Industrial AI Cloud – souveräne KI-Plattform aus Europa​ - jetzt kennenlernen & Use Cases definieren!​

Die Industrial AI Cloud von T-Systems ist Teil eines europäischen Cloud-, KI- und Netzwerk-Ökosystems und bietet Unternehmen eine leistungsfähige und vertrauenswürdige Plattform für industrielle KI-Anwendungen. Am Standort München stehen dafür bis zu 10.000 NVIDIA-Blackwell-GPUs zur Verfügung, die für KI-Training, Inferenz, digitale Zwillinge sowie industrielle Simulationen eingesetzt werden können. Der zugrunde liegende Enterprise-KI-Stack – unter anderem mit DGX B200, RTX 6000, Run:AI und NVIDIA AI Enterprise – erfüllt höchste Anforderungen an Performance, Sicherheit und Compliance. Der Betrieb erfolgt in Deutschland und ist vollständig DSGVO- sowie EU-AI-Act-konform, mit niedrigen Latenzen und einer Energieversorgung aus 100 Prozent erneuerbaren Quellen.

Was Sie mitnehmen

Ein klarer und praxisorientierter Weg von der Idee bis zur Umsetzungsplanung – individuell zugeschnitten auf Ihre Anwendungsfälle:

• Konkreter GPU-Bedarf, abgeleitet aus priorisierten Use Cases.

• Ermittlung der Basis-Services, die Ihr individueller KI-Stack benötigt.

• Optimierungsempfehlungen, um Effizienz, Skalierbarkeit und Performance zu steigern.

• Klar definierte Meilensteine und nächste Schritte, um schnell vom Proof of Concept in die Produktion zu gelangen.

Ablauf des Workshops

1. Vorbereitung und Kennenlernen (virtuell)

• Einführungsgespräch, um den geschäftlichen Kontext zu verstehen.

• Überblick über Ihre Fokusbereiche und Identifikation relevanter KI-Use-Cases.

• Bewertung Ihrer aktuellen KI-Workloads und des Reifegrades Ihrer KI-Lösungen.

• Analyse der bestehenden KI-Nutzung, Herausforderungen und zukünftigen Anforderungen.

2. Deep-Dive-Session (virtueller oder Vor-Ort-Workshop)

• Gemeinsame Bewertung des Mehrwerts einer Industrial AI Cloud basierend auf Ihren identifizierten Use Cases.

• Ableitung eines konkreten GPU-Bedarfs für Ihre Anforderungen.

• Ermittlung notwendiger oder zusätzlicher Basis-Services. o Empfehlungen zur Steigerung von Effizienz, Skalierbarkeit und Performance.

• Definition von nächsten Schritten mit Zeitplan und Meilensteinen.