Vertex AI Alternatives für 2026 im Überblick

Für viele Engineering-Teams beginnt Vertex AI als Bequemlichkeit und endet als Einschränkung. Obwohl es leistungsstark ist, erzwingt es oft einen Kompromiss: Sie erhalten eine enge Integration mit Google-Diensten, verlieren jedoch die Kontrolle über Ihre Infrastruktur, sehen sich undurchsichtigen „Always-On“-Kosten gegenüber und leiden unter einem strikten Vendor Lock-in.

Doch 2026 ist das Jahr der offenen, portablen AI. Engineering-Teams bewegen sich zunehmend weg von geschlossenen „Walled Gardens“ hin zu Plattformen, mit denen sie Modelle überall bereitstellen können – sei es auf AWS, Azure, On-Premise oder in Hybrid-Setups.

Wenn Sie nach Alternativen suchen, die eine bessere Kostentransparenz, echte Multi-Cloud-Portabilität oder spezialisierte Workflows für GenAI bieten, sind Sie hier richtig. Werfen wir einen Blick auf die Konkurrenten, die Vertex AI Konkurrenz machen.

Einführung in Vertex AI

Vertex AI ist eine vereinheitlichte und integrierte AI-Plattform von Google Cloud, die Data Scientists und Entwickler dabei unterstützen soll, Machine Learning-Modelle effizient und einfach zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Vertex AI vereint Google Cloud-Dienste für AI in einer einzigen Umgebung und bietet ein breites Spektrum an Tools, von vortrainierten APIs bis hin zu AutoML und der AI Platform. Zu den bemerkenswerten Funktionen von Vertex AI gehören die nahtlose Integration mit Google Cloud Storage und Analytics, eine umfangreiche Bibliothek vortrainierter AI-Komponenten sowie die Möglichkeit, die Bereitstellung von AI-Lösungen zu automatisieren und zu optimieren.

Die Plattform ist so konzipiert, dass sie den gesamten Machine Learning-Workflow optimiert, was die Prozesse des Erstellens, Trainierens und Bereitstellens von Modellen umfasst. Mit Vertex AI profitieren Sie von fortschrittlichen AI- und ML-Tools, die auf der modernen Technologie und den Diensten von Google aufbauen. Sie ist darauf ausgelegt, die Skalierung vom Prototypen bis zur Produktion zu erleichtern, ohne dass dank der Auto-Scaling-Funktionen und der fully managed Services die zugrunde liegende Infrastruktur verwaltet werden muss.

Preise: Vertex AI nutzt ein Pay-as-you-go-Modell, ähnlich wie andere Google Cloud-Dienste, bei dem die Gebühren auf den genutzten Ressourcen wie Rechenstunden, Datenverarbeitung und Speicher basieren. Google Cloud bietet Kostenschätzungstools, die bei einer effektiven Ausgabenverwaltung helfen.

Vertex AI ist möglicherweise die richtige Wahl, wenn:

• Sie nach einer Plattform mit einer starken Integration der AI-Tools und -Dienste von Google suchen, die die Entwicklung komplexer Modelle mit weniger Aufwand ermöglicht.
• Sie eine Plattform benötigen, die erweiterte ML-Funktionen bei minimalem Verwaltungsaufwand für die Infrastruktur bietet.
• Sie eine Plattform bevorzugen, die Flexibilität bei der Verwaltung der Kosten entsprechend der Ressourcennutzung bietet.
•  Sie mit der Umgebung von Google Cloud vertraut sind und deren umfangreiche AI- und Machine Learning-Funktionen nutzen möchten.

Gründe für die Suche nach Alternativen zu Vertex AI:

Obwohl Vertex AI eine leistungsstarke Lösung für AI- und ML-Projekte ist, sollten potenzielle Nutzer die Lernkurve der Plattform berücksichtigen, insbesondere wenn sie neu bei Google Cloud sind. Zudem könnten die Kosten bei einigen Projekten durch die verstärkte Nutzung bestimmter Funktionen wie AutoML rasch steigen. Nutzer, die einen Vendor Lock-in vermeiden möchten oder eine plattformunabhängige Lösung hinsichtlich Cloud-Diensten benötigen, suchen möglicherweise ebenfalls nach anderen Optionen. Die individuellen Anforderungen jedes Projekts müssen berücksichtigt werden, um zu bestimmen, ob Vertex AI die optimale Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen ist.

