AWS Summit 2025: Cloud-Innovationen für die digitale Zukunft

Am diesjährigen AWS Summit in Zürich setzt der internationale Cloud-Marktführer wichtige Akzente in Hinblick auf Innovation, Effizienz und zukunftsweisende Technologien. Wer erfahren möchte, wie moderne IT-Prozesse, Datenspeicherung und KI-Lösungen in Zukunft gestaltet und genutzt werden, findet hier einen verständlichen und praxisorientierten Überblick. Wir werfen einen verständlichen Blick auf die spannendsten News und Neuerungen der AWS-Services und erklären, wie diese funktionieren und welchen echten Mehrwert sie Endkund:innen und Unternehmen bringen.

Compute: Die Rechenpower hinter der Cloud

Die Compute-Ebene bildet das technologische Rückgrat sämtlicher digitaler Innovationen: von der klassischen Web-App, über Big-Data-Analysen bis hin zu hoch entwickelten KI-Lösungen.

Virtuelle Maschinen & Container: Maximale Flexibilität

Statt eigene Serverlandschaften zu kaufen, zu warten und deren Kapazität zu kalkulieren, buchen Unternehmen heute bedarfsgerecht Rechenleistung aus der Cloud. Klassische virtuelle Maschinen (wie EC2-Instanzen) sowie moderne Container-Lösungen (für flexible, isolierte Softwarebereitstellung) ermöglichen es, Anwendungen schnell zu deployen und jederzeit dynamisch zu skalieren.

Für die Endkunden bedeutet das:

• Keine Vorabinvestition in teure Hardware, sondern Nutzung nach tatsächlichem Bedarf («pay as you go»).
• Höchste Zuverlässigkeit, da AWS-Infrastrukturen fortlaufend modernisiert und weltweit verfügbar betrieben werden.
• Schnelleres Time-to-Market für neue Produkte und Services durch automatisierte Bereitstellungsprozesse.

GPU-Instanzen: Turbo für KI und Analyse

Besonders herausragende Neuigkeiten gab es für KI-Anwendungen und alle, die rechenintensive Aufgaben erledigen müssen: AWS hat mit neuen EC2-Instanzen, wie der P6-Serie mit NVIDIA Blackwell-GPUs und GB200 Superchips seine GPU-Angebote massiv ausgebaut. Hinzu kommt der 14-jährige Innovationspartner NVIDIA, dessen neueste Technologien nun in der Cloud blitzschnell nutzbar sind.

• Schnellere und günstigere Entwicklung, Training und Betrieb von KI-Modellen aller Größenordnungen, auch bei temporär sehr hohem Ressourcenbedarf.
• Zugang zu modernster Hardware, ohne dass Unternehmen sie selbst anschaffen oder betreiben müssen.
• Anwendungen wie Videoanalyse, Machine Learning, Simulationen oder wissenschaftliche Berechnungen lassen sich flexibel auf weltweit führender Infrastruktur skalieren.

Eigene Chips: Effizienz und Souveränität

Mit der neuesten Generation eigener Chips setzt AWS-Maßstäbe in puncto Effizienz, Leistung und Nachhaltigkeit:

• Graviton4: Bis zu 45% mehr Performance und 60% weniger Energiebedarf im Vergleich zum Vorgänger, flexibel für klassische Workloads.
• Trainium2: Entwickelt für KI- und Deep-Learning-Anwendungen, liefert dieses Chipdesign bessere Preis-Leistung und Energieeffizienz beim Training und Betrieb großer KI-Modelle.
• Die Chipstrategie von AWS gibt Unternehmen die Wahl zwischen standardisierten und hochspezialisierten Instanzen – je nach Anforderung.

Für Endkunden bedeutet das:

• Senkung der laufenden Betriebskosten durch energieeffizientere Hardware.
• Mehr Möglichkeiten, anspruchsvolle Workloads performant und zugleich nachhaltig abwickeln zu können.
• Höhere Planungssicherheit, zumal AWS diese Chips laufend weiterentwickelt und flächendeckend bereitstellt.

Neuheit: Capacity Blocks für kurzfristige GPU-Power

Ein besonders flexibles Feature, das 2025 vorgestellt wurde, sind die sogenannten «EC2 Capacity Blocks». Damit können Unternehmen beliebig große GPU-Kapazitäten gezielt und kurzfristig buchen, wie bspw. für Trainingsphasen von KI-Modellen, Simulationen oder Lastspitzen beim Launch neuer digitaler Services. Buchung, Nutzung und Bezahlung erfolgen komplett transparent und planbar.

