Sechs Bausteine, ein Vertrag, ein Ansprechpartner: von der Strategie über eigene On-Premise-Infrastruktur und individuelle Entwicklung bis zum laufenden Betrieb – mit Identity, Rollen und Nachweisen für den unternehmensweiten Einsatz. Sie bekommen keine Werkzeugkiste, sondern eine funktionierende, betreute KI, die vom ersten Use Case bis zum konzernweiten Rollout mitwächst.
Alle Ebenen Ihrer KI – aus einer Hand betreut.
Ein Anbieter liefert die Hardware, ein zweiter die Software, ein dritter berät, ein vierter programmiert, und für den Betrieb fühlt sich niemand zuständig. Genau in diesen Übergängen entstehen Verzögerungen, Sicherheitslücken und gegenseitige Schuldzuweisungen. Die KI bleibt ein Projekt, das nie ganz fertig wird.
KI Full Stack Providing setzt dort an: Wir verantworten alle sechs Ebenen – Beratung, Infrastruktur, System, Gateway, Entwicklung und Betrieb. Aufeinander abgestimmt geplant, sauber integriert, durchgängig betreut. Sie haben einen Vertrag, einen Ansprechpartner und ein klares Ergebnis.
Nicht Technik um der Technik willen – sondern vier Effekte, die im Unternehmen unmittelbar spürbar sind.
Kein Koordinieren mehr zwischen Hardware-Lieferant, Software-Haus und Beratung. Ein Vertrag, ein Ansprechpartner – bei Fragen und Störungen wissen Sie sofort, wen Sie erreichen.
Abgestimmte Bausteine statt Integrationsschleifen zwischen Gewerken. Ein erster nutzbarer Stack steht in Wochen – nicht in Quartalen, in denen die Begeisterung längst verflogen ist.
Der gesamte Stack läuft On-Premise. Kundendaten, Verträge und Wissen verlassen das Haus nicht – die Basis für DSGVO-Konformität und Nachweise nach dem EU AI Act.
Transparenter Projektpreis für den Aufbau, feste monatliche Pauschale für den Betrieb. Keine nutzungsabhängigen Cloud-Rechnungen, die mit jedem neuen Anwendungsfall unkontrolliert wachsen.
Jeder Baustein ist eine vollwertige Leistung mit eigener Detailseite. Im Full Stack Providing werden sie aufeinander abgestimmt – Sie können aber auch mit einem einzelnen Baustein starten.
Bevor Technik gebaut wird, klären wir das Warum: Welche Prozesse lohnen sich, was ist umsetzbar, was bringt es wirtschaftlich.
Die Grundlage: eigene GPU-Server im Haus. Modelle und Daten bleiben in Ihrem Netzwerk – DSGVO-konform und ohne Cloud.
Aus Modell und Infrastruktur wird ein nutzbares System: Wissensdatenbank, Assistenten und Agenten, die echte Aufgaben erledigen.
Der kontrollierte Zugangspunkt: alle Modelle hinter einer API, mit Rechten, Protokollierung und Kostentransparenz.
Wo Standardsoftware aufhört: individuelle Tools, Integrationen und Prototypen – KI-gestützt in Tagen statt Monaten umgesetzt, aber versioniert, getestet und sauber in den Stack integriert. Kein Wildwuchs.
Damit die KI dauerhaft läuft: Monitoring, Sicherheitsupdates, Modellpflege, Backups und SLA-Support – als Managed Service.
Full Stack Providing heißt: Sie verhandeln nicht mit fünf Dienstleistern, sondern halten am Ende eine KI in der Hand, die läuft – geplant, gebaut und betrieben aus einer Hand.
Der Full Stack ist kein loser Strauß von Leistungen, sondern eine geschichtete Architektur. Die Beratung gibt die Richtung vor, vier Ebenen tragen die Lösung – und die Administration umschließt alles im Betrieb.
Lesehilfe: Die Infrastruktur trägt den Stack von unten, das Gateway regelt den Zugriff, das KI-System liefert den Nutzen, Individuelle KI-Entwicklung ergänzt Individuelles. Beratung und Administration klammern das Ganze. Jede Ebene ist anklickbar und führt zur Detailseite des Bausteins.
Jede Frage eines Mitarbeiters durchläuft fünf Stationen – kontrolliert, protokolliert und vollständig innerhalb Ihres Netzwerks. Kein Datenpaket verlässt das Haus.
