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HPE Private Cloud AI

Die sichere GenAI-Plattform für Unternehmen
Mit HPE Private Cloud AI bringen Unternehmen GenAI, RAG, KI-Agenten und Inferenz sicher in die eigene Private Cloud – mit HPE, NVIDIA, GreenLake und skalierbarer AI-Infrastruktur.
DSGVO-konform
100% On-Premises
Enterprise-ready
Logo HPE Platinum Partner
NVIDIA GPUs
Kubernetes
VMware
24/7 Support

HPE Private Cloud AI: Enterprise AI sicher, skalierbar und produktionsbereit betreiben

KI-Projekte schneller aus der Pilotphase bringen

Mit einer schlüsselfertigen Private-Cloud-Plattform für GenAI, RAG, Inferenz und KI-Agenten.
Generative KI ist in fast jedem Unternehmen angekommen – als Pilot, als Experiment, als Abteilungsinitiative. Aber der Weg vom Piloten zur produktiven KI-Applikation scheitert regelmäßig an denselben Hürden: proprietäre Daten können nicht in Public Clouds übertragen werden, die Integration verschiedener KI-Komponenten dauert Monate, und das interne IT-Team hat keine Erfahrung mit GPU-Infrastruktur, MLOps-Pipelines und Modell-Deployment.

Was ist HPE PCAI?

HPE PCAI steht für HPE Private Cloud AI – eine gemeinsam von HPE und NVIDIA entwickelte Enterprise-AI-Plattform. Sie verbindet Compute, Storage, Networking, AI-Software, Cloud-Management und Observability in einer integrierten Lösung.

Ihre Vorteile auf einen Blick:

  • Schnellere Umsetzung von KI-Projekten – von Pilot bis Produktion
  • Private-Cloud-Betrieb für mehr Kontrolle über Daten, Sicherheit und Governance
  • Validierter HPE- und NVIDIA-Technologiestack
  • Integrierte Plattform für Inferenz, RAG, Fine-Tuning und GenAI-Anwendungen
  • Skalierbare Konfigurationen vom Developer-System bis zur großen AI-Umgebung
  • Einheitliche Betriebs-, Monitoring- und Cloud-Erfahrung über HPE GreenLake
HPE Private Cloud AI ist die Antwort: eine vollständig integrierte, co-entwickelte Turnkey-AI-Factory von HPE und NVIDIA – in Stunden deploybar, vollständig on-premises mit voller Datenkontrolle, und mit einem Self-Service-Portal, das Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Betrieb gleichermaßen befähigt. Kein Integrationsaufwand, keine fragmentierten Toolketten – sondern ein produktionsreifer KI-Stack aus einer Hand.
Inhalte auf dieser Seite

Warum HPE Private Cloud AI?

Die perfekte Balance aus Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit für Ihre KI-Workloads – entwickelt für hybride IT-Landschaften.

Maximaler Datenschutz

Ihre sensiblen Daten bleiben zu 100% in Ihrem Unternehmen. DSGVO-konform, keine Cloud-Abhängigkeiten, vollständige Kontrolle über Ihre KI-Modelle und Trainingsdaten.

Extreme Performance

HPE-optimierte Hardware mit NVIDIA-GPUs der neuesten Generation. Bis zu 10x schnellere Inferenz und Training gegenüber herkömmlichen Lösungen.

Nahtlose Skalierung

Von Proof-of-Concept bis Enterprise-Deployment. Skalieren Sie Ihre KI-Infrastruktur nach Bedarf ohne Vendor-Lock-in oder Architekturwechsel.

Enterprise-Integration

Native Integration in bestehende IT-Landschaften. VMware-kompatibel, Kubernetes-ready, hybride Cloud-Strategien unterstützt.

ROI-optimiert

Transparent kalkulierbare Kosten ohne versteckte Cloud-Gebühren. Amortisation bereits ab dem ersten Jahr durch deutliche Effizienzsteigerungen.

