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AgentStack Daily EP111 (04.09.2026) Voll-Ingest mit Transcript + Show Notes: - OpenClaw v2026.9.1 Release-Readout (Mermaid-Rendering, Quick-Start-Install, persönliche Skills auf geteilten Gateways, Updater-Rollback, Startup-Quarantäne, Allow-Always-Approvals) -> wiki/tools/openclaw.md (Release-Sektion + Stand-Header) - institution: agentstack-daily.md um EP111-Zeile + Verwandte-Seiten erweitert - ling-3.0-flash-fin.md (neu): Finance-MoE 124B/5,1B, 262.144 Kontext - muse-spark-meta-prompt-discount.md (neu): Meta ~95% Daten-Rabatt - mikrotik-crs804-4ddq-400gbe-switch.md (neu): Desktop-400GbE für lokale AI-Cluster - glm-5.3-z-ai.md: HF-Trending-Datapunkt EP111 ergänzt - index.md (192.) + log.md aktualisiert Sekundärquelle; OpenClaw-/Modell-Zahlen nicht unabhängig verifiziert (markiert).
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created: 2026-09-08
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updated: 2026-09-08
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sources: [podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md]
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tags: [concept, hardware, networking, 400gbe, ethernet, local-ai, mikrotik, cluster, gpu]
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# MikroTik CRS804-4DDQ-hRM — Desktop-400GbE-Switch für lokale AI-Cluster
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> **Quelle:** AgentStack Daily EP111 (04.09.2026) auf Basis eines ServeTheHome-Reviews,
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> die den Switch in einem lokalen AI-Cluster eingesetzt haben.
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## Kernidee
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**400-Gigabit-Ethernet** hat laut ServeTheHome den klassischen Data-Center-Rack-Bereich
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verlassen. Der **MikroTik CRS804-4DDQ-hRM** ist ein kompakter **4-Port-400GbE-Desktop-
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Switch** auf Basis von **Annapurna-Labs-Networking-Silicon** (Teil von Marvells
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Infrastruktur-Portfolio) — in der kleineren, kostengünstigeren Preisklasse, für die
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MikroTik bekannt ist. ServeTheHome hat ihn in einem lokalen AI-Cluster betrieben.
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## Warum es für AI-Cluster relevant ist
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- Wenn ein Modell über GPUs in getrennten Rechnern verteilt läuft, tauschen die
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Acceleratoren Tensoren, Zwischenwerte und Synchronisationsverkehr aus. Teure Karten
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können leerlaufen, während das Netz nachzieht. **400 Gbps pro Port** gibt einem
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kleinen Cluster deutlich mehr Luft, bevor Ethernet zum Engpass wird.
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- Einordnung der Episode: Für die meisten Heim-Setups **nicht** nötig — das Bemerkenswerte
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ist, dass hochwertiges Networking in eine Form schrumpft, die eine kleine
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Forschungsgruppe in Betracht ziehen kann (mehrere GPU-Rechner um ein
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Desktop-Größen-Fabric statt einer Gebäude-Entscheidung).
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## Praktische Einordnung
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- Für Multi-GPU-Setups zu Hause/in kleinen Labs: 400GbE wird realistisch käuflich.
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- Wer bereits 100GbE-/200GbE-Fabric besitzt, muss laut Episode nicht rückbauen —
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die Option existiert jetzt aber.
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## Verwandte Wiki-Seiten
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- [[../../institutions/agentstack-daily.md|AgentStack Daily]] — Quelle (EP111)
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- [[cloud-exit-and-local-superiority.md]] — lokale vs. Cloud-Infrastruktur
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- [[../llm/local-llm-laptop-guide.md|Local LLM Guide]] — lokale Inferenz-Setups
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