Was ist ein LLM, wie unterscheidet sich lokaler Betrieb von Cloud-KI – und welche Modelle kommen in der Praxis zum Einsatz?
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das Texte versteht und generiert. Es wurde auf großen Textmengen trainiert und kann Fragen beantworten, Dokumente zusammenfassen, Code schreiben oder Texte übersetzen – ohne explizit programmiert zu werden, was es jeweils tun soll.
Bekannte Beispiele: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google). Diese laufen in der Cloud. Self-Hosted KI nutzt ähnliche Technologie – aber auf Ihrer eigenen Infrastruktur.
| Kriterium | Cloud KI | Self-Hosted KI |
|---|---|---|
| Datenhoheit | Daten verlassen das Unternehmen | Daten bleiben auf eigenen Servern |
| DSGVO | Problematisch (US-Server, CLOUD Act) | Konform (deutsche Infrastruktur) |
| Kosten | Variable Token-Kosten pro Anfrage | Planbare Fixkosten |
| Anpassbarkeit | Eingeschränkt auf Anbieter-API | Voll anpassbar (Modell, UI, Daten) |
| Offline-Betrieb | Nicht möglich | Vollständig Air-Gapped möglich |
| Einrichtung | Sofort nutzbar (API-Key) | Initiale Einrichtung nötig |
Zwei Wege, selbst zu hosten – mit unterschiedlichen Anforderungen.
KI läuft auf Ihrer eigenen Hardware in Ihrem Rechenzentrum. Maximale Kontrolle. Erfordert eigene IT-Infrastruktur.
Wir betreiben die KI auf deutschen Servern für Sie. Kein eigenes Rechenzentrum nötig, trotzdem volle Datenkontrolle.
Kritische Daten On-Premise, weniger sensible Workloads auf deutschen Cloud-Servern. Flexibel skalierbar.
Open-Source-Modelle sind die Basis für selbst betriebene KI. Die Auswahl hängt von Anwendungsfall, Hardware und Datenschutzanforderungen ab.
Weit verbreitet, gut dokumentiert. Verschiedene Größen von 7B bis 70B Parameter. Gut für allgemeine Textaufgaben.
Europäisch (Frankreich). Sehr effizient, auch auf kleinerer Hardware nutzbar. Gute Qualität bei geringem Ressourcenbedarf.
Für Code-Analyse, Dokumentenauswertung oder multimodale Aufgaben (Bild + Text) gibt es spezialisierte Modelle je nach Anwendungsfall.
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