Richtwerte für ein mittelgroßes Modell auf passend dimensionierter Hardware. Die tatsächliche Antwortzeit hängt von Modellgröße, Kontextlänge und Auslastung ab.
So sieht Full Stack Providing im Betrieb aus: ein zentrales Cockpit, in dem jeder Baustein sichtbar ist – Auslastung, Status und Verfügbarkeit. Kein Rätselraten, wo gerade was klemmt.
Schematische Darstellung. Den konkreten Funktionsumfang stimmen wir auf Ihren Stack ab.
Llama, Mistral, Qwen, Gemma, DeepSeek und weitere führende Open-Source-Sprachmodelle laufen im Full Stack auf Ihrer eigenen Hardware. Sie wählen je Anwendungsfall das passende Modell – und tauschen es jederzeit aus, ohne dass ein Byte Ihr Haus verlässt.
Modellnamen exemplarisch – die konkrete Auswahl richtet sich nach Anwendungsfall, Sprache und Hardware. Alle Modelle laufen lokal auf Ihrem Server.
Am Ende des Stacks steht kein Dashboard, sondern eine konkrete Antwort – mit Quellenangabe, im Tonfall Ihres Hauses und auf Basis Ihrer eigenen Dokumente.
Schematisches Beispiel. Welche Quellen, Tonalität und Oberfläche Ihr Assistent nutzt, legen wir gemeinsam fest.
Für IT-Verantwortliche: die technischen Bausteine, mit denen wir den gesamten LLM-Stack On-Premise aufbauen, verbinden und im Produktivbetrieb stabil halten.
NVIDIA-GPU-Server mit CUDA-Toolkit, sauberer VRAM-Zuteilung und Container-Isolation. Dimensionierung auf Basis der richtigen GPU-Wahl – mit Reserve für Wachstum.
Self-hosted LLMs wie Llama oder Mistral auf vLLM und Ollama. Quantisierung mit GGUF, GPTQ und AWQ sowie KV-Cache für mehr Durchsatz pro GPU.
Eine RAG-Pipeline verknüpft Ihre Dokumente mit dem Modell: deutsche Embedding-Modelle, eine Vektordatenbank und geprüfte Retrieval-Qualität.
Ein Gateway mit OpenAI-kompatibler API bündelt alle Modelle: rollenbasierte Rechte, Audit-Logs, Rate-Limits und Kostentransparenz pro Team.
Individuelle Tools entstehen mit einem on-premise Coding-Assistenten. Schnittstellen, Oberflächen und Automatisierungen werden versioniert und sauber in den Stack integriert.
Im Betrieb sorgt strukturiertes LLMOps für Stabilität: Latenz-Perzentile, Token-Durchsatz, Evaluierung und schwellwertbasiertes Alerting über alle Ebenen.
Welche Ebene welcher Baustein abdeckt – und mit welchen Technologien wir sie umsetzen.
| Ebene | Baustein | Technologien & Komponenten |
|---|---|---|
| Strategie | KI-Beratung | Use-Case-Mapping, ROI-Modell, Roadmap, Förderprüfung |
| Infrastruktur | KI OnPremise | NVIDIA-GPU-Server, CUDA, Docker, Air-Gap-Option |
| Inferenz & Modelle | KI-System | vLLM, Ollama, Llama / Mistral, GGUF- & AWQ-Quantisierung |
| Wissen & Retrieval | KI-System | RAG-Pipeline, Vektordatenbank, deutsche Embedding-Modelle |
| Zugriff & Governance | KI-Gateway | OpenAI-kompatible API, Routing, RBAC, Audit-Logs |
| Entwicklung | Individuelle KI-Entwicklung | On-Prem Coding-Assistent, individuelle Tools & Schnittstellen |
| Betrieb | KI-Administration | Monitoring, Observability, LLMOps, Backup & SLA |
Je größer die Organisation, desto mehr zählt, was rund um das Modell passiert: Identitäten, Rechte, Nachweise, Verfügbarkeit und ein belastbarer Vertragspartner. Genau dafür ist der Full Stack ausgelegt – vom ersten Pilotbereich bis zum unternehmensweiten Rollout.
