eukalyptusdesign · KI-Aktionsmonate 2026

Lokale KI auf Augenhöhe.
Souverän. Konkret.

Workshops, Prototypen und lokale KI-Hardware für Teams, die KI verstehen wollen — statt sie nur zu mieten. Seit 2023 in der Tiefe. Seit Ende 2024 produktiv im Markt.

100 % positives Kundenfeedback DSGVO/AI-Act-konform Hands-on vor Ort
Tech-Sparring buchen Angebote ansehen
Seit 2009 + 2025
Köln + Weimar
Design · Web · KI
Inhabergeführt
Apple Silicon
Nvidia DGX Spark

2026 ist KI keine Frage mehr — die Frage ist, wem Sie Ihre Daten anvertrauen. Cloud-KI ist bequem. Lokale KI ist souverän. Wir bauen mit Ihnen die zweite Variante. Und ja: In vielen Fällen wird sie günstiger sein.

🔒
Daten bleiben
im Haus.

DSGVO- und AI-Act-konform nicht durch juristische Konstruktion, sondern durch echte On-Premise-Inferenz. Keine Auftragsverarbeitungsverträge, kein Cloud-Act-Risiko.

👻
Wir sind fertig,
wenn Sie fit sind.

Wir kommen rein, arbeiten Schulter an Schulter mit Ihrem Team und gehen wieder. Das Ziel ist Ihre Unabhängigkeit — kein Lock-in.

🍎
Apple oder Nvidia
statt Mietserver.

Bis zu 1.200 GB/s Speicherbandbreite (Mac Studio M5 Ultra), überschaubare Stromaufnahme, kein Rechenzentrum-Lärm. Lokale Inferenz wird damit in vielen Fällen günstiger sein als Cloud-Alternativen.

Wer wir sind

Design-DNA.
Tech-Tiefe.
Seit 2009.

2009 in Köln gegründet, seit Oktober 2025 auch in Weimar: Jessica Rudzki und Stephan Schug bringen zusammen, was im KI-Markt selten ist — jahrzehntelange Vermittlungskompetenz aus Design und Web und echte technische Tiefe in Python, TypeScript, lokalen LLMs, RAG und Feintuning.

KI wird bei uns nicht von Data-Scientists auf Organisationen losgelassen. Sie wird von Menschen eingeführt, die seit Jahrzehnten gestalten, erklären und Software in real existierende Unternehmen integrieren. Das ist der Unterschied.

Generative KI
seit 2023
Tiefe ohne Marketing-Eile. Seit Ende 2024 produktiv und umsatzgenerierend im Markt.
Spezialgebiete
lokale LLMs · RAG · Feintuning · WordPress · WooCommerce · Moodle · LearnDash · Python · TypeScript
Gesellschaftliche Verankerung
vhs-Kurse, Bundesfreiwilligendienst, offene KI-Cafés in Weimar und Brühl bei Köln, Schüler:innen-Ferien-Camps in Erfurt, Ehrenamt — KI-Kompetenzaufbau jenseits der Tech-Bubble.
Aktionsmonate 2026

Drei Angebote.
Ein Versprechen.

Angebot 01
KI-Workshops &
Prototypen

Vom Use Case zum lauffähigen Prototyp — Schulter an Schulter mit Ihren Entwickler:innen.

  • Use-Case-Ermittlung & Ideation mit Design-Thinking-Werkzeugen
  • Hands-on-Implementierung: Python / TypeScript / lokale LLMs / RAG-Pipelines
  • Iterative Entwicklung im Repository Ihres Teams, transparent dokumentiert
  • Proof of Concept mit klaren Erfolgskriterien — kein Demo-Theater
PoC-Skizze anfordern →
Angebot 02
Spezialisierte
KI-Schulungen

Drei Tracks. Zwei Stunden bis drei Tage. Passend zu Ihrem Haus — nicht zu unserer Folienbibliothek.

