HPE SERVER erweitert das KI-Angebot

Das Jahr 2026 markiert für HPE tatsächlich einen Wendepunkt, da das Unternehmen seine Strategie massiv auf KI-native Infrastrukturen und das Edge-to-Cloud-Modell ausrichtet. 

Die aktuell wohl „perfekteste“ Hardware-Gelegenheit bietet die Einführung der HPE ProLiant Gen12-Serie.

Diese Generation wurde speziell entwickelt, um die explodierenden Anforderungen von KI-Workloads und hybriden Cloud-Umgebungen zu bewältigen. 

Warum jetzt der ideale Zeitpunkt ist:

• KI-Durchbruch: 2026 tritt KI von der Experimentier- in die Reifephase ein und wird zum Rückgrat der Unternehmensarchitektur. Die Gen12-Server unterstützen hierfür Technologien wie NVLink und RDMA für eine schnellere Kommunikation zwischen GPUs.

• AIOps-Integration: Neue Hardware nutzt verstärkt KI-gestützte Netzwerkoperationen (AIOps), um Fehler proaktiv zu beheben, bevor sie den Betrieb stören.

• Souveräne Cloud-Infrastruktur: HPE positioniert sich 2026 stark im Bereich souveräner Datenhaltung, was besonders für europäische Unternehmen kritisch wird.

• Nachhaltigkeit & Effizienz: Die neue Hardware-Generation ist auf einen deutlich reduzierten Energieverbrauch optimiert, um steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen gerecht zu werden. 

Mit der HPE GreenLake Cloud-Plattform wird diese Hardware zudem flexibel als Service konsumierbar, was die Einführung zukunftsweisender Systeme ohne hohe Vorabinvestitionen ermöglicht. 

HPE (Hewlett Packard Enterprise) positioniert sich als führender Anbieter von KI-nativer Infrastruktur, die darauf ausgelegt ist, Daten von der Edge (dem Rand des Netzwerks) über das Rechenzentrum bis hin zur Cloud nahtlos zu verarbeiten. Dieser Ansatz integriert künstliche Intelligenz direkt in die Hardware-, Software- und Management-Schichten, um datenintensive Workloads zu beschleunigen und zu vereinfachen. Im Zentrum steht dabei das Edge-to-Cloud-Modell, betrieben über die HPE GreenLake Plattform. 

KI-native Infrastruktur

HPE entwickelt Infrastruktur, die speziell auf die hohen Anforderungen von KI-Training und -Inferenz ausgelegt ist, anstatt KI nur auf herkömmliche IT aufzusetzen. 

• HPE Alletra & Storage: Bietet Speichersysteme, die durch KI-basierte Vorhersagemodelle (HPE InfoSight) Support und Management automatisieren.

• NVIDIA-Partnerschaft: Gemeinsam mit NVIDIA hat HPE schlüsselfertige private KI-Cloud-Lösungen (Private Cloud AI) entwickelt, die KI-Workbenches, Daten-Lakehouse-Funktionen und Modellbereitstellung beschleunigen.

• Beschleunigte Rechenleistung: Einsatz von Hochleistungsrechnern (Supercomputing) und spezialisierten Netzwerklösungen für große KI-Modelle. 

Das Edge-to-Cloud-Modell

Das Modell verfolgt den Ansatz, dass Daten überall entstehen und verarbeitet werden müssen, nicht nur in zentralen Clouds. 

• Einheitliches Erlebnis: Unternehmen erhalten eine konsistente, Cloud-ähnliche Erfahrung (Agilität, Einfachheit, Pay-per-Use) über die gesamte hybride IT-Landschaft hinweg – Edge, Colocation und Public Cloud.

• HPE GreenLake: Die Plattform dient als zentraler Anlaufpunkt zur Verwaltung von IT-Ressourcen. Sie ermöglicht es, Kapazitäten nach Bedarf zu skalieren und KI-Workloads dort auszuführen, wo sie am effizientesten sind.

• Edge-Verarbeitung: Sensoren und IoT-Geräte am Netzwerkrand (Edge) generieren Daten, die oft sofortige Analysen erfordern. HPE ermöglicht es, KI direkt am Edge zu betreiben, um Latenzzeiten zu minimieren. 

Vorteile der Kombination

Die Verschmelzung von KI-nativer Hardware und dem Edge-to-Cloud-Betriebsmodell bietet entscheidende Vorteile:

• Datensouveränität & Kontrolle: Hochsensible Daten bleiben im eigenen Rechenzentrum oder Edge-Standort, während sie dennoch von KI-Analysen profitieren.

• Geschwindigkeit: Verkürzung der Zeit von der Entwicklung bis zur Produktivsetzung von KI-Modellen (von Monaten auf Tage).

• Skalierbarkeit: Dynamische Anpassung der Ressourcen an den variablen Bedarf von KI-Trainingsphasen.

• Management: Durchgängige Sicherheit, Compliance und Betrieb über Hybrid-Multi-Cloud-Umgebungen.