Kurzfassung
- Private KI-Infrastruktur betreibt Modell, Speicher und Protokolle in einer Plattform unter eigener Kontrolle statt in einer Multi-Tenant-Umgebung.
- Drei Deploymentpfade: verwaltete Private Cloud startet in 2 bis 4 Wochen, hybrid in 4 bis 6 zzgl. Hardwarebudget, On-Premise in 6 bis 8 zzgl. Hardwarebeschaffung.
- Das betrifft Family Offices, Steuerberatungskanzleien und Spezialmakler mit sensiblen Daten.
Warum private KI-Infrastruktur jetzt?
Die Nutzungsfrage verschiebt sich. Nicht mehr: “Reicht uns ein Chatbot?” sondern: “Welche unserer Dokumente, Mandantendaten, Risikoinformationen dürfen wir überhaupt in ein externes Modell geben?” Für Family Offices, Steuerberatungskanzleien und Spezialmakler lautet die ehrliche Antwort oft: nicht viele. Und für viele Use Cases, die produktive Zeit sparen (Reportingauswertung, Belegverarbeitung, Wording-Vergleich), sind externe Cloud-Modelle entweder nicht zulässig oder nur mit erheblichem Vertragsaufwand einsetzbar.
Private KI-Infrastruktur löst dieses Spannungsfeld, indem sie den Modellbetrieb so nah an deine Daten rückt, wie du es brauchst, ohne dass dein Team in den täglichen Betrieb einer GPU-Flotte eingebunden wird.
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Was ist private KI-Infrastruktur?
Private KI-Infrastruktur ist eine dedizierte Plattform, in der ein Sprachmodell (typischerweise Open-Weight wie Llama, Mistral oder Qwen) unter deiner Kontrolle läuft. Die Umgebung umfasst in der Regel: Modell-Serving (z. B. vLLM), Vektorspeicher für Retrieval (z. B. Qdrant oder pgvector), Rollenmodell, Logging, Monitoring und Update-Runbook. Das Modell verarbeitet deine Daten zur Laufzeit und gibt keine Inhalte an externe Modellanbieter weiter. Das unterscheidet sie von Sitzlizenz-Plattformen wie Langdock, bei denen die Modelle in der Infrastruktur des Anbieters laufen, mehr dazu im Beitrag Langdock Alternative: eigene KI-Plattform.
Drei Deploymentpfade
Verwaltete Private Cloud. Die Plattform läuft in einem zertifizierten deutschen Rechenzentrum in dedizierter Ausgestaltung, unter Verwaltung eines Partners (z. B. abi consulting). Kein eigener Serverkauf, keine eigene GPU-Pflege. Projektstart 2 bis 4 Wochen. Laufende Infrastrukturkosten werden separat ausgewiesen.
Hybrid. Steuerebene und Vektorspeicher laufen in der Cloud, sensitive Inferenz und Protokolle auf deiner eigenen Hardware im Rechenzentrum. Geeignet, wenn du bereits eigene Server hast, aber GPU-Kapazität flexibel halten willst. Projektstart 4 bis 6 Wochen, zzgl. Hardwarebudget.
On-Premise. Komplette Plattform auf deiner eigenen Hardware. Inferenz, Speicher und Protokolle liegen vollständig im Haus. Höchste Kontrolle, längerer Start (6 bis 8 Wochen zzgl. Hardwarebeschaffung). Laufende Kosten sind deine Betriebs- und Wartungskosten.
Kostenlogik
Projektpreis und laufende Infrastruktur werden getrennt ausgewiesen. Der Projektpreis deckt Aufbau der Plattform, einen Prozess, Rollenmodell und Betriebsakte. Die laufende Infrastruktur besteht aus GPU-Laufzeit, Speicher, Netzwerk und Monitoring. Hardware ist bei Hybrid und On-Premise ein separates Budget.
Governance und AI-Act-Relevanz
Unabhängig vom Deploymentpfad verlangt datenschutzkonforme KI dokumentierte Datenflüsse, ein Rollen- und Freigabemodell, Logging und eine AI-Act-Einordnung je Workflow. Der AI Act verpflichtet in Artikel 4 zu ausreichender KI-Kompetenz beim eingesetzten Personal, unabhängig vom Deployment. Wir behandeln diese Aspekte ausführlicher in Datenschutzkonforme KI für Kanzleien und Family Offices und EU AI Act Schulungspflicht.
Für wen welcher Pfad?
- Family Offices mit Fokus auf schnelle Entlastung der Analysten und ohne eigene Serverinfrastruktur starten typischerweise in der verwalteten Private Cloud. Vertiefung: KI im Family Office.
- Steuerberatungskanzleien mit strengen berufsrechtlichen Anforderungen wählen häufig hybrid oder on-premise. Vertiefung: KI in der Steuerkanzlei.
- Spezial- und Industriemakler mit sensiblen Wording- und Risikodatenbeständen entscheiden nach Marktvolumen und bestehender Serverlandschaft. Vertiefung: KI für Versicherungsmakler.
Bauen lassen statt selbst aufbauen
Wir übernehmen den Aufbau der Plattform, die Anbindung deiner Daten und den laufenden Betrieb, auf allen drei Deploymentpfaden. Du musst dich vorher nicht auf einen festlegen. Im Kennenlerngespräch gehen wir durch, welche Daten in die Plattform sollen, und daraus ergibt sich der Pfad.
