On-Prem KI für Unternehmen
On-Prem KI bringt Modelle, Unternehmenswissen und Anwendungen in eine Infrastruktur, deren Datenwege und Betriebsgrenzen das Unternehmen selbst mitgestaltet. Entscheidend ist nicht der Kauf eines GPU-Servers, sondern ein belastbares Zusammenspiel aus Workload, Identitäten, Quellenrechten, Sicherheitszonen und Betriebsverantwortung.
Entscheidung vor Beschaffung
Eine lokale Umgebung ist sinnvoll, wenn sensible Daten, geringe Latenz, eingeschränkte Netze oder bestehende Rechenzentrumsprozesse das Zielbild prägen. Sie ist nicht automatisch sicherer als eine Private Cloud. Ohne Rollenmodell, Patchprozess, Monitoring und Wiederherstellung bleibt auch lokale Infrastruktur unvollständig.
Larafox beginnt deshalb mit Use Case, Datenklassen und messbaren Lastprofilen. Modellbenchmark, Kontextlänge, Parallelität und Latenzziel bestimmen GPU-Speicher und Knotenzahl. Rack, Strom, Kühlung, Storage-IOPS und Netzwerk werden gleichberechtigt bewertet. Eine pauschale Aussage, welche GPU wie viele Nutzende trägt, wäre ohne Benchmark nicht seriös.
Sicherheitszonen und Betrieb
Eine typische Topologie führt Nutzende über SSO und ein Application Gateway zu Private-AI-Anwendungen. Retrieval und Knowledge Layer greifen nur auf freigegebene Quellen zu; Model Serving, Monitoring, Vault, Backup und ein kontrolliertes Update Gateway liegen in getrennten Zonen. Übergänge werden protokolliert und auf notwendige Datenflüsse begrenzt.
Für isolierte Netze kann ein Offline-Updateprozess mit geprüften Artefakten, Versionsregister, Freigabe und Rollback vorgesehen werden. Direkte OT-Steuerung und autonome sicherheitskritische Entscheidungen sind nicht Bestandteil solcher Assistenzsysteme. Verfügbarkeit, Restore-Ziele und Vier-Augen-Freigaben werden aus dem Schutzbedarf abgeleitet.
Projektweg und Kosten
Der Weg führt vom Assessment über Benchmark und Sizing zum Architektur- und Security-Review. Erst danach folgen Anbieterangebote, Vorbereitung, Installation, Integration, Abnahme und optional Managed Operations. Jedes Gate liefert ein prüfbares Ergebnis statt einer unverbindlichen Technologiedemonstration.
Service-Orientierung: Assessment €7.500–15.000 netto, PoC €20.000–50.000 netto, Production Foundation €60.000–180.000+ netto und Managed Private AI €3.000–15.000+ monatlich netto. Hardware, Lizenzen, Installation und Reisen werden nach Sizing separat ausgewiesen.
Häufige Fragen
Muss On-Prem KI vollständig offline laufen?
Nein. Je nach Schutzbedarf kann kontrollierter Egress sinnvoll sein oder ein isolierter Betrieb erforderlich werden.
Welche Modelle können lokal betrieben werden?
Das hängt von Lizenz, Qualitätsziel, Kontextlänge und Benchmark ab. Modellportabilität bleibt ein Planungsprinzip.
Brauchen wir Hochverfügbarkeit?
Nur wenn Geschäftsprozess und Wiederanlaufziel sie begründen. Redundanz wird nicht pauschal verkauft.
Wer betreibt die Plattform?
Kunde und Larafox legen Verantwortungen für Infrastruktur, Plattform, Modelle, Monitoring und Vorfälle explizit fest.