{"id":6094,"date":"2026-02-01T14:23:33","date_gmt":"2026-02-01T14:23:33","guid":{"rendered":"https:\/\/allosai.com\/unternehmens-ki-infra-opt\/"},"modified":"2026-02-01T14:23:33","modified_gmt":"2026-02-01T14:23:33","slug":"unternehmens-ki-infra-opt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/allosai.com\/de\/blog\/unternehmens-ki-infra-opt\/","title":{"rendered":"Kann Unternehmens-KI-Infrastruktur und Compute-Optimierung Kosten senken?"},"content":{"rendered":"<div>\n<div>\n<h1>Unternehmens-AI-Infrastruktur und Compute-Optimierung: Bereitstellung f\u00fcr die Produktion<\/h1>\n<p>Unternehmen stehen unter zunehmendem Druck, AI-Projekte von Experimenten in eine zuverl\u00e4ssige Produktion zu \u00fcberf\u00fchren. Unternehmens-AI-Infrastruktur und Compute-Optimierung stehen im Zentrum dieser Herausforderung. Da die Kosten f\u00fcr Compute und Datenengp\u00e4sse die Rendite gef\u00e4hrden k\u00f6nnen, m\u00fcssen die F\u00fchrungskr\u00e4fte schnell handeln. Viele Organisationen betreiben jedoch immer noch Altsysteme, die nie f\u00fcr Cloud-Skalierung entwickelt wurden. Infolgedessen f\u00fchren Lift-and-Shift-Migrationen oft zu h\u00f6heren Kosten, ohne das Workload-Design zu \u00fcberarbeiten. Die Modernisierung erfordert pragmatische Schritte, die F\u00e4higkeiten bewahren und Risiken reduzieren.<\/p>\n<p>Deshalb sind hybride Modelle und optimierte On-Premise-Arrays f\u00fcr die Einhaltung von Vorschriften und die Latenz entscheidend. Edge-Inferenz und einheitliche Steuerungsschichten k\u00f6nnen Kosten senken und Reaktionen beschleunigen. Dar\u00fcber hinaus ver\u00e4ndern Partnerschaften \u00fcber Cloud-, Hardware- und Software-\u00d6kosysteme hinweg, wie Unternehmen Compute-Budgets planen. In diesem Artikel untersuchen wir Allianzen, Fortschritte bei der Speicherung und Skalierungsgesetze, die die Bereitschaft f\u00f6rdern. Wir zeigen praktische Wege auf, um Dateninfrastruktur, Governance und GPU-Best\u00e4nde f\u00fcr vorhersehbare Ergebnisse in Einklang zu bringen.<\/p>\n<p>Sie werden Kostenschrauben, Architektur-Patterns und Migrationsstrategien kennenlernen, um die Gesamtkosten zu senken. Letztendlich werden Unternehmen, die Compute b\u00e4ndigen, skalierbaren, sicheren und kosteneffektiven AI-Wert freisetzen.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<h2>Kernkomponenten der KI-Infrastruktur f\u00fcr Unternehmen und Compute-Optimierung<\/h2>\n<p>Ein produktionsreifes KI-Stack balanciert Rechenleistung, Speicherung und Software. Da die Kosten schnell steigen, priorisieren Teams Effizienz und Vorhersehbarkeit. Nachfolgend sind die Kernelemente aufgef\u00fchrt, um KI-Compute-Ressourcen f\u00fcr gesch\u00e4ftliche Zwecke zu gestalten und zu optimieren.<\/p>\n<h3>Hardware und Beschleuniger<\/h3>\n<ul>\n<li>GPUs und spezialisierte Beschleuniger f\u00fcr Training und Inferenz, zum Beispiel NVIDIA Blackwell oder A100-Klasse.<\/li>\n<li>Hochdurchsatz-NVLink oder -Netzwerke, um Datenengp\u00e4sse zu reduzieren und den Durchsatz zu verbessern.<\/li>\n<li>Schnelle NVMe-Speicher-Arrays, die die Latenz verringern und die IO-Leistung erh\u00f6hen.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Software und Orchestrierung<\/h3>\n<ul>\n<li>Containerplattformen wie Kubernetes mit Tools wie KubeVirt f\u00fcr VM-Workloads.<\/li>\n<li>Speicherorchestrierung und Datenservices, zum Beispiel bietet Portworx persistente Speicherung f\u00fcr AKS: <a href=\"https:\/\/docs.portworx.com\/portworx-enterprise\/platform\/azure\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Portworx-Dokumentation<\/a>.<\/li>\n<li>Optimierer f\u00fcr die Laufzeit von Modellen und Toolchains zur Reduzierung des Speicherbedarfs und der Inferenzkosten.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Cloud- und Hybrid-Computing<\/h3>\n<ul>\n<li>Cloud-Bursting, reservierte Instanzen und Spot-Instanzen zur Kostenkontrolle.