Abgeschottete Netze, Konzernvorgaben, eigenes Rechenzentrum: Wir planen, bauen und betreuen Sprachmodelle direkt bei Euch im Haus.
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Manche Unternehmen können die Frage nach dem Serverstandort nicht mit einem Vertrag beantworten. Eine Konzernrichtlinie schreibt vor, wo Daten liegen dürfen. Ein Werksnetz hat bewusst keine Verbindung nach außen. Eine Aufsichtsbehörde will wissen, in welchem Raum der Rechner steht. In solchen Fällen reicht „Rechenzentrum in Deutschland" nicht aus. Gefragt ist Hardware im eigenen Haus.
KI on Premise heißt genau das: Das Sprachmodell läuft auf Servern, die Euch gehören und bei Euch stehen. Im eigenen Serverraum, im eigenen Rechenzentrum, im Technikraum der Fertigung. Kein Mietvertrag, kein fremdes Gebäude, keine geteilte Infrastruktur. Wer Zugang zur Hardware hat, entscheidet Ihr mit Eurem Schlüsselkonzept.
Diese Seite zeigt, wann Hardware im eigenen Haus wirklich nötig ist und was sie verlangt. Und wie wir sie in Absprache mit einer Partnerfirma umsetzen, wenn Eure Vorgaben keinen anderen Weg lassen. Sie ist kein Verkaufsprospekt für Serverräume, sondern eine Entscheidungshilfe.
„Du kannst um die Welt fliegen um international Business zu machen – wir bringen Dein Business zum Fliegen. Wir bewegen uns durch datenbasierte Customer Journeys, setzen auf transparente Zusammenarbeit und positionieren Dein Business an die Spitze. Ein Business braucht keine Superkräfte, aber es braucht Helden – Suchhelden. Denn nicht alle Helden tragen Capes.“
On-Premise-LLM: KI on Premise auf Eurer eigenen Hardware
Wir sagen aber auch offen: On-Premise ist nicht für jedes Unternehmen die richtige Antwort. Eigene Hardware bindet Kapital, Fläche und Personal. Sie will beschafft, eingebaut, gekühlt, überwacht und irgendwann ersetzt werden. Wenn Euch nichts dazu zwingt, ist ein dedizierter Server im deutschen Rechenzentrum oft der ruhigere Weg. Diese Seite hilft Euch bei der Entscheidung – in beide Richtungen.
Lass uns gemeinsam herausfinden, wo Künstliche Intelligenz in Deinem Unternehmen den größten Nutzen stiftet – ehrlich, unverbindlich und auf Augenhöhe. Wenn sich ein Projekt für Dich nicht rechnet, sagen wir Dir das genauso klar.
In einigen Branchen ist der Ort der Datenverarbeitung kein Verhandlungspunkt. Banken, Versicherungen, Kliniken, Labore, Verteidigungszulieferer, Teile der öffentlichen Verwaltung: Hier gibt es Vorgaben, die einen externen Dienstleister ausschließen. Manchmal steht es in der Aufsichtsanforderung. Manchmal in einer Konzernrichtlinie, die für alle Tochtergesellschaften gilt. Manchmal im Vertrag mit einem Großkunden.
Das Muster ist immer ähnlich. Die Fachabteilung sieht den Nutzen. Die IT könnte es bauen. Und dann kommt der Satz: „Die Daten dürfen das Haus nicht verlassen." Ein gemieteter Server im deutschen Rechenzentrum verlässt das Haus streng genommen schon. Er steht in einem fremden Gebäude, betreut von fremdem Personal.
Mit eigener Hardware fällt dieses Argument weg. Die Maschine steht in Eurem Raum, hinter Eurer Tür, in Eurem Netz. Das lässt sich einem Prüfer als Adresse mit Raumnummer zeigen. Für die datenschutzrechtliche Bewertung gilt trotzdem: Das ist eine gute Ausgangslage, keine Freistellung.
Produktionsnetze sind oft bewusst vom Internet getrennt. Das gilt für Fertigungslinien, Leitwarten, Prüfstände, Laborsysteme und kritische Infrastruktur. Diese Trennung ist kein Versäumnis, sondern Sicherheitsarchitektur. Wer sie aufweicht, um einen Cloud-Dienst zu nutzen, tauscht ein reales Risiko gegen einen Komfortgewinn.
Ein Sprachmodell im selben abgeschotteten Netz löst das Problem anders herum. Es kommt zu den Systemen, statt die Systeme nach außen zu öffnen. Instandhalter fragen Wartungshandbücher ab. Schichtführer lassen Störungsmeldungen zusammenfassen. Qualitätssicherung gleicht Prüfprotokolle gegen Spezifikationen ab. Alles innerhalb der Netzgrenze, die ohnehin schon gezogen ist.
