On-Premise Hosting
Betrieb von KI-Komponenten auf eigener Infrastruktur oder im eigenen Rechenzentrum.
Erklärung
On-Premise Hosting bedeutet, dass zentrale Komponenten eines KI-Systems innerhalb der eigenen Infrastruktur oder in einem kontrollierten Rechenzentrumsumfeld betrieben werden. Das ist besonders relevant für sensible Daten und strenge Compliance-Anforderungen.
So funktioniert's
Modelle, Datenquellen, Vektordatenbanken oder Agenten-Orchestrierung laufen nicht in einer fremden Public Cloud, sondern in einer Umgebung mit selbst definierten Netz-, Zugriffs- und Sicherheitsregeln.
Praxisbeispiel
Ein Unternehmen betreibt die Wissensbasis und Agentensteuerung für einen internen Support-Agenten ausschließlich in seiner eigenen Infrastruktur.
Warum es wichtig ist
On-Premise ist ein zentrales Entscheidungskriterium für Unternehmen, die Datensouveränität, geringe Abhängigkeit und regulatorische Kontrolle brauchen.
On-Premise vs. Cloud: Was passt für KI im Unternehmen?
Bei KI geht es selten um ein Entweder-oder. Zwischen der Public Cloud eines US-Anbieters und dem eigenen Serverraum gibt es Abstufungen: EU-Rechenzentren großer Anbieter, europäische Cloud-Anbieter, gehostete Private Clouds und echtes On-Premise im eigenen Haus. Entscheidend sind drei Fragen: Wie sensibel sind die Daten? Welche vertraglichen und regulatorischen Vorgaben gelten? Und welche Modellqualität braucht der Anwendungsfall?
Viele Unternehmen landen bei einer hybriden Lösung. Wissensbasis, Vektordatenbank und Orchestrierung laufen in der eigenen Infrastruktur, das Sprachmodell wird je nach Datenklasse lokal betrieben oder über eine EU-gehostete API angebunden. So bleiben besonders schützenswerte Daten im Haus, ohne ganz auf leistungsstarke Modelle zu verzichten.
Was braucht man für On-Premise-KI und wann lohnt sie sich?
Der größte Kostenblock ist Hardware für die Inferenz, also GPUs mit ausreichend Grafikspeicher. Kleinere lokale LLMs laufen bereits auf einer einzelnen Workstation-GPU, große Open-Weight-Modelle brauchen Server mit mehreren GPUs. Hinzu kommen Betrieb, Updates, Monitoring und Know-how im Team.
On-Premise lohnt sich vor allem, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen, wenn eine hohe, gleichmäßige Auslastung zu erwarten ist oder wenn Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern strategisch wichtig ist. Bei geringem oder stark schwankendem Volumen ist eine EU-gehostete API oft günstiger. Sinnvoll ist ein Pilot, der Qualität und Kosten beider Varianten mit echten Aufgaben vergleicht.
Häufige Fragen
Ist On-Premise-KI automatisch DSGVO-konform?
Nein. On-Premise erleichtert die Kontrolle über Datenflüsse, ersetzt aber keine Rechtsgrundlage, kein Berechtigungskonzept und keine Löschfristen. Die Anforderungen der DSGVO gelten unabhängig vom Standort der Server.
Sind lokale Modelle so gut wie ChatGPT oder Claude?
Für viele klar umrissene Aufgaben wie Klassifikation, Extraktion oder Zusammenfassung reichen aktuelle Open-Weight-Modelle aus. Bei komplexem Denken, langen Kontexten und Agenten liegen die führenden Cloud-Modelle meist noch vorn.
Was ist der Unterschied zwischen On-Premise und Private Cloud?
On-Premise bedeutet Betrieb auf eigener Hardware, meist im eigenen Rechenzentrum. Eine Private Cloud ist eine exklusiv genutzte Umgebung, die auch bei einem Dienstleister stehen kann. Beide bieten mehr Kontrolle als eine geteilte Public Cloud.