flexibel bereitgestellt, klar kalkulierbar

AI Hardware zum Kauf oder zur Miete

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bei dir vor Ort oder im Rechenzentrum

Wir liefern leistungsfähige AI Hardware als dedizierte Systeme – abgestimmt auf deine Anforderungen und deine Infrastruktur. Ob als langfristige Investition oder als flexibles Mietmodell: Du entscheidest, wie deine Rechenleistung bereitgestellt wird. Die Systeme können direkt bei dir im Unternehmen betrieben werden oder in einem professionellen Rechenzentrum. In beiden Fällen erhältst du eine klar definierte, exklusive Infrastruktur ohne geteilte Ressourcen oder versteckte Abhängigkeiten.

Dabei geht es nicht nur um Hardware, sondern um eine funktionierende Umgebung. Wir kümmern uns um Auswahl, Setup und Integration, sodass die Systeme nahtlos in deine bestehende IT-Landschaft eingebunden werden und sofort produktiv eingesetzt werden können.

Rechenleistung ist keine abstrakte Ressource

AI Hardware für echte Workloads

Wenn AI produktiv eingesetzt wird, geht es nicht mehr um Modelle allein, sondern um die Systeme, auf denen sie laufen. Leistung, Speicher, Bandbreite und Verfügbarkeit entscheiden darüber, ob Anwendungen stabil funktionieren oder ins Stocken geraten.

Unsere Hardware stellt genau diese Grundlage bereit: dedizierte Systeme, die nicht geteilt werden, sondern vollständig für deine Anwendungen zur Verfügung stehen. Keine virtuellen Limits, keine unklaren Ressourcenverteilungen, sondern klar definierte Leistung, die jederzeit abrufbar ist.

Dedizierte GPU-Systeme mit klar zugewiesener Leistung

Hochperformante Storage-Lösungen für große Datenmengen

Netzwerk mit garantierter Bandbreite

Klare Systemkonfiguration statt virtueller Limits

Betrieb im Rechenzentrum oder bei dir vor Ort

Kauf oder Mietmodell je nach Bedarf

Digitale Stabilität für deine Praxis.

IT als Teil der Versorgungssicherheit

Von ersten Tests bis zu produktiven Workloads – AI Hardware im Einsatz.

AI Hardware für reale Anwendungen

AI entfaltet ihren Nutzen erst dann, wenn sie unter realen Bedingungen läuft. Unterschiedliche Anwendungsfälle stellen dabei sehr unterschiedliche Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Systemarchitektur. Genau hier zeigt sich, ob AI Hardware richtig dimensioniert und eingesetzt wurde.
01
Generative KI & Content-Systeme


Generative AI-Anwendungen wie Text-, Bild- oder Assistenzsysteme benötigen stabile und dauerhaft verfügbare Rechenleistung. Gerade bei kontinuierlicher Nutzung oder mehreren parallelen Anfragen stoßen klassische Cloud-Setups schnell an Grenzen. AI Hardware ermöglicht hier dedizierte Ressourcen, auf denen Modelle zuverlässig laufen – ohne geteilte Leistung oder schwankende Verfügbarkeit.
02
Natural Language Processing & Assistenzsysteme

Anwendungen im Bereich Natural Language Processing, wie Chatbots, interne Assistenten oder automatisierte Textverarbeitung, erfordern schnelle Reaktionszeiten und stabile Systemlogik. Mit dedizierter AI Hardware können diese Anwendungen direkt auf klar definierter Infrastruktur betrieben werden. Das sorgt für konstante Performance, reduziert Latenzen und ermöglicht eine saubere Integration in bestehende Systeme – von Websites bis hin zu internen Tools.
03
Analytics, Forschung & datenintensive Workloads

Datenanalyse, Machine Learning und Forschungsszenarien stellen besonders hohe Anforderungen an Rechenleistung und Speicherzugriffe. Große Datenmengen, komplexe Modelle und lange Laufzeiten benötigen Systeme, die dauerhaft unter Last arbeiten können. AI Hardware bietet dafür die notwendige Grundlage: GPU-basierte Systeme mit hoher Parallelverarbeitung, schnellen Storage-Strukturen und stabiler Performance. So lassen sich auch anspruchsvolle Workflows effizient umsetzen – von Auswertungen bis hin zu Trainingsprozessen.
Leistung ist nur so gut wie die Hardware dahinter

