Künstliche Intelligenz ist längst kein Pilotprojekt mehr. Immer mehr mittelständische Unternehmen stehen vor der konkreten Frage: Wie bauen wir eine KI-Infrastruktur auf, die sicher, skalierbar und wirtschaftlich ist? Und wohin mit den Daten – in die Cloud oder ins eigene Rechenzentrum?

Dieser Artikel zeigt, warum On-Premises-KI-Infrastruktur für viele Unternehmen die bessere Wahl ist – und welche Rolle Nutanix Enterprise AI (NAI) dabei spielt.

GPU, HCI oder Cloud – was passt zu meinem Unternehmen?

Wer KI-Anwendungen produktiv betreiben will, hat grundsätzlich drei Optionen:

  • Cloud-basierte KI-Dienste (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI): Schnell verfügbar, kein Infrastrukturaufwand – aber die Daten verlassen das Unternehmen, die Kosten sind token-basiert und damit schwer planbar, und regulatorische Anforderungen wie DSGVO oder NIS2 erfordern aufwändige Compliance-Nachweise.
  • Dedizierte GPU-Server (Bare Metal): Maximale Rechenleistung, aber hoher Betriebsaufwand, fehlende Mandantentrennung und kein einheitliches Betriebsmodell mit der übrigen IT.
  • Hyperkonvergente Infrastruktur (HCI) mit KI-Stack: Rechenleistung im eigenen Haus, betrieben wie eine moderne Cloud – mit einheitlicher Verwaltung, Datensouveränität und vorhersehbaren Kosten.

Für den Mittelstand ist die dritte Option in den meisten Fällen die wirtschaftlich und regulatorisch sinnvollste – besonders wenn eine bestehende Nutanix-Umgebung vorhanden ist.

Was ist Nutanix Enterprise AI (NAI)?

Nutanix Enterprise AI ist eine Kubernetes-native KI-Plattform, die als integrierter Layer auf der Nutanix Cloud Platform betrieben wird. Sie ermöglicht es Unternehmen, Large Language Models (LLMs) zu deployen, zu verwalten und als sichere Inference-Endpunkte bereitzustellen – ohne Cloud-Abhängigkeit, ohne Datenweitergabe.

NAI ist der Nachfolger des bewährten GPT-in-a-Box-Ansatzes, den Nutanix 2023 einführte. Seit März 2026 wird der Gesamtstack unter dem Begriff Nutanix Agentic AI vermarktet – und adressiert damit den nächsten Schritt nach der reinen Inferenz: autonome, mehrstufige KI-Workflows im Unternehmenskontext.

Was NAI konkret leistet

  • Modell-Deployment in drei Schritten: Modell auswählen (Hugging Face, NVIDIA NIM oder eigenes Upload), Endpunkt anlegen, API nutzen. Unterstützt werden aktuelle Modelle wie Meta Llama 4, DeepSeek-R1, Mistral und NVIDIA Nemotron – inklusive Multimodal- und Reasoning-Modelle.
  • GPU-Management: MIG-Support (Multi-Instance GPU) für isolierte Mandantenumgebungen, vGPU-Support auf AHV, Unterstützung für NVIDIA-, AMD- und Intel-GPUs – kein Hersteller-Lock-in.
  • AI Gateway: Ein einziger, gesicherter API-Endpunkt für On-Premises-Modelle und optionale Cloud-Modelle – mit Authentifizierung, Rate Limiting und Load Balancing. So können Unternehmen beides nutzen, ohne die Kontrolle zu verlieren.
  • RAG und Agentic AI: Integration von NVIDIA NeMo Retriever für kontextbasierte Suche in Unternehmensdaten, NeMo Guardrails gegen Prompt Injection sowie Model Context Protocol (MCP) für sichere Agenten-Workflows.
  • Storage-Integration: KV-Cache-Offloading auf Nutanix Unified Storage für größere Kontextfenster, NFS over RDMA für niedrige Latenz, PostgreSQL via Nutanix Database Service für Vektor-Datenbanken.

Datensouveränität als entscheidendes Argument

Der stärkste Grund für On-Premises-KI ist nicht die Rechenleistung, sondern die Kontrolle über die Daten. Wenn ein Mitarbeiter ein internes Dokument, eine Kundenakte oder ein Konstruktionszeichnung in ein KI-System eingibt, muss sichergestellt sein: Diese Daten verlassen das Unternehmen nicht.

Mit Nutanix NAI betreiben Unternehmen ihre KI-Modelle vollständig lokal – auch im Air-Gapped-Betrieb ohne Internetverbindung. Das ist besonders relevant für:

  • Unternehmen unter NIS2, DORA oder KRITIS-Regulierung
  • Branchen mit besonderen Datenschutzanforderungen: Gesundheitswesen, Rechtsanwälte, Finanzdienstleister, öffentliche Auftraggeber
  • Unternehmen mit sensiblem geistigem Eigentum (Maschinenbau, Chemie, Rüstung)

Kostenvergleich: Cloud-Token vs. eigene GPU

Cloud-KI-Dienste werden pro Token abgerechnet. Bei geringem Volumen ist das praktisch – bei produktivem Einsatz wird es schnell teuer und schwer planbar. NAND Research bezeichnet den „Cost-per-Token“-Vorteil von On-Premises-Infrastruktur als das kommerziell wichtigste Argument für den Nutanix-Ansatz.

Nutanix NAI wird als Subscription lizenziert – gemessen in GPU-RAM (1-GB-Schritte) oder vCPUs für CPU-only-Cluster. Die Kosten sind damit fix, unabhängig vom Abfragevolumen. Für Unternehmen, die KI produktiv und intensiv nutzen wollen, rechnet sich der Umstieg auf eigene Infrastruktur in der Regel innerhalb von zwölf bis achtzehn Monaten.

Typische Use Cases im Mittelstand

  • Interner Wissens-Chatbot: Mitarbeiter stellen Fragen zu internen Dokumenten, Handbüchern oder ERP-Daten – die KI antwortet auf Basis der eigenen Wissensbasis, nicht auf Basis öffentlicher Trainingsdaten.
  • Code Co-Pilot: Entwickler erhalten KI-Unterstützung auf Basis des eigenen Quellcodes – ohne dass dieser das Unternehmen verlässt.
  • Dokumentenverarbeitung: Automatische Analyse von Verträgen, Rechnungen und Berichten – schneller, konsistenter und auditierbar.
  • Agentic Workflows: Mehrstufige KI-Prozesse, die eigenständig Aufgaben übernehmen: IT-Automatisierung, Support-Ticketing, Datenanalyse und Compliance-Prüfungen.
  • Speech-to-Text: Automatische Transkription von Meetings und Telefonaten via NVIDIA Whisper NIM – lokal und DSGVO-konform.

ITatScale als Nutanix-Partner

Als autorisierter Nutanix-Partner begleitet ITatScale Unternehmen vom ersten Assessment bis zum produktiven Betrieb. Wir analysieren gemeinsam mit Ihnen, ob und wie eine eigene KI-Infrastruktur zu Ihrer bestehenden IT-Landschaft passt – und setzen die Lösung anschließend um: von der Hardware-Auslegung über das Nutanix-Setup bis zur Integration in Ihre Geschäftsprozesse.

Der Einstieg ist einfacher, als viele denken: Mit dem KI-Readiness Assessment von ITatScale erhalten Sie in zwei bis vier Wochen einen konkreten Fahrplan – welche Workloads sich für On-Premises-KI eignen, welche Hardware sinnvoll ist und wie der Betrieb aussieht.

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