de.wedoany.com-Bericht: Equinix, Cisco und Nvidia weiten ihre Zusammenarbeit aus, um die globale Bereitstellung von Unternehmens-KI zu vereinfachen. Im Kern geht es darum, nach der Auswahl eines KI-Modells zu klären, wo und wie es betrieben wird.
Equinix plant, in seinem Rechenzentrumsnetzwerk die Bereitstellung der „Cisco Secure AI Factory with NVIDIA" zu unterstützen. Kunden erhalten Zugang zu standardisierten KI-Infrastruktur-Blaupausen und Automatisierungstools, um die Komplexität der Einrichtung von KI-Umgebungen zu reduzieren.
Gleichzeitig startet Equinix in Zusammenarbeit mit dem Technologiedienstleister Presidio eine neue Testumgebung in seinen Einrichtungen. Unternehmen können dort ihre KI-Infrastruktur validieren, bevor sie in größere Bereitstellungen investieren.
KI-Workloads erfordern in der Regel spezielle Stromversorgung, fortschrittliche Kühlsysteme und leistungsstarke Verbindungsmöglichkeiten, um anspruchsvolle Hardware zu unterstützen. Gordon Mackintosh, Senior Vice President für globale Partnervertrieb und -ökosysteme bei Equinix, betonte, dass der Erfolg von Unternehmens-KI mit ihrer physischen Grundlage beginne. Er wies darauf hin, dass die Zusammenarbeit mit Cisco, Nvidia und Presidio die für KI-Workloads erforderliche Infrastruktur bereitstelle und Kunden gleichzeitig einen Ort biete, um diese vor der Skalierung zu validieren – genau die Geschwindigkeit, Einfachheit und Sicherheit, die KI für den Übergang vom Pilotprojekt zur Produktion benötige.
Equinix gab an, dass die Cisco Secure AI Factory auf seiner globalen Rechenzentrumsplattform verfügbar sein werde und Kunden den Zugang zu Infrastrukturen ermögliche, die um Nvidia-Referenzarchitekturen herum entwickelt wurden. Diese Designs zielen darauf ab, Unternehmen, die KI-Technologien über bestehende Technologiepartner und Infrastrukturanbieter bereitstellen, eine wiederholbare Methode zu bieten.
Ein zentraler Bestandteil der Ankündigung ist die Einführung des „Programmable AI Technology Hub" (P.A.T.H.-Labor) durch Presidio in den Equinix-Einrichtungen. Dieses Labor, das auf der Cisco Secure AI Factory aufbaut, dient als produktionsreife Umgebung, in der Organisationen ihre KI-Infrastrukturstrategien testen und verfeinern können, bevor sie sie auf das gesamte Unternehmen ausweiten. Die Einrichtung soll Unternehmen praktische Erfahrungen mit Infrastrukturen ermöglichen, die hybride Bereitstellungsmodelle unterstützen – darunter Public Cloud, lokale Umgebungen, Colocation-Einrichtungen und neu entstehende Cloud-Plattformen.
Tim McHugh, Vice President für Partnerbeziehungen und Allianzen bei Presidio, erklärte, dass eine der bedeutendsten Veränderungen der letzten 18 Monate darin bestehe, dass KI-Erfolg nicht mehr davon abhänge, das leistungsstärkste Modell zu finden, sondern davon, eine Infrastruktur aufzubauen, die KI überall dort betreiben könne, wo es wichtig sei, ohne Datenhoheit oder Kontrolle zu opfern. Er sagte, dass Equinix Distributed AI die Grundlage sei, um dies weltweit zu ermöglichen, und P.A.T.H. die Art und Weise, wie Presidio diese Fähigkeit direkt zu den Kunden bringe, indem es sie in eine produktionsreife Umgebung versetze und zeige, wie verteilte KI-Infrastruktur in der Praxis aussehe.
Die Ankündigung unterstreicht auch, wie Unternehmens-KI-Projekte auf die Zusammenarbeit mehrerer Technologieanbieter angewiesen sind. Cisco ist der Ansicht, dass dieser kollaborative Ansatz immer wichtiger wird, wenn Organisationen KI-Bereitstellungen in die Produktion überführen. Cassie Roach, Global Vice President für Cloud- und KI-Infrastruktur-Partnervertrieb bei Cisco, erklärte, dass mit der Neugestaltung von Branchen durch agentische KI der langfristige Erfolg den Partner-Ökosystemen gehöre, die sich genauso schnell anpassen und innovieren könnten wie die Technologie selbst. Sie wies darauf hin, dass die Einführung der Cisco Secure AI Factory in Zusammenarbeit mit Equinix, Presidio und Nvidia zeige, wie ein vertrauenswürdiges, agiles Partner-Ökosystem schnell sichere, flexible KI-Infrastrukturen bereitstellen könne, um Kundenanforderungen zu erfüllen.
Durch die Kombination von Rechenzentrumskapazität, KI-Infrastruktur-Blaupausen und realen Testumgebungen wollen diese Partner einige der Unsicherheiten beseitigen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie KI-Workloads vom Experiment in die Produktion überführen.
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