KI Hosting und Infrastruktur
Von der Cloud bis On-Premises: die passende Umgebung für Ihre KI
Wer Künstliche Intelligenz produktiv im Unternehmen einsetzen möchte, muss eine grundlegende Infrastrukturentscheidung treffen. Wo laufen die KI‑Modelle? Wo liegen sensible Unternehmensdaten? Wer kümmert sich um Sicherheit, Updates und Verfügbarkeit, und wie flexibel soll die Umgebung skalieren können?
Die Anforderungen unterscheiden sich erheblich. Während für manche Unternehmen eine hochskalierbare Cloud-Lösung mit möglichst wenig Betriebsaufwand im Vordergrund steht, benötigen andere maximale Kontrolle über Daten, Modelle und Infrastruktur. INNEO unterstützt Sie mit verschiedenen KI Hosting Optionen, von Microsoft Azure und Copilot über die INNEO KI Cloud mit NeoSpace bis zur vollständig eigenen On-Premises-KI-Infrastruktur.
Die richtige KI Infrastruktur für Ihr Unternehmen
Microsoft Copilot und Azure Cloud
Besonders interessant für Sie, wenn Sie:
- schnell mit KI starten möchten,
- Microsoft-Technologien bereits umfangreich einsetzen,
- hohe Skalierbarkeit benötigen,
- Infrastruktur und Wartung möglichst wenig selbst betreiben möchten.
Skalierbar, integriert und komfortabel betreiben
- Schneller und hochskalierbarer Zugang zu KI‑Technologien
- Rechenleistung und Modelle bedarfsgerecht nutzen, ohne eigene KI-Infrastruktur zu betreiben
- INNEO Konnektoren zu PLM-, ERP- und weiteren Unternehmenssystemen
- Intelligente Nutzung von Unternehmenswissen
INNEO KI Cloud und INNEO Software
Besonders interessant für Sie, wenn Sie:
- ihre KI in Deutschland betreiben möchten,
- keine eigene Hardware betreiben wollen,
- Open-Weight-Modelle oder individuelle KI-Anwendungen einsetzen möchten,
- mehr Einfluss auf die technische Architektur benötigen.
KI in einer deutschen Cloud-Umgebung betreiben
- Cloud-Komfort mit stärkerer Kontrolle über Infrastruktur, Modelle und Datenverarbeitung verbinden
- ISO/IEC 27001:2022 zertifizierte Cloud
- Skalierbare KI-Modelle (Sprachmodelle, Embedding, OCR, multimodal)
- Optimierte Such- und Speicherlösungen
- Plug & Play KI-Plattform für unterschiedliche Use-Cases
OnPremise Hosting und INNEO KI Hardware
Besonders interessant für Sie, wenn Sie:
- sehr sensible Daten verarbeiten,
- maximale technische Kontrolle benötigen,
- eigene IT- und Betriebskompetenz besitzen,
- Infrastruktur langfristig selbst steuern möchten.
Maximale Kontrolle über Daten, Modelle und Infrastruktur
- KI Infrastruktur vollständig innerhalb der eigenen IT-Umgebung
- Hardware, Security, Backup, Disaster Recovery, Updates und Kapazitätsplanung müssen selbst organisiert werden
- Herstellerunabhängige Beratung durch INNEO
- INNEO kann vorkonfigurierte Systeme beispielsweise auf Basis von HPE-, Cisco- oder Dell-Technologie bereitstellen sowie Betrieb und Wartung unterstützen
Die Hosting-Modelle im detaillierten Vergleich
Scrollen Sie die Tabelle seitlich, um alle Hosting-Modelle zu vergleichen.
