Was ist eine lokale KI-Infrastruktur?
Eine lokale KI-Infrastruktur ist eine KI-Umgebung, die vollständig auf eigener Hardware im Unternehmen betrieben wird. Sprachmodelle, Dokumente und Benutzerdaten verbleiben innerhalb der eigenen Netzwerkgrenzen. Eine Verarbeitung bei externen Cloud-Anbietern findet nicht statt, sofern das nicht ausdrücklich gewünscht ist.
Welche Hardware benötigt ein lokales LLM?
Das hängt vor allem von Modellgröße und Nutzerzahl ab. Entscheidend sind GPU und VRAM, ausreichend Arbeitsspeicher, schneller NVMe-Speicher für die Dokumentenverarbeitung sowie eine CPU, die parallele Anfragen verarbeiten kann. Eine pauschale Konfiguration empfehlen wir bewusst nicht. Die Dimensionierung ergibt sich aus dem konkreten Einsatzszenario.
Kann ich meinen bestehenden Server für KI nutzen?
Häufig ja, zumindest teilweise. Ob ein vorhandener Server ausreicht, hängt davon ab, ob eine geeignete GPU verbaut werden kann, wie viel Arbeitsspeicher zur Verfügung steht und wie die Storage-Anbindung aussieht. Wir prüfen das in der Analyse und sagen offen, wenn eine Erweiterung oder Neuanschaffung sinnvoller ist.
Brauche ich zwingend eine GPU?
Für sehr kleine Modelle und wenige Nutzer kann ein reiner CPU-Betrieb funktionieren, allerdings mit spürbar längeren Antwortzeiten. Sobald mehrere Personen gleichzeitig arbeiten oder größere Modelle zum Einsatz kommen, ist eine dedizierte GPU praktisch unverzichtbar.
Was bedeutet Quantisierung bei lokalen Sprachmodellen?
Quantisierung reduziert die Genauigkeit, mit der die Modellgewichte gespeichert werden, und senkt damit den VRAM-Bedarf erheblich. Dadurch lassen sich größere Modelle auf kleinerer Hardware betreiben. Im Gegenzug kann die Antwortqualität leicht sinken. Welche Stufe vertretbar ist, prüfen wir am konkreten Anwendungsfall.
Welche Sprachmodelle können lokal betrieben werden?
Lokal betreibbar sind Open-Weight-Modelle, beispielsweise aus den Familien Llama, Mistral, Qwen oder Gemma. Welches Modell geeignet ist, hängt von Sprache, Aufgabenstellung, Kontextlänge und verfügbarer GPU ab. Wir wählen nach Anwendungsfall aus, nicht nach Bekanntheit.
Was ist RAG und wozu wird es benötigt?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Dabei werden interne Dokumente in einer Vektordatenbank indexiert, und das Sprachmodell erhält zu jeder Frage die passenden Textstellen als Grundlage. So beantwortet die KI Fragen zu Unternehmenswissen, das nicht im Modell selbst enthalten ist, und kann Quellen benennen.
Ist eine lokale KI DSGVO-konform?
Der lokale Betrieb erleichtert die datenschutzkonforme Nutzung erheblich, weil personenbezogene Daten und interne Dokumente die eigene Infrastruktur nicht verlassen und keine Drittlandübermittlung stattfindet. Die datenschutzrechtliche Bewertung im Einzelfall, etwa Verarbeitungsverzeichnis, Rechtsgrundlage und Berechtigungskonzept, bleibt Aufgabe Ihrer Organisation. Wir liefern die technische Dokumentation, die dafür benötigt wird.
Funktioniert eine lokale KI ohne Internetverbindung?
Ja. Nach der Einrichtung lässt sich die Umgebung vollständig im internen Netz betreiben. Eine Internetverbindung wird dann nur noch für Updates benötigt, und auch das lässt sich über kontrollierte Wege lösen.
Wie lange dauert die Einführung?
Das hängt vom Umfang ab. Ein überschaubares Vorhaben mit vorhandener Hardware ist typischerweise in wenigen Wochen im Pilotbetrieb. Projekte mit Hardwarebeschaffung, Anbindung an Verzeichnisdienste und großen Dokumentenbeständen brauchen entsprechend länger. Einen realistischen Zeitrahmen nennen wir nach der Analysephase.
Was kostet eine lokale KI-Infrastruktur?
Einen Pauschalpreis gibt es nicht, weil Hardware, GPU-Ausstattung, Nutzerzahl und Modellbetrieb die Kosten stark beeinflussen. Nach dem Erstgespräch erstellen wir eine individuelle Konzeption mit nachvollziehbarer Kostenaufstellung.
