heise+ | Microsoft 365 und Google Workspace: Europäische Alternativen im Überblick
Ein Leben ohne Microsoft 365 oder Google Workspace? Was nach digitaler Askese klingt, ist dank Open Source und alternativer Anbieter längst eine Option.
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heise+ | Microsoft 365 und Google Workspace: Europäische Alternativen im Überblick
Ein Leben ohne Microsoft 365 oder Google Workspace? Was nach digitaler Askese klingt, ist dank Open Source und alternativer Anbieter längst eine Option.
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Die Microsoft-Alternative openDesk wird bald auch an den Privatsektor vermarktet und soll modularer werden. Details und Preise verrät das ZenDiS im Interview.
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
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:
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.
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.
Passion brought us here. Not a paycheck, not a vendor.
Just enjoing Gina Häußgens #FrOSCon Keynote “Adventures in Open Source”…
Thank you Gina for your great project #octoprint and the enthusiasm over all those years. And of course your insights today!
The single-key shortcuts pause while you type, and are off on phones and tablets.