On-Premises AI
Definition
Betrieb von AI-Modellen und -Infrastruktur in der eigenen oder einer dedizierten, vom Modellanbieter unabhängigen Umgebung — typischerweise im eigenen Rechenzentrum oder bei einem souverän kontrollierten Hyperscaler-Setup. Erfordert in der Regel Open-Weights-Modelle und eigene MLOps-Infrastruktur.
Noise — Signal
On-Premises wird häufig pauschal als "teuer und langsam" abgetan oder umgekehrt als "die einzig sichere Lösung" verklärt. Beides verfehlt den Punkt. Die Frage ist nicht Cloud versus On-Premises, sondern: welche Workloads rechtfertigen aufgrund ihres regulatorischen Status, ihrer Datensensibilität oder ihrer Volumenstruktur den Aufwand eines eigenen Stacks. Für hochfrequente, latenzkritische, datenschutzsensitive Inferenz ist On-Premises häufig die ökonomisch und regulatorisch überlegene Option — für sporadische Knowledge-Work-Anwendungen selten.
Die richtige Frage
Nicht: "Sollen wir auf On-Premises gehen?" Sondern: "Welche unserer AI-Workloads erfüllen die Schwellen, ab denen On-Premises sich rechnet — Datensensibilität, regulatorischer Status, Volumen, Latenz — und welche Open-Weights-Modelle kommen in Qualität und Lizenz dafür in Frage?"