KI On-Premise betreiben und Kontrolle über Daten bewahren
So gelingt der Einstieg in Künstliche Intelligenz mit On-Premise-Lösungen
Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in den Unternehmensalltag – von Text- und Bildverarbeitung über Datenanalyse bis hin zu komplexen Vorhersagemodellen. Doch bevor KI-Anwendungen produktiv genutzt werden können, müssen Unternehmen eine zentrale Entscheidung treffen: Vertraue ich Cloud-Lösungen meine Daten an? Welche Infrastruktur bietet Sicherheit, Leistung und Flexibilität für KI-Projekte? Und wie kann ich KI On-Premise betreiben und dabei die volle Kontrolle über meine Daten behalten?Unternehmen stehen daher vor unterschiedlichen Optionen: Nutzung von Cloud-Lösungen bis hin zu (eigenem) KI-Betrieb auf On-Premise-Systemen und von kostengünstiger Consumer-Hardware bis zu leistungsstarker Server-Infrastruktur. Jede Variante bringt ihre eigenen Chancen, Risiken und spezifischen Einsatzmöglichkeiten mit sich.
Clemens Felber, Experte für KI-Hardware und -Betrieb bei RUBICON, erklärt im Interview, worauf Unternehmen achten sollten, welche Systeme sich für den Einstieg eignen und wie RUBICON beim sicheren Betrieb von KI On-Premise unterstützt.
Warum gewinnt das Thema KI-Infrastruktur in Unternehmen immer mehr an Bedeutung - und was versteht man eigentlich darunter?
Clemens: Künstliche Intelligenz und die damit verbundenen Anwendungen sind längst kein Zukunftsthema mehr, sondern halten Schritt für Schritt Einzug in den Unternehmensalltag. Damit diese Anwendungen zuverlässig funktionieren, braucht es die passende technische Grundlage: die sogenannte KI-Infrastruktur. Darunter versteht man die Gesamtheit aus Hardware, Speicher, Netzwerken und Software, die speziell auf die Anforderungen von KI-Workloads ausgelegt ist. Dazu gehören zum Beispiel leistungsstarke Prozessoren, GPUs, aber auch Themen wie Kühlung, Sicherheit, Monitoring und Updates. Wer also heute eine solide KI-Infrastruktur aufbaut, schafft die Basis, um innovative KI-Lösungen stabil, sicher und skalierbar im Unternehmen einzusetzen. Zudem haben Unternehmen die Wahl, ihre KI-Infrastruktur in der Cloud oder On-Premise zu betreiben – eine Entscheidung, die Auswirkungen auf Datensicherheit, Kontrolle und Flexibilität hat.
Welche Vorteile bietet On-Premise gegenüber Cloud-Lösungen für Unternehmen?
Clemens: On-Premise-Systeme, also IT-Systeme, die außerhalb der Cloud und auf physisch kontrollierbarer Infrastruktur betrieben werden, bieten mehrere Vorteile: Unternehmen behalten die volle Kontrolle über ihre Daten, können DSGVO-Konformität sicherstellen und wissen genau, wo und wie ihre Daten verarbeitet werden. Anders als bei vielen Cloud-Diensten, die zwar flexibel und schnell verfügbar sind, ist man beim eigenen KI-Betrieb nicht auf externe Anbieter angewiesen, deren Serverstandorte und Sicherheitsvorgaben man nicht immer genau kennt.Darüber hinaus lassen sich On-Premise-Lösungen flexibel skalieren. Unternehmen können mit Consumer-Hardware zunächst klein starten und später auf stärkere Server-Hardware oder KI-optimierte GPUs aufstocken, wenn Workloads wachsen oder KI produktiv eingesetzt werden soll. On-Premise ermöglicht mehr Kontrolle, erfordert aber auch mehr Planung und Expertise. Nur so wird die Hardware optimal genutzt.
Genau in diesem Punkt unterstützt das Team von RUBICON mit individueller Beratung, Implementierung und dem Betrieb der KI-Infrastruktur. Unser Ansatz ist so konzipiert, dass sich Systeme nahtlos in die bestehende IT einfügen und im täglichen Betrieb zuverlässig laufen – inklusive Monitoring, Updates und Sicherheitsmanagement. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, die Hardware direkt im RUBICON-Rechenzentrum in Wien zu hosten.
Ein Unternehmen hat sich für den On-Premise-Betrieb entschieden. Nun stellt sich die nächste Frage: Mit welcher Hardware sollte man starten? Direkt in leistungsstärkere KI-Server investieren – oder doch lieber klein beginnen? Was würdest du empfehlen?
