Wo sollen Ihre KI-Modelle laufen?

Fünf Optionen im Vergleich: von Public SaaS bis Local Hosting.

Die Entscheidung über die Betriebsumgebung Ihrer KI-Modelle bestimmt langfristig Datensouveränität, Kosten und strategische Flexibilität. Wir setzen alle fünf Stufen um und helfen Ihnen, die richtige Kombination für Ihre Anforderungen zu finden.

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Die fünf Deployment-Stufen

Öffentliche KI-Dienste

ChatGPT, Claude, Gemini direkt nutzen. Schneller Einstieg, keine eigene Infrastruktur nötig. Daten werden an den Anbieter übermittelt.

Vorteile: Sofort einsatzbereit, niedrige Einstiegskosten

Nachteile: Keine Kontrolle über Datenverarbeitung, Anbieterabhängigkeit

Typisch für: Exploration, nicht-sensible Daten, erste Prototypen

Enterprise-API mit eigenem Gateway

Sie nutzen kommerzielle Modelle über APIs, steuern aber über ein eigenes Gateway, welche Daten weitergegeben werden. Logging, Compliance-Filter und Zugriffssteuerung liegen bei Ihnen.

Vorteile: Schnell umsetzbar, gute Modellqualität, kontrollierbar

Nachteile: Daten verlassen das Unternehmen (verschlüsselt), variable Kosten

Typisch für: Pragmatischer Standard für die meisten Mittelstands-Use-Cases

Open-Source-Modelle bei EU-Anbietern

Open-Source-Modelle (Llama, Mistral, Qwen) werden bei EU-basierten Cloud-Anbietern betrieben. Kein Anbieter hat gleichzeitig Zugriff auf Modell und Daten.

Vorteile: Hohe Souveränität ohne eigene Hardware, DSGVO-konform

Nachteile: Mehr Setup-Aufwand, Modellqualität variiert

Typisch für: Unternehmen mit hohen Compliance-Anforderungen ohne eigene Hardware

Eigene Hardware im externen Rechenzentrum

Eigene GPUs an einem Colocation-Standort. Sie kontrollieren Hardware und Software, der physische Standort ist extern.

Vorteile: Maximale Kontrolle, planbare Kosten bei hohem Volumen

Nachteile: Investitionskosten für Hardware, Betriebsaufwand

Typisch für: Planbare Workloads, hohe Sicherheitsanforderungen

Lokaler Betrieb im eigenen Haus

Alles vor Ort: Hardware, Modelle, Daten. Nichts verlässt das Unternehmensnetzwerk. Auch offline-fähig.

Vorteile: Maximale Souveränität, kein externer Zugriff möglich

Nachteile: Höchster Investitions- und Betriebsaufwand

Typisch für: Maximale Datensouveränität, Offline-Anforderungen, Hochsicherheitsumgebungen

Welche Stufe passt zu Ihrer Situation?

Die Entscheidung hängt von fünf Faktoren ab. Je nachdem, wie Sie diese gewichten, ergibt sich eine andere Empfehlung – oder eine Kombination aus mehreren Stufen.

Datenklasse

Sensibilität der verarbeiteten Daten

Regulierung

DSGVO, KRITIS, AI Act, Branche

Kontrolle

Anbieterunabhängigkeit & Datensouveränität

Kosten

Einstieg, Betrieb, Skalierung

Betriebskompetenz

Interne IT-Kapazität

Stufe(n) 1 – 5

oder Kombination

Faktor	Stufe 1	Stufe 2	Stufe 3	Stufe 4	Stufe 5
Datensensibilität	Niedrig	Mittel	Hoch	Sehr hoch	Maximal
Regulierung (DSGVO, KRITIS, AI Act)	Minimal	Kontrolliert	EU-konform	Vollkontrolle	Offline-fähig
Kosten (Einstieg)	Sehr niedrig	Niedrig	Mittel	Hoch	Sehr hoch
Latenz / Performance	Variabel	Gut	Gut	Sehr gut	Sehr gut
Betriebskompetenz intern	Keine nötig	Wenig	Mittel	Hoch	Sehr hoch
Anbieterunabhängigkeit	Keine	Teilweise	Hoch	Sehr hoch	Vollständig

Diese Matrix ist eine Orientierung. Die konkrete Empfehlung ergibt sich immer aus Ihrem spezifischen Use Case und Ihren Anforderungen – nicht aus der Tabelle allein.

Die richtige Antwort ist oft eine Kombination

Die meisten Unternehmen brauchen nicht eine einzige Stufe, sondern eine durchdachte Mischung. Sensible interne Daten auf eigener Infrastruktur, öffentliche Anwendungen über APIs, Spezial-Use-Cases auf gehosteten Open-Source-Modellen.

Wir helfen Ihnen, diese Zuordnung sauber zu strukturieren und setzen die gewählte Architektur um. Von der API-Gateway-Konfiguration bis zur GPU-Installation im Serverraum.

Infrastruktur-Beratung →Schulung: Eigene Modelle betreiben →