Die 6 besten modularen KI-Alternativen für unterschiedliche Anforderungen im Jahr 2025

Es wird viel über Modular AI geredet, und das aus gutem Grund. Sie stellen sich der gewaltigen Herausforderung, den gesamten KI-Software-Stack neu zu entwickeln, um mit NVIDIAs CUDA-Ökosystem zu konkurrieren. Für jeden, der tief in der KI-Entwicklung arbeitet, ist das eine wirklich beeindruckende Ingenieursleistung.

Aber seien wir ehrlich: Die „beste“ KI-Plattform ist so etwas wie ein Mythos. Alles hängt davon ab, was Sie eigentlich erreichen wollen. Sind Sie ein Systemprogrammierer, der das nächste grundlegende Modell von Grund auf neu entwickeln will, oder versuchen Sie, mit KI ein Geschäftsproblem zu lösen, das Ihnen jetzt gerade im Nacken sitzt?

Genau aus diesem Grund habe ich diese Liste zusammengestellt. Wir werden die Top-Alternativen zu Modular AI und andere leistungsstarke KI-Plattformen durchgehen, die es 2025 gibt. Jede ist für eine andere Aufgabe konzipiert, von der reinen Infrastruktur, die Entwicklern die volle Kontrolle gibt, bis hin zu sofort einsatzbereiten Lösungen, die innerhalb von Minuten echten Geschäftswert liefern können.

Was ist Modular AI?

Bevor wir uns die Alternativen ansehen, lassen Sie uns kurz klären, was Modular AI eigentlich ist. Kurz gesagt, Modular entwickelt eine neue Grundlage für die KI-Entwicklung, die nicht an eine bestimmte Hardware gebunden ist.

Es besteht aus einigen Schlüsselkomponenten:

• Mojo: Eine neue Programmiersprache, die die einfache Syntax von Python mit der Leistung von etwas Hardcore-mäßigem wie C++ oder Rust verbinden soll.

• MAX Platform: Eine einheitliche KI-Engine, die darauf ausgelegt ist, trainierte Modelle (Inferenz) unglaublich schnell und effizient auszuführen.

• Das Ziel: Modulars große Ambition ist es, die KI-Welt von der Abhängigkeit von der Hardware und Software eines einzigen Unternehmens, nämlich NVIDIAs CUDA, zu befreien. Die Idee ist, den Code einmal zu schreiben und ihn mit Spitzenleistung auf jeder GPU oder jedem KI-Chip laufen zu lassen, egal ob von NVIDIA, AMD oder einem anderen Anbieter.

Es ist ein riesiges Projekt, das sich an KI-Forscher, Systemprogrammierer und MLOps-Ingenieure richtet – also an die Leute, die sich mit den Feinheiten von KI-Systemen auskennen müssen.

Dieses Video gibt einen ersten Einblick in Mojo, eine der Kernkomponenten der Modular AI-Plattform und eine schnelle Alternative zu Python.

Wie ich diese Alternativen ausgewählt habe

Andere Plattformen mit Modular zu vergleichen ist nicht einfach, da es auf einer so tiefen, fundamentalen Ebene des KI-Stacks operiert. Anstatt also direkte Kopien zu finden, habe ich die Plattformen danach bewertet, was sie Ihnen helfen zu erreichen.

Hier ist, was ich für jede einzelne berücksichtigt habe:

• Hauptanwendungsfall: Welches Problem soll es wirklich lösen? Dient es dem Training von Modellen, deren Ausführung, der Verwaltung des gesamten maschinellen Lernprozesses (MLOps) oder der Automatisierung einer Geschäftsfunktion?

• Zielgruppe: Für wen ist es gedacht? KI-Forscher, Datenwissenschaftler, DevOps-Ingenieure oder Business-Teams, die nicht wüssten, wo sie mit Code anfangen sollen?

• Implementierungsaufwand: Wie viel Kopfzerbrechen bereitet es, anzufangen und einen echten Nutzen aus der investierten Zeit zu ziehen?

• Hauptunterscheidungsmerkmal: Was ist das Geheimrezept? Ist es die Tatsache, dass es auf jeder Hardware funktioniert, sein No-Code-Builder oder einfach nur, wie lächerlich einfach es einzurichten ist?

