Insights
Beobachtungen, Erfahrungen, Empfehlungen aus unserer Arbeit mit AI, Lokaler KI und Software-Entwicklung. Keine Hype-Listen, keine PR — nur was hilft.
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Tschüss Cloud, hallo Souveränität: die Technik hinter Lokaler KI
Miniaturisierung, Inferenz-Engines und der Speicher-Engpass — ein technischer Überblick
Warum sich große Sprachmodelle heute auf eigener Hardware betreiben lassen: Pruning, Quantisierung, Distillation — und Unified Memory als Antwort auf den eigentlichen Flaschenhals.
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Der rzfz.ai Stack: local matters
Fünf Einsatzbeispiele, wie lokale KI Entwicklung und Testing verändert
Warum die Kombination aus Unified-Memory-Hardware und offenen Modellen gerade jetzt Sinn ergibt — und fünf konkrete Beispiele, wie wir den rzfz.ai Stack für Entwicklung und Testing einsetzen.
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AI-Pair-Programming 2026: Was sich verändert hat
Ein Jahr Claude/Cursor/Copilot im Team — eine Bestandsaufnahme
Wie sich unsere Praxis seit Anfang 2025 verändert hat: Tool-Auswahl, Test-Disziplin, Code-Review mit Agenten.
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Lokale KI: Warum 2026 das Jahr ist
Open-Source-Modelle, Strix Halo, DSGVO — die Sterne stehen günstig
Drei Gründe, warum gerade jetzt der richtige Zeitpunkt ist, AI-Workloads in den eigenen Räumen zu betreiben.
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