AI Platforms

Die Grundlage für skalierbare KI

Wir entwickeln und implementieren KI Plattformen, die Infrastruktur, Daten, Model Serving, Governance und Self Service AI zu einer gemeinsamen Basis verbinden.

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Der Business Case für eine skalierbare KI Plattform

KI ist der sich am schnellsten entwickelnde Bereich in der Geschichte der IT und ein zunehmend wichtiger Wirtschaftstreiber. Gleichzeitig ist KI keine einzelne Lösung, die ein Unternehmen einfach einführt. Vielmehr handelt es sich um ein weit verzweigtes Ökosystem aus Modellen, Tools und Schnittstellen, dessen Einführung nur selten ganzheitlich gesteuert wird. Mit zunehmender Nutzung steigt der Bedarf an Infrastruktur noch schneller und damit auch die Kosten. In den meisten Unternehmen geschieht das unkontrolliert und entwickelt sich schleichend zu einem Risiko für die Profitabilität. Ein großer Teil der Token Kosten und des ROI entfällt auf die Anwendungsebene, wo sich subventionierte SaaS Anbieter etablieren und Abhängigkeiten schaffen.

Ohne eine Plattformstrategie für den gesamten Stack, von der Ausführung der Modelle über Routing, Governance und Developer Tooling bis hin zur Datenschicht und zum User Space, verursacht jeder neue KI Anwendungsfall zusätzliche Kosten und Abhängigkeiten, statt einen echten Vorteil zu schaffen.

Wird dieses Muster nicht angegangen, stabilisiert es sich nicht, sondern verstärkt sich weiter.

Jedes Quartal ohne Plattformstrategie bringt zusätzliche Kosten, stärkere Abhängigkeiten und weitere Anwendungsfälle mit sich, die später nachträglich angepasst werden müssen.

Die Herausforderung

KI wächst schrittweise statt nach einem übergreifenden Konzept

Die meisten Unternehmen entscheiden sich nicht bewusst dafür, KI als Plattform einzuführen. Stattdessen wächst die Landschaft nach und nach. Ein Team setzt ein Modell auf, ein anderes bindet einen Vector Store an, ein drittes schließt einen SaaS Vertrag ab und Governance wird erst einbezogen, wenn der produktive Einsatz bereits kurz bevorsteht.

Jeder dieser Schritte ist für sich genommen sinnvoll. Zusammen entsteht jedoch eine fragmentierte Landschaft ohne gemeinsame Grundlage. Genau diese Fragmentierung führt dazu, dass die Kosten steigen und die Umsetzung immer langsamer wird.

Von Beginn an fragmentiert

Die verschiedenen Teams arbeiten zunehmend unabhängig voneinander, und Governance wird oft erst einbezogen, wenn der produktive Einsatz bereits kurz bevorsteht.

Die Kosten steigen, klare Verantwortung fehlt

Mit zunehmender Nutzung wächst der Bedarf an Infrastruktur noch schneller und damit auch die Ausgaben, häufig ohne klare Zuständigkeit. Subventionierte SaaS Anbieter binden einen großen Teil der Token Kosten und des ROI auf Anwendungsebene und machen aus anfänglicher Einfachheit zunehmend eine Abhängigkeit.

Jeder Anwendungsfall baut die Grundlagen neu auf

Ohne eine klar gesteuerte Datenbasis, ein gemeinsames Model Registry und einen einheitlichen Deployment Prozess muss jede Initiative ihre technischen Grundlagen neu aufbauen. Die Teams verbringen ihre Zeit mit Integration statt mit Ergebnissen, genau dann, wenn das Unternehmen Geschwindigkeit erwartet.

Der Markt wartet nicht

KI entwickelt sich schneller als jeder andere Bereich in der Geschichte der IT und ständig kommen neue Frontier Models hinzu. Ohne eine einheitliche Plattform bedeutet jede Veränderung, dass jeder Anwendungsfall einzeln angepasst werden muss. Andernfalls besteht die Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

Die gute Nachricht: Sie müssen nicht alles neu aufbauen

Eine gemeinsame Plattformbasis kann Ihre bestehenden Anwendungsfälle integrieren und gleichzeitig mit den nächsten zehn skalieren. Entscheidend sind die richtigen Schichten in der richtigen Reihenfolge.

