Compute-To-Data ist eine relativ neue und beliebte Methode zum Trainieren von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI), bei der ein
Algorithmus dort ausgeführt wird, wo ein Datensatz vorhanden ist, anstatt wie bisher die Daten dorthin zu schicken, wo der
Algorithmus ausgeführt wird. Dieses Modell dient dazu, die Datensicherheit zu wahren - indem die Daten sicher vor Ort aufbewahrt werden - und gleichzeitig Dritten die Möglichkeit zu geben, die Daten zu nutzen und davon zu profitieren. Compute-To-Data ist vor allem bei datenintensiven Workloads nützlich, wie sie in innovativen Branchen wie der KI üblich sind.