  • Track Anwender: Prompting, Tools, Tagesgeschäft
  • Track Entscheider: Use-Case-Bewertung, Risiko, Governance
  • Track Entwickler: Architektur, Eval, RAG, lokale Modelle
  • Erfüllung der AI-Literacy-Pflicht (Art. 4 EU AI Act) dokumentierbar
  • Immer use-case-spezifisch — keine Standardpräsentation
Schulungsformat anfragen →
Angebot 03
Lokale KI-Hardware &
Entwicklung

Eigene Apple- oder Nvidia-Hardware als ernstzunehmende Alternative zu Cloud-GPU.

  • Beratung, Beschaffung, Aufbau, Onboarding aus einer Hand
  • Unified Memory — große Modelle laufen vollständig im Speicher
  • Stromaufnahme 2–9 W im Leerlauf, bei Einzelnutzung typisch 25–55 W (gemessen an Mac mini M4 und Mac Studio M1 Max)
  • MLX, llama.cpp, Ollama, vLLM (vllm-metal), oMLX, LM Studio, Unsloth Studio, EXO — ausgereifte Toolchain, teils Beta
  • Hybride Setups (DGX Spark + Apple Silicon) auf Wunsch

Hinweis zur Lieferbarkeit: Apple hat am 25. August 2026 die neue Generation vorgestellt, ausgeliefert wird ab 22. September 2026. Unsere KI-Boxen basieren auf dem Mac mini M6 mit 32 GB Arbeitsspeicher (für 48 oder 64 GB ist zwingend die parallel weiterverkaufte M5-Pro-Variante Voraussetzung) bzw. auf dem Mac Studio (18 C/40 G) mit 64 GB Arbeitsspeicher (Konfigurationen mit 256 GB Arbeitsspeicher sind verfügbar, eine 512-GB-Konfiguration ist angekündigt, war zum Marktstart aber nicht bestellbar und ist von Apple noch nicht bepreist). Die Lieferzeiten sind aktuell sehr volatil. Bis zur Auslieferung bzw. bei Engpässen beschaffen wir alternativ verfügbare Nvidia DGX-Spark- oder Apple-Refurbished-Setups. [Stand: 19. Oktober 2026]

Technische Argumente →
Für Tech Leads & CTOs

Konkret.
Ohne Weichzeichner.

Sie kennen Nvidia. CUDA ist seit fast zwei Jahrzehnten der Standard. Wir respektieren das — und machen trotzdem das Gegenangebot. Nicht aus Apple-Überzeugung, sondern aus Speicherbandbreiten-Arithmetik.

