ENTERPRISE KI INFRASTRUKTUR

KI-Infrastruktur, die in Produktion läuft

Wir bauen sichere, souveräne KI-Plattformen für Enterprise-Unternehmen. Private LLMs, GPU-Cluster, RAG-Pipelines und AI Governance – auf Ihrer Infrastruktur, nicht auf unseren Folien.

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Diese Unternehmen vertrauen auf unsere Infrastruktur

Airbus Linde Siemens Trumpf Volkswagen

KI wird getestet. Aber nicht produktiv betrieben.

Die meisten Unternehmen haben dutzende KI-Piloten – aber keine Infrastruktur, die diese in Produktion bringt. Einzelne Teams experimentieren mit ChatGPT-Wrappern, Jupyter Notebooks und manuellen Deployments. Das Ergebnis: fragmentierte Insellösungen, keine Governance, kein Betrieb.

Der Engpass ist nicht das Modell. Es ist die fehlende Plattform darunter.

Was ohne KI-Infrastruktur passiert

Ohne eine zentrale, sichere Plattform entstehen Risiken, die weit über das IT-Budget hinausgehen.

Schatten-KI
Mitarbeiter nutzen ChatGPT, Claude und andere Tools auf eigene Faust. Vertrauliche Daten – Verträge, Kundendaten, Code – landen in externen Systemen. Ohne Wissen der IT.
Datenabfluss
Jede Anfrage an Cloud-KI-APIs überträgt Unternehmensdaten an Dritte. Bei regulierten Branchen ein Compliance-Verstoß. Bei IP-sensiblen Daten ein strategisches Risiko.
Fehlende Governance
Kein Audit-Trail, keine Nutzungskontrolle, keine Content-Filter. Wer nutzt welches Modell? Mit welchen Daten? Niemand weiß es – und der EU AI Act fragt danach.
Explodierende Kosten
Unkontrollierte API-Nutzung über dutzende Teams hinweg. Keine Token-Budgets, keine Optimierung, kein Überblick. Die Rechnung kommt am Monatsende.
Vendor Lock-In
Anwendungen direkt an OpenAI oder Azure gebaut. Wenn der Anbieter Preise erhöht, Modelle abkündigt oder Bedingungen ändert, gibt es keinen Ausweg.
Sicherheitslücken
Prompt Injection, Data Leakage, unkontrollierte Modell-Outputs. Ohne Security-Layer zwischen Nutzer und Modell sind KI-Anwendungen ein offenes Einfallstor.

Eine Plattform. Volle Kontrolle.

Autovia baut produktionsreife KI-Infrastrukturen auf Basis von Open Source und Cloud-Native-Technologien. Jede Komponente ist austauschbar, jede Schicht gehört Ihnen.

Private LLMs
Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral, Qwen und DeepSeek auf Ihrer Infrastruktur. Hochperformantes Inference mit vLLM – ohne Datenabfluss.
GPU-Plattform
Kubernetes-basiertes GPU-Cluster mit NVIDIA Operator, Autoscaling und Multi-Modell-Betrieb. On-Prem, souveräne Cloud oder hybrid.
AI Gateway
Zentraler Zugriffspunkt für alle KI-Modelle. OpenAI-kompatible API, Token-Limits, Rate Limiting, Routing und Fallback – für Entwickler und Fachanwendungen.
RAG-Infrastruktur
Retrieval Augmented Generation auf Ihren Dokumenten, Wikis und Datenbanken. Vektordatenbank, Embedding-Pipeline und Chunking – produktionsreif.
Kubernetes
Die Basis für alles: Container-Orchestrierung, GitOps-Deployments, Service Mesh und Networking. Wir betreiben KI-Workloads auf Enterprise-Kubernetes.
Observability
Monitoring, Logging und Tracing für jeden Request. Token-Verbrauch, Latenz, Modell-Performance und Kosten – in Echtzeit und historisch.
AI Security
Prompt Injection Detection, PII-Filterung, Content-Moderation und Output-Validierung. Schutz auf jeder Ebene – vom Input bis zum Response.
AI Governance
Audit-Trails, Nutzungsrichtlinien, Modell-Registry und Compliance-Reporting. Bereit für DSGVO, DORA und den EU AI Act.

Warum Autovia

Wir sind keine Beratung, kein Cloud-Reseller und keine Agentur. Wir sind Engineers, die Enterprise-KI-Infrastruktur produktiv bauen und betreiben.