| Kriterium | Microsoft Copilot und Azure Cloud | INNEO KI Cloud und INNEO Software | OnPremise Hosting und INNEO KI Hardware |
|---|---|---|---|
| Datenhoheit | Datenverarbeitung und -haltung richten sich nach den vertraglichen Rahmenbedingungen und Services des jeweiligen Cloud-Anbieters. | Betrieb in einer deutschen, ISO-27001-zertifizierten und DSGVO-konformen Cloud-Umgebung. | Maximale Kontrolle über Datenhaltung und Datenflüsse innerhalb der eigenen Infrastruktur. Externe Datenübertragungen können technisch vermieden werden. |
| Datensicherheit | Umfangreiche Sicherheitsmechanismen sind Bestandteil der Cloud-Plattform. | Hohe Sicherheitsstandards als Bestandteil des Betriebs, einschliesslich ISO-27001-zertifizierter Infrastruktur. | Sicherheitskonzept und Umsetzung liegen vollständig in der eigenen Verantwortung; Unterstützung durch INNEO bzw. Dienstleister ist möglich. |
| Disaster Recovery | Abhängig vom gewählten Cloud-Service und den vereinbarten Service Levels. | Wiederanlaufkonzept vorhanden; laut aktuellem Fachkonzept mit einem RPO von maximal 24 Stunden. | Backup-, Recovery- und Wiederanlaufkonzepte werden individuell durch das Unternehmen definiert und betrieben. |
| Betriebssicherheit der Hardware | Sehr hoch durch die hochverfügbaren Infrastrukturen grosser Cloud-Anbieter. | Hohe Betriebssicherheit durch professionellen Rechenzentrumsbetrieb. | Abhängig von der gewählten Hardware, Redundanz und dem verfügbaren Investitionsrahmen. |
| Softwarewartung & Zugriffe | Hoher Komfort und geringer eigener Wartungsaufwand; technische Rahmenbedingungen werden jedoch wesentlich vom Anbieter bestimmt. | Geringer eigener Wartungsaufwand bei gleichzeitig grösseren Gestaltungsmöglichkeiten hinsichtlich Infrastruktur und Zugriffen. | Maximale Einflussmöglichkeiten, gleichzeitig vollständige Verantwortung für Updates, Zugriffe und Betrieb. Managed Services sind möglich. |
| Verfügbarkeit | Abhängig vom jeweiligen Anbieter, Dienst und gebuchten Service Level. | Abhängig von der vereinbarten Infrastruktur und den zugehörigen Service Levels. | Wird vollständig durch die eigene Infrastruktur, interne IT und gegebenenfalls externe Dienstleister bestimmt. |
| Performance | Bedarfsgerecht skalierbar; verfügbare Leistung kann je nach Dienst und gewähltem Tarif erweitert werden. | Abhängig von der bereitgestellten Hardware; sowohl Shared- als auch dedizierte Infrastruktur ist möglich. | Die bereitgestellte Rechenleistung steht exklusiv zur Verfügung, ist jedoch unmittelbar von der eigenen Hardwareausstattung abhängig. |
| Skalierbarkeit | Sehr hoch – Rechenleistung und Ressourcen können flexibel erweitert werden. | Gut skalierbar durch zusätzliche beziehungsweise leistungsfähigere Infrastruktur im Rechenzentrum. | Skalierung erfordert zusätzliche Hardware und hängt von Verfügbarkeit, Investitionsbudget und Ausbauplanung ab. |
| Unterstützte Modellgrössen | Sehr grosse Bandbreite an KI-Modellen und Modellgrössen möglich. | Abhängig von der bereitgestellten Hardware grundsätzlich flexibel dimensionierbar. | Abhängig von GPU-Ausstattung, Speicher, Infrastruktur und Budget. |
| Modellflexibilität | Je nach Dienst können proprietäre Modelle sowie Open-Weight-Modelle eingesetzt werden. | Insbesondere für individuell betriebene Open-Weight-Modelle geeignet; weitere Modelle können abhängig von der technischen Integration angebunden werden. | Hohe Flexibilität bei der Auswahl und dem Betrieb geeigneter Open-Weight-Modelle innerhalb der eigenen Infrastruktur. |
| Kurzfristige Kosten | In der Regel gut kalkulierbar und ohne hohe anfängliche Hardwareinvestition. | Gut kalkulierbare laufende Kosten ohne eigene Investition in KI-Hardware. | Planbare Investitionskosten, allerdings mit höherem initialem Kapitalbedarf für Hardware und Implementierung. |
| Langfristige Kosten | Stärker von tatsächlicher Nutzung, Skalierung und Preisentwicklung des Anbieters abhängig. | Durch die definierte Infrastruktur und das Betriebsmodell vergleichsweise gut planbar. | Bei stabiler Auslastung langfristig gut planbar; zusätzlich sind Wartung, Betrieb und Hardwareerneuerung zu berücksichtigen. |
| Kostenstruktur | Überwiegend nutzungs- oder abonnementbasiert. | Überwiegend abonnement- beziehungsweise servicebasiert. | Investition in Hardware mit Abschreibung plus laufende Kosten für Betrieb, Wartung und gegebenenfalls Support. |
| Benötigtes Inhouse-Know-how | Vergleichsweise gering; je nach Integrationsgrad kann zusätzliches Cloud- und KI-Know-how erforderlich sein. | Gering, da wesentliche Infrastruktur- und Betriebsaufgaben durch den Dienstleister übernommen werden können. | Hoch, insbesondere für Infrastruktur, Security, Modelle und Betrieb. Aufgaben können jedoch teilweise an INNEO bzw. Dienstleister übertragen werden. |
Mit INNEO die richtige Lösung finden
Die passende Infrastruktur ergibt sich nicht allein aus der Frage „Cloud oder On-Premises?“. Modellgrösse, Anzahl der Anwender, Antwortzeiten, Datenvolumen, Konnektoren, Sicherheitsanforderungen und geplante KI-Anwendungen beeinflussen die Architektur ebenso wie vorhandene IT-Systeme und interne Kompetenzen.
