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Lösung · 20. Januar 2026

KI-Workloads auf eigener Infrastruktur: GPU-Knoten, Quoten und ein Gateway

Wie wir Infrastruktur für produktive KI-Workloads aufbauen: dedizierte GPU-Kapazität, faire Quoten je Team und ein zentrales Gateway für Modelle, Kosten und Auditierbarkeit.

Von TEQWERK Team

Beispielinhalt zur Veranschaulichung der neuen Inhaltsbereiche.

Die Herausforderung.

Sobald KI-Anwendungen produktiv werden, reicht ein API-Key nicht mehr: Teams konkurrieren um GPU-Kapazität, Kosten verteilen sich unkontrolliert, und niemand kann sagen, welche Anwendung welches Modell mit welchen Daten aufruft. Gleichzeitig verlangen Datenschutz und Regulatorik klare Antworten darauf, wo Inferenz stattfindet.

Unser Ansatz.

Wir bauen die Schicht zwischen Modellen und Anwendungen: GPU-Knotenpools mit Auto-Scaling und Quoten je Team, ein zentrales AI-Gateway für Routing, Rate Limits und Kostenzuordnung, und Telemetrie, die jeden Modellaufruf nachvollziehbar macht. Modelle sind austauschbar — die Plattform bleibt.

Was das bringt.

KI-Anwendungen starten auf einer Plattform statt auf Zuruf: Kapazität ist planbar, Kosten sind je Anwendung zuordenbar, und Compliance-Fragen lassen sich aus der Telemetrie beantworten statt aus Vermutungen. Neue Modelle gehen hinter dem Gateway live, ohne dass Anwendungen angefasst werden müssen.

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