Was ist Anyscale? Ein Überblick 2025 für Führungskräfte

Es scheint, als ob jedes Unternehmen im Moment über KI spricht. Aber hinter den coolen Apps und den schillernden Schlagzeilen verbirgt sich eine ganze Welt von hochleistungsfähiger Infrastruktur, die das alles erst möglich macht. Man kann es sich als die „Spitzhacken und Schaufeln“ des aktuellen KI-Goldrausches vorstellen. Das sind die Werkzeuge, mit denen Unternehmen ihre eigene KI von Grund auf entwickeln, und einer der größten Namen, den Sie hören werden, ist Anyscale.

Dieser Artikel ist ein unkomplizierter Leitfaden dazu, was Anyscale eigentlich ist, für wen es gedacht ist und was es kostet. Noch wichtiger ist, dass wir uns der großen Frage widmen: Sollte Ihr Unternehmen seine eigene KI auf einer solchen Plattform entwickeln oder eine fertige Anwendung kaufen, die heute ein spezifisches Geschäftsproblem löst?

Was ist Anyscale?

Im Grunde ist Anyscale eine Cloud-Plattform für Entwickler und Datenwissenschaftler, die riesige, komplexe KI- und Python-Jobs ausführen müssen. Es basiert auf einem Open-Source-Framework namens Ray, das von denselben Leuten entwickelt wurde. Wenn Ray ein leistungsstarker Motor ist, der eine Rechenaufgabe auf Tausende von Maschinen aufteilen kann, dann ist Anyscale das kommerzielle Fahrzeug, das um diesen Motor herum gebaut wurde, komplett mit Dashboard, Sicherheitsfunktionen und Support.

Einige der größten Namen in der Tech-Branche nutzen es, von OpenAI bis hin zu Netflix und Uber. Das sagt viel über ihren idealen Kunden aus. Anyscale ist für hochtechnische Teams von Machine-Learning-Ingenieuren (ML) konzipiert, die maßgeschneiderte KI-Modelle und -Systeme entwickeln. Es ist kein Werkzeug für Ihre Marketingabteilung; es ist ein Werkzeug für die Ingenieure, die vielleicht das nächste Jahr damit verbringen, ein benutzerdefiniertes KI-Tool für Ihre Marketingabteilung zu entwickeln.

Hauptmerkmale von Anyscale

Was bekommt man also tatsächlich mit der Plattform? Lassen wir den Fachjargon beiseite und schauen wir uns an, was die Funktionen für ein Unternehmen bedeuten.

Eine einheitliche Plattform zur Skalierung von KI-Workloads

Moderne KI, wie das Training eines großen Sprachmodells, benötigt eine absurde Menge an Rechenleistung, weit mehr als ein einzelner Server bieten kann. Das Hauptproblem, das Anyscale löst, besteht darin, Tausende von Prozessoren (CPUs und GPUs) dazu zu bringen, als ein riesiger Supercomputer zusammenzuarbeiten. Dies ermöglicht es Teams, massive Datensätze zu verarbeiten und die Art von komplexen Modellen zu erstellen, die sonst einfach nicht möglich wären.

Es ist auch nicht an einen einzigen Cloud-Anbieter gebunden. Teams können ihre Jobs auf verschiedenen Clouds wie Google Cloud und AWS ausführen oder sogar auf ihren eigenen privaten Servern, falls sie welche haben.

Tools für die Produktivität von Entwicklern

Anyscale ist vollgepackt mit Funktionen, die technischen Teams helfen sollen, ihre Arbeit schneller zu erledigen. Es verfügt über Dinge wie Entwicklungsumgebungen und schicke Dashboards, um alles im Auge zu behalten. Für die erfahrenen Entwickler, für die es entwickelt wurde, sind diese Tools eine große Sache. Sie vereinfachen den mühsamen Prozess, ein kleines KI-Projekt, das auf einem einzelnen Laptop funktioniert, in ein massives System zu verwandeln, das Millionen von Benutzern bewältigen kann. Die Produktivität dieser Ingenieure aufrechtzuerhalten, ist ein großer Teil des Reizes der Plattform.

