In den letzten 15 Jahren war der Trend Zentralisierung. Alles in die Cloud verschieben. AWS, Azure, GCP. Aber im Jahr 2026 schwingt das Pendel zurueck.
Der Engpass ist nicht mehr die Rechenleistung; es ist die Lichtgeschwindigkeit. Einen Sprachbefehl an ein Rechenzentrum in Virginia zu senden, ihn mit einem massiven Modell zu verarbeiten und das Audio zurueckzustreamen, fuehrt zu Latenz, die die "Gespraechs"-Illusion zerstoert.
Das SLM (Small Language Model)
Waehrend Gemini 1.5 Pro ein Genie ist, braucht man kein Genie, um eine E-Mail zusammenzufassen oder eine Transaktion zu kategorisieren. Man braucht einen schnellen, effizienten Praktikanten.
Modelle wie Llama-3-8B, Gemini Nano und Phi-4 sind klein genug, um auf einem modernen MacBook oder iPhone zu laufen, aber intelligent genug, um 80% der taeglichen Aufgaben zu bewaeltigen.
Cloud-Inferenz
- Latenz: 500ms - 2s
- Kosten: $0,02 / 1k Token
- Datenschutz: Daten verlassen Geraet
- Offline: Unmoeglich
Edge-Inferenz
- Latenz: < 50ms
- Kosten: $0,00 (GPU des Nutzers)
- Datenschutz: 100% Lokal
- Offline: Volle Funktionalitaet
WebGPU: Der Browser als Betriebssystem
Technologien wie WebGPU ermoeglichen es uns, direkt aus Chrome oder Safari auf die Grafikkarte des Nutzers zuzugreifen. Wir koennen ein 4-GB-Modell einmal in den Browser-Cache laden und dann unbegrenzt ausfuehren, ohne einen Server zu kontaktieren.
"Bei elitics.io haben wir eine medizinische Diktier-App fuer ein Krankenhaus mit schlechtem WLAN gebaut. Sie verwendet ein lokales Whisper-Modell, das im Browser ueber WebAssembly laeuft. Es funktioniert in einem bleiausgekleideten Radiologieraum."
Die Hybride Architektur
Die Zukunft ist weder rein Edge noch rein Cloud. Es ist Hybride KI.
Router-Pattern
Das lokale Modell versucht zuerst zu antworten. Wenn die Zuversicht niedrig ist oder die Aufgabe zu komplex, eskaliert es an die Cloud-API.
Optimistische UI
Das lokale Modell generiert eine sofortige Platzhalterantwort, waehrend das Cloud-Modell die hochwertige endgueltige Antwort generiert.
Hoeren Sie auf, Geld fuer GPU-Clouds zu verbrennen. Lassen Sie uns Ihnen helfen, eine Local-First-KI-Strategie zu entwickeln, die die Milliarden Dollar an Hardware nutzt, die Ihre Nutzer bereits besitzen.
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