TAROX Eigenmarke
Entwickeln, testen und betreiben Sie eigene Sprachmodelle & KI-Agenten auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Von kompakten Desktop-Systemen für den Entwicklerarbeitsplatz bis hin zu maßgeschneiderten Server-Racks – 100 % datenschutzkonform, lokal und voll skalierbar.
maximale Datensouveränität
höchste Performance ohne Verzögerung
planbare Investition statt laufender Kosten
Die Integration von KI in Geschäftsprozesse startet meist in der Cloud – für erste Tests ist das ideal. Sobald jedoch eigene Sprachmodelle (LLMs) oder automatisierte Agenten im täglichen Betrieb laufen, ändert sich die Kalkulation: Durch die variablen Cloud-Kosten entstehen bei intensiver Nutzung schnell monatliche Ausgaben von 5.000 € bis über 20.000 € für ein mittelständisches Unternehmen.
Spätestens hier sollte man sich Gedanken über eine lokale KI-Lösung machen, die gleich mehrere Vorteile mit sich bringt:
1. Echte Kostenkontrolle: planbare Hardware-Investition, statt unvorhersehbaren monatlichen Cloud Ausgaben.
2. Maximale Datensouveränität: Sensible Unternehmensdaten verbleiben zu 100 % im eigenen Haus.
3. Keine Latenzen: Direkter Zugriff auf riesige Datensätze über den gemeinsamen 748 GB Speicher – ohne Bandbreiten-Engpässe.
Die größte Hürde bei lokaler KI-Hardware ist nicht die Rechenleistung, sondern das zeitaufwendige Aufsetzen der Software-Umgebung. Die manuelle Installation von Grafikkartentreibern, PyTorch und CUDA-Bibliotheken bindet oft tagelang wertvolle Entwicklerkapazitäten.
Systeme auf Basis der NVIDIA Grace Blackwell Ultra Superchip Architektur werden mit einer vollständig abgestimmten Software-Infrastruktur ausgeliefert:
1. Startklar ab Werk: Vorinstalliertes Ubuntu-Betriebssystem inklusive aller NVIDIA AI Developer Tools und CUDA-X™-Bibliotheken.
2. Keine Treiber-Konflikte: Abgestimmte Komponenten verhindern Inkompatibilitäten und Systemabbrüche.
3. Fokus auf Ergebnisse: Entwickler sparen sich die Systemadministration und starten sofort mit eigenen Sprachmodellen und KI-Agenten.
Cloud-Abhängigkeit oder volle Datenkontrolle?
Es bietet die optimale Balance aus maximaler Performance, höchster Datensicherheit und voller Kostenkontrolle:
Der kompakte KI-Supercomputer für anspruchsvolle Entwicklungen, lokales Modell-Training und komplexe Workloads im Mittelstand. Bringt höchste Rechenleistung direkt an den Entwicklerplatz – ohne Cloud-Gebühren oder Datenschutzrisiken.
Basiert wie die DGX-Architektur auf nativer Linux-Basis. Entwickelte Container, Pipelines und Open-Source-Modelle lassen sich dadurch ohne Anpassungsaufwand 1:1 auf spätere, größere Systeme übertragen. Die ideale Wahl für Entwickler-Teams, die professionelle Linux-Workflows im kompakten Format umsetzen.
Die performante Lösung für Teams, die in einer gewohnten Windows-Umgebung arbeiten. Perfekt geeignet, um KI-Agenten, lokale Sprachmodelle oder kreative Workflows direkt am Arbeitsplatz auszuführen – ohne zusätzliche Linux-Infrastruktur.
1. ASUS Ascent GX10 (Linux-basiert): Ideal für Entwicklerteams, die auf nativer Linux-Basis arbeiten und maximale Flexibilität bei Container-Infrastrukturen suchen.
2. ASUS ProArt GR1X (Windows-basiert): Die perfekte Wahl für Teams, die lokal in einer gewohnten Windows-Umgebung an KI-Agenten oder kreativen Workflows arbeiten möchten.
3. DGX-Station: Das High-End-System für maximale Rechenleistung und sehr große Sprachmodelle (LLMs).
Durch die vorinstallierten Treiber und NVIDIA-Werkzeuge entfällt das zeitintensive, fehleranfällige Aufsetzen von Linux-Kerneln, PyTorch und CUDA-Bibliotheken.
Ein zentrales Highlight ist die Integration von NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices):
1. Fertig optimierte Container: KI-Modelle stehen als einsatzbereite Microservices zur Verfügung, die speziell auf die Hardware abgestimmt sind.
2. Standardisierte APIs: Entwickler können Sprachmodelle und KI-Agenten über branchenübliche Schnittstellen sofort in bestehende Unternehmenssoftware einbinden.
3. Sofortiger Start: Die Systeme werden schlüsselfertig geliefert – Ihre Teams sparen sich die aufwendige Modell-Optimierung und starten am ersten Tag direkt mit der Anwendungsentwicklung.
Ja, je nach Modellgröße und Quantisierung. Die kompakten Systeme eignen sich hervorragend für gängige Open-Source-LLMs (wie Llama, Mistral etc.), RAG-Pipelines und autonome KI-Agenten. Für besonders große Parameter-Klassen empfiehlt sich die Skalierung mehrerer GX10-Systeme oder der Umstieg auf die DGX-Station.
Maximale Datensouveränität