24/7 Enterprise-Support

Transparent kalkulierbare Kosten ohne versteckte Cloud-Gebühren. Amortisation bereits ab Professioneller Support durch zertifizierte HPE-Experten. Proaktive Wartung, schnelle Problemlösung, garantierte SLAs.
Viele Unternehmen haben bereits erste KI-Prototypen entwickelt. Die eigentliche Herausforderung beginnt jedoch danach:
Wie werden Modelle sicher betrieben? Wie lassen sich proprietäre Daten integrieren? Wie bleiben Compliance, Performance, Kosten und Governance kontrollierbar?
HPE Private Cloud AI adressiert genau diese Lücke. Die Plattform wurde für Unternehmen entwickelt, die KI nicht nur testen, sondern produktiv betreiben wollen – mit einer Private-Cloud-Architektur, die Datenhoheit, Sicherheit und Skalierbarkeit in den Mittelpunkt stellt. HPE positioniert PCAI als vorkonfigurierte und validierte Plattform, die die Komplexität beim Aufbau eigener AI-Umgebungen reduziert.

Der Technologiestack hinter HPE Private Cloud AI

HPE PCAI basiert auf einem integrierten Stack aus HPE- und NVIDIA-Komponenten. Dazu zählen je nach Konfiguration unter anderem HPE ProLiant Compute Systeme, NVIDIA GPUs, HPE Alletra MP File Storage, NVIDIA Networking, HPE AI Essentials, NVIDIA AI Enterprise und HPE GreenLake.
Der AI- und Daten-Software-Stack umfasst unter anderem NVIDIA AI Enterprise mit NVIDIA NIM Microservices, um den Übergang vom Prototypen zum produktiven KI-Betrieb zu unterstützen. Ergänzend bietet HPE AI Essentials kuratierte KI- und Datenwerkzeuge für Compliance, Erklärbarkeit und Reproduzierbarkeit.
© Copyright 2026 Hewlett Packard Enterprise Development LP

Was HPE Private Cloud AI konkret leistet

Sofortige KI-Produktivität: von Null zur Produktion in Stunden

Das zentrale Versprechen von PCAI ist Geschwindigkeit: Kein monatelanges Integrationsproject, kein manuelles Zusammensetzen von GPU-Servern, Storage und KI-Software. HPE liefert einen vorvalidierten Stack:

  • Deployment in drei Klicks:
    Nach Hardware-Installation und Software-Onboarding ist PCAI in drei Klicks einsatzbereit – mit vorkonfiguriertem Zugang für Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Administratoren

  • Validierte Blueprints:
    NVIDIA AI-Q Blueprint für KI-Agenten, NVIDIA Omniverse Blueprint für digitale Zwillinge, NVIDIA Video Search and Summarization Blueprint (VSS 2.4) für Video-Analytics – vorkonfigurierte, produktionsreife Startpunkte für gängige KI-Anwendungsfälle

  • NVIDIA NIM-Microservices:
    Inferenz-Microservices für führende Open- und Closed-Source-Modelle (Nemotron, Llama, Mistral u. a.) – containerisiert, optimiert und direkt deploybar ohne manuelles Modell-Setup

  • Bis zu 30-facher Inferenz-Durchsatz:
    PCAI liefert bis zu 30-fach höheren Durchsatz für Enterprise-Workloads durch die Kombination von NIM-Microservices, Blackwell-GPUs und optimierter Netzwerkarchitektur

  • Keine fragmentierten Toolketten:
    PCAI ersetzt das mühsame manuelle Zusammenstellen von GPU-Infrastruktur, MLOps-Plattform, Daten-Pipeline und Inferenz-Engine – alles kommt als integrierter Stack

Volle Datenkontrolle: KI ohne Public-Cloud-Abhängigkeit

Für viele Unternehmen ist die Übertragung proprietärer Daten in Public-Cloud-KI-Dienste keine Option: aus regulatorischen Gründen (DSGVO, NIS2, Branchenregulierungen), aus Sicherheitsgründen (Schutz von Geschäftsgeheimnissen und IP) oder aus Datensouveränitätsanforderungen. PCAI liefert volle KI-Leistungsfähigkeit on-premises:

  • Alle Daten bleiben on-premises:
    Trainingsdaten, Fine-Tuning-Daten, Inferenz-Anfragen und Modell-Outputs verlassen niemals das eigene Rechenzentrum oder die eigene Colocation-Einrichtung

  • Private Modell-Anpassung:
    Fine-Tuning und RAG (Retrieval-Augmented Generation) auf eigenen Unternehmensdaten – ohne diese an externe KI-Dienste zu übertragen

  • Eigene Modelle importieren:
    Proprietäre Modelle, Hugging Face-Modelle oder NVIDIA NIM-Modelle können in eine governed Umgebung importiert werden – kein Rebuild bei Modellwechsel

