Gemeinsam für die Agenten-Ära: Wie Databricks und NVIDIA die KI-Infrastruktur neu definieren

AI Runtime: Serverlose NVIDIA GPUs nach Bedarf

Mit dem AI Runtime (AIR) hat Databricks eine serverlose Compute-Schicht gestartet, die bedarfsgesteuerten Zugriff auf NVIDIA A10- und H100-GPUs für Training und Feintuning von Deep-Learning-Modellen bietet – ohne den Aufwand, selbst Infrastruktur verwalten zu müssen . Multi-Node-Training und Multi-GPU-Support befinden sich derzeit in der Beta-Phase .

GPU-Unterstützung in der Databricks Free Edition

NVIDIA GPU-Beschleunigung steht jetzt auch in der kostenlosen Databricks-Version zur Verfügung – das senkt die Einstiegshürde für Entwickler, die mit KI-Agenten experimentieren möchten .

Model Serving und der Agentic-AI-Stack

Die erweiterte Zusammenarbeit umfasst verbessertes Model Serving für agentische Workloads sowie die vollständige Unterstützung von NVIDIAs agentenorientiertem Software-Stack (z. B. NVIDIA Agent Toolkit, NIM-Mikroservices). All das läuft auf kontrollierten Unternehmensdaten im Databricks Lakehouse .

NVIDIA CUDA-beschleunigter Photon Engine

NVIDIAs beschleunigtes Computing wird in Databricks Photon integriert – der Hochleistungs-SQL-Engine, die Datenvorverarbeitung und ETL für KI-Pipelines beschleunigt . NVIDIA-CEO Jensen Huang betonte, dass es fünf Jahre gedauert habe, die Bibliotheken zu entwickeln, die diese Beschleunigung möglich machen .

Branchentrends: Warum dieser Schritt jetzt kommt

Der Aufstieg der "Agentic AI"

Die Partnerschaft ist explizit auf den Wandel von statischen KI-Modellen hin zu autonomen, mehrstufigen KI-Agenten ausgerichtet. Diese benötigen eine enge Verzahnung von Daten, Rechenleistung und Orchestrierung. Ein Databricks-Bericht prognostiziert für 2026 einen Anstieg der Einführung autonomer KI-Systeme um 327 % .

Die CPU als neuer Engpass

NVIDIA und Databricks setzen darauf, dass die Leistung von KI-Agenten künftig vor allem durch die Host-CPU begrenzt wird – also den Prozessor, der Planung, Tool-Aufrufe und Gedächtnisschleifen ausführt – und nicht mehr allein durch die GPU. Die Vera CPU wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen .

Kontrollierte Daten als Fundament

Ein zentraler Trend: Agenten müssen auf geprüfte, qualitativ hochwertige Unternehmensdaten zugreifen können. Die Partnerschaft bringt die NVIDIA-Beschleunigung in Databricks' Unity Catalog-gesteuertes Lakehouse, sodass Agenten über vertrauenswürdige Daten statt über isolierte oder unkontrollierte Quellen nachdenken .

Das Ökosystem wächst

Parallel investiert Databricks in offene Protokolle (OpenSharing für Agent Skills) und Agenten-Building-Tools (Agent Bricks, Lakebase für Agenten-Gedächtnis). NVIDIA wiederum baut seine AI-Factory-Partnerschaften mit HPE und anderen aus – die Allianz ist Teil eines breiteren Branchenvorstoßes hin zu standardisierter, produktionsreifer Agenten-Infrastruktur .