de.wedoany.com-Bericht: Die Chinesische Akademie für Informations- und Kommunikationstechnologie (CAICT) weist darauf hin, dass Cloud Computing sich von „KI-Integration“ zu „KI-Autonomie“ wandelt. Die Agententechnologie treibt Cloud-Dienste von der Bereitstellung von „Ressourcen“ zur Bereitstellung von „Fähigkeiten“ an und bringt das technologische Paradigma von Agentic Cloud hervor.
In den letzten 20 Jahren durchlief Cloud Computing vier Phasen: Virtualisierung, Plattformbildung, Cloud Native und KI-Integration. Es lieferte Infrastrukturressourcen nach dem Prinzip der „Ressourcenpoolung und bedarfsgerechten Bereitstellung“. Seit 2026 treten große Modelle und Agententechnologien in die Phase der großflächigen Produktionsbereitstellung ein. Führende globale Cloud-Anbieter sind sich einig: Der Hauptkonsument von Cloud-Diensten wandelt sich vom Menschen zum Agenten. Von April bis Mai 2026 stellte Google auf der Next‘26-Konferenz die Agentic-Cloud-Strategie vor und veröffentlichte Agent Engine und Agentic Data Cloud; Alibaba Cloud kündigte die vollständige, ganzheitliche Agenten-Upgrade an; Amazon führte AgentCore für modellunabhängige Agenten-Orchestrierung ein; Microsofts Foundry Agent Service wurde kommerziell eingeführt. Diese hohe Synchronisation über verschiedene Anbieter und Regionen hinweg zeigt, dass Agentic Cloud vom Konzeptstadium in die industrielle Praxis übergegangen ist.
Agentic Cloud ist ein neues Cloud-Computing-Dienstsystem, das auf Cloud-Computing-Ressourcen basiert, die Fähigkeiten großer Modelle als Kern nutzt und Agentendienste als grundlegende Einheit betrachtet. Es besitzt die Fähigkeit, Benutzerabsichten zu verstehen und komplexe Aufgaben autonom zu erledigen. Seine technische Architektur wandelt sich von einer „containerisierten“ zu einer KI-Cloud-nativen Betriebsumgebung. Eine typische Agentenaufgabe ist eine mehrstufige Interaktionsschleife aus „Wahrnehmung – Schlussfolgerung – Aktion – Rückmeldung“, die Dutzende von verketteten Modell-Inferenzaufrufen und mehrere Runden externer Tool-Ausführungen umfasst. Der Aufgabenlebenszyklus verlängert sich von Millisekunden auf Minuten, Stunden oder sogar Tage. Dies erfordert eine ganzheitliche technische Neugestaltung vom Chip bis zur Anwendung: Auf Chipebene ist Googles TPU v6e speziell für Inferenzszenarien konzipiert, Amazons Trainium2 optimiert die Energieeffizienz für groß angelegte Inferenzcluster; auf der Cloud-Infrastrukturebene führen führende Cloud-Anbieter verwaltete Agenten-Ausführungsumgebungen wie Agent Engine und AgentCore ein, die automatische Skalierung, Zustandspersistenz und modellunabhängige Orchestrierung unterstützen; auf der Cloud-Plattformebene wird die Latenz einzelner Inferenzen durch Techniken wie Quantisierungskompression, spekulative Dekodierung, KV-Cache-Sharing und Inferenz-Pipelines auf Millisekunden reduziert.
