Für Tech-Unternehmen
KI für Tech-Unternehmen in der Schweiz
Coding-Copilots, RAG-Systeme, On-Prem-LLMs für Software-Häuser, die ihre Codebase nicht an OpenAI schicken wollen.
- On-Prem auf ThinkStation PGX (128 GB)
- Ollama + Open-WebUI
- Xinity Engine optional
- revDSG + IP-Schutz
- CHF 2’200 / Tag
Du führst ein Tech-Team. Deine Engineers nutzen Cursor, Claude Code, Copilot. Manche bezahlt vom Unternehmen, manche privat. Deine Codebase enthält IP, die nicht in US-Cloud-Logs landen darf.
Marketing-Beratungen bieten „KI-Workshops" an, die nichts bringen, weil ihre Berater den Stack nicht kennen. Wir sind anders. Wir kennen Ollama, vLLM, llama.cpp, Open-WebUI, n8n. Wir bauen lokale LLM-Setups auf einer Lenovo ThinkStation PGX bei dir vor Ort, integrieren sie in deine Engineering-Workflows und zeigen, wie ein Coding-Copilot funktioniert, der nicht mit deinem Code nach Hause telefoniert.
Drei typische Tech-Team-Use-Cases
| Use Case | Stack |
|---|---|
| Code-aware Assistant ohne Cloud-Egress | Ollama-Hostmodell + RAG auf Repository-Index + IDE-Extension oder Chat-UI |
| PR-Review-Bot für sicherheitsrelevanten Code | Self-hosted LLM + Git-Webhook + Custom-Prompt-Layer |
| Internal Knowledge Bot über Confluence/Notion/Sharepoint | Ollama + Open-WebUI + RAG-Pipeline |
Warum Waldsee statt Big-Cloud-Berater
Wir verstehen, warum eine Software-Bude mit IP-sensitivem Code nicht „einfach OpenAI nehmen" kann. Wir haben den Open-Source-Stack selbst aufgesetzt, nicht nur drüber gelesen. Und wir sagen ehrlich, wann Cloud-KI reicht. Und wann nicht.
Hardware: ThinkStation PGX im Tech-Team
Die Lenovo ThinkStation PGX mit NVIDIA GB10 Grace-Blackwell-Superchip und 128 GB Unified Memory ist die Hardware-Basis für ernsthafte LLM-Inferenz im Tech-Team. Sie deckt typische Engineering-Teams (5–40 Devs) ab und läuft mit Ollama als Engine und Open-WebUI als UI. Auf Wunsch ergänzen wir die Xinity Engine als Orchestrierungs-Schicht, wenn du einen EU-souveränen Software-Stack willst.
Häufige Fragen
Welche Modelle laufen sinnvoll auf einer ThinkStation PGX?
Open-Source-Modelle wie Llama, Qwen, Mistral, die DeepSeek-Coder-Familie. Die konkrete Versions-Wahl klären wir im Architektur-Gespräch. Modelle altern schnell.
Wie integriert sich das in unsere IDE?
Über IDE-Extensions (z. B. Continue.dev für VSCode), eigene CLI-Wrapper, oder die Open-WebUI als Chat-Frontend für Out-of-IDE-Sessions.
Was kostet das?
Hardware: aktueller Lenovo-Schweiz-Listenpreis (im Architektur-Gespräch). Aufbau: 3–8 Tage Waldsee-Aufwand zum Tagessatz CHF 2’200.
Reicht ein Mac mini mit Ollama nicht?
Für Single-Dev-Experimente ja. Für ein Team mit ernsthaftem Memory-Bedarf (grosse Modelle, RAG-Indizes, Multi-User) wird der Mac mini schnell zum Engpass.
Ersetzt das Cursor / GitHub Copilot?
Nein, oft nicht. Es ergänzt sie. Cursor für „normalen" Code, on-prem für IP-sensitiven Code. Hybride Setups sind die Regel, nicht die Ausnahme.