GPU und Inferenz
Betreiben Sie das Brain im Hyperscale-Maßstab.Auf GPUs, die Ihnen gehören.
Betreiben Sie die vollständige souveräne Modell-Ensemble mit Hyperscale-Leistung auf Ihrer eigenen GPU-Fabric, ohne dass Datensätze das Land verlassen. Die Fabric vervielfacht die Modell-ROI: 50x wirksamer auf der Inferenz-Ebene, die sehr hohen Token-Kosten in Produktivitätsgewinne umgewandelt.
Das Inferenzproblem
Inferenz ist der Punkt, an dem die Daten sich tatsächlich bewegt.
Training findet einmal statt. Inferenz findet bei jeder Anfrage statt, und jede Anfrage schickt Live-Datensätze durch das Modell. Läuft das auf gemieteten GPUs im Ausland, verlassen Ihre Daten das Land bei jedem Aufruf.
Das AI Brain ist kein einzelnes Modell. Es ist ein Ensemble spezialisierter Modelle, die bei jeder Transaktion gemeinsam aufgerufen werden, wobei jeder Aufruf Prompts, Kontext und Bürger- oder Kundendaten durch den Beschleuniger führt. Läuft diese Serving-Ebene auf den GPUs eines anderen, in der Jurisdiktion eines anderen, endet die Souveränität bei der ersten Inferenz. Die einzige Möglichkeit, die Kontrolle zu behalten, besteht darin, die Infrastruktur zu besitzen, auf der das Brain läuft.
Inferenz berührt jeden Datensatz
Jede Anfrage trägt Live-Prompts, Kontext und Ergebnisse durch das Modell. Genau hier trifft Daten tatsächlich auf das Brain.
Gemietete GPUs sind gemietete Souveränität
Der Betrieb auf einer fremden Cloud bedeutet, dass Ihre Daten bei jedem Aufruf eine Grenze überqueren, unter einer Rechtsprechung, die nicht Ihre eigene ist.
Eine Transaktion, viele Aufrufe
Das Ensemble verzweigt sich auf rund 40 Modellaufrufe pro Transaktion. Jeder einzelne ist eine Gelegenheit, dass Daten abfließen.
Kontrolle darf nicht auf Kosten der Leistung gehen
Souveränes Serving muss mit Hyperscale mithalten, nicht hinterherhinken. Langsamer ist kein Preis, den eine nationale Plattform zahlen kann.
Sovereign AI Serving
Ein vollständiger Serving-Stack, auf Infrastruktur, die Ihnen gehört.
GPU-Virtualisierung, durchsatzstarkes Model Serving und die KI-Plattform, die das Brain betreibt, jede Ebene innerhalb Ihres eigenen Perimeters.
GPU-Virtualisierung und Sharing
Partitionieren und teilen Sie Beschleuniger über Workloads hinweg mit von Betreibern geleiteter GPU-Virtualisierung, sodass jede GPU im Fabric voll ausgelastet bleibt.
- Maintainer-led
Durchsatzstarkes Model Serving
Betreiben Sie das souveräne Modell-Ensemble mit Wartungs-Standard-Batching und Speichereffizienz, entwickelt von unserem eigenen Team.
- Serving auf Maintainer-Niveau
Die Souveräne KI-Plattform
Die KI-Plattformebene, die Modelle und Agenten auf Ihrer eigenen souveränen Cloud bereitstellt, deployt und steuert.
Das souveräne 8-Modell-Ensemble
Reasoning-, Vision-, Grounding-, Judge-, Policy-, Safety-, Residency- und Fairness-Modelle, gemeinsam bereitgestellt als ein Brain.
Elastisches GPU-Fabric
Autoscale-Serving über den Cluster hinweg, während sich die Nachfrage verändert, mit Mandantentrennung auf einer einzigen Steuerungsebene.