In Bezug auf das Servicemodell treibt Agentic Cloud den Wandel von Cloud-Diensten von „für Menschen entworfen“ zu „für Agenten entworfen“ voran. Die Interaktionslogik wechselt von technisch orientierten API-Aufrufen zu semantisch orientierten Fähigkeitskapselungen. Benutzer können Parameterabgleich, Schnittstellenaufrufe und Prozess orchestrierung automatisch über natürliche Sprache durchführen. Auf der Protokollebene sind das von Anthropic initiierte MCP und das von Google gemeinsam mit der Linux Foundation vorangetriebene A2A zu De-facto-Standards geworden, die eine nahtlose plattformübergreifende Zusammenarbeit von Agenten ermöglichen. Die Rolle des Menschen wandelt sich vom „Befehlsgeber“ zum „Zielsetzer und Ergebnisüberwacher“. In Bezug auf die Ökosystemlogik treibt Agentic Cloud Cloud Computing von einer „Skalenwirtschaft“ zu einem „Wertereffekt“. Die Wertschöpfung wandelt sich von einer linearen Ressourcenweitergabe zu einer exponentiellen intelligenten Kooperationssteigerung. Die Ökosystemteilnehmer wechseln von einer einseitigen Ressourcenangebots-Nachfrage-Beziehung zu einer beidseitigen Wertschöpfung. Der industrielle Wettbewerb verlagert sich von einem kostengetriebenen Größenwettbewerb zu einem intelligent getriebenen Ökosystemwettbewerb. Der Maßstab für den Wert von Cloud-Diensten wandelt sich von der Ressourcendichte zur Wertdichte.
Die ganzheitliche KI-Cloud-Fähigkeit umfasst die gesamte Kette von Chips, Cloud-Infrastruktur, großen Modellen bis hin zu Anwendungen. Die wichtigsten Bewertungsdimensionen für die zugrunde liegenden intelligenten Cloud-Computing-Ressourcen umfassen: die Cloud-Anpassungsfähigkeit heterogener Chip-Matrizen; die integrierte Koordinationsfähigkeit von Rechnen, Speichern und Netzwerken sowie die Gesamtbetriebseffizienz intelligenter Rechencluster; die extrem elastische Inferenzplanungsfähigkeit. Die Plattformebene muss zu einer agenten-nativen Serviceplattform aufgerüstet werden, die eine verwaltete Agenten-Ausführungsumgebung bereitstellt, die autonome Aufgabenausführung, die agentenbasierte Transformation von Cloud-Diensten und die plattformübergreifende native Gedächtnisunterstützung (wie die persistente Gedächtnisspeicherung von Googles Memory Bank) unterstützt. Die Anwendungsebene muss unternehmensweite, umfassende Sicherheits-Governance-Fähigkeiten (wie Microsofts integriertes MCP-Autorisierungsspektrum, Googles Modellschutzfunktionen), Agentenbetriebs- und Modellüberwachungsfähigkeiten sowie offene Ökosystem-Anpassungsfähigkeiten (wie Amazons modellunabhängige Orchestrierung von AgentCore) bereitstellen.
Im Bereich der Standardisierung forscht die CAICT seit 2019 an Künstlicher Intelligenz-Cloud-Technologie. Im Jahr 2020 leitete sie erfolgreich die Entwicklung des Standardsystems für KI-Cloud-Plattformtechnologie (AICP) in der ITU SG16. Es wurden mehrere Branchenstandards und internationale Standardvorschläge erarbeitet, die grundlegende Terminologie, Referenzarchitektur, funktionale Anforderungen und Leistungsbewertung umfassen. Bisher wurden mehr als 7 Standards der AICP-Serie veröffentlicht oder befinden sich in der Entwicklung, wodurch ein duales Rahmenwerk aus „chinesischen Standards + internationalen Standards“ aufgebaut wurde. Derzeit befindet sich Agentic Cloud in einer frühen Entwicklungsphase, wobei die Anbieter unterschiedliche Schwerpunkte setzen: Google betont die Agentenorientierung der Datenplattform, Amazon konzentriert sich auf modellunabhängige offene Orchestrierung, Microsoft hat ein relativ vollständiges System im Bereich der Sicherheits-Governance aufgebaut, während chinesische Anbieter bei der ganzheitlichen vertikalen Integration führend sind. Die CAICT erklärte, dass sie weiterhin um den koordinierten Mechanismus der vier Säulen „Chip, Cloud, Modell, Anwendung“ ein standardisiertes Messsystem und Bewertungsrahmenwerk für die gesamte Kette aufbauen wird, um den Wandel des Cloud Computing von der Rechenleistungsermächtigung zur intellektuellen Ermächtigung voranzutreiben.
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