Nicht Beratung
Keine PowerPoint-Strategie, keine Analysen ohne Umsetzung. Wir liefern funktionierende Systeme – nicht Empfehlungen.
Nicht Reseller
Wir verkaufen keine Cloud-Lizenzen weiter. Wir bauen Ihre Plattform auf der Infrastruktur, die für Sie richtig ist – herstellerunabhängig.
Nicht Agentur
Keine Junior-Entwickler, keine Bodyshop-Modelle. Bei Autovia arbeiten Senior Engineers mit Enterprise-Erfahrung – direkt an Ihrem System.
Hands-on
Wir schreiben Terraform, deployen auf Kubernetes und debuggen GPU-Workloads. Wir arbeiten an Ihrem Code, nicht an unseren Slides.

Unsere Leistungen

Jede Leistung ist modular einsetzbar – als Einzelprojekt oder als Teil einer vollständigen KI-Plattform.

Private AI Plattform

Komplette KI-Plattform auf Ihrer Infrastruktur: LLM Inference, Chat-UI, API Gateway, Governance und Monitoring. Open Source, kein Vendor Lock-In. Von der GPU bis zur Benutzeroberfläche.

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AI Infrastruktur & Platform Engineering

Die technische Basis für KI im Unternehmen: Compute-Layer, Networking, Storage, Container-Orchestrierung und GitOps. Alles, was zwischen Ihrem Rechenzentrum und dem ersten Inference-Request steht.

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GPU-Plattformen

NVIDIA GPU-Cluster auf Kubernetes: Operator, Device Plugin, MIG, Time-Slicing und Autoscaling. Multi-Modell-Betrieb mit maximaler Auslastung – On-Prem oder in der souveränen Cloud.

Kubernetes für AI Workloads

Enterprise Kubernetes als Fundament für KI: Cluster-Architektur, GPU-Scheduling, Network Policies, RBAC und Multi-Tenancy. Optimiert für Inference- und Training-Workloads.

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MLOps & LLMOps

CI/CD für Modelle: Experiment Tracking, Model Registry, automatisierte Evaluierung und Deployment-Pipelines. Vom Training bis zum Rollout – reproduzierbar und automatisiert.

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RAG-Infrastruktur

Enterprise RAG: Dokumenten-Ingestion, Chunking-Strategien, Vektordatenbanken, Embedding-Modelle und Retrieval-Pipelines. Präzise Antworten auf Basis Ihrer internen Wissensbasis.

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AI Security & Governance

Sicherheits- und Compliance-Layer für Ihre KI-Plattform: Prompt Injection Detection, PII-Filterung, Content-Moderation, Audit-Logging und EU AI Act Compliance. Schutz für jeden Request – vom Input bis zum Output.

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Sie brauchen keine weitere Analyse. Sie brauchen eine Plattform.

In einem 30-minütigen Discovery Call zeigen wir, wie die KI-Infrastruktur für Ihr Unternehmen konkret aussehen kann.

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Typische Ergebnisse

Was Unternehmen erreichen, die eine produktionsreife KI-Infrastruktur betreiben.

100%
Datensouveränität – keine Daten bei Dritten
70%
geringere Kosten vs. kommerzielle KI-APIs bei hohem Volumen
4–6 Wo.
bis zum ersten produktiven KI-Use-Case auf eigener Infrastruktur
0
Schatten-KI durch offizielle, unternehmensweite Plattform
EU AI Act
ready – mit Audit-Trail, Governance und Compliance-Reporting

Enterprise-Erfahrung

Autovia baut KI-Infrastruktur für DAX-Konzerne, Industrieunternehmen und KRITIS-Betreiber. Unsere Engineers haben Plattformen für regulierte Umgebungen aufgebaut, die heute in Produktion laufen.

DAX & MDAX
Kunden aus den größten deutschen Unternehmen
KRITIS
Erfahrung mit kritischen Infrastrukturen und höchsten Sicherheitsanforderungen
CNCF
Mitglied der Cloud Native Computing Foundation
Open Source
Aktive Beiträge zu Cloud-Native- und KI-Open-Source-Projekten
Cloud Native Computing Foundation Mitglied Linux Foundation Mitglied

Häufige Fragen

Sie haben weitere Fragen? Kontaktieren Sie uns direkt per E-Mail und wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen.

