Für AI/ML-Leiter — GPU-Infrastruktur, die Sie kontrollieren

GPU-Infrastruktur in Ihrer Jurisdiktion, ohne Hyperscaler-Lock-in

Auf einen Blick

  • Was es ist: mandantenfähige GPU-Plattform für Training und Inferenz auf eigener Hardware.
  • Für wen: Leiter AI/ML, MLOps-Leads, AI-Platform-Owner.
  • Kontrolle: Ihre GPUs, Ihre Jurisdiktion, Ihre Modellwahl — keine Hyperscaler-Endpoint-Abhängigkeit.
  • Lizenz: Apache-2.0-Kern (Cozystack) — keine Pro-GPU-Plattformkosten.
  • Status: auf Basis von Cozystack, CNCF-Projekt (Sandbox 26.09.2024; Incubating erwartet Spätsommer 2026).
  • Häufiger Fehler: auf einem Hyperscaler-Endpoint prototypen und dann feststellen, dass die Datenklasse dort produktiv nicht hin darf.

Source: CNCF Landscape, Cozystack-Doku

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, ohne Hyperscaler-Lock-in. Ænix liefert das schlüsselfertig oder baut es mit Ihnen.

Passt zu: Souveräne KI und Ænix AI Platform für One-Click-GPU-Inferenz — oder einem Aufbauprojekt nach Ihrem Stack. Offener Kern: Cozystack.

Engineering in der EU · Ihre GPUs, Ihre Jurisdiktion · Kein Endpoint-Lock-in · Apache 2.0

Ihre Ausgangslage

  • GPU-Kosten und -Knappheit machen Hyperscaler-Instanzen teuer und schwer verfügbar.
  • Trainingsdaten sind sensibel oder reguliert und dürfen nicht zu einem Drittanbieter-Endpoint.
  • Sie brauchen mandantenfähiges GPU-Sharing über Teams hinweg, kein Cluster pro Projekt.
  • Sie wollen produktive Inferenz (vLLM/LLM-Serving) ohne ständiges Neuaufsetzen der Plattform.

Worum es eigentlich geht

Data-Science- und Produktteams Self-Service-GPU geben — für Training und Serving — auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren, damit Kosten, Datenort und Modellwahl Ihre Entscheidung bleiben. Das heißt: mandantenfähiges GPU-Scheduling, One-Click-Inferenz und ein Weg ohne Bindung an die Endpoints oder Preise eines einzigen Anbieters.


Zwei Wege mit Ænix

1. Schlüsselfertige KI-Plattform. Die Ænix AI Platform ergänzt den mandantenfähigen Cozystack-Kern um GPU-Scheduling und One-Click-LLM/vLLM-Inferenz — Self-Service für Ihre Teams, auf Ihrer Hardware, mit Enterprise-SLA.

2. Mit unserem Team aufbauen. Cozystack ist das Framework, Ænix Ihr ausgelagertes Engineering-Team für ein KI-Plattform-Projekt — GPU-Topologie, Scheduling, Inferenz-Serving und Souveräne-KI-Kontrollen, entworfen um Ihre Modelle und Daten. Siehe Dienstleistungen.


Warum AI/ML-Leiter Ænix wählen

  • Souverän by construction. Sensible Daten und Modelle bleiben auf Ihrer Hardware, in Ihrer Jurisdiktion.
  • Mandantenfähige GPU statt Silos. Knappe GPUs über Teams teilen, mit Quotas und Isolation.
  • Autoren, keine Reseller. Das Team hinter Cozystack entwirft und supportet die Plattform.

Mit einem 30-minütigen Erstgespräch starten

Kostenlos, ohne Vorbereitung. Wir sehen uns Ihren GPU-Footprint und Ihre Modell-/Daten-Zwänge an und sagen, ob AI Platform oder Aufbauprojekt passt.


Ænix ist das Team hinter Cozystack — einem CNCF-Projekt (heute Sandbox; Incubating erwartet Spätsommer 2026), Apache 2.0. Ænix kommerzialisiert es als Ænix Platform — drei Plattformen auf einer Engine: Public Cloud, Private Cloud und AI.

Häufig gestellte Fragen

Training und Inferenz beides?

Ja — GPU-Scheduling für Training plus One-Click-LLM/vLLM-Serving auf derselben mandantenfähigen Plattform.

Müssen Modelle unsere Infrastruktur verlassen?

Nein. Modelle und Daten bleiben auf Ihren GPUs in Ihrer Jurisdiktion; Sie wählen offene/selbstgehostete Modelle statt eines festen Endpoints.

Wie teilen Teams knappe GPUs?

Mandantenfähiges Scheduling mit Quotas und Isolation — Self-Service ohne dediziertes Cluster je Team.

Build oder Buy?

AI Platform für Tempo; das Aufbau-Modell, wenn GPU-Topologie und Serving zu Ihrem Stack passen müssen.

Bezug zu Souveräne-KI-Regeln?

Siehe Souveräne KI — Betrieb auf kundenkontrollierter Hardware ist die strukturelle Antwort.