vCluster automatisiert private KI-Cloud-Dienste auf der Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom mit NVIDIA DSX OS

Das von deutschen Ingenieuren gegründete Unternehmen vCluster hat die Deutsche Telekom dabei unterstützt, NVIDIA DSX OS auf ihrer Industrial AI Cloud in Deutschland produktiv einzusetzen. Damit erhalten Unternehmen innerhalb weniger Stunden ihre eigene private, produktionsbereite KI-Cloud, und dies mit eigener Kontrolle, isolierter Infrastruktur und durchgängigem Betrieb innerhalb Europas.

BERLIN--(BUSINESS WIRE)--vCluster Labs, die Plattform, über die Betreiber ihre eigene KI-Cloud wie Hyperscaler entwickeln und betreiben können, gab heute bekannt, dass die Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom die Automatisierung von vCluster sowie Komponenten von NVIDIA DSX OS nutzt, um private KI-Cloud-Umgebungen für Kunden bereitzustellen und zu verwalten. Das Deployment verbindet die offene, modulare Softwarebasis von NVIDIA mit der Cloud-Management-Plattform von vCluster, um KI-Dienste in Deutschland zu unterstützen.

Weniger als sechs Monate nach dem Start von NVIDIA DSX OS – der Open-Source-Software für den Betrieb von KI-Fabriken – nimmt die Deutsche Telekom diese als erste großskalige Industrial AI Cloud mit der Unterstützung von vCluster in Betrieb. Das Ergebnis ist eine sichere, skalierbare Plattform für industrielle KI-Workloads. Die Bereitstellung einer neuen Kundenumgebung, an der früher mehrere Teams in den Bereichen Netzwerk, Plattform und Infrastruktur tagelang gearbeitet haben, erfolgt jetzt per Knopfdruck. Jeder Kunde erhält seine eigene private KI-Cloud mit eigener URL, eigener Cloud-Konsole, eigener Observability und einem vollständig isolierten Netzwerk. So verbindet die Lösung die Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit der Cloud mit der Kontrolle, Isolierung und dem Schutz, die für wertvolle Industriedaten wesentlich sind.

Die Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom basiert auf derselben Architektur wie die weltweit führenden KI-Clouds

Die Deutsche Telekom ist seit jeher der Technologiepartner deutscher Konzerne, vom DAX 40 und darüber hinaus. Die gemeinsam mit NVIDIA in München gestartete Industrial AI Cloud ist für die Daten ausgelegt, die diese Unternehmen am höchsten schätzen: das industrielle geistige Eigentum, das ihre KI antreibt. Sie bietet Unternehmen eine europäisch betriebene Grundlage, um diese Daten in KI-Anwendungen zu überführen, und erfüllt dabei strenge Anforderungen an Sicherheit, Souveränität und Compliance, einschließlich der deutschen C5-Kriterien für Cloud-Sicherheit. Industrial AI Cloud richtet sich an Kunden, die eine eigenständige Private Cloud erwarten, mit eigener Kontrolle und Isolierung – im Gegensatz zu einer Public Cloud, in der sich alle Kunden dieselbe Benutzeroberfläche über verschiedene Mandanten hinweg teilen.

vCluster Labs hat gemeinsam mit dem NVIDIA-DSX-Team und der Deutschen Telekom eine Architektur entwickelt, die den gesamten Prozess von der Bare-Metal-Infrastruktur bis zur privaten Kunden-Cloud automatisiert. Dieselbe Architektur setzt vCluster auch bei den weltweit führenden KI-Cloud-Anbietern ein. Jeder Kunde profitiert von einer isolierten Umgebung, die den Sicherheits- und Souveränitätsanforderungen der Deutschen Telekom entspricht. Zudem wird der operative Aufwand durch wiederholbare Automatisierungsprozesse reduziert, sodass neue Kunden innerhalb weniger Stunden statt Tagen den Betrieb aufnehmen können.

