ถึงเวลาตัวแทนการผลิตรายแรก
- ทีมงานแพลตฟอร์มภายใน
- การจ้างงานและการก่อสร้างเป็นเวลา 6–18 เดือน
- Azure OpenAI / Databricks
- การเข้าถึงโมเดลที่แข็งแกร่ง การบูรณาการการกำกับดูแลแตกต่างกันไปตามบริการ
- cloudstrata AI Foundry
- สัปดาห์บนรันไทม์ที่มีการจัดการ
วิศวกรรมแพลตฟอร์ม AI เป็นบริการ
ผู้เชี่ยวชาญกว่า 70 คน · Linz HQ · ระยะไกลทั่วโลก
สร้าง ปรับใช้ และปรับขนาด AI การผลิตการผลิต AI โดยไม่ต้องใช้แพลตฟอร์มองค์กร
ปรับใช้ตัวแทน AI ที่ได้รับการควบคุมภายในไม่กี่สัปดาห์ โดยไม่ต้องจ้างทีมแพลตฟอร์ม cloudstrata ผสมผสานคำแนะนำเชิงกลยุทธ์บนคลาวด์เข้ากับ AI Foundry ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ได้รับการจัดการของเรา: รันไทม์ที่มีผู้เช่าหลายราย ไปป์ไลน์การดึงข้อมูล การวัดการใช้งาน และโครงสร้างพื้นฐานที่โฮสต์ในสหภาพยุโรปควบคุม AI ในเวลาไม่กี่สัปดาห์ — โดยไม่มีทีมแพลตฟอร์ม รันไทม์ การดึงข้อมูล และการวัดผลของผู้เช่าหลายราย สำนักงานใหญ่ลินซ์ · จัดส่งทั่วโลก
ข้อมูลเชิงลึก·เศรษฐศาสตร์ของการเพิ่มประสิทธิภาพตัวแทนบน Azureผลิตภัณฑ์·AI Foundry – production AI runtime for governed agentsผลิตภัณฑ์·Unrise AI – AI website builder from prompt to productionลูกค้า·Unternehmensdaten.at – legal data platform in productionข้อมูลเชิงลึก·ปรับขนาดปริมาณงานล้านล้านโทเค็นด้วย Microsoft Foundryผลิตภัณฑ์·AI Foundry – governed agents, RAG, and metering built inข้อมูลเชิงลึก·GPT-5.6 ใน Microsoft Foundry: สิ่งที่ทีมองค์กรควรประเมินข้อมูลเชิงลึก·เศรษฐศาสตร์ของการเพิ่มประสิทธิภาพตัวแทนบน Azureผลิตภัณฑ์·AI Foundry – production AI runtime for governed agentsผลิตภัณฑ์·Unrise AI – AI website builder from prompt to productionลูกค้า·Unternehmensdaten.at – legal data platform in productionข้อมูลเชิงลึก·ปรับขนาดปริมาณงานล้านล้านโทเค็นด้วย Microsoft Foundryผลิตภัณฑ์·AI Foundry – governed agents, RAG, and metering built inข้อมูลเชิงลึก·GPT-5.6 ใน Microsoft Foundry: สิ่งที่ทีมองค์กรควรประเมิน
สิ่งที่เราทำ
การให้คำปรึกษาบนคลาวด์ ซอฟต์แวร์ที่กำหนดเอง และแพลตฟอร์ม AI ที่ดำเนินการ
แผนงานของคุณไม่ควรขึ้นอยู่กับการสร้างทีมแพลตฟอร์มภายใน ภายใต้บริการด้านวิศวกรรมแพลตฟอร์ม AI เราเป็นเจ้าของสถาปัตยกรรม การบูรณาการ และดำเนินการพื้นผิว AI Foundry ดังนั้นการแจ้งเตือน การดึงข้อมูล ความสามารถในการสังเกต และการเรียกเก็บเงินจึงสอดคล้องกัน—ตั้งแต่โปรแกรมนำร่องไปจนถึงขนาด เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการของเรา
เราให้บริการใคร
ลูกค้าที่ไว้วางใจเรา.
