI Cloud KI-Inference-Layer lokal für deutsche Nutzer und Unternehmen bereitzustellen. Dies gewährleiste eine echte KI-Souveränität. Zudem will man so eine Enterprise-Version realisieren, die allen Telekom-Usern zur Verfügung stehen soll.
