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  2. On-Premise

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 Zugangskontrolle

Das Wichtigste auf einen Blick

  • ✓On-Premise ist die sicherste Option fuer sensible Daten und strenge Compliance-Anforderungen
  • ✓Ab einem gewissen Nutzungsvolumen ist On-Premise kostenguenstiger als Cloud-Dienste
  • ✓Hybride Ansaetze (On-Premise + Cloud fuer Lastspitzen) sind oft die pragmatischste Loesung
  • ✓Die Hardware-Kosten sind in den letzten Jahren deutlich gesunken
  • ✓Ein PoC kann zeigen, ob On-Premise fuer 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 behaelt die volle Kontrolle ueber 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 Datensouveraenitaet 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 enthaelt eine oder mehrere GPUs (z. B. NVIDIA A100 oder RTX 4090) und fuehrt das KI-Modell lokal aus. Anfragen von Mitarbeitern werden ueber das interne Netzwerk an den Server geschickt und dort verarbeitet. Die Antwort geht zurueck, ohne dass Daten das Unternehmensnetzwerk verlassen. Software wie Ollama, vLLM oder LocalAI stellt eine API bereit, ueber die andere Systeme das Modell nutzen koennen.

Relevanz für dein Unternehmen

On-Premise-KI ist die konsequenteste Form der Datensouveraenitaet. Fuer 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 gegenueber laufenden Cloud-Kosten. Ab ca. 5.000 KI-Anfragen pro Tag ist On-Premise in der Regel guenstiger als Cloud-Dienste. Zudem bist du unabhaengig von Internetverfuegbarkeit und Anbieter-Ausfaellen.

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

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Vorteile und Nachteile

Vorteile

  • +Maximale Datensouveraenitaet -- keine Daten verlassen das Unternehmen
  • +Keine laufenden Token- oder API-Kosten
  • +Unabhaengigkeit von Internet-Verfuegbarkeit und Cloud-Anbietern
  • +Niedrige Latenz fuer Echtzeit-Anwendungen
  • +Volle Kontrolle ueber Updates, Versionen und Konfiguration

Nachteile / Grenzen

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

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-Uebertragung
  • 5Fertigungsbetrieb mit KI-Qualitaetskontrolle direkt an der Produktionslinie

Häufig gestellte Fragen

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Jannis Gerlinger

Über den Autor

Jannis Gerlinger

Geschäftsführer, JANGER GmbH

Jannis Gerlinger ist Geschäftsführer der JANGER GmbH. 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.

Verwandte Begriffe

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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