Vorteil für Unternehmen und Entwickler:innen:

• Kein langwieriges Warten mehr auf verfügbare GPUs in der Cloud.
• Volle Kostenkontrolle und nachvollziehbare Planbarkeit für projektbezogene Hochlastphasen.
• Innovationen lassen sich in kürzerer Zeit und mit kalkuliertem Risiko realisieren.

Übergeordneter Mehrwert für Endkunden

Die aktuellen Entwicklungen im Bereich Compute bieten Unternehmen eine bisher unerreichte Flexibilität bei der Nutzung von IT-Ressourcen – und das ganz ohne hohe Anfangsinvestitionen, komplizierte Hardwareplanung oder langwierige Vorlaufzeiten. Egal ob klassische Anwendungen, anspruchsvolle KI-Modelle oder spontane Innovationsprojekte. Dies resultiert in beschleunigter Innovation, wettbewerbsfähigen Produkten und verlässlichen Services, während gleichzeitig Kosten und operative Risiken nachhaltig reduziert werden. Damit bildet die neue Compute-Generation das technologische Fundament für datengetriebene Geschäftsmodelle und die fortschreitende Digitalisierung in praktisch jedem Sektor.

Storage: Der Rohstoff der digitalen Welt

Daten sind heute das «Gold» der Wirtschaft und sie entstehen überall: im täglichen Kundenkontakt, bei der Vernetzung von Maschinen (IoT), in der Wissenschaft und Forschung oder durch digitale Medienproduktionen. Doch der bloße Besitz großer Datenmengen bringt wenig, wenn diese Daten nicht zugleich zuverlässig gespeichert, einfach gefunden und flexibel ausgewertet werden können.

Objektspeicher: Basis für jede Datenstrategie

Der Objektspeicher Amazon S3 bietet die Speicherung beliebig großer Datenmengen: von einfachen Dateien über Fotos bis hin zu komplexen Analyse-Datasets. Die Vorteile für Unternehmen liegen auf der Hand:

• Nahezu unbegrenzte Skalierung: Egal ob einige Gigabyte oder gleich mehrere Petabytes, der Speicherplatz wächst automatisch mit dem Bedarf.
• Hohe Kosteneffizienz: Bezahlt wird genau das, was tatsächlich genutzt wird.
• Sicherheit auf Enterprise-Niveau: Daten sind durch mehrfache Redundanz und Verschlüsselung umfassend geschützt.

Intelligentes Datenmanagement: S3 Tables und Apache Iceberg

Mit der Einführung von S3 Tables reagiert AWS auf einen der größten Praxis-Painpoints: große, analytische Datensammlungen effizient zu organisieren und performant abzufragen – zum Beispiel für Data Lakes und Big-Data-Projekte. Neu ist, dass riesige Datenbestände im offenen Apache-Iceberg-Format nun direkt und ohne manuellen Wartungsaufwand genutzt werden können. Unternehmen erhalten dadurch:

• Blitzschnelle Abfragen über sehr große Datenmengen, die klassisch auf einzelne Dateien verstreut wären.
• Vereinfachte Pflege und Verwaltung, da S3 Tables viele Wartungsaufgaben automatisch übernimmt.
• Flexibilität, Datenanalysen team- und abteilungsübergreifend auf demselben Datenbestand zu ermöglichen.

Metadaten & Datengovernance: Ordnung im Daten-Dschungel

Ein weiterer Meilenstein ist die Automatisierung im Metadatenmanagement. Neue AWS-Lösungen generieren und aktualisieren Metadaten (z. B. über Dateityp, Größe, Herkunft, Zugriffsrechte) automatisch und erlauben es, benutzerdefinierte Tags zu ergänzen. Das bringt in der Praxis:

• Sofortiges Auffinden relevanter Informationen, auch bei mehreren Millionen gespeicherten Objekten.
• Einfachere Einhaltung von Compliance-Anforderungen und Datensicherheit durch klare Klassifizierung.
• Reibungslose Integration von Daten in verschiedenste Analyse- und KI-Workflows, ganz ohne manuelle Zuordnung.

Mehrwert für Endkunden und Innovation in der Praxis

Diese neuen Möglichkeiten im Datenmanagement und der Storage-Architektur bedeuten konkret:

• Datensilos werden überwunden: Auch verteilte Teams und verschiedene Abteilungen arbeiten mit denselben, stets aktuellen Daten.
• Der Weg zur datengetriebenen Unternehmenskultur wird geebnet, weil Daten wirklich überall im Unternehmen verfügbar, steuerbar und auswertbar sind.
• Innovation und Automatisierung werden beschleunigt: Ob im Reporting, bei der Entwicklung neuer digitaler Services oder für KI-basierte Analysen – Daten stehen jederzeit, skalierbar und sicher dafür bereit.

