Lausanner KI-Labor Giotto.ai und FHNW bündeln Kräfte für…

In Kürze

Giotto.ai, ein KI-Labor aus Lausanne, und das High-Performance-Computing-Labor der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) unter der Leitung von Prof. Dr. Tomasz Kacprzak haben am 29. Juli 2026 eine gemeinsame Forschungs- und Industriekooperation angekündigt.
Ziel ist es, den Rechenaufwand und die Inferenzkosten von KI-Modellen zu senken, ohne deren Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen – untersucht werden dafür unter anderem Serving-Engines, Einsatzprofile und Konfigurationen von Hardware-Beschleunigern.
Die Partner wollen damit auch die verbreitete Annahme hinterfragen, dass leistungsfähigere KI zwangsläufig grössere Modelle und mehr Rechenleistung braucht – ein Gegenentwurf zum reinen Grössenwettrüsten der US-amerikanischen und chinesischen Anbieter.

Was ist passiert?

Giotto.ai, ein auf effiziente KI-Inferenzsysteme spezialisiertes Labor mit Sitz in Lausanne, hat am 29. Juli 2026 eine wissenschaftlich-industrielle Zusammenarbeit mit der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) bekanntgegeben. Beteiligt ist auf FHNW-Seite das High-Performance-Computing-Labor unter der Leitung von Prof. Dr. Tomasz Kacprzak, das über Erfahrung in der angewandten Forschung zu rechenintensiven Anwendungen verfügt. Giotto.ai war zuvor unter anderem dadurch aufgefallen, dass das Unternehmen ein Übernahmeangebot aus dem Silicon Valley abgelehnt und stattdessen im Juli 2026 kostenlosen Cloud-Zugang zu seinem eigenen KI-System für Europa und die Schweiz geöffnet hatte.

Im Zentrum des neuen Forschungsprogramms steht die Frage, wie sich der Rechenaufwand und damit die Betriebskosten von KI-Modellen bei der Inferenz – also der eigentlichen Nutzung eines bereits trainierten Modells – senken lassen, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen. Konkret untersuchen die Partner die Optimierung sogenannter Serving-Engines, verschiedene Einsatzprofile sowie unterschiedliche Konfigurationen von Hardware-Beschleunigern wie spezialisierten KI-Chips.

Warum ist das wichtig?

Während sich die grossen KI-Anbieter in den vergangenen Jahren vor allem einen Wettlauf um immer leistungsfähigere und damit auch immer grössere Modelle geliefert haben, rückt nun zunehmend die Frage in den Vordergrund, wie viel Rechenleistung für den produktiven Einsatz solcher Modelle tatsächlich nötig ist. Giotto.ai und die FHNW wollen mit ihrem Forschungsprogramm nach eigenen Angaben gezielt die Annahme hinterfragen, dass mehr Leistungsfähigkeit zwangsläufig grössere Modelle und mehr Rechenleistung voraussetzt.

Diese Fragestellung hat unmittelbare wirtschaftliche Relevanz: Die Kosten für den Betrieb von KI-Modellen – insbesondere bei rechenintensiven, agentischen Anwendungen mit vielen aufeinanderfolgenden Anfragen – gehören für viele Unternehmen inzwischen zu den grössten und am schwersten planbaren IT-Ausgaben, da generative KI in der Regel nach Token statt nach Serverstunden abgerechnet wird. Effizientere Serving-Architekturen könnten diese Kosten spürbar senken und damit auch kleineren Organisationen den produktiven KI-Einsatz erleichtern.

Was bedeutet das für die Schweiz?

Redaktionelle Einordnung: Die folgenden Schlussfolgerungen beziehen sich auf die genannten Quellen. Sie sind keine zusätzlichen Meldungen der Originalquelle.

Die Kooperation zeigt eine mögliche Nische für den Schweizer KI-Standort: statt im Wettrüsten um immer grössere Modelle mitzuhalten, positionieren sich Schweizer Institutionen bei ressourcenschonender, effizienter KI – ein Ansatz, der auch zum offenen Schweizer Sprachmodell Apertus von ETH Zürich, EPFL und CSCS passt.
Tiefere Inferenzkosten könnten es Schweizer KMU erleichtern, KI-Anwendungen lokal oder in Schweizer beziehungsweise europäischen Rechenzentren zu betreiben, statt zwingend auf teure Kapazitäten von US-Hyperscalern angewiesen zu sein – relevant auch für Fragen der Datenbearbeitung im Ausland nach revDSG.
Für die FHNW und den Werkplatz Nordwestschweiz stärkt die Partnerschaft mit einem viel beachteten Schweizer KI-Startup den Ruf als Kompetenzzentrum für angewandte KI-Forschung ausserhalb der beiden ETH-Hochschulen.

Verwendete Quellen

Inside IT berichtete am 30. Juli 2026 über die Kooperation; die offizielle Medienmitteilung erschien am 29. Juli 2026 über EQS News, Netzwoche und weitere Wirtschaftsmedien griffen die Meldung ebenfalls auf.

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Inside IT Inside IT Originaldatum nicht erfasst Rolle: Ausgangsquelle · Zugriff: technisch erreichbar · Abruf am 9. September 2026

Häufige Fragen

Was ist die Kernaussage zu Lausanner KI-Labor Giotto.ai und FHNW bündeln Kräfte für effizientere KI-Modelle?

Giotto.ai, ein KI-Labor aus Lausanne, und das High-Performance-Computing-Labor der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) unter der Leitung von Prof. Dr. Tomasz Kacprzak haben am 29. Juli 2026 eine gemeinsame Forschungs- und Industriekooperation angekündigt.

Warum ist diese KI-Meldung für die Schweiz relevant?

Die Kooperation zeigt eine mögliche Nische für den Schweizer KI-Standort: statt im Wettrüsten um immer grössere Modelle mitzuhalten, positionieren sich Schweizer Institutionen bei ressourcenschonender, effizienter KI – ein Ansatz, der auch zum offenen Schweizer Sprachmodell Apertus von ETH Zürich, EPFL und CSCS passt.

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