หากแผนงานของคุณจำเป็นต้องมีตัวแทน ความรู้พื้นฐาน หรือการประสานงานที่ต้องพบปะกับลูกค้า — แต่แผนจำนวนพนักงานของคุณไม่มีที่ว่างสำหรับทีมแพลตฟอร์มเฉพาะ — เราก็สร้างข้อเสนอของเราสำหรับข้อจำกัดนั้น
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าของเรา
ลูกค้าที่เลือก
องค์กรที่เราได้ส่งมอบโครงการให้
สารละลาย
AI Foundry — รันไทม์ที่ได้รับการจัดการเบื้องหลังวิศวกรรมแพลตฟอร์ม AI ของเราในฐานะบริการ
โรงหล่อเอไอ
cloudstrata AI Foundry
AI Foundry เชื่อมโยงการสาธิตนำร่องและทีมแพลตฟอร์มเฉพาะ: พื้นที่ทำงานที่มีผู้เช่าหลายราย การกำหนดเส้นทางแบบจำลอง ไปป์ไลน์การดึงข้อมูล ฮุคการประเมิน และการเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน - พร้อมเมื่อการจัดซื้อถามคำถามจริง
ทีมของคุณทำซ้ำตามพร้อมท์และชุดข้อมูล เราดำเนินการแพลตฟอร์มที่ใช้ร่วมกัน - ขอบเขตของตัวตน เส้นทางการตรวจสอบ และการใช้จ่ายที่เชื่อมโยงกับผลลัพธ์ - ด้วยการกำกับดูแลจากส่วนกลางบนแพลตฟอร์มเดียว
- เริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งานที่เป็นรูปธรรมและเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน — ขยายออกไปเมื่อมีผลลัพธ์และการกำกับดูแล
- เอเจนต์และการผสานรวมแชร์การเช่า เส้นทางการตรวจสอบ และขีดจำกัดการใช้งาน เพื่อการดำเนินงานที่มั่นคงและตรวจสอบได้
- แบบจำลองและต้นทุนในการเรียกค้นรายงานควบคู่ไปกับ KPI ของธุรกิจ การเงินและวิศวกรรมมีค่าเท่ากัน
- ท่าทาง SaaS ที่มีการจัดการพร้อมการวัดการใช้งานและโควต้าสำหรับต้นทุนการประมวลผลที่คาดการณ์ได้
- การเข้าถึงตามบทบาท การจัดการความลับ และการแยกผู้เช่าขนาดสำหรับอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุม
- โรดแมปจะจัดการจัดซื้อจัดจ้าง การรักษาความปลอดภัย และวิศวกรรมให้เป็นแผนเดียวกัน โดยไม่มีลำดับความสำคัญที่ขัดแย้งกัน
แพลตฟอร์ม
ทีมจัดซื้อและรักษาความปลอดภัยประเมินอะไร
ตัวแทนผู้เช่าหลายราย การดึงข้อมูล การวัดแสง และการกำกับดูแลบนพื้นผิวที่มีการจัดการเพียงแห่งเดียว ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมแบบเดียวกับที่เรามีรายละเอียดในหน้า AI Foundry
สำรวจแพลตฟอร์มเต็มรูปแบบสร้าง VS ซื้อ
การเปรียบเทียบบิลด์ภายในองค์กร, Hyperscaler API และ AI Foundry ที่มีการจัดการ
เคียงข้างกันสำหรับผู้นำด้านการจัดซื้อและวิศวกรรมโดยเปรียบเทียบทีมแพลตฟอร์มภายในองค์กร, Hyperscaler API และรันไทม์ที่ได้รับการจัดการของ Cloudstrata
| เกณฑ์ | ทีมงานแพลตฟอร์มภายใน | Azure OpenAI / Databricks | cloudstrata AI Foundry |
|---|---|---|---|
| ถึงเวลาตัวแทนการผลิตรายแรก | การจ้างงานและการก่อสร้างเป็นเวลา 6–18 เดือน | การเข้าถึงโมเดลที่แข็งแกร่ง การบูรณาการการกำกับดูแลแตกต่างกันไปตามบริการ | สัปดาห์บนรันไทม์ที่มีการจัดการ |
| เส้นทางการกำกับดูแลและการตรวจสอบ | คุณออกแบบและดำเนินการทุกอย่าง | แตกต่างกันไปตามบริการ มักจะเย็บติดกัน | Approvals, RBAC, and audit built in |
| Retrieval pipelines (RAG) | โครงสร้างแบบกำหนดเองตามกรณีการใช้งาน | นำการเรียบเรียงของคุณเอง | ตัวเชื่อมต่อและการอ้างอิงที่มีการจัดการ |
| การมองเห็นต้นทุน | Internal FinOps to build | การใช้งานกระจายไปตามใบแจ้งหนี้ | การวัดแสงต่อตัวแทนและพื้นที่ทำงาน |
| ถิ่นที่อยู่ของข้อมูลในสหภาพยุโรป | ทางเลือกโครงสร้างพื้นฐานของคุณ | การกำหนดค่าขึ้นอยู่กับภูมิภาค | สหภาพยุโรปเป็นเจ้าภาพโดยค่าเริ่มต้น |
เส้นทางการกำกับดูแลและการตรวจสอบ
- ทีมงานแพลตฟอร์มภายใน
- คุณออกแบบและดำเนินการทุกอย่าง
- Azure OpenAI / Databricks