<\/li>\n<li>Hybride Modelle, die sensible Daten vor Ort halten und die Inferenz an den Rand verschieben.<\/li>\n<li>Kostenmanagementkonsolen und Governance, siehe Microsoft-Kostenmanagement-Dokumente: <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/en-us\/azure\/cost-management-billing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Kostenmanagement<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Daten- und Speicher\u00fcberlegungen<\/h3>\n<ul>\n<li>Vektor-Datenbanken und SQL Server 2025-Funktionen reduzieren Datenbewegungen f\u00fcr Einbettungen.<\/li>\n<li>Unver\u00e4nderliche Snapshots und Replikation sch\u00fctzen Daten und beschleunigen Wiederherstellungen.<\/li>\n<li>Daten-Governance und Wohnsitzkontrollen zur Erf\u00fcllung von Compliance-Anforderungen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Netzwerk, Edge und Kosteneffizienz f\u00fcr die KI-Infrastruktur und Compute-Optimierung von Unternehmen<\/h2>\n<p>Die Netzgestaltungs-, Edge-Inferenz- und sorgf\u00e4ltige Budgetierung bestimmen den Betriebserfolg. Daher optimieren Sie Latenz, Bandbreite und Lokalit\u00e4t. Nutzen Sie Edge-Standorte f\u00fcr Inferenz, um Kosten zu senken. \u00dcberwachen Sie auch die Inferenzkosten genau, da die Inferenz h\u00e4ufig die Rechnungen in APAC antreibt. F\u00fcr Kontext zu generativen KI-Workloads und Infrastrukturmustern siehe diesen verwandten Beitrag: <a href=\"https:\/\/allosai.com\/blog\/worldgen-generative-ai-3d-worlds\/\">Generative KI-Workloads und Infrastrukturmuster<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/allosai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/img-enterprise-ai-infra-optimization.png\" alt=\"Enterprise AI infrastructure and compute optimization\" \/><\/figure>\n<div class=\"table-wrapper\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Strategie<\/th>\n<th>Beschreibung<\/th>\n<th>Vorteile<\/th>\n<th>Herausforderungen<\/th>\n<th>Ideale Anwendungsf\u00e4lle<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Hardware-Beschleunigung<\/td>\n<td>Verwenden Sie GPUs, TPUs oder andere Beschleuniger, um das Training und die Inferenz zu beschleunigen.<\/td>\n<td>Viel schnellere Berechnungen, h\u00f6herer Durchsatz und bessere Modellskalierung.<\/td>\n<td>Hohe Kapital- und Stromkosten; erfordert Anpassungen und kompatible Software.<\/td>\n<td>Training in gro\u00dfem Ma\u00dfstab, Inferenz mit hohem Durchsatz und Modellparallelit\u00e4t.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modelloptimierung und -kompression<\/td>\n<td>Quantisierung, Beschneidung, Destillation und Compiler-Optimierungen reduzieren die Modellgr\u00f6\u00dfe und -kosten.<\/td>\n<td>Geringerer Speicherverbrauch, reduzierte Inferenzkosten und schnellere Latenz.<\/td>\n<td>M\u00f6glicher Genauigkeitsverlust; ben\u00f6tigt Validierung und aktualisierte Toolchains.<\/td>\n<td>Edge-Deployment, kostensensible Inferenz und Echtzeitanwendungen.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Autoscaling und Lastenausgleich<\/td>\n<td>Dynamisches Skalieren von CPU- und GPU-Pools mit intelligenter Verkehrslenkung.<\/td>\n<td>Passt die Kapazit\u00e4t an die Nachfrage an und verbessert die Auslastung und Kosteneffizienz.<\/td>\n<td>Ben\u00f6tigt robuste \u00dcberwachung, Orchestrierung und vorhersehbare Metriken.<\/td>\n<td>Spitzenlasten, Multi-Tenant-Dienste und Inferenzflotten.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Cloud versus On-Premise-Hybrid<\/td>\n<td>Kombinieren Sie die Elastizit\u00e4t der Cloud mit der Kontrolle vor Ort, um Skalierung und Compliance auszubalancieren.<\/td>\n<td>Compliance-freundlich, flexible Skalierung und geringere lokale Latenz.<\/td>\n<td>Komplexe Netzwerke, Daten-Synchronisation und Governance-Aufwand.<\/td>\n<td>Empfindliche Datens\u00e4tze, regulierte Branchen und latenzkritische Anwendungen.