BrainOutput
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PlattformTechnologie

Ein privater KI-Server, passend zu Ihrer Arbeit — oder eine Private Cloud

BrainOutput läuft dort, wo Ihre Vertraulichkeitsrichtlinie es vorsieht: auf einem Rechner unter Ihrem Schreibtisch, auf einem System in Ihrem Serverraum oder auf dedizierten GPUs in einer Private Cloud. Wir liefern und richten die Hardware ein, installieren die Plattform und die passenden Modelle und bleiben für den gesamten Stack verantwortlich.

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Drei Geräteklassen

Wir dimensionieren den Rechner nach den Modellen, die Sie benötigen, und nach der Zahl der Personen, die sie nutzen. Die Spezifikationen unten sind die Angaben der Hersteller, geprüft am 03.10.2026; die Preise sind datierte Marktreferenzen Dritter, keine Angebote.

NVIDIA DGX Spark — Desktop-Gerät

Ein privater KI-Server, der auf einen Schreibtisch passt: der Einstieg für ein Team, das seine sensible Arbeit im eigenen Haus beantwortet haben möchte.

  • 128 GB kohärenter Unified Memory LPDDR5x (eine 64-GB-Variante nur für OEMs ist als „demnächst verfügbar“ gelistet)
  • Bis zu 1 PFLOP FP4-Rechenleistung (GB10 Grace Blackwell)
  • Vertrieb über Amazon, Micro Center, PNY und OEM-Partner (Dell, HP, Lenovo, ASUS…)

Marktreferenz: ab etwa 6.950 US-Dollar für das 128-GB-Modell (ServeTheHome, 03.10.2026).

RTX-Workstation — Klasse RTX PRO 6000 Blackwell oder RTX 5090

Eine Workstation-GPU für ein größeres privates Modell oder mehrere kleinere, die ein ganzes Team bedienen.

  • RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition: 96 GB GDDR7 ECC, 1.792 GB/s Speicherbandbreite, 4.000 AI TOPS (FP4, sparse), 600 W
  • GeForce RTX 5090: 32 GB GDDR7, 512-Bit-Bus, 3.352 AI TOPS

NVIDIA DGX Station — großes System

Die größten Systeme der Desktop-Klasse, die wir einrichten: Platz für die größten Open-Weight-Modelle und viele gleichzeitige Nutzer.

  • 748 GB kohärenter Speicher: 252 GB HBM3e mit 7,1 TB/s + 496 GB LPDDR5X (GB300 Grace Blackwell Ultra)
  • Bis zu 20 PFLOPS FP4-Rechenleistung
  • Bestellung über OEM-Partner (ASUS, Dell, Exxact, Gigabyte, HP, MSI, Supermicro); Lieferzeiten von 2 bis 16 Wochen

Marktreferenz: ab etwa 100.000 US-Dollar / 90.000 € zzgl. MwSt. (Händler pi3g, Oktober 2026).

Lieber keinen Rechner kaufen? Inferenz in der Private Cloud

Dieselbe Plattform läuft auf dedizierten GPUs, die in einer Private Cloud gemietet werden: keine Hardware zu kaufen, keine Kapazität, die mit den Workloads anderer Mandanten geteilt wird. Marktplätze wie NVIDIA DGX Cloud Lepton bündeln inzwischen GPU-Kapazität aus mehr als 20 Partner-Clouds (CoreWeave, Lambda, Nebius…) über eine einzige Oberfläche (NVIDIA, abgerufen am 03.10.2026).

Die Routing-Richtlinie ist in beiden Fällen identisch: Was sensibel ist, bleibt auf einer Infrastruktur, die Sie kontrollieren — Ihrem Rechner oder Ihrer Private Cloud — und nichts verlässt diese Grenze, sofern Ihre Richtlinie es nicht erlaubt.

Was wir mit dem Rechner liefern

Eingerichtet, nicht im Karton geliefert

Wir installieren die BrainOutput-Plattform, die auf die Hardware abgestimmten Modelle und die mit Ihnen vereinbarte Routing-Richtlinie — Sie erhalten eine funktionierende private KI, keine Palette mit Einzelteilen.

Dimensioniert während der Diagnose

Die KI-Diagnose zeigt Ihnen, welche Geräteklasse — oder welche Private-Cloud-Kapazität — Ihre Workloads tatsächlich benötigen, bevor Sie sich auf irgendetwas festlegen.

Gemeinsam mit Ihnen betrieben

Wir bleiben nach der Lieferung erreichbar: Modell-Upgrades, neue Rechner und das Verschieben von Workloads zwischen Ihrer Hardware und einer Private Cloud sind normale Vorgänge, keine neuen Projekte.

Wir veröffentlichen keine eigenen Preise: Jede Konfiguration wird pro Auftrag angeboten. Die Marktreferenzen oben sind datierte Zahlen Dritter, damit Sie ehrlich budgetieren können.

Häufig gestellte Fragen

Kann BrainOutput vollständig auf unserer eigenen Hardware laufen?

Ja. Das ist die Standardform: Die Plattform, die Modelle und Ihre Daten bleiben auf Ihren Rechnern. Ein Cloud-Modell wird nur für nicht sensible Arbeit eingesetzt, und nur, wenn Ihre Richtlinie es ausdrücklich erlaubt.

Was kostet ein privater KI-Server?

Als datierte Marktreferenz: Ein Desktop-Gerät der DGX-Spark-Klasse mit 128 GB Unified Memory ist ab etwa 6.950 US-Dollar erhältlich (ServeTheHome, 03.10.2026); eine DGX Station mit 748 GB kohärentem Speicher wird ab etwa 100.000 US-Dollar / 90.000 € zzgl. MwSt. angeboten (pi3g, Oktober 2026). Wir veröffentlichen keine eigenen Preise — Hardware, Einrichtung und Support werden pro Auftrag angeboten.

Welches Modell passt auf welchen Rechner?

Das hängt von der Größe des Modells ab und davon, wie viele Personen es gleichzeitig nutzen — genau das misst die KI-Diagnose anhand Ihrer Workloads. Wir veröffentlichen nie eine Zuordnung von Modell zu Rechner, die wir nicht selbst ausgeführt haben.

On-Premise oder Private Cloud — wie entscheiden wir?

On-Premise, wenn Datenresidenz oder Richtlinien es verlangen oder wenn die Nutzung so gleichmäßig ist, dass sich eigene Kapazität lohnt. Private Cloud, wenn Sie dedizierte GPUs ohne Hardwarekauf wünschen oder eine Spitze abfangen wollen. Die Plattform behandelt beides identisch, und Sie können beides kombinieren.

Verkaufen Sie NVIDIA-Hardware weiter?

Wir liefern und richten Rechner über die Handels- und OEM-Kanäle der Hersteller ein und sind Ihr einziger Ansprechpartner für den gesamten Stack — Hardware, Plattform, Modelle und Support. Garantie und Lieferzeiten sind die des Herstellers bzw. OEM; die Lieferzeiten der DGX Station liegen derzeit bei 2 bis 16 Wochen (abgerufen am 03.10.2026).

Sehen Sie es in Betrieb, bevor Sie irgendetwas dimensionieren

Buchen Sie eine Demo, und wir zeigen Ihnen die Plattform im Betrieb auf unseren eigenen Rechnern. Oder beginnen Sie mit einer KI-Diagnose: Wir bewerten Ihre Prozesse und sagen Ihnen, welche Hardware — wenn überhaupt — Ihre KI tatsächlich braucht.

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Quellen

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