Dazu passt, dass der Betrieb ohne Internetverbindung technisch möglich ist. Ein einmal geladenes Modell antwortet auch offline. Wie das im Detail aussieht, behandeln wir auf der Seite zum Betrieb ohne Internetverbindung. Hier zählt vor allem eins: Wenn das Netz ohnehin geschlossen ist, ist eigene Hardware im Haus die logische Konsequenz.
Viele Mittelständler haben längst einen Serverraum. Racks, Klimatisierung, unterbrechungsfreie Stromversorgung, Zutrittskontrolle, ein eingespieltes IT-Team. Wer das alles schon betreibt, hat die teuerste Hürde bereits genommen. Ein zusätzlicher Server für KI ist dann eine Erweiterung, kein Neuanfang.
Der Vorteil liegt in den vorhandenen Abläufen. Es gibt Zuständigkeiten, ein Monitoring, Wartungsfenster und Verträge für Ersatzteile. Diese Strukturen auf einen weiteren Server auszudehnen, kostet weniger Aufwand, als sie von null aufzubauen.
Ein Punkt ist trotzdem zu prüfen: KI-Hardware verhält sich anders als ein Datenbankserver. Sie zieht unter Last dauerhaft viel Strom und gibt entsprechend Wärme ab. Nicht jeder gewachsene Serverraum trägt das ohne Anpassung. Die Partnerfirma schaut sich das vor der Beschaffung an – lieber einmal messen als zweimal umbauen.
Lass uns in einem kostenlosen Erstgespräch klären, ob sich On-Premise für Euer Vorhaben wirklich lohnt.
Jetzt anfragen →Die Tabelle zeigt kein Ranking, sondern drei Antworten auf unterschiedliche Ausgangslagen. Entscheidend ist die Frage, was Euch tatsächlich bindet. Gibt es eine Vorgabe, die eigene Räume verlangt? Gibt es ein Netz, das geschlossen bleiben muss? Gibt es bereits ein Rechenzentrum mit Personal? Drei Mal nein bedeutet in der Regel: Ein dedizierter Server für KI-Anwendungen, auch zur Miete, ist der bessere Einstieg. Genau das ist unser Standardweg.
Häufig endet die Diskussion in einer Mischform. Die sensibelsten Prozesse laufen auf eigener Hardware im Haus. Alles andere läuft auf gemieteter Kapazität oder weiterhin über einen Cloud-Dienst. Das ist kein fauler Kompromiss, sondern eine saubere Trennung nach Datenart. Welche Aufgabe wohin gehört, klären wir in der Analyse – anhand der Unterlagen, mit denen Ihr wirklich arbeitet.
Diese vier Schritte führen zu einer belastbaren Entscheidung. Wichtig ist die Reihenfolge: erst die Vorgabe, dann der Raum, dann der Praxistest. Die Beschaffung steht ganz am Ende, nicht am Anfang.
Zuerst kommt die Frage nach dem Muss. Welche Regel verlangt Hardware im eigenen Haus? Steht sie in einer Aufsichtsanforderung, einer Konzernrichtlinie, einem Kundenvertrag oder einer Ausschreibung? Sucht die Stelle heraus und lest sie wörtlich. Das klärt oft schon alles.
Häufig steht dort etwas anderes als erwartet. Viele Vorgaben verlangen einen Verarbeitungsort in Deutschland, kein eigenes Gebäude. Das erfüllt auch ein Server für KI-Anwendungen, auch zur Miete, den Ihr auf Euren Namen anmietet. Nur wenn die Vorgabe ausdrücklich eigene Räume fordert, geht es weiter zu Schritt 2.
Klärt außerdem, wer die Vorgabe auslegt. Meist ist das Eure Rechtsabteilung oder Eure Datenschutzbeauftragte. Diese Bewertung gehört in fachkundige Hände. Wir liefern die technische Beschreibung dazu.
Der zweite Schritt ist die ehrliche Bestandsaufnahme im Gebäude. Gibt es einen Technikraum? Wie sind die Stromkreise abgesichert? Trägt die Kühlung dauerhafte Last? Sind freie Höheneinheiten im Rack? Und wie ist der Zutritt geregelt?
KI-Hardware verhält sich anders als ein Datenbankserver. Sie zieht unter Last dauerhaft Leistung und gibt sie als Wärme wieder ab. Nicht jeder gewachsene Serverraum trägt das ohne Anpassung. Diese Prüfung übernimmt die Partnerfirma, die später auch aufbaut und vor Ort betreut. Sie schaut sich den Raum an, bevor irgendetwas bestellt wird.
Aus diesem Schritt bekommt Ihr eine Stückliste mit Begründung: Was wird gebraucht, warum genau das, und was passiert, wenn die Nutzung wächst. Fällt die Raumprüfung negativ aus, sagen wir das deutlich. Ein ehrliches Nein ist billiger als ein Umbau, den niemand eingeplant hat.
