In der IT-Welt dreht sich weiterhin vieles um künstliche Intelligenz. Interessanter als das nächste neue KI-Modell ist für Administratoren inzwischen aber die Frage: Was bedeutet KI eigentlich für unsere Infrastruktur?
KI-Agenten werden zum Security-Thema
KI-Agenten können zunehmend selbstständig Aktionen durchführen, APIs verwenden und auf Unternehmenssysteme zugreifen. Damit werden sie aus Sicht eines Administrators praktisch zu einem weiteren privilegierten Benutzer.
Entsprechend wichtig sind Least Privilege, getrennte Identitäten, Logging und kurzlebige Zugangsdaten. Ein kompromittierter KI-Agent mit Zugriff auf Cloud, Datenbanken und interne Systeme könnte schließlich erheblichen Schaden anrichten.
Local AI wird interessanter
Gleichzeitig wandert ein Teil der KI zurück auf lokale Hardware. Moderne CPUs, GPUs und NPUs ermöglichen es, kleinere Modelle direkt auf PCs und Servern auszuführen.
Gerade für Unternehmen kann das interessant sein: Sensible Daten bleiben lokal, die Abhängigkeit von Cloudanbietern sinkt und laufende Kosten lassen sich reduzieren.
Vermutlich wird sich langfristig eine Mischung durchsetzen: kleine Modelle lokal, große und rechenintensive Modelle in der Cloud.
Kubernetes trifft auf GPUs
Auch Kubernetes verändert sich durch AI-Workloads. Neben CPU, RAM und Storage müssen zunehmend GPUs und andere Beschleuniger verwaltet werden.
Neue Scheduling-Mechanismen sollen dabei helfen, mehrere GPUs und Pods für große AI-Jobs gleichzeitig bereitzustellen.
Für große AI-Cluster ist das wichtig. Für normale Administratoren bedeutet es vor allem eines: Kubernetes wird dadurch nicht unbedingt einfacher.
Post-Quantum-Kryptografie kommt näher
Auch Post-Quantum-Kryptografie wird langsam praktisch relevant. Dabei geht es weniger darum, dass morgen plötzlich Quantencomputer unsere TLS-Verbindungen knacken.
Problematischer ist „Harvest now, decrypt later“: Verschlüsselte Daten könnten heute gesammelt und Jahre später entschlüsselt werden.
Für Administratoren besteht noch kein Grund zur Panik. Es lohnt sich aber, langsam zu beobachten, welche Betriebssysteme, VPN-Lösungen und TLS-Stacks entsprechende Verfahren unterstützen.
Cloud und Datensouveränität
KI bringt außerdem die alte Diskussion um Cloud und On-Premises zurück.
Dabei sollte die Frage nicht lauten: „Ist Cloud schlecht?“
Viel wichtiger ist: Wo liegen meine Daten? Wer kontrolliert die Schlüssel? Kann ich meine Daten exportieren? Wie abhängig bin ich von einem Anbieter?
Gerade wenn Mitarbeiter Quellcode, Dokumente oder interne Informationen an KI-Dienste übermitteln, werden diese Fragen zunehmend relevant.