Clemens: Das hängt natürlich stark von den Zielen und Anforderungen eines Unternehmens ab. Serverbasierte KI-Lösungen sind zwar leistungsstark, können aber auch sehr kostenintensiv sein. Wenn beispielsweise klar definierte Anforderungen oder konkrete Projekte fehlen, ist es schwer, die Hardware passend zu dimensionieren. Dadurch sind auch Fehlinvestitionen schnell möglich. Auch die Virtualisierung von GPUs kann problematisch sein: Erste Tests zeigten, dass sich Grafikkarten, die auf mehrere virtuelle Maschinen aufgeteilt sind, gegenseitig beeinflussen. Das kann dann wiederum zu Performance-Einbußen und Instabilitäten führen.
„Vorteile von On-Premise: Unternehmen behalten die volle Kontrolle über ihre Daten, können DSGVO-Konformität sicherstellen und wissen genau, wo und wie ihre Daten verarbeitet werden.“
Clemens Felber
Experte für KI-Hardware und -Betrieb bei RUBICON
Welche Hardware ist für den Einstieg in Künstliche Intelligenz geeignet?
Clemens: Für Unternehmen, die KI zunächst testen oder Prototypen entwickeln wollen, ist Consumer-Hardware empfehlenswert. Damit lässt sich ein Großteil der gängigen KI-Workloads schon sehr gut abbilden – sei es für Modelltrainings, Datenanalyse oder das Prototyping. In diesem Zusammenhang können Gaming-Grafikkarten eine günstige Lösung sein. Sie lassen sich einfach in Desktop-PCs einbauen und bieten ausreichend Leistung für erste Experimente und Tests. So kann man die Technologie mal kennenlernen, Workflows ausprobieren, Anforderungen klarer definieren und später gezielt in professionelle Infrastruktur investieren, wenn der Bedarf klar ist. Dadurch bleibt man flexibel, spart Kosten und kann zu einem späteren Zeitpunkt gezielt auf leistungsstärkere Server-Infrastruktur aufrüsten.Welche Hardware empfiehlt sich für Unternehmen, die KI produktiv einsetzen oder größere Projekte umsetzen wollen?
Clemens: In solchen Fällen empfiehlt sich der Einsatz von professioneller Server-Hardware oder speziell für KI optimierte GPUs. Diese Systeme sind für Dauerbetrieb ausgelegt, bieten mehr Arbeitsspeicher (VRAM), höhere Rechenleistung und wichtige Features wie Remote-Management, redundante Stromversorgung und professionellen Support. Sie sind besonders geeignet für Unternehmen, die große KI-Modelle trainieren, mehrere Projekte parallel betreiben oder KI in produktiven Umgebungen einsetzen möchten. Auf diese Weise lassen sich Performance, Stabilität und Skalierbarkeit optimal gewährleisten.
Worin unterscheiden sich Consumer- und Server-Hardware für KI und welche Vor- und Nachteile ergeben sich daraus für Unternehmen?
Clemens: Consumer-Hardware - insbesondere Gaming-Grafikkarten – unterscheidet sich in mehreren Punkten deutlich von professioneller Server-Hardware. Gaming-GPUs haben meist einen größeren physischen Bauraum und sind nicht für den kompakten Einbau in Rack-Systeme gedacht. Außerdem verfügen sie über weniger VRAM, was bei sehr großen Modellen oder Datenmengen schnell zum Limit werden kann.Server-Hardware ist für Dauerbetrieb, Skalierbarkeit und Remote-Management optimiert, während Consumer-Hardware eher für Einzelplatzlösungen ausgelegt ist.
Der größte Vorteil von Consumer-Hardware ist der Preis: Man erhält solide Rechenleistung zu einem Bruchteil der Kosten professioneller Serverlösungen. Allerdings fehlen wichtige Features wie redundante Stromversorgung, Hot-Swap-Funktionalität oder umfassender Support, was im Fehlerfall zu längeren Ausfallzeiten führen kann. Auch die Skalierbarkeit ist begrenzt – wer später wachsen möchte, stößt schnell an technische und organisatorische Grenzen. Zudem ist der Platzbedarf höher, da Consumer-Hardware oft mehr Raum und individuelle Kühlung benötigt, während Server-Hardware auf den effizienten Betrieb in Rechenzentren zugeschnitten ist.
Kurz gesagt: Consumer-Hardware eignet sich für Tests und kleinere Projekte, während Server-Hardware ihre Stärken dann ausspielt, wenn Unternehmen KI produktiv einsetzen und skalieren wollen.