Bevor überhaupt Hardware gekauft wird, gehört der Betrieb ausprobiert. Dafür mietet Ihr einen Server nach unserer Vorgabe. Wir richten ihn ein, binden Eure Wissensquellen an und lassen eine kleine Gruppe echter Nutzer:innen an echten Aufgaben arbeiten. Wie betreutes Hosting auf eigener Infrastruktur dabei abläuft, steht auf unserer Seite dazu.
Dabei zeigt sich, welche Modellgröße reicht, wie viele Anfragen gleichzeitig auflaufen und welche Wissensquellen wirklich gebraucht werden. Diese Reihenfolge verhindert die teuerste Fehlentscheidung im Projekt: eine Beschaffung nach Bauchgefühl.
Eine Frage kommt dabei immer: Welches ist das beste self hosted LLM? Eine allgemeine Antwort gibt es nicht. Die Modellwahl hängt am Einsatzzweck. Für deutschsprachige Fachtexte fällt sie anders aus als für Dokumentenextraktion oder Programmierunterstützung. Deshalb testen wir mehrere Kandidaten an Euren echten Aufgaben. Einen Überblick geben die Open-Source-Modelle im Vergleich.
Der Testbetrieb ist kein verlorener Aufwand. Konfiguration, Rechtekonzept und Anbindungen ziehen später um. Und sehr häufig endet dieser Schritt mit einem klaren Ergebnis: Der gemietete Server reicht völlig aus.
Am Ende steht eine Entscheidung mit drei möglichen Ausgängen. Erstens: Es bleibt beim gemieteten Server auf Euren Namen. Das ist der Normalfall und unser Standard. Zweitens: Die sensibelsten Aufgaben laufen im eigenen Haus, alles andere auf gemieteter Kapazität. Drittens: Alles kommt ins eigene Haus, weil die Vorgaben nichts anderes zulassen.
Fällt die Entscheidung für eigene Hardware, setzen wir das nur in Absprache um. Welche Aufgaben dabei bei der Partnerfirma, bei Euch und bei uns liegen, halten wir vor dem Start schriftlich fest – mit Namen und Meldeweg für den Störfall.
Unser Standard ist der gemietete Server auf Euren Namen. Verlangen Eure Vorgaben Hardware im eigenen Haus, setzen wir das nur in Absprache um – gemeinsam mit einer Partnerfirma, die die Hardware bei Euch aufbaut und betreut.
So setzen wir das mit Euch um: Ziele verstehen → Stack und Modelle wählen → Ihr mietet den Server nach unserer Vorgabe → wir richten ihn ein und betreuen ihn → wir führen die KI bei Euch ein → wir trainieren sie, bis Eure Ziele erreicht sind. Den Ablauf im Detail ansehen
Gemeinsam schauen wir, wo KI Deine Prozesse sinnvoll verbessern, Dein Team entlasten oder neue Möglichkeiten schaffen kann. Konkret, praxisnah und immer mit Blick darauf, was für Dein Unternehmen wirklich Mehrwert bringt.
Ein on premise Sprachmodell unterscheidet sich technisch kaum von einem gemieteten Server. Dasselbe Modell, dieselbe Software, dieselbe Oberfläche. Der Unterschied liegt in der Verantwortung. Bei eigener Hardware kümmert Ihr Euch um Strom, Kühlung, Raum, Ersatzteile und Lebensdauer. Beim gemieteten Server übernimmt das der Betreiber und rechnet es mit ab.
Auch der Begriff private KI taucht in diesem Zusammenhang häufig auf. Er ist unschärfer und beschreibt jede KI-Nutzung, bei der Inhalte nicht in einen öffentlichen Dienst fließen. Das kann On-Premise sein, aber auch ein abgeschotteter Bereich beim Hoster. Wer mit Vorgaben arbeitet, sollte deshalb präzise formulieren, was gemeint ist.
Am Ende gibt eine Frage den Ausschlag: Wem gehört was? Wichtig ist: Auch beim gemieteten Server gehört Euch alles Entscheidende. Der Mietvertrag läuft auf Euren Namen, wir haben nur einen Verwaltungszugang. Daten, Konfiguration und Dokumentation bleiben Eure. Niemand kann Euch den Zugang abdrehen oder den Betrieb anhalten. Eigene Hardware verschiebt nur den Ort – nicht das Eigentum.
Drei Begriffe, die im Alltag vermischt werden. On-Premise beschreibt den Ort und das Eigentum: eigene Hardware, eigene Räume. Betreutes Hosting auf eigener Infrastruktur beschreibt die Betriebsform und schließt gemietete Server ausdrücklich ein. Betrieb ohne Internetverbindung beschreibt die Netzsituation: Das Modell antwortet, ohne nach außen zu funken.
Ein vierter Begriff gehört dazu: self hosted LLM. Er sagt nur eines. Das Modell läuft nicht beim Anbieter, sondern wird von Euch betrieben. Über den Ort der Hardware sagt er nichts. Ein selbst gehostetes Modell kann im gemieteten Rechenzentrum stehen oder bei Euch im Haus. On-Premise ist die Teilmenge, bei der die Hardware in Euren eigenen Räumen steht. Jedes On-Premise-System ist self hosted. Umgekehrt gilt das nicht. Wer beide Begriffe gleichsetzt, redet in der Beschaffung schnell aneinander vorbei.