Zero-Egress-Inferenz
Prompts, Kontext und Ausgaben bleiben innerhalb Ihrer Grenzen. Keine Anfrage wird jemals in einer anderen Jurisdiktion verarbeitet.
Hyperscale, Souverän
Alles, was nationale Inferenz erfordert, innerhalb Ihres Perimeters.
Die Souveräne KI-Plattform und die Souveräne Agent-Plattform bedienen das Brain über Ihr GPU-Fabric, entwickelt und gewartet von dem Team, das die Technologie selbst mitgestaltet, mit verifiziertem Maintainer-Nachweis.
Maintainer-led
GPU
Virtualisierung, gemeinsame Nutzung und Scheduling, die jeden Beschleuniger ausgelastet halten.
Maintainer-Performance
Model Serving
Hochdurchsatzfähiges, speichereffizientes Serving für das souveräne Ensemble.
Top-2-CNCF-Contributor
Rechenleistung
Optimierung von der Silizium-Ebene an aufwärts, abgestimmt auf die Hardware, die Sie betreiben.
Verifizierte Maintainer-Nachweise
Multi-cluster
Eine Control Plane über Cluster, Regionen und Clouds hinweg.
Maintainer-Sitz besetzt
Service Mesh
Sicherer, beobachtbarer Traffic zwischen jedem Modell und Agenten.
CNCF AI Conformance
Multi-tenancy
Strikte Isolation zwischen Mandanten, die sich ein souveränes Fabric teilen.
Die Wahl heißt Skalierung und Souveränität.
Fähigkeit, nicht Abhängigkeit
Ihnen gehört das Fabric, und das Team, das es betreibt.
Souveränes Serving ist nur dann souverän, wenn Sie es ohne uns betreiben können. Jedes Deployment überträgt die Kompetenz, nicht nur die Software.
01
Ihnen gehört der Stack
Sie haben vollen Zugang zum Quellcode, und die Modelle und die Gewichte gehören Ihnen. Nichts, was für die Bereitstellung des Brain kritisch ist, wird an einen Anbieter zurück lizenziert.
02
Betrieben von Ihren Mitarbeitern
Ihre Ingenieure betreiben das GPU-Fabric und die Serving-Schicht, durch strukturierten Wissenstransfer über L1, L2 und L3.
03
Immun gegen extraterritoriale Kontrolle
Weil die Fabric auf Ihrem Boden unter Ihrem Recht liegt, ist sie dem Zugriff ausländischer Anordnungen wie dem CLOUD Act entzogen.
Wir bauen Ihre Fähigkeit auf, nicht Ihre Abhängigkeit.
Das Brain, souverän bereitgestellt
Ein Brain, viele Aufrufe, kein Egress.
8Modell-Ensemble
Fachbereichs-Reasoning-, Vision-, Grounding-, Judge-, Policy-, Safety-, Residency- und Fairness-Modelle, die bei jedem Schritt gemeinsam aufgerufen werden.
~40Modellaufrufe pro Transaktion
Illustrativ: eine einzelne Transaktion verzweigt sich über das Ensemble, jeder Aufruf wird auf Ihrer eigenen GPU-Fabric bedient.
0Daten verlassen Ihre Grenze
Zero-Egress-Inferenz. Prompts, Kontext und Ausgaben bleiben bei jedem Aufruf innerhalb Ihres Perimeters.
Ihre Vision. Ihr Stack. Ihre Kontrolle. Ihre Intelligenz. Unser Know-how-Transfer.
Betreiben Sie Ihr Brain auf GPUs, die Ihnen gehören.
Stellen Sie souveränes Model Serving und das vollständige Ensemble mit Hyperscale-Performance bereit, wobei jedes Gewicht und jede Inferenz innerhalb Ihrer Grenzen bleibt.
Voller Zugang zum Quellcode. Die Modelle und die Gewichte gehören Ihnen. Wir bauen Ihre Fähigkeit auf, nicht Ihre Abhängigkeit.