Beyond AI kündigte eine strategische Partnerschaft mit Compal an, um AI in a Box einzuführen – ein On-Premises-Unternehmens-KI-Angebot für Organisationen, die volle Kontrolle über Daten und Infrastruktur benötigen, während sie KI für Echtzeit-Industrieautomatisierung und -optimierung einsetzen. Da die Unternehmensnutzung von generativer und entscheidungsunterstützender KI zunimmt, stoßen viele Industrieunternehmen an die Grenzen cloudzentrierter Ansätze. Anforderungen bezüglich Datensouveränität, planbarer Betriebskosten, Latenz und Betriebsrisiken treiben die Nachfrage nach KI-Systemen, die vollständig innerhalb von Unternehmensumgebungen bereitgestellt und verwaltet werden können.
AI in a Box adressiert diese Herausforderungen durch ein vorkonfiguriertes, on-premises Unternehmens-KI-Infrastruktursystem, das Hardware, Software und kontinuierlichen Support in einer einzigen bereitstellbaren Lösung kombiniert. Das Angebot ermöglicht es Organisationen, über KI-Pilotprojekte hinauszugehen und produktionsreife KI-Fähigkeiten vor Ort einzusetzen, ohne auf öffentliche Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Jede AI in a Box-Konfiguration basiert auf Compals SX420-2A-Hochleistungs-KI-Serverplattform, ist mit NVIDIA H200 GPUs ausgestattet und wird mit Beyond AIs Lösungen vorinstalliert und für den On-Premises-Betrieb konfiguriert geliefert.
Beyond AI liefert erklärbare KI innerhalb der AI in a Box mit vollständiger Protokollierung für Echtzeit-Industrieautomatisierung und -optimierung in komplexen Industrieabläufen. Das System ist für den Dauerbetrieb in geschäftskritischen Umgebungen konzipiert und unterstützt Latenzverarbeitung, vorhersehbare Leistung und langfristige Betriebsstabilität. Anders als KI-Geräte, die sich eng auf Modellausführung konzentrieren, positioniert sich AI in a Box als schlüsselfertige Unternehmens-KI-Infrastrukturlösung. Es ist dafür ausgelegt, Governance, Nachvollziehbarkeit und kontrollierten Zugang zu unterstützen, während es Organisationen durch On-Premises-Eigentum statt nutzungsbasierter Preisgestaltung planbare Wirtschaftlichkeit bietet.
Auf der LNG2026 werden die Unternehmen demonstrieren, wie AI in a Box innerhalb bestehender Infrastruktur bereitgestellt, als eigenständige KI-Umgebung betrieben und im Laufe der Zeit skaliert werden kann – ein praktischer Weg von der Experimentierphase zur nachhaltigen Unternehmens-KI-Einführung. „Industrieunternehmen benötigen KI-Systeme, die sie langfristig betreiben und steuern können“, sagte Aj Abdallat, CEO von Beyond AI. „Gemeinsam mit Compal liefern wir eine schlüsselfertige Lösung, die sich wie Infrastruktur verhält und Organisationen Kontrolle, Planbarkeit und ein klares Betriebsmodell für die Bereitstellung von Unternehmens-KI nach ihren eigenen Bedingungen gibt.“
„Die KI-Transformation in der LNG-Branche dreht sich nicht nur um fortschrittliche Software“, sagte Alan Chang, Vizepräsident von Compals Infrastructure Systems Business Unit. „Sie hängt von einer validierten, hochleistungsfähigen Computing-Plattform ab, die geschäftskritische KI-Arbeitslasten kontinuierlich und zuverlässig unterstützen kann. Der SX420-2A wurde als genau dieses Fundament konzipiert, um die gesamte Unternehmens-KI-Architektur von Beyond AI sicher, stabil und in vollem industriellen Maßstab betreiben zu können.“ Durch diese Zusammenarbeit bieten Beyond AI und Compal Organisationen ein bereitstellbares Modell für souveräne, on-premises KI, das mit den betrieblichen, regulatorischen und wirtschaftlichen Realitäten komplexer Industriesektoren übereinstimmt.
Die Partnerschaft stellt eine bedeutende Entwicklung für Branchen wie Energie, Fertigung und Logistik dar, wo Datensensibilität, Echtzeit-Entscheidungsfindung und Infrastrukturkontrolle von größter Bedeutung sind. Durch ein hardware-software-integriertes Lösungspaket adressieren die Unternehmen den wachsenden Bedarf an KI-Systemen, die unabhängig von Cloud-Konnektivität betrieben werden können, während sie Unternehmensleistung und -zuverlässigkeit beibehalten. Dieser Ansatz könnte die KI-Einführung in Branchen beschleunigen, die bisher aufgrund von Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Betriebskontinuität und langfristiger Kostensteuerung zögerten.
