Publikationsdatum: 13.11.2025
Übersicht
Autor: Mike Vizard
Quelle: CloudNativeNow.com
Publikationsdatum: 13. November 2025
Lesezeit: ca. 4-5 Minuten
Zusammenfassung
KServe, eine Open-Source-Plattform für KI-Inferenz-Engines, wechselt zur Cloud Native Computing Foundation (CNCF) und wird dort als Incubator-Projekt geführt. Die Ankündigung erfolgte auf der KubeCon + CloudNativeCon 2025.
Die wichtigsten Fakten:
• 2019 von Google, IBM, Bloomberg, NVIDIA und Seldon als Teil des Kubeflow-Projekts entwickelt
• Februar 2022: Wechsel zur LF AI & Data Foundation
• November 2025: Übergang zur CNCF als Incubator-Level-Projekt
• Bereits in Red Hat OpenShift AI integriert mit vLLM-Inferenz-Engine
• Ziel: Brücke zwischen Cloud-Native- und KI-Anwendungen auf Kubernetes
• Red Hat entwickelt "Red Hat AI 3"-Plattform mit Model-as-a-Service (MaaS)
• Unterstützung für diverse KI-Modelle: GPT-OSS, DeepSeek-R1, Whisper, Voxtral Mini
Chancen & Risiken
Chancen
• Bessere Integration: Engere Zusammenarbeit zwischen CNCF-Projekten ermöglicht • Skalierung: Effizientere Ressourcennutzung durch dynamisches Hoch- und Herunterskalieren • Edge-Deployment: KI-Anwendungen können auch in kleineren Edge-Umgebungen laufen
Risiken
• Fachkräftemangel: Expertise für KI-Workloads auf Kubernetes ist rar • Adoption ungewiss: Andere Anbieter könnten eigene Wege gehen • Komplexität: Kubernetes + KI = doppelte Herausforderung für IT-Teams
Blick in die Zukunft
Kurzfristig (1 Jahr): Verstärkte Integration von KServe in bestehende Kubernetes-Umgebungen, vor allem bei Red Hat-Kunden.
Mittelfristig (5 Jahre): KI-Inferenz auf Kubernetes könnte zum Standard werden, wenn sich die CNCF-Community durchsetzt. Edge-AI-Deployments nehmen zu.
Langfristig (10-20 Jahre): Kubernetes als de-facto Standard für verteilte KI-Anwendungen – sofern das Fachkräfteproblem gelöst wird und die Komplexität beherrschbar bleibt.
Faktencheck
Gut belegt:
• Die Projekthistorie und Wechsel zwischen Stiftungen
• Integration in Red Hat OpenShift AI
• Technische Details zu vLLM und unterstützten Modellen
Noch zu prüfen:
• Konkrete Adoptionsraten von KServe [⚠️ Noch zu prüfen]
• Marktanteil gegenüber anderen KI-Inferenz-Plattformen [⚠️ Noch zu prüfen]
• Tatsächliche Performance-Verbesserungen durch CNCF-Wechsel [⚠️ Noch zu prüfen]
Kurzfazit
KServe macht den strategisch logischen Schritt zur CNCF, um näher an der Kubernetes-Community zu sein. Das ist smart, denn wenn KI-Anwendungen tatsächlich standardmässig auf Kubernetes laufen sollen, braucht es bessere Integration. Die grösste Hürde bleibt aber der Mangel an Fachkräften, die sowohl Kubernetes als auch KI-Workloads beherrschen. Red Hat positioniert sich geschickt als Plattform-Anbieter – die Frage ist, ob andere mitziehen oder eigene Wege gehen.
Drei kritische Fragen
Wird hier Vendor Lock-in durch die Hintertür gefördert? Red Hat ist treibende Kraft hinter dem CNCF-Wechsel und integriert KServe bereits tief in seine Plattform. Bleibt das wirklich herstellerneutral?
Wer trägt Verantwortung für KI-Modelle in produktiven Umgebungen? Bei verteilten KI-Anwendungen über Edge und Cloud wird die Accountability-Kette ziemlich lang und unübersichtlich.
Löst das wirklich das Komplexitätsproblem oder schafft es neue? Kubernetes + KI-Inferenz + Edge-Deployment – wird das für normale IT-Teams überhaupt noch handhabbar sein, oder brauchen wir bald KI-Spezialisten für die KI-Infrastruktur?