Anmeldung und Rechte direkt aus Ihrem bestehenden Verzeichnis: Active Directory beziehungsweise Entra ID, SAML 2.0 und OIDC, automatische Nutzer-Provisionierung über SCIM. Kein zweites Identitätssilo, kein manuelles Anlegen von Konten.
Feingranulares Rollen- und Rechtemodell pro Team und Anwendungsfall über das Gateway, lückenlose Audit-Logs und nachvollziehbare Protokollierung jeder Anfrage – die Basis für interne Revision und externe Prüfungen.
Getrennte Mandanten für Tochtergesellschaften, Geschäftsbereiche und Abteilungen – mit eigenen Daten, Rechten und Modellen. Der Stack lässt sich standortübergreifend über mehrere Werke und Niederlassungen hinweg betreiben.
Redundante GPU-Knoten, Failover und ein zweiter Rechenzentrumsstandort für Disaster Recovery. Der Betrieb läuft gegen definierte Verfügbarkeits- sowie RTO/RPO-Ziele – passend zur gewählten SLA-Klasse.
Betrieb durch einen nach ISO/IEC 27001:2022 zertifizierten Managed Service Provider: gehärtete Systeme, dokumentierte Prozesse und ein gelebtes Informationssicherheits-Managementsystem – anschlussfähig an Ihre Audits, ISO- und Compliance-Nachweise.
Ein deutscher Vertragspartner mit eigenem Rechenzentrumsbetrieb, AVV nach DSGVO und klaren Verantwortlichkeiten. Wir unterstützen die Security-Assessments und Lieferanten-Fragebögen Ihrer Einkaufs- und Compliance-Abteilung – statt Sie an mehrere Sub-Anbieter zu verweisen.
Welche Ausbaustufen Sie brauchen, richtet sich nach Größe, Standorten und Compliance-Anforderungen – wir legen sie gemeinsam in der Architektur-Phase fest.
Ein Full Stack ist nur so gut wie seine Auslegung. Diese Richtwerte zeigen, welche GPU-Klasse zu welchem Modell und welcher Nutzerzahl passt – die genaue Dimensionierung erfolgt in der Architektur-Phase.
| Modellklasse | Typischer Einsatz | GPU-Auslegung (Richtwert) | Gleichzeitige Nutzer |
|---|---|---|---|
| 7–8 B Parameter | Standard-Assistenz, Textentwürfe, einfache Recherche | 1 GPU · 24 GB VRAM | bis ~20 |
| 13–14 B Parameter | anspruchsvolle Antworten, größere Wissensbasis | 1 GPU · 48 GB VRAM | bis ~40 |
| 70 B Parameter | höchste Antwortqualität, komplexe Fachfragen | 2 GPUs · je 48 GB VRAM | 40 und mehr |
| Multi-Modell-Cluster | mehrere Modelle parallel, Lastspitzen abfangen | mehrere GPU-Knoten hinter dem Gateway | horizontal skalierbar |
| Enterprise · Multi-Site | konzernweiter Betrieb, Mandanten & Standorte | HA-Cluster + zweiter RZ-Standort (DR) | 1.000+ · standortübergreifend |
Richtwerte für quantisierte Open-Source-Modelle. Die genaue Auslegung ergibt sich aus Lastprofil, Kontextlänge und Antwortzeit-Zielen – auf Basis der richtigen GPU-Wahl für KI-Server.
Nach dem Go-Live übernimmt die KI-Administration. Ein einziger Health-Check zeigt den Zustand aller sechs Bausteine – Grundlage für Monitoring, Alarmierung und ein nachvollziehbares Betriebs-Reporting.
Schematische Darstellung. Im Betrieb läuft die Überwachung automatisiert – Sie erhalten Reports, keine Kommandozeile.
Wie die sechs Bausteine zusammen ein konkretes Problem lösen – beispielhaft für drei sehr unterschiedliche Branchen.
Servicetechniker suchen Informationen in tausenden Seiten Handbüchern, Stücklisten und Konstruktionsdokumenten – Wissen, das nicht in fremde Hände darf.
On-Premise-Infrastruktur, KI-System mit RAG über die gesamte Dokumentation, Gateway für die Werks-IT und ein per Individuelle KI-Entwicklung gebautes Such-Tool.
Antworten mit Quellenangabe in Sekunden – das Konstruktions-Know-how bleibt vollständig im Haus.
