Our Vision: The Future of Local AI

From Mainframes to True AI Independence

Today's interaction with Large Language Models through cloud-based prompt interfaces bears a striking resemblance to the mainframe era, when multiple users shared access to prohibitively expensive computing resources through time-sharing systems. This parallel suggests we are still in the nascent stages of AI development, operating within the constraints of centralized, resource-limited paradigms that fundamentally limit the potential of artificial intelligence.

The Foundation of Tomorrow's AI

Our vision centers on local AI development as the essential foundation for a sustainable, private, affordable, and truly independent computational future. We believe that genuine progress in artificial intelligence requires breaking free from the limitations of cloud dependency and embracing data sovereignty, sustainability, and computational independence as core principles.

Bridging Consumer Technology and Advanced AI

We focus on current consumer technologies—computers, solar technology, and storage systems—combining them with innovative KV cache pre-computation and on-device KV cache on-the-fly loading capabilities. This approach enables comprehensive research and competent responses to complex queries while maintaining complete local control over data and processing.

In-Context Learning: Empowering Local Intelligence

The cornerstone of our approach lies in In-Context Learning (ICL), which enables smaller LLMs running on local devices to solve complex tasks with sophisticated reasoning capabilities. We leverage the idle time of these systems—when users are sleeping or otherwise engaged—to compute KV caches for extensive document collections. This preprocessing ensures that domain-specific questions can be answered with immediate access to relevant context and knowledge.

In essence, our LLMs dream at night about tomorrow's tasks, preparing the computational groundwork for seamless, intelligent interactions.

Beyond Text: The Multimodal Revolution

We envision a future where LLM interaction transcends text-based prompts and embraces the full spectrum of human communication. The next generation of AI interaction will be fundamentally multimodal, utilizing every channel through which humans naturally exchange information.

Users will interact with AI through real-time video capture, naturally referencing documents and ideas in conversation. The AI will respond through interactive real-time video generation, seamlessly integrating all relevant documents from its KV cache that pertain to the user's inquiry. Simultaneously, multiple independent agents will conduct parallel research across document bases and online resources, ensuring optimal task completion and comprehensive responses.

Sustainable Local AI Clusters for Everyone

Our ultimate goal is to implement this entire vision exclusively on local devices powered by sustainable energy sources. We are working toward a future where every individual can afford and operate a local AI cluster with these advanced capabilities—a personal AI ecosystem that provides enterprise-grade intelligence while maintaining complete privacy, sustainability, and independence.

The Democratic AI Future

This vision represents more than technological advancement; it embodies a fundamental democratization of artificial intelligence. By making powerful, sustainable, and private AI accessible to everyone, we are building the foundation for a future where computational intelligence serves individuals and communities directly, rather than concentrating power in centralized systems.

The transition from today's cloud-dependent AI to tomorrow's local, sustainable, and multimodal systems will mark the true beginning of the AI age—an era where artificial intelligence enhances human capability without compromising privacy, sustainability, or autonomy.

Unsere Vision: Die Zukunft lokaler KI

Von Großrechnern zur wahren KI-Unabhängigkeit

Die heutige Interaktion mit Large Language Models über cloudbasierte Prompt-Schnittstellen weist eine verblüffende Ähnlichkeit zur Großrechner-Ära auf, als sich mehrere Benutzer den Zugang zu unerschwinglich teuren Computerressourcen durch Time-Sharing-Systeme teilten. Diese Parallele deutet darauf hin, dass wir uns noch in den Anfangsstadien der KI-Entwicklung befinden und innerhalb der Grenzen zentralisierter, ressourcenbegrenzter Paradigmen operieren, die das Potenzial künstlicher Intelligenz grundlegend einschränken.

Das Fundament der KI von morgen

Unsere Vision konzentriert sich auf die lokale KI-Entwicklung als wesentliche Grundlage für eine nachhaltige, private, erschwingliche und wahrhaft unabhängige Computerzukunft. Wir sind überzeugt, dass echter Fortschritt in der künstlichen Intelligenz erfordert, sich von den Beschränkungen der Cloud-Abhängigkeit zu befreien und Datensouveränität, Nachhaltigkeit und rechnerische Unabhängigkeit als Kernprinzipien zu etablieren.

