KI-Ready-Check buchenWas On-Premise genau ist
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.
So funktioniert es
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.
Was das für dein Unternehmen bedeutet
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.
Beispiele aus der Praxis
- KI-Server im eigenen Serverraum mit NVIDIA-GPUs
- Firmeninterne Wissensdatenbank ohne Cloud-Anbindung
- Kompletter KI-Stack auf dedizierter Hardware
- Arztpraxis mit lokaler KI-Dokumentation ohne Cloud-Übertragung
- Fertigungsbetrieb mit KI-Qualitätskontrolle direkt an der Produktionslinie
Vorteile und Grenzen
Das spricht dafür
- 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
Das solltest du einplanen
- 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