Wo sollen Ihre KI-Modelle laufen?

KI-Infrastruktur und Deployment-Beratung

Es gibt nicht die eine richtige Betriebsform für KI. Ob Public API, Enterprise Gateway, EU-gehostetes Open-Source-Modell, Colocation oder lokaler Betrieb im eigenen Haus: Die richtige Lösung hängt von Ihren Daten, Ihrer Regulierung, Ihrer Branche und Ihrem Risikoprofil ab. Wir finden sie.

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Fünf Deployment-Optionen im Überblick

Die meisten Unternehmen nutzen am Ende keine einzige Stufe, sondern eine Kombination: sensible Prozesse lokal oder auf eigener Hardware, weniger kritische Anwendungen über APIs. Wir helfen Ihnen, das sauber zu strukturieren.

Öffentliche KI-Dienste

Datenhoheit: Niedrig

ChatGPT, Claude, Gemini direkt nutzen. Schneller Einstieg, keine eigene Infrastruktur nötig. Für nicht-sensible Daten und Exploration.

Enterprise-API mit eigenem Gateway

Datenhoheit: Mittel bis hoch

Kontrolle über Datenweitergabe durch eigenen API-Layer. Pragmatischer Standard für viele Mittelstandsanwendungen.

Open-Source-Modelle bei EU-Anbietern

Datenhoheit: Hoch

Souverän ohne eigene Hardware. Kein Anbieter hat gleichzeitig Zugriff auf Modell und Daten.

Eigene Hardware im externen Rechenzentrum

Datenhoheit: Sehr hoch

Eigene GPUs an einem externen Standort. Maximale Kontrolle bei planbaren Workloads.

Lokaler Betrieb im eigenen Haus

Datenhoheit: Maximal

Alles vor Ort, Daten verlassen das Unternehmen nicht. Für maximale Souveränität und Offline-Fähigkeit.

Technische Details zu allen fünf Optionen →

Welche Variante passt zu Ihnen?

Die richtige Infrastruktur ergibt sich nicht aus einer Checkliste, sondern aus dem Zusammenspiel mehrerer Faktoren.

Welche Daten werden verarbeitet?

Personenbezogene, vertrauliche oder öffentliche Daten stellen unterschiedliche Anforderungen an Datenhaltung und Zugriffskontrolle.

Welche Regulierung gilt?

DSGVO, EU AI Act, DORA, NIS2, branchenspezifische Vorgaben wie KRITIS oder ärztliches Berufsgeheimnis – je nach Rahmen sind bestimmte Stufen Voraussetzung.

Welche Anforderungen stellt Ihre Branche?

Industrie, öffentliche Hand und Finanzwesen haben unterschiedliche Toleranzschwellen für externe Datenverarbeitung und Anbieterkonzentrationsrisiken.

Wie kritisch ist die Anwendung?

Ein interner Wissensassistent hat andere Verfügbarkeitsanforderungen als ein produktionskritisches Steuerungssystem.

Welche Latenz und Kosten sind realistisch?

API-Kosten, GPU-Investitionen und Betriebsaufwand müssen zum tatsächlichen Nutzungsvolumen und Budget passen.

Was ist langfristig betreibbar?

Eine hochsouveräne Lösung nützt wenig, wenn intern die Betriebskompetenz fehlt. Wir planen Betriebsfähigkeit von Anfang an mit.

Was wir konkret leisten

Infrastruktur-Strategie entwickeln

Wir ordnen Ihre Use Cases und Datenkategorien den passenden Infrastruktur-Optionen zu, mit Begründung, Kostenrahmen und Risikoabschätzung. Das Ergebnis ist eine Strategie, die bei einem Datenschutz-Audit standhält.

Deployment-Workshop

Kompakter Einstieg: In einem halben oder ganzen Tag erarbeiten wir gemeinsam mit IT, Datenschutz und Fachbereichen eine erste Deployment-Matrix als Grundlage für die Infrastruktur-Entscheidung.

Hardware-Planung und Beschaffung

Bei Stufe 4 und 5 unterstützen wir die vollständige Hardware-Planung: Auslegung der GPU-Konfiguration, Kostenvergleich zwischen Eigenkauf und gemieteter Rechenleistung, Vorbereitung der Ausschreibung und Begleitung bis zur Inbetriebnahme. Das Betriebskonzept – Monitoring, Updates, Support – planen wir von Anfang an mit.

Technische Umsetzung

Modell-Deployment auf allen fünf Stufen, Integration in bestehende Anwendungslandschaft, Monitoring und Betriebskonzept. Dieselben Personen, die auch die Strategie entwickelt haben.

Warum es sich lohnt, das einmal sauber zu durchdenken

Open-Source holt auf

Aktuelle Open-Source-Modelle erreichen ein Leistungsniveau, das vor zwei Jahren nur kommerzielle Spitzenmodelle boten. Selbst betreiben ist keine Notlösung mehr.

Regulatorik zieht an

EU AI Act, DSGVO, DORA, NIS2: Die Anforderungen an Dokumentation und Datenflusskontrolle steigen. Unstrukturierte Datenflüsse werden zum Compliance-Problem.