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Edge-Inferenz<\/td>\n<td>F\u00fchren Sie Modelle in der N\u00e4he von Benutzern auf Edge-Ger\u00e4ten oder regionalen Standorten aus.<\/td>\n<td>Geringere Latenz, reduzierte Ausgangskosten und verbesserte Privatsph\u00e4re.<\/td>\n<td>Begrenzte Berechnung pro Standort und betriebliche Komplexit\u00e4t im gro\u00dfen Ma\u00dfstab.<\/td>\n<td>Mobile Apps, Echtzeit-Entscheidungen und regulierte Regionen.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Spot- und reservierte Instanzen<\/td>\n<td>Verwenden Sie kosteng\u00fcnstige Spot-Instanzen und reservierte Kapazit\u00e4ten, um Rechnungen zu senken.<\/td>\n<td>Erhebliche Kosteneinsparungen, wenn sie richtig verwaltet werden.<\/td>\n<td>Risiko der Vorab-Einkaufs-Spot; reservierte Kapazit\u00e4ten erfordern eine Nachfrageprognose.<\/td>\n<td>Batch-Training, zustandslose Aufgaben und vorhersehbare Arbeitslasten.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Speicheroptimierung und -tiering<\/td>\n<td>Tiering, Kompression, Deduplizierung und Vektordatenbanken reduzieren IO und Gr\u00f6\u00dfe.<\/td>\n<td>Geringere Speicherkosten, schnellere Datenzugriffe und kleinere Trainingsdatens\u00e4tze.<\/td>\n<td>Migrationseffort und m\u00f6gliche \u00c4nderungen in den Abfragemustern.<\/td>\n<td>Embedding-Speicher, Feature-Speicher und gro\u00dfe Korpora.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h2>Beweise und Vorteile der Optimierung der KI-Infrastruktur und -Berechnung in Unternehmen<\/h2>\n<p>Die Optimierung der KI-Infrastruktur bringt messbare Leistungs-, Kosten- und Skalengewinne. Da Rechenleistung die KI-Budgets dominiert, verbessern selbst kleine Effizienzgewinne die Rentabilit\u00e4t. Im Folgenden sind konkrete Vorteile aufgef\u00fchrt, die durch Branchenbeispiele und praktische Ergebnisse unterst\u00fctzt werden.<\/p>\n<h3>Leistung und Durchsatz<\/h3>\n<ul>\n<li>Schnellere Ausbildung und Inferenz verk\u00fcrzen die Markteinf\u00fchrungszeit. Bei gro\u00dfen Modellen erzielen GPUs und NVLink-Architekturen Geschwindigkeitssteigerungen um Gr\u00f6\u00dfenordnungen. Infolgedessen k\u00f6nnen Teams Modelle schneller iterieren und Funktionen fr\u00fcher bereitstellen.<\/li>\n<li>Funktionen von Vektordatenbanken, wie sie in SQL Server 2025 verf\u00fcgbar sind, reduzieren den Datentransfer. Daher laufen Einbettungsarbeitslasten mit geringeren IO und besserem Durchsatz.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Kostenreduzierung und Rentabilit\u00e4t der Rechenoptimierung<\/h3>\n<ul>\n<li>Edge-Inferenz und regionale Bereitstellungen reduzieren Egress- und Latenzkosten. In der APAC-Region treiben Inferenzkosten oft die Rechnung, daher k\u00f6nnen Edge-First-Strategien die Gesamtausgaben senken.<\/li>\n<li>Cloud-Kostenkontrollen und Speicherhierarchien machen Migrationen vorhersehbar. Beispielsweise helfen Azure-Kostenmanagement-Tools Teams, Ausgaben zu verfolgen und die Speicherplatzierung zu optimieren: <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/en-us\/azure\/cost-management-billing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Azure-Kostenmanagement<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Skalierbarkeit und operationale Resilienz<\/h3>\n<ul>\n<li>Hybride Stacks erm\u00f6glichen es Organisationen, ohne Aufgabe ihrer On-Premise-Investitionen zu skalieren. Portworx- und Kubernetes-Modelle helfen, bestehende Arbeitsabl\u00e4ufe und Investitionen in Speicher zu bewahren: <a href=\"https:\/\/docs.portworx.com\/portworx-enterprise\/platform\/azure\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Portworx-Dokumentation<\/a>.<\/li>\n<li>Autoscaling und Spot-Instanzen erh\u00f6hen die Auslastung. Daher f\u00fchren Unternehmen mehr Arbeit mit demselben Budget aus.