Unsere Lösung

Eine Zielarchitektur für alle KI Ebenen

Wir starten mit einer strukturierten Analyse Ihrer Use Case Pipeline, Ihrer Datenbasis, Infrastrukturlandschaft, regulatorischen Rahmenbedingungen und Ihres Betriebsmodells. Nicht mit der Referenzarchitektur eines Anbieters.

Wir klären, welche Plattformfunktionen Ihr Unternehmen tatsächlich benötigt, welches Deployment Modell zu Ihren Rahmenbedingungen passt und ob Managed Cloud Services, eine Lakehouse zentrierte Plattform, eine Private AI Foundation oder eine hybride Architektur der richtige Weg sind.

Auf dieser Grundlage entwickeln wir die Plattform über alle relevanten Ebenen hinweg:

  • GPU und Cloud Infrastruktur
  • Kubernetes und Compute Orchestration
  • Model Serving Infrastruktur
  • Inference Gateways
  • Vector und Feature Stores
  • MLOps und LLMOps Pipelines
  • Observability für KI Workloads
  • Audit Logging
  • PII Filtering und Guardrails
  • MCP gateways and self-service AI components

Ziel ist nicht, alle Funktionen auf einmal aufzubauen, sondern eine Plattformbasis zu schaffen, die aktuelle Anwendungsfälle unterstützt und mit Ihrem KI Portfolio mitwächst. Sie möchten Ihre On Premises KI Infrastruktur richtig dimensionieren, um der Kostenfalle zu entgehen? Dabei unterstützen wir Sie.

Zudem klären wir die Verantwortlichkeiten zwischen den Teams für KI, Datenplattformen und Cloud Infrastruktur. Dazu gehören die Verantwortung für die einzelnen Plattformebenen, Prozesse zur Architekturprüfung, Deployment Standards, Eskalationswege bei Incidents sowie gemeinsame KPIs wie Nutzung, Latenz, Kosten pro Anfrage, GPU Auslastung und Self Service Nutzung.

Wir arbeiten mit Microsoft Azure, Databricks Lakehouse Architekturen und der Broadcom VMware Private AI Foundation with NVIDIA. Wenn eine eigene Plattform noch nicht sinnvoll ist, empfehlen wir zunächst ein Managed Service Setup, das mit dem Wachstum Ihres KI Portfolios mitwachsen kann.

Benefits

  • Immer erst analysieren, dann die Architektur entwickeln
  • Eine Plattform über alle Ebenen hinweg
  • Klare Verantwortlichkeiten für KI, Daten und Cloud
Technischer Deep Dive

Wie die einzelnen Plattformebenen zusammenspielen

Eine AI Platform bildet die Full Stack Grundlage für den skalierbaren Einsatz von KI. Geschäftliche Anwendungsfälle von Modern Workplace Productivity AI und AI Assisted Development bis hin zu Agentic AI, RAG, AIOps und Conversational AI Agents setzen voraus, dass mehrere technische Ebenen zuverlässig zusammenspielen.

Im Zentrum stehen die AI Platform und die Data Platform. Die AI Platform stellt wiederverwendbare Funktionen wie Model Serving, MLOps, LLMOps, Inference Gateways, Observability und Self Service AI Komponenten bereit. Die Data Platform bietet Lakehouse, Streaming, ETL und ELT sowie Vector Store Funktionen, damit Modelle und Anwendungen auf kontrollierte und für den produktiven Einsatz geeignete Daten zugreifen können.

