Dweve Mesh: Ihr KI-Netzwerk, das wirklich funktioniert
Verwandeln Sie ungenutzte europäische Geräte in KI-Infrastruktur. Verdienen Sie Tokens durch das Teilen von Rechenleistung, nutzen Sie Tokens für KI-Dienste. 96% weniger Energie, vollständige Privatsphäre, europäische Souveränität.
Wir verstehen Ihre Frustration
Sie haben es satt, für teure KI zu zahlen, die nicht funktioniert, wenn Sie sie am meisten brauchen. Cloud-Dienste, die langsamer werden, wenn alle sie nutzen, Kosten, die außer Kontrolle geraten, und keine Kontrolle über Ihre eigenen Daten. Sie wollen KI, die zuverlässig, bezahlbar und wirklich Ihre ist.
Teuer und unzuverlässig
Cloud-KI wird schnell teuer und verlangsamt sich genau dann, wenn Sie sie brauchen. Sie zahlen für Spitzenauslastung, erhalten aber inkonsistente Leistung bei hoher Nachfrage.
Keine Kontrolle über Ihre Daten
Ihre sensiblen Geschäftsdaten werden an fremde Server gesendet. Sie haben keine Ahnung, wohin sie gehen, wer darauf zugreifen kann oder wie lange sie gespeichert werden.
Vendor-Lock-in-Falle
Sobald Sie auf einer Cloud-KI-Plattform aufbauen, sitzen Sie fest. Der Wechsel zu einem anderen Anbieter bedeutet, alles von Grund auf neu aufzubauen, sodass Preiserhöhungen jederzeit möglich sind.
Europäische KI auf ungenutzten Geräten aufgebaut
Verwandeln Sie 10-16 Stunden täglicher ungenutzter Computerzeit in produktive KI-Infrastruktur. Verdienen Sie Tokens durch Beiträge von Rechenleistung, nutzen Sie Tokens für KI-Dienste.
Die meisten EU-Rechenzentren gehören amerikanischen und chinesischen Unternehmen. Aber Europa hat mehr Heim- und Bürogeräte als jeder andere Kontinent. Diese Maschinen stehen 10-16 Stunden täglich ungenutzt und verschwenden Strom. Dweve Mesh verwandelt diese Verschwendung in europäische KI-Infrastruktur.
Hybride Privatsphäre: Ihre privaten Daten bleiben lokal, allgemeine KI-Aufgaben werden über das Netzwerk verteilt. Native Installation für beste Leistung oder Beitrag über Ihren Browser mit WebAssembly. Einfache Token-Credits (1 Token = 1 Wort) für transparente Preise.
Verteilte Effizienz
Nutzen Sie ungenutzte Rechenkapazität in ganz Europa. Verwandeln Sie verschwendeten Strom in produktive KI-Infrastruktur.
Hybride Privatsphäre
Private Daten bleiben lokal, gelangen nie ins Netzwerk. Nicht-private Berechnungen werden für optimale Leistung verteilt. DSGVO-Konformität durch technische Architektur.
Europäische Souveränität
Konkurrieren Sie mit US- und chinesischer Rechenzentrumsinfrastruktur durch Europas Vorteil verteilter Geräte. Daten werden auf europäischer Hardware unter EU-Gerichtsbarkeit verarbeitet.
Wichtigste technische Vorteile
Effiziente Berechnung
Low-Bit-Operationen (1-8 Bits) reduzieren den Rechenaufwand pro Operation und ermöglichen effiziente Inferenz auf Standard-Hardware.
Kompakte Modelle
Diskrete Darstellungen reduzieren Speicheranforderungen drastisch und ermöglichen größere Modelle auf Consumer-Hardware.
Niedriger Stromverbrauch
96% weniger Energie pro Operation im Vergleich zu traditioneller KI macht die Teilnahme ungenutzter Geräte nachhaltig.
Breite Hardware-Unterstützung
Optimierte Implementierungen für CPU, GPU, FPGA und NPU ermöglichen Teilnahme über verschiedene Hardwarekonfigurationen.
Ausgeklügeltes 3-Schichten-Netzwerkdesign
Optimiert für Leistung und Resilienz über Edge-, Rechen- und Koordinationsschichten
Globale Netzwerk-Orchestrierung & Konsens
Hochleistungs-verteiltes Computing
Lokale & verteilte Inferenz
Schicht-Spezialisierung & Rollen
Koordinationsschicht-Funktionen
Verwaltet globalen Netzwerkstatus und hält Konsens aufrecht.
