KI-Leistung
Die Cloud, die KI-Workloads wirklich brauchen
Wir bauen die Cloud auf, die KI-Workloads wirklich brauchen: GPU-Inferenz, Vektorspeicher und Embedding-Pipelines, verdrahtet mit Observability und Kostenkontrolle, damit nichts aus dem Ruder läuft. Multi-Region, mit Bewusstsein für Datenresidenz und compliance-bereit, wenn Ihre Kunden danach fragen.
01 / Was enthalten ist
02 / Stack
Die Sprachen, Frameworks und Modelle, mit denen wir ki-cloud-infrastruktur umsetzen — modellagnostisch by Design, jede Aufgabe wird an das passende Modell für Qualität, Latenz und Kosten geroutet.
Tech-Stack
Modelle, die wir einsetzen
03 / Infrastruktur
04 / Prozess
Wir benchmarken Ihren Workload — Latenz, Durchsatz, Kosten und Compliance-Anforderungen.
Infrastructure as Code: GPU-Inferenz, Vektorspeicher und Pipelines, reproduzierbar.
Wir tunen die Inferenz (Batching, Quantisierung, Caching), um Latenz und Kosten zu senken.
Dashboards, SLOs und Budgetalarme, damit Ausgaben und Performance im Einklang bleiben.
05 / Häufige Fragen
Was für Ihren Fall gewinnt. Gehostete APIs (Claude, GPT) für schnelle Time-to-Market; selbst gehostete offene Gewichte auf GPU, wenn Kosten im großen Maßstab, Latenz oder Datenresidenz es verlangen. Oft ein Hybrid.
Budgetalarme, Kosten-Dashboards pro Feature, Caching, Modell-Routing und passend dimensionierte GPUs — damit die Ausgaben der Nutzung folgen und Sie nie überraschen.
Wir bauen Multi-Region-Setups mit Bewusstsein für Datenresidenz und können uns an SOC-2-Kontrollen ausrichten, wenn Ihre Kunden es verlangen.
06 / Mehr
Loslegen
Nennen Sie uns das Problem — wir grenzen ein Pilotprojekt ab und liefern etwas Echtes. Ein Senior-Entwickler antwortet, kein Vertriebler.
Legen wir los oder Kunden-Kanban öffnen
