Lokale KI oder Cloud-KI?

Was kostet KI wirklich?

Die wirtschaftlichste Lösung hängt von Ihrer Nutzung ab.

Auf den ersten Blick erscheint Cloud-KI häufig günstiger. Es entstehen keine Investitionen in eigene GPU-Server und die Nutzung wird – je nach Angebot – über Abonnements, verarbeitete Tokens oder bereitgestellte Rechenkapazität abgerechnet.

Bei einer eigenen KI-Infrastruktur sieht die Rechnung anders aus. Hardware, Einrichtung und laufender Betrieb verursachen Kosten, die unabhängig von einzelnen KI-Anfragen entstehen.

Dafür fallen beim Betrieb eigener Modelle keine nutzungsabhängigen Gebühren an externe Modellanbieter an.

Ob sich diese Investition lohnt, hängt maßgeblich davon ab, wie intensiv die Infrastruktur genutzt wird.

Ein Unternehmen mit wenigen gelegentlichen KI-Anfragen hat andere Anforderungen als eine Organisation, die täglich Tausende Dokumente verarbeitet oder KI-Funktionen in ihre Geschäftsprozesse integriert.

Hinzu kommt die Modellqualität: Ein günstigeres lokales Modell ist wirtschaftlich nur dann eine Alternative, wenn es die erforderlichen Aufgaben zuverlässig erfüllt.

Finden Sie heraus, welche Kosten bei Ihrer Nutzung entstehen könnten.

Mit unserem KI-Infrastruktur-Rechner können Sie unterschiedliche Nutzungsszenarien durchspielen und die voraussichtlichen Kosten von Cloud-KI, eigener Infrastruktur und hybriden Lösungen vergleichen.

Berücksichtigt werden unter anderem die Zahl der Nutzer, das Anfragevolumen, die verarbeiteten Tokens sowie typische Infrastruktur- und Betriebskosten.

Die Ergebnisse sind eine erste Orientierung. Welche Architektur technisch und wirtschaftlich tatsächlich sinnvoll ist, lässt sich anschließend anhand Ihrer konkreten Anforderungen bewerten.

Lokale KI ist mehr als ein Sprachmodell.

Vom Unternehmensdokument zur fundierten Antwort.

Wer ein Sprachmodell auf einem eigenen Server installiert, verfügt zunächst über eine lokal ausführbare KI.

Für den professionellen Unternehmenseinsatz reicht das häufig nicht aus.

Die KI soll schließlich nicht nur allgemeine Fragen beantworten, sondern vorhandenes Unternehmenswissen nutzen, Berechtigungen berücksichtigen und Ergebnisse nachvollziehbar machen.

Dafür müssen unterschiedliche Komponenten zusammenarbeiten.

Eine zentrale Rolle spielt dabei Retrieval-Augmented Generation (RAG) . Bei diesem Verfahren erhält das Sprachmodell zu einer Anfrage passende Informationen aus vorhandenen Datenbeständen.

Dokumente werden zunächst aufbereitet und durchsuchbar gemacht. Bei einer späteren Frage ermittelt das System die relevanten Inhalte und stellt sie dem Sprachmodell als zusätzlichen Kontext zur Verfügung.

Die KI kann dadurch auf Informationen aus Handbüchern, technischen Dokumentationen, Verträgen oder Wissensdatenbanken zugreifen, ohne dass für jede Aktualisierung ein neues Modell trainiert werden muss.

Werden Sprachmodell, Embeddings, Suche und Dokumentenspeicher vollständig lokal betrieben, kann auch die gesamte Verarbeitungskette innerhalb der eigenen Infrastruktur verbleiben.

Anbieterunabhängigkeit & Zukunftssicherheit

Heute das richtige Modell. Morgen die freie Wahl.

Machen Sie Ihre KI-Infrastruktur nicht von einem einzigen Anbieter abhängig.

Der Markt für künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Neue Modelle erscheinen, bestehende werden weiterentwickelt oder eingestellt. Preise, Nutzungsbedingungen und Leistungsmerkmale können sich verändern.

Was heute die wirtschaftlichste oder leistungsfähigste Lösung ist, muss es morgen nicht mehr sein.

Unternehmen, die ihre KI-Anwendungen eng mit einem einzigen Anbieter oder einem bestimmten Modell verknüpfen, gehen deshalb ein langfristiges Risiko ein.

Steigen die Preise, ändern sich Vertragsbedingungen oder wird ein benötigtes Modell nicht mehr angeboten, kann ein Wechsel aufwendig und kostspielig werden.

Eine zukunftssichere KI-Architektur sollte deshalb von Anfang an auf Anbieterunabhängigkeit ausgelegt sein.

Modelle austauschen, ohne die gesamte Anwendung neu zu entwickeln.

Eine Möglichkeit besteht darin, die eigentliche Unternehmensanwendung von den verwendeten KI-Modellen technisch zu entkoppeln.

Anstatt jede Anwendung unmittelbar an einen bestimmten KI-Anbieter anzubinden, übernimmt eine zentrale Schnittstelle die Kommunikation mit den unterschiedlichen Modellen.

Dadurch können Unternehmen neue Modelle integrieren, bestehende ersetzen oder mehrere Anbieter parallel nutzen, ohne sämtliche Anwendungen grundlegend umbauen zu müssen.

Das gilt für Cloud-Dienste ebenso wie für lokal betriebene Modelle.

Ein Modellwechsel bleibt zwar mit Tests und gegebenenfalls Anpassungen verbunden. Eine geeignete Softwarearchitektur kann diesen Aufwand aber erheblich reduzieren.