Alles, was Sie über KI im Unternehmenseinsatz wissen müssen.
Lösungen. Infrastruktur. Fachwissen. Praxis.
Die On-Premise KI-Plattform für den Mittelstand. Unternehmenswissen per natürlicher Sprache durchsuchen, Prozesse automatisieren, Dokumente auswerten.
GPU-Server, Hardware-Planung und Betriebsmodelle für Ihre eigene KI-Infrastruktur. NVIDIA A100/H100, Multi-GPU-Setups, Enterprise-Hardware.
Open-Source-Modelle für den Unternehmenseinsatz
Semantische Suche statt Stichwortsuche
Von einzelnen GPUs bis Multi-Node-Cluster
KI-gestützte Workflows für den Alltag
KI datenschutzkonform betreiben
Code-Generierung, Vibe Coding, Legacy
KI im eigenen Rechenzentrum: Volle Datenkontrolle, DSGVO-Konformität und keine Cloud-Abhängigkeit.
VB.NET/C# Legacy-Systeme durch Vibe Coding und KI-Integration modernisieren. APIs statt Neubau.
Kimi K2, DeepSeek und andere auf Apple Silicon Clustern. Bis zu 512 GB Unified Memory.
KI-Modelle per One-Click deployen. Einheitliche API, Kostencontrolling, DSGVO-konform.
Spezialisiertes KI-Hosting mit GPU-Servern für Machine Learning und Deep Learning Workloads.
Enterprise-Server und GPU-Hardware für KI-Workloads. NVIDIA-zertifiziert.
Proxmox VE mit vGPU-Support für KI-Container und GPU-Sharing.
KI-Plattform als Teil Ihres Managed IT. Betrieb, Wartung, Support.
Absicherung der KI-Infrastruktur. Netzwerkisolation, Zugriffskontrolle.
Sicherung der KI-Modelle, Vektordatenbanken und Konfigurationen.
GPU-Auslastung, Modell-Performance und Systemgesundheit.
In einem kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche KI-Lösung zu Ihren Anforderungen passt.
KI-Beratung anfordernAntworten rund um KI-Einsatz im Mittelstand, On-Premise vs. Cloud und Datenschutz.
Ja, wenn konkrete Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen im Fokus stehen. Typische Mittelstandsszenarien: Dokumentenanalyse, Angebotserstellung, E-Mail-Klassifikation, technischer Support, Wissensmanagement und Qualitätssicherung. Pilotprojekte amortisieren sich oft innerhalb von 6 bis 12 Monaten, wenn die Prozesse klar abgegrenzt sind. Wichtig ist, nicht mit der Technik, sondern mit dem Geschäftsproblem zu starten. Wir begleiten Auswahl, Proof of Concept und Rollout.
Die Antwort hängt von Datenschutz, Latenz und Auslastung ab. On-Premise (eigene GPU-Server oder unser Rechenzentrum) bietet volle Datenhoheit, planbare Kosten und keine Abhängigkeit von US-Anbietern. Cloud-KI (OpenAI, Azure AI) skaliert flexibel, bringt aber Datenschutzfragen und laufende Nutzungsgebühren. Für sensible Bereiche (Gesundheit, Recht, KRITIS) empfehlen wir On-Premise mit Open-Source-Modellen, für breite Bürotools oft die Cloud.
Mit Enterprise-Verträgen, Azure OpenAI in EU-Regionen und abgeschlossenem AVV grundsätzlich ja. Wichtig: Eingaben dürfen nicht ins Modelltraining fließen, Protokolle müssen geschützt sein, und Mitarbeiter brauchen klare Richtlinien, welche Daten eingegeben werden dürfen. Personenbezogene oder kritische Geschäftsdaten gehören bevorzugt in ein on-premise betriebenes Modell. Wir unterstützen bei Richtlinien, Schulungen und technischer Absicherung des Zugriffs.
Für die meisten Fachaufgaben reichen Modelle zwischen 7 und 70 Milliarden Parametern. Llama 3.1 (8B/70B) eignet sich für Chat, Zusammenfassungen und Retrieval-Augmented Generation. Mistral und Mixtral liefern starke Ergebnisse bei deutschen Texten und Code. Für Spezialdomänen empfehlen sich feinjustierte Modelle oder RAG mit eigenem Wissen. Quantisierung (4-Bit) senkt den Hardwarebedarf deutlich, ohne Qualität massiv zu verlieren.
Für 7B-Modelle reicht eine NVIDIA RTX 4090 oder L4 mit 24 GB VRAM. 70B-Modelle benötigen mindestens eine H100 mit 80 GB oder eine Multi-GPU-Konfiguration. RAM sollte dem Modell entsprechen, schneller NVMe-Storage beschleunigt Ladezeiten. Für Produktion empfehlen wir redundante Server mit USV und ECC-RAM. Wer nicht selbst investieren will, mietet GPUs monatlich in unserem Rechenzentrum inklusive Strom, Kühlung und 24/7-Betreuung.