Microsoft und Intel skizzieren gemeinsame Grundlage für souveräne KI, vom Edge bis zur Cloud

Souveränität geht über den Speicherort der Daten hinaus

Laut Microsoft rückt die KI-Verarbeitung näher an die Orte, an denen Daten entstehen, Entscheidungen getroffen werden und der Betrieb läuft. Der Beitrag nennt Beispiele: Hersteller können vertrauliche Produktionsdaten direkt neben den Systemen analysieren, die sie erzeugen, Pharmaunternehmen können KI in klinischen Studien innerhalb kontrollierter Umgebungen einsetzen, und Behörden können KI-Anwendungen auf sensiblen Informationen betreiben, ohne bestehende Sicherheits- und Betriebsgrenzen aufzugeben.

Microsoft zufolge verändert das die Debatte um digitale Souveränität. Sie umfasst nun, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden, wo Workloads laufen, wer auf die umgebenden Systeme zugreifen und sie betreiben darf und wie diese Systeme bei sich wandelnden Anforderungen sicher und betriebsbereit bleiben.

Das Unternehmen argumentiert, dass die Anforderungen je nach Workload variieren. Datensensibilität, Regulierung, Latenz, Konnektivität, Betriebszugriff und Resilienz spielen jeweils eine Rolle. Das Ergebnis sei ein Kontinuum, in dem Organisationen unterschiedliche Kontrollniveaus über öffentliche Cloud, kundenkontrollierte Umgebungen und vertrauenswürdige Partnerlösungen hinweg anwenden.

Azure Local, Foundry Local und Intel-Hardware

Der Beitrag nennt mehrere Bausteine. Azure Local auf Intel-Xeon-6-Prozessoren verbindet verteilte Azure-Infrastruktur mit einer gemeinsamen Rechenbasis für kundenkontrollierte Umgebungen. Microsoft zufolge können Organisationen Cloud- und KI-Funktionen näher an ihre Daten bringen und dabei einheitliche Ansätze bei Sicherheit, Verwaltung und Governance beibehalten.

Auf der KI-Seite unterstützt Microsoft Foundry Organisationen beim Entwickeln und Bereitstellen von KI-Anwendungen und Modellen, mit Optionen dafür, wo die KI läuft. Mit Foundry Local können Organisationen KI-Inferenz in ihren eigenen Umgebungen ausführen. Auf derselben Infrastruktur können Intel-Xeon-6-Prozessoren mit Intel Advanced Matrix Extensions (Intel AMX) KI-Workloads direkt auf der CPU beschleunigen, und Intel OpenVINO hilft Entwicklern, Modelle für unterstützte Infrastruktur zu optimieren und bereitzustellen.

Der Ansatz reicht auch über KI-Modelle hinaus. Microsoft 365 Local und GitHub Enterprise Local erweitern kundenkontrollierte Optionen auf Zusammenarbeit, Quellcode und Softwareentwicklung, sodass KI-, Anwendungs-, Daten-, Entwicklungs- und Produktivitäts-Workloads innerhalb derselben Governance- und Betriebsgrenze liegen können.

Vertrauen durch Confidential Computing überprüfbar machen

Ein zentrales Thema ist, dass Vertrauen bei sensiblen Workloads technischen Schutz und überprüfbare Nachweise braucht. Bei unterstützten Azure-Confidential-VM-Konfigurationen bieten Intel-Xeon-Prozessoren hardwarebasierte Schutzmechanismen, darunter Intel Trust Domain Extensions (Intel TDX), die Workloads während der Nutzung isolieren können. Hardwaregestützte Attestierung kann Organisationen Nachweise liefern, um relevante Sicherheitseigenschaften der Umgebung anhand eigener Anforderungen zu prüfen.

Anand Pashupathy, Vice President und General Manager of Intel Product Assurance and Security, schreibt in dem Beitrag, dass Intel TDX auf unterstützten Azure-Confidential-VM-Konfigurationen KI-Workloads in hardwareisolierten Trust Domains ausführt, Modelle und Daten während der Nutzung schützt und sie von Host und Hypervisor isoliert. Durch Attestierung könnten Organisationen „von dem Vertrauen in ihre Umgebung zu deren Überprüfung übergehen“.

Microsoft ergänzt, dass jeder Workload Schutzmaßnahmen erhalten solle, die seinem Risiko angemessen sind, wobei Isolation, Verschlüsselung, Attestierung und operative Kontrollen dort eingesetzt werden, wo sie echten Mehrwert bringen.

Was das für Organisationen bedeutet

Der Beitrag betont die Anpassungsfähigkeit. Ein Workload, der heute in einer vernetzten Umgebung läuft, kann morgen anderen regulatorischen, Resilienz- oder Konnektivitätsanforderungen unterliegen, und Modelle sowie Infrastruktur entwickeln sich weiter. Microsoft zufolge sollten Organisationen ändern können, wo Workloads laufen, wie sie abgesichert sind und wie sie verbunden werden, ohne jedes Mal ihr Verwaltungs- und Sicherheitsmodell neu aufbauen zu müssen.

Für Kunden, die regulierte, proprietäre oder geschäftskritische Daten verarbeiten, lautet die Botschaft: Die Platzierung von Workloads ist zu einer praktischen KI-Entscheidung geworden. Der Beitrag ist eher eine Darstellung des Ansatzes und der Produktpositionierung als eine Produkteinführung: Preise, Verfügbarkeitstermine oder Leistungsangaben nennt er nicht. Der sichtbare Text endet mit dem Beginn eines Abschnitts mit dem Titel „Three questions leaders should ask“, der hier nicht behandelt wird.