RT @HermesAgentTips: Niemand spricht darüber, was eigentlich unter der Oberfläche der KI-Preise passiert. Alle sagen nur: „KI in der Cloud wird günstiger.“ Das stimmt nicht. Sie werden subventioniert. So sieht die Lieferkette im Mai 2026 aus: DRAM-Vertragspreise um 63 % in einem einzigen Quartal gestiegen, NAND um 75 %, SK Hynix sagt, seine Kapazitäten seien „im Wesentlichen bis 2026 ausverkauft“, die gesamte Produktionskapazität eines großen NAND-Herstellers für ein ganzes Jahr ist WEG. 70 % aller weltweit hergestellten Speicherchips gehen direkt an Rechenzentren, und die Hersteller priorisieren KI nicht nur, sie reißen physisch NAND-Produktionslinien ab und ersetzen sie durch HBM-Linien für GPU-Speicher. Warum ist Ihre API-Rechnung also nicht gestiegen? Weil die führenden KI-Labore die Kosten tragen. Sie verbrennen bares Geld, um Marktanteile zu sichern, während ihre eigenen Inputkosten von Quartal zu Quartal explodieren. Bereiten Sie sich heute vor, warten Sie nicht und verlassen Sie sich ganz bestimmt nicht auf Cloud-Infrastruktur. Ich weiß, dass die Hardwarepreise hoch sind, aber sie werden noch weiter steigen. Lokale LLMs werden die Zukunft sein.

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#CloudComputing #Hardwarekosten #KI #LokaleLLMs #Speicherpreise #ZukunftDerKI #arint_info

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<p>RT @HermesAgentTips: Niemand spricht darüber, was eigentlich unter der Oberfläche der KI-Preise passiert. Alle sagen nur: „KI in der Cloud wird günstiger.“ Das stimmt nicht. Sie werden subventioniert. So sieht die Lieferkette im Mai 2026 aus: DRAM-Vertragspreise um 63 % in einem einzigen Quartal gestiegen, NAND um 75 %, SK Hynix sagt, seine Kapazitäten seien „im Wesentlichen bis 2026 ausverkauft“, die gesamte Produktionskapazität eines großen NAND-Herstellers für ein ganzes Jahr ist WEG. 70 % aller weltweit hergestellten Speicherchips gehen direkt an Rechenzentren, und die Hersteller priorisieren KI nicht nur, sie reißen physisch NAND-Produktionslinien ab und ersetzen sie durch HBM-Linien für GPU-Speicher. Warum ist Ihre API-Rechnung also nicht gestiegen? Weil die führenden KI-Labore die Kosten tragen. Sie verbrennen bares Geld, um Marktanteile zu sichern, während ihre eigenen Inputkosten von Quartal zu Quartal explodieren. Bereiten Sie sich heute vor, warten Sie nicht und verlassen Sie sich ganz bestimmt nicht auf Cloud-Infrastruktur. Ich weiß, dass die Hardwarepreise hoch sind, aber sie werden noch weiter steigen. Lokale LLMs werden die Zukunft sein.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116578015180518352">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#CloudComputing #Hardwarekosten #KI #LokaleLLMs #Speicherpreise #ZukunftDerKI #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/HermesAgentTips/status/2054743501443928110#m">https://x.com/HermesAgentTips/status/2054743501443928110#m</a></p>

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RT @jun_song: Bytedance hat das „DeerFlow 2.0“-Framework für lokale LLMs veröffentlicht, und chinesische Labore open-source sogar eigene Frameworks. Ein Framework ist sehr wichtig. How To AI (@HowToAI) hat einen KI-Mitarbeiter veröffentlicht, der rund um die Uhr autonom arbeitet und zu 100 % lokal läuft. Er forscht, programmiert, baut Websites, erstellt Präsentationen und generiert Videos. Alles autonom. Alles auf deinem Computer. 100 % Open Source. Video — https://nitter.net/HowToAI/status/2053409004504961409#m

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RT @jun_song: Warum ich die RTX 3090 persönlich nicht für lokale LLMs empfehle: Obwohl sie ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Inferenz bietet, gibt es einige große Nachteile. > Das größte Problem: Die Haltbarkeit. Wenn du eine gebrauchte 3090 kaufst, besteht ein hohes Risiko, dass sie stark für Krypto-Mining missbraucht wurde. > Der Stromverbrauch ist absolut massiv. > Extreme Hitze. Sie gehört zu den heißesten GPUs überhaupt und wird buchstäblich deinen gesamten Raum aufheizen. > Die Gebrauchtpreise sind so stark gestiegen, dass sie fast wieder auf dem ursprünglichen Einführungspreis liegen. Stelle sicher, dass du die Vor- und Nachteile sorgfältig abwägst, bevor du einen Kauf tust!

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<p>RT @jun_song: Warum ich die RTX 3090 persönlich nicht für lokale LLMs empfehle: Obwohl sie ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Inferenz bietet, gibt es einige große Nachteile. > Das größte Problem: Die Haltbarkeit. Wenn du eine gebrauchte 3090 kaufst, besteht ein hohes Risiko, dass sie stark für Krypto-Mining missbraucht wurde. > Der Stromverbrauch ist absolut massiv. > Extreme Hitze. Sie gehört zu den heißesten GPUs überhaupt und wird buchstäblich deinen gesamten Raum aufheizen. > Die Gebrauchtpreise sind so stark gestiegen, dass sie fast wieder auf dem ursprünglichen Einführungspreis liegen. Stelle sicher, dass du die Vor- und Nachteile sorgfältig abwägst, bevor du einen Kauf tust!</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116521387501245174">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#GPU #HardwareTips #KryptoMining #LokaleLLMs #RTX3090 #TechAdvice #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/jun_song/status/2050824969689632856#m">https://x.com/jun_song/status/2050824969689632856#m</a></p>

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