Auf der .NEXT 2026 hat Nutanix seine Vision für den produktiven Einsatz von Agentic AI vorgestellt. Im Mittelpunkt stehen neue Plattform-Services, die Unternehmen dabei unterstützen sollen, KI-Agenten sicher, kontrolliert und wirtschaftlich in ihre IT-Landschaften zu integrieren. Herzstück der Ankündigungen ist das neue Nutanix Agent Gateway, das als zentrale Steuerungsinstanz für KI-Agenten, Large Language Models (LLMs) und MCP-Services (Model Context Protocol) fungiert.
Von Chatbots zu autonomen KI-Agenten
Während die erste Welle generativer KI durch Chatbots geprägt war, entwickelt sich der Markt zunehmend in Richtung autonomer Agenten. Moderne Reasoning-Modelle können heute mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen und verschiedene Systeme miteinander verbinden. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten für Automatisierung und Produktivität, gleichzeitig steigen jedoch die Anforderungen an Governance, Sicherheit und Kostenkontrolle.
Nutanix verweist dabei auf aktuelle Gartner-Prognosen, wonach bis 2027 mehr als 40 Prozent aller Agentic-AI-Projekte aufgrund steigender Kosten, unklarer Geschäftsvorteile oder unzureichender Risikokontrollen scheitern könnten. Gleichzeitig soll der Markt für AI Gateways bis 2028 auf rund eine Milliarde US-Dollar anwachsen.
Mit dem neuen Nutanix Agent Gateway adressiert Nutanix genau diese Herausforderungen. Die Lösung fungiert als einheitlicher Zugangspunkt für unterschiedliche KI-Modelle und Agenten-Workloads. Unternehmen können darüber sowohl Cloud-basierte Modelle wie OpenAI oder AWS Bedrock als auch lokal betriebene Open-Source-Modelle und eigene Fine-Tuned-Modelle anbinden.
Das Ziel: Eine zentrale Plattform für Verwaltung, Steuerung und Überwachung aller KI-Agenten innerhalb des Unternehmens.
Drei zentrale Mehrwerte des Nutanix Agent Gateway
1. Einheitliche Governance und Sicherheit
KI-Agenten erhalten zunehmend Zugriff auf Unternehmensdaten, Anwendungen und Tools. Das Nutanix Agent Gateway schafft hier eine zentrale Kontrollschicht mit:
- Rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC)
- Vollständiger Auditierbarkeit von MCP-Anfragen
- Granularen Berechtigungen auf Tool-Ebene
- Einheitlicher Steuerung lokaler und externer MCP-Server
Dadurch sollen Unternehmen den Überblick behalten, auch wenn Agenten eigenständig weitere Sub-Agenten erzeugen oder auf unterschiedliche Systeme zugreifen.
2. Proaktive Kostenkontrolle
Ein weiteres Problem vieler KI-Projekte sind schwer kalkulierbare Betriebskosten. Nutanix integriert daher mehrere Mechanismen zur Kostenoptimierung:
- Token-basierte Quoten und Rate Limits
- Automatische Modell-Auswahl (Model Fallback)
- Lastverteilung über mehrere Modelle hinweg
- Optimierte Auslastung vorhandener GPU-Ressourcen
Unternehmen sollen so die jeweils kosteneffizienteste KI für den jeweiligen Anwendungsfall einsetzen können.
3. Maximale Wahlfreiheit
Nutanix setzt konsequent auf Offenheit und Flexibilität:
- Start von KI-Projekten direkt in Public-Cloud-Umgebungen
- Späterer Wechsel auf private oder selbst gehostete Modelle
- Unterstützung verschiedener KI-Anbieter
- Vermeidung von Vendor Lock-in
Damit können Unternehmen ihre KI-Strategie flexibel an regulatorische, technische oder wirtschaftliche Anforderungen anpassen.
Nutanix Enterprise AI wird zur umfassenden Agentic-AI-Plattform
Ein weiterer Schwerpunkt der .NEXT 2026 war die Weiterentwicklung von Nutanix Enterprise AI (NAI).
NAI kombiniert künftig:
- Nutanix Agent Gateway
- Models-as-a-Service
- Validierten Modellkatalog
- Inferenz-Optimierungen
- Monitoring- und Observability-Funktionen
- Nutzungs- und Performance-Metriken für LLMs und KI-Tools
Damit entsteht eine vollständige Plattform für Entwicklung, Betrieb und Governance von KI-Anwendungen und Agenten.
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