„Ihre Entwickler sollen KI verstehen und beherrschen — nicht uns brauchen. Wir kommen rein, machen mit, gehen wieder."
Mac Mini M4 Pro neben einem echten Apfel — unsere erste PoC-Hardware
Mac Mini M4 Pro — unsere erste PoC-Hardware. Bewusst so gewählt, überzeugt hat sie sofort. Ab 273 GB/s Speicherbandbreite, 5 W im Leerlauf, unter KI-Last meist deutlich unter 100 W — lokal, leise, produktionsreif.
Speicherbandbreite entscheidet beim Antworten
Ein Sprachmodell liest zuerst Ihre Eingabe (Prefill, rechenintensiv) und schreibt dann die Antwort Wort für Wort (Decode, bandbreitenintensiv).
DGX Spark
273 GB/s
stark beim Einlesen langer Dokumente
Mac Studio M5 Ultra
1.200 GB/s
stark beim Antworten
Für Chat und Textentwürfe ist Apple Silicon meist schneller, bei sehr langen Eingaben holt der DGX Spark auf. Wir sagen Ihnen, welches Profil Ihr Use Case hat.
Speicherkapazität: Welches Modell auf welche Hardware passt
Die Frage lautet heute nicht mehr „70B oder nicht“. Moderne Modelle sind entweder kompakt (26–31 Mrd. Parameter) oder Mixture-of-Experts (MoE): Sie rechnen pro Wort nur mit einem Teil ihrer Parameter und sind dadurch schnell, den Speicher brauchen sie trotzdem vollständig.
ArbeitsspeicherBeispiel-HardwareSinnvolle Modelle (4-bit)
16 GBMac mini M4Gemma 4 E4B und 12B
24–32 GBMacBook Air M3, Mac mini M6Gemma 4 26B A4B (ca. 14 GB), Qwen3.8-27B (ca. 18 GB), Qwen3.6-35B-A3B (ca. 24 GB, ab 32 GB)
64 GBMac Studio M1 Max, Mac mini M5 Prodieselben Modelle in höherer Qualität (8-bit) und mit langem Kontext
128 GBMac Studio M5 Max/Ultra, DGX Sparkgpt-oss-120b, Mistral Small 4, Qwen3.5-122B-A10B (je ca. 65–75 GB)
256 GBMac Studio M5 UltraMiniMax-M2.5 (229B, ca. 138 GB)
ab ca. 400 GBCluster oder CloudKimi K2.6, DeepSeek-Klasse
Unsere Alltagsmodelle sind Qwen3.8-27B und Gemma 4 (beide Apache 2.0). Dichte 70B-Modelle der Llama-Generation empfehlen wir nicht mehr: Sie brauchen mehr Speicher und sind langsamer (2,7 Token/s auf dem DGX Spark, gemessen von LMSYS), und aktuelle 27–35B-Modelle holen sie in vielen Aufgaben ein.

Gut zu wissen: Der Mac mini M6 endet bei 32 GB, für 48 oder 64 GB brauchen Sie den M5 Pro. Nicht jedes offene Modell ist frei kommerziell nutzbar, die Lizenz prüfen wir für Sie.