INNEO betrachtet deshalb Use Case, Software und Infrastruktur gemeinsam. Wir unterstützen bei der Auswahl geeigneter KI-Modelle, der Dimensionierung der benötigten Hardware, der Integration bestehender Unternehmenssysteme und der Entscheidung für das passende Betriebsmodell.
Häufige Fragen zu KI Hosting und Infrastruktur
Was ist das beste Hosting für Künstliche Intelligenz?
Das hängt vom jeweiligen Einsatzfall ab. Cloud-Lösungen bieten hohe Skalierbarkeit und geringen eigenen Betriebsaufwand, während On-Premises-Infrastrukturen maximale Kontrolle über Daten und Systeme ermöglichen. Eine deutsche KI Cloud kann beide Anforderungen miteinander verbinden. Entscheidend sind unter anderem Datenklassifikation, Performance, Modellanforderungen, interne IT-Kompetenz und Kosten.
Kann KI vollständig On-Premises betrieben werden?
Ja. KI-Modelle und Anwendungen können auf geeigneter eigener Hardware innerhalb der Unternehmensinfrastruktur betrieben werden. Dadurch lassen sich Datenflüsse und Zugriffe weitgehend selbst kontrollieren. Gleichzeitig übernimmt das Unternehmen mehr Verantwortung für Hardware, Sicherheit, Wartung und Verfügbarkeit.
Können KI-Modelle in Deutschland gehostet werden?
Ja. Mit einer entsprechenden Cloud-Infrastruktur können KI-Modelle und Anwendungen in deutschen Rechenzentren betrieben werden. Die INNEO KI Cloud ist im Fachkonzept genau für diesen Ansatz vorgesehen und kombiniert Hosting in Deutschland mit einer gemanagten Infrastruktur.
Welche Hardware wird für eine On-Premises-KI benötigt?
Das hängt wesentlich von Modellgrösse, Anzahl paralleler Nutzer, gewünschter Antwortzeit und Art der KI-Anwendung ab. Besonders grössere Sprach- oder multimodale Modelle benötigen leistungsfähige GPU-Infrastruktur. INNEO dimensioniert die Hardware deshalb anhand des konkreten Use Cases statt mit einer pauschalen Konfiguration.
Können Open-Source- beziehungsweise Open-Weight-KI-Modelle eingesetzt werden?
Ja. Insbesondere in individuell aufgebauten Cloud- und On-Premises-Umgebungen lassen sich Open-Weight-Modelle einsetzen. Dadurch entstehen zusätzliche Möglichkeiten bei Modellwahl, Individualisierung und technischer Kontrolle.
Muss ich mich zwischen Cloud und On-Premises entscheiden?
Nicht zwingend. Unterschiedliche Daten und KI-Anwendungen können unterschiedliche Anforderungen haben. Daher können auch hybride Architekturen sinnvoll sein, bei denen beispielsweise besonders sensible Workloads intern betrieben werden und andere KI-Dienste aus der Cloud kommen.
Wir beraten Sie gerne zu KI Hosting und Infrastruktur
Gemeinsam finden wir die passende Lösung für Ihr Unternehmen.
