Cloud-KI versus lokale-KI: Leistung und Datenkontrolle

Einsatz von KI und souveräner Umgang mit Daten

Cloud-basierte Chatbots wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder Google Gemini sind aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken. Sie unterstützen uns bei der Texterstellung, beantworten Fragen und helfen komplexe Aufgaben zu bewältigen – und das in beeindruckender Qualität. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) liegt der Reiz auf der Hand: Ohne eigene Infrastruktur kann man state-of-the-art Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, häufig per einfacher Anmeldung oder API-Zugriff. Das spart Zeit, Kosten und bringt Produktivitätsgewinne.

Doch diese Münze hat zwei Seiten. Jedes Mal, wenn Mitarbeiter vertrauliche Texte oder Code in einen Cloud-Dienst eingeben, verlassen diese Daten das geschützte Firmennetz. Die Folge: Datensouveränität- und Datenschutzrisiko. OpenAI, Google und Microsoft verarbeiten täglich Millionen von KI-Anfragen, geben jedoch nur wenige Informationen darüber, wo und wie lange diese gespeichert werden und was anschließend mit ihnen geschieht. Im Klartext: Die Kontrolle über einmal gesendete Informationen liegt nicht mehr beim Unternehmen.

Chat-Verläufe können oft viel länger als erwartet auf Servern gespeichert bleiben und auch zum Trainieren zukünftiger Modelle verwendet werden. Damit einher geht das Gefahrpotenzial von Datenlecks. Auch rechtlich bewegt man sich auf dünnem Eis: Werden personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse über US-basierte KI-Dienste verarbeitet, drohen Konflikte mit europäischen Datenschutzgesetzen. Cloud-Anbieter versprechen zwar Sicherheit und Verschlüsselung, doch letztlich ist die Cloud nur „der Computer eines anderen“.

Fazit: Cloud-KI bietet enormes Potenzial und Chancen für Produktivitätssteigerungen, aber jedes Unternehmen muss abwägen, welche Daten es dafür aus der Hand gibt und welche nicht.

Lokale KI-Modelle: Datensouveränität durch Eigenkontrolle

Large Language Models (LLMs) sind leistungsfähige KI-Systeme, die auf umfangreichen Textsammlungen trainiert wurden und Sprache präzise analysieren und generieren können. Anders als cloudbasierte Lösungen benötigen lokal eingesetzte Modelle keine Internetverbindung. Schlüsseltechnologien wie die Inferenz, also die eigentliche Textverarbeitung, und die Quantisierung, die das Modell stark verkleinert, ermöglichen heute den effizienten Einsatz auf Standard-Hardware, die nicht extrem leistungsstark ist. Dadurch wird der Zugang zu moderner, lokal betriebener KI auch für kleinere Unternehmen praktisch und kostengünstig.

Die Idee dahinter ist einfach. Warum soll das KI-Modell nicht auf einem Firmenserver oder sogar einem Mitarbeiter-Laptop laufen, anstatt in einer fernen Cloud? Der größte Vorteil liegt auf der Hand: Datenschutz und Datenkontrolle. Alle Eingaben und Ergebnisse bleiben im Unternehmen, Datensouveränität wird gewahrt. Kein Prompt wandert ungewollt ins Internet; Geschäftsgeheimnisse und vertrauliche Kundendaten verbleiben dort, wo sie hingehören. Ein lokales LLM sendet nichts an Dritte, vergleichbar mit dem Unterschied zwischen einem Intranet und dem öffentlichen Web. Gerade für KMU bedeutet das höhere Sicherheit und Unabhängigkeit von externen Anbietern.

Trotz der oben genannten Vorteile bringt der lokale Einsatz auch einige Herausforderungen mit sich. Hochleistungsmodelle erfordern oft spezielle Hardware wie GPUs, um zufriedenstellende Inferenzgeschwindigkeiten zu erreichen. Darüber hinaus sind lokal betriebene LLMs in einigen Fällen weniger leistungsfähig oder benutzerfreundlich als ihre cloudbasierten Gegenstücke.

Modelle, die auf einfachen Büro-Notebooks laufen können, erreichen natürlich nicht das Niveau oder die analytische Tiefe von Cloud-Systemen wie ChatGPT, Google Gemini oder Microsoft Copilot, können jedoch die meisten durchschnittlichen Alltagsaufgaben ohne Probleme erledigen.

