Ollama, eigene GPU-Hardware, RAG auf Ihren Dokumenten: Wann sich ein eigener KI-Server für Ihr Unternehmen lohnt, was er kostet — und wann die Cloud einfach die bessere Wahl bleibt. Ehrlich, ohne Verkaufsdruck in eine Richtung.
Bei lokaler KI oder On-Premise-KI läuft das Sprachmodell auf einem Server im eigenen Haus oder bei einem festgelegten deutschen/europäischen Hosting-Partner, statt Anfragen an Cloud-Dienste wie OpenAI oder Google zu schicken. Die Daten verlassen dabei das eigene System nicht. Wir betreiben selbst eigene KI-Server und setzen sie bei Bedarf auch für Kundenprojekte mit sensiblen Daten ein.
Allgemeine Recherche, Textentwürfe ohne Personenbezug — ein Cloud-LLM reicht aus, kein On-Premise-Aufwand nötig.
Verarbeitung innerhalb der EU, mit Auftragsverarbeitungsvertrag — Cloud mit EU-Hosting ist meist ausreichend.
Für Mandanten-, Patienten- oder Geschäftsgeheimnis-Daten ist ein eigener On-Premise-Server oft die einzige Lösung, die das Risiko wirklich ausschließt.
Ollama ist eine quelloffene Software, mit der sich Open-Source-Sprachmodelle lokal auf eigener Hardware betreiben lassen, ohne Cloud-Anbindung — eine der gängigsten Grundlagen für On-Premise-KI im Mittelstand. Kombiniert mit einer eigenen Wissensbasis per RAG (Retrieval-Augmented Generation) entsteht so ein Assistent, der ausschließlich auf Ihren eigenen Dokumenten antwortet, ohne dass ein einziges Byte Ihre Infrastruktur verlässt. Begriffserklärung im KI-Glossar.
Die Modellqualität lokaler Open-Source-Modelle liegt inzwischen für die meisten Unternehmensanwendungen — Dokumentensuche, interne FAQ, Textentwürfe — nah an den großen Cloud-Modellen. Für Spezialaufgaben mit sehr hohem Anspruch an Kreativität oder Weltwissen bleibt ein Cloud-Modell oft weiterhin die stärkere Wahl — deshalb setzen viele Unternehmen beide Wege parallel ein, je nach Aufgabe.
Ohne erfundene Zahlen, dafür mit den Kostenblöcken, die wirklich zählen — die konkrete Rechnung hängt am Nutzungsvolumen Ihres Betriebs.
Faustregel: Bei geringem, unregelmäßigem Nutzungsvolumen ist Cloud-KI meist wirtschaftlicher. Bei hohem, dauerhaftem Volumen oder bei besonders sensiblen Daten kehrt sich die Rechnung häufig um. Die genaue Schwelle für Ihren Betrieb stimmen wir im Erstgespräch anhand Ihres tatsächlichen Nutzungsprofils ab — pauschale Preise ohne diese Grundlage wären unseriös.
On-Premise-KI ist kein Allheilmittel — diese vier Punkte gehören zu einer ehrlichen Beratung dazu.
Das KI-Modell läuft auf einem Server im eigenen Haus oder bei einem festgelegten deutschen/europäischen Hosting-Partner, statt Anfragen an Cloud-Dienste wie OpenAI oder Google zu schicken. Die Daten verlassen dabei das eigene System nicht.
Eine quelloffene Software, mit der sich Open-Source-Sprachmodelle lokal auf eigener Hardware betreiben lassen, ohne Cloud-Anbindung — eine der gängigsten Grundlagen für On-Premise-KI im Mittelstand. Mehr Begriffe im KI-Glossar.
Vor allem für Kanzleien, Praxen und Betriebe, die regelmäßig mit sensiblen Mandanten-, Patienten- oder Geschäftsdaten arbeiten, sowie für Unternehmen mit hohem, dauerhaftem KI-Nutzungsvolumen. Für gelegentliche, unkritische Anfragen ist Cloud-KI meist die einfachere Wahl.
Das hängt vom Nutzungsvolumen ab: On-Premise bedeutet eine Anschaffungsinvestition plus laufende Stromkosten, dafür keine nutzungsabhängigen Token-Gebühren. Cloud-KI braucht keine Investition, wird aber bei hohem Dauervolumen über die Zeit teurer.
On-Premise löst das Drittlandtransfer-Problem strukturell, ersetzt aber nicht die übrigen DSGVO-Pflichten — etwa eine Rechtsgrundlage für die Verarbeitung, Löschkonzepte und bei Bedarf eine Datenschutz-Folgenabschätzung. Details unter KI & DSGVO.
Im Erstgespräch schätzen wir anhand Ihres tatsächlichen Nutzungsprofils ein, ob sich On-Premise für Sie überhaupt rechnet.
Wenn Cloud-KI für Ihren Fall die bessere Wahl ist, sagen wir das offen — wir verkaufen keine Hardware, die sich nicht rechnet.
Wir betreiben selbst KI-Server-Infrastruktur und sprechen aus echtem Betrieb, nicht aus der Theorie.