Kostenmanagement für teure KI-Hardware

Seien wir ehrlich, die speziellen Prozessoren, die für KI benötigt werden (GPUs), sind unglaublich teuer. Ein großes Problem für Unternehmen, die KI entwickeln, ist, dass diese teuren Chips oft ungenutzt herumliegen und ein Loch ins Budget reißen. Anyscale verfügt über Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, das Beste aus ihrer Hardware herauszuholen, indem sie die Nutzung von GPUs automatisch optimieren. Es kann auch Kosten senken, indem es intelligent „Spot-Instanzen“ nutzt, die im Grunde billigere, übrig gebliebene Rechenressourcen sind, die Cloud-Anbieter mit einem Rabatt verkaufen.

Dieser Fokus auf Kostenmanagement verrät etwas Wichtiges über den „Build“-Ansatz. Während Anyscale diese Ausgaben gut verwaltet, beweist es auch, dass der gesamte Prozess grundsätzlich teuer und kompliziert ist. Für Unternehmen, die KI nur zur Lösung eines spezifischen Problems wie dem Kundensupport benötigen, bietet eine dedizierte Anwendung einen viel klareren Weg zu Ergebnissen ohne das ganze Infrastruktur-Drama.

Anyscale: Anwendungsfälle und Einschränkungen

Um herauszufinden, ob Anyscale das Richtige für Sie ist, muss man die sehr spezifischen Probleme verstehen, für die es entwickelt wurde.

Primäre Anwendungsfälle

Anyscale ist am besten, wenn ein Unternehmen massive, maßgeschneiderte KI-Entwicklung betreibt. Die Hauptanwendungsfälle sehen etwa so aus:

• LLM-Training & Feinabstimmung: Dies ist die Schwerstarbeit bei der Erstellung oder Anpassung eines großen Sprachmodells von Grund auf. Es ist ein Prozess, der Tausende von GPUs für Wochen oder sogar Monate binden kann.

• Batch-Inferenz: Verwendung eines trainierten Modells, um einen riesigen Datenstapel auf einmal zu verarbeiten, z. B. das Scannen von einer Million Produktbewertungen oder das Kategorisieren einer Bildbibliothek.

• Groß angelegte Datenverarbeitung: Riesige Datensätze bereinigen und vorbereiten, bevor man überhaupt daran denken kann, ein KI-Modell darauf zu trainieren.

• Generative KI-Anwendungen: Betrieb des Backends für komplexe Dienste, die Inhalte in Echtzeit generieren. Zum Beispiel verwendet RunwayML Anyscale, um seine Videogenerierungsmodelle zu betreiben. Ein anderer Kunde, Attentive, schaffte es, seine KI-Rechenkosten mit der Plattform um unglaubliche 99 % zu senken.

Einschränkungen für nicht-technische Teams

Das Wichtigste, was man sich merken sollte: Anyscale ist kein einfaches Plug-and-Play-Tool. Um es gut zu nutzen, benötigt man ernsthaftes Fachwissen in Python, maschinellem Lernen und dem komplexen Geflecht der Cloud-Infrastruktur. Es ist eine klassische „Build“-Plattform für Entwickler.

Wenn Sie in einer Abteilung wie Kundenservice, IT oder HR arbeiten und versuchen, einen benutzerdefinierten Chatbot auf Anyscale zu erstellen, wäre dies ein riesiges und kostspieliges Engineering-Projekt. Sie müssten ein engagiertes Team von Spezialisten einstellen und Monate, wenn nicht länger, auf ein Ergebnis warten.

Für Teams, die sofort Geschäftsprobleme lösen müssen, ist eine spezialisierte KI-Anwendungsplattform wie eesel AI ein viel schnellerer und vernünftigerer Weg. Anstatt das ganze Auto zu bauen, bekommen Sie einfach die Schlüssel. Sie verbinden Ihre bestehenden Tools wie Zendesk, Freshdesk oder Confluence und stellen einen leistungsfähigen KI-Agenten bereit. eesel AI ist für jedermann konzipiert und ermöglicht es Ihnen, in Minuten statt in Monaten loszulegen.

Dieses einsteigerfreundliche Webinar bietet eine Einführung in den Einstieg in Anyscale und die Ray AI Libraries zum Erstellen skalierbarer KI-Anwendungen.