Im Zuge der ersten Phase der Industrial AI Cloud ging Deutschlands erste souveräne NVIDIA-KI-Fabrik in München in Betrieb, und das innerhalb von nur sechs Monaten von der Ankündigung bis zum Start. Auf der Grundlage dieser Architektur folgt nun die nächste Phase, in der eine Cloud entsteht, die der deutschen Industrie im großen Maßstab gerecht wird, und in der jeder neue Kunde dieselbe schnelle, isolierte und konforme Umgebung erhält. Dank diesem wiederholbaren Modell können Industriekunden ihre KI-Initiativen in die Produktion überführen, ohne dass sie zuvor die zugrundeliegende GPU-Cloud selbst aufbauen und betreiben müssen.

„Unter der Haube“: NVIDIA DSX OS im Produktivbetrieb bei der Deutschen Telekom

NVIDIA DSX OS ist Teil der NVIDIA-DSX-AI-Factory-Plattform und bietet Betreibern eine offene, modulare Grundlage für den Betrieb von KI-Fabriken. Bei der Deutschen Telekom macht vCluster daraus ein produktionsreifes System, das Kunden nutzen können, ohne die zugrundeliegende Infrastruktur selbst integrieren zu müssen. Die Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom nutzt zentrale Komponenten von DSX OS, darunter NVIDIA NVSentinel zur Erkennung und Behebung von GPU-Fehlern in Kubernetes, den NVIDIA GPU Operator und den NVIDIA Network Operator. vCluster orchestriert diese Komponenten und ermöglicht so einen wiederholbaren, automatisierten Prozess, von „rohen“ NVIDIA-GPUs bis zu privaten Clouds einzelner Kunden. Dieser Ansatz sorgt für mehr operative Beständigkeit und beschleunigt den Zugang zu erweiterten Funktionen. Auch künftig integriert die Deutsche Telekom NVIDIA-Software, wie etwa NVIDIA Omniverse-Bibliotheken und -Frameworks sowie das neue als Open Source verfügbare NVIDIA Run:ai, dessen Bereitstellung für Kunden über vCluster Stacks erfolgt.

Eine private KI-Cloud für jeden Kunden

Die End-to-End-Automatisierung der Industrial AI Cloud durch vCluster beginnt mit einer zentralen vCluster-Plattform, die für jeden neuen Kunden automatisch eine eigene vCluster-Plattform-Instanz hochfährt. Damit erhält jeder Kunde seine eigene Steuerungsebene. Kunden melden sich über ihre eigene URL bei ihrem Portal der Deutschen Telekom an, das auf Netzwerk-, Speicher- und Rechenebene isoliert ist. Von dort aus stellen Kunden Kubernetes, Slurm oder virtuelle GPU-Maschinen bereit oder nutzen Bare-Metal-Server mit den „Golden Images“ der Deutschen Telekom, entweder über das Portal oder per API.

Damit profitieren Kunden sowohl von der Kontrolle und dem Schutz einer eigenen Umgebung als auch von der Geschwindigkeit und Einfachheit eines Cloud-Dienstes. Workloads und sensible Industriedaten bleiben isoliert in Deutschland, während die standardisierte Automatisierung die Amortisierungszeit verkürzt, die operative Komplexität reduziert und Kunden die Wahl des Verbrauchsmodells ermöglicht, das zu ihrem jeweiligen Anwendungsfall passt – von Bare-Metal- und virtuellen GPU-Maschinen bis hin zu Kubernetes und Slurm. Eine einheitliche Plattform- und API-Ebene erleichtert es zudem, Kapazitäten zu skalieren, neue GPU-Generationen einzuführen und KI-Projekte aus der Experimentierphase in eine zuverlässige Produktion zu überführen.

Dieselbe Plattform bietet der Deutschen Telekom einen einheitlichen Stack für ihre gesamte Flotte und schützt damit die Investitionen der Kunden, während sich die Infrastruktur weiterentwickelt. vMetal übernimmt das Bare-Metal-Provisioning über NVIDIA RTX PRO-Server und NVIDIA DGX B200, während NVIDIA DGX B300 in den Startlöchern steht. Künftige Systeme wie NVIDIA Vera Rubin NVL72 können hinter denselben kundenseitigen APIs in dieselbe Plattform integriert werden. Damit erhalten Kunden Zugang zu neuer Kapazität und zu neuen GPU-Generationen, ohne ändern zu müssen, wie sie den Service nutzen. Dies eröffnet deutschen Unternehmen innerhalb Deutschlands einen Weg zu privater Inferenz, Tokens und Agenten.

