Was ist On-Premise-KI?

So funktioniert On-Premise-KI

Für einen On-Premise-Betrieb lädt ein Unternehmen ein Modell mit frei verfügbaren Gewichten herunter – sogenannte Open-Weight-Modelle – und betreibt es auf eigenen Servern. Neben dem Modell werden ein Inferenzserver, eine Oberfläche, eine Benutzerverwaltung, eine Wissensbasis mit Embeddings und ein Monitoring benötigt. Leistungsfähige Sprachmodelle brauchen Grafikprozessoren (GPUs) mit viel Speicher; je größer das Modell und je mehr Nutzer parallel arbeiten, desto mehr Hardware ist nötig.

Vorteile

• Volle Kontrolle: Daten verlassen die eigene Infrastruktur nicht, was bei sehr sensiblen Daten oder vertraglichen Vorgaben entscheidend sein kann.
• Unabhängigkeit: keine Abhängigkeit von Verfügbarkeit oder Preisänderungen eines externen Anbieters.
• Offline-Betrieb: in abgeschotteten Netzen ohne Internetzugang möglich.

Nachteile und Aufwand

• Investition: GPU-Server sind teuer und außerhalb von Spitzenzeiten oft wenig ausgelastet.
• Modellqualität: Die leistungsstärksten Modelle großer Anbieter sind in der Regel nicht als Open Weights verfügbar; lokal betreibbare Modelle sind oft kleiner.
• Betriebsaufwand: Updates, Sicherheitspatches, neue Modellversionen, Monitoring und Backups erfordern Fachpersonal.
• Sicherheit bleibt Ihre Aufgabe: On-Premise ist nur so sicher wie der eigene Betrieb – Zugriffskontrolle, Patch-Management und Protokollierung eingeschlossen.
• Innovationstempo: Neue Funktionen wie Agenten, Konnektoren oder multimodale Modelle müssen selbst integriert werden.

On-Premise, Private Cloud oder EU-Cloud?

Zwischen lokalem Betrieb und globalem Cloud-Dienst gibt es Zwischenformen: eine Private Cloud bei einem Hosting-Partner oder einen Cloud-Dienst, dessen Infrastruktur und Modellregionen in der EU liegen. Für viele mittelständische Unternehmen ist ein in der EU gehosteter Dienst mit Auftragsverarbeitungsvertrag, transparenten Unterauftragsverarbeitern und Rechtekonzept ein praktikabler Mittelweg. Entscheidend ist nicht allein der Serverstandort, sondern das Gesamtbild aus Verträgen, technischen Maßnahmen und Datenflüssen – siehe DSGVO-konforme KI.

Fragen für die Entscheidung

1. Welche Daten dürfen die eigene Infrastruktur keinesfalls verlassen – und warum?
2. Haben Sie Personal, das GPU-Server und Modelle dauerhaft betreiben kann?
3. Welche Modellqualität verlangen Ihre Anwendungsfälle?
4. Wie viele Nutzer werden parallel mit dem System arbeiten?
5. Würde ein in der EU gehosteter Dienst mit AVV Ihre Anforderungen erfüllen?

On-Premise und AIPE

AIPE ist kein On-Premise-Produkt. AIPE wird als gehosteter Dienst betrieben, primär bei Hetzner in Deutschland; veröffentlichte Modellanbieter laufen in EU-Regionen, etwa Azure OpenAI (Sweden Central), Amazon Bedrock (Frankfurt), Google Vertex (europe-west1) und Mistral (EU). Der Auftragsverarbeitungsvertrag listet alle Unterauftragsverarbeiter. Lokal arbeitet der AIPE Worker: Ihre eigenen Mac- oder Windows-Rechner können Aufgaben mit Dateien, Terminal, Browser und Programmen ausführen. Das ist lokale Ausführung, kein lokales Modell – das Modell plant in AIPE. Mehr zum Gesamtbild im Ratgeber DSGVO und KI.