Die drei Eigenschaften sind unabhängig voneinander. Ein On-Premise-Server kann durchaus am Internet hängen, etwa für Updates und Fernwartung. Ein gemieteter Server kann in einem streng abgeschotteten Netzsegment stehen. Und ein Modell ohne Netzverbindung kann sogar auf einem einzelnen Arbeitsplatzrechner laufen.
Für die Entscheidung heißt das: Fragt nicht nach dem Schlagwort, sondern nach der Anforderung. Muss die Hardware Euch gehören? Muss sie in Eurem Gebäude stehen? Muss sie ohne Netzverbindung funktionieren? Je nach Antwort kommen sehr unterschiedliche Lösungen infrage – und nur eine davon heißt On-Premise.
Der Markt wartet nicht – belegte Zahlen
stufen generative KI als geschäftskritisch ein.
KPMG 2025der Mittelständler haben noch keine konkrete KI-Strategie.
KI-Index Mittelstand, H-KAjährliches Produktivitätspotenzial generativer KI weltweit.
McKinsey Global InstituteÜber Modelle und Grafikleistung wird viel gesprochen. Über das, was drumherum nötig ist, deutlich seltener. Genau daran scheitern On-Premise-Projekte aber am häufigsten. Die folgenden sechs Themen gehören auf den Tisch, bevor die erste Rechnung geschrieben wird. Beim gemieteten Server fallen sie schlicht weg – auch das ist ein Argument.
KI-Hardware zieht unter Last dauerhaft Leistung, und zwar spürbar mehr als klassische Server. Diese Leistung wird vollständig zu Wärme. Ein Raum, der bisher ein paar Datenbankserver beherbergt hat, kommt damit schnell an seine Grenze. Zu prüfen sind Absicherung, Stromkreise, Anschlussart und die Frage, ob die unterbrechungsfreie Stromversorgung die zusätzliche Last überhaupt trägt.
Die Kühlung ist die zweite Hälfte derselben Rechnung. Entscheidend ist nicht die Raumtemperatur im Mittel, sondern die Luftführung am Rack. Warme Abluft, die wieder angesaugt wird, kostet Leistung und Lebensdauer. Die Partnerfirma prüft das vor der Beschaffung und zieht bei Bedarf einen Fachbetrieb für Klimatechnik hinzu. Lieber vorher gerechnet als nachher gedrosselt.
KI-Server sind tief, schwer und laut. Sie brauchen Höheneinheiten im Rack, ausreichend Einbautiefe und Platz davor und dahinter für Luft und Wartung. Auch die Tragfähigkeit des Bodens ist ein Thema, wenn ein Rack voll bestückt wird. In älteren Gebäuden ist manchmal der Weg zum Serverraum der Engpass: Türbreiten, Aufzüge, Treppen.
Der Geräuschpegel wird regelmäßig unterschätzt. Ein Serverraum neben einem Büro ist unter Dauerlast unangenehm. Wer keinen eigenen Technikraum hat, sollte das früh klären. Den Raum schaut sich die Partnerfirma an, bevor bestellt wird. Sie sagt Euch, was angepasst werden muss – und baut die Hardware später auch auf.
Hardware für KI ist ein Investitionsgut mit begrenzter Lebensdauer. Sie altert nicht nur technisch, sondern auch im Vergleich: Neue Modelle stellen andere Anforderungen. Deshalb gehört zur Beschaffung immer eine Überlegung zur Nutzungsdauer. Wie lange soll die Maschine tragen? Was passiert danach? Und lässt sich später erweitern, ohne alles zu tauschen?
Dazu kommt die Ersatzteilfrage. Grafikhardware ist nicht beliebig lieferbar, und Lieferzeiten schwanken. Wer ein produktives System betreibt, braucht eine Antwort für den Defektfall. Das kann ein Servicevertrag mit Reaktionszeit sein, eine vorgehaltene Ersatzkomponente oder ein zweiter Knoten. Welche Variante passt, hängt davon ab, wie kritisch die Anwendung ist. Diese Verträge laufen zwischen Euch und der Partnerfirma beziehungsweise dem Händler.
Ein einzelnes Gerät ist ein Einzelrisiko. Solange alles läuft, fällt das niemandem auf. Fällt es aus, steht der Dienst – und zwar so lange, bis Ersatz da ist. Redundanz bedeutet im eigenen Haus deshalb sehr konkrete Dinge. Zweite Hardware, zusätzliche Stellfläche, zusätzlicher Strom, zusätzliche Kühlung. Dazu eine Ersatzteilvorsorge, die im Ernstfall auch greift.
