Unser Maschinenraum

was das praktisch heisst

Ein Rechenzentrum im Kleinformat — im Haus.

Ein Spark-System ist etwa so groß wie ein Buch und hängt an einer normalen Steckdose. Darauf laufen Sprachmodelle, die vor zwei Jahren noch einen Serverraum gebraucht hätten. Für den Mittelstand ändert das die Rechnung grundlegend:

• Ihre Daten bleiben im Haus. Keine Übertragung an Cloud-Anbieter, keine Diskussion mit dem Datenschutz, keine Abhängigkeit von US-Rechtslagen.
• Kalkulierbare Kosten. Einmal angeschafft, laufen die Systeme ohne Pro-Anfrage-Gebühren. Was das im Vergleich zu Cloud-Abos heißt, zeigt unser Kostenrechner.
• Ehrliche Grenzen. Ein lokales 32-Mrd.-Modell ist nicht GPT-Spitzenklasse. Für Dokumentsuche, Assistenz und Textarbeit im Betrieb reicht es sehr oft — ob es für Ihren Fall reicht, sagen wir Ihnen ehrlich. Auch das gehört in den Maschinenraum.

Unsere eigene Pipeline als Prüfstand

Auf diesen Systemen läuft auch unsere eigene Dokument-Pipeline: Parsing, Chunking, Embeddings, Suche — derselbe Aufbau, den wir für Kunden bauen. Neue Modelle und Verfahren testen wir zuerst an uns selbst. Was sich nicht bewährt, empfehlen wir nicht. Wie die Pipeline arbeitet, sehen Sie in der Erklärstrecke „Der Weg eines Dokuments durch die KI" — und in den Live-Demos.

Der nüchterne Teil: was so ein System kostet

Ein Einstiegssystem der Spark-Klasse liegt — je nach Ausbau und Einrichtung — im niedrigen fünfstelligen Euro-Bereich, dazu kommen laufende Kosten für Strom und Wartung im niedrigen vierstelligen Bereich pro Jahr. Ob und ab wann sich das gegenüber Cloud-Diensten rechnet, hängt von Nutzerzahl, Datenvertraulichkeit und Anwendungsfall ab. Genau dafür gibt es CoreVision ONE — unser Paket aus Hardware, Einrichtung und Betrieb.