Ein schneller Vergleich der besten Alternativen

Hier ist eine schnelle Übersichtstabelle, um zu sehen, wie diese Tools im Vergleich zueinander abschneiden, bevor wir ins Detail gehen.

Merkmal	eesel AI	Vertex AI	RunPod	Together AI	OctoAI	NVIDIA Triton
Hauptanwendungsfall	Kundenservice & ITSM-Automatisierung	End-to-End-MLOps	GPU-Cloud-Infrastruktur	Open-Source-Modell-Inferenz	GenAI-Inferenz-Plattform	Inferenz-Serving
Zielgruppe	Support- & IT-Teams	Datenwissenschaftler, MLOps	Entwickler, Forscher	Entwickler	Unternehmensentwickler	MLOps-Ingenieure
Benutzerfreundlichkeit	Radikal Self-Service	Erfordert Fachwissen	Entwicklerfokussiert	API-basiert	Erfordert Fachwissen	Erfordert Fachwissen
Hauptunterscheidungsmerkmal	In Minuten live gehen, trainiert mit alten Tickets	Vollständig verwaltete Google Cloud Suite	Günstige GPU-Miete	Optimierte Open-Source-Modelle	Von NVIDIA übernommen	Hochleistungsfähig, Multi-Framework
Preismodell	Gestaffelt (nicht pro Lösung)	Pay-as-you-go	Pro Stunde GPU-Miete	Pro Token	Enterprise	Open Source (Kostenlos)

Die Top 6 Alternativen zu Modular AI für Entwickler und Unternehmen

Diese Liste deckt ein breites Spektrum ab, von Tools, mit denen Sie geschäftliche Herausforderungen ohne eine einzige Zeile Code bewältigen können, bis hin zu reiner Infrastruktur, die Entwicklern die volle Kontrolle gibt, die sie sich wünschen.

1. eesel AI

Während sich Modular auf die Entwicklung der KI-Engine konzentriert, liefert Ihnen eesel AI ein fertiges Produkt, das bereit ist, ein sehr spezifisches, hochwertiges Problem zu lösen: die Automatisierung des Kundenservice und des internen Supports. Anstatt von Ihnen zu verlangen, Low-Level-Code zu schreiben, verbindet sich eesel AI direkt mit Ihren bestehenden Helpdesks (wie Zendesk oder Freshdesk) und Wissensdatenbanken (wie Confluence, Google Docs und sogar Ihren bisherigen Tickets), um den Support sofort zu automatisieren.

Ein Blick auf das eesel AI-Dashboard, das zeigt, wie es sich mit verschiedenen Helpdesks und Wissensdatenbanken integriert, um den Support zu automatisieren. Unter den Alternativen zu Modular AI konzentriert sich diese Plattform auf die sofortige Anwendung.::

• Vorteile:

  • In Minuten live, nicht in Monaten: Es ist wirklich Self-Service. Sie können Ihren Helpdesk verbinden, die KI trainieren und einen Agenten bereitstellen, ohne jemals mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen zu müssen.

  • Passt genau rein: Es integriert sich in die Tools, die Sie bereits verwenden, sodass Sie Ihre aktuellen Arbeitsabläufe nicht überarbeiten müssen.

  • Trainiert mit Ihren echten Daten: Es lernt aus Tausenden Ihrer bisherigen Support-Chats und Tickets, um automatisch die Stimme Ihrer Marke zu treffen und Probleme vom ersten Tag an genau zu lösen.

  • Sie haben die Kontrolle: Mit dem Prompt-Editor und den benutzerdefinierten Aktionen können Sie klare Regeln dafür festlegen, was die KI tun und was sie nicht tun soll. So stellen Sie sicher, dass sie markenkonform bleibt und weiß, wann sie ein kniffliges Problem an einen Menschen weitergeben muss.

• Nachteile:

  • Es ist kein Werkzeug, um eigene KI-Modelle von Grund auf zu entwickeln.

  • Es ist stark auf Kundenservice, ITSM und interne Helpdesk-Anwendungsfälle fokussiert.

• Preise: eesel AI hat transparente, gestaffelte Pläne, die nicht pro gelöstem Ticket abrechnen, sodass Ihre Rechnung in einem geschäftigen Monat nicht plötzlich in die Höhe schnellt.