  • Air-Gapped-Option:
    Für höchste Sicherheitsanforderungen: vollständiger KI-Betrieb ohne Internet-Konnektivität – relevant für Verteidigung, KRITIS, Finanzdienstleistungen und Behörden

  • Vertrauliches Computing (Fortanix):
    HPE arbeitet mit Fortanix zusammen, um NVIDIA Confidential Computing und Fortanix Armet AI in PCAI zu integrieren – für souveräne und agentic-AI-Workloads in hochregulierten Umgebungen

Self-Service-Portal: KI für jeden – Datenwissenschaftler, Entwickler und IT

PCAI liefert ein Self-Service-Portal, das drei unterschiedliche Nutzergruppen bedient und jeweils auf deren spezifische Bedürfnisse zugeschnitten ist:

  • Datenwissenschaftler:
    Self-Service-Zugang zu GPU-Ressourcen, Notebook-Umgebungen (JupyterLab), Daten-Pipelines und NVIDIA-KI-Tools – ohne IT-Ticket für jede Ressourcenanfrage

  • Entwickler / KI-Ingenieure:
    Governed Connectors für Unternehmensdaten (Low-Code RAG-Pipelines), API-Zugang zu Inferenz-Endpoints, Integration eigener Applikationen ohne Rebuild – klare Datenherkunft und auditierbare Änderungen

  • IT-Administratoren:
    Einheitliche Konsole für Deployment, Monitoring und Governance aller KI-Workloads; Richtlinien, Zugriffskontrolle, Logging und Audit-Funktionen; Sustainability-Metriken für GPU-Workloads

  • Multi-Tenancy:
    Verschiedene Teams und Abteilungen erhalten isolierte Tenants – sichere Ressourcentrennung bei gemeinsamer Infrastruktur

Agentic AI: von Einzelmodellen zu selbststeuernden KI-Agenten

Generative KI entwickelt sich von einzelnen, promptgesteuerten Modellen hin zu agentic AI: autonome KI-Systeme, die komplexe, mehrstufige Aufgaben selbstständig planen und ausführen. PCAI unterstützt diese Entwicklung direkt:

  • NVIDIA AI-Q Blueprint für Agenten:
    Vorkonfiguriertes Framework für den Aufbau vollständig anpassbarer, kontrollierter KI-Agenten – mit vollständiger Transparenz darüber, wie der Agent Entscheidungen trifft

  • NVIDIA Nemotron Open Models:
    Souveräne, on-premises einsetzbare LLMs für agentic AI – Teil des NVIDIA Agent Toolkit; kein Abhängigkeit von Cloud-API-Endpunkten

  • Governed Agentic Workflows:
    Eingebaute Sicherheitsrichtlinien und Zugangskontrolle für KI-Agenten: wer darf welche Daten und APIs nutzen; vollständige Audit-Trails für Compliance

  • CrowdStrike Security Integration:
    CrowdStrike liefert agentic Security für PCAI: KI-gestützte Bedrohungserkennung und -reaktion schützt KI-Infrastruktur, Modelle und KI-Agenten vor Angriffen 

Kontinuierliche Innovation: Evergreen-Ansatz für KI-Infrastruktur

KI-Technologie entwickelt sich schneller als jede andere IT-Disziplin. PCAI ist explizit als Evergreen-Plattform konzipiert:

  • Nahtlose GPU-Generationsskalierung:
    PCAI ist so konzipiert, dass neue NVIDIA-GPU-Generationen (Blackwell, zukünftige Vera Rubin-Architektur) ohne Infrastruktur-Neuaufbau integriert werden können

  • Automatische Model-Updates:
    Neue NVIDIA-Modelle und Blueprints werden automatisch über GreenLake in PCAI verfügbar gemacht – Datenwissenschaftler und Entwickler haben stets Zugang zu aktuellen Modellen

  • Modulare Architektur:
    Eine modulare Architektur schützt die Investitionen der Kunden, indem sie die Kompatibilität mit zukünftigen Innovationen von NVIDIA, HPE und dem Open-Source-Ökosystem gewährleistet.

