Private KI-Architektur: KI-Modelle auf eurer eigenen Infrastruktur
Eure Unternehmensdaten gehen nicht in die Cloud eines Drittanbieters. Die KI läuft auf eurer Infrastruktur, kontrollierbar, auditierbar, DSGVO-konform.
Jedes Mal, wenn ein Mitarbeiter Geschäftsdaten in ChatGPT oder Copilot eingibt, verlässt dieser Inhalt das Unternehmen. DSGVO und interne Compliance-Richtlinien erlauben das oft nicht. Private AI löst das Problem an der Wurzel: Die KI-Modelle laufen auf eurer Infrastruktur, eure Daten bleiben unter eurer Kontrolle.
Die häufigsten Herausforderungen
Mitarbeiter nutzen KI-Tools mit Unternehmensdaten ohne Genehmigung
Der Produktivitätsgewinn durch KI ist real, und Mitarbeiter nutzen die Tools, ob Richtlinien das erlauben oder nicht. Ohne eigene KI-Infrastruktur ist das Ergebnis unkontrollierter Datenabfluss an Drittanbieter.
Public-Cloud-KI erzeugt regulatorische Risiken
Für Finanzdienstleister, Gesundheitsunternehmen und andere regulierte Branchen ist das Senden personenbezogener Daten an OpenAI oder Azure Cognitive Services keine triviale Compliance-Entscheidung.
Public-Modelle kennen euren Kontext nicht
Wer spezialisiertes Domänenwissen in einem KI-Modell braucht. Fachterminologie, interne Prozesse, proprietäre Daten, kommt mit API-Zugriff auf Public-Modelle nicht weit.
Der CCsolutions-Ansatz
CCsolutions baut Private-AI-Architekturen auf Kubernetes-Basis: Open-Source-Modelle (Llama 3, Mistral) laufen auf GPU-fähigen Nodes in eurer eigenen Infrastruktur. Der API-Layer ist OpenAI-kompatibel, bestehende Integrationen funktionieren ohne Codeänderungen.
Auf Wunsch wird das Modell via RAG (Retrieval-Augmented Generation) mit internen Wissensdatenbanken verknüpft. Das Ergebnis ist eine KI, die eure Branche, eure Produkte und euren internen Kontext kennt, und deren Antworten keine Unternehmensdaten nach außen tragen.
Alle Verarbeitungen bleiben in eurer Infrastruktur. Kein Drittanbieter sieht eure Anfragen, eure Dokumente oder eure Antworten.
Technologien
Häufige Fragen
Welche Modelle laufen als Private AI?
Llama 3, Mistral, Mixtral und weitere Open-Source-Modelle. Die Wahl hängt vom Use Case und verfügbarer GPU-Hardware ab.
Brauchen wir eigene GPUs?
Nicht zwingend. Für viele Anwendungsfälle reichen CPU-basierte Deployments mit quantisierten Modellen. Für höheres Throughput empfehlen wir dedizierte GPU-Nodes bei Hetzner oder on-premises.
Wie unterscheidet sich das von Azure OpenAI Service?
Azure OpenAI verarbeitet Daten auf Microsoft-Infrastruktur. Private AI verarbeitet alles auf eurer Infrastruktur, keine Drittpartei involviert, keine Datenverarbeitungsverträge nötig.
Bereit, loszulegen?
Wir analysieren eure Situation kostenlos und zeigen, was in eurem konkreten Fall möglich ist.
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