KI-Grundlagen

Foundation Model

Ein Foundation Model ist ein großes, auf breiten Datenmengen vortrainiertes KI-Modell, das als Basis für vielfältige Downstream-Aufgaben dient. GPT-4, Claude, Llama und Stable Diffusion sind Foundation Models. Sie werden einmal aufwendig trainiert und dann per Fine-Tuning, Prompt Engineering oder RAG an spezifische Anwendungsfälle angepasst.

Warum ist das relevant?

Foundation Models verändern die KI-Ökonomie fundamental: Statt eigene Modelle zu trainieren, bauen Unternehmen auf bestehenden Foundation Models auf. Das senkt die Einstiegshürde für KI-Projekte um Größenordnungen. Die strategische Frage ist nicht mehr "ob KI", sondern "welches Foundation Model für welchen Zweck".

So setzt IJONIS das ein

Wir helfen Ihnen, das richtige Foundation Model zu wählen: GPT-4 oder Claude für komplexe Reasoning-Aufgaben, Llama oder Mistral für datenschutzsensitive On-Premise-Szenarien, Stable Diffusion für Bildgenerierung. Unsere KI-Beratung vergleicht Modelle anhand Ihrer konkreten Anforderungen — Leistung, Kosten, Lizenzierung und DSGVO-Konformität.

Häufige Fragen

Was kostet die Nutzung eines Foundation Models?
Die Kosten variieren stark: Cloud-APIs (OpenAI, Anthropic) berechnen pro Token und kosten für typische Geschäftsanwendungen 50-500 EUR/Monat. Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) sind lizenzkostenfrei, erfordern aber eigene GPU-Server. Die Gesamtkosten hängen von Ihrem Nutzungsvolumen und Hosting-Modell ab.
Sollte mein Unternehmen auf Open-Source oder kommerzielle Foundation Models setzen?
Beides hat Berechtigung. Kommerzielle Modelle (GPT-4, Claude) bieten Top-Leistung ohne Infrastruktur-Aufwand. Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) bieten maximale Kontrolle und Datenschutz. Wir empfehlen oft einen hybriden Ansatz: Cloud-APIs für unkritische Aufgaben, lokale Modelle für sensible Daten.

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