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On-Premise

Software und KI-Systeme, die auf eigener Infrastruktur im Unternehmen betrieben werden.

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Gesicherter Serverraum mit violett beleuchteten Racks hinter einer Glastuer mit ZugangskontrolleMit KI erstellt

Das Wichtigste auf einen Blick

  • ✓On-Premise ist die sicherste Option für sensible Daten und strenge Compliance-Anforderungen
  • ✓Ab einem gewissen Nutzungsvolumen ist On-Premise kostengünstiger als Cloud-Dienste
  • ✓Hybride Ansätze (On-Premise + Cloud für Lastspitzen) sind oft die pragmatischste Lösung
  • ✓Die Hardware-Kosten sind in den letzten Jahren deutlich gesunken
  • ✓Ein PoC kann zeigen, ob On-Premise für deinen Anwendungsfall sinnvoll ist

Definition

On-Premise (auch On-Prem) bezeichnet den Betrieb von Software und KI-Systemen auf der eigenen IT-Infrastruktur eines Unternehmens, im Gegensatz zur Cloud. Alle Daten und Prozesse verbleiben im eigenen Netzwerk, und das Unternehmen behält die volle Kontrolle über Hardware, Software und Daten. Im KI-Kontext bedeutet On-Premise, dass KI-Modelle auf eigenen Servern mit eigenen GPUs laufen. Die Latenz ist gering, die Bandbreite unlimitiert und die Datensouveränität maximal. Keine Anfrage verlasst jemals das Firmennetzwerk.

On-Premise: So funktioniert's

Beim On-Premise-Betrieb von KI installierst du einen KI-Server in deinem eigenen Rechenzentrum oder Serverraum. Dieser Server enthält eine oder mehrere GPUs (z. B. NVIDIA A100 oder RTX 4090) und führt das KI-Modell lokal aus. Anfragen von Mitarbeitern werden über das interne Netzwerk an den Server geschickt und dort verarbeitet. Die Antwort geht zurück, ohne dass Daten das Unternehmensnetzwerk verlassen. Software wie Ollama, vLLM oder LocalAI stellt eine API bereit, über die andere Systeme das Modell nutzen können.

Relevanz für dein Unternehmen

On-Premise-KI ist die konsequenteste Form der Datensouveränität. Für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen, Berufsgeheimnispflichten oder sensiblen Kundendaten ist es oft die einzige Option. Die Investition in eigene Hardware amortisiert sich bei intensiver Nutzung schnell gegenüber laufenden Cloud-Kosten. Ab ca. 5.000 KI-Anfragen pro Tag ist On-Premise in der Regel günstiger als Cloud-Dienste. Zudem bist du unabhängig von Internetverfügbarkeit und Anbieter-Ausfällen.

Wir betreiben KI on-premise — damit deine Daten im Haus bleiben und du volle Kontrolle behältst.

Unsere Corporate-LLM-Lösung ansehen

Vorteile und Nachteile

Vorteile

  • +Maximale Datensouveränität -- keine Daten verlassen das Unternehmen
  • +Keine laufenden Token- oder API-Kosten
  • +Unabhängigkeit von Internet-Verfügbarkeit und Cloud-Anbietern
  • +Niedrige Latenz für Echtzeit-Anwendungen
  • +Volle Kontrolle über Updates, Versionen und Konfiguration

Nachteile / Grenzen

  • −Hohe Anfangsinvestition in Hardware (ab ca. 5.000 EUR für einfache Setups)
  • −Eigenes IT-Know-how für Betrieb und Wartung erforderlich
  • −Skalierung bei stark wachsendem Bedarf aufwendiger als in der Cloud
  • −Hardware-Veralterung -- regelmäßige Erneuerung nötig

Praxisbeispiele

  • 1KI-Server im eigenen Serverraum mit NVIDIA-GPUs
  • 2Firmeninterne Wissensdatenbank ohne Cloud-Anbindung
  • 3Kompletter KI-Stack auf dedizierter Hardware
  • 4Arztpraxis mit lokaler KI-Dokumentation ohne Cloud-Übertragung
  • 5Fertigungsbetrieb mit KI-Qualitätskontrolle direkt an der Produktionslinie

Häufig gestellte Fragen

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Paul Gardow

Über den Autor

Paul Gardow

Geschäftsführer, Scale.

Paul Gardow ist Geschäftsführer der Scale.. Seit über 15 Jahren entwickelt er digitale Lösungen, erst im UX/UI Design und E-Commerce, heute mit dem Fokus auf sichere KI-Systeme für den Mittelstand. Mit seiner TÜV-Zertifizierung in Verkaufspsychologie verbindet er technisches Know-how mit einem tiefen Verständnis für Geschäftsprozesse.

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Lokale KIDatensouveränitätGPU (Grafikprozessor)

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Verwandte Begriffe

Lokale KI

KI-Systeme, die auf eigenen Servern ohne Cloud-Anbindung laufen.

Datensouveränität

Die volle Kontrolle eines Unternehmens über seine eigenen Daten.

GPU (Grafikprozessor)

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