Die Abhängigkeit von einem einzigen API-Anbieter ist ein stilles Risiko: Die Kosten steigen mit dem Traffic, Daten verlassen das Unternehmen, und ein Anbieterwechsel bedeutet, Integrationen neu zu schreiben.
Was macht Souveränität aus
#- LLM-Serving lokal (vLLM, Ollama) — vorhersehbare Latenz und Kosten.
- Embedding-Server (BGE-M3) als Grundlage für semantische Suche.
- RAG auf Unternehmenswissen — Antworten aus Deinen Dokumenten, mit Zitaten.
- Router / Gateway, der den Eingang vereinheitlicht und die Kosten kontrolliert.
Design für Exit, nicht für Lock-in
#Grundprinzip: Das System muss den Anbieterwechsel ermöglichen — niemals umgekehrt. Der Router erlaubt es, lokale Modelle (für sensible Pfade) mit Cloud-Modellen (wo Leistung benötigt wird) zu mischen, ohne Code neu zu schreiben.
Und was ist mit RODO?
#Compliance wird von Anfang an mitgedacht (Compliance-by-Design): In der On-Prem-Variante verlassen Daten das Unternehmen nicht, und PII wird vor jedem Cloud-Export maskiert. Sicherheit und RODO sind wichtiger als ein einzelnes Feature.
Du brauchst nicht sofort einen GPU-Cluster — wir wählen die Variante basierend auf realer Auslastung und Budget. Entscheidend sind vorhersehbare Kosten, nicht maximale Hardware.
Self-hosted vs. Cloud-API
#| Self-hosted | API in der Cloud | |
|---|---|---|
| Kosten | Vorhersehbar (CAPEX + Strom) | Variabel, steigt mit Traffic |
| Datenschutz | Daten bleiben bei Dir | Daten verlassen das Unternehmen |
| Kontrolle | Vollständig (Modell, Version, Feinabstimmung) | Eingeschränkt auf API |
| Abhängigkeit vom Anbieter | Keine (Wechsel möglich) | Lock-in bei Preis und Funktionen |
| Einstiegshürde | Höher (Hardware, Implementierung) | Niedrig (API-Schlüssel) |
FAQ
#Was ist souveräne AI-Infrastruktur?
#Das sind Modelle auf Deiner Hardware, mit Eigentum an Code und Daten — Self-Hosting statt Abhängigkeit von einem Anbieter. Wir gestalten es so, dass Du den Anbieter wechseln kannst, niemals umgekehrt.
Brauche ich eigene Server oder GPU?
#Nicht zwingend. Wir wählen die Variante basierend auf realer Auslastung und Budget — von kleinen Modellen bis zum Cluster. Entscheidend sind vorhersehbare Kosten, nicht maximale Hardware.
Wie wirkt sich souveräne Infrastruktur auf die Kosten aus?
#Vorhersehbare Kosten statt Überraschungsrechnung: Statt pro Token in der Cloud zu zahlen, kontrollierst Du Leistung und Kosten auf eigener Hardware.