Von Paul Speciale, CMO, Scality
KI ist in aller Munde. Aber was bedeutet eigentlich „souverän“ im KI-Kontext? Wenn künstliche Intelligenz wirklich unter vollständiger Kontrolle einer Organisation oder eines Landes entwickelt, betrieben und gesteuert wird – ganz ohne Abhängigkeit von externen oder nicht vertrauenswürdigen Anbietern – sprechen wir von KI-Souveränität. Wichtig ist, dass es dabei nicht nur um technische Autarkie geht, sondern um rechtliche, ethische und wirtschaftliche Selbstbestimmung entlang des gesamten KI-Lebenszyklus. Souveräne KI wird also nicht, wie vielfach vermutet, durch das bloße Training von Modellen in europäischen Rechenzentren gewährleistet. Erst durch eine lückenlose Kontrolle verdient KI tatsächlich das Label „souverän“. Eine Prognose des US-amerikanischen Analystenhauses Gartner aus dem Jahr 2024 unterstreicht die Relevanz dieses Ansatzes: Bis 2027 werden 70 % der Unternehmen, die generative KI einsetzen, bei der Auswahl von Public-Cloud-Services für GenAI digitale Souveränität und Nachhaltigkeit als zentrale Kriterien priorisieren.
End-to-End-Kontrolle macht den Unterschied
Ein innovatives Automobilunternehmen bringt ein bahnbrechendes Elektrofahrzeug auf den Markt. Design, Marke und Vertrieb stammen vollständig aus einer Hand – scheinbar ein durchweg kontrolliertes Produkt. Doch bei genauerem Hinsehen zeigt sich ein ganz anderes Bild: Die Produktion erfolgt durch einen externen Dienstleister, die Rohstoffe stammen von nicht auditierten Zulieferern, und die Steuerungssoftware wird von einem ausländischen Anbieter betrieben. Selbst die sensiblen Fahrdaten, die über Sensoren im Fahrzeug erfasst werden, liegen in verteilten IT-Systemen, auf die das Unternehmen keinen unmittelbaren Zugriff hat. In dieser Konstellation stellt sich die Frage, ob das Fahrzeug tatsächlich noch als vollständig „eigenes“ Produkt gelten kann.
Diese Analogie beschreibt die Realität vieler Unternehmen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Zwar wird die Modellentwicklung häufig lokal durchgeführt, die Datenverarbeitung und Datenspeicherung jedoch erfolgt über Dritte – mit weitreichenden Folgen. Denn wer die Kontrolle über eigene Datenpipelines abgibt – von der Erfassung über die Verarbeitung bis hin zur Speicherung und Inferenz – verliert letztlich die Kontrolle über daraus resultierende Entscheidungen, Erkenntnisse und Innovationen. Was auf den ersten Blick souverän erscheint, ist in Wahrheit oft fremdgesteuert.
Objektspeicher: das Gedächtnis der KI
Um tatsächliche Datensouveränität zu erreichen, müssen Herkunft, Fluss, Zugriff und Nutzung von Daten über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg nachvollziehbar, steuerbar und abgesichert sein. Ohne diese Transparenz droht der Aufbau von KI-Systemen, die weder vertrauenswürdig noch rechtskonform oder schlussendlich kontrollierbar sind. Diese Anforderungen gewinnen besonders an Bedeutung mit dem zunehmenden Einsatz moderner Architekturen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) sowie dem Model Control Protocol (MCP).
RAG ermöglicht es, Large Language Models (LLMs) mit spezifischem Wissen aus Unternehmen anzureichern, und zwar direkt durch Dokumente und Datenquellen, die häufig in Objektspeicher-Systemen abgelegt sind. Object Storage wird in der Folge nicht länger als passives Archiv genutzt, sondern als aktiver Bestandteil der KI-Infrastruktur. Der Objektspeicher unterstützt semantische Analysen im Inferenzprozess und liefert kontextbezogene Antworten auf Basis spezifischen Betriebswissens.
Speicherarchitektur als strategisches Fundament
Der Objektspeicher entwickelt sich so zu einem zentralen Baustein moderner, KI-gestützter Infrastrukturen – als langfristiges, intelligentes Gedächtnis für KI-Anwendungen. Dabei geht es längst nicht mehr nur um die Ablage von Daten. Moderne Lösungen müssen Daten indexieren, mit Metadaten anreichern, absichern und sofort wieder verfügbar machen – als belastbares Fundament für nachvollziehbare KI-Ergebnisse.