  • Team Plan: 239 $/Monat (jährliche Abrechnung) für bis zu 1.000 KI-Interaktionen.

  • Business Plan: 639 $/Monat (jährliche Abrechnung) für bis zu 3.000 KI-Interaktionen, plus erweiterte Funktionen wie das Training mit bisherigen Tickets und KI-Aktionen.

  • Custom Plan: Für unbegrenzte Interaktionen und andere Unternehmensanforderungen.

• Warum es auf der Liste ist: Dies ist für Teams, die die Vorteile von generativer KI ohne den massiven technischen Aufwand nutzen möchten. Wenn Ihr Ziel darin besteht, das Ticketvolumen zu reduzieren oder Ihren Support-Mitarbeitern zu helfen, effizienter zu arbeiten, ist eesel AI ein viel schnellerer und direkterer Weg dorthin als der Aufbau einer maßgeschneiderten Lösung auf einer Low-Level-Plattform.

Dieser Workflow veranschaulicht den einfachen Self-Service-Implementierungsprozess von eesel AI, ein Hauptmerkmal für Unternehmen, die Modular AI-Alternativen für eine schnelle Bereitstellung in Betracht ziehen.::

2. Google Vertex AI

Vertex AI ist die massive, einheitliche Plattform von Google für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie bietet Werkzeuge für alles, von der Datenaufbereitung und Modellerstellung bis hin zu Training, Bereitstellung und Überwachung. In gewisser Weise konkurriert es mit der Vision von Modular eines kompletten Stacks, aber es hält Sie fest in der Welt von Google Cloud.

• Vorteile:

  • Eine riesige Suite von Tools, die jede Phase des ML-Workflows abdeckt.

  • Spielt gut mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery und Cloud Storage zusammen.

  • Bietet skalierbare Infrastruktur für das Training und die Bereitstellung von wirklich großen Modellen.

• Nachteile:

  • Man ist so gut wie an das Google Cloud-Ökosystem gebunden.

  • Die riesige Anzahl an Funktionen kann überwältigend sein, besonders für kleinere Teams.

  • Die Preisgestaltung ist bekanntlich komplex und kann unglaublich schwer vorherzusagen sein.

• Preise: Vertex AI verwendet ein Pay-as-you-go-Modell, bei dem die Nutzung über Dutzende verschiedener Dienste abgerechnet wird. Zum Beispiel kostet das Generieren von Text mit einem Modell einen Bruchteil eines Cents pro 1.000 Zeichen, während das Training eines benutzerdefinierten Modells auf einer bestimmten Maschine etwa 0,22 $ pro Stunde kostet, plus zusätzliche Gebühren für alle verwendeten GPUs. Dieser Detaillierungsgrad macht es wirklich schwierig, Ihre Kosten zu prognostizieren.

• Warum es auf der Liste ist: Für Teams, die bereits tief in Google Cloud stecken, ist es eine der ausgereiftesten und vollständigsten Alternativen zu Modular AI, wenn Sie eine vollständig verwaltete MLOps-Plattform benötigen.

3. RunPod

RunPod ist eine Cloud-Plattform, die Ihnen Zugang zu On-Demand-GPU-Instanzen ohne den Preisschock der großen Cloud-Anbieter bietet. Sie ist für Entwickler gedacht, die KI-Workloads mit einem begrenzten Budget bereitstellen und skalieren müssen. Man kann es sich als Alternative zur reinen Infrastrukturschicht vorstellen, auf der eine Plattform wie Modular aufsetzen würde.

• Vorteile:

  • Deutlich günstiger für GPU-Leistung als AWS, GCP oder Azure.

  • Eine riesige Auswahl an NVIDIA-GPUs, von Consumer-Karten wie der RTX 4090 bis hin zu Rechenzentrums-Giganten wie der H100.

  • Hat eine Serverless-Option für Inferenz, was die Bereitstellung für Workloads, die in Schüben auftreten, vereinfacht.

• Nachteile:

  • Es ist eher ein Infrastrukturanbieter als eine All-in-One-Plattform.

  • Sie benötigen solide DevOps- und MLOps-Kenntnisse, um alles selbst zu verwalten.