Bevor ein lokales LLM sinnvoll eingesetzt werden kann, sollten einige grundlegende Voraussetzungen geprüft und Entscheidungen wohlüberlegt getroffen werden. Dabei helfen folgende Schlüsselfragen, um den individuellen Bedarf realistisch einzuschätzen und eine tragfähige Grundlage für die Umsetzung zu schaffen:

1. Welche Hardware-Ressourcen sind vorhanden und reichen sie für einen reibungslosen Betrieb aus?
2. Für welche konkreten Aufgaben oder Anwendungsfälle soll das LLM eingesetzt werden (z. B. Textgenerierung, Analyse, Kundenkommunikation, interne Wissensabfragen)?
3. Welche datenschutzrechtlichen und sicherheitsrelevanten Anforderungen bestehen?
4. Wie flexibel und skalierbar soll die lokale Lösung sein, wenn weitere Teams oder Anwendungsfelder hinzukommen sollen?

Plattformen, Tools und Modellauswahl für lokale KI

Für den lokalen Einsatz von LLMs gibt es mittlerweile mehrere ausgereifte Werkzeuge, die den Einstieg erleichtern. Sie können ohne komplizierte Einrichtung betrieben werden und unterstützen je nach Anforderungen und technischer Ausstattung verschiedene Modelle. Diese Tools können unter Windows, Linux und macOS ausgeführt werden. Es sind mindestens 16 GB RAM erforderlich, vorteilhaft sind 32 GB oder mehr, sowie ein Multi-Core-Prozessor mit AVX2-Unterstützung. Eine dedizierte GPU ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. CPU-optimierte Modelle ermöglichen auch den Betrieb ohne Grafikkarte, insbesondere bei kleineren Modellen mit bis zu 7 Milliarden Parametern.

• LM Studio ist besonders geeignet für alle, die eine grafische Oberfläche bevorzugen. Modelle lassen sich direkt in der Anwendung herunterladen, starten und testen. Es ist keine Kommandozeile nötig, die Bedienung erfolgt vollständig visuell [1].
• GPT4All richtet sich an Nutzer, die einen einfachen Einstieg suchen, aber auch etwas mehr anpassen möchten. Die Software läuft stabil auf vielen Systemen, unterstützt eine breite Auswahl quantisierter Modelle und funktioniert vollständig offline [2].
• Ollama bietet mehr Flexibilität für technische Nutzer. Die Installation ist unkompliziert, die Bedienung erfolgt über die Kommandozeile. Ideal, wenn man Sprachmodelle per API in bestehende Abläufe oder eigene Anwendungen integrieren will [3].
• Llama.cpp richtet sich an technisch orientierte Nutzer. Die Software ist besonders geeignet für Entwickler und fortgeschrittene Anwender mit Interesse an tiefer Systemintegration und optimierter Inferenzleistung. Die Installation erfordert grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Kommandozeile und Build-Umgebungen, bietet im Gegenzug jedoch maximale Kontrolle über Modellauswahl, Quantisierung, Threads und Speicherverbrauch [4].
• Jan AI stellt eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche bereit, die den Einstieg in lokale KI-Anwendungen besonders einfach macht. Die Plattform unterstützt verschiedene Sprachmodelle und eignet sich für vielfältige Einsatzbereiche [5].

Neben der Auswahl der Tools ist auch die Wahl des richtigen Modells entscheidend für die lokale LLM-Nutzung. Jedes Modell hat eigene Stärken in Bezug auf Sprachverständnis, Rechenbedarf und Integration. Gleichzeitig ist wichtig, dass es mit bewährten Tools wie LM Studio, GPT4All, Ollama, Llama.cpp oder Jan AI kompatibel ist.

Die folgenden Modelle können ohne signifikante Verzögerungen auf Standard-Hardware betrieben werden:

• Mistral 7B: Leistungsstark und effizient, ideal für Textgenerierung, interne Kommunikation und einfache Analysen.
• LLaMA 3.1 8B: Starke Sprachqualität für komplexe Aufgaben, benötigt mindestens 32 GB RAM und vorzugsweise GPU.
• Phi-3-5 3B: Kompakt, schnell und präzise, besonders für strukturierte Aufgaben und mehrsprachige Szenarien.
• Phi-4 14B: Sehr leistungsfähig, aber hardwareintensiv. Nur geeignet für Systeme mit starker GPU und viel RAM.
• LLaMA 3.3 2B: Extrem ressourcenschonend, ideal für einfache Aufgaben, lokale Interfaces und Testumgebungen.