Die 8 besten Vertex AI Alternatives

Der Wechsel weg von Vertex AI bedeutet nicht nur den Austausch von Tools; es geht darum, die Kontrolle über Ihre Infrastruktur und Kosten zurückzugewinnen. Während Vertex AI bei der Integration innerhalb des Google-Ökosystems glänzt, priorisieren die unten stehenden Alternativen Portabilität und Modularität.

Wir haben diese Liste zusammengestellt, um Plattformen hervorzuheben, mit denen Sie Modelle dort bauen und bereitstellen können, wo Sie möchten – sei es zur Reduzierung von Inferenzkosten, für den Zugriff auf spezifische GPU-Verfügbarkeiten oder einfach zur Vermeidung eines Vendor Lock-ins.

Hier sind die wichtigsten Vertex AI-Wettbewerber, die wir behandeln werden:

• TrueFoundry: Am besten für Cloud-agnostische Bereitstellung und Kostenoptimierung.
• Amazon SageMaker: Die primäre Alternative für AWS-orientierte Teams.
• Azure Machine Learning: Der Top-Herausforderer für das Microsoft-Ökosystem.
• IBM Watson Studio: Ideal für Hybrid Cloud und kollaborative Data Science.
• Databricks Data Intelligence Platform: Am besten für vereinheitlichte Datenanalytik und AI.
• Seldon Core: Ein robustes Open-Source-Framework für Kubernetes-Deployments.
• MLflow: Der Standard für Open-Source-Experiment-Tracking.
• Valohai: Eine spezialisierte MLOps-Plattform für Deep Learning-Pioniere.

TrueFoundry

TrueFoundry wurde entwickelt, um die Bereitstellung von Anwendungen auf Kubernetes-Clustern innerhalb Ihres eigenen Cloud-Provider-Accounts erheblich zu erleichtern. Der Schwerpunkt liegt auf Datensicherheit, indem sichergestellt wird, dass Daten- und Rechenoperationen in Ihrer Umgebung verbleiben. Es entspricht SRE-Prinzipien und ist Cloud-nativ, was die effiziente Nutzung der Hardware verschiedener Cloud-Anbieter ermöglicht. Seine Architektur bietet eine getrennte Ebene bestehend aus einer Control Plane für die Orchestrierung und einer Compute Plane, auf der der Benutzercode ausgeführt wird – ausgelegt auf sichere, effiziente und kostengünstige ML-Operations.

Darüber hinaus glänzt TrueFoundry mit einer Umgebung, die die Pipeline von der Entwicklung bis zur Bereitstellung dank der Integration mit gängigen ML-Frameworks und -Tools optimiert. Dies ermöglicht einen flüssigeren Workflow und erleichtert den Übergang vom Modelltraining zur tatsächlichen Bereitstellung. Es bietet Ingenieuren und Datenentwicklern eine Schnittstelle, die ein menschzentriertes Design in den Vordergrund stellt und den typischerweise mit ML-Operations verbundenen Aufwand erheblich reduziert. Mit 24/7-Support und garantierten Service Level Agreements (SLAs) sichert TrueFoundry eine solide Grundlage für Datenteams, um Innovationen voranzutreiben, ohne Infrastrukturlösungen neu erfinden zu müssen.

Preise: Der Startup-Plan beginnt bei $0 pro Monat und bietet kostenlosen Zugriff für einen Benutzer für zwei Monate, während der Professional-Plan bei $500 pro Monat startet und Funktionen wie Multi-Cloud-Unterstützung und Cloud-Kostenoptimierungen hinzufügt. Für Unternehmen werden maßgeschneiderte Angebote bereitgestellt, die auf spezifische Anforderungen eingehen, einschließlich self-hosted Control Planes und Konformitätszertifikaten. 

Einschränkungen: Der umfangreiche Funktionsumfang und die Integrationsfähigkeiten von TrueFoundry können Komplexität mit sich bringen, was zu einer steilen Lernkurve für neue Benutzer führen kann.

