Open Source als Schlüssel zur effizienten KI-Nutzung: Red Hat setzt auf Souveränität und Skalierbarkeit
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Open Source als Schlüssel zur effizienten KI-Nutzung: Red Hat setzt auf Souveränität und Skalierbarkeit
Erstellt am 24.10.2025 von Mike BauerfeindDie Euphorie rund um künstliche Intelligenz ist längst der Realität gewichen: Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, ihre KI-Projekte nicht nur zu starten, sondern auch wirtschaftlich und sicher in den produktiven Betrieb zu überführen. Dabei geht es um mehr als nur Technologie – es geht um strategische Entscheidungen, die langfristige Auswirkungen auf Kosten, Kontrolle und Innovationsfähigkeit haben. Eine zentrale Rolle spielt dabei Open Source. Warum gerade offene Technologien der Schlüssel zur effizienten Nutzung von GenAI und LLMs sind, erklärt Gregor von Jagow, Country Manager Germany bei Red Hat, im Gespräch.
Von der Pilotphase zur produktiven KI: Herausforderungen und Lösungen
Viele Unternehmen starten ihre KI-Reise mit Pilotprojekten, die schnell erste Ergebnisse liefern. Doch der Übergang in den produktiven Betrieb ist komplex: Skalierungsprobleme, Sicherheitsfragen und hohe Betriebskosten bremsen oft den Fortschritt. Red Hat begegnet diesen Herausforderungen mit einem strukturierten Ansatz: Red Hat AI kombiniert moderne Container- und Cloud-Technologien mit einem offenen Ökosystem aus Werkzeugen und Modellen. So können Unternehmen ihre KI-Anwendungen nicht nur entwickeln und trainieren, sondern auch flexibel betreiben – unabhängig von Hyperscalern oder proprietären Plattformen.
„Pilotprojekte sind meist schnell aufgesetzt, haben in der Realität mit dem Produktivbetrieb aber wenig zu tun“, sagt von Jagow. Entscheidend sei ein durchdachter Übergang, unterstützt durch vorgefertigte Open-Source-Modelle und umfangreiche Trainingsressourcen. Diese helfen, Reibungsverluste zu vermeiden und die Time-to-Value deutlich zu verkürzen.
Inferenz als wirtschaftlicher Hebel: Flexibilität durch Containerisierung
Ein oft unterschätzter Aspekt im KI-Betrieb ist die Inferenz – also das Ausführen trainierter Modelle. Sie entscheidet über Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und vor allem Kosten. Proprietäre Dienste können hier schnell teuer und unflexibel werden. Red Hat setzt deshalb auf eine containerbasierte Architektur, die es Unternehmen erlaubt, Workloads dorthin zu verschieben, wo sie am effizientesten laufen – sei es im eigenen Rechenzentrum, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen.
Diese Flexibilität stärkt nicht nur die technische Souveränität, sondern reduziert auch die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern. Ein Ansatz, der sich zunehmend als Best Practice etabliert – wie auch Branchenbeobachter wie Heise bestätigen.
Open Source als Rückgrat der KI-Infrastruktur
Red Hat sieht Open Source nicht nur als Werkzeug, sondern als strategische Grundlage für die Zukunft der KI. „Es ist durchaus wahrscheinlich, dass wir hier eine ähnliche Entwicklung wie bei Linux erleben“, so von Jagow. Die Offenheit, Interoperabilität und Wahlfreiheit, die Open Source bietet, machen es zum idealen Fundament für skalierbare und nachhaltige KI-Lösungen.
Ein praktisches Beispiel dafür wird auf dem Red Hat Summit 2025 in Darmstadt gezeigt. Dort demonstriert das Unternehmen, wie Open-Source-Inferenz in der Praxis funktioniert – und wie Unternehmen damit echte Mehrwerte schaffen können.
Fazit: Souveräne KI braucht offene Technologien
Die effiziente Nutzung von KI ist kein Zufallsprodukt, sondern das Ergebnis strategischer Entscheidungen. Open Source bietet Unternehmen die nötige Flexibilität, Kontrolle und Skalierbarkeit, um GenAI und LLMs wirtschaftlich sinnvoll zu betreiben. Red Hat zeigt mit seinem Ansatz, wie diese Prinzipien in der Praxis umgesetzt werden können – und macht deutlich, dass die Zukunft der KI nicht nur offen, sondern auch souverän sein sollte.
- Teaser_KI_klein: Bild von Alexandra_Koch auf Pixabay
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