Betreiben Sie Large Language Models auf eigenen Enterprise KI-Servern. Private AI mit voller Datenkontrolle, DSGVO-konformem Betriebsmodell und ohne Abhängigkeit von US-Cloud-Anbietern.
Cloud-basierte KI-Dienste wie ChatGPT, Claude oder Gemini sind einfach zu nutzen - aber für Unternehmen mit sensiblen Daten, Compliance-Anforderungen oder hohem Nutzungsvolumen oft keine tragbare Lösung.
Jede Anfrage an Cloud-KI sendet Ihre Daten an Server in den USA - ein No-Go für Verträge, Kundendaten oder interne Dokumente.
API-Kosten summieren sich schnell: Bei 100.000 Anfragen pro Monat zahlen Sie tausende Euro - jeden Monat, für immer.
Abhängigkeit von einem Anbieter: Preiserhöhungen, Nutzungslimits oder Änderungen der Nutzungsbedingungen - Sie haben keine Kontrolle.
Cloud-Modelle können nicht auf Ihre Daten trainiert werden. Keine Integration mit internem Wissen, keine Feinabstimmung möglich.
KI On-Premise bedeutet: Large Language Models und KI-Systeme laufen auf eigenen Enterprise KI-Servern - im Unternehmen oder im deutschen Rechenzentrum. Volle Kontrolle über Ihr DSGVO KI Betriebsmodell.
Dedizierte Server mit NVIDIA-Grafikkarten für die Ausführung von KI-Modellen mit maximaler Performance.
Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral oder DeepSeek laufen komplett lokal - ohne Cloud-Verbindung.
REST-APIs im eigenen Netzwerk - kompatibel mit OpenAI-Format für einfache Integration in bestehende Anwendungen.
Retrieval Augmented Generation: Das LLM greift auf Ihre Wissensdatenbank zu und gibt fundierte Antworten.
Modulare LLM-Architektur für flexible Skalierung und einfache Integration in bestehende Systeme.
Die wichtigsten Unterschiede zwischen Cloud-KI und On-Premise KI Betriebsmodell auf einen Blick.
| Kriterium | Cloud-API | On-Premise |
|---|---|---|
| Datenschutz | ||
| DSGVO-Konformität | ||
| Kosten bei hoher Nutzung | ||
| Anpassbarkeit / Fine-Tuning | ||
| RAG mit eigenen Daten | ||
| Vendor Lock-in | ||
| Anfangsinvestition | ||
| Latenz / Performance |
Typische Einsatzszenarien für Enterprise KI-Server und unternehmenseigene KI-Infrastruktur.
Mitarbeiter fragen das LLM zu internen Prozessen, Dokumentationen oder Richtlinien - mit Zugriff auf Confluence, SharePoint oder Dateiserver.
KI-Assistent für das IT-Helpdesk: Automatische Ticket-Analyse, Lösungsvorschläge und Wissensdatenbank-Abfragen für schnellere Problemlösung.
Automatische Analyse von Verträgen, AGBs und rechtlichen Dokumenten: Klauseln extrahieren, Risiken identifizieren, Zusammenfassungen erstellen.
Unterstützung für HR: Automatische Bewerbungsanalyse, Mitarbeiter-FAQs zu Benefits und Richtlinien, Onboarding-Unterstützung.
Technische Dokumentation durchsuchen, CAD-Daten analysieren, Wartungsanleitungen generieren, Qualitätsdaten auswerten.
Internes GitHub Copilot: Code-Generierung, Code-Review, Dokumentation und Refactoring - mit Zugriff auf interne Codebasen.
Hardware-Anforderungen für LLM On-Premise abhängig von Modellgröße und Nutzerzahl.
Beispielrechnung für Enterprise KI-Server: 100.000 Anfragen pro Monat (Unternehmen mit ~100 Mitarbeitern).
Break-Even nach ca. 18 Monaten. Bei hoher Nutzung oder wachsendem Bedarf amortisiert sich die Investition schnell. Danach: Unbegrenzte Nutzung zu minimalen laufenden Kosten.
Volle Kontrolle über Daten, Zugriffe und Audit-Trails. DSGVO-konformes KI Betriebsmodell für regulierte Branchen.
Alle Daten bleiben in Deutschland. Keine Übertragung an Dritte.
Single Sign-On via Active Directory oder LDAP. Rollenbasierte Zugriffe.
Vollständige Protokollierung aller Anfragen für Compliance-Audits.
Hosting in ISO 27001 zertifizierten deutschen Rechenzentren.
Anforderungsanalyse, Use Cases definieren
Teststellung mit Ihren Daten
Sizing, Beschaffung, Installation
RAG-Setup, API-Anbindung
Schulung, Go-Live, Monitoring
Support, Updates, Optimierung
KI On-Premise bedeutet, dass Large Language Models (LLMs) und KI-Systeme auf eigener Infrastruktur im Unternehmen oder im deutschen Rechenzentrum betrieben werden - statt über Cloud-APIs wie ChatGPT oder Claude. Das ist relevant für Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten, DSGVO-Konformität benötigen oder unabhängig von US-Anbietern sein möchten.
Für KI On-Premise werden GPU-Server mit NVIDIA-Grafikkarten benötigt. Je nach Modellgröße reichen für kleinere Modelle (7B-13B Parameter) einzelne GPUs mit 24GB VRAM, während größere Modelle (70B+) Multi-GPU-Setups mit 80GB+ VRAM pro GPU erfordern. Typische Hardware: NVIDIA A100, H100 oder RTX 6000 Ada.
Ja, KI On-Premise ist vollständig DSGVO-konform, da alle Daten in Ihrer eigenen Infrastruktur oder im deutschen Rechenzentrum verbleiben. Es erfolgt keine Datenübertragung an Dritte oder in Drittländer. Sie behalten die volle Kontrolle über Ihre Daten und können Löschfristen, Zugriffsrechte und Protokollierung selbst definieren.
Die Anfangsinvestition für KI On-Premise ist höher (GPU-Server ab ca. 15.000€), aber bei hoher Nutzung amortisiert sich die Investition schnell. Ab etwa 50.000-100.000 API-Anfragen pro Monat ist On-Premise oft günstiger als Cloud-APIs. Zusätzlich entfallen laufende API-Kosten und Sie haben keine Nutzungslimits.
Beliebte Open-Source-Modelle für On-Premise sind: Llama 3 (Meta), Mistral, Mixtral, DeepSeek, Qwen und deutsche Modelle wie LEO-LM. Diese Modelle sind kostenlos nutzbar und können für spezifische Anwendungsfälle fein-getunt werden. Für Code-Generierung eignen sich CodeLlama oder StarCoder.
Eine Basis-Implementierung mit vorkonfiguriertem GPU-Server und Standard-LLM ist in 2-4 Wochen möglich. Komplexere Projekte mit RAG-Integration, Fine-Tuning und Anbindung an bestehende Systeme benötigen 2-3 Monate. Wir bieten auch Proof-of-Concept-Projekte zum Testen an.
Lassen Sie uns in einem unverbindlichen Gespräch Ihre Anforderungen besprechen und prüfen, ob LLM On-Premise und Enterprise KI-Server für Ihr Unternehmen der richtige Weg sind.
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