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Gesch\u00e4ftsergebnisse und Risikominderung<\/h3>\n<ul>\n<li>Reduzierte Latenz verbessert das Kundenerlebnis und die Konversion in Echtzeitanwendungen. Dar\u00fcber hinaus senken compliance-freundliche hybride Modelle das regulatorische Risiko.<\/li>\n<li>Insgesamt verwandelt eine optimierte Infrastruktur Pilotprojekte in Produktionssysteme. Infolgedessen verbessert sich die KI-Leistung in Unternehmen und der Gesch\u00e4ftswert wird vorhersehbar.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div>\n<h2>Fazit: praktische Schritte zur Skalierung und Optimierung<\/h2>\n<p>Die Optimierung der KI-Infrastruktur und -Rechenleistung in Unternehmen erm\u00f6glicht schnellere Bereitstellungen, niedrigere Kosten und vorhersehbare Skalierung. Da Engp\u00e4sse bei der Rechenleistung und den Daten den Wert begrenzen, m\u00fcssen F\u00fchrungskr\u00e4fte Architektur und Budgets aufeinander abstimmen. Daher sind pragmatische Modernisierungen, hybride Designs und Edge-First-Strategien von Bedeutung.<\/p>\n<p>Emp0 erg\u00e4nzt diese Bem\u00fchungen, indem es Modelloperationen und Bereitstellungsabl\u00e4ufe verbindet. In der Praxis reduziert Emp0 den Reibungsverlust zwischen Experimentierung und Produktion. Dadurch gelangen Teams schneller von Modellen zu Nutzern.<\/p>\n<p>AllosAI bietet eine fortschrittliche KI-Automatisierungsplattform f\u00fcr Unternehmen. Sie erm\u00f6glicht intelligente Inhaltserstellung, Workflow-Automatisierung, Kundenengagement und Business-Intelligence-Tools. Daher hilft AllosAI Teams, KI-Dienste zu skalieren und gleichzeitig die Rendite von Rechenoptimierung zu verbessern. Entdecken Sie AllosAI f\u00fcr Demos und Tools bei <a href=\"https:\/\/allosai.com\">AllosAI<\/a> und testen Sie die Plattform bei <a href=\"https:\/\/app.allosai.com\">AllosAI-Plattform<\/a>. Lesen Sie Implementierungsbeispiele und Anleitungen im Wissenszentrum: <a href=\"https:\/\/allosai.com\/blog\">Wissenszentrum<\/a>.<\/p>\n<p>Beginnen Sie mit kleinen messbaren \u00c4nderungen der Infrastruktur. Da inkrementelle Erfolge sich summieren, erreichen Unternehmen eine nachhaltige KI-Leistung. Dieser Ansatz f\u00fchrt zu geringerer Latenz, h\u00f6herem Durchsatz und klarerer Rendite. Optimieren Sie die Rechenleistung, steuern Sie Daten und w\u00e4hlen Sie Plattformen, die betriebliche Aufgaben automatisieren.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<h1>H\u00e4ufig gestellte Fragen (FAQs)<\/h1>\n<details open=\"\" style=\"background-color:#000000;border-left:4px solid #0096c7;padding:15px 20px;margin-bottom:15px;border-radius:8px\">\n<summary style=\"font-weight:bold;cursor:pointer;font-size:1.1em\">Was ist Unternehmens-KI-Infrastruktur und Compute-Optimierung und warum ist es wichtig<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px;color:#ffffff\">Unternehmens-KI-Infrastruktur und Compute-Optimierung bedeutet, Hardware, Software, Netzwerke und Kosten zu optimieren. Es reduziert Latenzzeiten, senkt Rechnungen und erh\u00f6ht den Durchsatz. Da Compute oft das Budget dominiert, verbessert die Optimierung den ROI. Wichtige Fokusbereiche sind GPU-Best\u00e4nde, Speicherhierarchien, Modellkompression und Edge-Inferenz.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000;border-left:4px solid #0096c7;padding:15px 20px;margin-bottom:15px;border-radius:8px\">\n<summary style=\"font-weight:bold;cursor:pointer;font-size:1.1em\">Wie sollte ich Investitionen in Compute, Daten und Speicher priorisieren<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px;color:#ffffff\">Beginnen Sie mit den h\u00f6chsten Kostenverursachern wie Inferenz- und Trainingsstunden. \u00dcberpr\u00fcfen Sie Workloads, um hei\u00dfe Pfade und intensive IO-Operationen zu finden. Instrumentieren Sie daher Metriken f\u00fcr GPU, Festplatte und Netzwerk. Priorisieren Sie Vektorspeicher, NVMe-Arrays und Datenlokalit\u00e4t, um Bewegungskosten zu senken. Verwenden Sie auch Modelloptimierungen wie Quantisierung, wenn m\u00f6glich.