Damit ist moderner Cloud-Storage weit mehr als nur ein «Ablageort»: Er wird zur Grundlage, um Wertschöpfung mit Daten im großen Stil flexibel und zukunftsfähig umzusetzen.

Datenbanken: Geschwindigkeit, Konsistenz und globale Verfügbarkeit

In der modernen, vernetzten Welt ist die Verwaltung von Daten das Herzstück jeder digitalen Anwendung. Ob für E-Commerce, Finanzdienstleistungen, industrielle Systeme oder KI-Anwendungen: Datenbanken sorgen dafür, dass strukturierte Informationen sicher gespeichert, blitzschnell abgerufen und auf globaler Ebene synchronisiert werden.

Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit: Passend für jede Größe

Ein wesentliches Merkmal aktueller Cloud-Datenbanken ist ihre Fähigkeit, bei steigendem Bedarf automatisch zu skalieren. Früher bedeuteten steigende Nutzerzahlen oder Transaktionsvolumen oft teure Hardware-Upgrades und komplexe Administration. Heute stellt die Cloud dynamisch genau so viel Kapazität bereit, wie tatsächlich benötigt wird. Serverlose Architekturen und automatisiertes Management sorgen dafür, dass Unternehmen kaum noch Zeit mit Installation, Wartung oder Notfallplänen verbringen müssen und sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können.

• Anwendungen bleiben erreichbar, auch wenn plötzlich tausende neue Nutzer hinzukommen.
• Fehler oder Ausfälle einzelner Infrastrukturteile werden durch automatische Umschaltungen abgefangen.

Globale Konsistenz: Zeitgenaue, zuverlässige Transaktionen weltweit

Mit immer mehr Unternehmen, die international agieren, wie bspw. im E-Commerce, bei Online-Plattformen oder beim Echtzeit-Monitoring, steigt der Anspruch an die Präzision und die Geschwindigkeit von Datenabgleichen rund um den Globus. Innovative Dienste wie der Amazon Time Sync Service ermöglichen eine Synchronisierung von Datenbanktransaktionen mit Mikrosekunden-Genauigkeit. Im Vergleich dazu arbeiten herkömmliche Zeitsynchronisierungen im Millisekunden-Bereich und sind damit 1000-fach ungenauer. Dies ist entscheidend, damit Bestellungen, Zahlungen oder andere kritische Vorgänge überall auf der Welt absolut konsistent und zuordenbar sind – und das unabhängig davon, von welchem Standort oder Device auf sie zugegriffen wird.

• Erhebliche Leistungsverbesserung für global verteilte Anwendungen.
• Grundlage für Multi-Region Aurora DSQL Datenbank Cluster.

SQL- und NoSQL-Modelle: Flexibilität für jede Anforderung

Nicht jedes Datenmodell passt für jede Aufgabe. Deswegen bieten moderne Cloud-Plattformen eine breite Palette an Datenbanken:

• SQL-Datenbanken (wie PostgreSQL oder MySQL) sind ideal für strukturierte, stark verknüpfte Informationen und klassische Geschäftsprozesse.
• NoSQL-Lösungen (wie DynamoDB) eignen sich besonders für flexible, schnell wachsende, semi- oder unstrukturierte Datenmengen – etwa Social-Media-Inhalte, Sensor- oder Maschinendaten.

Oft können Unternehmen heute sogar beide Modelle parallel betreiben und intelligente Hybrid-Architekturen aufbauen – je nach Projektziel und Datenstruktur.

Übergeordneter Mehrwert für Endkunden

Mit den neuesten Datenbanklösungen aus der Cloud erhalten Unternehmen maximale Zuverlässigkeit, Flexibilität und Zukunftssicherheit. Geschäftskritische Informationen können global synchronisiert, Transaktionen blitzschnell verarbeitet und Ausfällen wird automatisch vorgebeugt. Kund:innen und Anwender:innen erleben so jederzeit performante, verlässliche und sichere digitale Services, und Unternehmen gewinnen Freiraum für kreative, datengetriebene Innovationen.

Inference & KI: Vom Forschungslabor in die Wirtschaft

Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Generative KI, also KI, die selbstständig Texte, Bilder oder Analysen erzeugen kann, ist längst kein Nischenthema mehr. Sie wird zum entscheidenden Innovationsmotor für unterschiedlichste Branchen, von der Industrie über den Handel bis hin zum Gesundheitswesen.

