AI Factory
Künstliche Intelligenz entwickelt sich von einzelnen Pilotprojekten zu einer geschäftskritischen Produktionsressource. Um AI im großen Maßstab zuverlässig, sicher und wirtschaftlich bereitzustellen, braucht es eine neue Art von Infrastruktur: die NVIDIA AI Factory.
Im „Five Layer Cake“-Modell beschreibt NVIDIA die AI-Wertschöpfung als Zusammenspiel aus fünf Ebenen: Energie → Chips → Infrastruktur → Modelle → Anwendungen. Da jede AI-Anwendung auf allen darunterliegenden Ebenen aufbaut, muss die gesamte Architektur neu gedacht werden – AI Factories liefern genau diese Basis.
Applications: Die AI-Anwendungen, die konkreten Mehrwert schaffen – von Chatbots und AI Agents bis zu Copilots, Vision AI und individuellen Business-Lösungen.
Models: Die Intelligenz hinter den Anwendungen. Foundation Models, Fine-Tuning und Inference bestimmen Qualität, Geschwindigkeit und Fähigkeiten der AI.
Infrastructure: Die Plattform für Entwicklung, Training und Betrieb von AI. Sie verbindet Compute, Networking, Storage und Software zu einer skalierbaren AI Factory.
Chips: Die Rechenleistung der AI Factory. GPUs, CPUs und DPUs beschleunigen Training und Inference und bilden das Fundament moderner AI-Workloads.
Energy: Die Energieversorgung als Grundlage jeder AI Factory. Leistungsfähigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit hängen maßgeblich von Stromversorgung und Kühlung ab.
„Jede Industrie, jedes Unternehmen, das Fabriken betreibt, wird in Zukunft zwei Fabriken haben. Die Fabrik für das, was sie bauen – und die Fabrik für KI.“
Jensen Huang, CEO NVIDIA
Was ist eine NVIDIA AI Factory?
Eine NVIDIA AI Factory ist ein validiertes Full-Stack-Design für die Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb moderner AI-Anwendungen.
Sie vereint Hochleistungs-Compute, High-Speed-Netzwerke, Storage, Kubernetes-Orchestrierung, Security & Observability, NVIDIA AI Software zu einer durchgängigen Architektur für produktive AI. Anders als einzelne GPU-Server ist eine AI Factory darauf ausgelegt, AI dauerhaft und skalierbar im Unternehmen zu betreiben
Warum AI Factories jetzt an Bedeutung gewinnen
Mit dem Sprung von generativer zu Agentic und Physical AI wird Rechenleistung zur knappen Ressource. Tokens, also die Recheneinheiten, mit denen AI-Modelle Ein- und Ausgaben verarbeiten, werden zur zentralen Maßeinheit für Verbrauch und Wertschöpfung – und Infrastruktur damit zur Business-Entscheidung.
Drei Fragen, die Unternehmen jetzt strategisch beantworten müssen
Die meisten Unternehmen starten mit einem klaren Ziel: Prozesse effizienter gestalten, Qualität steigern und neues Potenzial in ihren Daten erschließen. Die eigentliche Herausforderung beginnt jedoch, wenn aus ersten AI-Projekten ein skalierbarer und wirtschaftlicher Betrieb werden soll. Genau dabei helfen diese drei Fragen.
Die Vorteile einer AI Factory auf einen Blick
Partner für produktive AI
Wie CANCOM auf dem Weg zur produktiven AI unterstützt
AI wird bei CANCOM nicht als reines Infrastrukturprojekt betrachtet. Denn ob AI im Unternehmen langfristig Wert schafft, entscheidet sich nicht nur an der Technologie, sondern an passenden Use Cases, richtigem Sizing, sauberer Datenbasis, sicherem Betrieb und der Akzeptanz bei den Anwendern.
Als einer von wenigen ausgewählten NVIDIA AI Factory Specialization Partnern begleitet CANCOM Unternehmen entlang aller dieser Faktoren – vom richtigen Einstieg bis zum produktiven AI-Betrieb.
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Sie möchten AI in Ihrem Unternehmen einsetzen, haben erste Ideen oder konkrete Fragestellungen und suchen Orientierung? Unsere zertifizierten NVIDIA AI Advisor unterstützen Sie dabei. Vereinbaren Sie jetzt einen Termin für eine individuelle Erstberatung und profitieren Sie von der Erfahrung unserer AI-Experten.
AI Discovery Workshop
Aufbauend auf der Erstberatung können Sie im Rahmen unseres AI Discovery Workshops gezielt vertiefen, wie sich AI gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einsetzen lässt. Gemeinsam analysieren wir Ihre Anforderungen, identifizieren relevante Use Cases und entwickeln einen praxisnahen Fahrplan – zugeschnitten auf Ihre Branche, Ihre Ziele und Ihren individuellen Reifegrad.
NVIDIA DGX Spark
Der Einstieg für AI Engineers und Entwickler. Testen Sie lokale Inferenz, RAG-Pipelines und erste AI-Prototypen direkt am Schreibtisch.
FlexPod for AI
Die produktionsnahe Full-Stack-Testumgebung. Erleben Sie das Zusammenspiel aus NVIDIA RTX Pro 6000 GPUs, Intel Xeon 6 Prozessoren, Cisco Networking und NetApp Storage in einer validierten Enterprise-Architektur. Das mobile Rack kann auf Wunsch für PoCs auch direkt in Ihrer Umgebung bereitgestellt werden.
NVIDIA DGX B300 AI Factory
Für rechenintensive High-End Trainings- und Inferenz-Workloads. Evaluieren Sie die Infrastruktur, die auch für zukünftige AI Factory Umgebungen und unternehmensweite AI-Initiativen eingesetzt wird.
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