Tiefgehende AI-Analysen
DeepSeeks 10-fache KV-Cache-Kompression verändert die KI-Kostenökonomie global und stellt US-Labs vor eine ernste strategische Herausforderung.
Die Woche vom 21.–23. April legte die strategische Position jedes Frontier-KI-Labs offen – nicht durch Pressemitteilungen, sondern durch operative Schritte, die Rechenkapazitäten, Nachfrageentwicklung und Kapitalrestriktionen enthüllten.
Eine umfassende Analyse des aktuellen Stands der Enterprise-AI-Agent-Adoption in Q2 2026 — die Kluft zwischen Pilotprogrammen und Produktiveinsatz, und was die 11% die liefern von den 89% die stagnieren unterscheidet.
Mit dem naeher rueckenden Durchsetzungsdatum des EU AI Act im August 2026 kartiert dieser Report die Compliance-Landschaft und identifiziert die haeufigsten Luecken in der Unternehmensbereitschaft.
Eine Analyse der Context-Engineering-Muster aus 50 produktiven AI-Deployments — RAG-Architekturen, Knowledge-Graph-Integration, mehrschichtige Speichersysteme und der Wandel von Prompt Engineering zu strukturierten Kontext-Pipelines.
Eine vergleichende Analyse des Open-Source-LLM-Oekosystems zu Beginn von Q2 2026 — Performance-Benchmarking gegen proprietaere Alternativen, Lizenzlandschaft und Gesamtbetriebskosten fuer Self-Hosted-Deployments.
Wie fuehrende Organisationen Knowledge Graphs mit LLMs kombinieren, um AI-Systeme zu bauen, die ueber strukturierte Beziehungen schlussfolgern — GraphRAG-Architekturen, Entity Resolution und das aufkommende Graph-native Context Engineering.