Red Hat Warum 2026 das Jahr der KI-Architekten wird

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Mit dem Ende der Experimentierphase rücken Betrieb, Kostenkontrolle und Abhängigkeiten ins Zentrum der KI-Strategien. Red Hat erwartet für 2026 einen grundlegenden Architekturwechsel: Weg vom Modell-Monolithen, hin zu modularen Agenten, spezialisierten Modellen und hybriden Infrastrukturen.

2026 verschiebt sich der Fokus von der Modellgröße zur Architektur: KI wird vom Experiment zur betriebsfähigen Systemlandschaft.(Bild:  Midjourney / KI-generiert)
2026 verschiebt sich der Fokus von der Modellgröße zur Architektur: KI wird vom Experiment zur betriebsfähigen Systemlandschaft.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Nach dem Hype soll nun der Betrieb folgen. Für viele Unternehmen markiert 2026 den Übergang von isolierten KI-Piloten in produktive Systemlandschaften und damit den Beginn einer Phase, in der nicht mehr Modellgröße, sondern Architekturentscheidungen über Wirtschaftlichkeit und Skalierbarkeit entscheiden.

Max Murakami, AI Platform Specialist Solution Architect bei Red Hat beschreibt einen Trend weg von monolithischen KI-Stacks hin zu modularen Architekturen. Zentrale Rolle spielen dabei autonome KI-Agenten, die nicht nur Antworten liefern, sondern eigenständig Aufgaben orchestrieren, Datenquellen anbinden und Prozesse steuern.

Max Murakami ist AI Platform Specialist Solution Architect bei Red Hat.(Bild:  Red Hat)
Max Murakami ist AI Platform Specialist Solution Architect bei Red Hat.
(Bild: Red Hat)

In Multi-Agenten-Umgebungen übernehmen sie arbeitsteilig klar abgegrenzte Funktionen. Voraussetzung für den produktiven Einsatz sind offene Kommunikationsprotokolle, die Interoperabilität zwischen Agenten und Systemen sicherstellen und Abhängigkeiten von einzelnen Plattformanbietern reduzieren.

Agenten ersetzen monolithische KI-Systeme

Parallel verschiebt sich der Fokus in den operativen Betrieb. Große Reasoning-Modelle erzeugen hohe Lastspitzen und treiben die Betriebskosten. Für den Produktionseinsatz setzen Unternehmen daher zunehmend auf Hybrid-Cloud-Architekturen und auf Verbünde aus spezialisierten, kleineren Modellen. Diese lassen sich je nach Anfrage dynamisch kombinieren und ermöglichen eine effizientere Nutzung von Rechenressourcen. KI entwickelt sich damit von einer einzelnen Plattform zu einer verteilten Systemlandschaft.

Spezialisierte Modelle statt Fine-Tuning

Auch bei der Modellanpassung zeichnet sich ein Strategiewechsel ab. Klassisches Fine-Tuning gilt als aufwendig und kostenintensiv. Stattdessen rückt die Steuerung über Daten in den Mittelpunkt. Synthetische Trainingsdaten und Verfahren zur kontinuierlichen Wissenseinspeisung ermöglichen es, Modelle gezielt für einzelne Fachdomänen zu spezialisieren, ohne bestehende Fähigkeiten zu verlieren. Neue Ansätze wie Orthogonal Subspace Fine-Tuning sollen die Integration neuen Wissens ermöglichen, ohne das Grundmodell neu trainieren zu müssen.

Hardware wird verhandelbar

Gleichzeitig wächst der Druck, die Abhängigkeit von einzelnen GPU-Anbietern zu reduzieren. Abstraktionsschichten auf Softwareebene sollen künftig unterschiedliche Beschleunigerplattformen vereinheitlichen und den hardwareunabhängigen Betrieb von KI-Modellen ermöglichen. Ziel sind flexiblere Infrastrukturen, die sich besser an Kosten, Verfügbarkeit und Energieverbrauch anpassen lassen.

2026 wird also nicht das Jahr der größten Modelle, sondern das Jahr der tragfähigen KI-Architekturen.

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