Hardware

Rund 90 % der Modell-Lebenszeit ist Inference. Kosten, Strom und Latenz entscheiden über Hardware, Quantisierung und Middleware — der Leitfaden für den Mittelstand.

Modell allein reicht nicht. Fünf Schichten — Infrastruktur, Modell, Daten/RAG, Orchestrierung, Application — entscheiden über Qualität, Tempo, Kosten und Sicherheit.

Ohne gemeinsamen Standard braucht jedes Gerät eine Custom-Integration. Der Model Hardware Standard (MHS) gibt AI-Modellen eine einheitliche Schnittstelle zu physischen Geräten.

llama.cpp vs. Ollama 2026: GGUF, API, GPU-Offload und wann welche Runtime auf dem KI-Server die bessere Wahl ist.

Lokale KI 2026: Welche GPU reicht wirklich — 16 GB MoE oder 24 GB Qwen? Quantisierung, Runtime und wann ein Cluster Überkauf ist.