In der dritten Folge des IONOS CLOUD Partner Podcasts dreht sich alles um die Power hinter modernster Künstlicher Intelligenz: GPU-Infrastruktur und autonome KI-Agenten.

Host Raffaela empfängt zwei Experten am Mikrofon: Benjamin Schmidt, Cloud Architekt bei IONOS CLOUD und Anis Mekacher, Gründer von Malinda AI. Gemeinsam beleuchten sie, wie Unternehmen die passende Hardware-Architektur für KI-Workloads wählen, warum Datenschutz der Schlüssel für digitale Souveränität in Europa ist und wie KI-Agenten im echten Leben agieren – inklusive einer unfreiwilligen Pizza-Bestellung.

Highlights dieser Episode:

Inferenz vs. Training: Wo liegen die Unterschiede beim Hardware-Bedarf und wann lohnt sich der Einsatz von GPUs gegenüber klassischen CPUs?

**vGPU, PCI Passthrough & Bare Metal: **Welcher Ansatz bietet die nötige Performance und Isolation für spezifische KI-Anwendungsfälle?

Die H200 & NVIDIA NVLink im Detail: Warum sind Hochgeschwindigkeitsbusse bei Multi-GPU-Setups entscheidend, um Bottlenecks beim Modell-Training zu vermeiden?

Datenschutz by Design & Digitale Souveränität: Warum machen Vertrauen, der US Cloud Act und europäische DSGVO-Standards den Unterschied bei der Cloud-Wahl?

Malinda AI im Praxis-Check: Wie trainiert das Startup seine neue Agenten-Generation auf IONOS CLOUD GPUs und wie führt es autonome Tasks mit extrem geringen API-Kosten aus?

**Der KI-Standort Europa: **Warum ist das Rennen um spezialisierte KI-Modelle für Industrie, Mittelstand und Behörden noch lange nicht entschieden?

Kapitelmarken / Timestamps 00:00 – Intro & Begrüßung (Inklusive KI-Kuchen-Experiment)

01:45 – Häufige Kundenfragen: Datenschutz, Vertrauen & Hardware-Auslegung

04:15 – CPU vs. GPU: Wann ist der Punkt für GPU-Power erreicht?

06:30 – Virtualisierung erklärt: vGPU vs. PCI Passthrough vs. Bare Metal

08:10 – Das IONOS GPU-Portfolio: NVIDIA H200, RTX Pro 6000 & NVLink-Technologie

11:20 – Malinda AI: Warum das Training eigener Modelle dedizierte Hardware braucht

13:50 – Datenschutz by Design & die Entscheidung für einen deutschen Cloud-Anbieter

16:30 – Entwicklungszyklus in der Cloud: Beschleunigung von Tests & Iterationen

18:15 – Der Heureka-Moment: Authentische Agenten-Aktionen & die Pizza-Story

24:00 – Die Bandbreite der Praxis: Von maritimer Maintenance bis hin zu Legal Tech

27:10 – AI Model Hub vs. Dedizierte GPU: Der kosteneffiziente Einstieg für Unternehmen

29:45 – Financials & Investoren-Mindset bei KI-Startups (SaaS vs. Deep Tech / Research)

32:40 – Europas Rolle im globalen KI-Rennen & die Stärke spezialisierter B2B-Modelle

37:15 – Fazit & Abschlussworte

Links & Ressourcen IONOS Cloud Compute & GPUs

IONOS AI Model Hub: Informieren & KI-Modelle per API testen

Malinda AI: malinda.ai – Jetzt für die Beta-Warteliste eintragen

Gäste auf LinkedIn:

Benjamin Schmidt (IONOS CLOUD)

Anis Mekcha (Malinda AI)

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