Für Projekte, bei denen Cloud-KI-Anbieter wie Claude, OpenAI oder Google vertraglich ausgeschlossen sind. Wir konzipieren, beschaffen und richten KI-Infrastruktur ein, die komplett auf Ihrer eigenen Hardware läuft.
Was ist lokale KI-Infrastruktur?
Lokale KI-Infrastruktur (On-Premise-KI) bezeichnet den Betrieb von KI-Sprachmodellen vollständig auf eigener Hardware, ohne Anbindung an Cloud-Anbieter wie Claude, OpenAI oder Google. Anfragen und Daten verlassen dabei nie das eigene Netzwerk – relevant überall dort, wo Vertraulichkeit vertraglich oder gesetzlich vorgeschrieben ist.
Warum das Thema jetzt relevant ist
der Unternehmen in Deutschland nennen Datenschutzanforderungen als größtes Problem beim KI-Einsatz.
Bitkom, „Datenschutz in der deutschen Wirtschaft", Studienbericht 2026 · Quelle (PDF)Referenzen & Partner
Von regionalen Marktführern bis zu global agierenden Konzernen – über 350 Unternehmen setzen auf Codersgarden.
Codersgarden ist offizieller Business Partner des 1. FC Nürnberg – ein Zeichen für regionale Verwurzelung, langfristiges Engagement und unternehmerischen Anspruch.
Für wen das relevant ist
Mandantendaten dürfen keine externen Server erreichen – Cloud-KI ist berufsrechtlich/vertraglich ausgeschlossen.
Lokale KI-Recherche- und Dokumentenanalyse, komplett im eigenen Netzwerk, mit Compliance-Nachweis für die Kammer.
Vergabe- und Sicherheitsvorgaben schließen Cloud-APIs aus, KI-Nutzung bleibt trotzdem gewünscht.
On-Premise-Setup mit dokumentiertem Datenfluss, ausschreibungsfähig und auditierbar.
Geheimschutz- und Exportkontrollauflagen verbieten jede externe Datenübertragung.
Vollständig isolierte KI-Infrastruktur ohne Netzwerkanbindung nach außen, gehärtet und dokumentiert.
Patientendaten unterliegen strengster Vertraulichkeit, Cloud-Verarbeitung ist rechtlich riskant.
Lokale Verarbeitung ohne Drittlandtransfer-Fragen, DSGVO-sauber dokumentiert.
Der eigene Endkunde schreibt vertraglich vor, welche Tools/Anbieter nicht genutzt werden dürfen.
Wir setzen KI so um, dass sie außerhalb der Ausschlussliste bleibt – Projekte werden wieder annehmbar, die sonst abgelehnt werden müssten.
Vergleich
| Cloud-KI (Claude, OpenAI, Google) | Lokale KI-Infrastruktur | |
|---|---|---|
| Datenstandort | Bei externem Anbieter | Ausschließlich beim Kunden |
| Drittlandtransfer | Möglich, je nach Anbieter | Ausgeschlossen |
| Laufende Kosten | Nutzungsabhängig, variabel | Einmalige Hardware-Investition |
| Modellauswahl | Anbietervorgabe | Frei wählbar (Open Source) |
| Geeignet bei NDA-/Compliance-Ausschluss | Nein | Ja |
| Modell-Leistungsfähigkeit | Meist höher (Frontier-Modelle) | Abhängig von Hardware-Budget |
Kosten
Einmalige Investition in eigene Hardware statt laufender, nutzungsabhängiger Cloud-Kosten. Wir ermitteln vorab den tatsächlichen Bedarf (Nutzerzahl, Use Cases, Datenvolumen) – keine Über-Dimensionierung, kein Standardpaket von der Stange.
Vorgehen
Wir ermitteln den tatsächlichen Nutzungsbedarf – Nutzerzahl, Use Cases, Datenvolumen. Ergebnis: eine begründete Empfehlung, kein Standardpaket.
Von der Chip-/Speicherwahl bis zur konkreten Bestellnummer – wir kennen den volatilen Hardware-Markt aus eigener, aktueller Erfahrung.
Installation und Härtung der Inferenz-Software (u. a. Ollama): keine Cloud-Anbindung, verschlüsselte Datenträger, Netzwerk-Isolation, sicherer Fernzugriff ohne offene Ports. Modellauswahl mit Lizenz- und Herkunftsprüfung.
Schriftlicher Nachweis von Datenfluss, Konfiguration und Absicherung – als Beleg gegenüber Ihren eigenen Kunden/Auditoren.
Fachwissen
Speicher ist der limitierende Faktor, nicht reine Rechenleistung. Ein Sprachmodell muss vollständig in den verfügbaren Grafik-/Arbeitsspeicher passen – reicht der Speicher nicht, läuft das Modell gar nicht oder unbrauchbar langsam. Die Modellgröße bestimmt die Mindestanforderung, nicht umgekehrt.
Consumer-Hardware hat klare Grenzen. Ein Mac Mini oder Gaming-Notebook kann kleine, komprimierte Modelle für einen einzelnen Nutzer im Test darstellen. Für den produktiven Einsatz mit mehreren gleichzeitigen Nutzern und größeren Modellen reicht das in aller Regel nicht.