Kurz gesagt: Consumer-Hardware eignet sich für Tests und kleinere Projekte, während Server-Hardware ihre Stärken dann ausspielt, wenn Unternehmen KI produktiv einsetzen und skalieren wollen.
Welche Empfehlung würdest du Unternehmen geben, wenn sie auf Consumer-Hardware bzw. Gaming-Grafikkarten für KI setzen wollen? Gibt es bestimmte Hersteller oder Modelle, die sich besonders bewährt haben?
Clemens: Wenn Unternehmen auf Consumer-Hardware oder Gaming-Grafikkarten für KI-Anwendungen setzen möchten, ist es wichtig, die jeweiligen Anforderungen und Rahmenbedingungen genau zu kennen. Aktuelle Modelle bieten beeindruckende Rechenleistung und können eine kosteneffiziente Alternative zu professionellen Rechenzentren darstellen.
Grafikkarten von Nvidia haben sich in vielen KI-Projekten bewährt – nicht zuletzt wegen ihrer breiten Software-Unterstützung und der etablierten Entwickler-Tools. Gleichzeitig holen andere Hersteller wie AMD mit ihrer RDNA-4-Architektur und der ROCm-Plattform spürbar auf und bieten interessante Optionen, gerade im Hinblick auf Preis-Leistung. Auch Intel positioniert sich mit der Arc-Serie zunehmend im KI-Bereich.
Entscheidend ist, dass die eingesetzte Hardware nicht nur leistungsfähig, sondern auch skalierbar und langfristig wartbar bleibt. Unternehmen sollten daher auf ausgereifte und gut dokumentierte Lösungen setzen, die sich in der Praxis bewährt haben. So lassen sich Projekte stabil und effizient umsetzen, ohne unnötige Risiken einzugehen.
Grafikkarten von Nvidia haben sich in vielen KI-Projekten bewährt – nicht zuletzt wegen ihrer breiten Software-Unterstützung und der etablierten Entwickler-Tools. Gleichzeitig holen andere Hersteller wie AMD mit ihrer RDNA-4-Architektur und der ROCm-Plattform spürbar auf und bieten interessante Optionen, gerade im Hinblick auf Preis-Leistung. Auch Intel positioniert sich mit der Arc-Serie zunehmend im KI-Bereich.
Entscheidend ist, dass die eingesetzte Hardware nicht nur leistungsfähig, sondern auch skalierbar und langfristig wartbar bleibt. Unternehmen sollten daher auf ausgereifte und gut dokumentierte Lösungen setzen, die sich in der Praxis bewährt haben. So lassen sich Projekte stabil und effizient umsetzen, ohne unnötige Risiken einzugehen.
© gguy / stock.adobe.com
Wo siehst du die Zukunft im Bereich KI-Infrastruktur und welchen Tipp würdest du Unternehmen geben, die den Einstieg in KI-Hardware planen?
Clemens: KI wird in immer mehr Geschäftsprozesse integriert. Der Trend geht dabei zu hybriden Lösungen – einer Kombination aus Cloud und On-Premise. Gleichzeitig steigt der Bedarf an standardisierten, aber flexiblen Betriebskonzepten. Unser Ziel ist es daher, diesen Weg gemeinsam mit unseren Kund:innen individuell zu gestalten und passgenaue Lösungen für ihre Anforderungen zu entwickeln.Mein Tipp: Schrittweise starten und den Einstieg bewusst pragmatisch gestalten. Das heißt: Lieber mit Modellen starten, die wenig VRAM benötigen und erste Prototypen oder Tests auf Consumer-Hardware durchführen. Wichtig ist außerdem, die Datenmengen im Blick zu behalten. RUBICON unterstützt in all diesen Bereichen umfassend: Wir beraten, implementieren und betreiben sichere On-Premise-KI-Infrastrukturen, die sich nahtlos in die bestehende IT integrieren. So werden KI-Systeme nicht nur gestartet, sondern laufen zuverlässig im Alltag – inklusive Monitoring, Updates und Sicherheitsmanagement. Optional kann die Hardware auch direkt bei RUBICON in Wien gehostet werden. So können Unternehmen und Organisationen flexibel wachsen, KI produktiv einsetzen und volle Kontrolle über ihre Daten behalten.
Übrigens: Während wir uns hier auf die KI-Hardware konzentriert haben, könnte vielleicht eine meiner Kolleginnen oder einer meiner Kollegen in einem weiteren Interview auf eine andere wichtige Komponente - nämlich die KI-Software - eingehen. Es wäre bestimmt interessant zu erfahren, welche Tools und Plattformen Unternehmen beim produktiven Einsatz unterstützen können.
