Hamburgs größter AWS-Spezialist
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Kommerzielle KI-Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini bieten derzeit beeindruckende Leistungen – oft zu erstaunlich günstigen Preisen. Doch dieser Zustand ist trügerisch. Was heute attraktiv wirkt, kann sich morgen als strategisches Risiko entpuppen. Unternehmen, die ihre Automatisierung auf diesen Diensten aufbauen, machen sich von den Preis- und Technologieentscheidungen Dritter abhängig – mit erheblichen Folgen für Wirtschaftlichkeit und Kontrolle.
Was oft übersehen wird: Auch viele Dienstleister arbeiten im Hintergrund ausschließlich mit diesen kommerziellen Services. Für Sie als Kunde bedeutet das: Sie sitzen in derselben Kostenfalle – nur eine Stufe weiter entfernt. Der Lock-in wirkt doppelt.
Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Google investieren Milliarden in Entwicklung, Infrastruktur und Marktaufbau. Diese Ausgaben müssen refinanziert werden. Und der Markt wird sich konsolidieren. Sobald der Wettbewerbsdruck nachlässt, steigt die Wahrscheinlichkeit für Preisanpassungen drastisch – bis an die wirtschaftlich maximal tragbare Grenze: die Kosten eines menschlichen Mitarbeiters.
Viele Unternehmen kalkulieren ihren ROI auf Basis aktueller Preise – ohne robuste Exit-Strategie. Das ist riskant. Wer sich heute vollständig auf externe Anbieter verlässt, verliert im Zweifel nicht nur Preiskontrolle, sondern auch Innovationsfähigkeit und operative Handlungsfreiheit.
Wir setzen nicht auf radikale Abschottung, sondern auf pragmatische Unabhängigkeit. Das bedeutet: Kommerzielle LLMs als temporäres Werkzeug einsetzen, um eigene Systeme aufzubauen – nicht als Dauerlösung.
Der Schlüssel: Die eigene Datenbasis veredeln
Gerade jetzt – solange die Preise noch günstig sind – lohnt es sich, mit den leistungsfähigsten Modellen am Markt zu arbeiten. Unternehmen können damit ihre fachlichen Daten strukturieren, annotieren und systematisch anreichern. Dieser Datenschatz bildet dann die Grundlage für ein eigenes, feingetuntes Open-Source-Modell, das genau auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten ist.
Der Vorteil: Keine laufenden API-Kosten, keine Blackbox-Abhängigkeit
Ein eigenes Modell lässt sich stabil, kalkulierbar und sicher betreiben – in der eigenen Infrastruktur oder kontrolliert in der Cloud. Besonders für Unternehmen mit klarer fachlicher Domäne ist das ideal: Sie brauchen kein universelles KI-Modell, sondern ein robustes Spezialmodell, das nach erreichter Qualitätssättigung weitgehend wartungsfrei läuft.
Ein anschauliches Beispiel liefert das Unternehmen DeepSeek: Es hat gezeigt, wie man mit Hilfe großer kommerzieller Modelle („Teacher“) kompakte, effiziente Modelle („Student“) trainieren kann – durch sogenannte Distillation. Das Resultat: leistungsfähige LLMs auf Open-Source-Basis, ressourcenschonend, eigenständig betreibbar.
Was im großen Maßstab funktioniert, funktioniert auch im kleinen. Wir helfen mittelständischen Unternehmen, diesen Ansatz individuell umzusetzen: mit zielgerichteter Modellverkleinerung, spezialisierter Feinabstimmung und technischer Souveränität.
Dank der enormen Fortschritte im Open-Source-Ökosystem sind heute alle Bausteine für diese Strategie verfügbar:
Unsere Erfahrung zeigt: Souveränität ist heute kein Luxus mehr – sondern ein realistischer, umsetzbarer Weg.
Wer heute auf KI setzt, muss nicht nur technisch gut aufgestellt sein, sondern auch strategisch vorsorgen. Die Kombination aus kurzfristigem Effizienzgewinn durch kommerzielle LLMs und langfristiger Unabhängigkeit durch ein eigenes Modell ist der nachhaltigste Weg:
Jetzt die Power der großen Modelle nutzen
Die eigenen Daten veredeln und ein spezialisiertes Modell aufbauen
Künftig unabhängig und kostenstabil agieren – ohne Kontrollverlust
Mitdenken ist der Unterschied. Wir unterstützen Sie dabei – mit technischem Know-how, strategischem Weitblick und der Erfahrung aus realen Umsetzungen.
