Souveräne KI, Begriff für Begriff.

Ein Prinzip, das nur so viele Anfragen zur gleichzeitigen Verarbeitung zulässt, wie das System sicher bewältigt — der Rest wartet geordnet statt abzustürzen.

Die tatsächliche, durchsetzbare Kontrolle darüber, wer auf Daten zugreifen kann — nicht nur, wo sie liegen.

Die Menge an Anfragen, die ein System in einer bestimmten Zeit erfolgreich verarbeitet — das Maß für Skalierbarkeit unter Last.

Die KI-Verordnung der EU, die KI-Systeme nach Risiko klassifiziert und für Hochrisiko-Anwendungen konkrete Pflichten festlegt.

Der Vorgang, bei dem ein trainiertes KI-Modell auf eine konkrete Anfrage antwortet — die eigentliche „Nutzung“ eines Modells.

Die Zeit zwischen Anfrage und Antwort — bei KI-Diensten ein entscheidendes Maß für die Nutzererfahrung.

Die EU-Richtlinie für Cybersicherheit, die Sicherheitspflichten auf viele Branchen ausweitet — mit Haftung der Geschäftsleitung.

KI-Modelle, die auf der eigenen Hardware im eigenen Rechenzentrum laufen — statt als gemietete Cloud-API.

Eine Schnittstelle, die dieselben Aufrufe versteht wie die OpenAI-API — bestehende Anwendungen laufen ohne Umbau weiter.

Die Betriebsschicht vor der Inferenz-Engine: Sie steuert Zugriff, Warteschlange und Orchestrierung und macht aus einer nackten Engine einen belastbaren Dienst.

KI, deren Daten, Modelle und Betrieb vollständig unter eigener Kontrolle bleiben — ohne Abhängigkeit von einem externen Anbieter.

Die kleinste Abrechnungs- und Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells — grob ein Wortteil. Cloud-KI wird pro Token bezahlt.

Ein US-Gesetz, das US-Anbieter zur Herausgabe von Daten verpflichten kann — auch wenn diese in Europa gespeichert sind.

Eine quelloffene Hochleistungs-Engine, die große Sprachmodelle effizient ausführt — die Engine, nicht die Betriebsschicht.