Lokale KI in Ihrem Unternehmen: Ihre Daten, Ihr Server, geringere Kosten
Wir installieren Sprachmodelle (LLM und SLM) auf Hardware in Ihrem Unternehmen. Ihre Mitarbeiter erhalten einen KI-Assistenten, und Verträge, Dokumente und Kundendaten verlassen niemals das Unternehmen.
Daten bleiben bei Ihnen
Anfragen, Dokumente und Antworten verlassen Ihr Netzwerk nicht. Kein ausländischer Auftragsverarbeiter.
Keine Lizenzen pro Nutzer
Sie zahlen die Hardware einmalig. Neue Mitarbeiter erhöhen nicht die monatliche Rechnung.
Amortisation in 1 bis 2 Jahren
In einem typischen Unternehmen mit 100+ Nutzern amortisiert sich der Server schneller als die Garantiezeit.
Funktioniert auch ohne Internet
Die KI ist auch verfügbar, wenn der Anbieter eine Störung hat oder Bedingungen und Preise ändert.
Cloud-KI-Tools sind hervorragend, bis zwei Probleme auftreten: Daten gehen an einen ausländischen Anbieter, und die Rechnung steigt mit jedem neuen Nutzer. Lokale KI löst beides. Offene Modelle wie gpt-oss, Gemma 4, Qwen, Mistral und DeepSeek bewältigen heute zuverlässig die meisten alltäglichen Aufgaben: Schreiben und Zusammenfassen von Dokumenten, Antworten auf Basis interner Dokumentation, Extrahieren von Daten aus Rechnungen und Verträgen, Übersetzungen und Unterstützung für Entwickler. Wir wählen das richtige Modell und die passende Hardware für Ihre Aufgaben, installieren den Server in Ihrem Netzwerk und binden ihn an Ihre Systeme an. Ihre Mitarbeiter erhalten einen internen KI-Chat auf Ihrer Domain mit Anmeldung über bestehende Konten, und Sie zahlen die Hardware einmalig statt monatlicher Lizenzen. Für anspruchsvollste Aufgaben empfehlen wir ein hybrides Modell: die meiste Arbeit lokal und eine kleinere Anzahl Cloud-Lizenzen nur dort, wo sie wirklich den Unterschied machen.
Was wir installieren
Auswahl von Modell und Hardware
Wir testen Modelle an Ihren tatsächlichen Aufgaben und wählen die kleinste Hardware, die diese zuverlässig bewältigt.
Interner KI-Chat
Eine ChatGPT-ähnliche Anwendung auf Ihrer Domain mit Anmeldung über Microsoft 365- oder Active Directory-Konten.
KI über Dokumenten, lokal
Suche und Antworten über Verträge, Verfahren und Archive, mit Quellenangabe für jede Antwort (RAG).
Kleine spezialisierte Modelle (SLM)
Schnelle und kostengünstige Modelle für eine Aufgabe: E-Mail-Klassifizierung, Datenextraktion, OCR und Qualitätskontrolle.
Integrationen mit Ihren Systemen
OpenAI-kompatible API, sodass ERP, CRM und bestehende Anwendungen die lokale KI ohne Anpassungen nutzen können.
Hybrides Modell
Lokale Modelle für die meiste Arbeit und Cloud-Modelle nur für die schwierigsten Aufgaben, mit klaren Regeln, was das Unternehmen verlassen darf.
Sicherheit und Zugriffskontrolle
Zugriffsrechte pro Team, interne Protokolle, Verschlüsselung und Isolation des Servers im Netzwerk.
Kosten- und Leistungsmessung
Berichte über Nutzung, Geschwindigkeit und Einsparungen im Vergleich zu Cloud-Lizenzen.
Wachstum ohne Neuentwicklung
Wir gestalten das System so, dass bei steigender Nutzerzahl ein weiterer GPU oder Server hinzugefügt werden kann.
Richtpreise für Hardware (November 2026)
Nur der Hardware-Kauf. Unsere Implementierung, Modellanpassung und Wartung werden separat vereinbart.