Die Verbindung von Verbrauchertechnologie und fortgeschrittener KI

Wir konzentrieren uns auf aktuelle Verbrauchertechnologien – Computer, Solartechnik und Speichersysteme – und kombinieren sie mit innovativer KV-Cache-Vorberechnung und geräteinterner KV-Cache-Echtzeitladung. Dieser Ansatz ermöglicht umfassende Recherchen und kompetente Antworten auf komplexe Anfragen bei vollständiger lokaler Kontrolle über Daten und Verarbeitung.

In-Context-Learning: Lokale Intelligenz stärken

Der Grundstein unseres Ansatzes liegt im In-Context-Learning (ICL), das kleineren LLMs auf lokalen Geräten ermöglicht, komplexe Aufgaben mit ausgereiften Denkfähigkeiten zu lösen. Wir nutzen die Leerlaufzeit dieser Systeme – wenn Benutzer schlafen oder anderweitig beschäftigt sind – um KV-Caches für umfangreiche Dokumentensammlungen zu berechnen. Diese Vorverarbeitung gewährleistet, dass domänenspezifische Fragen mit sofortigem Zugang zu relevantem Kontext und Wissen beantwortet werden können.

Im Wesentlichen träumen unsere LLMs nachts von den Aufgaben von morgen und bereiten die rechnerischen Grundlagen für nahtlose, intelligente Interaktionen vor.

Jenseits von Text: Die multimodale Revolution

Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der die LLM-Interaktion textbasierte Prompts übersteigt und das gesamte Spektrum menschlicher Kommunikation umfasst. Die nächste Generation der KI-Interaktion wird grundlegend multimodal sein und jeden Kanal nutzen, über den Menschen natürlich Informationen austauschen.

Benutzer werden über Echtzeit-Videoaufnahmen mit der KI interagieren und dabei natürlich auf Dokumente und Ideen verweisen. Die KI wird durch interaktive Echtzeit-Videogenerierung antworten und dabei nahtlos alle relevanten Dokumente aus ihrem KV-Cache integrieren, die für die Benutzeranfrage pertinent sind. Gleichzeitig werden mehrere unabhängige Agenten parallele Recherchen in Dokumentenbasen und Online-Ressourcen durchführen, um optimale Aufgabenerfüllung und umfassende Antworten zu gewährleisten.

Nachhaltige lokale KI-Cluster für jedermann

Unser ultimatives Ziel ist es, diese gesamte Vision ausschließlich auf lokalen Geräten mit nachhaltiger Energieversorgung umzusetzen. Wir arbeiten auf eine Zukunft hin, in der sich jeder Einzelne einen lokalen KI-Cluster mit diesen fortgeschrittenen Fähigkeiten leisten und betreiben kann – ein persönliches KI-Ökosystem, das Intelligenz auf Unternehmensniveau bietet und dabei vollständige Privatsphäre, Nachhaltigkeit und Unabhängigkeit bewahrt.

Die demokratische KI-Zukunft

Diese Vision stellt mehr als technologischen Fortschritt dar; sie verkörpert eine fundamentale Demokratisierung künstlicher Intelligenz. Indem wir mächtige, nachhaltige und private KI für alle zugänglich machen, schaffen wir das Fundament für eine Zukunft, in der rechnerische Intelligenz Einzelpersonen und Gemeinschaften direkt dient, anstatt Macht in zentralisierten Systemen zu konzentrieren.

Der Übergang von der heutigen cloud-abhängigen KI zu den lokalen, nachhaltigen und multimodalen Systemen von morgen wird den wahren Beginn des KI-Zeitalters markieren – eine Ära, in der künstliche Intelligenz menschliche Fähigkeiten erweitert, ohne Privatsphäre, Nachhaltigkeit oder Autonomie zu kompromittieren.

Page updated

Report abuse