Mandantendaten dürfen die Kanzlei nicht verlassen, öffentliche KI-Dienste sind aus berufsrechtlichen Gründen tabu.
Air-Gapped On-Premise-KI, KI-System mit RAG über den Aktenbestand, Administration mit lückenlosem Audit-Log.
Recherche und Entwurfshilfe – DSGVO- und berufsrechtskonform, ohne dass ein Dokument das Haus verlässt.
Hohe Anfragelast, strenge regulatorische Vorgaben und knappe IT-Ressourcen treffen aufeinander.
Full Stack mit Gateway-Rechten je Fachbereich, Assistenten für die Sachbearbeitung und Managed-Betrieb mit Nachweisen nach EU AI Act.
Spürbare Entlastung der Sachbearbeitung – bei vollständiger Protokollierung und digitaler Souveränität.
Vom ersten Gespräch bis zum laufenden Betrieb – ein klarer Weg, bei dem jeder Baustein zum richtigen Zeitpunkt entsteht.
Wir analysieren Prozesse, Use Cases und Voraussetzungen und leiten eine priorisierte KI-Roadmap ab.
Wir entwerfen die Stack-Architektur und dimensionieren GPU-Hardware, Modelle und Gateway passgenau.
Die On-Premise-Infrastruktur wird aufgebaut, gehärtet und mit der Inferenz-Runtime in Betrieb genommen.
KI-System, RAG-Pipeline und individuelle Tools werden umgesetzt und an Ihre Prozesse angepasst.
Gateway, Rechte und Schnittstellen werden integriert, getestet und kontrolliert in Produktion gebracht.
Die KI-Administration übernimmt Monitoring, Updates und Support – und entwickelt den Stack weiter.
Drei Wege führen zur Unternehmens-KI. Sie unterscheiden sich vor allem darin, wo Ihre Daten liegen, wie viel Eigen-Know-how nötig ist und wer am Ende die Verantwortung trägt.
| Kriterium | Public-Cloud-KI | Eigenbau im Haus | Full Stack Providing ki·spezial |
|---|---|---|---|
| Datenstandort | Anbieter-Cloud, oft USA | im Haus | im Haus, On-Premise |
| Anlaufzeit | schnell, Datenschutz offen | Monate bis Jahre | wenige Wochen |
| Eigenes KI-Know-how nötig | mittel | hoch (GPU, LLMOps, RAG) | gering |
| Anpassbarkeit an Ihre Prozesse | begrenzt | hoch | hoch |
| Kostenmodell | nutzungsabhängig, schwer planbar | hohe Anfangsinvestition | Projektpreis + feste Pauschale |
| Verantwortung im Betrieb | Anbieter – aber Blackbox | komplett bei Ihnen | bei ki·spezial, transparent |
| Lock-in-Risiko | hoch | niedrig | niedrig, offene Modelle |
Full Stack Providing verbindet die Datenhoheit des Eigenbaus mit der Geschwindigkeit der Cloud – ohne dass Sie selbst KI-Spezialisten einstellen müssen.
Konkrete Zahlen hängen von Nutzern, Modellgröße und Service-Level ab – die kalkulieren wir nach dem Erstgespräch. Das Kostenmodell selbst ist aber einfach: planbar statt nutzungsabhängig.
Cloud-KI-Abos wie ChatGPT Enterprise oder Microsoft 365 Copilot kosten rund 25–32 € pro Mitarbeiter und Monat – jeden Monat, pro Person. Ihr On-Premise-Stack läuft als feste Monatspauschale, unabhängig von Nutzerzahl und Anfragevolumen. Je mehr Mitarbeiter die KI nutzen, desto deutlicher der Vorteil.
Statt dauerhafter Cloud-Miete investieren Sie einmal in GPU-Infrastruktur in Ihrem Haus. Bei solider Auslastung amortisiert sich On-Premise gegenüber laufenden Cloud-Kosten als Richtwert meist binnen ein bis zwei Jahren – danach sinken die Stückkosten je Anfrage weiter.
Kein Token-Zähler, keine nutzungsabhängige Rechnung, die mit jedem neuen Anwendungsfall unkontrolliert wächst. Genau daran scheitern viele Cloud-KI-Projekte: Die Kosten steigen mit der Nutzung – planbare TCO ist die Antwort darauf.
