首个生产 agent 上线时间
- 内部平台团队
- 招聘与搭建需 6–18 个月
- Azure OpenAI / Databricks
- Demo 快；治理常需后续补齐
- cloudstrata AI Foundry
- 托管 runtime 上仅需数周
AI 平台工程即服务
70 多名专家 · 林茨总部 · 远程横跨欧洲
构建、部署和规模化生产 AI没有平台组织的生产型人工智能
人工智能平台工程即服务是我们交付生产型人工智能的方式，而无需您聘请平台组织。 cloudstrata 将战略云咨询与 AI Foundry 相结合，AI Foundry 是我们设计、构建和运营的共享运行时：代理、RAG、推理路由、租赁、护栏和在一个托管表面上进行计量。AI 平台工程即服务：咨询 + AI Foundry——代理、RAG 和推理、治理和计量。林茨·欧洲。
洞察·OpenAI 推理模型：o1 和 o3 对企业 AI 意味着什么产品·AI Foundry – 面向可治理 agent 的生产级 AI 运行时客户·Unternehmensdaten.at – 法律数据平台已上线洞察·ChatGPT API 和开发者平台：构建者的新增功能产品·AI Foundry – 内置治理代理、RAG 与计量洞察·适用于企业的 RAG：构建生产就绪的检索系统洞察·OpenAI 推理模型：o1 和 o3 对企业 AI 意味着什么产品·AI Foundry – 面向可治理 agent 的生产级 AI 运行时客户·Unternehmensdaten.at – 法律数据平台已上线洞察·ChatGPT API 和开发者平台：构建者的新增功能产品·AI Foundry – 内置治理代理、RAG 与计量洞察·适用于企业的 RAG：构建生产就绪的检索系统
我们做什么
云咨询、定制软件和运营的人工智能平台
您的路线图不应依赖于建立内部平台协会。在 AI 平台工程即服务下，我们拥有架构、集成和运营的 AI Foundry 界面，因此从试点到规模化，提示、检索、可观察性和计费保持一致。 了解更多关于我们的服务
精选客户
我们为其交付项目的组织。
解决方案
AI Foundry — 我们的 AI 平台工程服务背后的托管运行时。
AI Foundry
cloudstrata AI Foundry
AI Foundry 弥合试点演示与组建专属平台团队之间的差距：多租户工作区、模型路由、检索管道、评估钩子和按用量计费 — 在采购提出实际问题时即可就绪。
您的团队迭代提示和数据集；我们运营共享的基础——身份边界、审计追踪以及与结果相关的支出——而不是分散在笔记本电脑上的影子实验。
- 围绕待完成的工作（而不是基准）设计试点，然后在扩大爆炸半径之前附加评估门
- 代理 + 连接器共享租赁、跟踪和速率限制，使事件保持无聊
- Inference and embeddings workloads metered next to executive KPIs – finance reads the same chart engineering does
- Managed SaaS posture: usage metering and quotas instead of surprise GPU invoices
- RBAC, secrets posture, and isolation primitives sized for regulated narratives
- 路线图使采购、安全和建筑商保持一致——没有平行的电子表格事实
构建与构建买
为什么选择 AI Foundry，而不是构建或螺栓连接？
采购和工程主管并排比较内部平台租赁、超大规模 API 和 cloudstrata 的托管运行时。
| 标准 | 内部平台团队 | Azure OpenAI / Databricks | cloudstrata AI Foundry |
|---|---|---|---|
| 首个生产 agent 上线时间 | 招聘与搭建需 6–18 个月 | Demo 快；治理常需后续补齐 | 托管 runtime 上仅需数周 |
| 治理与审计追踪 | 全部由您设计与运维 | 因服务而异；常需拼凑 | 内置审批、RBAC 与审计 |
| 检索管道（RAG） | 每个用例单独开发 | 编排需自行搭建 | 托管连接器与引用 |
| 成本可见性 | 需自建 FinOps | 用量分散在多张账单 | 按 agent 与工作区计量 |
| 欧盟数据驻留 | 由您选择基础设施 | 取决于区域配置 | 默认欧盟托管 |
治理与审计追踪
- 内部平台团队
- 全部由您设计与运维
- Azure OpenAI / Databricks
- 因服务而异；常需拼凑
- cloudstrata AI Foundry
- 内置审批、RBAC 与审计
检索管道（RAG）
- 内部平台团队
- 每个用例单独开发
- Azure OpenAI / Databricks
- 编排需自行搭建
- cloudstrata AI Foundry
- 托管连接器与引用
成本可见性
- 内部平台团队
- 需自建 FinOps
- Azure OpenAI / Databricks
- 用量分散在多张账单
- cloudstrata AI Foundry
- 按 agent 与工作区计量
欧盟数据驻留
- 内部平台团队
- 由您选择基础设施
- Azure OpenAI / Databricks
- 取决于区域配置
- cloudstrata AI Foundry
- 默认欧盟托管
参与如何进行
从发现到生产——具有明确的里程碑。
每次冲刺都会揭示有关检索保真度、延迟范围和成本范围的更尖锐的假设，而不是模棱两可的人工智能乐观主义。
1
探索会议
我们了解您的目标、挑战和技术前景。没有义务——只是公开交流。
2
解决方案介绍
我们提出了将嵌入存储、编排、可观察性和采购仪表板联系起来的架构——而不是与 Terraform 现实脱节的幻灯片软件。
3
提案与规划
明确的范围、时间表和商业条款。在开始之前，我们会调整里程碑。
4
执行
工程师配对编程集成、CI/CD 通道和 LLMOps 保障措施 - 演示植根于记录的提示和检索引用。
5
支持与迭代
我们与您同在：启动支持、优化和持续改进。
现场笔记
来自人工智能平台边缘的信号。
关于检索经济学、推理姿态和清醒的推出排序的文章——而不是炒作卷轴。