Die Preisgestaltung von Anyscale erklärt

Die Preisgestaltung von Anyscale basiert auf der Nutzung, was für Infrastruktur-Tools normal ist, aber für die Budgetierung ein Albtraum sein kann. Sie zahlen im Wesentlichen für die rohe Rechenleistung, die Sie nutzen, abgerechnet pro Stunde.

Nutzungsbasierte Abrechnung (Pay-as-you-go)

Sie zahlen für das, was Sie nutzen, ganz einfach. Der Preis variiert stark je nachdem, welche GPU Sie für Ihren Job benötigen, wobei die leistungsstärkeren Modelle deutlich mehr kosten.

Instanz enthält:	Hosting-Kosten (ab)
Nur CPU	0,0112 $ /Std.
NVIDIA T4	0,1264 $ /Std.
NVIDIA L4	0,1966 $ /Std.
NVIDIA A10G	0,3545 $ /Std.
NVIDIA A100	0,6388 $ /Std.
NVIDIA H100	1,8603 $ /Std.
NVIDIA H200	2,1411 $ /Std.

Bereitstellungsmodelle und feste Verträge

Anyscale bietet Ihnen zwei Hauptmöglichkeiten zur Bereitstellung. Der „Hosted“-Plan wird vollständig von ihnen verwaltet und ist der einfachste Weg, um zu beginnen. Das „Bring Your Own Cloud (BYOC)“-Modell ermöglicht es Ihnen, Anyscale in Ihrer eigenen Cloud-Umgebung auszuführen, was Ihnen mehr Kontrolle über Ihre Daten gibt. Für größere Unternehmen bieten sie auch feste Verträge mit Mengenrabatten an.

Die Herausforderung unvorhersehbarer Kosten

Für einen Unternehmensleiter ist das größte Problem bei nutzungsbasierter Preisgestaltung, dass die Budgetierung wirklich schwierig wird. Ein plötzlicher Anstieg der Arbeit, ein Fehler, der einen Prozess zu lange laufen lässt, oder ein Experiment, das mehr Leistung als geplant verbraucht, können alle zu einer schockierenden Rechnung am Ende des Monats führen.

Dies ist ein großes Problem für Abteilungen, die vorhersehbare Ausgaben benötigen. Im Gegensatz dazu bieten KI-Anwendungsplattformen wie eesel AI in der Regel unkomplizierte monatliche oder jährliche Pläne. Mit vorhersehbaren Preisen wissen Sie genau, wie Ihre Rechnung aussehen wird, was es viel einfacher macht, Ihren Return on Investment zu berechnen und zu wachsen, ohne sich über überraschende Kosten Sorgen machen zu müssen.

Mit Anyscale selbst entwickeln vs. eine KI-Lösung kaufen

Fassen wir also alles zusammen. Anyscale ist eine wirklich leistungsstarke und wichtige Plattform für die Welt der KI-Entwicklung. Es ist der Motor, der es Unternehmen mit tiefgreifendem technischem Talent ermöglicht, ihre eigenen grundlegenden Modelle und massiven, maßgeschneiderten KI-Systeme zu entwickeln.

Aber für die meisten Unternehmen ist die Wahl einfacher. Die meisten Unternehmen müssen keinen KI-Motor von Grund auf neu bauen; sie müssen KI nutzen, um reale, unmittelbare Probleme zu lösen. Es läuft wirklich auf „selbst entwickeln“ mit einem Werkzeug wie Anyscale versus „kaufen“ einer fertigen Lösung wie eesel AI hinaus. Für Dinge wie Kundenservice, internen IT-Support und Wissensmanagement ist der „Kaufen“-Ansatz fast immer schneller, billiger und praktischer.

Wenn Ihr Ziel darin besteht, Support-Tickets zu automatisieren, Ihren Agenten bessere Werkzeuge an die Hand zu geben und Ihr gesamtes Unternehmenswissen zusammenzuführen, ohne ein Team von ML-Ingenieuren einstellen zu müssen, dann ist eine auf Einfachheit ausgelegte Lösung der richtige Weg. Eine Plattform wie eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihre bestehenden Helpdesks und Wissensdatenbanken zu verbinden, um in wenigen Minuten einen leistungsstarken KI-Agenten bereitzustellen. Sie können ihn sogar mit Ihren eigenen Daten testen, bevor Sie ihn vollständig einführen, sodass Sie ihn mit Zuversicht ausrollen können.