Warum Datenhoheit das neue Fundament für technologische Unabhängigkeit ist.
Die Nachfrage für Künstliche Intelligenz ist ungebrochen. Doch während die erste Welle der KI-Adaption vor allem auf öffentlichen Cloud-Diensten wie ChatGPT oder Claude basierte, stellt sich für professionelle Anwender zunehmend eine kritische Frage: Wem gehören eigentlich meine Daten und die daraus resultierenden Erkenntnisse?
Hier kommt das Konzept der Sovereign AI (Souveräne KI) ins Spiel. Es beschreibt die Fähigkeit einer Organisation, KI-Systeme auf eigener Infrastruktur zu betreiben, zu kontrollieren und zu steuern – unabhängig von den strategischen Interessen oder Datenschutzrichtlinien grosser Cloud-Giganten.
Was ist "Sovereign AI" und warum ist sie für Unternehmen wichtig?
Sovereign AI beschreibt die Fähigkeit einer Organisation, KI-Systeme auf eigener Infrastruktur zu betreiben, zu kontrollieren und zu steuern. Dies geschieht völlig unabhängig von den strategischen Interessen oder Datenschutzrichtlinien grosser Cloud-Giganten.
Welche Vorteile bietet eine eigene KI-Infrastruktur?
• Datenschutz & Compliance: Sensible Unternehmensdaten, Patente oder Kundendaten dürfen oft die eigene Infrastruktur nicht verlassen. Sovereign AI ermöglicht Deep Learning und Inferenz hinter der eigenen Firewall.
• Technologische Souveränität: Wer sich auf externe APIs verlässt, ist von deren Preisgestaltung und Verfügbarkeit abhängig. Eigene Modelle garantieren Planungssicherheit.
• Spezialisierung: Ein allgemeines Modell "von der Stange" kennt Ihre spezifischen Workflows nicht. Souveräne KI erlaubt das Fine-Tuning mit exklusiven Fachdaten.
• Echtzeit-Wissen durch RAG: Zudem bildet Sovereign AI die ideale Basis für RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), um internes Wissen aus PDFs oder Datenbanken ohne Datenabfluss abzufragen.
Welche KI-Modelle sind 2026 am besten für den professionellen Einsatz geeignet?
Im Jahr 2026 hat sich die Landschaft der Open-Source-Modelle massiv professionalisiert. Je nach Anwendungsfall stehen verschiedene Modell-Kategorien zur Verfügung:
• Llama 4 (Meta): Der aktuelle Industriestandard für allgemeine Aufgaben. Die 70B-Version bietet eine Leistung auf Augenhöhe mit den besten proprietären Modellen und ist ideal für komplexe Analysen.
• Mistral Large / Mixtral: Bekannt für ihre Effizienz. Besonders die "Mixture of Experts" (MoE) Architektur erlaubt hohe Intelligenz bei vergleichsweise moderaten Hardwarekosten.
• Qwen 2.5: Eine exzellente Wahl für Coding-Aufgaben und mathematische Problemstellungen, die in der technischen Beratung und Entwicklung oft den Ausschlag geben.
• Gemma 3 (Google): Basierend auf der Technologie der Gemini-Modelle, bietet Google mit Gemma 3 ein nativ multimodales Modell an, das weit über die reine Textverarbeitung hinausgeht. Es kann neben komplexen Textanalysen auch Bilder und visuelle Daten direkt verarbeiten. Dank seiner hohen Effizienz liefert es selbst bei anspruchsvollen Aufgaben eine beeindruckende Inferenzgeschwindigkeit.
Wie berechnet man den Hardware-Bedarf für lokale KI Modelle?
