Kubernetes als AI-Backbone: Effiziente GPU-Orchestrierung für lokale LLMs
Der Hype um proprietäre SaaS-KI-Modelle weicht 2026 einer nüchternen Kosten-Nutzen-Rechnung. Während Unternehmen anfangs bereitwillig Token-Gebühren an Hyperscaler zahlten, zwingen steigende OpEx, strikte Latenzanforderungen und die Verschärfung regulatorischer Rahmenbedingungen wie der EU AI Act und NIS-2 zum Umdenken. Die Souveränität über die eigenen Daten und die Kontrolle über die Inferenz-Kosten führen zu einer massiven Rückverlagerung von KI-Workloads in die eigene Cloud-Native Infrastruktur.




