• Preise: Die Preise von RunPod werden pro Stunde basierend auf der gewählten GPU abgerechnet, und die Raten sind großartig. Zum Beispiel können Sie eine NVIDIA RTX A6000 für nur 0,79 $/Stunde mieten. Ihre Serverless-Option rechnet pro Sekunde ab, mit Raten wie 0,00076 $/Sekunde für eine A100-GPU.

• Warum es auf der Liste ist: Es ist eine gute Wahl für Entwickler und Start-ups, die rohe, erschwingliche GPU-Leistung für das Training oder die Ausführung von Modellen benötigen und kein Problem damit haben, den Software-Stack selbst zu verwalten.

4. Together AI

Together AI bietet eine superschnelle Cloud-Plattform, die speziell für das Ausführen, Feinabstimmen und Trainieren von Open-Source-Modellen der generativen KI entwickelt wurde. Es bietet eine einfache API für die Inferenz, die oft schneller und billiger ist, als zu versuchen, die Modelle selbst zu hosten.

• Vorteile:

  • Hochgradig optimiert für führende Open-Source-Modelle wie Llama 3.1 und Mixtral.

  • Eine einfache, entwicklerfreundliche API, die mit den Standards von OpenAI kompatibel ist.

  • Liefert oft eine bessere Leistung und niedrigere Inferenzkosten im Vergleich zu anderen Anbietern.

• Nachteile:

  • Hauptsächlich auf die Bereitstellung bestehender Modelle ausgerichtet, nicht auf die Entwicklung neuer Modellarchitekturen von Grund auf.

  • Sie haben weniger direkte Kontrolle über die Hardware im Vergleich zu einer Plattform wie RunPod.

• Preise: Together AI verwendet ein Pay-per-Token-Modell. Zum Beispiel kostet die Ausführung von Llama 3.1 70B Instruct Turbo 0,88 $ pro Million Token. Die Feinabstimmung wird ebenfalls pro Token berechnet, was die Kosten planbar macht.

• Warum es auf der Liste ist: Es ist eine ausgezeichnete Option für Entwickler, die über eine einfache, hochleistungsfähige API auf die besten Open-Source-Modelle zugreifen und sich die Kopfschmerzen mit der Infrastruktur ersparen möchten.

5. OctoAI

OctoAI, das kürzlich von NVIDIA übernommen wurde, bot einen Hochleistungsdienst für das Ausführen, Anpassen und Skalieren von generativen KI-Modellen. Es wurde von den ursprünglichen Entwicklern von Apache TVM, einem beliebten Open-Source-Compiler für maschinelles Lernen, entwickelt, sodass die dahinterstehende Technik erstklassig war.

• Vorteile:

  • Entwickelt für schnelle, hochvolumige Inferenz im großen Maßstab.

  • Hatte einen starken Fokus auf Leistung und Zuverlässigkeit auf Unternehmensebene.

  • Unterstützte eine breite Palette beliebter generativer KI-Modelle.

• Nachteile:

  • Die Übernahme durch NVIDIA stellt seine Zukunft als herstellerübergreifende Plattform in Frage. Seine Technologie wird nun in NVIDIAs eigene Software integriert.

  • Es war immer weniger auf die Seite der Modellentwicklung und des Trainings fokussiert.

• Preise: Vor der Übernahme hatte OctoAI ein Preis pro Token oder pro Sekunde-Modell. Jetzt werden seine Technologie und Preise wahrscheinlich in die breiteren Unternehmenspakete von NVIDIA integriert, die nicht öffentlich gelistet sind.

• Warum es auf der Liste ist: Es repräsentiert einen erfolgreichen Ansatz zur Lösung des KI-Inferenz-Puzzles, was es zu einem relevanten konzeptionellen Konkurrenten von Modulars MAX-Engine macht, auch wenn es kein unabhängiges Unternehmen mehr ist.

6. NVIDIA Triton Inference Server

NVIDIA Triton ist ein Open-Source-Inferenzserver, der es Teams ermöglicht, trainierte KI-Modelle aus fast jedem Framework (TensorFlow, PyTorch, TensorRT, was auch immer) auf jeder GPU- oder CPU-basierten Einrichtung bereitzustellen.

• Vorteile:

  • Es ist vollständig Open-Source und kostenlos nutzbar.

  • Unterstützt das gleichzeitige Ausführen mehrerer Modelle, was hilft, das Beste aus Ihrer Hardware herauszuholen.

