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CASE STUDIES · 2025

Hyperstate AI

# GPU-Monolith aufgebrochen. Niedrigere Latenz, niedrigere Rechnung, Deployments ohne Krisenstab.

Hyperstate AI betrieb eine KI-gestützte Musikproduktionsplattform. Creator luden Audio hoch und arbeiteten mit einem produzentenähnlichen Assistenten (Louis-Bell-Persona), der den vollen Kontext über Sitzungen hinweg behielt. Dem Startup ging nach dem Launch das Funding aus.

[“Das Team war pünktlich, aufmerksam und die Zusammenarbeit unkompliziert.” Jonathan Rowden Clutch](https://clutch.co/go-to-review/f2290100-9e13-4140-a1b0-0ee301a5fd39/476263)

AI Fullstack-Entwicklung 2025 Eingestellt

Auf einen Blick

Auftragsart Fullstack-Entwicklung

Branche [Music Tech AI](/de/industries/music-audio/)

Phase Seed

Auftragsgröße Erweiterter Retainer

Jahr 2025

Stack

Python / Django OpenAI API Neo4j PostgreSQL Docker

Status Eingestellt

## Überblick

Hyperstate AI betrieb eine KI-gestützte Musikproduktionsplattform. Creator luden Audio hoch und arbeiteten mit einem produzentenähnlichen Assistenten (Louis-Bell-Persona), der den vollen Kontext über Sitzungen hinweg behielt. Dem Startup ging nach dem Launch das Funding aus.

## Was ist die Herausforderung?

Ein einziger GPU-lastiger Server kümmerte sich um Audio-Verarbeitung, Lyrics, Transkription, MIDI-Generierung und den Producer-Agent. Deployments manuell. Die Compute-Kosten skalierten mit der Maschine statt mit der Nutzung, und die Architektur war für eine Demo gebaut, nicht für Launch-Traffic. Sie zu skalieren hieß, die Workloads zuerst zu trennen.

## Welche Entscheidung haben wir getroffen?

### Ein Server für alles würde den Launch nicht überleben.

> Audio-Verarbeitung, Lyrics, Transkription, Generierung: alles auf eine GPU-Box gestapelt, händisch deployed. Hat die Demo getragen, ist unter echter Last eingebrochen. Wir haben in fokussierte Services mit klaren Verantwortungsgrenzen aufgeteilt, jede Komponente dockerisiert und die schwersten In-House-Bibliotheken durch leichtgewichtige, skalierbare Hosted-Alternativen ersetzt. Gleiche Produktoberfläche, ein Bruchteil der Compute-Rechnung, Deployments, die niemand mehr babysitten muss.

## Was wir gemacht haben

GPU-lastige Integrationen aus dem monolithischen Single-Server-Setup in ein verteiltes, microservice-orientiertes Backend mit klar getrennten Verantwortlichkeiten überführt: Agenten, Audio-Verarbeitung und Generierungs-Services, jeweils mit eigenem Skalierungs-Profil. Den Deployment-Stack von manuellen Deploys auf eine dockerisierte, orchestrierte Infrastruktur über alle Komponenten modernisiert. Lokale, selbst verwaltete, rechenintensive Audio-, Lyrics- und Transkriptions-Bibliotheken durch leichtgewichtige, skalierbare Alternativen abgelöst. Latenz und Compute-Rechnung im selben Schritt gesenkt. Darüber: Django REST API, Authentifizierung, Projekt- und Sample-Management, MIDI-Generierungs-Workflows, Neo4j-Wissensgraph, PostgreSQL. Gleiche Produktoberfläche, eine Infrastruktur, die Wachstum trägt, statt dagegen zu kämpfen.

## Ergebnisse

### GPU-Monolith - → Microservices

### Latenz & Kosten - Beides runter

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## Ausgewählte Screens

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## Kundenstimme

[Clutch · Verified](https://clutch.co/go-to-review/f2290100-9e13-4140-a1b0-0ee301a5fd39/476263)

> **Das Team war pünktlich, aufmerksam und die Zusammenarbeit unkompliziert.**

Wavect GmbH hat den Kunden dabei unterstützt, sein Produkt Investoren und Endkunden vorzustellen. Das Team arbeitet pünktlich, aufmerksam und unkompliziert. Besonders beeindruckt zeigte sich der Kunde von der Expertise des Anbieters im spezialisierten Bereich Knowledge Engineering.

Jonathan Rowden CEO, Twinsoft, Inc.

Willst du dieselbe Wirkung?

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## Was wir gelernt haben

Schwere ML-Arbeit hat im Web-Request-Path nichts verloren. Sobald Audio, Lyrics und Transkription je ein Modell in dieselbe Box ziehen, reißt jede Lastspitze das ganze Produkt mit. Der Gewinn ist langweilige Infrastruktur: getrennte Services für getrennte Compute-Profile, orchestrierte Deploys, Hosted-Alternativen für Bibliotheken, die man nicht selbst betreiben sollte.

## Tech Stack

- [Python / Django](https://www.djangoproject.com/)
- [OpenAI API](https://openai.com/)
- [Neo4j](https://neo4j.com/)
- [PostgreSQL](https://www.postgresql.org/)
- [Docker](https://www.docker.com/)

## Tags

- AI
- Music Tech
- Audio

Passende Leistungen

- [KI-Agenten & Produkte](/de/services/artificial-intelligence/)
- [Individuelle Softwareentwicklung](/de/services/software-development/)

Kundenreferenzen und Marken

Wavect veröffentlicht diese Case Studies über die eigene Arbeit. Kundennamen, Logos und Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber und stehen hier zur Kennzeichnung der Arbeit, nicht als Hinweis auf eine Partnerschaft, ein Sponsoring oder eine Empfehlung. Jede Case Study beschreibt Wavects eigenen Beitrag innerhalb eines größeren Vorhabens. Am Ergebnis waren weitere Beteiligte mit, darunter die eigenen Teams der Kunden sowie andere Dienstleister. Zahlen, die einem Kunden zugeschrieben werden, sind dessen eigene Angaben. Zahlen zu unserer Arbeit stammen aus unseren Aufzeichnungen zum angegebenen Prüfdatum, und wir liefern Belege auf Anfrage. Bewertungen sind von der jeweils genannten Plattform übernommen und verlinken auf die Quelle. Die kommerziellen Bedingungen einer Zusammenarbeit veröffentlichen wir nicht, und Produkt-Screenshots bleiben Eigentum des jeweils gezeigten Kunden. Wenn du hier genannt wirst und eine Korrektur, eine Änderung oder eine Löschung möchtest, schreib uns, und wir kümmern uns darum: [office@wavect.io](mailto:office@wavect.io)

### [PromptID](/de/case-studies/promptid/)

PromptID ist eine AI-native EdTech-Plattform für Arbeitgeber und Universitäten. Sie prüft Lernende, indem sie den Gedankengang analysiert, statt Auswendiglernen …

## Structured Data

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