Standard Office-PCs ohne dedizierte GPU sind meist nicht leistungsfähig genug für große Modelle wie LLaMA 3 70B oder 405B. Um sie trotzdem zu testen, gibt es Plattformen wie LM Arena [6]. Mit LM Arena können Sie mehrere Modelle direkt, interaktiv und ohne eigene Hardware vergleichen. Über die Webschnittstelle können Sie sie ausprobieren, ohne sie auf Ihrem eigenen PC installieren zu müssen. Hugging Face [7] hingegen bietet über den Model Explorer Zugriff auf viele Open-Source-Modelle und ermöglicht deren Vergleich anhand von bereitgestellten Benchmarks und Nutzerbewertungen, um die Auswahl zu erleichtern. Diese Tools bieten einen einfachen Einstieg, um Modelle realistisch zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen, bevor lokal installiert oder in Infrastruktur investiert wird.

RAG im Zusammenspiel mit lokalen LLMs

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein hybrider Ansatz, bei dem ein Sprachmodell mit externen Wissensquellen kombiniert wird. Anstatt sich nur auf das im Modell gespeicherte Wissen zu verlassen, greift RAG auf eine spezialisierte Datenbank oder Vektorsuche zurück, um kontextrelevante Informationen in Echtzeit abzurufen. Diese Informationen werden dem Modell während der Inferenz über den Prompt als zusätzlicher Kontext bereitgestellt. Im lokalen Umfeld bedeutet das: Unternehmen können eigene Dokumente, FAQs, Handbücher oder interne Datenbanken einbinden, ohne dass diese Daten das eigene System verlassen. RAG ist in vielen Frameworks bereits integriert oder leicht nachrüstbar, etwa in Kombination mit Tools wie GPT4All oder LM Studio. Auch die meisten quantisierten LLM-Modelle lassen sich mit Vektor-Retrievern koppeln, um RAG lokal umzusetzen.

Fazit

Cloudbasierte KI-Dienste wie ChatGPT, Gemini oder Copilot bieten beeindruckende Funktionalität, einfache Integration und sofortigen Mehrwert. Für viele KMU ist dies ein attraktiver Einstieg: keine eigene Infrastruktur, keine lange Vorlaufzeit, schnelle Produktivitätsgewinne. Doch genau dieser Komfort bringt erhebliche Risiken mit sich, wenn es um Datenschutz, rechtliche Absicherung und die Kontrolle über sensible Unternehmensdaten geht. Sobald die Daten an die Cloud-KI übertragen wurden, werden sie nach ausländischem Recht verarbeitet, und die Souveränität über sie geht damit weitgehend verloren.

Der lokale Einsatz von LLMs eröffnet KMUs neue Möglichkeiten, KI datensouverän und flexibel zu nutzen. Durch ausgereifte Tools wie LM Studio, GPT4All, Ollama, etc. wird der Zugang zu leistungsfähigen LLMs erheblich vereinfacht. Die Auswahl optimierter, quantisierter Modelle wie Mistral 7B, LLaMA 3.1 8B oder Phi-4 ermöglicht leistungsfähige Anwendungen auch auf Standard-Hardware. Kombiniert mit Techniken wie RAG, lassen sich lokale Modelle gezielt mit unternehmensinternem Wissen anreichern, wodurch ihre Praxistauglichkeit deutlich steigt. Entscheidend ist dabei, dass Datensouveränität und Datenschutz gewährleistet sind.

Für Unternehmen, die ihre sensiblen Daten schützen und gleichzeitig die Potenziale von KI ausschöpfen wollen, bieten lokale LLMs eine zukunftsfähige und strategisch sinnvolle Alternative zur Cloud-KI. Wer Daten, Prozesse und Wertschöpfung im eigenen Zugriff halten will, findet in lokal betriebenen LLMs eine datensouveräne Lösung – unabhängig, anpassbar und unter voller Kontrolle.

[1] https://lmstudio.ai/

[2] https://www.nomic.ai/gpt4all

[3] https://ollama.com/

[4] https://github.com/ggml-org/llama.cpp

[5] https://www.jan.ai/

[6] https://lmarena.ai/

[7] huggingface.co