Unser Standpunkt: Für PoCs und den Betrieb bis etwa 120B (MoE) ist Apple Silicon oft die wirtschaftlichere Wahl. LoRA-Feintuning bis ca. 30B geht auch auf dem Mac. Training großer Modelle bleibt CUDA-Domäne. Ehrlich.
TCO: Wann rechnet sich lokale KI?
Vier Posten zählen: Hardware, Einrichtung, Strom, Pflege. Unsere Preise sind netto.
  • Hardware: KI-Box „lokal“ auf Apple-Basis ab 2.750 €, auf NVIDIA DGX Spark ab 7.750 €. Einrichtung und 2 Stunden Onboarding sind enthalten. Für große Modelle: Mac Studio M5 Ultra mit 256 GB ab 10.999 € (Apple-Preis, inkl. Mehrwertsteuer).
  • Befähigung: KI-Deep-Dive ab 450 € (2 Stunden), ab 850 € (halber Tag) oder ab 1.650 € (ganzer Tag) pro Gruppe bis 5 Personen. Weitere KI-Leistungen: 120 € pro Stunde bzw. 960 € pro Tag.
  • Strom: je nach Gerät rund 20–850 € pro Jahr (siehe „Stromverbrauch“).
  • Pflege und PoC: Proof of Concept und Wartung bieten wir individuell an.
Rechenbeispiele (Anschaffung plus ein Schulungstag, geteilt durch die eingesparten Cloud-Kosten):
  • KI-Box Apple: ca. 4.400 €. Bei 300 € Cloud-Kosten im Monat ist sie nach etwa 15 Monaten bezahlt.
  • KI-Box DGX Spark: ca. 9.400 €. Bei 600 € im Monat sind es etwa 16 Monate.
Die Cloud-Kosten sind Annahmen. Wir ermitteln sie im Erstgespräch aus Ihren echten Abos und API-Rechnungen. Nicht eingerechnet ist der Vorteil, dass Daten, die das Haus nie verlassen, keinen Auftragsverarbeitungsvertrag brauchen.
Stromverbrauch: Was kostet lokale KI im Betrieb?
Lokale KI läuft oft rund um die Uhr, daher zählt vor allem der Leerlauf.
GerätLeerlaufunter KI-LastKosten/Jahr*Art der Angabe
Mac mini M42–7 W25–45 Wca. 20–40 €gemessen, KI-Lab Weimar (1 Nutzer)
Mac Studio M1 Max9 W25–55 Wca. 35–50 €gemessen, KI-Lab Weimar (1 Nutzer)
Mac Studio M5 Ultra9 W (Apple)ca. 150–250 Wca. 110–170 €Leerlauf Apple, Last geschätzt
NVIDIA DGX Spark25–38 Wca. 60–100 Wca. 110–140 €NVIDIA, Messungen ServeTheHome, Tom's Hardware
Workstation RTX 5090ca. 70–120 Wca. 450–750 Wca. 560 €System geschätzt, Kartenwerte Igor's Lab
Workstation RTX PRO 6000ca. 150 Wca. 900 Wca. 850 €StorageReview (Bildgenerierung)
*0,30 €/kWh, 24/7 im Leerlauf plus 2.000 Stunden Last. Bei Haushaltsstrom (37 ct/kWh) liegen die Werte gut 20 % höher. Die Messwerte gelten für einen Nutzer, bei mehreren gleichzeitigen Anfragen steigt die Last. Grafikkarten-Workstations erzeugen zusätzlich Abwärme und Lüftergeräusch, im Büro oder Behandlungsraum oft das eigentliche Ausschlusskriterium.
Software-Reife 2026
  • Ollama (stabil): Der einfachste Einstieg. Ab Version 0.40 nutzt es auf Apple Silicon automatisch MLX.
  • LM Studio (stabil): Desktop-App mit Oberfläche, ideal für Fachanwender ohne Kommandozeile.
  • llama.cpp (stabil): Der De-facto-Standard, läuft auf Mac, Linux und DGX Spark.
  • MLX / mlx-lm (stabil): Apples natives Framework und die schnellste Basis auf dem Mac, auch für LoRA.
  • oMLX (jung, aktiv): Macht einen Mac zum Team-Server mit parallelen Anfragen und SSD-Cache für lange Kontexte.
  • vLLM (stabil auf NVIDIA): Standard für viele gleichzeitige Nutzer. Auf dem Mac gibt es das noch junge Plugin vllm-metal.
  • Unsloth Studio (Beta): Feintuning per LoRA/QLoRA, auf NVIDIA ausgereift, auf dem Mac seit Herbst 2026 per MLX möglich.
  • EXO: Verbindet mehrere Geräte zum Cluster.
Ehrlich eingeordnet: Für Einzelplätze ist der Stack ausgereift. Für Team-Server auf dem Mac ist er brauchbar, aber jünger als vLLM auf NVIDIA. Wir testen deshalb mit Ihrer echten Last, bevor wir etwas empfehlen.
Hybride Setups: lokal, wo es zählt, Cloud, wo es hilft
Lokal plus Cloud: Ein lokales Modell (Qwen3.8-27B oder Gemma 4) erledigt das Tagesgeschäft: E-Mails, Zusammenfassungen, Suche in internen Dokumenten, Entwürfe. Personen-, Mandats- und Patientendaten bleiben im Haus. Nur anspruchsvolle Aufgaben ohne sensible Inhalte gehen an ein Cloud-Modell wie Claude. Eine Routing-Regel legt fest, was das Haus verlassen darf.
  • DSGVO: Lokal braucht keine Auftragsverarbeitung und keine Drittlandprüfung. Für den Cloud-Anteil regeln wir den AVV.
  • § 203 StGB: Berufsgeheimnisträger dürfen Daten nur unter engen Voraussetzungen an externe Dienstleister geben. Lokale Verarbeitung vermeidet das Problem.
  • EU AI Act: Die KI-Kompetenzpflicht (Art. 4) gilt für lokale und Cloud-KI. Ein dokumentiertes Routing zeigt, welche Daten wohin gehen.
DGX Spark plus Mac Studio: EXO Labs maß mit zwei DGX Spark und einem Mac Studio M3 Ultra bis zu 2,8-fache Beschleunigung (Testmodell Llama 3.1 8B, 8.192 Token Prompt). Das lohnt sich vor allem bei sehr langen Dokumenten, der Aufbau ist anspruchsvoll.

