Was bedeutet On-Premise im KI-Kontext?

On-Premise bedeutet, dass das KI-Modell auf deiner eigenen Infrastruktur läuft, nicht in der Cloud eines externen Anbieters. Deine Daten verlassen das Unternehmen nie, weil die gesamte Verarbeitung bei dir stattfindet.

Das Gegenteil ist Cloud-basiert: Du schickst Anfragen an OpenAI oder Anthropic, die Daten werden dort verarbeitet, die Antwort kommt zurück. Einfach und günstig, aber die Daten sind unterwegs.

Wann On-Premise notwendig wird

Für einen Großteil der KMU-Anwendungen ist Cloud-KI problemlos nutzbar. Aber es gibt klare Szenarien wo On-Premise notwendig oder stark empfehlenswert ist:

Hochsensible Kundendaten: Wenn du Anfragen verarbeitest die Kundennamen, Adressen, Gesundheitsdaten oder Finanzdaten enthalten, möchtest du diese vielleicht nicht durch Server eines US-Anbieters schicken. Auch mit AV-Vertrag bleibt eine regulatorische Unsicherheit.

Compliance-Anforderungen: Bestimmte Branchen (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Öffentlicher Sektor) haben strenge Vorgaben über Datenlokalisierung.

Interne Know-how-Dokumente: Wenn das KI-System Zugang zu strategisch sensiblen Dokumenten hat, ist ein On-Premise-Betrieb deutlich sicherer.

Was On-Premise konkret bedeutet

Du brauchst Hardware mit ausreichend GPU-Rechenleistung. Je nach Modellgröße sind das 16-80 GB VRAM. Llama 3 oder Mistral in den kleineren Varianten laufen schon auf einem guten Server, große Modelle brauchen dedizierte GPU-Hardware.

Der laufende Betrieb (Updates, Monitoring, Skalierung) liegt bei dir oder einem Dienstleister.

Was es kostet

Eine GPU-Workstation für mittelgroße Open-Source-Modelle (zum Beispiel Llama 3 70B in quantisierter Form) startet bei etwa 8.000 bis 15.000 Euro Anschaffung. Wer es seriös in einem Rack im Rechenzentrum betreibt, rechnet zusätzlich mit 200 bis 500 Euro monatlich für Strom, Kühlung und Hosting. Plus den Betrieb: Patching, Modell-Updates, Monitoring. Realistisch sind zwei bis fünf Personentage pro Monat, je nach Setup.

Eine Cloud-API würde dieselbe Last je nach Nutzung schon für 50 bis 300 Euro im Monat liefern. On-Premise lohnt sich daher rein finanziell erst bei hohen Volumen oder wenn die Compliance-Anforderungen eine Cloud-Lösung ausschließen.

Zwischenform: Private Cloud / EU-Hosting

Oft ist nicht reines On-Premise nötig, sondern nur eine garantierte EU-Datenverarbeitung. Microsoft Azure OpenAI Service in der Region Schweden, Aleph Alpha auf deutschen Servern oder Mistral in Frankreich sind Optionen, die viele DSGVO-Anforderungen erfüllen, ohne dass du eigene Hardware betreiben musst. Für viele KMU ist das der praktikable Mittelweg.

Wir beraten bei KI-Implementierungen welcher Betriebsweg zu deinen Anforderungen passt und planen die Infrastruktur mit. Hast du Datenschutzanforderungen die On-Premise notwendig machen? Lass uns das klären.