Für die meisten Unternehmen ist Cloud-KI (OpenAI, Anthropic, Google) mit einem Geschäftsvertrag sicher genug und am kosteneffizientesten. Manchmal dürfen Daten das Unternehmen jedoch einfach nicht verlassen. Dann lautet die Antwort lokale KI.
Wann sie sinnvoll ist
- gesetzliche oder vertragliche Verpflichtungen (Gesundheitswesen, Finanzen, öffentlicher Sektor, Verteidigung),
- besonders sensible Dokumente (Verträge, Patente, personenbezogene Daten),
- sehr hohe Anfragevolumen, bei denen die Cloud-Kosten erheblich werden,
- Offline- oder Air-Gap-Umgebungen.
Welche Modelle
Offene Modelle (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek, Gemma und andere) sind inzwischen sehr gut geeignet für:
- Antworten auf Basis von Dokumenten (RAG),
- Zusammenfassungen und Datenextraktion,
- Klassifizierung und Routing,
- interne Chat-Assistenten.
Bei komplexem Reasoning und Coding liegen die besten Cloud-Modelle noch vorn, deshalb kombinieren wir oft: sensible Daten lokal, alles andere über die Cloud.
Wie viel Hardware Sie brauchen
Grob, für 4-Bit-quantisierte Modelle:
- 7 bis 8B Parameter: 6 bis 8 GB VRAM,
- 14B: etwa 10 bis 12 GB,
- 30 bis 32B: etwa 20 bis 24 GB,
- 70B: etwa 40 bis 48 GB (zwei GPUs oder ein Server).
Gleichzeitige Nutzer benötigen zusätzlichen Speicher für den Kontext. Prüfen Sie Ihren Rechner mit Kann mein Computer ein lokales KI-Modell ausführen.
Cloud oder lokal: die Kosten
Lokale KI hat eine Anfangsinvestition (Server, GPU, Einrichtung) und niedrige monatliche Kosten (Strom, Wartung). Die Cloud hat keine Anfangskosten, aber Sie zahlen pro Token. Der Break-even-Punkt hängt vom Volumen ab; für Unternehmen mit Hunderten von Nutzern pro Tag lohnt sich lokale KI oft innerhalb von 12 bis 24 Monaten. Schätzen Sie die Cloud-Kosten mit dem LLM-API-Kostenrechner.
Wie wir lokale KI einführen
Wir wählen ein Modell nach Aufgabe und Sprache aus, richten einen Server mit vLLM oder Ollama ein, verbinden ihn mit einem RAG-System und dem Intrascope-Workspace und ergänzen Monitoring. Sehen Sie sich unsere Leistungen KI-Dokumentenassistent und IT-Infrastruktur-Wartung an oder senden Sie eine Anfrage.
Häufige Fragen
Ist lokale KI so gut wie ChatGPT?
Die besten Cloud-Modelle sind bei komplexem Reasoning noch stärker, aber mittelgroße offene Modelle sind für RAG, Klassifizierung, Zusammenfassungen und interne Assistenten mehr als gut genug.
Welchen Server brauche ich für lokale KI?
Für Modelle mit 7 bis 14 Milliarden Parametern reicht eine GPU mit 16 bis 24 GB VRAM. Größere Modelle und viele Nutzer erfordern Multi-GPU-Server.
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