Daten bleiben im Haus
Verträge, Personaldaten, Patientendaten oder Konstruktionswissen verlassen das eigene Netz nicht. Das vereinfacht Datenschutz-Folgenabschätzung, Auftragsverarbeitung und interne Freigaben erheblich.
Lokale LLMs, Hardware und Betrieb
Lokale KI für Unternehmen – eigene Modelle, volle Datenkontrolle
Wir bringen Sprachmodelle und KI-Agenten auf Ihre eigene Infrastruktur: von der Modellauswahl über das Hardware-Sizing bis zum sicheren Betrieb. Ihre Daten bleiben im Haus, Ihre Kosten werden planbar – ohne Lizenzgebühr pro Mitarbeiter.
- Benchmark mit Ihren Fällen
- Hardware erst nach dem Test
- Betrieb durch Ihr Team
Warum lokal
Drei Gründe, KI-Modelle selbst zu betreiben
Lokale KI ist kein Selbstzweck. Sie lohnt sich dort, wo Datenschutz, Unabhängigkeit oder Kostenstruktur den Ausschlag geben – und sie lässt sich mit API-Modellen zu einer hybriden Architektur kombinieren.
Unabhängig von Anbietern
Ein lokal betriebener Agent läuft weiter, wenn ein Cloud-Dienst Preise erhöht, Limits ändert, Konten sperrt oder ausfällt. Modellgewichte, Konfiguration und Backups liegen im eigenen Zugriff.
Planbare Kosten statt Lizenz pro Kopf
SaaS-KI wird pro Nutzer und Monat abgerechnet und wächst mit jedem Mitarbeiter. Lokale Modelle kosten einmal Hardware und laufenden Betrieb – bei intensiver Nutzung rechnet sich das oft schnell.
Lizenzkosten im Blick
SaaS-Lizenzen oder eigener Betrieb: eine ehrliche Rechnung
KI-Arbeitsplatzlizenzen kosten typischerweise 20 bis 60 Euro pro Nutzer und Monat. Bei 50 Mitarbeitern sind das 12.000 bis 36.000 Euro pro Jahr – jedes Jahr, mit steigender Tendenz. Ein lokales Setup kostet einmalig Hardware plus laufenden Betrieb und wächst nicht mit jeder Neueinstellung.
Ob sich der Wechsel rechnet, hängt von Nutzungsintensität, Qualitätsanforderungen und internem Know-how ab. Genau das rechnen wir mit Ihnen durch – inklusive der Fälle, in denen die SaaS-Lizenz die bessere Wahl bleibt.
Zum ausführlichen TCO-Vergleich| Kostenfaktor | SaaS-Lizenzen | Lokaler Betrieb |
|---|---|---|
| Kostenmodell | Pro Nutzer und Monat | Einmalig + Betrieb |
| Skalierung | Wächst mit jeder Lizenz | Unabhängig von Nutzerzahl |
| Datenfluss | Zum Anbieter | Bleibt im eigenen Netz |
| Modellqualität | Spitzenmodelle inklusive | Gute Open-Weight-Modelle, Aufgaben-abhängig |
| Abhängigkeit | Preise, Limits, Verfügbarkeit | Eigene Wartung nötig |
| Typischer Break-even | — | Bei intensiver Nutzung oft nach 1–2 Jahren |
Beispielhafte Größenordnungen, Stand August 2026. Die konkrete Rechnung hängt von Modellen, Hardware und Nutzung ab.
Leistungen
Von der Modellauswahl bis zum Betrieb durch Ihr Team
Wir beginnen beim Prozess und beim Schutzbedarf – Technik und Hardware folgen danach. So entsteht ein Setup, das Ihr Team versteht, betreibt und weiterentwickeln kann.
Modellauswahl und Benchmarks
Wir testen Open-Weight-Modelle (z. B. Llama-, Mistral-, Qwen- oder DeepSeek-Familien) mit Ihren eigenen Fällen statt mit Marketing-Benchmarks. Lizenz, Qualität, Speicherbedarf und Tool-Nutzung müssen zum Prozess passen.
Hardware-Sizing und Beschaffung
GPU-Server, Workstations oder Apple Silicon mit viel Unified Memory: Wir dimensionieren nach Modellgröße, Quantisierung und Parallelnutzung – und testen vor dem Kauf, statt Hardware auf Verdacht zu beschaffen.
Lizenzkosten- und TCO-Analyse
Wir stellen SaaS-Lizenzen, API-Kosten und lokalen Betrieb transparent gegenüber: Anschaffung, Strom, Wartung, Personal und Qualitätsunterschiede. Sie entscheiden auf Basis einer ehrlichen Rechnung.
Sichere Integration per MCP und APIs
Der lokale Agent erhält kontrollierten Zugriff auf CRM, ERP, Dokumente und interne Dienste – mit Rollen, Protokollierung und menschlichen Freigaben an den entscheidenden Stellen.