Ein zentraler Begriff bei der Auswahl der "Sovereign AI" ist die Anzahl der Parameter, wie etwa bei einem Llama 4 70B. Diese Zahl (70 Milliarden Parameter) ist ein direktes Mass für die „Intelligenz“ und das Abstraktionsvermögen des Modells. Während schmalere Modelle mit 8B oder 14B Parametern hervorragend für spezialisierte Aufgaben wie Textzusammenfassungen oder einfache Klassifizierungen geeignet sind, zeigen die 70B-Modelle ihre Stärke bei komplexen logischen Schlussfolgerungen und strategischen Analysen.
Damit diese riesigen Modelle jedoch auf lokaler Hardware effizient laufen, kommt die Quantisierung ins Spiel. Dabei werden die Gewichte des Modells präzise komprimiert (beispielsweise von 16-Bit auf 4-Bit oder 8-Bit).
Der Vorteil: Ein hochgradig quantisiertes 70B-Modell benötigt deutlich weniger VRAM und läuft auf unseren Systemen mit extremer Geschwindigkeit.
Der Nachteil: Je stärker man quantisiert, desto eher gehen feine Nuancen im Sprachverständnis verloren.
In der Praxis: Wie viel VRAM benötigt ein 70B-Modell Llama 4?
Um zu verstehen, warum die Wahl der GPU über Erfolg oder Misserfolg entscheidet, werfen wir einen Blick auf die VRAM-Kalkulation für ein 70-Milliarden-Parameter-Modell. Als Faustformel gilt: Ein Parameter in Standardpräzision (FP16) benötigt 2 Bytes.
| Präzision / Quantisierung | Speicher pro Parameter | Reiner VRAM-Bedarf (70B) | Empfohlene Hardware |
| Volle Präzision (FP16) | 2 Bytes | ~140 GB | 2x Blackwell 6000 Pro |
| 8-Bit (Hohe Qualität) | 1 Byte | ~70 GB | 1x Blackwell 6000 Pro |
| 4-Bit (Standard Kompression) | 0,5 Bytes | ~35 GB | 1x Blackwell 6000 Pro (mit Puffer) |
Zu diesem reinen Modellgewicht müssen immer ca. 15–20 % Puffer für den sogenannten „Context Window“ (Arbeitsspeicher der KI für laufende Chats) und den System-Overhead dazugerechnet werden.
Worauf muss man bei der Hardware-Konfiguration für KI achten? Welche GPUs sind erforderlich?
Die Wahl des Modells bestimmt direkt die benötigte Hardware. Der kritische Flaschenhals ist dabei fast immer der Grafikspeicher (VRAM).
| Modell-Grösse | Anwendungsfall | Empfohlene Hardware |
| Kleine Modelle (bis 8B Parameter) | Schnelle Chatbots, einfache Klassifizierung | 1x GPU (z.B. RTX 5090 oder 6000er Klasse) |
| Mittlere Modelle (30B - 70B Parameter) | Komplexe Beratung, Dokumentenanalyse | 2 - 4 GPUs im Verbund (PCIe 5.0) |
| Grosse Modelle (70B+ & Fine-Tuning) | Training auf eigenen Daten, maximale Präzision | High-End Workstation / Server mit 4x Blackwell GPUs |
Gute Grafikkarten reichen alleine nicht. Um die optimale Leistung eines Systems zu erzielen und von der Grafikkarte maximal zu profitieren sind darauf abgestimmt Prozessor, Arbeitsspeicher und schnelle SSDs zu wählen.
Welche Dimensionierungen machen in der Praxis Sinn? Welche CPU-Leistung ist erforderlich?
• Prozessor Cores: Wir empfehlen eine Basis von 8 physischen Kernen pro GPU. Bei vier Blackwell-Karten ergibt das ein Minimum von 32 Kernen, um das Daten-Preprocessing (Tokenisierung, Dekompression) parallel zur GPU-Last flüssig zu bewältigen.
• Mainboard Lanes: Für die Anbindung der GPUs sind schnelle Lanes unverzichtbar. Bei Systemen für Small AI Models basierend auf Intel Ultra Core oder AMD Ryzen Prozessoren werden maximal 2 GPUs mit x8 Lanes erschlossen. Bei Systemen für Large Models basierend auf AMD Threadripper werden bis zu 4 GPUs mit vollen x16 Lanes angebunden, was den massiven Datendurchsatz für GPUs erst ermöglicht.
