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Nutanix baut KI-Plattform für Agenten aus
Nutanix Enterprise AI (NAI) wird für den produktiven Betrieb von KI-Agenten erweitert. Dazu gehören ein MCP-Gateway und Funktionen für verteilte Inferenz.
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Kern der neuen Version Nutanix Enterprise AI (NAI) 2.8 ist das neue MCP-Gateway als Teil des Nutanix Agent Gateways. Es soll als zentrale Schnittstelle zwischen KI-Agenten und den genutzten Werkzeugen und Datenquellen dienen. Darüber lässt sich der Zugriff von Agenten auf verschiedene MCP-Server bündeln und kontrollieren.
Nutanix kombiniert das mit rollenbasierten Zugriffsrechten und Identity and Access Management. Über Berechtigungen will Nutanix eine zunehmend wichtige Governance-Frage adressieren: Welcher Agent darf auf welche Daten und Werkzeuge zugreifen?
Parallel erweitert Nutanix die sogenannte Private Inference. Große Sprachmodelle lassen sich über Tensor Parallelism auf mehrere GPUs verteilen. Das richtet sich vor allem an größere Modelle und Installationen mit hohen Anforderungen an Durchsatz und Antwortzeiten. Hinzu kommen Batch Inference und Speculative Decoding; letzteres soll nach Angaben des Herstellers die Token-Erzeugung um bis zu Faktor 2,5 beschleunigen.
Für kleinere Modelle mit weniger als acht Milliarden Parametern unterstützt NAI zudem Parameter-Efficient Finetuning auf Basis von Low-Rank Adaptation (LoRA). Damit können Unternehmen offene Modelle mit eigenen Daten anpassen, ohne sämtliche Modellparameter neu zu trainieren.
Neu sind außerdem feinere Rollen- und Zugriffsregeln für Modelle sowie die Unterstützung abgeschotteter, nicht mit dem Internet verbundener Installationen von Nvidia NIM. Insgesamt entwickelt Nutanix NAI damit stärker von einer Plattform zur Bereitstellung von Modellen hin zu einem Betriebs- und Kontrollschicht für produktive KI-Anwendungen und Agenten. Die dafür verwendeten Verfahren wie Tensor Parallelism, LoRA oder Speculative Decoding sind allerdings nicht neu; Nutanix integriert sie in seine eigene Hybrid-Cloud-Plattform. NAI 2.8 ist bereits allgemein verfügbar.
Der produktive Betrieb von KI-Agenten ist allerdings noch kein Massenproblem. Gartner ordnet Agentic AI derzeit am „Peak of Inflated Expectations“ ein und konstatiert eine erhebliche Lücke zwischen Ambitionen und tatsächlicher Umsetzung. Viele bisherige Installationen seien noch auf einzelne Aufgaben etwa in Softwareentwicklung, Kundendienst oder Betrieb beschränkt. Erst 17 Prozent aller Organisationen haben KI-Agenten im Einsatz; allerdings planen 60 Prozent den Einsatz innerhalb der kommenden zwei Jahre.
Beim Thema Governance ist der Handlungsdruck größer. Nach einer Deloitte-Untersuchung verfügen nur 21 Prozent der Unternehmen über ein ausgereiftes Governance-Modell für agentenbasierte KI. NAI 2.8 adressiert damit ein reales Problem, das derzeit primär die Unternehmen betrifft, die generative und agentenbasierte KI aus Experimenten in den produktiven Betrieb überführen.
Eine weitere Ankündigung betrifft die Kubernetes-Plattform NKP, die stärker auf KI-Workloads zugeschnitten werden soll. Version 2.19 soll unter anderem mit „NKP Metal“ den Betrieb auf Bare-Metal-Systemen vereinfachen und Betriebssystem, Firmware, Kubernetes sowie persistenten Speicher gemeinsam verwalten. Für NKP auf Nutanix' Hypervisor AHV kündigt der Hersteller außerdem eine stärkere Netzwerkisolation für KI-Agenten an. Ein neuer Anwendungskatalog soll unter anderem Kubeflow, Milvus und Slurm vorkonfiguriert bereitstellen; zudem sind zusätzliche GPU-Integrationen geplant. Wann NKP 2.19 erscheinen wird, lässt Nutanix allerdings noch offen.