Generative KI ist längst kein Novum mehr – vielmehr entwickelt sie sich zu einem zentralen Treiber für Produktivität und geschäftliche Innovation. Doch selbst die leistungsstärksten Modelle iefern nur dann optimale Ergebnisse, wenn das Netzwerk schnell, zuverlässig und sauber abgestimmt ist. Nahtlose Konnektivität ist entscheidend, um das volle Potenzial von GenAI auszuschöpfen und im gesamten Unternehmen konsistenten Mehrwert zu schaffen.

Gemäss Gartner sollen Unternehmen weltweit im Jahr 2025 rund 14,2 Milliarden US-Dollar in generative KI investieren – ein Wachstum von 148 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Was einst mit spielerischen Experimenten begann, hat sich in Rekordzeit zu einem wesentlichen Faktor für Effizienz und Automatisierung entwickelt. Immer mehr Unternehmen erkennen, wie GenAI Workflows beschleunigt, repetitive Aufgaben reduziert und wertvolle Erkenntnisse liefert – und damit zu einer geschäftskritischen Faktor wird.

Warum Netzwerk und Konnektivität über Erfolg oder Misserfolg von KI-Deployments entscheiden

Trotz des enormen Potenzials bringen GenAI-Deployments erhebliche technische Herausforderungen mit sich. Die Workloads sind extrem datenintensiv und verteilen sich auf unterschiedliche Umgebungen: Edge-Geräte, lokale Infrastrukturen sowie weit entfernte Cloud-Regionen, in denen Modelle und zugehörige Services betrieben werden. Ohne effiziente und stabile Datenflüsse zwischen diesen Bereichen kann selbst modernste KI nicht ihre volle Leistung entfalten. Faktoren wie Latenz, Bandbreite, Zuverlässigkeit und die Nähe zu KI-Ressourcen sind dabei entscheidend. Das Netzwerk ist somit zu einem zentralen Erfolgsfaktor für vorhersehbare und zuverlässige GenAI-Performance geworden.

Netzwerkverfügbarkeit und End-to-End-Zuverlässigkeit

GenAI benötigt durchgehende und störungsfreie Konnektivität über die gesamte Daten- und Verarbeitungskette. Die verteilte Struktur macht dies besonders anspruchsvoll: Ausfälle, instabile letzte Meilen oder überlastete Backbone-Verbindungen können Latenzspitzen, schwankenden Durchsatz oder Datenverluste verursachen. Dies beeinträchtigt Anwendungen, verlängert Prozesse, mindert Nutzervertrauen und bremst die Einführung. Beispielsweise kann ein kundenorientierter Chatbot ausfallen – mit Auswirkungen auf Support, Produktivität und Kundenzufriedenheit.

Eine belastbare GenAI-Architektur verlangt eine ganzheitliche Sicht auf Konnektivität und SD-WAN-Design. Redundante Leitungen und mehrere Last-Mile-Optionen schützen vor ISP-Ausfällen und lokalen Störungen. Im SD-WAN-Bereich sorgen dynamisches Routing und automatisches Failover dafür, dass Daten auch bei Unterbrüchen zuverlässig weiterfliessen. Ergänzt durch umfassendes Monitoring, automatisierte Selbstheilung und 24×7-Fachsupport lassen sich Ausfallzeiten minimieren und eine hohe Reaktionsfähigkeit sicherstellen.

Konsistent niedrige Latenz und minimaler Jitter

Für Echtzeit-GenAI wie Copilots oder kollaborative Anwendungen sind niedrige Latenz und minimale Schwankungen unerlässlich. Verzögerte Antworten stören den Arbeitsfluss und frustrieren Nutzende.

Grundlage dafür sind robuste Backbones, stabile letzte Meilen und Points of Presence (PoPs) in der Nähe relevanter Rechenzentren. SD-WAN trägt zusätzlich dazu bei, ineffizientes Backhauling zu vermeiden und den Datenverkehr dynamisch über die beste Route zu leiten. Die Priorisierung von latenzsensitiven GenAI-Workloads stellt sicher, dass Chatbots, Copilots und Echtzeit-Analysedienste jederzeit reaktionsfähig bleiben.

Bandbreite und Durchsatz

GenAI-Anwendungen verarbeiten grosse Datenmengen und führen komplexe Berechnungen aus. Insbesondere Modelltraining, Fine-Tuning und standortübergreifende Updates erfordern hohe Bandbreite. Fehlt sie, werden Copilots langsamer, Inhalte verzögert generiert oder Analyseassistenten weniger zuverlässig. Ein Empfehlungssystem im E-Commerce etwa benötigt konstanten Zugang zu Transaktionsdaten – jede Einschränkung wirkt sich direkt auf Empfehlungen und Konversionsraten aus.

