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ReN3
Technologie
Singapur
KMU/Startup
„Als wir Basismodelle für unsere Plattform für agentenbasierte KI evaluierten, stach Qwen sofort hervor. Es bot uns die Genauigkeit, die unsere Kunden aus regulierten Branchen – im Rechtswesen, Finanzsektor und öffentlichen Sektor – verlangen, und senkte gleichzeitig unsere Inferenzkosten um rund 40 %. Das ist keine marginale Verbesserung – erst dadurch können wir KI für Kunden, die zuvor noch zögerten, vom ‚interessanten Pilotprojekt‘ in den Produktivbetrieb überführen.“
Lemuel Low
Mitgründer und CEO von ReN3
Über ReN3
ReN3 ist eine in Singapur ansässige Plattform für produktiveres Arbeiten mit agentenbasierter KI, die speziell für regulierte Unternehmen in Südostasien entwickelt wurde – darunter Finanzdienstleistungen, der öffentliche Sektor, das Rechtswesen und das Gesundheitswesen. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, vollständig souveräne KI-Agenten einzusetzen, die Unternehmenswissen abrufen, Dokumente verarbeiten und komplexe mehrstufige Workflows übernehmen. Dabei unterstützt sie Air-Gap- und On-Premises-Bereitstellungen. ReN3 begleitete mehr als 40 Unternehmen bei der KI-Transformation und ging dabei auf die besonderen Anforderungen an Vertrauenswürdigkeit, Genauigkeit und Datensouveränität ein, denen universell einsetzbare KI-Plattformen in den stark regulierten Branchen der Region nicht gerecht werden können.
Herausforderung
Als Plattform für agentenbasierte KI für regulierte Unternehmen sah sich ReN3 mit mehreren Herausforderungen konfrontiert, die sich gegenseitig verstärkten:● Hohe Inferenzkosten: Der Tokenverbrauch stieg schnell, als Kunden Agenten in Workflows für juristische Prüfungen, Beschaffung, Treasury und Compliance einsetzten.
● Anforderungen an die Datensouveränität: Vorschriften zur Datensouveränität in den südostasiatischen Märkten verlangten, LLM-Workloads lokal zu hosten (z. B. in Singapur). Dadurch war die Auswahl nutzbarer Anbieter stark eingeschränkt.
● Schnelle Modellinnovation: ReN3 benötigte Zugriff auf sich rasch weiterentwickelnde Basismodelle, um mit Innovationen und steigenden Kundenerwartungen Schritt zu halten. Training und Fine-Tuning modernster Modelle mussten sowohl kostengünstig als auch flexibel sein, damit die Plattform immer genauere Ergebnisse liefern konnte, ohne Kunden an die Roadmap oder regionale Abdeckung eines einzigen Anbieters zu binden.
Warum Alibaba Cloud
ReN3 entschied sich aus drei wesentlichen Gründen für Alibaba Cloud:● Wettbewerbsfähige Kostenstruktur: Die Qwen-Modelle von Alibaba boten Leistung auf Spitzenniveau bei hoher Kosteneffizienz und machten den groß angelegten Produktiveinsatz agentenbasierter KI für regulierte Unternehmens-Workloads wirtschaftlich tragfähig.
● Schnelle Modellinnovation: Das Innovationstempo der Qwen-Modelle ist außergewöhnlich hoch. Dank häufiger Veröffentlichungen innerhalb der Qwen-Modellfamilie – darunter hybride Denkmodi und spezialisierte Varianten – konnte ReN3 seine Leistungsfähigkeit kontinuierlich steigern, ohne zu einem anderen Anbieter wechseln zu müssen.
● Dedizierter technischer Support: Alibaba Cloud stellte dedizierten technischen Support bereit und arbeitete eng mit dem Engineering-Team von ReN3 zusammen, um die Modellbereitstellung zu optimieren, die Performance auf domänenspezifische Aufgaben abzustimmen und die Einhaltung lokaler Hosting-Anforderungen in südostasiatischen Märkten sicherzustellen.
Zentrale Ergebnisse
● Kosteneffizienz: Die Inferenzkosten wurden um 40 % gesenkt. Dadurch sanken die Ausgaben pro Token im Vergleich zu früheren Anbietern, und Kunden konnten den Einsatz von KI-Agenten auf weitere Workflows ausweiten, ohne dass die Kosten proportional stiegen.● Ausgabequalität: Die Ausgabequalität wurde um 30 % verbessert. Die Qwen-Modelle lieferten bei Dokumentenanalysen, Vertragsprüfungen und der Einhaltung regulatorischer Vorgaben genauere und kontextbezogenere Ergebnisse.
● Reaktionsgeschwindigkeit: Die Reaktionszeiten wurden um 30 % verkürzt. Die geringere Latenz beim Reasoning und bei der Aufgabenausführung durch die Agenten steigerte die Produktivität der Endnutzer bei Workflows mit hohem Volumen.
● Modellflexibilität: ReN3 erhielt Zugriff auf die gesamte Qwen-Modellfamilie und konnte so für jede Aufgabe das passende Modell auswählen sowie Leistungsfähigkeit und Kosten je Workflow optimal abwägen.
● Souveräne Bereitstellung: Lokales Hosting in Singapur und der gesamten Region wurde möglich. Damit konnten Anforderungen an die Datenresidenz erfüllt werden, die zuvor die Einführung in Unternehmen verhindert hatten.
Ausblick
ReN3 und Alibaba Cloud bauen ihre Partnerschaft mit dem Ziel einer gemeinsamen Go-to-Market-Initiative aus, um souveräne Lösungen für agentenbasierte KI einem breiteren Kreis regulierter Unternehmen in Südostasien zugänglich zu machen. ReN3 plant außerdem, die KI-gestützten Entwicklungstools von Alibaba Cloud – darunter Vibe-Coding-Produkte – zu integrieren. Dadurch sollen Kunden KI-Agenten schneller erstellen, anpassen und bereitstellen können, während agentenbasierte Workflows auch für Teams ohne technischen Hintergrund leichter zugänglich werden.
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Infron, ein KI-Gateway, das über eine einzige OpenAI-kompatible API mehr als 400 führende Modelle bereitstellt, führt die Workloads seiner Kunden mit Open-Source-Modellen (Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM) auf Alibaba Cloud aus. Kunden können Workloads gezielt in bestimmten Regionen ausführen, um eine geringe Latenz und die Datenresidenz sicherzustellen. Mit zunehmendem Datenverkehr skaliert Infron dabei von gemeinsam genutzten Kontingenten bis hin zu dedizierten Kapazitäten.
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Dank der robusten Rechenressourcen und des skalierbaren Speichers von Alibaba Cloud bietet A2E.AI Nutzern weltweit blitzschnelle KI-Videogenerierung und innovative Bilderlebnisse.
Kurzprofil
ReN3, eine in Singapur ansässige Plattform für agentenbasierte KI für regulierte Unternehmen, nutzte die Qwen-Modelle von Alibaba, um die Inferenzkosten um 40 % zu senken, die Ausgabequalität um 30 % zu verbessern und die Reaktionszeiten um 30 % zu verkürzen. Gleichzeitig wurden die strengen Anforderungen an die Datensouveränität in ganz Südostasien erfüllt.
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