  • Unglaublich flexibel und funktioniert mit fast jedem wichtigen ML-Framework.

• Nachteile:

  • Es erfordert einiges an technischem Geschick, um es richtig einzurichten, zu konfigurieren und zu verwalten.

  • Obwohl es auf CPUs laufen kann, ist es, wenig überraschend, stark für NVIDIAs Hardware optimiert.

• Preise: Die Software selbst ist kostenlos. Aber wenn Sie Support, Sicherheit und Verwaltungstools auf Unternehmensebene wünschen, benötigen Sie die kostenpflichtige NVIDIA AI Enterprise Software-Suite, und dafür müssen Sie mit deren Vertriebsteam sprechen.

• Warum es auf der Liste ist: Für Teams, die totale Kontrolle wollen und sich damit wohlfühlen, ihre eigene Infrastruktur zu verwalten, ist Triton eine leistungsstarke, direkte Alternative zum Serving-Teil von Modulars Stack.

Wie man die richtige KI-Plattform auswählt

Fühlen Sie sich bei all den Optionen ein wenig verloren? Das ist völlig normal. Hier ist eine einfachere Art, es aufzuschlüsseln.

• Beginnen Sie mit Ihrem Endziel. Was versuchen Sie eigentlich zu erreichen? Wenn Sie tiefgreifende F&E an neuen KI-Architekturen betreiben, dann ist eine Plattform wie Modular oder rohe Infrastruktur von RunPod Ihre beste Wahl. Aber wenn Sie versuchen, ein Geschäftsproblem heute zu lösen, liefert eine Lösung wie eesel AI fast sofort einen Mehrwert. Es verbirgt die gesamte zugrunde liegende Komplexität, sodass Sie sich auf Ergebnisse konzentrieren können, wie zum Beispiel die Reduzierung des Ticketvolumens.

• Schauen Sie sich die Fähigkeiten Ihres Teams an. Haben Sie eine Crew von MLOps-Ingenieuren, die für das Infrastrukturmanagement leben und atmen? Wenn nicht, wird Ihnen eine vollständig verwaltete Plattform wie Vertex AI oder ein anwendungsorientiertes Tool wie eesel AI eine Menge Ärger ersparen.

• Denken Sie über Vendor Lock-in nach. Der ganze Daseinszweck von Modular ist es, sich von der Herstellerbindung zu befreien. Wenn Ihnen das wichtig ist, seien Sie vorsichtig bei Ökosystemen von nur einem Anbieter. Andererseits, wenn Sie bereits vollständig auf einen Cloud-Anbieter setzen, könnte dessen native Lösung der einfachste Weg sein.

• Unterschätzen Sie nicht die Benutzererfahrung. Bei jedem KI-Tool, das Ihr Team verwenden muss, ist der Einrichtungsprozess wichtig. Sehr wichtig. Plattformen wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie radikal Self-Service sind. Das bedeutet, Sie können sich anmelden, Ihre Tools verbinden und es in Aktion sehen, ohne an einem Verkaufsgespräch oder einer obligatorischen Demo teilnehmen zu müssen, was bei anderen Unternehmens-KI-Plattformen ein riesiger Engpass sein kann.

Vom Bau des Motors zum Fahren des Autos

Die KI-Welt ist riesig, und „Alternativen zu Modular AI“ können für verschiedene Leute sehr unterschiedliche Dinge bedeuten. Die richtige Plattform für Sie hängt davon ab, wo im KI-Stack Sie Ihre Zeit verbringen möchten.

Modular ist für die brillanten Leute, die den KI-„Motor“ bauen – eine leistungsstarke, aber unglaublich schwierige Aufgabe. Plattformen wie Vertex AI geben Ihnen eine ganze Garage voller MLOps-Werkzeuge, während Infrastrukturanbieter wie RunPod Ihnen nur die rohe Pferdestärke verkaufen.

Aber für die meisten Unternehmen ist das Ziel nicht, einen Motor zu bauen; es geht darum, von Punkt A nach Punkt B zu kommen. Hier passt eine Lösung wie eesel AI hinein. Sie bietet Ihnen den schnellsten und direktesten Weg, um echte Ergebnisse zu erzielen, wie automatisierte Ticketlösungen und zufriedenere Kunden.

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