Vergleich mit Vertex AI:

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist der führende fully managed Machine Learning-Dienst von AWS, der als umfassende „Werkstatt“ für jeden Schritt des ML-Lebenszyklus konzipiert ist. Er eignet sich ideal für Teams, die bereits tief in das AWS-Ökosystem integriert sind, und bietet eine breite Palette von Tools, die von der Datenkennzeichnung (Ground Truth) über die Erstellung (SageMaker Studio) bis hin zum Training und der Bereitstellung reichen.

Über traditionelles ML hinaus hat sich SageMaker stark in Richtung Generative AI erweitert. Durch die Integration mit Amazon Bedrock und SageMaker JumpStart bietet es Zugriff auf eine Vielzahl von Foundation Models (wie Claudes Anthropic und Metas Llama), die sicher in Ihrer VPC feinabgestimmt und bereitgestellt werden können. 

Preise: Amazon SageMaker folgt einem feingranularen Pay-as-you-go-Modell, bei dem pro Sekunde für genutzte Rechenleistung, Speicher und Datenverarbeitung abgerechnet wird. Es bietet ein Free Tier (z. B. 250 Stunden Notebook-Nutzung) zum Experimentieren, aber die Produktionskosten können je nach Instanztyp (CPU vs. GPU) und Laufzeit schnell skalieren. Für langfristige Planbarkeit bietet AWS Savings Plans an, die Kosten im Gegenzug für eine 1- oder 3-jährige Nutzungsverpflichtung um bis zu 64 % senken können.

Einschränkungen: Der Hauptnachteil der Plattform ist ihre Komplexität und steile Lernkurve; die bloße Anzahl an Funktionen und IAM-Berechtigungskonfigurationen kann kleinere Teams oder solche ohne dedizierten DevOps-Support überwältigen. Darüber hinaus erfordert das Kostenmanagement Wachsamkeit; „Always-On“-Inferenz-Endpunkte verursachen auch im Leerlauf Kosten, und im Gegensatz zu einigen Serverless-Alternativen kann das Herunterskalieren auf absolutes Null langsamer sein oder spezifische asynchrone Konfigurationen erfordern.

Vergleich mit Vertex AI

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning (Azure ML) ist der führende Herausforderer für Unternehmen, die auf den Microsoft-Stack setzen. Seine nahtlose Integration mit Microsoft-Tools (wie Power BI, Excel und Synapse Analytics) macht es zu einer außergewöhnlich starken Wahl für Organisationen, die AI über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg demokratisieren möchten.

Für Generative AI ist Azure ML derzeit ein Marktführer, da es exklusiven und einfachen Zugriff auf die Modelle von OpenAI (GPT-4, DALL-E) über den Azure OpenAI Service bietet. Es ermöglicht Unternehmen, diese leistungsstarken Modelle innerhalb einer sicheren Unternehmensgrenze feinabzustimmen und einzusetzen, wodurch sichergestellt wird, dass sensible Unternehmensdaten geschützt bleiben und Standards wie HIPAA und DSGVO entsprechen.

Preise: Azure Machine Learning arbeitet mit einem verbrauchsgesteuerten Preismodell, bei dem keine Vorabkosten oder Kündigungsgebühren anfallen. Sie zahlen primär für die virtuellen Maschinen (Compute), die für Training und Inferenz verwendet werden, zusammen mit den zugehörigen Speicher- und Netzwerkkosten. Während der Basisdienst kostenlos ist, können Kosten durch spezifische Managed Services (wie Azure OpenAI) entstehen, die auf Basis der Token-Nutzung oder des stündlichen Durchsatzes abgerechnet werden.

Einschränkungen: Obwohl benutzerfreundlich, kann sich Azure ML für Teams restriktiv anfühlen, die eine tiefe Kontrolle über die Infrastruktur benötigen; beispielsweise legt es strikte Quoten für Kerne pro Region fest, die massive Trainingsjobs blockieren können. Zudem ist es stark für Daten optimiert, die in Azure liegen (Blob Storage, Data Lake); wenn Ihre Daten in AWS S3 oder Snowflake liegen, kann der Aufbau effizienter Pipelines umständlicher sein und zu höheren Latenzen führen als bei der Nutzung einer Cloud-agnostischen Plattform.

