Die Ausgangslage

Cloud-KI stellt Ihnen die Nutzung in Rechnung. Lokale KI lässt Sie die Kapazität besitzen.

Seit GPT-3 sind die Token-Preise explodiert — und es ist die massive Verbreitung der KI, privat wie beruflich, die die Rechnungen weiter steigen lässt.

Drei Risiken

Die Falle des klassischen Cloud-Modells.

01

Variable, unvorhersehbare Kosten

Je mehr Ihre Teams KI nutzen, desto höher die Rechnung. Kein Budget, keine Planung möglich.

02

Anbieter-Lock-in

Jedes Modell ist eine API, jede API eine Abhängigkeit — bei Preisen, Technik und Geopolitik.

03

Exponierte Daten

Sensible Daten (Gesundheit, Recht, Finanzen, Industrie) an Dritt-APIs zu senden schafft Compliance- und Vertraulichkeitsrisiken.

Eigene Hardware macht KI-Kosten zu einer abschreibbaren Investition: eine verlässliche Kostenkurve, die von niemandem mehr abhängt.

Unsere Antwort: die Grenzen von Open Source verschieben und mit lokaler Inferenz eine echte Alternative bieten. Die Geopolitik erinnert uns täglich daran, dass die Beherrschung der KI-Inferenz strategische Priorität hat: Zugangsbeschränkungen zu Modellen außerhalb der USA, Handelskonflikte, Abhängigkeit von Dritt-APIs. Lokale Inferenz ist keine technische Option mehr, sondern ein strategisches Muss.

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