Hier wird der Unterschied zum gemieteten Server am deutlichsten. Wer im Rechenzentrum mietet, kauft Redundanz mit ein. Sie steckt im Angebot, ohne dass jemand darüber nachdenken muss. Wer selbst betreibt, muss sie selbst bauen und selbst bezahlen. Das ist kein Argument gegen On-Premise. Es ist ein Posten, der in die Planung gehört.
Wir ordnen das ehrlich ein, statt es zu beschönigen. Für viele Anwendungsfälle reicht ein Gerät völlig aus. Ein Wissensassistent darf einen Arbeitstag stillstehen, ohne dass die Fertigung steht. Hängt dagegen ein Prozess im Tagesgeschäft daran, gehört ein zweites Gerät in die Planung. Diese Entscheidung trefft Ihr bewusst. Sie ergibt sich nicht von selbst, und sie ergibt sich auch nicht aus der Modellwahl.
Wer KI inhouse betreiben will, braucht geklärte Zuständigkeiten. Wer überwacht die Auslastung? Wer spielt Sicherheitsupdates ein? Wer entscheidet über einen Modellwechsel? Wer ist Ansprechpartner:in, wenn eine Abteilung eine neue Wissensquelle angebunden haben möchte? Ohne benannte Rollen bleibt das System irgendwann auf dem Stand der Inbetriebnahme stehen.
Bei On-Premise sitzen drei Parteien am Tisch: Ihr, die Partnerfirma und wir. Die Partnerfirma baut die Hardware auf und betreut sie vor Ort. Wir verantworten Modelle, Anbindungen, Einführung und Training. Diese Aufteilung halten wir vor dem Start schriftlich fest, mit Namen und Meldeweg für den Störfall. Was nicht funktioniert, ist eine unausgesprochene Erwartung, dass sich das schon jemand ansehen wird.
Ein produktives System braucht einen Plan für den schlechten Tag. Was passiert bei Hardwaredefekt, bei Stromausfall, bei einem Netzproblem? Läuft ein Ersatzweg an, oder steht der Dienst? Wie lange darf er stehen, ohne dass es weh tut? Diese Antworten gehören dokumentiert, nicht in den Kopf einer einzelnen Person.
Wartungsfenster sind die andere Seite davon. Updates, Modellwechsel und Hardwarearbeiten brauchen Zeit, in der das System nicht verfügbar ist. Wir stimmen diese Fenster mit Euch und der Partnerfirma ab und kündigen sie an. Gerade in Produktionsumgebungen ist das keine Formalie, sondern Voraussetzung für die Freigabe durch die Fachbereiche.
Warum KI-Helden
Keine lange Vertragsbindung. Volle Flexibilität, volle Kostenkontrolle.
Statt sechsstelliger Projektkosten: flexibles Monatsmodell.
Modellunabhängig und immer am neuesten Stand — keine Bindung an ein LLM.
Persönlicher Ansprechpartner, Jour-Fixe-Calls und dediziertes Umsetzungsteam.
Die folgenden Anwendungsfälle sehen wir bei On-Premise-Projekten am häufigsten. Auffällig ist: Fast immer gibt es einen konkreten Grund, warum eine gehostete Lösung nicht infrage kam.
Arbeitsanweisungen, Wartungshandbücher, Prüfvorschriften und Schichtprotokolle werden angebunden. Die Instandhaltung fragt in normaler Sprache und bekommt Antworten mit Quellenangabe. Weil das System im selben Netz steht wie die Anlagen, muss keine Verbindung nach außen geöffnet werden. Die Anbindung an Euer Firmenwissen übernimmt dabei eine RAG-Schicht, die vorhandene Dokumente durchsuchbar macht.
Konstruktionszeichnungen, Rezepturen, Gutachten, Verträge mit Sperrvermerk: Inhalte, die vertraglich oder gesetzlich das Haus nicht verlassen dürfen. Auf eigener Hardware lassen sie sich trotzdem auswerten, vergleichen und durchsuchen. Ergebnisse fließen in die nachgelagerten Systeme. Wie das im Detail aussieht, zeigt unsere Seite zur KI-Dokumentenverarbeitung.
Bewerbungen, Personalakten, Betriebsvereinbarungen, Protokolle aus Gremien. Hier entscheidet oft nicht das Gesetz, sondern das Vertrauen im Haus. Wenn die Hardware im eigenen Keller steht, verläuft die Diskussion mit dem Betriebsrat spürbar anders. Aus einer Grundsatzfrage wird eine Frage nach Zugriffsrechten – und die lässt sich beantworten.
Entwicklungsteams wollen KI-Unterstützung, dürfen ihren Code aber nicht an externe Dienste geben. Mit Geschäftslogik und Sicherheitsmechanismen würde zu viel abfließen. Ein Modell im eigenen Netz löst das – oft reicht dafür schon der gemietete Server. Welche Open-Source-Modelle im Vergleich für Code taugen, unterscheidet sich deutlich von der Wahl für Fließtext.
