Vertrauliche Daten bleiben in deiner Umgebung
Für Medizin, Recht, Industrie oder Verwaltung bedeutet das: weniger Risiko, klarere Datenflüsse und bessere Voraussetzungen für Compliance.
Nutzen
Wenn Cloud-KI nicht passt, wird lokale KI zum echten Vorteil.
Viele Teams wissen bereits, was KI fachlich leisten soll. Die eigentliche Hürde liegt meist woanders: sensible Daten, laufende API-Kosten, Latenz, Netzabhängigkeit oder Hardware, die keine GPU besitzt. Genau dort setzen wir an.
Wiederkehrende KI-Kosten werden planbar
Lokale Ausführung reduziert laufende API-Abhängigkeit und macht Hochvolumen-Szenarien wie Dokumentenverarbeitung oder Assistenz wirtschaftlich attraktiver.
Systeme reagieren auch ohne stabile Cloud-Verbindung
Geräte und interne Installationen bekommen kurze Wege, geringere Latenz und einen Betrieb, der nicht an permanente externe Infrastruktur gebunden ist.
Lösung
Eine Lösung, die sich ruhig in bestehende Abläufe einfügt.
Für Kunden zählt am Ende nicht der Fachbegriff, sondern der Effekt: weniger Abhängigkeit, mehr Kontrolle, bessere Anschlussfähigkeit an vorhandene Systeme und ein Weg in die Praxis, der nicht an Spezialhardware scheitert.
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Passung
Die Lösung bleibt nah an deiner vorhandenen Hardware
Unsere Modelle sind so kompakt, dass sie auch dort einsetzbar werden, wo sonst schnell eine zu große Infrastrukturfrage entsteht.
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Verlässlichkeit
Schnelle Antworten ohne ständige Cloud-Abhängigkeit
Das schafft kurze Wege, planbarere Kosten und einen Betrieb, der auch in sensiblen oder schlecht vernetzten Umgebungen belastbar bleibt.
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Effizienz
Weniger Energiebedarf im täglichen Einsatz
Die Verbindung aus Mamba2, Standard-CPU und kompakter Ausführung sorgt für einen ressourcenschonenden Betrieb, der besser zu realen Geräten passt.
Weniger Reibung im Weg zum ersten produktiven Einsatz
Wir achten darauf, dass Einführung, Betrieb und Wartung überschaubar bleiben und nicht sofort ein neues Infrastrukturprojekt auslösen.
Bestehende Systeme dürfen bestehen bleiben
Die Lösung wird so geplant, dass vorhandene Schnittstellen, interne Prozesse und Produktumgebungen nicht unnötig ersetzt werden müssen.
Ein guter Startpunkt für spätere Erweiterungen
Wer heute mit Text oder Assistenz beginnt, kann daraus später weitere Funktionen entwickeln, ohne wieder bei null anfangen zu müssen.
Eigene Modelle
Für Speziallösungen entwickeln wir eigene Modelle, die lokal und effizient laufen.
Wenn Standardmodelle für einen Anwendungsfall zu allgemein, zu teuer oder im Betrieb zu schwer werden, entwickeln wir eigene Speziallösungen. Diese Modelle sind für konkrete Aufgaben gedacht, laufen lokal, arbeiten energieeffizient sogar auf Standard-CPUs und schaffen damit mehr Kontrolle über Kosten, Datenschutz und Verfügbarkeit.
Textmodelle für Dokumente, Assistenz und vertrauliche Prozesse
Aktuell entwickeln wir eigene Modelle für Zusammenfassung, Dokumentenverarbeitung und spezialisierte Assistenten, die lokal betrieben werden können und ohne GPU-Cloud auskommen.
Weniger Kosten, weniger Energiebedarf, mehr Planungssicherheit
Unsere Modelle sind für Speziallösungen gedacht, in denen planbare Betriebskosten, lokale Datenverarbeitung und ein ressourcenschonender Einsatz auf vorhandener Hardware im Vordergrund stehen.
Passend für Geräte, interne Systeme und sensible Umgebungen
So entstehen Lösungen, die nicht nur im Test überzeugen, sondern auf Industrie-PCs, On-Prem-Systemen oder Edge-Hardware im täglichen Betrieb bestehen können.
Roadmap
Wir entwickeln die Modellfamilie schrittweise weiter, damit aus heutigen Textlösungen eine breitere Plattform für spezialisierte Unternehmensanwendungen entsteht, ohne den lokalen und ressourcenschonenden Charakter zu verlieren.
Textmodelle für produktive Speziallösungen festigen
Im ersten Schritt steht ein belastbares CPU-Modell für Text, Dokumente und Assistenz im Fokus, inklusive Integration, Tests und stabiler Bereitstellung.
Modelle an Branchen und Kundendaten anpassen
Darauf aufbauend folgen angepasste Modelle für konkrete Domänen, etwa für regulierte Dokumente, interne Wissenssysteme oder branchenspezifische Arbeitsabläufe.
Sprache lokal und datensparsam verarbeiten
Als nächster Ausbau ist lokale Spracherkennung geplant, damit auch Diktat, Sprachsteuerung und audio-basierte Prozesse ohne Cloud-Abhängigkeit möglich werden.
Bildverarbeitung für Qualitätskontrolle und sensible Daten
Danach soll die Plattform auf Bildverarbeitung erweitert werden, etwa für industrielle Prüfung, OCR oder medizinisch sensible Szenarien mit lokalen Datenflüssen.
- Lokal statt Cloud
- CPU-orientiert
- Stromsparend
- Für Speziallösungen
- Schrittweise ausbaubar
Angebot
So arbeiten wir mit Kunden zusammen.
Manche Teams brauchen zuerst Klarheit, andere schon einen Prototyp. Deshalb verbinden wir Beratung, technische Validierung und konkrete Umsetzung in einem Angebot, das sich an Reifegrad und internen Ressourcen orientiert.
Machbarkeit, Architektur und Entscheidungsgrundlagen
Wir prüfen, wo lokale KI fachlich und wirtschaftlich sinnvoll ist, welche Hardware passt und wie ein realistischer Einführungsweg aussieht.
Erste lauffähige Lösung für deinen konkreten Use Case
Wir bauen einen greifbaren Prototypen, testen Datenflüsse, Benchmarks und Nutzererlebnis und schaffen damit eine belastbare Grundlage für Produktentscheidungen.
Fine-Tuning, Runtime und Integration
Von Modellanpassung über Serving bis zur Embedded-Integration begleiten wir den Weg in eine stabile, wartbare Zielumgebung.
- Industrie 4.0
- Gesundheitswesen
- Öffentlicher Sektor
- Automotive
- Legal & Compliance
Kontakt
Prüfe mit uns, ob lokale KI für deinen Anwendungsfall sinnvoll ist.
Ein guter Einstieg ist oft ein konkreter Use Case: Dokumente, Assistenz, Geräte-Interaktion, interne Wissenssysteme oder ein Edge-Szenario mit Datenschutz- oder Latenzanforderungen. Wenn du schon eine Idee hast, sprechen wir direkt über Machbarkeit, Aufwand und nächsten Schritt.