Ihre eigene lokale KI-Infrastruktur

Eine lokale KI-Infrastruktur ist eine KI-Umgebung, die vollständig auf eigener Hardware im Unternehmen oder in der eigenen Einrichtung betrieben wird. Sprachmodelle, Dokumente und Benutzerdaten verbleiben dabei innerhalb der eigenen Netzwerkgrenzen. Eine Verarbeitung bei externen Cloud-Anbietern findet nicht statt, sofern dies nicht ausdrücklich gewünscht ist.

Das hängt in erster Linie vom Modell und der Nutzerzahl ab. Entscheidend sind GPU und VRAM, ausreichend Arbeitsspeicher, schneller NVMe-Speicher für die Dokumentenverarbeitung sowie eine CPU, die parallele Anfragen verarbeiten kann. Eine Konfiguration mit leistungsfähiger Mehrkern-CPU, rund 128 GB RAM, NVMe-Speicher und dedizierter GPU ist ein üblicher Ausgangspunkt für mittlere Vorhaben. Die konkrete Dimensionierung ergibt sich erst aus der Anforderungsanalyse.

Häufig ja, zumindest teilweise. Ob ein vorhandener Server ausreicht, hängt davon ab, ob eine geeignete GPU verbaut werden kann, wie viel Arbeitsspeicher zur Verfügung steht und wie die Storage-Anbindung aussieht. Wir prüfen das im Rahmen der Analyse und sagen offen, wenn eine Erweiterung oder Neuanschaffung sinnvoller ist.

Für sehr kleine Modelle und wenige Nutzer kann ein reiner CPU-Betrieb funktionieren, allerdings mit spürbar langsameren Antwortzeiten. Sobald mehrere Personen gleichzeitig arbeiten oder größere Modelle zum Einsatz kommen, ist eine dedizierte GPU praktisch unverzichtbar.

Lokal betreibbar sind Open-Weight-Modelle, beispielsweise aus den Familien Llama, Mistral, Qwen oder Gemma. Welches Modell geeignet ist, hängt von Sprache, Aufgabenstellung, Kontextlänge und der verfügbaren GPU ab. Wir wählen das Modell nicht nach Bekanntheit aus, sondern nach dem konkreten Anwendungsfall.

Open WebUI eignet sich vor allem für den Betrieb lokaler Modelle mit hohen Datenschutzanforderungen. LibreChat ist die richtige Wahl, wenn mehrere Modelle, Agents und tiefere Unternehmensintegrationen benötigt werden. AnythingLLM spielt seine Stärken aus, wenn das Arbeiten mit Dokumenten und internen Wissensdatenbanken im Mittelpunkt steht. In der Praxis entscheidet die Anforderungsanalyse, nicht die Funktionsliste.

Der lokale Betrieb erleichtert die datenschutzkonforme Nutzung erheblich, weil personenbezogene Daten und interne Dokumente die eigene Infrastruktur nicht verlassen und keine Drittlandübermittlung stattfindet. Die datenschutzrechtliche Bewertung im Einzelfall, etwa Verarbeitungsverzeichnis, Rechtsgrundlage und Berechtigungskonzept, bleibt Aufgabe Ihrer Organisation. Wir liefern die technische Dokumentation, die dafür benötigt wird.

Ja. Nach der Einrichtung lässt sich die Umgebung vollständig im internen Netz betreiben. Eine Internetverbindung wird dann nur noch für Updates benötigt, und auch das lässt sich über kontrollierte Wege lösen.

Das hängt vom Umfang ab. Ein überschaubares Vorhaben mit vorhandener Hardware ist typischerweise in wenigen Wochen im Pilotbetrieb. Projekte mit Hardwarebeschaffung, Anbindung an Verzeichnisdienste und größeren Dokumentenbeständen brauchen entsprechend länger. Einen realistischen Zeitrahmen nennen wir nach der Analysephase.

Einen Pauschalpreis gibt es dafür nicht, weil Hardware, GPU-Ausstattung, Nutzerzahl und Modellbetrieb die Kosten stark beeinflussen. Wir erstellen nach dem Erstgespräch eine individuelle Konzeption mit nachvollziehbarer Kostenaufstellung. Die Preise für die einzelnen Plattformen finden Sie auf den jeweiligen Produktseiten.