Quantisierung ist ein Kompromiss, kein Trick. Komprimierte Modellversionen sparen Speicher, kosten aber Qualität. Wie viel Kompromiss vertretbar ist, hängt vom Anwendungsfall ab – das gehört transparent in die Bedarfsanalyse, nicht ins Kleingedruckte.
Einzelnutzer-Prototyp ≠ Mehrnutzer-Betrieb. Mehrere gleichzeitige Anfragen stellen deutlich höhere Anforderungen als ein einzelner Testlauf – ein Setup, das für eine Demo funktioniert, muss für den täglichen Betrieb im Team nicht ausreichen.
Sicherheit ist Teil der Infrastruktur, nicht nachträglich. Netzwerk-Isolation, Verschlüsselung und Zugriffskontrolle gehören von Anfang an ins Sizing, nicht als Add-on danach.
Ihre Daten verlassen nie das Haus.
Wir haben dieses Setup nicht nur konzipiert, sondern für uns selbst durchexerziert – eigene Hardware-Beschaffung, eigenes NDA-konformes Setup, eigene Erfahrung mit den typischen Stolpersteinen (Marktvolatilität, Lizenzfragen, Sicherheitskonfiguration). Wir sprechen aus eigener Praxis, nicht aus reiner Theorie.
FAQ
Wir setzen auf lizenzrechtlich unbedenkliche Open-Source-Modelle, die für vertrauliche, kommerzielle Nutzung geeignet sind. Wir prüfen und erklären transparent auch Herkunftsfragen, etwa bei Modellen aus politisch sensiblen Regionen.
Nein. Die eingesetzten Modelle sind bereits fertig trainiert und laufen lokal nur im Anfragemodus (Inferenz) – es findet kein Nachtraining mit Ihren Daten statt, außer Sie entscheiden sich aktiv für eigenes Fine-Tuning. Anders als bei Cloud-KI-Anbietern, deren Nutzungsbedingungen eine Trainingsnutzung oft erlauben (sofern nicht per Opt-out ausgeschlossen), besteht bei einem lokalen Setup ohnehin keine Verbindung nach außen, über die Daten überhaupt abfließen könnten.
Für viele Anwendungsfälle ja, für manche nicht – deshalb steht am Anfang immer eine ehrliche Bedarfsanalyse statt eines Standardversprechens. Wir sagen auch, wenn ein Vorhaben lokal (noch) nicht sinnvoll umsetzbar ist.
Für einzelne Tests mit kleinen, komprimierten Modellen ja – für den produktiven Betrieb mit mehreren Nutzern und größeren Modellen in der Regel nicht. Entscheidend ist, ob das Modell vollständig in den verfügbaren Speicher passt und ob die Bandbreite für mehrere gleichzeitige Anfragen ausreicht. Genau das prüfen wir in der Bedarfsanalyse, bevor wir eine Empfehlung aussprechen – statt pauschal auf vorhandener Hardware zu entwickeln.
Hängt vom tatsächlichen Bedarf ab (Nutzerzahl, Modellgröße, Nutzungsintensität) – wir verkaufen keine Über-Dimensionierung. Nach der Bedarfsanalyse erhalten Sie eine konkrete, begründete Empfehlung inkl. Kosten.
Die Infrastruktur ist so ausgelegt, dass sie mitwächst. Modell-Updates und Erweiterungen sind möglich, ohne die Grundarchitektur (keine Cloud-Anbindung, Netzwerk-Isolation) zu verändern.
Wir haben dieses Setup nicht nur konzipiert, sondern für uns selbst durchexerziert – eigene Hardware-Beschaffung, eigenes NDA-konformes Setup für vertrauliche Coding-Projekte. Details gern im Gespräch.
Regionen
Wir arbeiten deutschlandweit – remote und auf Wunsch vor Ort.
Weitere Leistungen
AI Agents, Workflow-Automation und LLM-Integration – damit Ihre Prozesse sich selbst erledigen.
Zur KI Agentur →Maßgeschneiderte Web Apps, SaaS-Produkte und APIs – skalierbar gebaut, langfristig gewartet.
Zur Web Entwicklung →Native iOS & Android sowie Flutter Apps – von der Idee bis zum Store.
Zur App Entwicklung →Autonome KI-Agenten, die Aufgaben eigenständig erledigen – von der Recherche bis zur Kundenkommunikation.
Zu KI Agenten →Manuelle Prozesse mit KI ersetzen – Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Workflows, Lead-Qualifizierung.
Zur KI Automatisierung →Cross-Platform Apps mit einer Codebase – nativ performant auf iOS und Android.
Zur Flutter Agentur →B2B SaaS-Produkte von der Architektur bis zum Launch – Multi-Tenancy, Billing, Onboarding.
Zur SaaS Entwicklung →Bereit?
Kostenlose Machbarkeitsanalyse – wir prüfen unverbindlich und ergebnisoffen,
ob und wie sich Ihr Vorhaben lokal und NDA-konform umsetzen lässt.