Ihre Daten. Ihre KI.
Ihre Infrastruktur.

Ein On-Premise LLM (Large Language Model) ist ein KI-Sprachmodell, das auf Ihrer eigenen Hardware oder in Ihrem eigenen Rechenzentrum betrieben wird — statt in der Cloud eines Drittanbieters. Dadurch verlassen Ihre Daten niemals Ihr Netzwerk, was maximale Datensouveränität und DSGVO-Konformität gewährleistet.

Für den Einstieg genügt ein Server mit einer NVIDIA GPU (z.B. RTX 4090 oder A100) und mindestens 32 GB RAM. Für den Produktionseinsatz empfehlen wir dedizierte GPU-Server mit NVIDIA H100 oder L40S, 128+ GB RAM und schnellem NVMe-Storage. Detaillierte Empfehlungen finden Sie in unserem Hardware Guide.

Ja — On-Premise LLM ist die datenschutzkonformste Variante der KI-Nutzung. Da keine Daten an Dritte übertragen werden, entfallen Probleme wie Drittlandtransfers (Schrems II), Data Processing Agreements und das Risiko der Datennutzung für Modelltraining. Details in unserem DSGVO & KI Guide.

Sie können alle Open-Source-Modelle nutzen: Llama 4 (Meta), Mistral, Qwen (Alibaba), DeepSeek, Gemma (Google) und viele mehr. Diese sind kostenlos verfügbar und können mit Tools wie Ollama oder vLLM einfach bereitgestellt werden. Unser Modell-Vergleich hilft bei der Auswahl.

Die Kosten variieren je nach Skalierung: Ein Einstiegssetup mit einer GPU beginnt bei ca. 5.000–10.000 € (Hardware) plus laufende Stromkosten. Enterprise-Setups mit mehreren GPUs liegen bei 30.000–100.000 €. Langfristig ist On-Premise oft 40–60% günstiger als Cloud-API-Kosten. Unsere Kostenanalyse zeigt detaillierte TCO-Vergleiche.

Ja, wenn Sie KI-Systeme einsetzen oder anbieten. Der EU AI Act gilt ab August 2026 für die meisten Unternehmen. On-Premise-Deployment vereinfacht die Compliance erheblich durch eingebautes Logging, Audit-Trails und volle Kontrolle. Alle Fristen und Pflichten finden Sie in unserem Guide.