  • OpsRamp AI-Infrastrukturbeobachtung:
    Vollständiges Observability für den gesamten NVIDIA-Stack: NIM-Microservices, GPU-Cluster, NVIDIA Quantum InfiniBand und Spectrum Ethernet – AIOps-gesteuert durch OpsRamp

Ihre Vorteile auf einen Blick

HPE Private Cloud AI revolutioniert Ihre KI-Strategie und verschafft Ihrem Unternehmen entscheidende Wettbewerbsvorteile durch eine maßgeschneiderte, sichere und hochperformante Infrastruktur.
  • Reduzierung der KI-Inferenz-Latenz um bis zu 75%
  • Kosteneinsparungen von 40-60% gegenüber Public Cloud
  • 100% Datensouveränität und DSGVO-Compliance
  • Deployment in unter 4 Wochen möglich
  • Unterstützung aller gängigen KI-Frameworks
  • Hybride Strategien für bestehende Cloud-Workloads
%
Weniger Latenz
%
Kosteneinsparung
%
Datenkontrolle
Wochen Deployment

Schnellere Time-to-Value für KI

Der Aufbau einer produktionsreifen KI-Plattform ist komplex. Unternehmen benötigen GPU-Compute, performanten Storage, Netzwerk, Modell-Serving, Datenpipelines, Security, Monitoring und Governance. HPE Private Cloud AI bündelt diese Bausteine in einem vorintegrierten Ansatz.

Mehr Kontrolle über sensible Daten

Für viele Unternehmen sind Public-Cloud-KI-Dienste nicht in jedem Szenario geeignet – etwa bei vertraulichen Kundendaten, geistigem Eigentum, regulierten Branchen oder strengen Compliance-Anforderungen. HPE PCAI ermöglicht KI-Workloads in einer Private-Cloud-Umgebung, in der Unternehmen Daten, Modelle und Zugriffe stärker kontrollieren können.

Skalierbarkeit vom Einstieg bis zur AI Factory

HPE Private Cloud AI ist in mehreren Konfigurationen verfügbar – darunter Developer System, Small, Medium, Large und Expansion Rack. HPE nennt unter anderem Konfigurationen für AI Inference, RAG und Model Fine-Tuning sowie Erweiterungsmöglichkeiten auf bis zu 64 GPUs in großen Ausbaustufen.

Enterprise-Betrieb mit Observability und AIOps

Produktive KI erfordert dauerhaftes Monitoring. HPE integriert hierfür Management- und Observability-Funktionen über HPE GreenLake und OpsRamp. Laut HPE können Hardware, Datenpipelines und KI-Modelle überwacht werden, um Störungen zu minimieren, Performance zu verbessern und kontinuierliche Verfügbarkeit zu unterstützen.

Verfügbare Konfigurationen

PCAI Developer

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition
Einstieg für Unternehmen jeder Größe: kompakter Formfaktor; Inferenz, RAG und Agent-Entwicklung; schnellste Time-to-Value; ideal für den Übergang vom Piloten zur Produktion

PCAI Large

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition
Skalierte Enterprise-Konfiguration für höhere Inferenz-Last und mehr gleichzeitige Nutzer; Multi-Tenancy; nahtlose Skalierung vom Developer-System

PCAI Large Air-Gapped

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition
Für regulierte Branchen und souveräne Umgebungen: vollständiger Betrieb ohne Internet-Konnektivität; air-gapped Management; schuetzt sensitive Daten durch Eliminierung aller externen Netzwerkverbindungen

PCAI für Service Provider / Sovereign

NVIDIA Blackwell Ultra B300 / GB300 NVL72
Hochskalierte AI-Factories für Service Provider, Neoclouds und Regierungen; HPE ProLiant Compute XD685 mit 8x NVIDIA Blackwell Ultra B300 GPUs; NVIDIA GB300 NVL72 für Modelle mit über 1 Billion Parametern

Für welche Branchen ist HPE PCAI relevant?

Finanzdienstleister

Für Risikoanalyse, Fraud Detection, Kundenservice-Automatisierung und regulatorisch kontrollierte GenAI-Anwendungen.

Industrie & Manufacturing

Für Qualitätsprüfung, Predictive Maintenance, technische Assistenzsysteme und industrielle KI-Anwendungen.

Healthcare & Life Sciences

Für Forschung, Dokumentenanalyse, Patientenservice, Bildanalyse und wissensbasierte Assistenzsysteme.

Telekommunikation

Für Netzwerkanalyse, Serviceautomatisierung, Kundenbindung und Betriebsoptimierung.

