Branche / Start-ups & Entwicklung

Mehr KI entwickeln. Infrastruktur selbst kontrollieren.

Lokale Inferenz, Prototypen, Entwicklungswerkzeuge und vertrauliche Daten — eine passende Workstation schafft einen eigenen Experimentierraum.

Problem & Antwort

Was Entwicklerteams bewegt.

Variable Cloudkosten

Eigene Hardware macht Experimentierkosten planbarer — bei passender Auslastung.

Schnelles Prototyping

Modelle lokal laden, wechseln und testen.

Datenschutzziele

Vertrauliche Daten bleiben im eigenen Netz.

Zugriff auf Hardware

Keine Wartezeit auf geteilte GPU-Kapazität.

Modellwechsel

Open-Weight-Modelle flexibel evaluieren — Lizenz je Modell prüfen.

Use Cases

Code-Assistenz lokal.

Eigene Endpunkte für Produkte.

Modelle systematisch vergleichen.

Wissensassistenten mit Testdaten.

Nach Sizing, z. B. Adapter-Verfahren.

Entscheidungshilfe

Keine pauschale Empfehlung ohne Profil — aber eine erste Orientierung.

Kleinere Modelle, Einzelnutzer, Prototyping; GPU-Klasse um 32 GB nach Lizenzprüfung.

Größere Modelle, längere Kontexte, mehrere Nutzer; 96 GB auf einer GPU.

Kauf oder Miete

Erzählen Sie uns von Modellen, Tools und Teamgröße.