DigitaleSouveränität

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NDR @NDR ard.social

🖥️💽 Deutschland will digital souveräner werden. Dafür sollen viele neue Rechenzentren entstehen - auch in Norddeutschland. Städte und Gemeinden sind plötzlich mit globalen Konzernen konfrontiert und oft auf sich allein gestellt.

📝 ndr.de/nachrichten/…

Rechenzentren DigitaleSouveränität NDR
Open Source Business Alliance @OSBA social.osb-alliance.de

Aus eins mach drei: Der Prototype Fund wächst! 🚀

Künftig gibt es drei Förderlinien:
🔹 Innovation – für neue Softwareideen
🔹 Up and Coming – für den Einstieg in die FOSS-Entwicklung
🔹 Resilienz – für freie Alternativen zu Big Tech

Ab Oktober sind Bewerbungen möglich. Bis 2031 sollen in vier Jahrgängen bis zu 200 FOSS-Ideen unterstützt werden.

Details: prototypefund.de/blog/…
#OpenSource #FOSS #DigitaleSouveränität @PrototypeFund@mastodon.social

Quadratische Grafik mit einem abstrakten Farbverlauf in Blau, Violett und Pink. Oben steht in Weiß das Logo mit dem Schriftzug „Prototype Fund“, darunter groß „3.0“.

KI-Kosten, die mit dem Erfolg wachsen. Nicht mit dem Budget.

Ein produktiver KI-Assistent, der gut genutzt wird, sollte ein Erfolg sein. In der Public Cloud wird er stattdessen oft zum Kostenrisiko: Token-basierte Abrechnung bedeutet, dass die Rechnung linear mit dem Erfolg des Use Cases wächst. Je mehr Mitarbeitende den Assistenten nutzen, desto höher die monatlichen API-Gebühren — der Erfolg des Systems bestraft sich in der Cloud selbst.

On-Premise-Infrastruktur funktioniert umgekehrt: Die Kostenkurve bleibt nach der initialen Investition flach, unabhängig davon, wie intensiv das System genutzt wird. In den meisten Enterprise-Szenarien liegt der wirtschaftliche Break-even zwischen Public-Cloud-Inferenz und On-Premise-Inferenz zwischen 12 und 24 Monaten Laufzeit.

Die BullSequana SH macht diese Rechnung planbar:

  • Intel AMX ermöglicht CPU-basierte Inferenz — ohne separate GPU-Investition
  • Bis zu 64 TB DDR5-Arbeitsspeicher für datennahe Inferenz und Vector-Workloads
  • Kein Token-Billing, keine US-Cloud-Berührung, keine Metadaten-Abflüsse
  • Fertigung in Angers (EU), französisch-staatlicher Hersteller

Cloud-Pilotierung ist ein guter Startpunkt für einen neuen Use Case. Aber sobald er erfolgreich skaliert, verdient er eine Infrastruktur, deren Kosten nicht mit ihm mitwachsen.

BullSequana DigitaleSouveränität KIInfrastruktur EnterpriseAI OnPremise
BullSequana DigitaleSouveränität KIInfrastruktur EnterpriseAI OnPremise
René Hamdorf @rene bizzfed.de

KI-Kosten, die mit dem Erfolg wachsen. Nicht mit dem Budget.
Ein produktiver KI-Assistent, der gut genutzt wird, sollte ein Erfolg sein. In der Public Cloud wird er stattdessen oft zum Kostenrisiko: Token-basierte Abrechnung bedeutet, dass die Rechnung linear mit dem Erfolg des Use Cases wächst. Je mehr Mitarbeitende den Assistenten nutzen, desto höher die monatlichen API-Gebühren — der Erfolg des Systems bestraft sich in der Cloud selbst.

On-Premise-Infrastruktur funktioniert umgekehrt: Die Kostenkurve bleibt nach der initialen Investition flach, unabhängig davon, wie intensiv das System genutzt wird. In den meisten Enterprise-Szenarien liegt der wirtschaftliche Break-even zwischen Public-Cloud-Inferenz und On-Premise-Inferenz zwischen 12 und 24 Monaten Laufzeit.

Die BullSequana SH macht diese Rechnung planbar:

Intel AMX ermöglicht CPU-basierte Inferenz — ohne separate GPU-Investition
Bis zu 64 TB DDR5-Arbeitsspeicher für datennahe Inferenz und Vector-Workloads
Kein Token-Billing, keine US-Cloud-Berührung, keine Metadaten-Abflüsse
Fertigung in Angers (EU), französisch-staatlicher Hersteller

Cloud-Pilotierung ist ein guter Startpunkt für einen neuen Use Case. Aber sobald er erfolgreich skaliert, verdient er eine Infrastruktur, deren Kosten nicht mit ihm mitwachsen.

Wedium ist da: Ausweispflicht, EU-Server, faire Vergütung für Creator. Ein neues Netzwerk aus Berlin will es besser machen als TikTok & Co. Sympathisch, ja – aber reicht das gegen die Netzwerkeffekte der Großen?

tagworx.net/ynews.php?cid=1&nid=39042