Öffentlicher Sektor

Für souveräne KI-Umgebungen, sichere Datenverarbeitung und digitale Verwaltungsservices.

Retail & E-Commerce

Für personalisierte Kundenerlebnisse, Nachfrageprognosen, Prozessautomatisierung und Servicebots.

Typische Einsatzszenarien

Szenario 1

Unternehmensweiter KI-Assistent mit proprietären Daten

Ein Unternehmen möchte einen KI-Assistenten einführen, der auf interne Dokumente, Verträge, Produkthandbücher und Wissensdatenbanken zugreift – ohne diese Daten in Public-Cloud-Dienste wie ChatGPT oder Microsoft Copilot zu übertragen. PCAI ermöglicht die Einrichtung eines vollständig on-premises betriebenen RAG-Systems: Unternehmensdaten werden in HPE Alletra X10000 indexiert, über Low-Code RAG-Pipelines mit dem LLM verbunden, und über einen Self-Service-Chatbot für alle Mitarbeiter zugänglich gemacht. Alle Daten bleiben im eigenen Rechenzentrum.
Szenario 2

Agentic AI für Geschäftsprozess-Automatisierung

Eine Bank möchte KI-Agenten einsetzen, die automatisch Kreditanträge prüfen, Risikobewertungen erstellen und Genehmigungsmemos verfassen – mit vollständiger Auditierbarkeit jeder Entscheidung. PCAI mit dem NVIDIA AI-Q Blueprint für Agenten liefert die Infrastruktur: Governed Connectors verbinden den Agenten mit internen Datenbanken, die Sicherheitsrichtlinien definieren, auf welche Daten der Agent zugreifen darf, und vollständige Audit-Trails dokumentieren jede Agentenentscheidung für Compliance-Zwecke.
Szenario 3

Souveräne KI für Behörden und regulierte Branchen

Eine Bundesbehörde oder ein Verteidigungsunternehmen muss KI-Modelle auf besonders schützenswerten Daten einsetzen – vollständig ohne externe Netzwerkverbindungen. PCAI in der Air-Gapped-Large-Konfiguration, kombiniert mit der Fortanix-Confidential-Computing-Integration, liefert einen souveränen KI-Stack: alle Modelle, alle Daten, alle Inferenz-Anfragen innerhalb des physisch isolierten Netzwerks. Keine Verbindung zu NVIDIA-Cloud-Diensten, keine Public-Cloud-API-Calls.
Szenario 4

Physische KI und digitale Zwillinge für die Fertigung

Ein Fertigungsunternehmen möchte KI einsetzen, um Produktionsprozesse zu optimieren, Qualitätskontrolle durch Computer Vision zu automatisieren und digitale Zwillinge von Produktionsanlagen zu erstellen. PCAI unterstützt Physical AI-Workloads (Robotik, autonome Systeme, Computer Vision) und liefert mit dem NVIDIA Cosmos Reason Vision Language Model und dem NVIDIA Omniverse Blueprint direkte Unterstützung für digitale-Zwilling-Anwendungen – alles on-premises, alles mit voller Datenkontrolle.

Knowledge Base Copilot

Interne Wissensdatenbanken, Dokumentationen und Handbücher per natürlicher Sprache durchsuchbar machen.

Computer Vision und Visual Computing

Bild- und Videodaten für Industrie, Healthcare, Retail oder Security auswerten.

Virtuelle Assistenten und Chatbots

Kundenservice, IT-Support, HR oder Vertrieb automatisieren.

Dokumentenverarbeitung

Verträge, PDFs, Richtlinien und technische Dokumente analysieren.

KI-Agenten

Automatisierte Workflows über mehrere Systeme und Datenquellen hinweg realisieren.

Code- und Content-Generierung

Entwicklerteams und Fachabteilungen produktiver machen.

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Sie haben Fragen oder wünschen eine Beratung? Unser Serviceteam ist für Sie da. Gerne helfen wir Ihnen telefonisch oder per E-Mail persönlich weiter. Wir freuen uns auf Ihre Anfrage.