Diese neue Rolle erfordert ein Umdenken bei der Auswahl und Bewertung von Storage-Lösungen. Klassische Kriterien wie Skalierbarkeit und Kosten sind längst nicht mehr ausreichend. Stattdessen treten Governance, Transparenz und Sicherheit als zentrale Anforderungen in den Vordergrund – insbesondere bei komplexen KI-Workloads wie etwa RAG.
Governance und Sicherheit als Grundpfeiler
Im Zentrum dieses Paradigmenwechsels stehen granulare Zugriffsrechte auf Objektebene sowie rollenbasierte Berechtigungen, um die Freigabe sensibler Daten mit Feinabstimmung zu steuern. Native Verschlüsselung sowie zukunftsweisende Datenschutztechnologien sind unerlässlich, um unternehmensweite Richtlinien konsequent umzusetzen. Unveränderliche Audit-Trails dokumentieren jede Datenbewegung und Datenmodifikation – und schaffen so eine prüfbare Grundlage mit Blick auf Compliance und forensische Analyse.
Darüber hinaus stellen die Unterstützung von Data Residency sowie die Einhaltung lokaler Vorschriften zur Datensouveränität heute unverzichtbare Voraussetzungen dar – insbesondere in stark regulierten Branchen und Regionen.
API-first & AI-ready: Technische Grundlagen moderner Speicherlösungen
Technisch setzen moderne Objektspeicher-Plattformen auf API-first Architekturen, die eine nahtlose Integration mit aktuellen KI-Frameworks zur Datenorchestrierung ermöglichen. Die Kompatibilität mit Vektor-Datenbanken wird zunehmend zu einer Grundvoraussetzung, da diese semantische Suchen sowie Retrieval-Workflows ermöglichen – wesentliche Bestandteile fortschrittlicher KI-Anwendungen.
Funktionen wie etwa schnelle semantische Indizierung sowie intelligentes Metadaten-Tagging erlauben es, Daten kontextbezogen aufzubereiten und relevante Informationen im Inferenzprozess gezielt bereitzustellen.
Die Blackbox vermeiden – Kontrolle behalten
Souveräne KI bedeutet: Daten dürfen nicht in undurchschaubaren Clouds oder isolierten Drittsysteme „verschwinden“. Unternehmen müssen die vollständige Kontrolle behalten – nicht nur über den Datenzugriff, sondern gerade auch mit Blick auf Datenbewegung, Interpretation sowie Wiederverwendung entlang aller KI-Prozesse. Nur so lassen sich strategische Risiken minimieren, regulatorische Anforderungen erfüllen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern.
Objektspeicher – das Rückgrat souveräner KI
Für Anbieter von Objektspeicher eröffnet sich damit die Chance, sich vom reinen Datenspeicher hin zum strategischen Befähiger souveräner KI-Ökosysteme zu entwickeln. Sie liefern die Architektur für transparente, sichere und KI-optimierte Dateninfrastrukturen – und damit die Basis für Vertrauen und regulatorische Sicherheit.
Denn eines ist klar: Souveräne KI braucht mehr als Rechenleistung. Sie braucht ein modernes Datenfundament – gestützt auf sicheren, kontextorientierten Objektspeicher, der Daten auffindbar, verständlich und steuerbar macht. Das ist die Grundlage für verantwortungsvolle KI-Systeme, die per Design souverän gedacht und gestaltet sind.
Über Scality
Scality meistert die größten unternehmerischen Herausforderungen bei der Datenspeicherung -Sicherheit, Leistung und Kosten. Scalitys Lösungen wurden mit dem Ziel entwickelt, die stärkste Form von Immutability und eine end-to-end Cyber-Resilienz zu bieten. Scality sichert Daten auf fünf zentralen Ebenen zum unüberwindbaren Schutz vor Ransomware. Scality bietet ein Höchstmaß an Ausfallsicherheit und macht Speicherinfrastrukturen in allen wesentlichen Bereichen unbegrenzt skalierbar. Die anspruchsvollsten Unternehmen der Welt vertrauen auf Scality mit Blick auf das Unternehmenswachstum sowie die rasche Umsetzung KI-datengestützter Ideen – bei gleichzeitiger Steigerung der Effizienz und Lock-in Vermeidung. Die von Gartner als führend anerkannte Objektspeicher-Software Scality S3 ist zuverlässig, sicher und nachhaltig. Folgen Sie uns auf Twitter und LinkedIn. Besuchen Sie www.scality.com und unser Blog.
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