sunrAI: Agentic seit 2023 – bestätigt durch Forschungstrends
Wenn von Agentic AI die Rede ist, sind derzeit zwei Referenzen in aller Munde: das im Juni 2025 erschienene NVIDIA-Paper „Small Language Models are the Future of Agentic AI“ (1) und der Stanford "AI Index 2025" (2). Beide verdeutlichen, wie sich Effizienz, Kostenstruktur und Leistungsfähigkeit von Modellen in den letzten Jahren grundlegend verändert haben.
Für sunrAI aus Wien sind viele dieser Erkenntnisse keine Überraschung. Bereits Mitte 2023 wurde dort der Schritt in Richtung eines Multi-Agent-Ansatzes mit modell-agnostischen Agents vollzogen, die schwächere Modelle mit einem datenzentrierten Ansatz kombinieren, um effizienter bessere Ergebnisse zu erhalten. Ein Ansatz, der sich nun auch in diesen Studien bestätigt.
(1) https://arxiv.org/pdf/2506.02153
(2) https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
- Studien von NVIDIA und Stanford zeigen einen Trend: Kleine Sprachmodelle (SLMs) und agentische Systeme gewinnen an Bedeutung.
- sunrAI setzt seit Mitte 2023 auf genau diesen Ansatz – mit Multi-Agent-Systemen, datenzentrierter Architektur und modell-agnostischen Agents.
- Vorteile: höhrere Qualität, niedrigere Kosten und bessere Ressourcennutzung.
- Ergebnis: Unternehmen profitieren von Planungssicherheit, Wirtschaftlichkeit und Zukunftsfähigkeit durch praxisbewährte Agentic-Lösungen.
NVIDIA: Effizienz statt Größe
Das Forschungsteam von NVIDIA argumentiert, dass kleine Modelle – sogenannte Small Language Models (SLMs) – nicht nur ausreichend stark, sondern auch wirtschaftlicher und flexibler einsetzbar sind als große Systeme. Genau darauf setzt sunrAI seit zwei Jahren: Multi-Agent-Lösungen, die durch geringe Latenz, qualitative Antworten, reduzierten Ressourcenverbrauch und bessere Kostenstruktur überzeugen.
Stanford AI Index 2025: Trends, die die Praxis bestätigen
Der aktuelle AI Index der Universität Stanford zeigt drei Entwicklungen, die mit der Philosophie von sunrAI eng übereinstimmen:
- Effizienzsteigerung: Modelle mit nur wenigen Milliarden Parametern erreichen heute Benchmarks, für die vor kurzem noch hunderte Milliarden nötig waren.
- Kostenrückgang: Inferenzkosten sind um den Faktor 280 gefallen. Damit werden modulare Agentenlösungen für eine breite Unternehmensbasis wirtschaftlich.
- Leistungskonvergenz: Der Abstand zwischen führenden und nachgereihten Modellen wird kleiner – ein Hinweis, dass nicht die Größe des einzelnen Modells entscheidend ist, sondern die intelligente Kombination.
Ein zusätzlicher Layer: Erfahrung und Datenintelligenz
Über die reine Nutzung kleinerer Modelle hinaus setzt sunrAI auf einen Smart-Data-Ansatz und einen Erfahrungs-Layer. Diese erlauben es, dass Agents Wissen aus Interaktionen aufbauen und so Defizite einzelner Modelle ausgleichen können. Der Fokus liegt weniger auf Modellgröße, sondern auf lernenden Routinen, die sich an reale Geschäftsprozesse anpassen.
Von der Forschung in die Praxis
Während NVIDIA theoretische Grundlagen formuliert und Stanford Entwicklungen dokumentiert, hat sunrAI diese Konzepte bereits früh praktisch umgesetzt. Damit ergibt sich ein nachhaltiger Vorsprung: die Möglichkeit, Unternehmen schon heute stabile, erprobte und wirtschaftlich tragfähige Agentic-Lösungen anzubieten.
Fazit
sunrAI zeigt, dass Innovation nicht immer aus dem Labor oder den großen Forschungshäusern kommen muss. Manchmal liegt sie in der stillen, beständigen Arbeit an Lösungen, die sich in der Praxis bewähren.
FÜR UNTERNEHMEN BEDEUTET DAS:
• Planungssicherheit durch bewährte Ansätze
• Wirtschaftlichkeit durch effiziente Multi-Agent-Systeme
• Zukunftsfähigkeit, weil die Plattform modell-agnostisch von künftigen Entwicklungen profitiert
sunrAI – seit 2023 auf dem Weg, KI modular, effizient und erfahrungsbasiert zu machen.