- Netzwerktopologie-Optimierung und Routing
- Globaler Load-Balancing über verteilte Knoten
- Byzantinisch fehlertolerante Konsens-Mechanismen
Rechenschicht-Funktionen
Verarbeitet intensive Reasoning und föderiertes Lernen.
- Komplexes Reasoning mit 10 bis 20-facher Beschleunigung
- Verteiltes föderiertes Lernen mit verschlüsselten Updates
- 96% weniger Energie durch Low-Bit-Operationen (1-8 Bits)
Architekturvorteile
Edge-Schicht Funktionen
Lokale Inferenz auf Beiträger-Geräten während ungenutzter Zeiten.
- Desktop und Heim-Hardware (ungenutzt 10-16 Stunden täglich)
- Native Installation oder WebAssembly Browser-Beitrag
- Universitäten verdienen Rabatte durch Rechenleistungs-Beiträge
Wichtigste Architekturvorteile
Blitzschnelle verteilte Inferenz
Parallele Verarbeitung über verteilte Knoten für hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit
Wie verteilte Inferenz funktioniert
Input-Zerlegung
Automatisch Anfragen in parallelisierbare Teilaufgaben zerlegen für effiziente Verteilung über das Netzwerk.
Parallele Ausführung
Teilaufgaben mit optimalem Routing verteilen basierend auf Knoten-Fähigkeiten, Standort und aktueller Last.
Ergebnis-Aggregation
Teilresultate mit Konsens-Algorithmen zusammenführen, um kohärente, umfassende Lösungen zu produzieren.
Leistungsvorteile
Diskrete KI-Architektur (1-8 Bits) liefert effiziente verteilte Leistung auf ungenutzten europäischen Geräten.
Effiziente Operationen
Low-Bit-Operationen reduzieren Rechenaufwand und ermöglichen effiziente verteilte Inferenz.
Skalierbare Kapazität
Netzwerkkapazität skaliert dynamisch mit teilnehmenden Geräten in ganz Europa.
Nachhaltige Verarbeitung
96% weniger Energie pro Operation ermöglicht nachhaltige KI auf ungenutzter Consumer-Hardware.
Echtzeit-Verarbeitung
Niedrige Latenz-Inferenz mit verteilter paralleler Ausführung über das Mesh-Netzwerk.
Elastische Skalierung
Automatische Kapazitätsskalierung basierend auf Nachfrage mit 96% weniger Energieverbrauch.
Fehlertoleranz
Redundante Verarbeitung gewährleistet Kontinuität, wenn Knoten ausfallen oder die Verbindung verlieren.
Datenschutz-first föderiertes Lernen
Kollaboratives Modelltraining ohne Datenaustausch, Privatsphäre wahren und gleichzeitig kollektive Intelligenz ermöglichen
Datenschutzwahrendes kollaboratives Lernen
Dweve Mesh ermöglicht es mehreren Parteien, gemeinsam KI-Modelle zu trainieren, ohne ihre Rohdaten zu teilen. Mit diskreter KI (1-8 Bit Berechnung) mit 10 bis 20-facher Beschleunigung und effizienter Low-Bit-Kodierung bewahrt dieser Ansatz die Privatsphäre und ermöglicht gleichzeitig die Vorteile großangelegter, diverser Trainingsdaten.
Lokales Training
Jeder Teilnehmer trainiert das globale Modell auf seinen lokalen Daten mit effizienten Low-Bit-Operationen, berechnet Gradienten ohne Rohinformationen zu teilen und nutzt 96% weniger Energie.
Sichere Aggregation
Modell-Updates werden verschlüsselt und mit fortgeschrittenen kryptografischen Protokollen aggregiert, die individuelle Privatsphäre bewahren.
Globale Modell-Aktualisierung
Das verbesserte globale Modell wird zurück an alle Teilnehmer verteilt und profitiert von kollektiven Lern-Erkenntnissen, während kompakte Low-Bit-Darstellungen erhalten bleiben.
Wichtigste Vorteile
Vollständiger Datenschutz
Rohdaten verlassen niemals ihren Ursprung. Nur verschlüsselte Modell-Updates werden geteilt, was vollständige Datensouveränität und DSGVO-Konformität gewährleistet.
Überlegene Modellleistung
Zugang zu verschiedenen, verteilten Datensätzen führt zu robusteren und besser generalisierbaren KI-Modellen durch datenschutzwahrendes kollaboratives Lernen.
Reduzierte Infrastrukturkosten
Verteiltes Training mit effizienten Low-Bit-Operationen und 96% weniger Energieverbrauch nutzt ungenutzte Hardware statt massive Rechenzentren-Investitionen zu erfordern.