Betrieb, Monitoring und Evaluation
Modell-Updates, Antwortqualität, Auslastung und Kosten bleiben messbar. Ihr Team übernimmt den Betrieb mit Dokumentation, Testfällen und klaren Zuständigkeiten.
Hybride Architekturen
Nicht alles muss lokal laufen: Sensible Prozesse arbeiten mit dem eigenen Modell, unkritische Aufgaben nutzen API-Modelle. Wir entwerfen die Aufteilung nach Schutzbedarf und Qualitätsanforderung.
Vorgehen
In vier Schritten zum lokalen KI-Betrieb
- 01
Schutzbedarf und Use Case klären
Welche Daten dürfen das Haus nicht verlassen, welcher Prozess soll unterstützt werden und woran wird Erfolg gemessen?
- 02
Modelle mit eigenen Fällen benchmarken
Kandidaten-Modelle werden mit realen Beispielen und bekannten Soll-Ergebnissen verglichen – erst danach wird Hardware dimensioniert.
- 03
Pilot auf Zielhardware integrieren
Ein abgegrenzter Workflow läuft auf der vorgesehenen Infrastruktur, angebunden an die relevanten Systeme mit klaren Berechtigungen.
- 04
Betrieb messbar übergeben
Monitoring, Update-Prozess, Kostenkontrolle und Eskalationswege werden eingerichtet und an Ihr Team übergeben.
Lohnt sich lokale KI für Ihren Anwendungsfall?
Bringen Sie einen konkreten Prozess und Ihre Datenschutzanforderungen mit. Wir geben eine ehrliche Einschätzung zu Modellqualität, Hardwarebedarf und Kosten – auch dann, wenn die Antwort „hybrid" oder „noch nicht" lautet.
Vertiefende Einordnung
Grundlagen zum lokalen KI-Betrieb
Unsere Fachartikel erklären Technik und Kosten im Detail. Im Projekt übertragen wir diese Grundlagen auf Ihre Daten, Systeme und Anforderungen.
Häufige Fragen
Antworten zum lokalen Betrieb von KI-Modellen
Welche Hardware braucht man, um LLMs lokal zu betreiben?
Das hängt von Modellgröße, Quantisierung und Zahl gleichzeitiger Nutzer ab. Kleinere Modelle laufen auf einer einzelnen Workstation-GPU oder auf Apple Silicon mit ausreichend Unified Memory; für größere Modelle und Teams sind GPU-Server mit 48 GB VRAM oder mehr üblich. Wir testen den konkreten Bedarf vor dem Kauf, damit nicht auf Verdacht beschafft wird.
Ist lokale KI günstiger als ChatGPT- oder Copilot-Lizenzen?
Häufig ja, aber nicht automatisch. SaaS-Lizenzen kosten typischerweise 20 bis 60 Euro pro Nutzer und Monat und skalieren mit der Mitarbeiterzahl. Lokale Modelle kosten einmalig Hardware plus Strom, Wartung und Betreuung. Ab einer gewissen Nutzerzahl und Nutzungsintensität rechnet sich der eigene Betrieb – wir stellen beide Szenarien in einer TCO-Rechnung gegenüber, inklusive der Qualitätsunterschiede.
Wie sicher ist es, KI-Modelle lokal zu hosten?
Der Datenfluss endet im eigenen Netz, was das Datenschutzrisiko deutlich reduziert. Sicherheit entsteht aber erst durch die Umsetzung: Netzwerksegmentierung, Zugriffskontrolle, Protokollierung, begrenzte Werkzeuge für den Agenten und ein geregelter Update-Prozess für Modelle und Laufzeitumgebung gehören zum Konzept dazu.
Reicht die Qualität lokaler Modelle für den Unternehmenseinsatz?
Für viele klar abgegrenzte Aufgaben – Klassifikation, Extraktion, Wissenssuche mit eigenen Dokumenten, Entwurfstexte – ja. Bei sehr komplexen Aufgaben liegen große API-Modelle weiterhin vorn. Deshalb benchmarken wir mit Ihren realen Fällen und empfehlen, wo sinnvoll, eine hybride Aufteilung statt einer Entweder-oder-Entscheidung.
Welche Software wird für den lokalen Betrieb eingesetzt?
Gängige Bausteine sind Inferenz-Server wie vLLM oder Ollama, dazu Vektordatenbanken für die Wissenssuche und MCP- oder API-Anbindungen an die Zielsysteme. Die Auswahl richtet sich nach Team-Know-how, Betriebsmodell und den Anforderungen an Durchsatz und Parallelität.
Können wir mit einem kleinen Pilotprojekt starten?
Ja, das ist der empfohlene Weg: ein Prozess, ein Modell, vorhandene oder geliehene Hardware. So wird die Qualität am echten Fall geprüft, bevor in Server investiert wird. Die Erkenntnisse aus dem Pilot fließen direkt in Hardware-Sizing und TCO-Rechnung ein.