Künstliche Intelligenz in Böblingen HPE eröffnet AI Center of Excellence für die heimische Industrie

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Hewlett Packard Enterprise (HPE) hat sein „AI Center of Excellence“ (AIEC) für Zentraleuropa eröffnet. Es soll Kunden helfen, den Schritt vom technischen Probieren zum unternehmerischen Nutzen mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu machen. KI-Apps können auf verschiedenen Plattformen laufen, von Nvidia bis zum Supercomputer. Ein Ökosystem von Technologiepartnern und Beratern hilft bei den KI-Projekten.

Stefan Brock ist der erste Leiter des AIEC in Zentraleuropa. Der Manager, bislang leitender Berater für Automotive und Fertigung bei HPE, eröffnete beim Kickstart das neue Exzellenzzentrum vor einer erstaunlich großen Zahl von Besuchern und mit einer hochrangigen Riege von Teilnehmern in der Podiumsdiskussion zum Thema „KI im Automotive-Sektor“. Dazu gehörten Vertreter von Nvidia, Aleph Alpha, dem Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS), Bosch, dem Ferdinand-Steinbeis-Institut und Seedbox.

Zu den Aufgaben des Exzellenzzentrums gehören nach Brocks Worten zum Beispiel „die Entwicklung von wertschöpfenden und skalierbaren KI-Anwendungen, die technische Umsetzung und die Unterstützung bei der organisatorischen Transformation einschließlich der Kooperation mit Arbeitnehmervertretern“.

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„KI ist nicht einfach eine neue Applikation – sie hat weitreichende Auswirkungen auf Mitarbeiter, Sicherheit, Kosten und Geschäftsmodelle“, so Brock weiter. „Die Entwicklung hat dabei einen kritischen Punkt erreicht: Jetzt entscheidet sich, wer die Chancen der generativen KI nutzen kann, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Das AI Center of Excellence hat dafür eine Eisbrecher-Funktion. Wir tragen dazu bei, dieses Ziel möglichst schnell, aber auch strategisch und technologisch fundiert zu erreichen.“

Zusammen mit einem Partner-Ökosystem biete das AI Center of Excellence ein breites Portfolio an Dienstleistungen und technischen Lösungen – unter anderem Assessment und Discovery, Use-Case-Entwicklung, Strategieentwicklung und Architekturdesign, Roadmap-Planung, Test und Prototyping, Transformation, Programm-Management, Model-as-a-Service-Angebote und „Private Cloud AI“ (von HPE). Eine wichtige Aufgabe des AI Center of Excellence ist auch der Aufbau einer Community von Anwendern und Technologiepartnern, in der Erfahrungen und Best Practices ausgetauscht werden. Das ist der Forumsgedanke dahinter.

Technische Optionen

Für technische Tests und Benchmarking nutzt Brocks Team das TISAX-zertifizierte HPE Customer Technology Center in Böblingen und das HPE Customer Innovation Center in Genf. Wie gesagt, kooperiert HPE mit zahlreichen Technologiepartnern. Das eröffnet den Interessenten und Kunden eine breite Palette von technischen und Business-Optionen.

Von der Seite HPEs wird seit einem Jahr die „Private Cloud AI“ offeriert, die zusammen mit Nvidia entwickelt wurde. Während ein Nutzer sein jeweils eigenes LLM mitbringen kann, lässt sich dieses LLM etwa bei Training, Tuning und bei der Inferenz auf unterschiedlich geeigneten Plattformen ausführen und verbessern.

Die schnellen Supercomputer am HLRS der Uni Stuttgart eignen sich vor allem, aber nicht nur, für das Training von Modellen. Dort stößt das KI-Angebot auf steigendes Interesse, sagte Dennis Hoppe, der Vertreter des HPE-Kunden HLRS, denn große Rechenkapazitäten, die sich kostengünstig mieten lassen und zudem DSGVO-konform sind, sind in Deutschland offenbar dünn gesät. Das HLRS plant für 2026 eine „AI Factory“. Das ist der Begriff, den EuroHPC für diese Initiative benutzt; in Deutschland läuft der Aufbau der AI Factories unter dem Namen „HammerHAI“.

Partnerschaft mit Nvidia

HPE und der US-Hersteller Nvidia bietet Nutzern des AIEC eine weitere technische Plattform. „Die Partnerschaft besteht schon lange und unabhängig vom KI-Exzellenzzentrum“, sagte Brock. „Letztes Jahr haben wir das Portfolio ‚NVIDIA AI Computing by HPE‘ angekündigt – und als Teil davon die Lösung ‚HPE Private Cloud AI‘. Letzteres ist eine schlüsselfertige KI-Lösung aus vorintegrierter und vorkonfigurierter KI-Hardware/Software von HPE und Nvidia – damit können Firmen/Behörden sehr schnell und einfach KI-Anwendungen ausrollen.“ Die technische Basis von Nvidia liefert Nvidia AI Enterprise.