Inference-Plattformen wie Bedrock: KI sicher und flexibel einsetzen

Mit modernen Plattformen wie Amazon Bedrock können Unternehmen verschiedenste KI-Modelle, ob aus dem Open-Source-Umfeld oder kommerziell lizenziert, direkt in ihre Geschäftsanwendungen integrieren. Die Zeiten, in denen eigene Hochleistungsrechner, spezielle Datenzentren oder umfangreiche Spezialkenntnisse nötig waren, sind vorbei:

• KI-Dienste laufen skalierbar und hochverfügbar direkt aus der Cloud.
• Unternehmen wählen gezielt das Modell, das zum Use Case und Budget passt – von hochperformant bis maximal effizient.

So lassen sich innovative Lösungen (bspw. Chatbots, Automatisierung in der Logistik oder individualisierte Kundenservices) auch mit überschaubarem Aufwand entwickeln und produktiv betreiben.

Modellauswahl und Datenintegration: Maßgeschneiderte KI

Ein entscheidender Vorteil moderner Inference-Plattformen ist die Möglichkeit, eigene Daten optimal einzubinden. KI-Modelle können gezielt mit unternehmensspezifischen Informationen, Dokumenten oder Wissensbasen kombiniert («Retrieval»-Mechanismen) und individuell feingetunt werden. Dadurch werden Antworten relevanter, Analysen präziser und Use Cases flexibler:

• KI-Lösungen lassen sich an Sprache, Fachjargon und spezifische Inhalte des Unternehmens anpassen.
• Auch für sensible Branchen (z. B. Versicherungen, Healthcare, Banken) entstehen maßgeschneiderte Automatisierungen.

Sicherheitsmechanismen: Verlässlichkeit von KI-Ausgaben

Die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI in der Praxis sind essenziell. Fortschrittliche Plattformen wie Bedrock bieten deshalb spezielle «Guardrails»: Sie filtern problematische Anfragen oder Ausgaben, verhindern die versehentliche Veröffentlichung vertraulicher Informationen und minimieren das Risiko von sogenannten «Halluzinationen» (falsche oder irreführende KI-Antworten).

• Automatisierte «Reasoning-Checks» prüfen KI-Ausgaben im Hintergrund und warnen bei Unsicherheiten oder Fehlern.
• So bleibt die Kontrolle über Output, Compliance und Markenkonformität gewahrt – ein wichtiger Faktor für unternehmenskritische Anwendungen.

Agentic AI: Selbstständige, überwachte KI-Agenten

Ein aufkommender Trend sind KI-Agenten, also autonome, digitale Helfer, die eigenständig Abläufe planen, Tools ansteuern und Entscheidungen treffen. Moderne Architekturen wie Amazon Bedrock AgentCore ermöglichen es, solche Agenten schnell zu entwickeln und sicher im Produktivbetrieb einzusetzen. Die Plattform unterstützt dabei etablierte Frameworks wie LangGraph und CrewAI sowie das hauseigene Framework «Strands Agents», welches die Entwicklung von KI-Agenten erheblich vereinfacht. Bereits heute zeigen KI-Agenten beeindruckende Ergebnisse: Sie beschleunigen medizinische Forschung im Gesundheitswesen, transformieren Finanzanalysen von Investoren und revolutionieren die Präzisionslandwirtschaft.

Mehrwert für Endkunden

Neue KI- und Inference-Lösungen ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, intelligentes und automatisiertes Arbeiten schnell, sicher und skalierbar umzusetzen. Sie profitieren von einer Auswahl moderner KI-Modelle, maximaler Flexibilität bei der Integration individueller Daten sowie umfassenden Sicherheitsmechanismen, die Vertrauen in die Technologie schaffen. Gleichzeitig sinken die Barrieren für Innovation, denn auch Organisationen ohne große KI-Abteilungen können komplexe Automatisierungen, smarte Services und neue digitale Geschäftsmodelle realisieren – und das schneller, kosteneffizienter und zukunftssicher.

Fazit

Die zentralen Neuigkeiten aus dem Innovationstempo von AWS zeigen klar: Die Cloud wird flexibler, leistungsfähiger und sicherer und das branchenübergreifend, vom klassischen Webbetrieb über KI-Anwendungen bis zu vollautomatisierten Daten- und Analyseprozessen. Der Trend geht ganz klar zu einer IT-Infrastruktur, die sich in Echtzeit an wechselnde Anforderungen anpasst und Innovation für Unternehmen jeder Größe verfügbar macht – sicher, skalierbar, effizient. Das ist die neue Basis für datengetriebene Geschäftsmodelle und ein echter Treiber für Digitalisierung und Wettbewerbsfähigkeit weltweit.