Diese Funktionen benötigen eine zuverlässige Compute Basis. Containerisierung mit Kubernetes, Tanzu Kubernetes Grid, GPU Scheduling und Run machen aus der Infrastruktur nutzbare Kapazitäten für AI Workloads. Virtualisierung mit VMware vSphere, vGPU oder MIG Profiles sowie NVIDIA AI Enterprise ermöglicht eine kontrollierte gemeinsame Nutzung von GPUs, die Isolierung von Workloads und zuverlässige AI Runtime Funktionen für den Unternehmenseinsatz.

Für private und souveräne KI-Plattformen bietet die Broadcom VMware Private AI Foundation with NVIDIA ein Referenzmodell für die unteren Plattformebenen. Sie kombiniert VMware-Infrastruktur, Kubernetes, GPU-Ressourcen und NVIDIA AI Enterprise und ermöglicht so den privaten Betrieb von Modellen innerhalb der Kundenumgebung. Das ist besonders relevant, wenn Anforderungen an den Datenstandort, Datensouveränität, den Schutz geistigen Eigentums oder regulatorische Vorgaben die Nutzung öffentlicher KI-Endpunkte ausschließen.

Bei hybriden KI-Plattformen geht es darum, die Kosteneffizienz selbst gehosteter Modelle mit der Flexibilität der Public Cloud zu verbinden. Das ist besonders wichtig in einem Bereich, der sich so schnell entwickelt, dass sich die Anforderungen an eine Plattform für die nächsten Jahre kaum zuverlässig vorhersagen lassen.
Open-Weight-Modelle, die sicher On Premises und ohne Kosten pro Token betrieben werden, werden zunehmend leistungsfähiger und erreichen bei einzelnen Benchmarks Ergebnisse auf dem Niveau von Frontier Models oder übertreffen diese sogar. Bei ausreichender Auslastung kann der Betrieb auf eigener Infrastruktur deutliche Kostenvorteile bringen. Gleichzeitig bleiben Public-Cloud-Endpunkte für Lastspitzen, spezialisierte Aufgaben und die neuesten Frontier Models verfügbar.
Entscheidend ist das richtige Sizing. Modellgröße, Hardware und Software-Ökosystem müssen zu den tatsächlichen Workloads passen, ohne unnötig Compute-Ressourcen bereitzustellen, die die Auslastung senken und die Kosten erhöhen.

Unser Consulting umfasst den gesamten Stack, von der Use Case Pipeline über Zielarchitektur und Technologieauswahl bis hin zu Capability Roadmap und Betriebsmodell. Security und Governance ziehen sich ebenfalls durch alle Ebenen. Dazu gehören Zugriffskontrolle, Mandantenisolierung, Audit Logging, Kostentransparenz, Kontrollen über den Modelllebenszyklus und betriebliche Standards.
Das Ergebnis ist keine Sammlung einzelner Tools, sondern eine gemeinsame Plattformbasis, mit der KI-Anwendungsfälle skalieren können, ohne dass jedes Team dieselben Funktionen immer wieder neu aufbauen muss.

Der AI Platform Stack von evoila, von der Infrastruktur bis zum Consulting, eingebettet in Security und Governance
Technische Vorteile

Was Sie gewinnen, wenn die Plattform die Arbeit übernimmt

Eine Zielarchitektur

Infrastructure, Kubernetes, data services, model serving and observability are designed together, not stitched together later.

Wiederverwendbare Plattformfunktionen

Modellbereitstellung, Inferenz-Gateways, Vektorspeicher und Sicherheitsvorkehrungen werden zu gemeinsam genutzten Diensten und sind keine einmaligen Projektkomponenten mehr.

Zuverlässige MLOps und LLMOps

Modellregister, Versionsverwaltung, Evaluierungsumgebungen und Rollback-Szenarien ermöglichen den Übergang der KI von Notebooks in eine kontrollierte Produktionsumgebung.

GPU und Inferenzkosten unter Kontrolle

Durch Kontingente, Routing und Nutzungsverrechnung werden Kapazitäten und Kosten sichtbar, bevor sie zu einem Hindernis für das Programm werden.

Governance integriert statt nachträglich ergänzt

Mieterisolierung, Audit-Protokollierung, Filterung personenbezogener Daten und Modellherkunft sind von Anfang an in der Plattformebene integriert.

