Hilfe bei KI-Skalierung für den deutschen Mittelstand

AppliedAI und NVIDIA wollen mit KI-Programm den Zugang zu KI-Lösungen erleichtern und Umsetzung von Innovationen beschleunigen.

Als Rückgrat der deutschen Wirtschaft steht der deutsche Mittelstand vor der großen Herausforderung, das transformative Potenzial von KI voll auszuschöpfen. „Leider sind kleine und mittelständische Unternehmen mit der Implementierung von KI-Lösungen oft überfordert“ sagt Andreas Liebl, CEO von appliedAI. „Wir bieten ihnen nicht nur Zugang zu innovativen Technologien, sondern auch Expertise und ein großes Netzwerk, damit sie KI erfolgreich in ihr Geschäftsmodell integrieren können. Seit 2021 haben wir in Bayern im Rahmen des KI-Transfer-Plus-Programms mehr als 50 Mittelständler bei der systematischen Einführung von KI und ihrem Transformationsprozess begleitet. Das neue KI-Programm für den Mittelstand fungiert als Nachfolger des KI-Transfer-Plus-Programms.“

Neues KI-Programm für deutschen Mittelstand

Das neue KI-Programm soll einen systematischen Wert für kleine und mittelständische Unternehmen schaffen. Im Zuge dessen macht die KI-Initiative KI-Infrastruktur und -Software für Mittelständler souverän, schnell, kostengünstig, skalierbar, einfach und greifbar. Dies erfolgt durch den Zugang zur NVIDIA Enterprise Plattform.

„Der deutsche Mittelstand ist der Motor der europäischen Wirtschaft, allzu oft stößt er beim Zugang zu KI-Tools, die Innovationen vorantreiben, aber auf Hindernisse“, sagt Markus Hacker, Country Manager Germany von NVIDIA. „Durch unsere erweiterte Zusammenarbeit mit appliedAI ermöglichen wir es mittelständischen Unternehmen, die gleiche erstklassige KI-Infrastruktur und -Software wie globale Unternehmen zu nutzen.“

Souveräne KI-Lösungen

Ein besonderer Fokus der Kooperation liegt auf der Bereitstellung souveräner KI-Lösungen. Eine Anbindung an lokal aufgebaute und verwaltete Rechenzentren, die auf NVIDIA AI Enterprise laufen, bietet Mittelständlern dabei eine zukunftsweisende Option, ohne die Flexibilität für andere Deployment-Modelle einzuschränken. Es wird grundsätzlich plattformagnostisch agiert, was den Einsatz von KI sowohl in großen Public Clouds als auch On-Premise oder in souveränen Umgebungen ermöglicht. 

 

 

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