Kommunen, Zweckverbände, Eigenbetriebe und ihre Dienstleister arbeiten mit Bürgerdaten und Vergabeunterlagen. Vorgaben und Prüfungen sind hier eng, und Ausschreibungen verlangen teils ausdrücklich einen Betrieb in eigenen Räumen. Eigene Hardware macht die Anforderung erfüllbar, ohne dass jemand eine Ausnahme begründen muss.
ERP, DMS, MES, Ticketsystem: Das Modell lässt sich über Schnittstellen in vorhandene Abläufe einhängen. So wächst aus dem Chatfenster nach und nach eine KI-Prozessautomatisierung, die im Hintergrund arbeitet. Der Vorteil im eigenen Haus: Die Systeme, die angebunden werden sollen, stehen meist ohnehin im selben Netz.
Hier wollen wir besonders deutlich sein: Für viele Unternehmen ist On-Premise die falsche Entscheidung. Eigene Hardware bindet Kapital in einem Gut, das altert. Sie belegt Fläche, zieht Strom und erzeugt Wärme. Sie braucht Menschen, die sich zuständig fühlen. Wer kein Rechenzentrum betreibt und keine Vorgabe im Rücken hat, kauft sich mit On-Premise vor allem Aufwand ein. Ein dedizierter Server im deutschen Rechenzentrum liefert fast dieselbe Datenhoheit – ohne Beschaffung, Einbau und Kühlung.
Dazu kommt ein organisatorischer Punkt, den wir nicht verschweigen. On-Premise setzen wir nur in Absprache um. Aufbau und Betreuung vor Ort übernimmt eine Partnerfirma. Das ist ein Beteiligter mehr als beim gemieteten Server, und Abstimmung kostet Zeit. Wer diesen Aufwand nicht braucht, sollte ihn sich sparen.
Auch die Flexibilität leidet. Gemietete Kapazität lässt sich anpassen, wenn die Nutzung stärker wächst als geplant. Eigene Hardware nicht. Dann steht eine neue Beschaffung an, mit Lieferzeit und Budgetfreigabe. Umgekehrt gilt das genauso: Wird das System weniger genutzt als gedacht, steht die Investition trotzdem im Raum. Wer seinen Bedarf noch nicht kennt, sollte sich nicht auf eine feste Ausbaustufe festlegen.
Und ein eigener Server löst nicht alle Fragen. Ein Sprachmodell kann auch auf Eurer Hardware danebenliegen. Standort und Eigentum bringen Datenhoheit, nicht inhaltliche Richtigkeit. Prüfschritte, Quellenangaben und klare Freigaben bleiben nötig. Auch datenschutzrechtlich ist eigene Hardware eine gute Ausgangslage, mehr nicht. Eine vollständige Rechtsberatung können wir nicht leisten – für die datenschutzrechtliche Bewertung zieh bitte spezialisierte Datenschutzberater:innen oder Deine:n Datenschutzbeauftragte:n hinzu.
Lass uns gemeinsam prüfen, ob KI on Premise für Euch wirklich nötig ist. Und wenn nicht: warum der gemietete Server auf Euren Namen besser passt. Kostenlos und unverbindlich.
KI-Helden ist die KI-Abteilung der Suchhelden GmbH aus Osnabrück. Seit über einem Jahrzehnt arbeiten wir mit Unternehmen an digitalen Projekten. Vom Start-up bis zum internationalen Konzern, branchenunabhängig. Über 4.000 realisierte Projekte, ein Team aus über 140 Held:innen.
Für ein On-Premise-Projekt heißt das vor allem eins: Wir reden früh über die unspektakulären Dinge. Raum, Strom, Kühlung, Zuständigkeit, Ersatzteile, Wartungsfenster. Das sind die Themen, an denen solche Projekte scheitern – nicht die Modellauswahl.
Unser Standardweg ist dabei der gemietete Server auf Euren Namen. Braucht Ihr wirklich Hardware im eigenen Haus, arbeiten wir mit einer Partnerfirma zusammen. Sie baut auf und betreut vor Ort, wir verantworten Modelle, Einführung und Training. Diese Aufteilung ist keine Notlösung, sondern eine bewusste Entscheidung: Jeder macht das, was er am besten kann.
Die Kosten bestehen bei uns aus drei Posten: der Servermiete, die direkt ans Rechenzentrum geht, dem einmaligen Setup und dem laufenden Mandat. Die Höhe richtet sich nach Umfang und Ausgangslage und steht im individuellen Angebot. On-Premise setzen wir nur in Absprache und gemeinsam mit einer Partnerfirma um; die Kosten dafür stehen im individuellen Angebot. In der kostenlosen Erstberatung klären wir Euren Bedarf – unverbindlich und ohne lange Bindung.
Nein. Wir planen, beraten und richten die KI ein, aber wir bauen keine Hardware bei Euch ein. Das übernimmt eine Partnerfirma, die die Geräte aufbaut und vor Ort betreut. On-Premise setzen wir deshalb nur in Absprache um. Unser Standard ist der gemietete Server auf Euren Namen: Ihr mietet nach unserer Vorgabe, wir richten ein und betreuen über die gesamte Laufzeit. Für die meisten Unternehmen ist das der ruhigere Weg.
