Compression Cloud

Die unsichtbare Effizienzschicht
für Large Language Models

Die Infrastruktur-Schicht, die KI-Systeme schneller, günstiger und strukturell intelligenter macht.

Compression Cloud ist eine technologische Effizienzschicht für KI-Systeme. Sie macht bestehende Infrastrukturen leistungsfähiger – ohne deren Architektur zu verändern.

Reduziert Datenlast. Beschleunigt Modelle. Senkt GPU-Kosten.

Compression Cloud ist eine hochoptimierte Inference-Layer, die eingehende Datenströme analysiert, strukturell normalisiert und effizient komprimiert — bevor sie dein Modell erreichen. Die Qualität bleibt unangetastet. Der Overhead sinkt dramatisch.

Für Teams, die LLMs in produktiven, leistungs-kritischen Umgebungen betreiben — und Systeme benötigen, die nicht nur funktionieren, sondern verlässlich skalieren.

+70% GPU-Effizienz
30–60% Token-Reduktion in realen Pipelines aktuell in Entwicklungsphase 2 (Phase 3 bereits in Entwicklung – Ziel: bis >90% Token-Reduktion)
Model-agnostisch OpenAI, OSS, On-Premise
Mission-Critical Für produktive AI-Workloads gebaut
API-ready in Minuten
Lizenzierbar für Cloud-Anbieter

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Warum Unternehmen Compression Cloud wählen

Moderne KI-Systeme werden nicht durch die Qualität der Modelle limitiert, sondern durch Datenvolumen, Tokens und Infrastrukturkosten. Unsere Kompressions-Schicht adressiert genau diese Engstelle — ohne an Modellen, Prompts oder Geschäftslogik etwas verändern zu müssen.

Die Technologie ist so konzipiert, dass sie skaliert, ohne komplexer zu werden: deterministisch, reproduzierbar, telemetrierbar und mit klaren Performance-Garantien. Systeme, die auf Dauer bestehen sollen, benötigen genau diese Eigenschaften.

Für Teams, die Verantwortung tragen

LLM-Workloads sind teuer — und sie wachsen schneller, als Budgets steigen. Mit Compression Cloud entsteht eine Architektur, die Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz nicht gegeneinander ausspielt, sondern orchestriert.

Unternehmen, Plattform-Teams und KI-Architekten nutzen Compression Cloud, um Kosten zu reduzieren, Durchsatz zu erhöhen und strukturelle Stabilität in ihre Systems-Pipelines zu bringen. Nicht als kurzfristiges Feature — sondern als Fundament.