Sie verantworten die AI/ML-Plattform, und die Zwänge häufen sich: GPU-Kosten und -Knappheit, Daten, die die Jurisdiktion nicht verlassen dürfen, und Kunden, die keinen US-Modell-Endpoint akzeptieren. Betreiben Sie Training und Inferenz auf eigenen GPUs, mandantenfähig und ohne Hyperscaler-Lock-in. Ænix liefert das als schlüsselfertige KI-Plattform oder baut sie mit Ihnen.
Passt zu: Souveräne KI und der Ænix AI Platform für GPU-Inferenz per Klick, oder einem AI Platform Build, der die Plattform auf Ihren Stack zuschneidet. Offener Kern: Cozystack.
Ihre Ausgangslage
- GPU-Kosten und -Knappheit machen Hyperscaler-Instanzen teuer und schwer verfügbar.
- Trainingsdaten sind sensibel oder reguliert und dürfen nicht an den Endpoint eines Drittanbieters.
- Sie brauchen mandantenfähiges GPU-Sharing über Teams hinweg, keinen Cluster pro Projekt.
- Sie wollen produktive Inferenz (vLLM-/LLM-Serving), ohne jedes Mal die Plattform zu wechseln.
Worum es eigentlich geht
Data-Science- und Produktteams GPUs im Self-Service geben — für Training und für das Serving von Modellen — auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren, damit Kosten, Datenstandort und Modellwahl Ihre Entscheidung bleiben. Das heißt: mandantenfähiges GPU-Scheduling, Inferenz per Klick und ein Weg, der Sie nicht an die Endpoints oder Preise eines einzelnen Anbieters bindet.
Zwei Wege, wie Ænix Sie unterstützt
1. Eine schlüsselfertige KI-Plattform betreiben. Die Ænix AI Platform ergänzt den mandantenfähigen Cozystack-Kern um GPU-Scheduling und LLM-/vLLM-Inferenz per Klick — Self-Service für Ihre Teams, auf Ihrer Hardware, mit Support von Ænix. NVIDIA-GPUs für Rechenzentren werden über den NVIDIA GPU Operator unterstützt: Passthrough an VMs, NVIDIA vGPU für VMs (erfordert Ihre NVIDIA-vGPU-Lizenz), ganze GPUs oder MIG-Partitionen für Pods und Time-Slicing für Pods über HAMi.
2. Mit unserem Team selbst aufbauen. Cozystack ist das Framework; Ænix ist Ihr ausgelagertes Engineering-Team für einen AI Platform Build — GPU-Topologie, Scheduling, Inferenz-Serving und Kontrollen für souveräne KI, ausgelegt auf Ihre Modelle und Daten.
Auf einen Blick
- Was es ist: eine mandantenfähige GPU-Plattform für Training und Inferenz auf eigener Hardware.
- Für wen: Leiter AI/ML, MLOps-Leads, Verantwortliche für KI-Plattformen.
- Kontrolle: Ihre GPUs, Ihre Jurisdiktion, Ihre Modellwahl — keine Abhängigkeit von Hyperscaler-Endpoints.
- Lizenz: Apache-2.0-Kern (Cozystack) — keine Plattformabgabe pro GPU.
- Status: auf Basis von Cozystack, einem CNCF-Projekt (Sandbox seit 28.02.2025; Antrag auf Incubation in der Due-Diligence-Prüfung), im September 2026 in das Programm CNCF Kubernetes AI Conformance aufgenommen (Details).
- Häufiger Fehler: Prototypen auf einem Hyperscaler-Endpoint bauen und dann feststellen, dass die Datenklasse dort im Produktivbetrieb rechtlich nicht hin darf.
Warum AI/ML-Leiter Ænix wählen
- Souverän von Grund auf. Sensible Daten und Modelle bleiben auf Ihrer Hardware, in Ihrer Jurisdiktion — nicht beim Endpoint eines Drittanbieters.
- Mandantenfähige GPUs statt Silos. Knappe GPUs über Teams hinweg teilen, mit Quotas und Isolation.
- Autoren, keine Reseller. Das Team, das Cozystack entwickelt hat, entwirft und betreut die Plattform.
FAQ
Können wir Training und Inferenz abdecken? Ja — GPU-Scheduling für das Training und LLM-/vLLM-Serving per Klick für die Inferenz, auf derselben mandantenfähigen Plattform.
Müssen unsere Modelle unsere Infrastruktur verlassen? Nein. Modelle und Daten bleiben auf Ihren GPUs in Ihrer Jurisdiktion; Sie wählen offene oder selbst gehostete Modelle statt eines festen Anbieter-Endpoints.
Wie teilen sich Teams knappe GPUs? Mandantenfähiges Scheduling mit Quotas und Isolation, sodass Teams im Self-Service arbeiten, ohne dass jedes einen eigenen Cluster braucht. Die anteilige Nutzung für Pods läuft über HAMi; ganze GPUs gehen per Passthrough an VMs. Die GPU-Nutzung wird pro Tenant erfasst, sodass Sie sie den Teams in Ihrem eigenen Billing-System verrechnen können.
Kaufen oder selbst bauen? Die AI Platform, wenn es schnell gehen soll; das gemeinsame Aufbauprojekt, wenn GPU-Topologie und Serving zu Ihrem Stack passen müssen. Das Gespräch klärt, was passt.
Wie hängt das mit Vorgaben zu souveräner KI zusammen? Siehe Souveräne KI — der Betrieb auf Hardware unter Ihrer Kontrolle ist die strukturelle Antwort auf Beschränkungen für Datenklassen und Endpoints.
Mit einem 30-minütigen Erstgespräch starten
Kostenlos und ohne Vorbereitung. Wir sehen uns Ihren GPU-Bestand und Ihre Vorgaben zu Modellen und Daten an und sagen Ihnen, ob die AI Platform oder ein gemeinsamer Aufbau passt.
Ænix hat Cozystack entwickelt, ein CNCF-Sandbox-Projekt (der Antrag auf CNCF Incubation befindet sich in der Due-Diligence-Prüfung) unter der Apache-2.0-Lizenz, und pflegt es gemeinsam mit Maintainern anderer Unternehmen. Darauf baut Ænix drei Plattformen, die sich ergänzen statt ausschließen: Ænix Public Cloud Platform, Ænix Private Cloud Platform und Ænix AI Platform.