Architektur-Konzepte
Infrastruktur für die KI-Ära.
Der Betrieb von KI-Anwendungen erfordert neue Ansätze. Wir zeigen Ihnen die verschiedenen Wege zu einer skalierbaren und sicheren IT-Landschaft.
Klassische LLMs
API-basierte IntegrationNutzung führender kommerzieller Modelle wie OpenAI GPT, Anthropic Claude oder Google Gemini. Ideal für den schnellen Einstieg ohne eigene Hardware.
- radio_button_checkedEinfache Integration per API-Schnittstelle
- radio_button_checkedGeringe Einstiegskosten & hohe Modell-Leistung
- radio_button_checkedErfordert Datenfreigabe an Drittanbieter (oft US-Anbieter)
Cloud-Infrastruktur für AI
Skalierbare GPU-PipelinesEigener Betrieb von Modellen in geschützten Cloud-Umgebungen (z.B. Azure, AWS, GCP oder europäische Hoster) mit dedizierter Hardware-Skalierung.
- radio_button_checkedGPU-Server auf Abruf (Pay-per-use)
- radio_button_checkedIdeal für eigenes Modell-Feintuning (Fine-Tuning)
- radio_button_checkedEinfache Skalierung bei steigender Last
Lokale Infrastruktur (On-Prem)
Für Daten & Agenten vor OrtMaximaler Datenschutz durch eigene Hardware im eigenen Büro oder Rechenzentrum. Perfekt für hochsensible Branchen wie Medizin, Finanzen oder Recht.
- radio_button_checkedVolle physikalische Datenkontrolle
- radio_button_checkedKeine wiederkehrenden API-Nutzungsgebühren
- radio_button_checkedLokale Ausführung autonomer KI-Agenten
Open-Source AI-Modelle
Maximale UnabhängigkeitBetrieb freier Spitzenmodelle wie Meta Llama 3 oder Mistral. Keine Lizenzgebühren, kein Anbieter-Lock-in und vollständige Anpassbarkeit.
- radio_button_checkedKeine Lizenz- oder API-Kosten bei Selbsthosting
- radio_button_checked100%ige Anpassung an das eigene Vokabular
- radio_button_checkedUnabhängigkeit von kommerziellen Anbietern
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