On-Premise lohnt sich, wenn eine Vorgabe eigene Räume verlangt, wenn das Netz abgeschottet bleiben muss oder wenn Ihr bereits ein Rechenzentrum mit Personal betreibt. Es lohnt sich nicht, wenn nichts davon zutrifft. Dann bindet eigene Hardware Kapital, Fläche und Arbeitszeit, ohne einen echten Vorteil zu bringen. Ein dedizierter Server im deutschen Rechenzentrum bietet dann fast dieselbe Datenhoheit bei geringerem Aufwand.
Nicht zwingend, aber einen geeigneten Raum. Nötig sind ausreichend Stromkreise, tragfähige Kühlung, Platz im Rack und eine Zutrittsregelung. Viele Mittelständler haben das bereits in kleinerem Maßstab. Fehlt es vollständig, wird der Aufbau zum eigenen Projekt neben dem KI-Projekt. Den vorgesehenen Raum prüft die Partnerfirma in Schritt 2 unseres Prüfwegs. Trägt er nicht, sagen wir das offen – und der gemietete Server bleibt der bessere Weg.
Deutlich mehr als ein klassischer Server, und zwar dauerhaft unter Last. Konkrete Werte hängen an der verbauten Hardware und an der tatsächlichen Nutzung. Wichtiger als eine Zahl ist die Frage, ob Eure Stromkreise, die Absicherung und die unterbrechungsfreie Stromversorgung die zusätzliche Last tragen. Das prüft die Partnerfirma vor der Beschaffung, gemeinsam mit Eurer Haustechnik. Beim gemieteten Server stellt sich die Frage gar nicht.
Die Hardware bei Euch baut eine Partnerfirma auf und betreut sie vor Ort. Welche Aufgaben dabei bei ihr, bei Euch und bei uns liegen, halten wir vor dem Start schriftlich fest – mit Namen und Meldeweg für den Störfall. Wir selbst verantworten Modelle, Anbindungen, Einführung und Training. Ohne klare Zuständigkeit bleibt ein System auf dem Stand der Inbetriebnahme stehen, weil sich niemand verantwortlich fühlt.
Ohne Redundanz steht der Dienst, bis Ersatz da ist. Ein einzelnes Gerät ist immer ein Einzelrisiko. Das regelt Euer Notfallkonzept, das wir gemeinsam mit der Partnerfirma vor dem Start festlegen. Üblich sind drei Varianten: ein Servicevertrag mit zugesicherter Reaktion, eine vorgehaltene Ersatzkomponente oder ein zweiter Knoten. Im gemieteten Rechenzentrum ist Redundanz meist Teil des Angebots, im eigenen Haus müsst Ihr sie selbst bauen und bezahlen.
Dann steht der Dienst, bis Ersatz da ist – sofern Ihr keine Redundanz eingeplant habt. Ein einzelnes Gerät ist immer ein Einzelrisiko. Ein zweites Gerät fängt den Ausfall ab, verlangt aber zusätzliche Stellfläche, Strom, Kühlung und Anschaffung. Im gemieteten Rechenzentrum ist Redundanz meist Teil des Angebots, im eigenen Haus müsst Ihr sie selbst bauen. Wie weit Ihr geht, entscheidet die Frage, wie kritisch die Anwendung im Tagesgeschäft ist.
Länger, als die Technik interessant bleibt. Server laufen viele Jahre zuverlässig. Die eigentliche Frage ist, ob die Maschine in einigen Jahren noch die Modelle trägt, die Ihr dann nutzen wollt. Deshalb planen wir die Nutzungsdauer von Anfang an mit. Wir achten darauf, dass sich das System später erweitern lässt, ohne dass alles ausgetauscht werden muss. Auch Garantie und Servicevertrag sollten zur geplanten Nutzungsdauer passen.
Ja. Ein einmal eingerichtetes Modell antwortet auch ohne Verbindung nach außen. Das ist in Produktionsnetzen, kritischer Infrastruktur und Teilen der Verwaltung der entscheidende Punkt. Für Updates, Modellwechsel und Fernwartung wird eine Verbindung gebraucht. Sie lässt sich zeitlich und technisch eng begrenzen, etwa über ein Wartungsfenster mit kontrolliertem Zugang statt einer dauerhaften Öffnung. Im Alltag bleibt das Netz damit geschlossen.
Nein. Eigene Hardware im eigenen Haus ist eine sehr gute Ausgangslage, weil Inhalte Eure Umgebung nicht verlassen und Ihr den Zutritt kontrolliert. Rechte, Protokollierung, Löschkonzepte und Zweckbindung müsst Ihr trotzdem gestalten. Auch Schulung und Dokumentation gehören dazu. Wir planen diese Punkte beim Aufbau mit ein. Eine vollständige Rechtsberatung können wir nicht leisten – für die datenschutzrechtliche Bewertung zieh bitte spezialisierte Datenschutzberater:innen oder Deine:n Datenschutzbeauftragte:n hinzu.
