Finanzdienstleister setzen auf lokale KI-Entwicklung.

Die Finanzdienstleistungsbranche (FSI) wird voraussichtlich eine der ersten sein, die generative KI (GenAI) kommerzialisiert. Obwohl die großen Cloud-Anbieter und HPC-Zentren in der Theorie viel Forschung betreiben, sind FSI-Unternehmen aufgrund ihrer regulatorischen Anforderungen und des Bedarfs nach Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit besonders vorsichtig. Sie nutzen bereits seit langem prädiktive KI-Modelle und experimentieren jetzt mit GenAI, um beispielsweise Investitionsentscheidungen zu optimieren oder Versicherungsansprüche zu bearbeiten. Ein großer Vorteil von GenAI ist die Unterstützung bei der regulatorischen Berichterstattung, was für FSI-Unternehmen ein wertvolles, leicht zugängliches Anwendungsfeld darstellt. Die Frage, wo FSI-Unternehmen GenAI-Modelle trainieren, bleibt jedoch unklar. Zwar könnten sie Modelle in der Cloud lizenzieren, doch dies bedeutet oft einen Verlust an Kontrolle und höhere Kosten. Daher setzen viele FSI-Unternehmen auf On-Premises- oder Co-Location-Lösungen, um Sicherheit, Compliance und Latenz zu optimieren. Die Anforderungen an die Infrastruktur sind hoch: AI-Trainingsysteme benötigen leistungsstarke GPUs, schnelle Netzwerke und effiziente Kühlung. Supermicro berichtet, dass viele FSI-Unternehmen bereits mit Grace-Hopper- und Grace-Blackwell-Systemen experimentieren, um die Leistung zu steigern und Kosten zu senken. Die Kosten für GPU-Instanzen in der Cloud sind deutlich höher als der Kauf der Hardware, weshalb viele Unternehmen lieber eigene Systeme betreiben. Zudem sind die Modelle und Daten der FSI-Unternehmen besonders sensibel, weshalb sie hohe Sicherheitsanforderungen stellen. Während die meisten FSI-Unternehmen derzeit noch Proof-of-Concepts durchführen, planen einige bereits größere Investitionen in AI-Infrastruktur. Die Volcker-Regel, die kommerzielle Banken von eigenem Handel abhält, hat dazu geführt, dass Hedgefonds und Prop-Trading-Unternehmen stärker in GenAI investieren. Diese Firmen nutzen GPUs, um komplexe Finanzdaten zu analysieren und Handelsmuster zu identifizieren, was traditionelle Algorithmen ersetzen könnte. Die Zukunft der FSI-Branche sieht die zunehmende Verwendung von agentenbasierten KI-Architekturen vor, die vernetzte Modelle einsetzen, um Entscheidungen zu treffen oder Aktionen auszulösen. Mit der Entwicklung von KI-Systemen wird auch die Kühlung immer wichtiger. Flüssigkeitskühlung wird voraussichtlich zur Norm, da sie die Effizienz steigert und die Kosten senkt. Supermicro hat bereits mehrere solcher Systeme an FSI-Unternehmen geliefert, und die Branche wird voraussichtlich die ersten sein, die AI-Supercomputer in den Alltag integrieren. Dies könnte den Weg für andere Branchen ebnen, in denen KI in Zukunft eine zentrale Rolle spielen wird. Supermicro ist ein führender Anbieter von Recheninfrastruktur und hat sich auf die Bedürfnisse der Finanzdienstleistungsbranche spezialisiert. Die FSI-Unternehmen setzen auf agenteure KI, um ihre Prozesse zu verbessern, und planen langfristig, die KI-Infrastruktur zu optimieren. Die Branche wird voraussichtlich auch in Zukunft Innovationen vorantreiben, die andere Industrien später nachahmen werden.