eukalyptusdesign · KI-Aktionsmonate 2026

KI auf Augenhöhe.
Lokal. 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
Cambiat-Partner

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 819 GB/s Speicherbandbreite, 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 50–200 W statt 350–1.000 W bei Multi-GPU-Workstations
  • MLX, llama.cpp, Ollama, vLLM-MLX, oMLX, LM Studio — produktionsreife Toolchain
  • Hybride Setups (DGX Spark + Apple Silicon) auf Wunsch

Hinweis zur Lieferbarkeit: Apple-Desktop-Hardware (Mac Studio / Mac mini) ist derzeit nur eingeschränkt bis gar nicht verfügbar — die nächste Generation auf M5-Basis wird erwartet. Wir beschaffen bei Engpässen zum Beispiel verfügbare Nvidia DGX-Spark- oder Apple Refurbished-Setups.

Technische Argumente →
Für Tech Leads & CTOs

Konkret.
Ohne Weichzeichner.

Sie kennen Nvidia. CUDA ist seit 15 Jahren der Default. 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, 30–65 W Stromaufnahme — lokal, leise, produktionsreif.
Speicherbandbreite entscheidet — nicht FLOPs
LLM-Inferenz ist memory-bound. Tokens/s skaliert mit Bandbreite, nicht mit theoretischer Rechenleistung.
DGX Spark
273 GB/s
LPDDR5x
Mac Studio M3 Ultra
819 GB/s
Unified Memory
Bei großen Modellen ist Apple Silicon oft schneller als DGX Spark — und immer schneller als CPU-/Disk-Offload-Krücken.
Speicherkapazität: wer 70B-Modelle wirklich ausführt
Qwen3.6-35B-A3B (Q4, ~24 GB) ist unser Alltags-Zugpferd — als MoE mit nur 3 B aktiven Parametern läuft es komfortabel auf Mac-mini-/Mac-Studio-Klasse, via MLX (Apple-nativ) oder llama.cpp sogar auf kleiner Hardware. Auf Apple Silicon liefert MLX dabei spürbar höhere Tokenraten als llama.cpp — die Unterschiede zwischen Backend und Hardware-Klasse sind teils beträchtlich. Llama 3.1 70B (Q4) braucht ~40–50 GB: DGX Spark schafft das (128 GB), Mac Studio M3 Ultra mit Reserve (256 GB). Extremfälle wie DeepSeek R1 671B (Q4, ~404 GB) übersteigen dagegen aktuelle Apple-Desktop-Hardware (max. 256 GB seit dem Auslaufen der 512-GB-Konfiguration Anfang 2026) und laufen auf DGX Spark ohnehin nicht standalone — hier bleibt Cloud oder ein Multi-Node-Setup die realistische Option.

Unser Standpunkt: Für PoCs und Prototyping bis 70B ist Apple Silicon die wirtschaftlich sauberere Wahl. Training und Fine-Tuning >70B bleibt CUDA-Domäne. Ehrlich.
TCO: Wann amortisiert sich lokale Hardware?
Mac Studio M3 Ultra, 256 GB: ~7.000–8.000 EUR Anschaffung, ~60–120 EUR Strom/Jahr je nach Nutzungsintensität.
DGX Spark: ~4.800–6.200 EUR (DE, Founders Edition — Preise sind 2026 durch die Speicherknappheit gestiegen; OEM-Varianten wie ASUS Ascent GX10 potenziell günstiger, für den deutschen Markt aber noch nicht verlässlich bepreist), ~90–150 EUR/Jahr Strom (weniger effizient als Apple Silicon) — dafür Bandbreite limitiert.
Cloud-API (Llama-70B hosted): 200–800 EUR/Monat je nach Volumen, plus Datenabfluss.

Bei mehr als ~700 EUR/Monat Cloud-API-Kosten kann sich lokale Hardware innerhalb von 8–12 Monaten amortisieren — plus dem nicht monetarisierbaren Compliance-Vorteil.
Software-Reife 2026: MLX, llama.cpp, vLLM
MLX (Apple-natives ML-Framework) seit 2025/26 produktionsreif, mit teilweiser CUDA-Unterstützung als Brücke. llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM-MLX bieten breite Tooling-Basis. Hugging-Face-Modelle weitgehend in GGUF/MLX-Formaten verfügbar.
Hybride Setups: DGX Spark + Mac Studio
EXO-Labs zeigt: DGX Spark Prefill + Mac Studio Decode kann je nach Workload 2,8× schneller sein als Mac Studio allein. Wir verkaufen kein Tool — wir empfehlen die richtige Topologie für Ihren Use Case. Auch wenn das bedeutet: DGX Spark.
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 zur KI-Kompetenz im Personal. Hochrisiko-Pflichten greifen später. 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 April 2026). 53 % misstrauen außereuropäischen Anbietern (DIHK 2026). Die Lücke schließen wir mit Ihnen — lokal und souverän.

Förderhinweis: BAFA bis 80 % (neue Bundesländer), 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.
cambiat
Partnerschaft
Cambiat-Institut, Köln (DGSF-zertifiziert)

Unser Anwendungs- und Reflexionspartner aus der Welt systemischer Therapie und Beratung. Steht für menschzentrierte, ethisch reflektierte KI-Implementierung. Weil Technologie allein keine Antworten liefert.

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?
Bei lokaler Inferenz bis 70B-Modelle ist Apple Silicon (Mac Studio M3 Ultra, 819 GB/s) oft schneller als DGX Spark (273 GB/s) — weil LLM-Inferenz memory-bound ist. Für Training >70B und CUDA-Migrationspfade in Nvidia-Datacenter ist DGX Spark sinnvoller. 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 alle Unternehmen, die KI einsetzen, zur nachweisbaren KI-Kompetenz bei Mitarbeitenden. 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 (bis 31.12.2026 verlängert) 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
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30 Minuten, kostenlos. Architektur, Hardware-Sizing, Stack-Fragen — ohne Verkaufsdruck. Ehrliche Einschätzung, ob und wie wir helfen können.

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Für Geschäftsführung & C-Level

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

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