Proprietäre KI-Modelle versprechen schnelle Ergebnisse, bringen aber eine ganze Reihe von Abhängigkeiten mit sich. Mehr Kontrolle versprechen Open-Source-Ansätze – wie sich datensouveräne KI-Infrastruktur aufbauen lässt, welche Tücken es zu beachten gilt und warum Open-Source trotzdem der bessere Weg.
KI ist Infrastruktur – und damit eine strategische Entscheidung
Im Kern geht es um die Frage, ob KI lediglich konsumiert oder als eigene, kontrollierbare Plattform betrieben wird. Wer also KI einsetzt, sollte sich vorher einige grundlegende Fragen der Unternehmenssteuerung stellen.
Proprietäre KI-Plattformen: bequem, aber nicht neutral
Wer sich diesen Fragen nicht stellt, landet schnell schon allein aus Gründen der Bequemlichkeit bei einem der vielen proprietären Anbietern, nicht selten einem der US-amerikanischen Hyperscaler.
Und nicht falsch verstehen: Cloud-basierte, proprietäre KI-Angebote haben ihre Berechtigung. Sie sind schnell verfügbar, leicht integrierbar und ermöglichen einen unkomplizierten Einstieg, ohne dass sich Unternehmen über das Thema Infrastruktur große Gedanken machen müssen.
Gleichzeitig entstehen durch sie aber strukturelle Abhängigkeiten, die sich häufig erst im laufenden Betrieb bemerkbar machen.
Dazu zählen unter anderem:
- eine starke Bindung an einzelne Anbieter und deren Preismodelle (Vendor Lock-In)
- eingeschränkte Transparenz darüber, wie und wo Daten verarbeitet werden
- Unsicherheiten im Hinblick auf Datenschutz, Compliance und Datenlokation
- begrenzte Möglichkeiten zur Anpassung von Modellen und Architekturen
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Open Source als Grundlage für technologische Souveränität
Open-Source-KI verfolgt einen anderen Ansatz – und auch, wenn viele Unternehmen im Einsatz quelloffener Software erstmal ein ideologisches Statement sehen, muss es das gar nicht sein. Oft ist es ganz einfach die pragmatische Grundlage für Unabhängigkeit und langfristige Planbarkeit.
Nicht auf abgeschlossene, proprietäre Plattformen zu setzen, ermöglicht den Aufbau einer eigenen KI-Landschaft auf Basis frei verfügbarer, transparenter Modelle und Frameworks. Auch im Hinblick auf Funktionalität braucht sich niemand Sorgen zu machen: Ähnlich wie in den meisten Anwendungsbereichen bieten aktuelle Open-Source-Modelle längst ein Leistungsniveau, das für viele produktive Anwendungsfälle mehr als ausreichend ist.
Der entscheidende Unterschied liegt weniger in einzelnen Features als in den strukturellen Vorteilen. Unternehmen behalten die vollständige Kontrolle über ihre Daten, können Modellarchitekturen nachvollziehen und anpassen und sind nicht an starre Nutzungs- oder Preismodelle gebunden. Gleichzeitig lassen sich Open-Source-Lösungen gezielt auf eigene Prozesse, Fachdomänen und Sicherheitsanforderungen zuschneiden.
Eigene Cluster: KI dort betreiben, wo die Daten entstehen
Damit Open-Source-KI allerdings ihr Potenzial entfalten kann, braucht sie eine passende technische Basis. Leistungsfähige KI-Anwendungen erfordern GPU-gestützte Rechenleistung, skalierbare Storage-Konzepte und eine stabile, sichere Netzwerkarchitektur. Hinzu kommen Themen wie Orchestrierung, Monitoring, Zugriffskontrolle und Lifecycle-Management.
Der Betrieb eigener KI-Cluster – etwa im eigenen Rechenzentrum oder in einem dedizierten, souveränen Hosting-Umfeld – ermöglicht es, KI als integralen Bestandteil der bestehenden IT-Infrastruktur zu etablieren. Modelle, Daten und Anwendungen bleiben in einem kontrollierten Umfeld und lassen sich sauber in vorhandene Systeme integrieren. In solch einem Szenario ist KI also nicht ein weiterer externer Dienst, sondern wird als interne Plattform verstanden, die mit den Anforderungen des Unternehmens wachsen kann.
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- Regelmäßige Optimierungen und automatische Updates
Anspruchsvoll – aber langfristig besser
Klar: Das klingt erst einmal wahnsinnig komplex. Und auch eine Sache gehört zur Wahrheit dazu – der souveräne Weg zur KI-Infrastruktur ist kein Selbstläufer. Er erfordert technisches Know-how, Erfahrung im Betrieb komplexer Infrastrukturen und ein klares Architekturverständnis. Genau deshalb greifen ja so viele Unternehmen zu proprietären Lösungen – dort ist der initiale Aufwand zunächst deutlich geringer, die Einstiegshürden niedriger.
Trotzdem lohnt sich der zu Beginn vielleicht etwas steinigere Weg, denn dadurch entsteht eine nachhaltige Grundlage, die langfristig Vorteile bietet: mehr Kontrolle, höhere Sicherheit, bessere Anpassbarkeit und eine geringere Abhängigkeit von externen Marktbewegungen. Unternehmen, die diesen Weg gehen, investieren nicht nur in einzelne KI-Anwendungen, sondern in ihre digitale Eigenständigkeit.
Komplex? Vielleicht. Aber nicht mit BW.Tech
An dieser Stelle kommen wir ins Spiel. Als IT-Infrastrukturunternehmen mit eigenem Rechenzentrum unterstützen wir Unternehmen beim Aufbau und Betrieb datensouveräner KI-Lösungen. Unser Leistungsspektrum reicht von der Konzeption und dem Aufbau dedizierter GPU-Cluster über den Betrieb hochverfügbarer Infrastrukturen bis hin zur Integration von Open-Source-KI-Stacks in bestehende IT-Umgebungen. Dabei legen wir besonderes Augenmerk auf Datensouveränität, Sicherheit und regulatorischer Konformität – ohne Abhängigkeit von Hyperscalern.
KI-Souveränität ist eine bewusste (und eine gute) Entscheidung
Die Frage muss längst nicht mehr sein, ob Unternehmen KI einsetzen wollen – sondern nur, unter welchen Bedingungen. Proprietäre Plattformen bieten einen schnellen und unkomplizierten Einstieg, jedoch häufig auf Kosten der eigenen (Daten-)Souveränität. Open-Source-Ansätze eröffnen langfristige Kontrolle und erlauben mehr Transparenz, Unabhängigkeit und strategische Handlungsfähigkeit. Das kann zwar etwas komplexer wirken – mit dem richtigen Partner ist dieser Weg jedoch absolut machbar. Souveräne KI beginnt dort, wo Unternehmen die Kontrolle über ihre Infrastruktur zurückgewinnen.
