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KI-Anwendungen betreiben zu können – das müssen heute alle Distributoren ihren Kunden anbieten. Aber worin unterscheiden sie sich dabei? Und wie wählt man die passendste Distribution aus?

Einer Studie des MIT aus dem Jahr 2025 zufolge, erreichen satte 95 Prozent aller KI-Projekte nie die Praxisreife und tragen außerdem nicht zum Betriebsergebnis bei. Dafür gibt es viele Gründe, darunter zu hohe Komplexität oder mangelnde Integration. Zuweilen wird aber auch einfach die falsche technische Plattform gewählt. Dieser Artikel untersucht, welche unterschiedlichen Angebote die großen Linux-Distributoren Red Hat, Suse und Ubuntu ihren Kunden in Sachen KI machen. Welcher Weg führt zu welchem Ziel und eignet sich für wen?

Meist fällt die Entscheidung nicht voraussetzungslos: Wer schon eine große Installation unter Suse, Red Hat oder Ubuntu betreibt, wird dem Distributor treu bleiben, auch wenn es um KI-Anwendungen geht. Schließlich hat man mit dem Betriebssystem Erfahrung gesammelt, Kontakte zum Support geknüpft, die Admins sind eingespielt, und grundlegende Komponenten sind schon bezahlt. Wer dagegen noch nicht so festgelegt ist, hat die Qual der Wahl. Die Marketingabteilungen der Distributoren geben sich alle Mühe, die jeweilige KI-Strategie in gutem Licht erscheinen zu lassen – doch wo liegen die tatsächlichen Stärken und Schwächen und was passt wann?

Architektur

Am Anfang müssen Sie eine grundsätzliche Entscheidung treffen: Soll die eigene KI-Lösung in einem Kubernetes-Cluster laufen oder auf einer einzelnen Maschine (Bare Metal)? Wenn sich verschiedene Teams oder Kunden die Hardware teilen sollen oder wenn sich die Leistungsfähigkeit schnell anpassen lassen soll, dann spricht alles für eine containerisierte Installation in einem Cluster. In diesem Fall ist zudem ...

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