On-Premise lohnt sich ab einer gewissen Auslastung – bei sehr kleiner Nutzung kann die Cloud günstiger sein. Wir rechnen Ihnen beide Wege transparent vor und empfehlen, was zu Ihrer Größe passt, statt On-Premise um jeden Preis zu verkaufen.
Richtwerte zur Einordnung – die verbindliche Kalkulation erstellen wir nach einem kostenlosen Erstgespräch, ohne versteckte Kosten.
Sie können einzelne Bausteine beauftragen, den kompletten Stack als Projekt aufbauen lassen oder ihn dauerhaft als Managed Service betreiben lassen.
| Leistung | Einzel-Baustein | Full Stack Providing Empfohlen | Managed Full Stack |
|---|---|---|---|
| Strategie & Beratung | einzeln buchbar | enthalten | enthalten & laufend |
| On-Premise-Infrastruktur | einzeln buchbar | enthalten | enthalten |
| KI-System & RAG | einzeln buchbar | enthalten | enthalten |
| KI-Gateway | optional | enthalten | enthalten |
| Individuelle KI-Entwicklung | einzeln buchbar | enthalten | enthalten & Weiterentwicklung |
| Laufender Betrieb | – | Übergabe & Doku | 24/7 Managed-Betrieb |
| Architektur abgestimmt | je Baustein | gesamter Stack | gesamter Stack |
| Ansprechpartner | pro Baustein | ein Projektleiter | dediziertes Team |
| Abrechnung | pro Leistung | Projektpreis | Projekt + monatliche Pauschale |
Sie starten mit einem Baustein und wachsen in den Full Stack hinein – oder umgekehrt. Konkrete Konditionen nach einem kostenlosen Erstgespräch.
Wählen Sie Bausteine, Nutzerzahl und Modellklasse – und sehen Sie sofort, welches Liefermodell, welche Hardware und welcher Zeitrahmen dazu passen. Ihre Auswahl können Sie direkt als Anfrage übernehmen.
Aktualisiert sich live mit Ihrer Auswahl.
Unverbindlich · Richtwerte zur Orientierung, keine endgültige Kalkulation
Was hinter dem Begriff steckt, wen ein KI-Full-Stack adressiert und warum die Reihenfolge der Bausteine über den Erfolg entscheidet.
KI Full Stack Providing bezeichnet die schlüsselfertige Bereitstellung einer kompletten Lösung für Künstliche Intelligenz durch einen einzigen Anbieter. Statt Hardware, Software, Beratung, Entwicklung und Betrieb getrennt einzukaufen, erhalten Unternehmen den gesamten KI-Stack aus einer Hand – von der Strategie bis zum laufenden Betrieb. ki·spezial tritt dabei als KI-Komplettanbieter, KI-Systemhaus und KI-Generalunternehmer zugleich auf und verantwortet jede Ebene der Lösung.
Eine reine KI-Beratung endet mit einem Konzept – die Umsetzung bleibt beim Unternehmen oder verteilt sich auf weitere Dienstleister. Full Stack Providing geht den ganzen Weg: Beratung, On-Premise-Infrastruktur, KI-System mit RAG, KI-Gateway, individuelle Entwicklung per Individuelle KI-Entwicklung und der Betrieb über die KI-Administration greifen als ein durchgängiger Prozess ineinander. Das Ergebnis ist keine Empfehlung, sondern eine produktive, betreute KI.
Full Stack Providing richtet sich an mittelständische Unternehmen, die Künstliche Intelligenz ernsthaft einsetzen wollen, aber keine eigene KI-Abteilung mit GPU-, LLMOps- und RAG-Kompetenz aufbauen können oder wollen. Besonders gefragt ist das Modell dort, wo Datenschutz nicht verhandelbar ist – etwa bei Kanzleien, Arztpraxen, Versicherungen, Maschinenbauern und KRITIS-Betreibern. Wer eine datenschutzkonforme ChatGPT-Alternative sucht, findet im Full Stack die organisatorische Antwort darauf.
Der Stack wird auf eigener Hardware im Haus betrieben. Sprachmodelle, Dokumente und Vektordatenbanken bleiben im Unternehmensnetzwerk, es entsteht keine Abhängigkeit von US-Cloud-Diensten. Damit ist On-Premise KI nicht nur eine technische, sondern eine strategische Entscheidung: Sie sichert digitale Souveränität, erfüllt die DSGVO und schafft die Nachweisbarkeit, die der EU AI Act verlangt. Ob sich der Aufwand lohnt, lässt sich vorab mit dem ROI-Rechner und dem KI-Schnellcheck einschätzen.
