Künstliche Intelligenz (KI) und verwandte Technologien wie Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) werden in vielen Branchen immer häufiger eingesetzt. Die Technologien müssen jedoch zunächst trainiert werden, was in den meisten Fällen eine riesige Menge an Daten und auch Zeit erfordert. Das wiederum hat einen erheblichen Einfluss darauf, wie die Infrastruktur für den Betrieb dieser Technologien aussehen sollte. Während dabei viel für die Nutzung entsprechender Cloud-Angebote zu sprechen scheint, funktioniert eine Hybridlösung jedoch in den meisten Fällen besser. Unternehmen, die den Einsatz von KI oder Maschinellem Lernen planen, sollten ihre spezifischen Anforderungen daher genau prüfen und klären, welche Parameter für eine geeignete Infrastruktur angesetzt werden sollten.