KI-Inferenz erfordert grundlegend andere Dateninfrastruktur, sagt Silk

Nvidia-CEO Jensen Huang hat die Ära der „KI-Fabriken“ ausgerufen, doch Silk warnt, dass der Wandel von Chatbots zu autonomen KI-Agenten ein massives Datenproblem verursacht. Inferenz verhält sich wie OLTP++ mit beispielloser Parallelität, Lese-Spitzen und unvorhersehbaren Zugriffsmustern, was schnell die EBS-Burst-Guthaben von AWS aufbraucht und zu Latenzspitzen von 1 ms auf über 100 ms führt. Speicherengpässe, nicht Rechenleistung, werden zum kritischen Fehlerpunkt. Silk präsentiert eine Fallstudie zu „FinRetail“, bei der ein RAG-basierter Shopping-Assistent eine „Erfolgskatastrophe“ auslöste, indem er die Speicherschicht überlastete und die gesamte Website lahmlegte. Die Lösung besteht laut Silk aus einer softwaredefinierten Speicherabstraktion, die die Anwendungsleistung von den nativen AWS-Speichergrenzen entkoppelt und selbst bei gemischten Lasten eine konsistente p99-Latenz im Sub-Millisekundenbereich bietet. Die symmetrische Active-Active-Architektur und das verteilte Caching von Silk können einen E/A-Durchsatz von 20 GiB/s liefern, wodurch fragile Read-Replicas oder eine Überdimensionierung von EC2-Compute überflüssig werden.