Neu: Fabric Intelligence mit Echtzeit-Erkennung und Automatisierung für KI- und Multi-Cloud-Workloads, um Edge-to-Cloud-Konnektivität zu ermöglichen…
Hintergrund
Unternehmen setzen vermehrt auf next-Gen. KI-Tools wie KI-Agenten. Damit müssen sie auch ihre bestehende IT-Architektur neu denken. Auf dem ersten AI Summit des Anbieters Ende Sept. 2025 hat Equinix dazu jetzt seine Distributed AI Infrastructure vorgestellt – ein neuer Ansatz, um die nächste Welle der KI-Innovation, einschließlich agentischer KI, voranzutreiben. Die Ankündigung umfasst ein KI-optimiertes Gerüst für verteilte KI-Implementierungen, ein globales AI Solutions Lab zur Erprobung neuer Lösungen sowie Fabric Intelligence, um Next-Generation-Workloads von Unternehmen besser zu unterstützen.
Ankündigungsübersicht
Die Distributed AI von Equinix wurde so entwickelt, dass sie die Skalierung, Geschwindigkeit und Komplexität moderner intelligenter Systeme unterstützen kann. Dazu gehört auch der Übergang von statischen Modellen zu autonomen, agentischen KI-Systemen, die eigenständig „denken, handeln und lernen können“.
Im Gegensatz zu traditionellen Anwendungen ist KI von Natur aus verteilt. Dadurch ergeben sich besondere Anforderungen an die Infrastruktur für Training, Inferenz und Datensouveränität. Dies erfordert eine neue Art von Infrastruktur: Sie muss laut Equinix „global verteilt, tief vernetzt und für Leistung im großen Maßstab ausgelegt sein“. Mit einem programmierbaren, KI-optimierten Netzwerk, das mehr als 270 Rechenzentren in 77 Märkten verbindet, ist Equinix nach vorliegenden Angaben entsprechend positioniert, um diese Anforderungen zu unterstützen.
Zu den wesentlichen Ankündigungen im Rahmen de AI Summits gehören (Quelle, Anbieter):
1. Fabric Intelligence
Eine Software-Ebene, die Equinix Fabric®, einen globalen On-Demand-Interconnection-Service, um Echtzeit-Erkennung und Automatisierung für KI- und Multi-Cloud-Workloads erweitert. Fabric Intelligence soll im ersten Quartal 2026 verfügbar sein.
Es lässt sich in KI-Orchestrierungstools integrieren und automatisiert Konnektivitätsentscheidungen. Zudem nutzt es Live-Telemetriedaten für Beobachtbarkeit und passt Routing und Segmentierung dynamisch an, um die Leistung zu optimieren und den Netzwerkbetrieb zu vereinfachen.
Durch die Reaktion des Netzwerks auf Workload-Anforderungen kann Fabric Intelligence dabei helfen, manuelle Aufwendungen zu reduzieren sowie die Bereitstellung zu beschleunigen, um mit der Skalierbarkeit und Geschwindigkeit von KI Schritt halten zu können.
2. AI Solutions Lab in den Solution Validation Center® Anlagen von Equinix
Equinix startet ein globales AI Solutions Lab an 20 Standorten in 10 Ländern und bietet Unternehmen eine dynamische Umgebung zur Zusammenarbeit mit führenden KI-Partnern.
Unternehmen können dazu ab sofort das AI Solutions Lab nutzen, um sich mit dem umfangreichen KI-Partner-Ökosystem von Equinix zu verbinden. Durch diese Zusammenarbeit sollen die Risiken bei der KI-Einführung verringert, Lösungen gemeinsam entwickelt und der Weg von der Idee zur operativen KI-Bereitstellung beschleunigt werden.
Bildquelle: Equinix.
Kommentar Ian Andrews, Chief Revenue Officer bei Groq (Auszug): „Da sich KI von zentralisiertem Training zu verteilter Inferenz verlagert, benötigen Unternehmen eine Infrastruktur, die einen schnellen und zuverlässigen Zugriff auf Rechenleistung über Regionen hinweg unterstützt. GroqCloud in Verbindung mit der Plattform von Equinix ermöglicht es Unternehmen, KI-Workloads näher am Ort der Datengenerierung auszuführen. Dadurch wird die Reaktionsfähigkeit verbessert und der Betrieb in großem Maßstab vereinfacht.“
3. Erweiterung des KI-Ökosystems von Equinix
Unternehmen erhalten Zugang zu modernster Technologie, darunter die GroqCloud™-Plattform ab Q1 2026. Diese ermöglicht direkten, privaten Zugang zu führenden Inferenzplattformen ohne individuelle Eigenentwicklungen – sodass KI-Services schneller, mit Enterprise-Performance und -Sicherheit verbunden und skaliert werden können.
Mithilfe der Distributed AI Infrastructure von Equinix sollen sich künftig Anwendungsfälle wie Echtzeit-Entscheidungen für vorausschauende Wartung in der Industrie, dynamische Optimierung im Einzelhandel oder schnellere Betrugserkennung im Finanzwesen umsetzen lassen.
Durch die Bereitstellung von KI am Netzwerkrand und über Regionen sind skalierbare und latenzarme KI-Workloads dort ausführbar, wo sie benötigt werden. Diese Produkte sollen laut Anbieter voraussichtlich im ersten Quartal 2026 verfügbar werden.
Querverweis:
Unser Beitrag > Equinix Fabric Cloud Router als virtueller Service für Multicloud-Networking verfügbar
Unser Beitrag > Zentrale Risiken beim Einsatz von KI-Agenten
Unser Beitrag > Hybride Datenarchitekturen als entscheidender Faktor zur sicheren und beschleunigten KI-Integration