Der regulatorische Druck steigt – und spielt einem souveränen Stack in die Hände. Die KI-Kompetenzpflicht aus dem EU AI Act (Art. 4) gilt bereits seit Februar 2025: Wer KI einsetzt, muss seine Mitarbeitenden nachweislich schulen. Die strengeren Pflichten für Hochrisiko-Anwendungen wurden im Zuge des „Digital Omnibus" auf Ende 2027 verschoben, die Richtung bleibt aber klar. Parallel ist das NIS2-Umsetzungsgesetz in Deutschland in Kraft und erfasst erstmals viele Mittelständler – mit Anforderungen an Risikomanagement, Monitoring und Meldewege. Ein On-Premise-Stack lässt sich nahtlos in Ihr eigenes Sicherheits-Monitoring einbinden und erspart Ihnen Drittlandtransfer- und Auftragsverarbeitungs-Themen, die bei US-Cloud-KI sonst zu klären wären. Den Strategie- und Konzeptionsteil decken zudem Förderprogramme wie die BAFA-Beratungsförderung häufig ab – wir prüfen das im Rahmen der KI-Beratung mit Ihnen.
KI Full Stack Providing bedeutet, dass ein einziger Partner den kompletten KI-Stack liefert und betreibt: von der strategischen Beratung über die On-Premise-Infrastruktur, das eigentliche KI-System und das Gateway bis zur individuellen Entwicklung per Individuelle KI-Entwicklung und zum laufenden Betrieb durch die KI-Administration. Sie koordinieren keine Einzelgewerke mehr – Sie haben einen Vertrag und einen Ansprechpartner für die gesamte KI.
Der Full Stack besteht aus sechs Bausteinen: KI-Beratung (Strategie und Roadmap), KI OnPremise (eigene GPU-Infrastruktur), KI-System (RAG, Assistenten und Agenten), KI-Gateway (zentraler, kontrollierter Zugang), Individuelle KI-Entwicklung (individuelle Entwicklung) und KI-Administration (Monitoring, Updates und Betrieb). Die Bausteine greifen technisch ineinander, lassen sich aber auch einzeln buchen.
Nein. Jeder Baustein ist auch einzeln verfügbar. Der Vorteil des Full Stack Providing liegt darin, dass die Bausteine aufeinander abgestimmt geplant, dimensioniert und integriert werden – ohne Schnittstellenlücken und ohne Schuldzuweisungen zwischen mehreren Anbietern. Sie können klein starten und den Stack später erweitern.
Ja. Der gesamte Stack ist auf On-Premise-Betrieb ausgelegt. Modelle, Dokumente und Vektordatenbanken laufen auf Ihrer Infrastruktur in Ihrem Netzwerk. Es besteht keine Abhängigkeit von US-Cloud-Diensten. Auf Wunsch betreiben wir den Stack vollständig air-gapped, also ohne jede Internetverbindung.
Ja. Wir übernehmen bestehende KI-Installationen und ergänzen fehlende Bausteine. Vor der Übernahme führen wir ein Assessment durch: Wir prüfen Architektur, Sicherheitsstand, Infrastruktur und Dokumentation, halten den Ist-Zustand fest und definieren gemeinsam, welche Stack-Ebenen ausgebaut oder in den Betrieb übernommen werden.
Das hängt vom Umfang ab. Ein erster produktiver Stack mit Infrastruktur, KI-System und Gateway ist je nach Hardware-Verfügbarkeit typischerweise innerhalb von vier bis acht Wochen einsatzbereit. Per Individuelle KI-Entwicklung lassen sich erste nutzbare Tools oft schon in wenigen Tagen zeigen. Den konkreten Zeitplan legen wir nach dem Assessment fest.
Der Projektanteil (Beratung, Infrastruktur, System, Gateway, Entwicklung) wird als transparenter Projektpreis kalkuliert, der laufende Betrieb über die KI-Administration als planbare monatliche Pauschale. Die Höhe richtet sich nach Anzahl der Nutzer, Modellgrößen und Service-Level. Nach einem kostenlosen Erstgespräch erhalten Sie ein verbindliches Angebot ohne versteckte Kosten.