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    Concat AG: Ihr Partner für HPE Private Cloud AI

    KI-Infrastruktur ist keine Standard-IT-Beschaffung – sie erfordert eine durchdachte Datenstrategie, sorgfältige Planung und erfahrene Implementierungspartner. Die Concat AG begleitet Sie als zertifizierter HPE Platinum Partner:

    KI-Strategie und Use-Case-Bewertung

    Wir helfen Ihnen, die richtigen KI-Use-Cases für Ihr Unternehmen zu identifizieren und zu priorisieren – und bewerten, welche davon PCAI als Infrastruktur rechtfertigen

    Solution Design und Konfiguration

    Wir wählen die optimale PCAI-Konfiguration (Developer, Large, Air-Gapped) und dimensionieren GPU-Ressourcen, Storage und Netzwerk für Ihre Workloads

    Datenstrategie und RAG-Pipeline-Aufbau

    Wir unterstützen beim Aufbau von Daten-Pipelines und RAG-Systemen, die Ihre Unternehmensdaten mit KI-Modellen verbinden – sicher, governed und auditierbar

    Implementierung und Inbetriebnahme

    Professionelle Installation und Konfiguration von PCAI, inklusive User-Portal-Setup, Modell-Deployment, Sicherheitsrichtlinien und GreenLake-Integration

    PoC-Vorbereitung im HPE AI-Factory-Lab

    Wir begleiten Sie bei der Vorbereitung und Durchführung eines Proof of Concept im HPE AI-Factory-Lab in Grenoble – validierte KI-Performance vor der Investitionsentscheidung

    Laufende Unterstützung

    Fortlaufende Unterstützung bei Modell-Updates, Use-Case-Erweiterungen und Skalierung als HPE Platinum Partner

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    Sprechen Sie mit unseren HPE-Experten - kostenlos und unverbindlich
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    Häufige Fragen zu HPE Private Cloud AI

    PCAI ist für offene und anpassbare Modellauswahl konzipiert. Sie können proprietäre Modelle, Hugging Face-Modelle und NVIDIA NIM-optimierte Modelle (einschließlich Nemotron, Llama, Mistral und anderer führender Open-Source-Modelle) importieren und betreiben. Neue NVIDIA-Modelle und Blueprints werden automatisch über GreenLake verfügbar gemacht. Sie sind nicht auf ein bestimmtes Modell festgelegt und müssen keine Applikation neu aufbauen, wenn Sie das Modell wechseln.

    Ein GPU-Server liefert Rechenleistung. PCAI liefert eine vollständige, produktionsreife KI-Plattform: GPU-Infrastruktur, optimierten Storage (Alletra X10000 mit S3-over-RDMA), NVIDIA AI Enterprise Software-Stack, Self-Service-Portal für alle Nutzergruppen, Governance und Compliance-Funktionen, automatische Modell-Updates und vollständiges Observability – alles vorvalidiert und in Stunden einsatzbereit. Der Integrationsaufwand, der bei einem reinen GPU-Server-Kauf Monate dauert, entfällt.

    Ja. PCAI bietet Low-Code RAG-Pipelines und Governed Connectors für Unternehmensdaten – Verbindungen zu bestehenden Datenbanken, Data Warehouses und Dokumentenquellen können ohne umfangreiche Programmierarbeit hergestellt werden. Der HPE Alletra MP X10000 als KI-Datenfundament unterstützt native SQL-Abfragen über Apache Spark, Trino und Starburst Data – bestehende Daten-Infrastrukturen können direkt angebunden werden.

    PCAI wird über HPE GreenLake als as-a-Service-Modell mit monatlicher Abrechnung angeboten – oder als Kauf mit HPE Financial Services. HPE bietet aktuell ein spezielles Finanzierungsprogramm: 90 Tage Zahlungsaufschub, gefolgt von ultra-niedrigen Raten für 9 Monate (Quelle: hpe.com/us/en/private-cloud-ai.html). Der genaue Preis hängt von der gewählten Konfiguration (Developer, Large, Air-Gapped) ab. Die Concat AG erstellt Ihnen ein individuelles Angebot.

    PCAI ist explizit als Evergreen-Plattform konzipiert. Neue NVIDIA-GPU-Generationen können nahtlos integriert werden, neue Modelle und Blueprints werden automatisch über GreenLake verfügbar gemacht, und Software-Updates (NVIDIA AI Enterprise, PCAI Management-Software) werden zentral verwaltet – ähnlich wie bei einem Cloud-Service, aber vollständig on-premises. Das HPE Storage Future-Ready Program gilt auch für die Alletra-Storage-Komponente.

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