KI-Plattformen und -Infrastruktur

So wählen Sie

Für wen das ist. Teams, die einen Ort zum Ausführen, Verteilen oder Hosten von Modellen brauchen statt einer reinen Chat-App für Endnutzende: Plattform-Engineers, ML- und Datenteams sowie Einkäufer, die gehostete Inferenz mit selbst betriebenen Stacks vergleichen.

Für wen das nicht ist. Einzelpersonen, die nur einen Consumer-Assistenten ohne API- oder Deployment-Aufwand wollen, und Teams, die weder GPU-Kapazitätsplanung noch Ratenlimits noch Anbieterbedingungen akzeptieren können.

• Trennen Sie Inferenz-APIs, Modellmarktplätze, lokale Laufzeitumgebungen und vollständige Cloud-Plattformen; sie lösen unterschiedliche Aufgaben und ersetzen einander selten.
• Entscheiden Sie, ob Modelle auf Ihren eigenen Maschinen bleiben müssen, auf Anbieter-GPUs laufen dürfen oder eine Regionsgrenze überschreiten dürfen, denn das schließt ganze Gruppen aus.
• Prüfen Sie für Produktarbeit Ratenlimits, unterstützte Regionen, Verfügbarkeitszusagen und ob Sie eine konkrete Modellversion statt eines wandernden Alias festlegen können.
• Lokale Stacks verlagern Kosten auf Hardware und Betrieb, gehostete auf Nutzungsrechnungen und Anbieterbedingungen — vergleichen Sie daher die Gesamtkosten über die Zeit.

Modellmarktplätze und Gateways

Kataloge und Gateways, die viele Modelle hinter einer einzigen API oder Oberfläche bereitstellen. Anders als die folgenden Inferenz-Clouds vermitteln sie vor allem Zugang zu Modellen Dritter, statt eigene Hardware zu betreiben.

Schnelle Inferenz-Clouds

Gehostete Dienste, optimiert für Generierung mit geringer Latenz oder hohem Durchsatz. Anders als die Gateways oben betreiben sie die Hardware selbst und konkurrieren über Geschwindigkeit; anders als die lokalen Laufzeitumgebungen unten erreichen Sie sie über das Netzwerk statt auf Ihrer Maschine.

Lokale und selbst gehostete Runtimes

Software, die Sie auf einem Laptop oder eigenen GPUs betreiben, einschließlich lokaler Oberflächen. Anders als die gehosteten Clouds oben verlässt nichts Ihre Maschinen und Sie tragen die Hardwarekosten; anders als die App-Builder unten stellen sie Modelle direkt bereit, statt sie zu Anwendungen zusammenzusetzen.

LLM-App- und Agenten-Builder

Werkzeuge, um LLM-Anwendungen und Agenten-Workflows auf Modellen aufzubauen. Anders als die Laufzeitumgebungen oben ergänzen sie Orchestrierung und nutzernahe Logik; anders als die Unternehmens-Clouds unten sind sie meist Self-Service und unabhängig von einem einzelnen Hyperscaler.

Unternehmens-Cloud-KI-Dienste

Dienste der Hyperscaler, die Modelle mit IAM, Netzwerk und Unternehmensverträgen umhüllen. Anders als die Builder oben sind sie an Identität, Abrechnung und Governance einer einzelnen Cloud gebunden; anders als die souveränen Anbieter unten sind sie globale US-Hyperscaler mit breitem Dienstkatalog.

Souveräne und regionale KI-Plattformen

Anbieter außerhalb der US-Hyperscaler verkaufen eigene Modellplattformen, oft mit Positionierung zu Datenresidenz oder Souveränität. Anders als die Unternehmens-Clouds oben sind sie unabhängige Anbieter und kein globaler Hyperscaler; sie betonen meist regionales Hosting und lokale Verträge.

Häufige Fragen

Verwandte Ratgeber

• Lokale und private Dokument-Fragen

Verwandte Vergleiche

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Quellen und Daten der Einträge

Die Daten zeigen Aktualisierungen des Index, keine unabhängigen Tests. Aktuelle Funktionen und Preise stehen in der verlinkten Dokumentation.