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Lokale KI oder Cloud? Kriterien für Unternehmen
Wann lohnt sich eine eigene KI Workstation statt Cloud-Diensten? Datenhoheit, Kostenstruktur, Verfügbarkeit und Grenzen lokaler KI für Unternehmen im Überblick.
Die wichtigsten Kriterien
| Kriterium | Lokale Workstation | Cloud-Dienst |
|---|---|---|
| Datenverarbeitung | Daten bleiben im eigenen Netzwerk | Daten werden an den Anbieter übertragen |
| Kostenstruktur | Einmalige Investition, danach Strom und Betrieb | Laufende Kosten nach Nutzung oder Abonnement |
| Modellauswahl | Offene Modelle bis zur Größe des Grafikspeichers | Auch sehr große proprietäre Modelle |
| Verfügbarkeit | Unabhängig von Internetverbindung und Anbieter | Abhängig von Anbieter, Kontingenten und Verbindung |
| Skalierung | Begrenzt durch die vorhandene Hardware | Kurzfristig erweiterbar |
| Betrieb | Eigene IT oder IT-Partner | Beim Anbieter |
Datenhoheit
Wenn ein Sprachmodell lokal läuft, verlassen Eingaben und Dokumente das eigene Netzwerk nicht. Das vereinfacht für viele Unternehmen die Einordnung vertraulicher Daten, etwa bei Verträgen, Konstruktionsunterlagen oder personenbezogenen Daten. Eine rechtliche Prüfung im Einzelfall ersetzt das nicht.
Kosten
Eine Workstation ist eine einmalige Investition. Danach fallen vor allem Strom, Wartung und Arbeitszeit an. Cloud-Kosten wachsen mit der Nutzung. Je regelmäßiger und intensiver ein Modell genutzt wird, desto eher rechnet sich eigene Hardware. Für eine belastbare Rechnung vergleichen Sie Ihre erwartete Nutzung mit den aktuellen Preisen Ihres Cloud-Anbieters und dem Angebot für die Workstation.
Grenzen lokaler KI
- Modellgröße: Was lokal läuft, bestimmt der Grafikspeicher. Eine Grafikkarte mit 72 GB reicht für offene Modelle mit rund 70 Mrd. Parametern in 4 Bit, nicht aber für die größten Modelle. Siehe Wie viel Grafikspeicher?
- Betrieb: Installation, Aktualisierung und Absicherung der KI-Software liegen bei Ihnen oder Ihrem IT-Partner.
- Gleichzeitige Nutzer: Eine einzelne Workstation bedient eine begrenzte Zahl paralleler Anfragen. Für größere Teams kommen Systeme mit mehreren Grafikkarten oder Racklösungen in Frage.
Typische Einstiege für lokale KI
- Interner Assistent mit Zugriff auf eigene Dokumente – siehe Dokumentensuche mit RAG
- Entwicklung und Test von KI-Anwendungen vor dem produktiven Einsatz
- Bildgenerierung und -bearbeitung mit vertraulichen Vorlagen
- Fine-Tuning offener Modelle auf eigene Daten
Wir beraten Sie zur passenden Hardware und stimmen die Konfiguration auf die KI-Software ab, die Sie oder Ihr IT-Partner einsetzen.