Briefing
TCO-Rechner
Korpusgröße, Trainingsrhythmus und Parallelität gegen Drei-Jahres-Gesamtkosten für Hardware, Cloud und Hybrid. Im Briefing anhand Ihres Bestands durchgegangen.
ÖffnenSäule 2 · Compound · Schichten · Verbessern · Mitnehmen
Bauen Sie KI, die sich auf Ihrer Seite der Grenze aufbaut — ohne einen Hyperscaler zu kaufen.
Sie möchten, dass Ihre KI Ihren Dealflow, Ihr Produkt, Ihre Kunden und Ihre Sprache kennt. Hyperscaler bieten das nicht — und selbst wenn, lässt sich der GPU-Aufwand gegenüber einem ungewissen Business Case nicht rechtfertigen. Ihre heutigen Optionen: generische KI dauerhaft mieten oder selbst bauen und scheitern.
Nachweise
Jede Aussage mit einem Beleg.
Jeder Punkt unten ist eine Live-Demo auf dieser Website, ein Mechanismus, den Sie im Produkt prüfen können, oder ein Artefakt, das unter NDA bereitgestellt wird. Nichts hier ist ein Mock-up.
Interactive
Compound-Kurven-Diagramm
Bewegen Sie sich durch die Zeitleiste und sehen Sie, in welcher Reihenfolge sich Retrieval, Evaluations-Gates, Präferenzdaten und Adapter auf Ihrer Seite der Grenze ansammeln.
ÖffnenLive-Mechanismus
Adapter-Verteilung mit Evaluations-Gate
Wie ein extern trainierter Adapter registriert, gegen Ihre Baseline bewertet, signiert und an die Appliance verteilt wird — und von der Freigabe ausgeschlossen bleibt, wenn er zurückfällt.
ÖffnenCode
Entscheidungsjournal-Datenmodell
Wie die Reinforcement-Schleife über Jahre Präferenz- und Ergebnisdaten akkumuliert — ohne dass etwas Ihre Appliance verlässt.
ÖffnenBriefing
Fünfjahres-Asset-Trajektorie
Wie Jahr fünf der Akkumulation aussieht — und eine ehrliche Einordnung, ab wann eigene Adapter messbar von einem generischen Modell mit Retrieval abweichen.
ÖffnenSo funktioniert es
Die architektonischen Entscheidungen hinter dem Versprechen.
Die Sequenz läuft auf Ihrer Infrastruktur. Zuerst Retrieval über Ihren Korpus. Dann eine Evaluationsumgebung, die Ausgaben gegen Ihre Präferenzen bewertet und jeden Modellwechsel absichert. Dann Adapter, trainiert auf den Daten, die Sie kuratiert haben, verteilt und per Evaluation freigegeben über dieselbe signierte Pipeline. Präferenz- und Ergebnisdaten bauen sich mit der Zeit auf. Die Pipeline ist portabel — erscheint ein stärkeres Basismodell, werden Ihre Adapter darauf neu angepasst.
Vollständige Systemübersicht lesenWas es kostet
Preise
Compounding ist eine Funktion des für Training aufgewendeten Rechenaufwands. Stufenpreise skalieren mit dem Hardware-Footprint. Cloud-Burst-Training ist verfügbar, wo die Datenresidenz es erlaubt. Sprechen Sie mit dem Discovery-Agenten für eine dimensionierte Empfehlung.