Wir verkaufen kein Tool, sondern empfehlen die passende Topologie, auch wenn das nur ein Mac mini ist.
Für Geschäftsführung & C-Level

Handlungsfähig.
Rechtssicher. 2026.

Wir bringen Ihr Team in einen handlungsfähigen, rechtssicheren KI-Modus — maßgeschneidert auf Ihre Use Cases, nicht von der Stange.

⚖️

AI Act & DSGVO

Art. 4 EU AI Act verpflichtet zu Maßnahmen für KI-Kompetenz im Personal (seit 02.02.2025; seit dem KI-Omnibus vom 27.07.2026 ohne Garantie eines bestimmten Kompetenzniveaus). Hochrisiko-Pflichten greifen später (Anhang III ab 02.12.2027). Bußgelder können existenzbedrohend sein.

Wir liefern dokumentierbare Schulungen nach Art. 4
🫥

Schatten-IT stoppen

Ihre Mitarbeitenden nutzen Cloud-KI längst — nur nicht sicher. Lokale KI-Lösungen eliminieren das DSGVO-Risiko strukturell, nicht durch Verbote.

Daten verlassen das Haus nicht — physisch nicht, logisch nicht
📈

Wettbewerbsfähigkeit

41 % der deutschen Unternehmen nutzen KI aktiv (Bitkom 2026) — 59 % noch nicht. Den Einstieg gestalten wir mit Ihnen — lokal und souverän.

Förderhinweis: BAFA bis 80 % (neue Bundesländer), Antrag bis 31.12.2026 · QCG
„Drei Tage, zwölf Mitarbeitende, ein Use Case. Danach ist Ihr Team handlungsfähig — dokumentiert, nachweisbar, AI-Act-konform."
Strategiegespräch (45 Min) KI-Kompetenz-Check anfragen
Arbeitsweise

Vier Schritte.
Ein Ziel.

01
Verstehen 🔎

Use-Case-Workshop, Ist-Analyse, Hardware-Sizing. Wir hören zu, bevor wir bauen.

02
Bauen 🏗

PoC / Prototyp, lokal oder hybrid, Schulter an Schulter mit Ihrem Entwicklerteam. Kein Demo-Theater.

03
Befähigen 💪

Schulungen für Anwender, Entscheider, Entwickler — dokumentiert, use-case-spezifisch, AI-Act-konform.

04
Loslassen 🚀

Wir gehen. Ihr Team kann. Das war immer der Plan.

— Bis Sie fit sind.

Warum eukalyptusdesign

Fakten, keine
Versprechen.

Kundenfeedback
100 %
Nicht „weitestgehend positiv". Faktisch 100 % positive Rückmeldungen über alle abgeschlossenen Projekte und Schulungen.
KI-Erfahrung
seit 2023
Tiefe in Generativer KI — nicht erst seit dem ChatGPT-Hype. Seit Ende 2024 produktiv und umsatzgenerierend im Markt.
Inhabergeführt
seit 2009
Keine Investorenlogik, keine Skalierungsversprechen. Jessica Rudzki und Stephan Schug sind persönlich bei jedem Projekt dabei.
Gesellschaftlich verankert
vhs + BFD + offene KI-Cafés
KI-Schulungen für Berufstätige, Bundesfreiwilligendienstleistende und Ehrenamtler — dazu offene KI-Cafés in Weimar und Brühl bei Köln sowie Schüler:innen-Ferien-Camps in Erfurt. Kompetenzaufbau jenseits der Tech-Bubble.
Häufige Fragen

