{"id":31066,"date":"2026-04-02T11:00:35","date_gmt":"2026-04-02T09:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=31066"},"modified":"2026-03-18T11:03:35","modified_gmt":"2026-03-18T10:03:35","slug":"ntt-data-und-nvidia-buendeln-kraefte-fuer-skalierbare-ki-fabriken-mit-messbarem-roi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=31066","title":{"rendered":"NTT DATA und NVIDIA b\u00fcndeln Kr\u00e4fte f\u00fcr skalierbare KI-Fabriken mit messbarem ROI"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, KI-Projekte nicht nur zu pilotieren, sondern produktiv und wirtschaftlich erfolgreich umzusetzen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Skalierbarkeit, Sicherheit und Governance moderner KI-L\u00f6sungen. Vor diesem Hintergrund gewinnen integrierte Plattformans\u00e4tze an Bedeutung, die Infrastruktur, Software und Prozesse zusammenf\u00fchren. NTT DATA adressiert diese Anforderungen mit neuen, auf NVIDIA basierenden KI-Fabriken. Ziel ist es, die Einf\u00fchrung von Enterprise-KI zu beschleunigen und gleichzeitig einen klar messbaren Return on Investment zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die neuen KI-Fabriken von NTT DATA stellen einen vollst\u00e4ndigen, einsatzbereiten KI-Stack bereit, der Daten, Infrastruktur, Workflows und Governance integriert. Sie basieren auf GPU-beschleunigten Technologien von NVIDIA und erm\u00f6glichen ein konsistentes Deployment \u00fcber Cloud-, Rechenzentrums- und Edge-Umgebungen hinweg. Unternehmen erhalten damit eine skalierbare Plattform, die den gesamten KI-Lebenszyklus von Training \u00fcber Inferenz bis zur Anwendungsentwicklung abdeckt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein zentrales Element ist die Integration von NVIDIA AI Enterprise, einschlie\u00dflich NVIDIA NeMo und NVIDIA NIM. Diese Komponenten erm\u00f6glichen die Entwicklung und den Betrieb agentenbasierter KI-Systeme sowie die schnelle Bereitstellung standardisierter KI-Services \u00fcber APIs. Dadurch lassen sich Komplexit\u00e4t und Implementierungsrisiken reduzieren, w\u00e4hrend die Time-to-Value deutlich verk\u00fcrzt wird.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Praxisbeispiele zeigen bereits konkrete Effekte: In der Krebsforschung werden radiologische Analysen beschleunigt und diagnostische Prozesse verbessert. In der Automobilindustrie konnten R\u00fcstzeiten durch GPU-basierte KI-Infrastrukturen signifikant reduziert werden. Im Advanced Manufacturing erm\u00f6glichen Simulationen und 3D-Visualisierungen eine virtuelle Validierung von Produktionsprozessen, was Risiken senkt und den Durchsatz steigert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit seiner umfassenden Rolle im Partnernetzwerk von NVIDIA \u2013 als Solution Provider, Cloud Partner und Global System Integrator \u2013 positioniert sich NTT DATA als Full-Stack-Anbieter. Das Portfolio reicht von Beratung \u00fcber Implementierung bis zum Betrieb und unterst\u00fctzt Unternehmen dabei, KI-Initiativen sicher und skalierbar in den produktiven Einsatz zu \u00fcberf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Link: <a href=\"https:\/\/www.nttdata.com\/global\/en\/\">Home | NTT DATA Group<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, KI-Projekte nicht nur zu pilotieren, sondern produktiv und wirtschaftlich erfolgreich umzusetzen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Skalierbarkeit, Sicherheit und Governance moderner KI-L\u00f6sungen. Vor diesem Hintergrund gewinnen integrierte Plattformans\u00e4tze an Bedeutung, die Infrastruktur, Software und Prozesse zusammenf\u00fchren. NTT DATA adressiert diese Anforderungen mit neuen, auf NVIDIA basierenden KI-Fabriken. Ziel ist es, die Einf\u00fchrung von Enterprise-KI zu beschleunigen und gleichzeitig einen klar messbaren Return on Investment zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":31049,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[274,10036],"tags":[16985,24560,1190,3620],"class_list":["post-31066","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-infrastructure","category-kuenstliche-intelligenz","tag-digitaltransformation","tag-nttdata","tag-nvidia","tag-roi"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31066","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/81"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=31066"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31066\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":31068,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31066\/revisions\/31068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/31049"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=31066"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=31066"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=31066"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}