On-Premise KI-Lösungen für Unternehmen

Was sind On-Premise KI-Lösungen?

Direkte Antwort: Bei On-Premise KI laufen Modell, Datenanbindung und Protokolle in der vom Unternehmen betriebenen Infrastruktur. Das ermöglicht weitreichende technische Kontrolle, bringt aber Verantwortung für Kapazität, Updates, Sicherheit, Monitoring und Verfügbarkeit mit sich. On-Premise ist nicht automatisch sicherer oder DSGVO-konform; entscheidend sind Architektur und Betrieb.

On-Premise oder EU-Cloud: Entscheidungskriterien

Eine EU-Region allein stellt keine DSGVO-Konformität sicher. Rechtsgrundlage, Rollen, AVV, technische und organisatorische Maßnahmen, Löschung sowie mögliche Drittlandzugriffe bleiben zu prüfen. Mehr dazu im Leitfaden zu DSGVO und KI.

Praktischer Vergleich: Wann passt welches Modell?

• On-Premise: sinnvoll, wenn Daten das eigene Netz nicht verlassen dürfen, abgeschotteter Betrieb erforderlich ist und ein Team Infrastruktur sowie Modelle dauerhaft betreiben kann.
• Private EU-Cloud: sinnvoll, wenn ein kontrollierter Datenpfad und ausgelagerter Betrieb kombiniert werden sollen. Anbieterzugriffe und Transfers müssen dennoch geprüft werden.
• Hybrid: sinnvoll, wenn sensible Verarbeitung lokal bleibt, während weniger kritische Lasten flexibel in der Cloud laufen. Dafür ist eine belastbare Datenklassifizierung nötig.

Sizing und Kosten realistisch bewerten

Pauschale Hardware- oder Kostenangaben wären ohne Lastprofil nicht belastbar. Das Sizing hängt unter anderem von Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge, parallelen Nutzern, Ziel-Antwortzeit, Verfügbarkeit, Datenvolumen und Integrationen ab. Für den Kostenvergleich gehören neben Infrastruktur oder Cloud-Nutzung auch Personal, Wartung, Monitoring, Backup, Ausfallvorsorge und Erneuerungszyklen in die Gesamtrechnung.

Open-Source vs. kommerzielle Modelle

Open-Weight-Modelle bieten mehr Einfluss auf Betrieb und Anpassung, erfordern aber eigene Evaluation und Pflege. Kommerzielle Modelle können Funktionen und Support bündeln, schaffen jedoch zusätzliche Anbieter- und Vertragsabhängigkeiten. Testen Sie beide Optionen mit repräsentativen Aufgaben und festen Qualitäts-, Datenschutz- und Betriebsanforderungen. Einen breiteren Architekturvergleich finden Sie unter Private AI Lösungen.