On-Premise-KI bezeichnet den Betrieb von KI-Modellen auf eigener, im Unternehmen stehender Hardware — im Gegensatz zur Nutzung über die Rechenzentren externer Anbieter (Cloud). Die verarbeiteten Daten verlassen dabei das eigene Netz nicht, was den Datenabfluss an Dritte technisch ausschließt.
Cloud oder On-Premise: der Unterschied
Bei Cloud-KI schickt das Unternehmen seine Eingaben an einen Anbieter wie OpenAI oder Google, der das Modell auf seinen Servern rechnet und die Antwort zurückgibt. Bei On-Premise-KI läuft das Modell auf eigener Hardware. Der Preis dieser Kontrolle ist Aufwand: Anschaffung, Wartung und Betrieb liegen beim Unternehmen selbst.
| Kriterium | Cloud-KI | On-Premise-KI |
|---|---|---|
| Datenabfluss | an Anbieter | keiner |
| Anfangskosten | gering | hoch (Hardware) |
| Wartung | beim Anbieter | im Haus |
| Modellqualität | Spitzenmodelle | offene Modelle |
| Skalierung | sofort | begrenzt |
Voraussetzungen
Nötig sind eine Grafikkarte mit ausreichend Speicher, eine Laufzeitumgebung wie Ollama oder vLLM, ein passendes Open-Source-LLM und jemand, der Updates und Betrieb verantwortet. Für kleine Modelle genügt ein gut ausgestatteter Arbeitsplatzrechner, für größere und für mehrere gleichzeitige Nutzer wird Serverhardware nötig — mit entsprechenden Kosten für Anschaffung und Strom.
Der Qualitäts-Kompromiss
Offene Modelle auf handelsüblicher Hardware erreichen nicht die Qualität der größten kommerziellen Modelle. Für Zusammenfassen, Klassifizieren und Extrahieren reicht ihre Leistung aus, bei anspruchsvoller Analyse und komplexer Programmierarbeit bleibt der Abstand deutlich. Dieser Kompromiss ist die zentrale Abwägung jedes On-Premise-Projekts.
Für wen es sich lohnt
On-Premise-KI lohnt sich vor allem für Berufsgeheimnisträger (Kanzleien, Arztpraxen, Steuerberater), bei strengen Vorgaben aus Verträgen oder Betriebsvereinbarungen — und überall dort, wo die Diskussion über Datenabfluss ein Projekt sonst blockieren würde.
Wer abwägen möchte, ob sich der Aufwand rechnet, findet Orientierung in der KI-Beratung und eine Kostenübersicht unter was KI kostet.
Häufige Fragen
Ist lokale KI automatisch DSGVO-konform?
Sie beseitigt die Frage der Drittlandübermittlung, ersetzt aber keine Rechtsgrundlage und kein Löschkonzept.
Für wen lohnt sich das?
Für Berufsgeheimnisträger und Unternehmen mit hohen Anforderungen aus Verträgen oder Betriebsvereinbarungen.
Was bedeutet On-Premise-KI?
Den Betrieb von KI-Modellen auf eigener, im Unternehmen stehender Hardware statt in den Rechenzentren externer Anbieter. Die verarbeiteten Daten verlassen dabei das eigene Netz nicht, was den Datenabfluss an Dritte technisch ausschließt.
Welche Voraussetzungen braucht On-Premise-KI?
Eine Grafikkarte mit ausreichend Speicher, eine Laufzeitumgebung wie Ollama oder vLLM, ein passendes Open-Source-Modell und jemanden, der Updates und Betrieb verantwortet. Für kleine Modelle genügt ein gut ausgestatteter Arbeitsplatzrechner, für mehrere gleichzeitige Nutzer wird Serverhardware nötig.
Wie gut sind lokale Modelle im Vergleich zur Cloud?
Offene Modelle auf handelsüblicher Hardware erreichen nicht die Qualität der größten kommerziellen Modelle. Für Zusammenfassen, Klassifizieren und Extrahieren reicht die Leistung, bei anspruchsvoller Analyse und komplexer Programmierarbeit bleibt der Abstand deutlich — das ist die zentrale Abwägung jedes On-Premise-Projekts.
Was kostet On-Premise-KI?
Anders als bei Cloud-Diensten fallen die Kosten vor allem am Anfang an: Hardware-Anschaffung, dazu laufend Strom und Wartung im eigenen Haus. Cloud-KI startet günstiger, dafür bleiben die Daten dort nicht im eigenen Netz.