Akamai übernimmt LayerX, um die Kontrolle der KI-Nutzung in jedem Browser durchzusetzen. Weitere Informationen

Top-KI-Performance beginnt mit einer Cloud, die auf Geschwindigkeit ausgerichtet wurde

Beschleunigen Sie Inferenz, senken Sie Kosten und skalieren Sie KI-Anwendungen überall

Verlangsamen zentralisierte Clouds die Performance Ihrer KI-Anwendung? Verschieben Sie KI-Workloads in die Cloud, die auf Geschwindigkeit ausgelegt ist.

Die Akamai Cloud bietet GPU-basierte KI-Inferenzen auf einer global verteilten Infrastruktur, sodass Sie die Echtzeit-KI-Performance erhalten, die Sie für Wettbewerbsfähigkeit benötigen. Erstellen, implementieren und skalieren Sie KI-Anwendungen schneller auf unserer offenen, entwicklerfreundlichen Plattform mit vorhersehbarer Preisgestaltung und integrierter Sicherheit.

Anwendungen in Echtzeit erfordern eine ultraschnelle KI-Inferenz an der Edge. Akamai Cloud ist bereits da.

Dezentrales Computing entfernt die physische Distanz zwischen Ihren Modellen und Ihren Nutzern, sodass Ihre Anwendungen schneller reagieren. 

GPUs in einer verteilten Cloud

Leistungsfähige NVIDIA-Blackwell-GPUs in unserer verteilten Infrastruktur bieten KI-Performance in Echtzeit.

Ultraschnelle KI-Inferenz

Erreichen Sie eine Latenz von unter 50 ms und einen 3x-mal höheren Durchsatz für Agenten, indem Sie die Verzögerungen von zentralisierten Clouds beseitigen.

Integrierte Sicherheit in großem Maßstab

Abwehr von Prompt Injection und Datenextraktion mit integrierter Zero-Trust-Sicherheit und DDoS-Schutz.

Belegbare Ergebnisse

Bereitstellen auf einer verteilten Cloud, um Latenzzeiten um bis zu 60 % zu reduzieren und gleichzeitig erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen.

Der Zustand von KI-Inferenz: 50 % aller KIs versagen bei Spitzenlast

Erfahren Sie mehr über die Daten hinter der Latenzbarriere und wie Unternehmen verteiltes Computing nutzen, um die KI-Rentabilität in der Produktion zu skalieren.

New AI survey: Inference breaks the latency wall
New AI survey: Inference breaks the latency wall

Der Zustand von KI-Inferenz: 50 % aller KIs versagen bei Spitzenlast

Erfahren Sie mehr über die Daten hinter der Latenzbarriere und wie Unternehmen verteiltes Computing nutzen, um die KI-Rentabilität in der Produktion zu skalieren.

Kundenreferenzen

ConvoBot AI Logo

ConvoBot AI Transformed Operations with Akamai

ConvoBot AI reduced infrastructure costs by 45% while improving reliability and support with Akamai’s cloud computing services.

myota logo

Myota

See how Myota escaped cloud constraints and delivered secure, always-available storage on Akamai’s open cloud architecture.

Ceeblue logo

Ceeblue

Ceeblue, ein Pionier im Bereich Livestreaming, optimierte das Streaming mit extrem geringer Latenz für Live-Sportübertragungen und Wetten auf der globalen Infrastruktur von Akamai.

Ressourcen

Zustand von KI-Inferenz: Die dritte Welle

Da KI skaliert wird, können zentralisierte Clouds allein die Anforderungen an Latenz und Zuverlässigkeit nicht erfüllen – Teams wechseln daraufhin zu verteilten Architekturen.

Wie Harmonic Hochleistungs-KI-Inferenz auf GPUs von Akamai umsetzen konnte

Harmonic nutzt die Edge-GPUs von Akamai für die Bereitstellung von 8K-Videos in Echtzeit und konnte zugleich die Latenzzeit um 60 % reduzieren sowie die Kosten um 86 % senken.

The AI Leader’s Playbook

Diese Infografik bietet eine strategische Roadmap für die 74 % der Unternehmen, die den Erfolg von KI anhand höherer Umsätze messen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Die meisten herkömmlichen Cloudarchitekturen sind zentralisiert. Das bedeutet, dass sie auf wenige riesige Rechenzentren angewiesen sind, die weit vom durchschnittlichen Nutzer entfernt sind. Wenn eine KI-Anwendung zentralisiert wird, muss jede Anfrage Hunderte oder Tausende von Kilometern zurücklegen. Diese langen Roundtrips erzeugen physische Latenz. Bei Echtzeitanwendungen wie Sprachassistenten oder Chatbots kann selbst eine Verzögerung von 100 ms dazu führen, dass sich die Interaktion unzusammenhängend und nicht menschlich anfühlt. 

Tatsächlich werden sie dadurch normalerweise verringert. Zentralisierte Clouds berechnen oft hohe Übertragungsgebühren für die Verlagerung von Daten aus ihrem Ökosystem. Die Edge-Architektur minimiert diese Kosten im Vergleich zu älteren Cloudanbietern.

Ja. Akamai bietet die Flexibilität, jede Modellgröße auszuführen – von der Feinabstimmung spezialisierter Versionen bis hin zur Erstellung individueller Cluster, die für große Workloads entwickelt wurden.

Die Sicherheit ist in unsere verteilte Struktur eingebettet. Da die Inferenz näher am Nutzer erfolgt, müssen sensible Daten oft nicht über das öffentliche Internet in ein entferntes Rechenzentrum übertragen werden. Wir schützen Ihre Modelle und Nutzer mit KI-nativem DDoS-Schutz und Zero-Trust-Sicherheit.

Zentralisierte Clouds sind nicht ideal für KI in Echtzeit. Innovation ist entscheidend, um die GPU-Leistung in die Nähe der Nutzer zu bringen, um Reaktionen im Millisekundenbereich zu ermöglichen und sicherzustellen, dass die Hochleistungsskalierung schnell, sicher und kostengünstig bleibt.