KI-Inferenz & Services
Betrieb von KI-Modellen für produktive Anwendungen: Angebotsautomatisierung, Dokumentenverarbeitung, interne Assistenzsysteme.
- LLM-Inferenz (z. B. private KI-Workflows)
- API-basierte Dienste
- Skalierbar nach Last
GPU Compute · KI-Infrastruktur · EU-Hosting
Dedizierte GPU-Rechenleistung
für KI, Automatisierung & rechenintensive Workloads
Lichtmann Neural Services stellt GPU-basierte Rechenleistung für Unternehmen bereit, die Kontrolle, Transparenz und Datensouveränität benötigen – ohne Abhängigkeit von anonymen Hyperscalern.
Geeignet für KI-Inferenz, Automatisierungsdienste, Rendering, Simulationen und interne Unternehmenslösungen.
GPU-Klasse
RTX
High-Performance Nodes
Standort
DE
EU / DSGVO-orientiert
Cluster-Auslastung (Demo)
Green Compute Ready
Beispielhafte Visualisierung. Reale Metriken folgen mit Produktionsbetrieb.
- ⚡ Dedizierte oder geteilte GPU-Ressourcen
- 🔒 Kein Training auf Kundendaten
- 🌱 Perspektivisch PV- & Abwärmeintegration
Compute-Angebote
Welche GPU-Leistung wir bereitstellen
Flexible Modelle – von punktueller Rechenleistung bis zu dauerhaft betriebenen KI-Services.
Rendering & rechenintensive Jobs
GPU-Leistung für zeitlich begrenzte oder wiederkehrende Jobs, bei denen lokale Hardware an ihre Grenzen stößt.
- 3D / Visualisierung / Simulation
- Bild- & Video-KI
- Batch-Verarbeitung
Dedizierte Nodes
Exklusive GPU-Systeme für Projekte mit erhöhten Anforderungen an Performance, Isolation oder Laufzeit.
- Exklusive Nutzung
- Planbare Kosten
- Geeignet für Dauerbetrieb
Preise
Richtwerte für GPU Compute
Abhängig von Laufzeit, Auslastung und benötigter Betreuung. Transparente Modelle ohne Lock-in.
Shared Compute
- ab ca. 1,50–3,00 € / GPU-Stunde*
- Ideal für Tests & variable Last
- Keine langfristige Bindung
Dedizierte GPU
- ab ca. 900–2.500 € / Monat*
- Planbare Leistung
- Geeignet für produktive Systeme
Managed Compute
- Betrieb + Monitoring + Updates
- Abrechnung nach Projekt
- Ideal für KI-Workflows
* Richtwerte. Konkrete Preise hängen von Hardware, Laufzeit und Serviceumfang ab.
Green Compute
Perspektivisch nachhaltige KI-Infrastruktur
Unser Ziel ist nicht maximaler Stromverbrauch, sondern langfristig sinnvoll integrierte Rechenleistung.
- PV-gestützter GPU-Betrieb
- Nutzung von Abwärme (z. B. Heizung / Prozesse)
- Regionale Infrastruktur statt globaler Cloud
Projektstart
Compute für Ihren Anwendungsfall prüfen
Nicht jede Anwendung braucht eine eigene GPU – wir sagen ehrlich, was technisch und wirtschaftlich Sinn ergibt.
Nächste Schritte
- Anwendungsfall beschreiben
- Last & Laufzeit grob einschätzen
- Passendes Compute-Modell wählen