Vergleich mit Vertex AI

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine vielseitige Umgebung, die Data Scientists, Entwickler und Analysten bei ihren Bemühungen unterstützt, AI-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu verwalten. Die Plattform ist bekannt für ihre leistungsstarken Machine Learning-Funktionen und wird durch die Deep Learning- und Künstliche Intelligenz-Technologie von IBM verstärkt. Sie dient als kollaborative Plattform, die Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn mit proprietären Tools von IBM vereint und sowohl codebasierte als auch visuelle Data Science-Workflows bietet. Der umfassende Charakter von Watson Studio zeigt sich in der Unterstützung einer Vielzahl von Datenquellen, was einen optimierten Workflow für das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen in großem Maßstab erleichtert.

Zusätzlich zu erweiterten Funktionen wie automatisiertem Machine Learning (AutoAI) und Modellüberwachung gewährt Watson Studio Zugriff auf vortrainierte Machine Learning-Modelle wie Visual Recognition und Watson Natural Language Classifier. Die Nutzung von Jupyter Notebooks zusammen mit anderen Skriptsprachen positioniert es als robuste Lösung für die Projektzusammenarbeit und Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen, einschließlich On-Premises oder als SaaS-Lösung in der Private Cloud von IBM.

Preise: IBM Watson Studio bietet ein flexibles Pay-as-you-go-Preismodell ab $99 pro Monat für die Standard-Cloud-Version, was es für verschiedene Projektgrößen zugänglich macht, während Enterprise-Lösungen umfangreichere Pakete für $6.000 pro Monat mit 5.000 Capacity Unit-Stunden und eine Desktop-Version für $199 pro Monat für unbegrenzte Modellierung bieten.

‍Einschränkungen: Obwohl die Plattform sehr leistungsfähig ist, finden neue Benutzer, insbesondere solche ohne vorherige Data Science-Erfahrung, die Navigation durch das umfassende Toolset und die Integrationspunkte möglicherweise herausfordernd. Dies könnte zu einer steilen Lernkurve führen und zusätzliches Training oder Support erfordern, um die Plattform voll auszuschöpfen. Zudem könnten groß angelegte Bereitstellungen, wie bei vielen robusten Plattformen, aufgrund der fortgeschrittenen Natur der genutzten Dienste zu steigenden Kosten führen.

Vergleich mit Vertex AI: 

Databricks Data Intelligence Platform

Databricks Data Intelligence Platform ist eine zusammenhängende und umfassende Umgebung, die den End-to-End-Workflow für Analytik und Machine Learning erleichtert, ähnlich wie Vertex AI innerhalb des Google Cloud-Ökosystems. Sie basiert auf einer Lakehouse-Architektur, die die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert, um eine Single Source of Truth für alle Daten-Workloads zu bieten. Databricks zeichnet sich durch Generative AI und Large Language Models aus, die mit einem Data Lakehouse integriert sind, was hilft, die Semantik Ihrer Daten zu verstehen und die Leistung für Ihre Geschäftsanforderungen automatisch zu optimieren.

Die Plattform bietet Tools für Datenverarbeitung, Scheduling, Management, ETL-Operationen, Dashboard-Erstellung sowie Machine Learning-Modellierung, -Tracking und -Serving. Sie unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen und bietet eine nahtlose Integration mit Open-Source-Projekten wie Delta Lake, MLflow und Apache Spark.

Preise: Databricks arbeitet nach einem Pay-as-you-go-Modell mit der Option auf Rabatte bei Nutzungsverpflichtungen, was Kostenvorteile bietet, wenn bestimmte Nutzungsniveaus zugesagt werden. Es gibt eine kostenlose Testversion für neue Benutzer und eine Reihe von Produkten, die für verschiedene Workloads entwickelt wurden, mit Preisen ab $0,07 pro DBU für Workflows und Streaming-Jobs.

