On-Premise KI, privat im eigenen Haus

Welche Vorteile hat On-Premise KI gegenüber Cloud-KI?

Drei Vorteile stechen heraus. Erstens der Datenschutz: Deine Daten verlassen das eigene Netzwerk nicht, es gibt keinen Dritten, der mitliest, und keine Drittlandtransfers, die du rechtlich absichern musst. Zweitens die Kosten: Statt eines Abos pro Nutzer und Gebühren pro Token investierst du einmal in Hardware und Lizenz, danach fallen im Wesentlichen Stromkosten an. In unserer Beispielrechnung kostet Cloud-KI für ein Team mit zehn Mitarbeitern über drei Jahre 28.800 bis 54.000 Euro, die lokale Lösung inklusive Hardware rund 10.000 Euro. Drittens die Kontrolle: Du bestimmst, welche Modelle laufen, wann Updates kommen und wer Zugriff hat, ohne Vendor-Lock-in. Ehrlich bleibt: Bei den größten Cloud-Modellen gibt es einen Qualitätsabstand, für strukturierte Alltagsaufgaben fällt er in der Praxis kaum ins Gewicht.

Ist On-Premise KI DSGVO-konform?

On-Premise KI macht die DSGVO-Prüfung radikal einfacher, weil der kritischste Punkt entfällt: die Übermittlung an Dritte. Bei Cloud-KI brauchst du eine Rechtsgrundlage, einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und je nach Fall eine Datenschutz-Folgenabschätzung, dazu kommt das Risiko von Drittlandtransfers zu US-Anbietern. Läuft die KI dagegen auf eigener Infrastruktur, gibt es keinen externen Empfänger der Daten, keinen Auftragsverarbeiter für die KI selbst und keine Abhängigkeit von Abkommen wie dem EU-US Data Privacy Framework. Die DSGVO gilt natürlich trotzdem, etwa für Zugriffsrechte und Löschfristen in deinen eigenen Systemen, aber die Fragen, an denen Cloud-Projekte regelmäßig hängen bleiben, stellen sich gar nicht erst. Für Berufsgeheimnisträger wie Kanzleien und Praxen kommt der Schutz der Schweigepflicht als weiteres Argument dazu.

Was die DSGVO beim KI-Einsatz im Detail verlangt, haben wir im Beitrag zu DSGVO-konformer KI zusammengetragen.

Welche Modelle laufen on-premise?

On-premise laufen offene Sprachmodelle, deren Gewichte frei verfügbar sind: Qwen, Mistral, gpt-oss und weitere. Diese Modelle sind kostenlos, du zahlst weder Lizenzgebühren noch Gebühren pro Token. Für strukturierte Aufgaben wie Dokumente auslesen, Texte vorformulieren, Inhalte zusammenfassen oder Wissen durchsuchbar machen liefern sie in der Praxis gute Ergebnisse. Der große Vorteil gegenüber der Cloud: Die Modelle sind jederzeit wechselbar. Erscheint ein besseres offenes Modell, tauschst du es einfach aus, ohne Migration und ohne neuen Vertrag, weil alle dasselbe Standardformat nutzen. Entscheidend ist nur, dass das Modell in den Speicher deiner Hardware passt. Ein System mit 128 GB einheitlichem Speicher wie die DGX Spark betreibt auch große offene Modelle wie gpt-oss mit 120 Milliarden Parametern flüssig.

Für wen lohnt sich On-Premise KI?

Für zwei Gruppen besonders. Erstens für Unternehmen mit sensiblen Daten: Kanzleien, Steuerberater, Arztpraxen und alle Betriebe, deren Kundendaten, Verträge oder Kalkulationen nicht an einen Cloud-Anbieter gehen sollen. Hier ist On-Premise oft nicht nur die günstigere, sondern die einzig saubere Lösung. Zweitens für Teams, die KI täglich und planbar nutzen: Wer regelmäßig Rechnungen verarbeitet, Dokumente durchsucht oder Texte erstellt, hat einen konstanten Bedarf, und genau dann kippt die Kostenrechnung. Bei zehn aktiven Nutzern liegt der Break-even in unserer Beispielrechnung bei etwa 21 Monaten, bei zwanzig Nutzern unter einem Jahr. Weniger lohnend ist On-Premise für gelegentliche Nutzung oder für Aufgaben, die das Maximum an Modellqualität erfordern, dafür bleibt die Cloud die passende Ergänzung, dann bewusst ohne sensible Daten.