Warum wir KI auf unseren eigenen Servern betreiben – und wann Sie es auch tun sollten

Öffentliche KI-Dienste sind der schnellste Weg, ein Sprachmodell auszuprobieren. Für viele Unternehmen, insbesondere Fabriken und landwirtschaftliche Betriebe, kommen die Fragen erst später: Wo landen unsere Daten, was passiert, wenn die Internetverbindung abbricht, und wie hoch werden die Kosten sein, wenn das gesamte Team die KI täglich nutzt?

Wir betreiben unsere eigenen Modelle auf unseren eigenen Servern. Der Text auf dieser Website wurde von einem Modell übersetzt, das auf Hardware in unserem Büro läuft, und der Mini.G Assistent in unserer App antwortet ebenfalls über unseren eigenen GPU-Server.

Gründe für den On-Premise-Betrieb von KI

• Ihre Daten bleiben intern. Produktionsprotokolle, Rezepte, Verträge und Chat-Protokolle verlassen niemals Ihr Netzwerk, und Sie entscheiden, was gespeichert wird und wie lange.
• Es funktioniert offline weiter. Ein Modell vor Ort antwortet weiterhin, wenn die Internetverbindung unterbrochen wird – wichtig, wenn es fest in die Betriebsabläufe integriert ist.
• Lokale Sprachen. Teams, die auf Thai, Birmanisch, Chinesisch und Englisch arbeiten, können einen Assistenten und einen Übersetzungs-Bot in all diesen Sprachen nutzen.
• Vorhersehbare Kosten. Sie zahlen einmalig für die Hardware statt pro Benutzer und Monat. Bei intensiver täglicher Nutzung zahlt sich dies besonders aus.

Die ehrlichen Kompromisse

• Anfangsinvestition. GPU-Hardware kostet Geld, bevor sie Geld spart. Bei geringem oder gelegentlichem Gebrauch ist ein Cloud-Dienst in der Regel günstiger.
• Jemand muss es betreiben. Modelle benötigen Updates, die Hardware muss überwacht werden und das Setup benötigt Pflege. Entweder Sie haben die entsprechenden Fähigkeiten im Haus oder Sie benötigen einen Partner.
• Die allergrößten Modelle bleiben in der Cloud. Lokale Modelle sind stark bei Dokumenten, Übersetzungen, Support und Betriebsabläufen, aber die größten Frontier-Modelle benötigen nach wie vor Rechenzentrum-Hardware.

Wo man anfangen sollte

Wählen Sie eine Aufgabe, die täglich wiederkehrt und interne Informationen nutzt: das Beantworten von Fragen aus Handbüchern und SOPs, das Übersetzen von Nachrichten zwischen Teams oder das Zusammenfassen von Tagesberichten. Messen Sie dies einen Monat lang und erweitern Sie den Prozess dann.

Wir liefern die Hardware – von einer leisen Workstation für ein einzelnes Büro bis hin zu einem Rack-Server für einen gesamten Standort – und wir übernehmen die Implementierung und Wartung für Sie. Sie behalten die Hardware und die Zugangsdaten. Sprechen Sie mit einem Ingenieur über Ihren Anwendungsfall.