Kosteneffizienz ohne Flexibilität einzubüßen

Selbst gehostete Open-Weight-Modelle und öffentliche Frontier-Endpunkte werden kombiniert und entsprechend der tatsächlichen Auslastung optimal skaliert.

Der Partner Ihrer Wahl

Full Stack Platform Engineering trifft auf Applied AI

evoila versteht sowohl die Ebenen unterhalb der KI, darunter Cloud Infrastruktur, VCF, GPUs, Kubernetes, Netzwerk, Storage und Betrieb, als auch die darüberliegenden Ebenen wie Data Platforms, MLOps, LLMOps, Agents, RAG, Governance und geschäftsorientierte Anwendungen. Als Partner von Microsoft, Databricks und Broadcom unterstützen wir Cloud native, hybride und private KI Plattformen, einschließlich regulierter Umgebungen und Umgebungen mit besonderen Anforderungen an den Datenstandort. Unsere Teams definieren die Platform Roadmap, schaffen die technische Grundlage, klären die Verantwortlichkeiten zwischen den Teams für KI, Data Platform und Cloud Infrastruktur und unterstützen den Betrieb der Plattform auch nach dem Go Live.

Full Stack Expertise

Von GPUs und Kubernetes bis hin zu MLOps und RAG deckt ein Team alle Ebenen des Stacks ab.

Partnerstatus

Unser Partnerstatus bei Microsoft, Databricks und Broadcom unterstützt Cloud native, hybride und private KI Architekturen.

Für regulierte Umgebungen entwickelt

Private and sovereign AI patterns for data-residency and IP-sensitive environments, not just theory.

Von der Roadmap bis zum Betrieb

Wir definieren die Platform Roadmap, setzen die Plattform um und können auch nach dem Go Live den Betrieb übernehmen.

Technologien & Partner

Der Technologie-Stack hinter der Plattform

Microsoft Partner Ecosystem
Als Microsoft Partner entwickelt evoila KI-Plattformlösungen mit Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure ML, Azure Kubernetes Service, Azure Monitor, Microsoft Security Services und weiteren Azure-Plattformfunktionen. Für geeignete Projekte können zudem Möglichkeiten zur Co-Finanzierung über Microsoft zur Verfügung stehen.

Broadcom Partner Ecosystem
Als Broadcom Partner unterstützt evoila private und souveräne KI Umgebungen mit der Broadcom VMware Private AI Foundation with NVIDIA. Dazu gehören VCF, vSphere, Tanzu Kubernetes Grid, GPU fähige Infrastruktur, Aria Operations sowie private KI Plattformarchitekturen für regulierte Umgebungen und Umgebungen mit besonderen Anforderungen an den Datenstandort.

Databricks Partner Ecosystem
Als Databricks Partner entwickelt und implementiert evoila Lakehouse zentrierte KI Plattformen mit Databricks Mosaic AI, Agent Bricks, MLflow und Unity Catalog. Damit unterstützen wir datenintensive KI Workloads sowie Model Lifecycle Management, Evaluation und Governance in Umgebungen, in denen das Lakehouse eine zentrale Rolle spielt.

NVIDIA und Dell Ecosystem für KI Infrastruktur
Wir arbeiten mit NVIDIA GPU Infrastruktur und Komponenten von NVIDIA AI Enterprise, wenn private oder leistungsintensive KI Workloads GPU Beschleunigung, hohe Model Serving Performance und eine kontrollierte Ressourcenaufteilung über vGPU oder MIG Profile erfordern. In Kombination mit der validierten KI Infrastruktur von Dell, Servern, Storage und Referenzdesigns für GPU intensive Workloads entsteht so eine bewährte Hardwarebasis für On Premises und hybride KI Plattformen.

Model Serving und Inference Infrastruktur
vLLM, TGI, Triton Inference Server, Ray Serve, Managed Model Endpoints, Inference Gateways, LLM Routing und KV Cache Management ermöglichen eine effiziente, kontrollierte und skalierbare Nutzung von Modellen über verschiedene KI Anwendungen hinweg.

