
Kunde: Hewlett Packard Enterprise
Format: Hvidbog
Størrelse: 834 KB
Sprog: Deutsch
Dato: 29.01.2026
Selber machen, oder doch gleich richtig? So bringen Sie Ihre KI-Projekte auf den Weg
Unternehmen möchten schnell generative KI einführen, doch die meisten kommen nur schwer über eine erste Machbarkeitsstudie hinaus. Hohe Kosten, Komplexität und zu wenig internes Know-how behindern den Fortschritt, bevor echter Mehrwert erzielt werden kann. Auch wenn Angebote für die Public Cloud schnell starten können, erweisen sie sich häufig als sehr kostspielig und mit starken Einschränkungen verbunden – insbesondere, wenn Datensicherheit und Kontrolle über die Leistung oberste Priorität haben.
HPE Private Cloud AI wurde mit NVIDIA entwickelt und bietet einen schnelleren, zuverlässigeren Weg zu produktionsreifer KI. Diese sofort einsetzbare Lösung kombiniert validierte Infrastruktur, integrierte Software und ein großes Angebot an Tools, die die Bereitstellung optimieren und die Entwicklung beschleunigen. Unternehmen können KI-Workloads schnell bereitstellen, erfolgreich skalieren und Risiken reduzieren, während sie gleichzeitig die vollständige Kontrolle über die unternehmenseigenen Daten behalten. Mit HPE können Unternehmen KI-Ambitionen in messbaren Erfolg verwandeln – bei erheblich geringeren Gesamtbetriebskosten und Unterstützung von Anwendungsfällen, die von Inferenzen zu RAG und Feinabstimmung reichen, ganz ohne die Hürden eines DIY-Ansatzes.
HPE Private Cloud AI wurde mit NVIDIA entwickelt und bietet einen schnelleren, zuverlässigeren Weg zu produktionsreifer KI. Diese sofort einsetzbare Lösung kombiniert validierte Infrastruktur, integrierte Software und ein großes Angebot an Tools, die die Bereitstellung optimieren und die Entwicklung beschleunigen. Unternehmen können KI-Workloads schnell bereitstellen, erfolgreich skalieren und Risiken reduzieren, während sie gleichzeitig die vollständige Kontrolle über die unternehmenseigenen Daten behalten. Mit HPE können Unternehmen KI-Ambitionen in messbaren Erfolg verwandeln – bei erheblich geringeren Gesamtbetriebskosten und Unterstützung von Anwendungsfällen, die von Inferenzen zu RAG und Feinabstimmung reichen, ganz ohne die Hürden eines DIY-Ansatzes.