Übersicht
Model as a Service – souveräner Zugang zu Enterprise AI. Enterprise AI über eine sichere API – auf souveräner Schweizer Infrastruktur, ohne eigene GPU-Infrastruktur und ohne Abfluss sensibler Daten. Model as a Service (MaaS) von EveryWare ermöglicht den kontrollierten und skalierbaren Einsatz moderner AI-Modelle für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Governance.
MaaS auf einen Blick
- Inference und Datenhaltung: Schweiz
- API: OpenAI-kompatible REST API
- Modelle: Kuratierter Katalog enterprise-ready Open-Weight-Modelle
- Modelltypen: LLMs, multimodale Modelle, Embeddings, Reranking, OCR und Speech-to-Text
- Abrechnung: Token-basiert und nutzungsabhängig
- Governance: Budgets, Rate Limits, Team-Separation und definierte Datenkontrolle
- Betrieb: Managed Cloud Service, 24/7 verfügbar
- Support: Best-Effort-Support inklusive, erweiterte Support-Optionen verfügbar
Souveränität by Design
Modelle, Inference-Infrastruktur und API-Gateways werden auf souveränen Cloud-Ressourcen in der Schweiz betrieben.
Betrieb unter Schweizer Recht und unter Berücksichtigung Schweizer Datenschutz- und regulatorischer Anforderungen.
Daten und Workloads bleiben innerhalb der definierten souveränen Umgebung.
Datenschutz & Kontrolle
- Keine Speicherung von Prompts oder Responses.
- Kundendaten werden nicht für das Training von AI-Modellen verwendet.
- Geeignet für sensible Unternehmensdaten und regulierte Workloads.
Planbare Nutzung & Kosten
- Sicherer API-Zugriff über API Keys.
- Definierte Rate Limits für Requests und Tokens.
- Monatliche Budgets für kontrollierbare und nachvollziehbare Kosten.
- Nutzungsbasierte Abrechnung nach Token-Verbrauch.
- Keine Investitionen in eigene GPUs und keine langfristige Hardware-Bindung.
Managed AI statt GPU-Betrieb
MaaS reduziert die technische Komplexität beim Einsatz von AI-Modellen. Beschaffung, Betrieb und Skalierung der GPU-Infrastruktur sowie das Lifecycle Management der Modelle erfolgen als Managed Service durch EveryWare.
Damit können Unternehmen AI-Anwendungen schnell evaluieren, produktiv einsetzen und bedarfsgerecht skalieren – ohne eigene AI-Infrastruktur aufbauen und betreiben zu müssen.
Enterprise-ready Model Catalogue
Der Katalog umfasst eine laufend weiterentwickelte Auswahl an Open-Weight-Modellen für typische Enterprise-AI-Workloads, darunter:
- Chat & Reasoning: Apertus 70B, DeepSeek V3.2, GLM 4.5 Air 110B, GPT OSS 120B, Granite 3.3 8B, Mistral 7B Instruct v0.3, Qwen3 8B, QwQ 32B
- Multimodal: Gemma 3 12B IT, Gemma 4 31B, Granite Vision 3.2 2B, Llama 4 Maverick, Llama 4 Scout 17B, Qwen3 VL 235B
- Embeddings & Reranking: BGE M3, BGE Reranker v2 M3, Granite Embedding 278M
- OCR & Speech-to-Text: DeepSeek OCR, MinerU 2.5, Whisper Large v3
Für die Modelle gelten definierte Update-, Deprecation- und Replacement-Prozesse. So bleiben Betrieb, Sicherheit und Modellverfügbarkeit planbar.
Von MaaS zur Sovereign AI Platform
MaaS ist als Baustein einer umfassenden Sovereign AI Platform konzipiert. Je nach Anforderungen lässt sich der Service unter anderem um folgende Komponenten erweitern:
- LLM Chat Interfaces
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Model Context Protocol (MCP)
- AI Agent Workflows und Integrationen
- MLOps für eigene AI-Entwicklung
- Dedizierte LLM Server und Gateways
- AI Landing Zones
- Managed AI Platform Services
Damit lässt sich der Weg vom kontrollierten Modellzugriff zur souveränen Enterprise-AI-Plattform schrittweise realisieren – ohne unnötige Re-Architektur und mit durchgängiger Governance.
MaaS als Teil einer pragmatischen AI-Strategie
Unternehmen verfolgen unterschiedliche Wege in die AI-Nutzung: Public AI APIs, selbst betriebene Modelle, Hyperscaler AI Platforms oder Sovereign Model as a Service. In der Praxis werden diese Ansätze häufig kombiniert. EveryWare unterstützt Unternehmen dabei, die passende Architektur für ihre Anforderungen zu konzipieren, aufzubauen und zu betreiben – pragmatisch, compliant und wirtschaftlich nachhaltig.
Einstieg in MaaS
Der Zugang zu MaaS erfolgt über einen kontrollierten Onboarding-Prozess:
- Anfrage über EveryWare mit Auswahl von AI Services
- Klärung der technischen und organisatorischen Anforderungen
- Bereitstellung der Zugangsdaten für Evaluation und erste Nutzung
Der Prozess ist unverbindlich und schafft die Grundlage für eine fundierte technische und wirtschaftliche Bewertung.
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