LLMs lokal hosten: KI nutzen, ohne die Kontrolle über Deine Daten abzugeben
Lokales LLM-Hosting bedeutet: Du betreibst Open-Source-Sprachmodelle auf eigener Hardware oder in einer europäischen Cloud, statt Daten an eine US-API zu senden. Sensible Unternehmensdaten bleiben im eigenen Rechenzentrum und die rechtliche Komplexität sinkt deutlich. b.telligent berät Dich bei Modellauswahl, Hardware-Dimensionierung und Einführung.
Woran KI-Vorhaben mit Cloud-APIs heute scheitern
Diese vier Blocker begegnen uns in Kundengesprächen am häufigsten:
Deckel auf den Daten
KI darf nur an unkritische Daten. Die Anwendungen mit dem größten Hebel bleiben liegen, weil ihre Daten eine höhere Schutzklasse haben.
Transfer in die USA
Rechtliche und regulatorische Risiken beim Datentransfer zu US-Anbietern. Die Bewertung muss laufend nachgezogen werden.
Copy-Paste statt Prozess
Scheu vor tiefer Integration führt zu manuellen Zwischenschritten. Der Nutzen bleibt bei einzelnen Personen hängen, statt im Prozess zu wirken.
Verfügbarkeit ohne Hebel
Schnittstellen sind nicht immer stabil und Du hast kein Mittel in der Hand. Ein eigenes SLA lässt sich darauf schwer aufbauen.
Cloud-API, EU-Cloud oder eigene Hardware:
Welches Betriebsmodell passt?
Lokal heißt nicht zwangsläufig eigenes Blech. Entscheidend ist, wer die Umgebung kontrolliert. Eine Cloud-API ist in Tagen startklar, verarbeitet Daten aber auf fremder Infrastruktur. Eine selbst kontrollierte Virtual Machine (VM) in einer europäischen Cloud vermeidet den Transfer in die USA ohne Hardwarebeschaffung. Eigene Server geben Dir die volle Kontrolle über Zugriffe, Verarbeitungsort und Verfügbarkeit.
Souverän und unabhängig von US-Anbietern
Digitale Souveränität bedeutet, dass Dein Unternehmen selbst entscheidet, wo Daten verarbeitet werden, mit welcher Software und zu welchen Bedingungen. Große Sprachmodelle in einer europäischen Cloud oder auf eigenen Servern zu betreiben, stellt diese Entscheidung wieder auf Deine Seite.
LLMs werden gerade zur kritischen Unternehmensressource. Was kritisch ist, sollte robust und stabil laufen. Bei einem Modell mit offenen Gewichten hast Du diese Möglichkeit: die Gewichte liegen bei Dir und das Modell läuft weiter, auch wenn ein Anbieter Preise, Bedingungen oder Verfügbarkeit ändert.
Wovon Du unabhängig wirst
Regulatorische Bewegung: Ändert sich die Grundlage für Datentransfers in die USA, ändert das an einer lokalen Architektur nichts.
Geopolitik: Exportkontrollen, Sanktionen und politische Kehrtwenden greifen nicht in Deinen Betrieb ein.
Preissetzung im Oligopol: Wenige Anbieter bestimmen den Markt für kommerzielle Modelle. Deine Infrastrukturkosten hängen nicht an deren Preislisten.
Produktentscheidungen anderer: Modellversionen werden nicht ohne Dein Zutun abgekündigt oder in ihrem Verhalten verändert.
Welche Entscheidungen Du beim Einstieg treffen musst
Der lokale Betrieb von LLMs stellt vier Fragen, die zusammenhängen.
Wer sie einzeln beantwortet, beschafft meist die falsche Hardware für das falsche Modell.
Local LLM: Dein schneller Einstieg
In einem unverbindlichen Gespräch klären wir gemeinsam, welche Anwendungsfälle sich für lokalen Betrieb lohnen, welches Betriebsmodell zu Deiner IT passt und welche Hardware Deine Anforderungen trägt.
Unser Ansatz: Reproduzierbare Messwerte statt Erfahrungswerte vom Hörensagen
Zu Hardwareanforderungen und Performance lokaler Modelle stehen im Netz viele Angaben, die sich in der Praxis nicht reproduzieren lassen. Wir messen deshalb selbst: welche Modelle auf welcher Hardware laufen, welchen Durchsatz sie erreichen, wie viele Personen gleichzeitig damit arbeiten können und welche Strom- oder Cloud-Kosten pro Monat dabei entstehen.
Dafür haben wir ein internes Benchmarking-Framework gebaut. Es findet automatisiert funktionierende Deployment-Konfigurationen und testet über ein Wochenende rund 20 Modelle auf einer definierten Hardware. Wir aktualisieren die Messungen bei neuen Modell-Releases und neuer Cloud-Hardware. Die Methodik legen wir offen, damit Du unsere Zahlen nachvollziehen kannst.
Reine Qualitäts-Benchmarks helfen bei diesen Fragen nicht. Sie sagen nichts über Durchsatz, Nutzerzahl und Betriebskosten auf konkreter Hardware.
Assessment
Wir erfassen Deine Use Cases, ordnen sie nach Schutzklasse und Nutzen und sehen uns die vorhandene Infrastruktur an. Ergebnis: eine priorisierte Roadmap und eine Empfehlung für das Betriebsmodell.
Architektur und Dimensionierung
Modellauswahl, Dimensionierung auf Basis gemessener Performance, RAG-Architektur und Berechtigungskonzept. Auf Wunsch messen wir Deine Kandidaten auf Deiner Zielhardware. Ergebnis: belastbare Zahlen für Beschaffung und Business Case.
Einführung und Betrieb
Aufbau der Plattform, Anbindung der ersten Anwendung, Monitoring und Betriebsübergabe an Dein Team. Ergebnis: ein lokal betriebenes LLM mit definierter Verfügbarkeit und dokumentiertem Betriebsmodell.
LLMs lokal hosten: Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet „LLMs lokal hosten“?
Warum lokale LLMs statt Cloud-APIs?
Welche Daten verlassen bei lokalem Hosting das Unternehmen?
Welche Hardware brauche ich für ein lokales LLM?
Sind lokale Modelle so gut wie ChatGPT, Claude oder Gemini?
Passen RAG und lokale LLMs zusammen?
Ist lokales Hosting für regulierte Branchen wie Healthcare, Banken oder den öffentlichen Sektor geeignet?
Hol Deine KI ins eigene Rechenzentrum
Lass uns wissen, welche Anwendungsfälle Du im Blick hast und welche Daten dabei im Spiel sind. Wir melden uns mit einer ersten Einschätzung, ob lokaler Betrieb sinnvoll ist und welches Betriebsmodell passt.
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