Mini-KI-Server
5.500 bis 8.000 €
- Konfiguration
- NVIDIA GB10 (DGX Spark oder ASUS Ascent GX10), 128 GB Speicher, oder Mac Studio mit 128 GB und mehr
- Für wen
- Pilot und kleinere Teams, bis etwa 15 Nutzer
- Modelle
- gpt-oss-20b, Gemma 4, kleine spezialisierte Modelle, gpt-oss-120b mit geringerer Geschwindigkeit
KI-Server mit 1 bis 2 GPUs
18.000 bis 40.000 €
- Konfiguration
- 1 oder 2 Karten NVIDIA RTX PRO 6000 (je 96 GB), Serverplattform, 256 GB RAM, NVMe-Festplatten
- Für wen
- Unternehmen mit 20 bis 150 Nutzern und KI über Dokumenten
- Modelle
- gpt-oss-120b, Mistral Small 4, Gemma 4 und mehrere Modelle parallel
KI-Server mit 4 GPUs
65.000 bis 85.000 €
- Konfiguration
- 4 Karten NVIDIA RTX PRO 6000 (insgesamt 384 GB), Rack-Server mit redundanter Stromversorgung
- Für wen
- 150 bis 400 Nutzer, KI-Agenten und Verarbeitung großer Archive
- Modelle
- Modelle der 300-Milliarden-Parameter-Klasse oder mehrere Modelle gleichzeitig
Rechenzentrumsklasse
ab etwa 280.000 €
- Konfiguration
- NVIDIA HGX mit 8 GPUs H200 (insgesamt 1.128 GB)
- Für wen
- Banken, Telekommunikation, öffentlicher Sektor und große Unternehmen
- Modelle
- Die größten offenen Modelle, zum Beispiel DeepSeek-Klasse
Die Preise sind Richtwerte, ohne MwSt. und Transport, gemäß öffentlichen Preisen vom November 2026. Grafikkarten und Speicher sind im Laufe des Jahres 2026 aufgrund der globalen Speicherknappheit deutlich teurer geworden, sodass sich die Preise von Woche zu Woche ändern. Vor dem Kauf prüfen wir die aktuellen Angebote der Lieferanten. Bei Bedarf fügen Sie UPS, Rack-Schrank und Kühlung hinzu, etwa 1.000 bis 5.000 €.
Beispiel: Unternehmen mit 120 Mitarbeitern
Eine Beratungs- und Buchhaltungsfirma arbeitet mit Verträgen, Finanzberichten und personenbezogenen Daten von Kunden. Sie möchte KI für alle Mitarbeiter, darf aber Kundendaten nicht an einen ausländischen Anbieter senden. Wir vergleichen zwei Wege über drei Jahre.
| Posten | Cloud-KI-Lizenzen | Lokaler KI-Server |
|---|---|---|
| Anfangsinvestition | 0 € | etwa 35.000 € (Server mit 2× RTX PRO 6000) |
| Lizenzen für 120 Nutzer | 25.000 bis 37.000 € jährlich (20 bis 30 $ pro Nutzer monatlich) | 0 € |
| Strom | im Preis enthalten | etwa 1.000 bis 1.500 € jährlich |
| Cloud für anspruchsvollste Aufgaben | enthalten | 10 Lizenzen, etwa 3.000 € jährlich |
| Gesamt für 3 Jahre | 75.000 bis 112.000 € | etwa 48.000 € |
| Wo die Daten liegen | beim Anbieter, außerhalb des Unternehmens | im Serverraum des Unternehmens |
Die Investition amortisiert sich in 13 bis 20 Monaten, und die Einsparung über drei Jahre beträgt 27.000 bis 64.000 €. Der Server läuft danach weiter, und jeder neue Mitarbeiter erhöht die Kosten nicht.
- Verträge, Berichte und Kundendaten verlassen das Unternehmen nicht, daher gibt es keinen neuen Auftragsverarbeiter und die Einhaltung der DSGVO und des nationalen Rechts ist einfacher.
- Der Zugriff erfolgt über die bestehenden Konten der Mitarbeiter, nach Teams, und alle Protokolle bleiben intern.
- Das lokale Modell übernimmt Zusammenfassungen, Schreiben, Dokumentensuche und Datenextraktion. Zehn Nutzer mit den anspruchsvollsten Aufgaben behalten eine Cloud-Lizenz.
- Wenn das Unternehmen wächst, wird eine GPU hinzugefügt statt Hunderter neuer Lizenzen.
Das Beispiel ist illustrativ, mit Preisen vom November 2026. Unsere Implementierung, Schulung und Wartung sind nicht enthalten.
Modelle und Technologien
Wie wir lokale KI einführen
- 1
Bewertung
Welche Aufgaben die KI übernehmen soll, wie viele Nutzer, welche Daten vertraulich sind und wie viel Sie heute für Cloud-Tools zahlen.