Beratungs- und Konzeptionsleistungen sind je nach Programm förderfähig. Im Rahmen der KI-Beratung prüfen wir mit Ihnen passende Förderprogramme und unterstützen bei der Antragstellung. Hardware- und Betriebskosten sind in der Regel nicht förderfähig, der Strategie- und Planungsanteil des Full Stack jedoch häufig.
Wir setzen auf offene, selbst hostbare Modelle wie Llama oder Mistral in verschiedenen Größen von 7 bis 70 Milliarden Parametern – je nach Anforderung an Antwortqualität und Antwortzeit. Die Modelle laufen quantisiert auf Ihren GPUs. Über das KI-Gateway lassen sich mehrere Modelle parallel betreiben und je Anwendungsfall gezielt ansteuern.
Der Stack wird in Ihr Netzwerk integriert und über das KI-Gateway mit einer OpenAI-kompatiblen Schnittstelle bereitgestellt. Bestehende Software, Intranet-Anwendungen und Fachsysteme können diese Schnittstelle nutzen. Active Directory beziehungsweise vorhandene Rechte- und Rollensysteme binden wir für Anmeldung und Berechtigungen an.
Der Full Stack ist auf Erweiterung ausgelegt. Neue Anwendungsfälle werden über die KI-Beratung priorisiert, per Individuelle KI-Entwicklung umgesetzt und in den laufenden Betrieb übernommen. Die Infrastruktur lässt sich um weitere GPU-Knoten ergänzen, das Gateway skaliert die Last horizontal. Sie wachsen, ohne den Stack neu aufsetzen zu müssen.
Ja. On-Premise ist die Standardeinstellung, weil sensible Daten so das Haus nicht verlassen – Pflicht ist es nicht. Über das KI-Gateway lassen sich bei Bedarf auch externe Modelle anbinden, etwa für unkritische Aufgaben oder Spitzenlasten. So bleiben vertrauliche Daten lokal, während Sie für einzelne Anwendungsfälle gezielt Cloud-Leistung dazuschalten können. Welche Workloads on-premise bleiben und welche hybrid laufen, entscheiden Sie pro Anwendungsfall – kontrolliert und protokolliert über ein zentrales Gateway.
Ja. Anmeldung und Berechtigungen laufen über Ihr bestehendes Verzeichnis – Active Directory oder Entra ID, per SAML 2.0 oder OIDC. Nutzer und Gruppen lassen sich über SCIM automatisch provisionieren, sodass Ein- und Austritte sowie Rollenänderungen ohne manuelle Pflege übernommen werden. Es entsteht kein zweites Identitätssilo, und die Rechte im KI-Gateway folgen Ihren bestehenden Rollen.
Ja. Für Konzerne und Unternehmensgruppen richten wir getrennte Mandanten je Tochtergesellschaft, Geschäftsbereich oder Abteilung ein – mit eigenen Daten, Modellen und Rechten. Der Stack kann an einem zentralen Standort gebündelt oder über mehrere Werke und Niederlassungen verteilt betrieben werden. Die genaue Architektur – zentral, verteilt oder gemischt – legen wir nach Ihren Anforderungen an Latenz, Datentrennung und Verfügbarkeit fest.
Der Stack wird redundant ausgelegt: mehrere GPU-Knoten mit Failover und ein zweiter Rechenzentrumsstandort für Disaster Recovery. Der Betrieb erfolgt über die KI-Administration gegen vereinbarte Verfügbarkeits- sowie RTO/RPO-Ziele – in der passenden Service-Klasse inklusive zugesicherter Reaktionszeiten. HostSpezial betreibt die Plattform als nach ISO/IEC 27001:2022 zertifizierter Managed Service Provider aus deutschen Rechenzentren.
Ja. Sie haben einen deutschen Vertragspartner mit eigenem Rechenzentrumsbetrieb, AVV nach DSGVO und klar dokumentierten Verantwortlichkeiten. Wir liefern Ihrer Einkaufs-, IT-Sicherheits- und Compliance-Abteilung die nötigen Nachweise zu, beantworten Security-Fragebögen und stehen für Audits bereit – ohne dass Sie sich durch mehrere Sub-Anbieter arbeiten müssen.
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