FAQ

Brauchen wir eigene Hardware?
Nein — nicht zwingend. Wir können mit Ihrer bestehenden Infrastruktur starten (Cloud-Hybrid, vorhandene Workstations) und Hardware nur dann empfehlen, wenn es wirtschaftlich und technisch sinnvoll ist. Wenn Sie eigene Hardware anschaffen möchten, beraten, beschaffen und implementieren wir vollständig.
Wie verhält sich Apple Silicon zu Nvidia DGX Spark?
Beim Antworten mit großen Modellen ist Apple Silicon (Mac Studio M5 Ultra, 1.200 GB/s) meist schneller als DGX Spark (273 GB/s); beim Einlesen sehr langer Dokumente, bei CUDA-Workflows und beim Training ist DGX Spark stärker. Wir sagen Ihnen ehrlich, welches Setup zu Ihrem Use Case passt. Mehr Details im Tech-Lead-Bereich dieser Seite.
Erfüllen wir mit lokaler KI die Pflicht nach Art. 4 EU AI Act?
Art. 4 KI-VO verpflichtet seit 02.02.2025 Unternehmen, die KI einsetzen, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihres Personals zu ergreifen. Seit dem KI-Omnibus (Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27.07.2026) müssen Unternehmen dabei kein bestimmtes Kompetenzniveau garantieren; dokumentierte Schulungen sind weiterhin ein naheliegender Weg, die Maßnahmen nachzuweisen. Unsere Schulungen sind use-case-spezifisch, dokumentierbar und darauf ausgerichtet, diese Pflicht zu erfüllen — unabhängig davon, ob Sie Cloud- oder lokale KI einsetzen. Wir beraten Sie zur Anforderung gerne direkt.
Was kostet ein typischer PoC?
Das hängt stark vom Use Case, der gewünschten Modellgröße und dem Reifegrad Ihrer vorhandenen Infrastruktur ab. Ein erstes Tech-Sparring (30 Min, kostenlos) gibt uns die Grundlage für ein konkretes Angebot. Typische PoC-Projekte bewegen sich im Rahmen weniger Wochen und werden transparent nach Aufwand kalkuliert.
Arbeitet ihr remote oder vor Ort?
Beides — je nach Projektphase. Für Workshops, Hardware-Onboarding und Schulterschluss-Implementierung bevorzugen wir vor Ort. Konzeption, Coding und Begleitung können hybrid laufen. Wir sind von Köln und Weimar aus gut erreichbar — deutschlandweit.
Können die Schulungen über BAFA oder QCG gefördert werden?
Möglicherweise ja. BAFA-Beratungsförderung (Antragstellung bis 31.12.2026 möglich; Fortführung danach offen) deckt bis zu 80 % in den neuen Bundesländern, 50 % in den alten — relevant insbesondere für Standorte rund um Weimar. QCG (Qualifizierungschancengesetz) kann für Mitarbeitendenschulungen greifen. Wir prüfen die Förderfähigkeit gerne gemeinsam mit Ihnen.
Für Tech Leads & Entwicklerteams

Tech-Sparring
buchen

30 Minuten, kostenlos. Architektur, Hardware-Sizing, Stack-Fragen — ohne Verkaufsdruck. Ehrliche Einschätzung, ob und wie wir helfen können.

Tech-Sparring vereinbaren → Architektur-Skizze anfordern
Für Geschäftsführung & C-Level

Strategiegespräch
vereinbaren

45 Minuten. Use Cases, Compliance-Status, Fördermöglichkeiten, realistischer Einstiegspfad. Maßgeschneidert auf Ihr Unternehmen.

Strategiegespräch buchen → KI-Kompetenz-Check anfragen