RAGパイプラインはデモルームで機能します。マルチエージェントシステムは10人の同時ユーザーを処理します。LLMのコストは現在のトラフィックで月€500です。それを1000倍にしてください。Auralink——400以上のマイクロサービス、約20のAIエージェント、170万行の本番コード——を2か月で構築しました。構築したから、スケールでのAIアーキテクチャがどのようなものかを知っています。CiscoとインディペンデントでAIを2度構築しました。
AIネイティブ製品とプラットフォームインフラを構築するテクノロジー企業向けの5つのサービス。
Four weeks to a strategy document, a business case, an ROI model, and a 12-month execution plan — reconciled end to end and defensible to the board, the CFO, and your head of engineering
Eight weeks. A fine-tuned open-weight model — Llama 3, Mistral, or Qwen — that outperforms GPT-4 and Claude on your vertical while running on infrastructure you control
Twelve weeks to a multi-agent production system that holds up under real traffic, with the eval harness, the observability stack, and the SRE handoff your team needs to operate it without me
Twelve weeks to harden a working AI pilot into a system that will survive its commercial stage gate — whether that is an enterprise launch, a public sector go-live, an SME rollout, or a Series A
Eight weeks to engineer prompt-injection defense, PII redaction, audit logs, and a real threat model into your AI pipeline — before a red team finds them missing
Twelve to twenty-four weeks to risk-classify your AI systems, complete the conformity assessment, produce the Annex IV technical documentation, and stand up post-market monitoring — before an enforcement deadline finds you unprepared
A monthly retainer that runs your production AI like a production system — dashboards, alerts, eval regressions, on-call response, cost tracking, and the quarterly model-refresh call your team would otherwise skip
Part-time executive AI leadership — six to twelve months, two days a week — owning the AI P&L, governing risk, reporting to the board, and coaching the team you will eventually promote into the seat
10人のチームで、1,000人規模の企業のように10倍のアウトプットを届けます。
Auralink：2か月で400以上のマイクロサービス、約20のAIエージェント、170万行のコード。Cisco：1億人以上のユーザーにサービスを提供するネットワークインフラプラットフォーム。8つのAIベンチャーを本番稼働まで実装。プラットフォームについてアドバイスするコンサルタントではありません——私が構築します。