Einschränkungen: Wie bei jeder umfassenden Datenplattform kann es jedoch eine Lernkurve geben, insbesondere für diejenigen, die neu bei solch umfangreichen Datenverarbeitungs- und Machine Learning-Systemen sind. Außerdem können die Kosten je nach Diensten und Umfang der Operationen steigen, weshalb es wichtig ist, diese Faktoren bei der Auswahl von Databricks als Data Intelligence Platform zu berücksichtigen.

Vergleich mit Vertex AI:

Seldon Core

Seldon Core ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Machine Learning-Modellen auf Kubernetes zu vereinfachen. Sie bietet ein leistungsstarkes Framework für das Serving von Modellen, die mit beliebigen Machine Learning-Toolkits erstellt wurden, und ermöglicht das einfache Verpacken von Modellen in Docker-Container zur Bereitstellung. Seldon Core erleichtert komplexe Inferenz-Pipelines, A/B-Tests, Canary-Rollouts und umfassendes Monitoring mit Prometheus, was eine hohe Effizienz und Skalierbarkeit für Machine Learning-Operations gewährleistet.

Preise: Da es sich um Open Source handelt, entstehen durch Seldon Core selbst keine direkten Kosten, obwohl die Betriebskosten von der zugrunde liegenden Kubernetes-Infrastruktur abhängen.

Für eine detaillierte Übersicht über die Funktionen und die Dokumentation von Seldon Core besuchen Sie das GitHub-Repository und die offizielle Dokumentation.

Einschränkungen: Die Ersteinrichtung erfordert ein gutes Verständnis von Kubernetes, was für Personen, die mit Container-Orchestrierung nicht vertraut sind, eine steile Lernkurve darstellen kann. Auch wenn eine breite Palette von ML-Tools und -Sprachen unterstützt wird, kann die Anpassung oder Verwendung von Nicht-Standard-Frameworks den Workflow verkomplizieren. Einige erweiterte Funktionen wie Datenvorverarbeitung und -nachbereitung werden bei der Verwendung bestimmter Server wie MLServer oder Triton Server nicht unterstützt. Darüber hinaus kann die Dokumentation, obwohl umfangreich, für fortgeschrittene Anwendungsfälle lückenhaft sein und gelegentlich zu veralteten oder nicht verfügbaren Inhalten führen.

Vergleich mit Vertex AI:

MLflow

MLflow ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des ML-Lebenszyklus, einschließlich Experimentieren, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung. Sie bietet vier Hauptkomponenten: MLflow Tracking zum Protokollieren von Experimenten, MLflow Projects zum Verpacken von ML-Code, MLflow Models zur Verwaltung und Bereitstellung von Modellen über Frameworks hinweg und MLflow Registry zur Zentralisierung der Modellverwaltung. Dieses umfassende Toolkit vereinfacht Prozesse über den gesamten Machine Learning-Lebenszyklus hinweg und erleichtert es Teams, ihre ML-Modelle effizient zu verwalten, zu verfolgen und bereitzustellen.

Preise: MLflow ist als Open Source kostenlos nutzbar, wobei die Betriebskosten von der Infrastruktur abhängen, die für die Durchführung von ML-Experimenten und das Serving von Modellen verwendet wird.

Für ein tieferes Verständnis von MLflow, seinen Funktionen und Möglichkeiten empfiehlt sich ein Blick in die Dokumentation und das GitHub-Repository.

Einschränkungen: MLflow ist vielseitig und leistungsstark für Experiment-Tracking und Modellverwaltung, stößt jedoch in Bereichen wie Sicherheit und Compliance, Benutzerzugriffsverwaltung und dem Bedarf an selbstverwalteter Infrastruktur an Grenzen. Darüber hinaus gibt es Herausforderungen bei der Skalierbarkeit, und der Funktionsumfang ist ebenfalls begrenzt.

Vergleich mit Vertex AI:

Valohai

Valohai ist eine MLOps-Plattform, die für Machine Learning-Pioniere entwickelt wurde und darauf abzielt, den ML-Workflow zu optimieren. Sie bietet Tools, die die Machine Learning-Infrastruktur automatisieren und Data Scientists in die Lage versetzen, Machine Learning-Workloads über verschiedene Umgebungen hinweg zu orchestrieren – sei es Cloud-basiert oder On-Premise. Mit Funktionen zur Verwaltung komplexer Deep Learning-Prozesse erleichtert Valohai die effiziente Nachverfolgung jedes Schritts im Lebenszyklus eines Machine Learning-Modells.

