Kubermatic AI

KI in Unternehmen gerät zunehmend ins Chaos

KI im Unternehmensbereich verändert jede Branche, bringt aber auch neue infrastrukturelle Herausforderungen mit sich. Unternehmen investieren Millionen in GPU-Infrastruktur, um große Sprachmodelle (LLMs), KI-Agenten und intelligente Anwendungen zu betreiben. Doch trotz Rekordausgaben haben viele Schwierigkeiten, diese Ressourcen effizient zu nutzen.

Zudem ist KI nicht mehr auf die Public Cloud beschränkt. Da Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten, schnellere Reaktionszeiten und die Möglichkeit benötigen, KI näher am Ort der Arbeit einzusetzen, beginnen sie damit, KI in lokalen Rechenzentren, souveränen Clouds und Edge-Standorten zu implementieren.

Die größten Herausforderungen bei der KI-Infrastruktur

Die GPU-Ressourcen werden nicht voll ausgeschöpft

Die GPU-Infrastruktur ist eine der größten Investitionen im Bereich der KI für Unternehmen. Unternehmen geben Millionen für den Ausbau ihrer GPU-Flotten aus, obwohl das eigentliche Problem darin besteht, dass ein Großteil ihrer Infrastruktur ungenutzt bleibt.

Je weiter sich KI verbreitet, desto schwieriger wird es, sie zu verwalten

KI läuft nicht mehr nur an einem einzigen Ort. Sie breitet sich über Rechenzentren, souveräne Clouds und Edge-Standorte aus, und jeder neue Standort bringt eine weitere Reihe von GPUs, Modellen und Richtlinien mit sich, die verwaltet werden müssen.

KI-Teams konkurrieren um begrenzte GPU-Kapazitäten

Ohne eine zentralisierte Steuerung und Ressourcenverwaltung reservieren manche Teams mehr GPU-Kapazität, als sie tatsächlich benötigen, während andere auf freie Kapazitäten warten müssen.

Die Verwaltung der KI-Infrastruktur ist komplex

Die Verwaltung von KI-Modellen, der GPU-Zuweisung, Mandanten, Kontingenten, Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen über mehrere Teams hinweg ist betrieblich komplex und verursacht schnell einen erheblichen Aufwand.

KI-Initiativen sind zersplittert

Viele Unternehmen richten für jedes Team oder jeden Geschäftsbereich eigene KI-Umgebungen ein, was zu doppelten Modellen, doppelter Infrastruktur und unnötigem Betriebsaufwand führt.

Die Lösung besteht darin, KI nicht mehr als separate Teamprojekte zu betreiben, sondern als eine einzige KI-Fabrik. Kubermatic AI bietet Ihnen die Plattform, um dies umzusetzen: eine gemeinsame Infrastruktur, volle GPU-Auslastung und zentrale Steuerung – standortübergreifend.

Was ist Kubermatic AI?

Kubermatic AI ist eine Kubernetes-native Plattform zum Aufbau und Betrieb von KI-Infrastrukturen für Unternehmen. Sie ermöglicht es Unternehmen, KI-Workloads über eine einzige Plattform hinweg in lokalen, Cloud-, Hybrid- und souveränen Umgebungen bereitzustellen, zu verwalten, zu steuern und zu skalieren.

Anstatt dass jedes Team seine eigene KI-Infrastruktur aufbaut und betreibt, bietet Kubermatic AI eine gemeinsame Basis, über die KI als Dienstleistung bereitgestellt wird.

Die Plattformteams verwalten Modelle, GPUs, Sicherheit und Governance zentral, während Entwickler und Datenwissenschaftler KI über einen Self-Service-Zugang nutzen.

Das Ergebnis ist ein einfacherer und effizienterer Ansatz für den Einsatz von KI in Unternehmen: ein Ansatz, der Kosten senkt, die GPU-Auslastung verbessert und Innovationen beschleunigt.

KI für die Multi-Tenancy in Unternehmen

Die meisten KI-Plattformen gewährleisten die Isolation, indem sie für jedes Team, jede Abteilung oder jeden Kunden separate Instanzen desselben Modells bereitstellen. Dies sorgt zwar für eine sichere Trennung, führt jedoch auch zu doppelten Modellbereitstellungen, bindet dedizierte GPU-Ressourcen und lässt teure Kapazitäten ungenutzt.

Kubermatic AI verfolgt einen anderen Ansatz. Dank der integrierten Multi-Tenancy für Unternehmen können Organisationen ein Modell einmal bereitstellen und es dann sicher für mehrere Teams, Geschäftsbereiche oder Kunden freigeben. Jeder Mandant verfügt über isolierten Zugriff, API-Schlüssel, Kontingente, Budgets und Governance-Richtlinien, nutzt dabei jedoch dieselbe zugrunde liegende Modellbereitstellung.

Geschäftsergebnisse

Maximieren Sie die GPU-Auslastung, indem Sie Modelle und Infrastruktur teamübergreifend gemeinsam nutzen.

Veröffentlichen Sie zentral verwaltete LLMs als Shared Services, auf die Entwickler über sichere APIs zugreifen können.

Führen Sie ein einzelnes Modell sicher über mehrere Mandanten hinweg aus, anstatt doppelte Bereitstellungen zu verwalten.

Zentralisieren Sie die Verwaltung, Kontingente, Richtlinien und die Ressourcenzuweisung für alle KI-Workloads.

Entwickler sollten KI-Anwendungen entwickeln, anstatt sich um die KI-Infrastruktur zu kümmern.

Stellen Sie KI einheitlich in lokalen Rechenzentren, öffentlichen und staatlichen Clouds sowie an Edge-Standorten bereit und verwalten Sie sie.

Vermeiden Sie Anbieterabhängigkeit und nutzen Sie gleichzeitig ein Kubernetes-natives, CNCF-basiertes Ökosystem.

Über Kubermatic

Kubermatic ist ein führender Anbieter von Kubernetes- und Cloud-nativen Technologien und hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen mit fortschrittlichen Lösungen zu unterstützen, die das IT-Management vereinfachen und optimieren. Unsere Produkte sind auf die Anforderungen moderner Unternehmen zugeschnitten und bieten die notwendigen Tools und den Support, um Innovationen voranzutreiben und geschäftlichen Erfolg zu erzielen. Klicken Sie auf die Schaltfläche unten, um weitere Informationen zu den Lösungen von Kubermatic zu erhalten!