Der erste Kunde, der eine eigene private KI-Cloud über die Deutsche Telekom betreibt, ist ein führender deutscher Automobilhersteller. Das zeigt, dass Industrieunternehmen eine eigene Infrastruktur, in Deutschland gehaltene Daten und schnellen Zugang zu produktionsreifer KI-Kapazität miteinander verbinden können. Weitere Industriekunden sollen folgen. Die Deutsche Telekom plant, die Plattform von heute 500 von vCluster unterstützten NVIDIA-GPUs auf mehr als 10.000 NVIDIA-Blackwell- und NVIDIA-Rubin-GPUs auszubauen, und schafft damit einen Wachstumspfad von ersten Workloads hin zur groß angelegten Einführung von KI.

„Mit vCluster als Orchestrierungsebene für unseren NVIDIA-DSX-Stack erhält jeder Kunde seine eigene private KI-Cloud, und dies auf einer einzigen Plattform, die alle von uns eingesetzten GPU-Generationen abdeckt“, so Andreas Falkner, Head of Industrial AI Cloud bei Deutsche Telekom. „Wir schätzen die umfassende Expertise des Teams im Bereich NVIDIA-Hardware und Open-Source-Software.“

„NVIDIA stellt Betreibern von KI-Fabriken die beste Hardware der Welt und jetzt auch die entsprechenden Softwarebausteine zur Verfügung. Unsere Aufgabe ist es, daraus eine produktionsfähige Cloud zu machen“, so Lukas Gentele, Mitgründer und CEO von vCluster Labs. „Als Unternehmen mit deutschen Wurzeln sind wir stolz darauf, dass NVIDIA DSX OS erstmals in großem Maßstab auf der Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom produktiv eingesetzt wird, und zwar vollständig automatisiert, so dass jedes deutsche Unternehmen seine eigene private KI-Cloud bekommen kann. Jeder NVIDIA Cloud Partner kann denselben Weg gehen.“

„NVIDIA-KI-Fabriken verwandeln Energie in wertvolle Intelligenz und Tokens in Umsatz. vCluster hilft der Deutschen Telekom, KI in die Praxis umzusetzen und Tokens in großem Maßstab zu erzeugen und bereitzustellen. Auf der Basis von NVIDIA DSX OS wird jede NVIDIA-KI-Fabrik produktiver und lässt sich flexibler über Kunden und Workloads hinweg einsetzen”, so Nico Caprez, VP, AI Infrastructure Growth bei NVIDIA.

Die Deutsche Telekom hat gezeigt, wie sich das Konzept für die deutsche Industrie umsetzen lässt. Ab sofort steht es auch allen NVIDIA Cloud Partnern zur Verfügung. Erfahren Sie mehr auf der NVIDIA GTC Berlin: Die Deutsche Telekom und vCluster Labs feiern diesen Meilenstein am 21. Oktober am Stand der Deutschen Telekom, wo vCluster Labs während der gesamten Veranstaltung zu Gast ist. Weitere Informationen finden Sie unter vcluster.com/events/nvidia-gtc-berlin-2026

Über vCluster Labs

vCluster Labs ist die Plattform, über die Betreiber ihre eigene KI-Cloud entwickeln und betreiben können, ähnlich wie Hyperscaler. vCluster macht aus reinen GPUs verkaufsfähige Cluster-Produkte – vom Bare-Metal-Provisioning bis hin zu Managed Kubernetes sowie Slurm- und Inferenz-Clustern – mit Mandantentrennung auf Infrastrukturebene. Dies bedeutet mehr Marge pro GPU, eine geringere Abhängigkeit von wenigen Großkunden und neue Managed Services, die in Tagen statt Monaten bereitgestellt werden können. Dem Unternehmen vertrauen schnell wachsende KI-Cloud-Anbieter wie Nebius, Groq, Firmus und Corvex mit über 100.000 GPUs sowie Unternehmen wie Adobe, Samsung und Deloitte.

Über Deutsche Telekom
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