Eigentum und Standort. Beim gemieteten Server gehört die Hardware dem Betreiber und steht in seinem Gebäude, betreut von seinem Personal. Bei On-Premise gehört sie Euch und steht in Euren Räumen. Technisch laufen beide Varianten gleich: dasselbe Modell, dieselbe Software, dieselbe Oberfläche. Der Unterschied liegt in der Verantwortung für Strom, Kühlung, Fläche und Ersatzteile. Dazu kommt die Frage, wer physischen Zutritt zur Maschine hat.
Nein. Self hosted heißt nur, dass Ihr das Modell selbst betreibt und nicht beim Anbieter nutzt. Wo die Hardware steht, sagt der Begriff nicht. Ein self hosted LLM kann in einem gemieteten Rechenzentrum laufen. On-Premise ist die engere Teilmenge: eigene Hardware in Euren eigenen Räumen, unter Eurer Zutrittskontrolle. Jedes On-Premise-System ist also self hosted, aber nicht jedes self hosted LLM steht bei Euch im Haus. In Ausschreibungen lohnt sich diese Unterscheidung besonders.
Ja, und das ist ein häufiger Weg. Viele Unternehmen starten auf einem gemieteten Server und wechseln später ins eigene Haus, wenn Auslastung oder Vorgaben es rechtfertigen. Wir bauen die Architektur deshalb von Anfang an so, dass sie portabel bleibt. Modelle, Konfiguration, Anbindungen und Rechtekonzept ziehen um, ohne dass das Projekt neu aufgesetzt werden muss. Euer Team merkt vom Umzug im besten Fall nichts.
Ja, und der gemietete Server ist bei uns ohnehin der Standard. Ihr mietet ihn nach unserer Vorgabe auf Euren Namen, wir richten ihn ein und betreuen ihn. Dabei zeigt sich, welche Modellgröße reicht, wie viele Menschen gleichzeitig arbeiten und welche Quellen wirklich gebraucht werden. Erst danach steht fest, ob und wie groß gekauft werden muss. Wer umgekehrt vorgeht, zahlt häufig für Kapazität, die niemand nutzt.
Beides deutlich spürbar. KI-Hardware kühlt sich unter Last mit hoher Drehzahl, das ist in einem Raum neben Büros unangenehm. Die gesamte aufgenommene Leistung wird zu Wärme und muss abgeführt werden. Entscheidend ist dabei die Luftführung am Rack, nicht die mittlere Raumtemperatur. Die Partnerfirma prüft das vor der Beschaffung und zieht bei Bedarf einen Fachbetrieb für Klimatechnik hinzu.
Nein. Als Euer KI-Team auf Abruf übernehmen wir Planung, Einrichtung, Integration und Betreuung der KI. Die Hardware vor Ort baut die Partnerfirma auf. Euer Team bekommt eine Umgebung, die sich ohne tiefes KI-Wissen bedienen lässt, dazu Schulung und Dokumentation. Hilfreich ist jemand aus der IT mit Zugang zum Serverraum. Diese Person ist unser Gegenüber im Betrieb. Wer später selbst übernehmen möchte, kann das jederzeit.
Ja. Üblich ist ein zentraler Server im Hauptstandort, auf den weitere Standorte über das Unternehmensnetz zugreifen. Das spart Hardware und vereinfacht die Pflege. Wo Netzverbindungen zwischen Standorten schwach oder bewusst getrennt sind, ist eine zweite Installation sinnvoller. Was besser passt, entscheiden wir anhand Eurer Netzstruktur und der Frage, wie kritisch die Verfügbarkeit je Standort ist.
Über ein definiertes Wartungsfenster. Neue Modelle und Updates werden vorher außerhalb geprüft, dann kontrolliert eingespielt. Möglich ist das über eine zeitlich begrenzte Verbindung oder über einen dokumentierten Transferweg ohne dauerhafte Öffnung. Wichtig ist die Prüfung vorab: Ein Modellwechsel verändert das Antwortverhalten. Deshalb testen wir an Euren echten Aufgaben, bevor der Wechsel produktiv wird. Der alte Stand bleibt dabei als Rückfallebene erhalten.
Ja, und das empfehlen wir. Sinnvoll ist ein überschaubarer Anwendungsfall mit einer Abteilung. So zeigt sich schnell, wo der Nutzen liegt und welche Fragen im Alltag entstehen. Erst danach steht fest, wie groß die Hardware wirklich ausfallen muss. Wer umgekehrt vorgeht und zuerst groß beschafft, zahlt häufig für Kapazität, die im Regal liegt. Wir starten deshalb mit dem Anwendungsfall, der den größten Nutzen bringt.