MLOps, LLMOps und Orchestrierung
MLflow, Kubeflow, Airflow, CI/CD Pipelines, Model Registries, Evaluation Setups, Prompt Versioning, Regression Testing und Deployment Automation machen KI Workloads zu wartbaren Services für den produktiven Betrieb.

Einstiegsformate

Fünf Wege zum Einstieg, eine Plattform zum Weiterentwickeln

Die Arbeit an einer KI Plattform kann klein beginnen, sollte aber mit Blick auf den gesamten Stack geplant werden. Zunächst betrachten wir Ihre Use Case Pipeline, die bestehende Infrastruktur, die Data Platform, den Reifegrad im Betrieb, regulatorische Anforderungen und interne Teamgrenzen. Auf dieser Grundlage bestimmen wir den passenden nächsten Schritt.

1 | Assessment der KI Plattform und Zielarchitektur

Wir starten mit einer gezielten Analyse der Anwendungsfälle, des Reifegrads der Plattform, der Abwägung zwischen Cloud und privater Infrastruktur, der Datengrundlage, der Anforderungen an GPUs und Inference sowie des Betriebsmodells und der Governance. Wenn eine hybride Architektur infrage kommt, dimensionieren wir die On Premises Kapazitäten anhand der erwarteten Auslastung und vergleichen Open Weight Models mit Frontier Models. Das Ergebnis ist eine Zielarchitektur und eine schrittweise Platform Roadmap.

2 | Aufbau der Plattformbasis

Implementierung zentraler Plattformfunktionen wie VCF und Kubernetes basierter Compute, Model Serving, Vector und Embedding Services, Inference Gateways, MLOps und LLMOps Pipelines, Observability, Audit Logging und Self Service Templates.

3 | Implementierung einer Private AI Platform

Konzeption und Aufbau souveräner oder On Premises betriebener KI Plattformarchitekturen mit der Broadcom VMware Private AI Foundation with NVIDIA für Umgebungen, in denen Anforderungen an Datenstandort, Security oder den Schutz geistigen Eigentums öffentliche Endpunkte ausschließen.

4 | MLOps und LLMOps etablieren

Einrichtung von Model Registries, Deployment Pipelines, Evaluation Setups, Versionierung von Prompts und Modellen, Drift Detection, Retraining Workflows, LLM Routing, Guardrails und Observability für den produktiven Betrieb.

5 | Aufbau einer hybriden Plattformbasis

Implementierung zentraler Plattformfunktionen über On Premises und Cloud hinweg: GPU beschleunigte Compute Ressourcen für selbst gehostete Open Weight Models, Model Serving, Vector und Embedding Services, ein Inference Gateway für das Routing zwischen lokalen und Frontier Models, einheitliche Kostenzuordnung und Governance, MLOps und LLMOps Pipelines, Observability, Audit Logging und Self Service Templates.

Referenzen

Plattformen, die wir bereits umgesetzt haben

Finanzdienstleistungsgenossenschaft
KI Platform Enablement und Roadmap

Für ein genossenschaftliches Finanzdienstleistungsnetzwerk entwickelte evoila ein Enablement Programm für MLOps, KI Planung, Large Language Models und RAG Architekturen. Im Rahmen des Projekts entstand ein gemeinsames Verständnis der Plattformfunktionen, der Anforderungen an die Anwendungsfälle und der Voraussetzungen für die Umsetzung. Damit wurde die Grundlage für Roadmap Entscheidungen zur Transformation von Geschäftsprozessen und zu Investitionen in die Plattform geschaffen.

Kritische Infrastruktur
Private KI Plattform für geschäftskritische Prozesse

Für Umgebungen, in denen Betriebsdaten die eigene Infrastruktur nicht verlassen dürfen, stellte evoila KI Plattformfunktionen auf Basis von Broadcom VCF Infrastruktur, GPU Ressourcen und KI Workloads auf der Broadcom VMware Private AI Foundation bereit. Damit werden der private Betrieb von KI, die Erstreaktion bei Incidents und ein auditfähiges Monitoring für geschäftskritische Umgebungen mit hohen Anforderungen an den Datenstandort unterstützt.

