On-Premise KI: Für wen lohnt sich der eigene Server?
On-Premise-KI läuft auf eigener Hardware statt in der Cloud. Wir erklären wann sich das lohnt und welche Plattformen ohne Mindest-Nutzerzahl auskommen.
Europäische KI
Was bedeutet On-Premise bei einer KI-Plattform?
On-Premise bedeutet, dass eine Software vollständig auf der eigenen Hardware eines Unternehmens läuft, statt in der Cloud eines externen Anbieters. Bei einer KI-Plattform betrifft das nicht nur die Benutzeroberfläche, sondern auch die Verarbeitung der Anfragen selbst. Daten verlassen in diesem Fall das eigene Rechenzentrum nicht.
Für Unternehmen mit besonders strengen Anforderungen an Datenschutz oder Datenhoheit, etwa Behörden, Krankenhäuser oder Finanzinstitute, ist das oft eine Grundvoraussetzung, keine Option unter mehreren.
Wann ist On-Premise sinnvoll, und wann reicht die Cloud?
On-Premise lohnt sich vor allem dann, wenn gesetzliche oder vertragliche Vorgaben verlangen, dass Daten das eigene Haus nicht verlassen, oder wenn ein Unternehmen aus Prinzip keine Abhängigkeit von einem externen Cloud-Anbieter eingehen will. Der Nachteil: On-Premise erfordert eigene IT-Ressourcen für Betrieb, Wartung und Updates, unabhängig davon, welchen Anbieter ein Unternehmen wählt.
Für die meisten kleineren und mittleren Unternehmen ohne solche Vorgaben ist eine EU-Cloud-Lösung mit deklarierter Datenhaltung meist die praktikablere Wahl, da sie ohne eigenes Rechenzentrum auskommt.
Welche Plattformen bieten On-Premise an?
| Plattform | On-Premise verfügbar | Mindestgröße |
|---|---|---|
| oneAI | Ja, vollständiges Produkt | Keine Mindestanzahl an Nutzern |
| Langdock | Ja, über Helm-Charts auf Kubernetes | Ab 5.000 Sitzen |
| innoGPT | Ja, im Enterprise-Tarif | Ab 1.000 Sitzen |
| OpenAI (ChatGPT) | Nicht verfügbar | Nicht zutreffend |
| Anthropic (Claude) | Nicht verfügbar | Nicht zutreffend |
Der Unterschied bei der Mindestgröße ist für kleinere Organisationen entscheidend: Ein mittelständisches Unternehmen mit 50 oder 200 Mitarbeitenden kommt bei Langdock oder innoGPT gar nicht erst in die Position, On-Premise zu wählen, weil die Nutzerzahl nicht ausreicht. Bei oneAI besteht diese Hürde nicht.
Wo hat oneAI noch Grenzen?
On-Premise bleibt unabhängig vom Anbieter aufwendiger als eine Cloud-Lösung. Ein Unternehmen benötigt eigene Server, eine IT-Abteilung oder einen externen Dienstleister für den Betrieb, und Software-Updates müssen selbst eingespielt werden. Das gilt für oneAI genauso wie für jede andere On-Premise-Lösung. Wer diese Ressourcen nicht hat, ist mit einer EU-Cloud-Variante in der Regel besser bedient, selbst wenn On-Premise theoretisch verfügbar wäre.
Fazit: Für wen lohnt sich der eigene Server?
On-Premise lohnt sich für Organisationen, deren Vorgaben eine Cloud-Verarbeitung grundsätzlich ausschließen, und die über die nötigen IT-Ressourcen verfügen. Bei der Anbieterwahl macht die Mindestgröße einen erheblichen Unterschied: oneAI ermöglicht On-Premise unabhängig von der Unternehmensgröße, während Langdock und innoGPT das erst ab mehreren tausend beziehungsweise tausend Nutzern anbieten. Kleinere Organisationen mit strengen Anforderungen finden damit bei oneAI eine Option, die andernorts schlicht nicht zugänglich wäre.