- แตกต่างกันไปตามบริการ มักจะเย็บติดกัน
- cloudstrata AI Foundry
- Approvals, RBAC, and audit built in
Retrieval pipelines (RAG)
- ทีมงานแพลตฟอร์มภายใน
- โครงสร้างแบบกำหนดเองตามกรณีการใช้งาน
- Azure OpenAI / Databricks
- นำการเรียบเรียงของคุณเอง
- cloudstrata AI Foundry
- ตัวเชื่อมต่อและการอ้างอิงที่มีการจัดการ
การมองเห็นต้นทุน
- ทีมงานแพลตฟอร์มภายใน
- Internal FinOps to build
- Azure OpenAI / Databricks
- การใช้งานกระจายไปตามใบแจ้งหนี้
- cloudstrata AI Foundry
- การวัดแสงต่อตัวแทนและพื้นที่ทำงาน
ถิ่นที่อยู่ของข้อมูลในสหภาพยุโรป
- ทีมงานแพลตฟอร์มภายใน
- ทางเลือกโครงสร้างพื้นฐานของคุณ
- Azure OpenAI / Databricks
- การกำหนดค่าขึ้นอยู่กับภูมิภาค
- cloudstrata AI Foundry
- สหภาพยุโรปเป็นเจ้าภาพโดยค่าเริ่มต้น
การมีส่วนร่วมดำเนินไปอย่างไร
ตั้งแต่การค้นพบไปจนถึงการผลิต – ด้วยเหตุการณ์สำคัญที่ชัดเจน
Sprint แต่ละรายการจะปรับปรุงสมมติฐานเกี่ยวกับคุณภาพการดึงข้อมูล ข้อกำหนดด้านเวลาแฝง และต้นทุน ด้วยเกณฑ์ที่เป็นรูปธรรมและวัดผลได้
1
การประชุมการค้นพบ
เราเรียนรู้เกี่ยวกับเป้าหมาย ความท้าทาย และภูมิทัศน์ทางเทคนิคของคุณ ไม่มีข้อผูกมัด – เพียงการแลกเปลี่ยนแบบเปิด
2
การนำเสนอโซลูชั่น
เราเสนอสถาปัตยกรรมที่เชื่อมโยงกับร้านค้าแบบฝัง การจัดระบบ ความสามารถในการสังเกต และแดชบอร์ดการจัดซื้อจัดจ้าง ซึ่งมีพื้นฐานอยู่ในโครงสร้างพื้นฐานที่นำไปใช้ได้และข้อกำหนดในการปฏิบัติงาน
3
ข้อเสนอและการวางแผน
ขอบเขต ไทม์ไลน์ และเงื่อนไขทางการค้าที่ชัดเจน เราจัดตำแหน่งเหตุการณ์สำคัญก่อนที่จะเริ่มต้น
4
การนำไปปฏิบัติ
การบูรณาการโปรแกรมคู่ของวิศวกร ช่องทาง CI/CD และการป้องกัน LLMOps – ด้วยการสาธิตที่ฝังอยู่ในพรอมต์ที่บันทึกไว้และการเรียกข้อมูลอ้างอิง
5
การสนับสนุนและการทำซ้ำ
เราอยู่กับคุณ: การสนับสนุนการเปิดตัว การเพิ่มประสิทธิภาพ และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
หมายเหตุภาคสนาม
มุมมองเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับวิศวกรรมแพลตฟอร์ม AI
บทความเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์การดึงข้อมูล ท่าทางการอนุมาน และการวางแผนการเปิดตัวอย่างมีโครงสร้าง — โดยเน้นที่การปฏิบัติงานและการวัดผล
AI
เศรษฐศาสตร์ของการเพิ่มประสิทธิภาพตัวแทนบน Azure
การวัด ROI สำหรับตัวแทน AI นอกเหนือจากโปรแกรมนำร่อง เช่น ต้นทุนโทเค็น งานเสร็จสิ้น และค่าใช้จ่ายที่ควบคุมโดยมนุษย์
เรียนรู้เพิ่มเติม
AI
ปรับขนาดปริมาณงานล้านล้านโทเค็นด้วย Microsoft Foundry
วิธีที่องค์กรต่างๆ วางแผนความจุ การกำหนดเส้นทาง และความสามารถในการสังเกต เมื่อโมเดลที่โฮสต์โดย Foundry มีปริมาณการใช้งานมาก
เรียนรู้เพิ่มเติม
AI
GPT-5.6 ใน Microsoft Foundry: สิ่งที่ทีมองค์กรควรประเมิน
อัปเกรดเกณฑ์สำหรับเวลาแฝง การเรียกเครื่องมือ ตัวกรองความปลอดภัย และชุดการถดถอยก่อนการตัดทอนการผลิต
เรียนรู้เพิ่มเติม- ความปลอดภัยการจัดการคีย์ภายนอกสำหรับ Azure Managed HSMAugust 12, 2026
- Cloudพิสูจน์ความยืดหยุ่นของแอปพลิเคชันด้วย Azure Chaos StudioAugust 11, 2026
- Cloudการดำเนินการความน่าเชื่อถือที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI บน AzureAugust 10, 2026
สถานะแพลตฟอร์มคลาวด์
ติดต่อ
สนใจติดต่อ
บอกเราเกี่ยวกับกรณีการใช้งานของคุณ — เราจะตอบกลับพร้อมขั้นตอนถัดไปที่ปรับแต่งให้เหมาะสม
เรามุ่งมั่นที่จะตอบกลับภายในหนึ่งวันทำการ
ติดตาม Cloudstrata บน LinkedIn และ Instagram เพื่อติดตามผลงานและตำแหน่งงานว่างของเรา
เปิดในแท็บใหม่