Preise: Valohai bietet drei Optionen: SaaS für Teams, die mit unbegrenztem Cloud-Compute starten, Private für erweiterte Funktionalität und Geschwindigkeit mit der Wahl zwischen Cloud- oder On-Premise-Compute, und Self-Hosted für maximale Sicherheit und Skalierbarkeit, was die vollständige Kontrolle über ML-Operations auf der bevorzugten Infrastruktur ermöglicht.

Einschränkungen: Valohai verspricht, die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen zu automatisieren und zu optimieren, und bietet ein umfassendes System, das Batch- und Echtzeit-Inferenzen unterstützt. Benutzer, die diese Plattform nutzen möchten, müssen jedoch die Komplexität der Integration in ihre bestehenden Systeme verwalten und könnten vor Herausforderungen stehen, wenn sie mit der Handhabung umfangreicher ML-Workflows und des Infrastrukturmanagements nicht vertraut sind.

Vergleich mit Vertex AI:

Fazit: Komplexität vs. Kontrolle

‍Tools wie Vertex AI und seine Hyperscaler-Pendants sind leistungsstark, zwingen Sie jedoch oft dazu, mehr Zeit mit der Verwaltung von Infrastrukturberechtigungen und proprietären Konfigurationen zu verbringen, als tatsächlich Ihre Modelle zu verbessern.

Die beste Alternative sollte Vertex AI nicht nur ersetzen, sondern vereinfachen.

Bei TrueFoundry glauben wir, dass Infrastruktur unsichtbar sein sollte. Wir bieten eine entwicklerzentrierte Plattform, die die schwere Arbeit rund um Kubernetes, Kostenoptimierung und Modell-Serving automatisiert, sodass Sie mit einem einzigen Befehl in jeder Cloud bereitstellen können.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist vergleichbar mit Vertex AI? 

Bei der Bewertung der besten Vertex AI Alternatives sind Plattformen wie Databricks ähnlich, lassen jedoch oft Flexibilität vermissen. TrueFoundry sticht als hervorragende Wahl hervor, indem es eine Multi-Cloud-Architektur bietet, die einen Vendor Lock-in verhindert – im Gegensatz zu Standard-Hyperscaler-Optionen.

Ist Vertex AI das Gleiche wie SageMaker? 

Nein, aber SageMaker wird für AWS-Nutzer oft als primäre Vertex AI Alternative genannt. Im Gegensatz zu beiden vereinheitlicht TrueFoundry Deployments über alle Clouds hinweg (AWS, GCP, Azure) und eliminiert die fragmentierten Tools, die für Ökosysteme einzelner Anbieter typisch sind.

Was ist das Microsoft-Äquivalent zu Vertex AI?

Azure Machine Learning ist der direkte Vertex AI-Wettbewerber innerhalb des Microsoft-Ökosystems. Für Teams, die eine Cloud-agnostische Lösung suchen, bietet TrueFoundry jedoch eine kosteneffizientere Control Plane, die nahtlos auf der Azure-Infrastruktur aufbaut.

Wer sind die Konkurrenten von Vertex AI? 

Zu den wichtigsten Konkurrenten von Vertex AI gehören Amazon SageMaker, Azure Machine Learning und Databricks. Weitere bemerkenswerte Alternativen sind IBM Watson Studio für hybride Umgebungen, MLflow für Open-Source-Lebenszyklusverwaltung und TrueFoundry für kosteneffiziente, portable Bereitstellungen.

Was ist besser: Vertex oder Avalara? 

Wenn Sie einen Vertex AI-Wettbewerber für die Modellbereitstellung suchen, ist Vertex die richtige Kategorie, während Avalara ausschließlich für Steuer-Compliance gedacht ist. Für Engineering-Teams, die GenAI-Flexibilität gegenüber Steuer-Tools priorisieren, bietet TrueFoundry eine bessere Kontrolle und einen höheren ROI als Vertex AI.