KI-Lösungen
Verteilte KI-Infrastruktur mit GPU-Zugang, Multi-Cloud-ML-Konnektivität und Datensouveränitätskontrollen.
KI erfordert eine verteilte Infrastruktur
Entwickeln und skalieren Sie Ihre KI auf dem einzigen anbieterneutralen Framework, das jede Cloud, jedes Modell und jeden KI-Anbieter miteinander verbindet.
Ihr KI-Ökosystem ist fragmentiert
KI ist abhängig von Clouds, Neoclouds, Modellanbietern, GPU-Anbietern und Infrastrukturpartnern. Doch ohne Orchestrierung leiden Aufführung und Umfang.
Die globale Umsetzung gestaltet sich schwieriger als erwartet
Regularien, Compliance-Anforderungen und Datenspeicherortregeln variieren von Land zu Land – und Infrastruktur, die in einer Region funktioniert, versagt oft, sobald man eine Grenze überschreitet.
Die Schlussfolgerung verliert mit zunehmender Entfernung an Aussagekraft
Je weiter sich Ihre Agenten von Ihren Daten entfernen, desto langsamer und unzuverlässiger werden sie. Latenz im großen Maßstab ist ein Leistungs- und Kostenproblem, das Sie nicht durch technische Maßnahmen lösen können.
Souveränität ist obligatorisch
Trainingsdaten, Inferenz-Workloads und Modellausgaben unterliegen den lokalen Gesetzen. Ein einziger grenzüberschreitender Datentransfer kann einen Compliance-Verstoß auslösen, mit dem Sie nie gerechnet hätten.
Sofortbewertung
Sind Sie bereit für verteilte KI?
Bewerten Sie die wichtigsten Anforderungen in Bezug auf Workload-Verteilung, Datenhoheit, Datenzugänglichkeit, Bereitstellungsgeschwindigkeit und Kosten.
01KI-Workload Distribution
02Datenzugänglichkeit
03Bereitstellungsgeschwindigkeit
04Datensouveränität und Compliance
05Kostenvorhersagbarkeit
Von führenden KI-Unternehmen geschätzt
Kein einzelner Hyperscaler kann alles. Ihre KI braucht das Beste aus allen. Equinix bietet Ihnen vor Ort Zugriff auf die vollen Fähigkeiten von Hyperscalern und ermöglicht so private und souveräne KI-Einsätze mit regionaler Kontrolle.
„Mit der Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit des neuen GPU-Clusters konnte Continental die KI-Trainingszeit mit IBM Spectrum® Scale und NVIDIA DGX-Systemen [bei Equinix] um 70 % verbessern.“
Leiter des KI-Entwicklungszentrums in Budapest
Continental AG, Geschäftsbereich Autonome Mobilität
Anwenderbericht
KI vom Machbarkeitsnachweis bis zur Produktion beschleunigen
Informieren Sie sich Zetaris verteilt AI über 280 AI-ready Rechenzentren mit flüssiger Kühlung, GPU-Zugang und produktionsbereiter Infrastruktur.
Fallstudie anzeigen
Setzen Sie KI dort ein, wo sich die Daten befinden
Die globale Plattform für verteilte KI-Infrastruktur, die Ihre Daten, Modelle und Rechenressourcen über Clouds, Regionen und Umgebungen hinweg mithilfe von Verbindungen mit geringer Latenz miteinander verknüpft.
6x
schnellere agentische Rollouts22-mal
schnellere Datenübertragung10x
Schnellere Leistung
Enterprise KI ist überall präsent.Deshalb brauchen Sie Equinix.
Die globale Infrastruktur, die Ihre Daten, Modelle und Ihr KI-Ökosystem von der Cloud bis zum Rand des Netzwerkes miteinander verbindet.
Cloud
Stellen Sie geschäftskritische Anwendungen in jeder beliebigen Cloud bereit – mit privater Konnektivität auf Abruf. Wählen Sie Ihre Anbieter aus und wechseln Sie bei Bedarf. Skalieren ohne Einschränkungen.
Rechenzentrum
Equinix betreibt global auf Zuverlässigkeit ausgelegte Rechenzentren für mehr als 300 globale Fortune-500-Unternehmen.
Networking
Modernisieren Sie Ihr System mit einem Komplettpaket: physische Konnektivität, softwaredefinierte Orchestrierung, Observability und Sicherheit.
Ressourcen für KI-Führungskräfte
Beschleunigen Sie Ihren KI-Vorsprung mit verteilter KI
Sehen Sie sich die Architektur an, die bei Continental und Alembic zu realen Ergebnissen führt.
Unterstützen Sie KI mit uneingeschränkter Konnektivität zu verteilten Daten
Erfahren Sie, wie die strategische Platzierung der KI-Infrastruktur mit HPE und Equinix die Amortisationszeit verkürzt und den ROI maximiert.
Tech Talk – Erkundung privater KI-Trends mit KI-Fabriken für Unternehmen
Nehmen Sie an einem 30-minütigen Tech Talk von Equinix und NVIDIA teil, in dem private KI-Trends, Anwendungsfälle aus der Praxis, Bereitstellungsstrategien und die Frage, wie KI-Fabriken die Skalierbarkeit und den ROI neu gestalten, untersucht werden.