- 2
Pilot vor dem Kauf
Wir testen Modelle an Ihren tatsächlichen Beispielen, sodass Sie die Hardware erst kaufen, wenn Sie wissen, dass die Lösung funktioniert.
- 3
Hardware und Installation
Wir schlagen eine Konfiguration vor, unterstützen bei der Beschaffung und installieren Server, Modelle und internen KI-Chat.
- 4
Inbetriebnahme
Anbindung an Konten und Systeme, kurze Schulung der Mitarbeiter und Messung von Nutzung und Einsparungen.
Warum wir
Wir haben Intrascope entwickelt, eine Plattform, über die Unternehmen mehr als 120 KI-Modelle nutzen, und vergleichen täglich offene und kommerzielle Modelle an realen Geschäftsaufgaben. Daher wissen wir, wo ein lokales Modell gut genug ist und wo sich die Cloud weiterhin lohnt, und empfehlen nur die Hardware, die Sie wirklich benötigen. Wir betreuen auch die IT-Infrastruktur für Unternehmen mit mehr als 100 Arbeitsplätzen, sodass der Server nach der Installation nicht unbeaufsichtigt bleibt.
100%
der Daten bleiben in Ihrem Netzwerk
0 €
Lizenzen pro Nutzer monatlich
13 bis 20
Monate bis zur Amortisation im Beispiel
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen LLM und SLM?
LLM (großes Sprachmodell) ist ein allgemeiner Assistent für Schreiben, Analyse und Konversation. SLM (kleines Sprachmodell) ist ein kleineres Modell für eine konkrete Aufgabe, zum Beispiel E-Mail-Klassifizierung oder Datenextraktion aus Rechnungen. SLM arbeiten schneller und auf bescheidenerer Hardware, daher kombinieren wir sie oft.
Ist ein lokales Modell so gut wie ChatGPT?
Für die meisten alltäglichen Geschäftsaufgaben wie Zusammenfassen, Schreiben, Dokumentensuche und Datenextraktion sind die heutigen offenen Modelle gut genug. Für anspruchsvollste Analysen empfehlen wir ein hybrides Modell mit einer kleineren Anzahl Cloud-Lizenzen.
Was kostet die Hardware für lokale KI?
Gemäß den Preisen vom November 2026 kostet ein Mini-KI-Server für einen Piloten etwa 5.500 bis 8.000 €, ein Server mit 1 bis 2 GPUs für die meisten Unternehmen 18.000 bis 40.000 € und ein Server mit 4 GPUs 65.000 bis 85.000 €, ohne MwSt. Die Hardware-Preise ändern sich 2026 schnell, daher prüfen wir vor dem Kauf die aktuellen Angebote.
In welcher Zeit amortisiert sich die Investition?
Das hängt von der Nutzerzahl und davon ab, wie viel Sie heute für Cloud-Tools zahlen. Bei Unternehmen mit 100 und mehr Nutzern liegt die Amortisation meist zwischen einem und zwei Jahren.
Können wir ohne Kauf eines Servers beginnen?
Ja. Den Piloten führen wir auf kleinerer Hardware oder in einer gemieteten Testumgebung mit Ihren Beispielen durch. Die Hardware kaufen Sie erst, wenn Sie sehen, dass die Lösung funktioniert.
Wie viel Strom verbraucht ein KI-Server?
Ein Server mit zwei professionellen Grafikkarten verbraucht unter Last etwa 1,2 bis 1,5 kW, im Durchschnitt deutlich weniger. Für ein typisches Unternehmen sind das etwa 1.000 bis 1.500 € jährlich.
Brauchen wir Internet?
Für den Betrieb nicht. Modell, Dokumente und Anwendung befinden sich in Ihrem Netzwerk. Internet ist nur für Aktualisierungen und, falls genutzt, für den hybriden Zugriff auf Cloud-Modelle erforderlich.
Wer wartet das System nach der Installation?
Wir können das übernehmen, mit einem monatlichen Wartungspaket: Modellaktualisierungen, Monitoring, Backup und Nutzer-Support. Die Wartung wird separat vereinbart und ist nicht im Hardware-Preis enthalten.
Kostenlose Lösungen aus der Wissensbasis
Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Probleme, die wir im Rahmen dieser Leistung am häufigsten lösen.
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Nennen Sie uns die Anzahl Ihrer Mitarbeiter und wofür Sie KI nutzen möchten. Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einem Pilotvorschlag und einer Richtkonfiguration.