Hoher Durchsatz lässt sich durch die Bündelung mehrerer Leitungen via SD-WAN erreichen, um eine leistungsfähige virtuelle Datenverbindung zu schaffen. Dedicated Internet Access (DIA) bietet dabei oft mehr Bandbreite zu geringeren Kosten als klassische MPLS-Verbindungen.

Globale Abdeckung und Nähe zu Cloud/Edge/PoPs

Die Nähe zwischen Nutzenden und Modellen ist ein zentraler Leistungsfaktor. Je näher Workloads an Edge-Standorten oder Cloud-PoPs liegen, desto geringer sind Latenzen und desto schneller der Datenaustausch. Global verteilte Teams – etwa in China, Südamerika oder Afrika – erfordern zudem eine Konnektivitätsstrategie, die auch regionale Einschränkungen berücksichtigt. Ohne globale Abdeckung kann Echtzeit-GenAI veralten, bevor die Daten verarbeitet sind – mit entsprechend negativen Auswirkungen auf Entscheidungen, Effizienz und Qualität.

Eine leistungsstarke Backbone-Infrastruktur, ergänzt durch lokale Zugänge in herausfordernden Regionen und gestützt durch End-to-End-SLAs, schafft die notwendige Zuverlässigkeit. Werkzeuge wie Traffic-Priorisierung, Sichtbarkeit und Optimierung sichern dabei weltweit stabile Leistung.

Sichtbarkeit und Priorisierung des Datenverkehrs

GenAI konkurriert im Netzwerk mit zahlreichen anderen Anwendungen. Ohne leistungsfähiges Traffic-Management können kritische Workloads beeinträchtigt werden. Forschungs- und Entwicklungsprozesse können sich verlängern, interne Wissenssysteme reagieren unregelmässig – und die Produktivität sinkt.

SD-WAN mit Quality-of-Service-Richtlinien ermöglicht es, GenAI-Verkehr gezielt zu priorisieren. So bleibt die Inferenz deterministisch – also konsistent und zuverlässig, unabhängig von der restlichen Netzwerkbelastung.

Managed Connectivity und Konnektivität

GenAI kann nur so gut sein wie das Netzwerk, das es trägt. Ohne proaktive Überwachung entstehen Engpässe, die erst auffallen, wenn Verzögerungen oder Fehler auftreten. Ein Fertigungsteam, das sich auf KI-gestützte Produktionseinblicke oder Wartungsplanung verlässt, kann dadurch fehlerhafte oder verzögerte Informationen erhalten – mit Auswirkungen auf Qualität und Betrieb.

Ein Managed-Connectivity-Ansatz mit kontinuierlichem Monitoring, automatischer Fehlerbehebung und Failover stellt sicher, dass Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden. Mit 24×7-Operations erhalten Unternehmen vorhersehbare Leistung und geringere Risiken für ihre GenAI-Workloads.

Zuverlässige Netzwerke: Das Fundament für skalierbare GenAI

Die Leistungsfähigkeit von GenAI hängt nicht nur von der Qualität der Modelle ab, sondern ebenso von der Stabilität, Kapazität und Steuerbarkeit der Netzwerke, die sie verbinden. Schnelle, konsistente Antworten verbessern das Nutzungserlebnis, während zuverlässige, leistungsstarke Konnektivität Modelle effizient und skalierbar macht. End-to-End-Transparenz sowie Monitoring und Priorisierung unterstützen zudem Governance und Compliance.

Wer KI-Investitionen wirklich ausschöpfen will, muss die Netzwerkbereitschaft für GenAI sicherstellen. Deterministische KI benötigt deterministische Konnektivität – robust, global und intelligent orchestriert.

Open Systems bietet vollständig gemanagte Konnektivität und SD-WAN mit 24×7-Betrieb und globalen SLAs – damit GenAI-Deployments ebenso zuverlässig, skalierbar und intelligent sind wie die Modelle, die sie antreiben.

Ist Ihr Netzwerk bereit für GenAI?

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, Ihre Infrastruktur zu prüfen und herauszufinden, wie Open Systems Sie dabei unterstützen kann, leistungsstarke, deterministische KI überall in Ihrem Unternehmen verfügbar zu machen.