Können LLMs komplett On-Premises betrieben werden?
Ja. Modelle wie Llama, Mistral und Qwen laufen vollständig auf Ihrer eigenen Hardware. Kein Internet-Zugang nötig, keine Daten verlassen Ihr Netzwerk. Auch Air-Gapped-Umgebungen sind möglich.
Welche LLMs unterstützen Sie?
Alle gängigen Open-Source-Modelle: Llama 4, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma und weitere. Die Plattform ist modell-agnostisch – neue Modelle können jederzeit hinzugefügt werden.
Setzen Sie nur auf Open Source?
Die Plattform basiert auf Open Source (Kubernetes, vLLM, PostgreSQL, etc.). Kommerzielle Modelle wie Claude oder GPT können über den AI Gateway als zusätzliche Modelle eingebunden werden – mit voller Governance.
Wie lange dauert die Einführung?
Ein erster produktiver Use Case steht nach 4–6 Wochen. Eine vollständige Enterprise-Plattform mit Governance, Multi-Modell-Betrieb und Rollout ist in 3–4 Monaten realisierbar.
Welche GPU-Hardware wird benötigt?
Abhängig vom Modell und Durchsatz: NVIDIA A100, H100, L40S oder auch T4 für kleinere Modelle. Wir helfen bei Sizing, Beschaffung und Konfiguration.
Können wir unsere bestehende Kubernetes-Umgebung nutzen?
Ja. Wir integrieren die KI-Plattform in bestehende Cluster (OpenShift, Rancher, EKS, AKS, etc.) oder bauen eine dedizierte GPU-Umgebung auf.
Ist die Plattform EU AI Act-konform?
Ja. Durch Audit-Trails, Modell-Registry, Content-Filter und Nutzungsprotokolle erfüllt die Plattform die Anforderungen des EU AI Act. Zusätzlich sind DSGVO- und DORA-Compliance abgedeckt.
Wie wird Vendor Lock-In vermieden?
Jede Komponente ist Open Source oder austauschbar. Die Plattform läuft auf Standard-Kubernetes und nutzt offene APIs. Kein proprietäres Format, keine versteckten Abhängigkeiten.
Bieten Sie auch den Betrieb der Plattform an?
Ja. Wir bieten Managed Operations, Support und SLAs. Alternativ transferieren wir das Wissen an Ihr Team mit Runbooks, Schulungen und Übergabe.
Was kostet eine KI-Infrastruktur?
Die Kosten hängen von Modellgröße, Durchsatz und Infrastruktur ab. Ein typisches Einstiegsprojekt beginnt im mittleren fünfstelligen Bereich. Im Vergleich zu kommerziellen KI-APIs amortisiert sich die Investition bei hohem Volumen innerhalb weniger Monate.
Können bestehende Fachanwendungen angebunden werden?
Ja. Über den AI Gateway stellen wir eine OpenAI-kompatible API bereit. Jede Anwendung, die heute Cloud-KI-APIs nutzt, kann mit minimalem Aufwand auf die interne Plattform umgestellt werden.
Wie sieht der Wissenstransfer aus?
Wir arbeiten von Beginn an eng mit Ihrem Team. Pair Programming, Runbooks, Architektur-Dokumentation und Schulungen sind fester Bestandteil jedes Projekts.
Arbeiten Sie auch mit souveränen Cloud-Anbietern?
Ja. Wir haben Erfahrung mit STACKIT, Open Telekom Cloud, IONOS und weiteren europäischen Anbietern. Die Plattform kann auch hybrid betrieben werden.
Wie gehen Sie mit Fine-Tuning um?
Wir setzen auf LoRA und QLoRA für ressourcenschonendes Fine-Tuning. Modelle können auf Ihre Domäne, Fachsprache und Use Cases angepasst werden – auf derselben GPU-Infrastruktur.
Wie unterscheiden Sie sich von großen Beratungen?
Wir bauen Systeme, nicht Strategiepapiere. Unsere Engineers arbeiten hands-on an Ihrer Infrastruktur. Kein Staffing-Modell, keine Junior-Teams, keine monatelange Analysephase.
Jan Wiegelmann — CEO bei Autovia GmbH

Jan Wiegelmann

CEO & Gründer, Autovia

Lassen Sie uns über Ihre KI-Infrastruktur sprechen

In einem 30-minütigen Discovery Call analysieren wir Ihre aktuelle Situation und zeigen, wie eine produktionsreife KI-Plattform für Ihr Unternehmen aussehen kann. Konkret, technisch, ohne Verkaufsgespräch.

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