Nutanix sieht für künstliche Intelligenz eine neue Phase mit Selbstoptimierung, Kooperation und Effizienz. | Nutanix sees a new phase for artificial intelligence with self-optimization, collaboration, and efficiency. |
Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch. 2025 ist der Startschuss für eine tiefgreifende Transformation der Unternehmenssoftware. Sie geht über die bisherige Demokratisierung von Softwareentwicklung und -engineering durch generative KI hinaus und wird die bisher stabilen Software-Workflows verändern. „In diesem Jahr wird eine neue Art von Software auf den Markt kommen, die aus ihrer Anwendung lernt und selbstständig, d.h. ohne aktive Programmierung, das Nutzererlebnis und die Produktivität der Entwicklungsteams verbessert“, sagt Induprakas Keri, Senior Vice President und General Manager Hybrid Multicloud bei Nutanix.
Neben der Selbstoptimierung wird das Thema Collaboration an Bedeutung gewinnen. Dabei geht es um die Zusammenarbeit von KI-Agenten, die auch Verhandlungen führen können. „Damit Unternehmen davon profitieren können, brauchen sie Mitarbeiter mit den entsprechenden Fähigkeiten sowie geeignete Prozesse und Technologien“, sagt Debo Dutta, Chief AI Officer (CAIO) bei Nutanix. Neue, auch quelloffene Denkmodelle würden KI-Modellen zusätzliche Fähigkeiten verleihen. Dutta geht davon aus, dass mit der zunehmenden Verbreitung von Reasoning-Modellen und Agenten das KI-Inferencing weiter an Bedeutung gewinnen wird. Seiner Meinung nach werden neue Technologien und Architekturen entstehen, um die neuen Generationen von Modellen und Multi-Agenten-Systemen zu unterstützen. So werde beispielsweise In-Memory-Computing populär werden, um die Speichergrenze (Memory Wall) zu überwinden. Außerdem würden ganze Speichercontroller auf intelligenten Netzwerkkarten laufen. Sein Kollege Keri stimmt ihm zu und rechnet damit, dass der Stromverbrauch durch KI-Inferencing, insbesondere am Edge, zu einer ernsthaften Herausforderung wird: „Entgegen der landläufigen Meinung wird das Inferencing der wahre Stromfresser sein, weniger das Training“. Mit dem wachsenden Stromverbrauch schießen auch die Kosten für die Unternehmen in die Höhe. Schuld daran ist laut Dutta insbesondere die Skalierung der für das Inferencing benötigten Rechenkapazitäten. Die Unternehmen müssten deshalb ihre Aufwendungen für Infrastruktur und Energie überdenken. Damit Investitionen und Betriebskosten den Erfolg von KI-Projekten nicht gefährden, sollten Unternehmen künstliche Intelligenz insbesondere dazu nutzen, „Ineffizienzen zu erkennen und arbeitsintensive Prozesse zu automatisieren“, wie Tobi Knaup, General Manager Cloud Native bei Nutanix meint. Er empfiehlt: „IT-Verantwortliche sollten die Strategie verfolgen, KI mithilfe von KI zu finanzieren.“ Die IT selbst stehe unter Druck, mit maximaler Effizienz zu arbeiten, und solle deshalb Produkte, die keine KI nutzen, außer Betrieb nehmen. Nutanix selbst strebt laut Rajiv Ramaswami, President und CEO von Nutanix, eine Produktivitätssteigerung in der Entwicklung von 25 Prozent an: „Wir werden künstliche Intelligenz zur Code-Generierung für Unit-Tests und eine Reihe anderer Funktionen einsetzen.“ Solche und ähnliche Vorhaben würden 2025 Realität und sich mit dem Aufkommen neuer KI-Anwendungen in immer mehr Unternehmensbereichen ausbreiten. |
Artificial Intelligence (AI) is here to stay. 2025 is the starting point for a profound transformation of enterprise software. It goes beyond the previous democratization of software development and engineering through generative AI and will change the previously stable software workflows. „This year will see the introduction of a new type of software that learns from its use and improves the user experience and productivity of development teams on its own, without active programming,“ said Induprakas Keri, senior vice president and general manager of Hybrid Multicloud at Nutanix.
In addition to self-optimization, collaboration will become increasingly important. This includes working with AI agents that can also negotiate. „For companies to benefit, they need people with the right skills, processes and technologies,“ said Debo Dutta, chief AI officer (CAIO) at Nutanix. New, open-source thinking models would add capabilities to AI models. Dutta expects AI inference to become even more important as reasoning models and agents proliferate.
He believes that new technologies and architectures will emerge to support the new generations of models and multi-agent systems. For example, in-memory computing will become popular to overcome the memory wall. In addition, entire memory controllers will run on intelligent network cards.
His colleague Keri agrees and expects the power consumption of AI inference, especially at the edge, to become a serious challenge: „Contrary to popular belief, inference will be the real power guzzler, not so much training.“ As power consumption increases, so do the costs to businesses. According to Dutta, this is mainly due to the scaling of computing power required for inference. Companies need to rethink their infrastructure and energy spending.
To ensure that investment and operational costs do not jeopardize the success of AI projects, companies should use artificial intelligence to „identify inefficiencies and automate labor-intensive processes,“ according to Tobi Knaup, general manager of cloud native at Nutanix. He recommends: „IT managers should pursue the strategy of using AI to fund AI.“ IT itself is under pressure to operate at maximum efficiency and should therefore retire products that do not use AI.
According to Rajiv Ramaswami, president and CEO of Nutanix, Nutanix itself is aiming for a 25 percent increase in development productivity: „We will use artificial intelligence to generate code for unit testing and a number of other functions.“ These and similar projects will become a reality in 2025, spreading to more and more areas of the enterprise as new AI applications emerge. |
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Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
Dr. Jakob Jung is Editor-in-Chief of Security Storage and Channel Germany. He has been working in IT journalism for more than 20 years. His career includes Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (storage and data center) and ChannelBiz. He also freelances for numerous IT publications, including Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider and ZDnet. His main topics are channel, storage, security, data center, ERP and CRM.
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