- Zwei indische Unternehmen, Arinox AI und KOGO AI, stellten auf dem India AI Impact Summit 2026 CommandCORE vor – bezeichnet als das erste souveräne KI-Produkt des Landes.
- Das „AI in a box“-System arbeitet vollständig on-premise (vor Ort) und unabhängig vom Internet, um Sicherheits- und Datenschutzrisiken bei der Nutzung von Cloud-Diensten zu lösen.
- Laut der Analyse „AI Threat Landscape 2025“ von HiddenLayer sind 88 % der Unternehmen besorgt über Schwachstellen durch die Integration von Drittanbieter-KI wie OpenAI (ChatGPT), Microsoft Copilot oder Google Gemini.
- Ein MIT-Bericht aus dem Jahr 2025 zeigt, dass 95 % der Piloten für generative KI scheitern, wobei der Datenschutz ein wesentlicher Faktor ist.
- CommandCORE besteht aus 4 Schichten: Nvidia-Hardware; das agentische Betriebssystem von KOGO; Enterprise Agent Suite mit über 500 Konnektoren; Open-Source-Modelle für souveräne KI.
- Das System läuft auf Nvidia-Hardware (Jetson Orin Edge, DGX Spark, RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition).
- Die kleine Version verarbeitet Modelle mit 1–7 Milliarden Parametern; die mittlere Version 20–30 Milliarden Parameter; die große Version, die einem DGX-Cluster entspricht, kann bei Verbindung von 2 Maschinen bis zu 405 Milliarden Parameter erreichen.
- Der Startpreis beträgt 10 Lakh Rupien (~120.000 USD).
- Wirtschaftliches Beispiel: Eine Ladestation/Batteriewechselstation für E-Fahrzeuge erzeugt 30 TB Daten/Tag; 1.000 Stationen würden 30.000 TB/Tag erzeugen, wenn sie in die Cloud gesendet würden.
- Die Edge-Lösung ermöglicht die Übertragung von nur etwa 200 GB gefilterter Daten, was die Bandbreiten- und Rechenkosten drastisch senkt.
- Zielgruppen sind sensible Sektoren: Finanzen, Banken, Regierung, Verteidigung.
📌 Zwei indische Unternehmen, Arinox AI und KOGO AI, stellten auf dem India AI Impact Summit 2026 CommandCORE vor – bezeichnet als das erste souveräne KI-Produkt des Landes. CommandCORE bietet Offline-Fähigkeiten, Verarbeitung von 1 bis 405 Milliarden Parametern und Preise ab ca. 120.000 USD. In einem Umfeld, in dem 88 % der Unternehmen Risiken bei der Integration von Drittanbieter-KI fürchten und 95 % der KI-Pilotprojekte scheitern, könnte ein Edge-Modell, das 30 TB Daten/Tag vor Ort verarbeitet und nur 200 GB in die Cloud sendet, Kosten- und Sicherheitsvorteile schaffen. Dies ist ein Schritt zur Lokalisierung von Unternehmensintelligenz anstatt der Abhängigkeit von globaler Infrastruktur.