Industrie
Graph RAG Wissensplattform auf Azure

Für einen Industriekunden übernahm evoila die strategische Beratung, das Solution Design und die Architektur einer Graph RAG basierten Wissensplattform auf Microsoft Azure. Das Projekt umfasste einen Proof of Concept, Kostenoptimierung, technisches Design und die Planung des produktiven Rollouts. Das interne Wiki des Kunden wurde zu einer KI gestützten Wissensbasis weiterentwickelt, auf die über Abfragen in natürlicher Sprache zugegriffen werden kann.

Schluss mit Flickwerk. Starten wir bei der Basis.

Wechseln Sie von fragmentierten KI Stacks zu einer Plattformbasis, die Ihre Teams zuverlässig nutzen, wiederverwenden und skalieren können.

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf

Sprechen Sie mit jemandem, der KI Plattformen baut, statt nur Präsentationen zu erstellen.

Sprechen Sie direkt mit unserem Data & AI Platform Lead. Ohne Account Manager dazwischen.

Dominic Petrak

Dominic Petrak

Unit Lead – AI

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen zu AI Platforms und dem AI Strategy Workshop

Eine KI-Plattform bildet die gemeinsame Grundlage für die Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb von KI-Workloads. Sie umfasst Compute, Data Services, Model Serving, MLOps, LLMOps, Observability, Governance, Self Service Komponenten sowie die Schnittstellen, über die KI-Anwendungen darauf zugreifen.

Die Entscheidung hängt von Datenstandort, Latenz, Integrationstiefe, Planbarkeit der Kosten, vorhandenen Betriebskenntnissen und regulatorischen Anforderungen ab. Wir vergleichen Managed Cloud, Lakehouse zentrierte, hybride und private KI-Architekturen, bevor wir eine Zielarchitektur empfehlen.

Ja. Wir entwickeln private KI-Plattformarchitekturen mit der Broadcom VMware Private AI Foundation with NVIDIA, wenn Anforderungen an Datenstandort, Datensouveränität oder den Schutz geistigen Eigentums öffentliche Endpunkte ausschließen. Das ist besonders relevant für regulierte und sicherheitskritische Umgebungen.

Nicht immer. Für einen einzelnen Anwendungsfall können Managed Services oder eine gezielte Entwicklung sinnvoller sein. Wir prüfen, ob sich die Investition in eine Plattform bereits lohnt oder ob die Architektur zunächst nur Möglichkeiten für eine spätere Skalierung offenhalten sollte.

Wir definieren klare Verantwortungsbereiche zwischen den Teams für KI, Data Platform und Cloud Infrastructure. Dazu gehören GPU-Infrastruktur, Model Serving, Vector Stores, Pipelines, Use Case Design, Governance-Anforderungen, Incident Response und interne Plattform-SLAs.

MLOps und LLMOps sorgen dafür, dass KI-Workloads auch nach dem Go-live wartbar bleiben. Dazu gehören die Versionierung von Modellen und Prompts, Deployment Pipelines, Evaluation, Monitoring, Drift Detection, Routing, Guardrails und Rollback Patterns für produktive KI-Systeme.

Ja. evoila kann auch nach dem Go Live Komponenten der KI-Plattform betreiben, darunter Kubernetes, GPU-Ressourcen, Data Services, Model Serving Infrastruktur und Observability für KI-Workloads. Das Betriebsmodell richtet sich dabei nach Kritikalität, internen Verantwortlichkeiten und den jeweiligen SLA-Anforderungen.

Governance wird als feste Plattformfunktion integriert. Audit Logging, Access Control, Model Lineage, PII Filter, Guardrails, Mechanismen zur Risikoklassifizierung und Nachweise für Incidents werden in gemeinsame Services integriert, statt für jede KI-Anwendung separat ergänzt zu werden.