Wichtigste Anwendungsbereiche
Krankenhausübergreifende medizinische Forschung ohne Patientendaten zu teilen
Betrugserkennung zwischen Institutionen unter Wahrung der Kundenprivatsphäre
Enterprise-grade Datenschutz & DSGVO-Konformität
Eingebauter Datenschutz und regulatorische Compliance für anspruchsvollste Enterprise-Umgebungen
Privacy-by-Design-Architektur
Dweve Mesh implementiert hybriden Datenschutz auf Architekturebene: Private Daten bleiben ausschließlich lokal, während nicht-private Berechnungen über das Netzwerk verteilt werden. Privatsphäre ist fundamental für den Systembetrieb, mit 10 bis 20-facher Beschleunigung durch effiziente diskrete Operationen.
Zero-Knowledge-Verarbeitung
Fortgeschrittene kryptografische Protokolle ermöglichen Berechnungen auf verschlüsselten Daten ohne jemals die zugrunde liegenden Informationen offenzulegen.
Differenzielle Privatsphäre
Mathematische Garantien, dass einzelne Datenpunkte nicht aus aggregierten Ergebnissen identifiziert werden können.
Vollständige DSGVO-Konformität
Dweve Mesh bietet umfassende Tools und Mechanismen, um vollständige Konformität mit DSGVO und anderen Datenschutzvorschriften in allen Rechtsordnungen zu gewährleisten.
Recht auf Information
Automatisierte Transparenzberichte zeigen genau, wie personenbezogene Daten innerhalb des Netzwerks verarbeitet, gespeichert und verwendet werden.
Recht auf Datenübertragbarkeit
Standardisierte Exportmechanismen ermöglichen es Benutzern, ihre Daten in maschinenlesbaren Formaten abzurufen.
Recht auf Löschung
Sichere Löschprotokolle gewährleisten vollständige Entfernung personenbezogener Daten von allen Netzwerkknoten.
Einfache Token-Credits
Transparente nutzungsbasierte Preise: Verdienen Sie Tokens durch Beitrag ungenutzter Rechenleistung, nutzen Sie Tokens für KI-Dienste
Einfaches Credit-System
API-Tokens funktionieren wie Credits: 1 Token entspricht 1 vollständigem Wort (keine Subtokens wie bei Wettbewerbern). Verdienen Sie Tokens durch Beitrag ungenutzter Rechenleistung zum öffentlichen Netzwerk, nutzen Sie Tokens für KI-API-Nutzung. Kein Handel, keine Blockchain, keine Kryptowährung. Nur transparente Preise, exklusiv verkauft von Dweve.
Verdienen Sie Tokens durch Rechenleistungs-Beiträge
Verwandeln Sie ungenutzte Hardware (10-16 Stunden täglich) in produktive Kapazität und verdienen Sie API-Tokens für die Verarbeitung von Inferenz-Anfragen.
- Beitrag über native Installation
- Beitrag über WebAssembly im Browser (keine Installation)
- Universitäten verdienen Rabatte auf Dweve-Produkte
Nutzen Sie Tokens für KI-Dienste
Verwenden Sie verdiente oder gekaufte Tokens für KI-API-Aufrufe mit transparenten Preisen pro Wort. Vorhersehbare Kosten, keine versteckten Gebühren.
API-Nutzungs-Credits
1 Token = 1 vollständiges Wort. Einfache, transparente Preise für alle KI-Dienste auf der Dweve-Plattform.
Netzwerk-Beteiligung
Token-Inhaber können an Netzwerk-Governance-Entscheidungen und Protokoll-Verbesserungen teilnehmen.
Branchen Anwendungen
Branchen transformieren mit dezentraler KI-Infrastruktur
Gesundheitswesen
Datenschutzwahre medizinische Forschung und Zusammenarbeit zwischen Institutionen ohne sensible Patientendaten zu teilen.
- • Krankenhausübergreifende medizinische Forschung
- • Föderiertes Modelltraining
- • Patientendatenschutz
- • Verteilte Diagnosesysteme
Finanzdienstleistungen
Kollaborative Betrugserkennung und Risikomodellierung unter Wahrung strikter Datenschutz- und regulatorischer Compliance.
- • Institutionsübergreifende Betrugserkennung
- • Verteilte Risikomodellierung
- • Regulatorische Compliance
- • Kundendatenschutz
Öffentlicher Sektor
Sichere Zusammenarbeit zwischen Regierungsbehörden und Forschungsinstitutionen unter Wahrung der Datensouveränität.
- • Behördenübergreifende Datenanalyse
- • Datenschutzwahre Forschung
- • Bürgerdatenschutz
- • Regulatorische Compliance
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