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000;border-left:4px solid #0096c7;padding:15px 20px;margin-bottom:15px;border-radius:8px\">\n<summary style=\"font-weight:bold;cursor:pointer;font-size:1.1em\">Cloud oder On-Premise, welche Option passt am besten zu meinem Unternehmen<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px;color:#ffffff\">Hybride Modelle funktionieren oft am besten f\u00fcr regulierte oder latenzempfindliche Workloads. Verwenden Sie die Cloud f\u00fcr Spitzenkapazit\u00e4ten und gro\u00dfe parallele Trainings. Verwenden Sie On-Premise f\u00fcr sensible Daten und konstante Kapazit\u00e4t. Ber\u00fccksichtigen Sie Netzwerk Kosten, Datenansiedlung und Governance bei der Auswahl. F\u00fcr die Kostenverfolgung siehe <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/en-us\/azure\/cost-management-billing\/\" style=\"color:#0096c7;text-decoration:none\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Azure-Kosten Tools<\/a>.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000;border-left:4px solid #0096c7;padding:15px 20px;margin-bottom:15px;border-radius:8px\">\n<summary style=\"font-weight:bold;cursor:pointer;font-size:1.1em\">Welche praktischen Schritte senken die Inferenz- und allgemeinen Compute-Kosten<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px;color:#ffffff\">Verschieben Sie latenzempfindliche Inferenz zu Edge-Knoten, um Egress und Verz\u00f6gerungen zu reduzieren. Wenden Sie Modellkompression, Destillation und Batching an, um GPU-Zyklen zu senken. Nutzen Sie Autoscaling und Spot-Instanzen f\u00fcr Batch-Jobs, um Kosten zu sparen. Tieren Sie Speicher und k\u00fcrzen Sie Datens\u00e4tze, um IO-Kosten zu senken. \u00dcberwachen Sie au\u00dferdem Modellabweichungen, um verschwenderisches Retraining zu vermeiden.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000;border-left:4px solid #0096c7;padding:15px 20px;margin-bottom:15px;border-radius:8px\">\n<summary style=\"font-weight:bold;cursor:pointer;font-size:1.1em\">Wie messe ich den ROI der Compute-Optimierung<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px;color:#ffffff\">Verfolgen Sie die Kosten pro Inferenz, die Kosten pro Trainings-Epoche und die End-to-End-Latenz. Verwenden Sie A\/B-Tests, um die Conversion-Verbesserung und die Nutzererfahrungsgewinne zu messen. Verkn\u00fcpfen Sie daher technische KPIs mit Gesch\u00e4ftsergebnissen. Erstellen Sie Dashboards, die Cloud-Abrechnung, GPU-Nutzung und Anwendungsmetriken kombinieren. Ber\u00fccksichtigen Sie auch Risikometriken wie Compliance und Wiederherstellungszeit.<\/p>\n<\/details>\n<p>Weiterf\u00fchrende Lekt\u00fcre und n\u00e4chste Schritte<\/p>\n<ul>\n<li>Beginnen Sie mit kleinen, messbaren Pilotprojekten, die vorhandene F\u00e4higkeiten bewahren. Da inkrementelle Erfolge sich summieren, skalieren Unternehmen vorhersagbar.<\/li>\n<li>Wenn Sie Unterst\u00fctzung ben\u00f6tigen, erkunden Sie Implementierungsmuster und Fallstudien in unserem Wissenszentrum: <a href=\"https:\/\/allosai.com\/blog\" style=\"color:#0096c7;text-decoration:none\">Wissenszentrum<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Abgedeckte Schl\u00fcsselw\u00f6rter: Unternehmens-KI-Infrastruktur und Compute-Optimierung, KI-Compute-Ressourcen, Infrastruktur-Skalierbarkeit, Compute-Optimierungs-ROI, Vorteile der KI-Infrastruktur.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Enterprise AI infrastructure and compute optimization: Building readiness for production Enterprises face rising pressure to move AI projects from experiments to reliable production. Enterprise AI infrastructure and compute optimization sit at the centre of that challenge. Because compute costs and data bottlenecks can sink ROI, leaders must act fast. 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