Am 18. März stellte HPE zusammen mit Nvidia neue KI-Lösungen für Unternehmen vor. Dafür hat HPE neue Modelle seiner Proliant-Server angekündigt. Mit dem neuen Nvidia-Server NVIDIA GB300 NVL72, die Grace-CPUs mit Blackwell-GPUs kombiniert, soll eine Reasoning-Modellinferenz-Leistung zu erzielen sein, die 50-mal über der eines Hopper-Systems liegt. AIEC-Nutzern steht also demnächst höchste Leistung zur Verfügung.

Zur HPE/Nvidia-Plattform gehören auch Nvidia Inference Microservices (NIMs), also Container, die für vortrainierte und angepasste KI-Modelle geeignet sind, die sich in Clouds, Rechenzentren, RTX-AI-PCs und -Workstations ausführen lassen. Diese NIMs lassen sich fast überall auf Software-Ebene einbetten, sodass sie KI-Entwicklern viele Vorteile bieten. Als vortrainierte Inferenzeinheit nutzen sie das Framework Nvidia TensorRT und das Modell TensorRT-LLM, unterstützen RAG und Agentic AI, und sie verringern die Latenzzeit und den Datendurchsatz beträchtlich, ungeachtet der jeweiligen Kombination aus Basismodell und GPU. Weil jeder Kunde oder Partner NIMs anpassen kann, bieten sie eine Option, Branchenfachwissen in KI-Apps einzubetten.

Wirtschaftliche Optionen

Die Technologie ist nur ein Aspekt der Arbeit des KI-Exzellenzzentrums. Es verfolgt laut Brock einen ganzheitlichen Ansatz. Denn generell gelte: „Wer mit KI nachhaltigen unternehmerischen Nutzen schaffen will, braucht eine große Bandbreite an strategischen, organisatorischen und technischen Fähigkeiten. Jedes Unternehmen hat da ein eigenes Stärken/Schwächen-Profil – davon hängt ab, welche Hebel man ansetzen muss.“

Viele Firmen würden zum Beispiel mit einer breiten Einführung von KI-Assistenten starten, aber irgendwann feststellen, dass die Produktivitäts-Gewinne marginal sind. Hier sei zunächst einmal Grundlagenarbeit erforderlich, etwa mit Discovery-Workshops, Use-Case-Entwicklung und Strategieentwicklung.

„Andere Firmen wissen hingegen schon sehr genau, was sie mit KI erreichen wollen, haben aber Schwierigkeiten, vom Prototyp in die breite Anwendung zu kommen“, berichtet Brock. „Das beruht in der Regel auf einer Vielzahl von Gründen, etwa fehlenden IT-architektonischen Voraussetzungen, falsch aufgesetzte Projektsteuerung oder kulturelle Widerstände.“ Sein Team habe den Anspruch, Kunden in allen diesen Situationen zu helfen. Je nach Bedarf ziehe es dabei Experten hinzu, aus HPE und aus dessen Partner-Ökosystem.

Erfahrungsaustausch

Eine wichtige Aufgabe des KI-Exzellenzzentrums sei auch der Aufbau von Communities aus Technologie-Unternehmen und Anwendern. „Das ist wichtig, denn KI ist zwar medial omnipräsent, aber die praktische Umsetzung ist für die meisten Firmen nach wie vor Neuland – auch weil KI kein Produkt ist, sondern ein komplexes Zusammenspiel von Daten, Prozessen, Werkzeugen, Modellen und Menschen“, so Brock. „Das heißt: Wir müssen alle voneinander lernen, von unseren Fehlern und von unseren Erfolgen. Darum ist Community-Arbeit in dieser Phase der Entwicklung so wichtig. Dabei muss man aber immer im Blick behalten, dass jede Firma letztlich ihren eigenen, einzigartigen Weg finden muss. Wer nur Best Practices kopiert, erreicht keinen Wettbewerbsvorteil.“

Als Teil dieser Community-Arbeit sollen in den nächsten Monaten mehrere Veranstaltungen an verschiedenen Orten stattfinden. Je nachdem, wo diese stattfinden, werden auch die Branchenschwerpunkte andere sein, so etwa Pharma und Finanzen in der Schweiz, was naheliegt. Bei dem AIEC-Kickstart lag der thematische Branchenschwerpunkt auf der deutsche Automobilindustrie, die derzeit offenbar in technischer Hinsicht von der chinesischen überholt wird.

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