• Clock Frequency: Eine hohe Single-Core-Leistung des Prozessors mit einem Boost-Takt von 4,5 GHz oder mehr ist kritisch. Dies minimiert die Latenz bei der Befehlsübergabe an die GPUs und verhindert, dass die Rechenleistung der Grafikkarten durch langsame CPU-Steuerprozesse ausgebremst wird.
Wie viel Arbeitsspeicher (RAM) wird benötigt?
Der System-RAM muss gross genug sein, um das KI-Modell zunächst von der Festplatte zu laden, bevor es in den Grafikspeicher der GPUs geschoben wird.
• Die 2x-Regel: Eine bewährte Faustformel besagt, dass der System-Arbeitsspeicher mindestens doppelt so gross sein sollte wie der gesamte verfügbare Grafikspeicher (VRAM). Zum Beispiel: 4x Blackwell 6000 Pro (96 GB VRAM) ergeben 384 GB VRAM. Entsprechend sollte das System über 512 GB bis 1 TB RAM verfügen.
• Fehlertoleranz: Im professionellen Umfeld ist ECC-RAM (Error Correction Code) zwingend erforderlich, um Rechenfehler und Systemabstürze bei tagelangen Berechnungen zu verhindern.
Welche Rolle spielen SSDs beim Laden von LLMs?
Was oft unterschätzt wird: Ein 70B-Modell kann 40 bis 100 GB gross sein. Wenn dieses Modell geladen wird, soll das nicht Minuten dauern. Deshalb lautet die Empfehlung: Einsatz von NVMe PCIe 5.0 SSDs. Diese sehr schnellen SSDs ermöglichen es auch gewaltige Modelle in wenigen Sekunden in den Speicher zu laden.
Wie werden AI Systeme erfolgreich implementiert?
Die erfolgreiche Implementierung einer souveränen KI-Strategie erfordert eine Hardware-Basis, die über die reine Rechenleistung hinausgeht. Für den produktiven Einsatz sind thermische Stabilität und eine präzise technische Abstimmung unter Dauerlast essenziell.
brentford bietet spezialisierte Infrastrukturlösungen, die exakt auf diese Anforderungen zugeschnitten sind und mit Projekten skalieren können:
• Deep Learning Workstations & Server: Unsere Systeme sind auf maximale Datendurchsätze und minimale Latenzzeiten optimiert, um einen reibungslosen Workflow bei Training und Inferenz zu gewährleisten.
• Maximale GPU-Skalierbarkeit: brentford Systeme für Large AI Models können mit bis zu vier NVIDIA Blackwell RTX 6000 Pro GPUs ausgebaut werden, wobei eine etappenweise Erweiterung möglich ist.
• Zukunftssicherer Grafikspeicher: Mit 96 GB VRAM pro Karte – und bis zu 384 GB im Verbund – lassen sich selbst umfangreiche Sprachmodelle in hoher Präzision lokal betreiben. Dies garantiert volle Datenkontrolle ohne Abhängigkeit von Cloud-Schnittstellen.
Unser AI Systems Portfolio im Überblick:
• Workstations für kleinere KI-Modelle – Ideal für Einstieg und spezialisierte Tasks.
• Workstations für grosse KI-Modelle – Maximale Performance für komplexe LLMs.
• AI Rackstations – Rack Ausbau und skalierbare Serverlösungen für das Rechenzentrum.
Datenhoheit sichert langfristige Entscheidungsfreiheit und schützt betriebsinternes Wissen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz. Wir bieten die passende IT Hardware und fundierte Kompetenz in diesem Thema. Gerne beantworten wir Ihre Fragen oder unterstützen beratend bei der Zusammenstellung passender AI Systeme.