GEX-Reihe setzt auf leistungsstarke NVIDIA GPUs

Die Auswahl der richtigen Hardware ist entscheidend für stabile KI-Anwendungen. Unterschiedliche Workloads erfordern unterschiedliche Systeme – von kompakten GPU-Setups für Inferenz bis hin zu leistungsstarken Servern für Training und datenintensive Prozesse.

Einstiegssysteme für KI-Inferenz  z. B. RTX 4000 / kompakte GPU-Server

Ideal für kleinere Modelle, API-Anwendungen und produktive Inferenz. Geringe Einstiegskosten bei gleichzeitig stabiler Performance für kontinuierliche Nutzung.

Trainingssysteme mit hoher GPU-Leistung  z. B. RTX 6000 / High-End GPU-Server

Ausgelegt für das Training komplexer Modelle und größere Workloads. Hohe Rechenleistung, viel VRAM und stabile Performance auch unter Dauerlast.

Systeme mit skalierbarem RAM & Storage  NVMe, SSD & große RAM-Konfigurationen

Für datenintensive Anwendungen, bei denen große Datenmengen schnell verarbeitet und geladen werden müssen.

Dedizierte Server ohne geteilte Ressourcen  klare CPU-, GPU- und RAM-Zuweisung

Keine Überbuchung, keine Performance-Schwankungen. Du erhältst exakt die Leistung, die du gebucht oder gekauft hast.

Betrieb im Rechenzentrum oder On-Premises  flexible Bereitstellung der Hardware

Ob im professionellen Rechenzentrum oder direkt bei dir vor Ort – die Systeme werden so bereitgestellt, wie es zu deiner Infrastruktur passt.

Kauf- oder Mietmodelle  Investition oder flexible Nutzung

Von langfristigem Besitz bis hin zu monatlich skalierbaren Modellen – die Bereitstellung richtet sich nach deinem Bedarf und Budget.

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Repairing Chip
unsere wichtigsten Antworten im Überblick.

Häufige Fragen zur AI Hardware

Wann lohnt sich eigene AI Hardware?

Eigene AI Hardware lohnt sich immer dann, wenn KI-Anwendungen dauerhaft genutzt werden, hohe Performance erforderlich ist oder sensible Daten verarbeitet werden. Gerade bei kontinuierlichen Workloads ist dedizierte Hardware oft stabiler und wirtschaftlicher als rein cloudbasierte Lösungen.

Kann ich AI Hardware auch mieten statt kaufen?

Ja, neben dem Kauf bieten wir flexible Mietmodelle an. Dadurch kannst du leistungsstarke Systeme nutzen, ohne hohe Anfangsinvestitionen tätigen zu müssen, und bleibst gleichzeitig flexibel bei sich verändernden Anforderungen.

Wo wird die AI Hardware betrieben?

Die Systeme können entweder direkt bei dir vor Ort (On-Premises) oder in einem professionellen Rechenzentrum betrieben werden. Welche Variante sinnvoll ist, hängt von deinen Anforderungen an Kontrolle, Skalierbarkeit und Betrieb ab.

Wie aufwendig ist der Betrieb von AI Hardware?

Wir übernehmen Setup, Monitoring und Wartung der Systeme, sodass der Betrieb für dich planbar und stabil bleibt. Du erhältst die Vorteile eigener Hardware, ohne dich um die technische Komplexität im Detail kümmern zu müssen.

Kann ich bestehende Systeme und Anwendungen integrieren?

Ja, die AI Hardware wird gezielt in deine bestehende IT-Landschaft eingebunden. Schnittstellen, Datenflüsse und Zugriffskonzepte werden so aufgebaut, dass deine Anwendungen nahtlos auf die Systeme zugreifen können.