Private KI-Inferenz: konsequentes Model Serving
Private KI-Inferenz ersetzt öffentliche KI-APIs im Enterprise-Umfeld. Das Ziel: Kalkulierbare Kosten und Absolute Datensouveränität. Wir implementieren eine hochperformante Inferenz-Engine als Fully Managed Service direkt auf europäischer Server-Infrastruktur oder nativ On-Premise. Kein Vendor-Lock-in durch US-Hyperscaler. Keine Per-Token-Abrechnung. Stattdessen ein fixer Preis ab $1,500 pro Monat. Keine geteilten Ressourcen. Absolute Kontrolle: Ihre proprietären Daten verlassen Ihr Netzwerk zu keinem Zeitpunkt.
Warum Private KI-Inferenz?
Die OpenAI-Steuer
- Per-Token-Abrechnung
- Kontrollverlust (Datenabfluss in die USA)
- Unberechenbare OPEX
- Schwankende Latenzen durch geteilte GPUs
Private Inferenz-Engine
- Vorhersehbare Fixkosten
- Strikte Datensouveränität (On-Premise oder EU-VPC)
- Ausschließlich europäische Server-GPUs
- Ausschluss von Per-Token-Gebühren
Architektur der KI-Inferenz-Plattform
Wir deployen nativ On-Premise oder etablieren eine Hybrid-Bridge zu kosteneffizienten europäischen Server-GPUs. Resultat: Garantierter Durchsatz ohne Noisy-Neighbor-Effekte und radikale Reduktion der Abhängigkeit von US-Hyperscalern.
Wir implementieren einen hochoptimierten Inferenz-Stack für maximalen Token-Durchsatz. Er verarbeitet Modelle wie Llama 3 oder Mistral im Produktivbetrieb. Der gesamte operative Overhead wird von uns als Fully Managed Service abstrahiert.
Ihre proprietären Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle. Wir setzen auf konsequente VPC-Segmentierung sowie Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Absolute Datensouveränität für kritische Workloads im europäischen Raum.
Klar definierte Zuständigkeiten
Ein skalierbarer Service erfordert eine harte Trennlinie. Wir betreiben die Infrastruktur. Sie steuern die Applikation.
Unsere Verantwortung (Infrastruktur)
- GPU-Infrastruktur: Wir verantworten den Infrastruktur-Betrieb.
- Engine: Wir administrieren den Kubernetes-Cluster und den vLLM-Stack.
- Operations: Wir implementieren OS-Patches und Treiber-Updates.
- Incident: API antwortet nicht -> Wir lösen das Problem.
Ihre Verantwortung (Applikation)
- Modelle: Sie definieren die Model Weights.
- Context: Sie designen System-Prompts und RAG-Pipelines.
- Logik: Sie entwickeln die Geschäftslogik.
- Incident: Output mangelhaft -> Sie iterieren.
Kalkulation der KI-Inferenz
Zzgl. 3.000 € Setup-Fee
- Bis zu 2 Infrastruktur-GPU-Nodes im Managed-Betrieb.
- 0 € Per-Token-Kosten — Radikales Flatrate-Modell.
- Drop-in Replacement für die OpenAI-API.
- 24/7 Telemetrie & Automatisches Monitoring.
- Datensouveränität nach europäischen Richtlinien.
Technische Spezifikationen & FAQ
Ist ein Setup mit AWS-Frontend und europäischen Server-GPUs möglich?
Korrekt. Dies ist das bewährte Hybrid-Modell. Wir terminieren einen verschlüsselten Tunnel (WireGuard, Site-to-Site VPN) zwischen der AWS VPC und dem Infrastruktur-GPU-Cluster. Inferenzanfragen fließen direkt und gesichert, ohne das öffentliche Internet zu tangieren.
Welche Modelle werden unterstützt?
Sämtliche Modelle, die mit vLLM kompatibel sind (Llama 3, Mistral, Gemma und weitere).
Ist horizontale Skalierung gegeben?
Ja. Neue Infrastruktur-Nodes werden innerhalb von Minuten in den Cluster provisioniert.
Wie verhält sich die Latenz gegenüber OpenAI?
Zumeist überlegen. Da exklusiv Infrastruktur-Ressourcen genutzt werden, entfallen Warteschlangen öffentlicher APIs. Die Time-to-First-Token (TTFT) bleibt deterministisch und gering.
Werden LoRA-Adapter unterstützt?
Absolut. Multi-LoRA-Serving zur Laufzeit auf einem Basismodell ist nativ integriert.
Wie wird mit Hardware-Ausfällen verfahren?
Wir betreiben Standby-Kapazitäten. Bei einem GPU-Fehler greifen Failover-Mechanismen, die den Workload automatisch verlagern.
Existiert OpenAI-Kompatibilität?
Ja. Ein Austausch der `base_url` und des `api_key` in Ihrem Code reicht aus.
Haben Sie Zugriff auf unsere Payloads?
Nein. Die Verarbeitung erfolgt rein auf dem On-Premise- oder Infrastruktur-Cluster. Wir aggregieren ausschließlich Infrastruktur-Telemetrie.
Ist Multi-Model-Serving auf einem Node möglich?
Exakt, vorausgesetzt das VRAM-Limit wird respektiert. Mechanismen wie GPU-Partitionierung und Model-Swapping stehen zur Verfügung.
Wie wird die Transportverschlüsselung sichergestellt?
Durch striktes mTLS und private IP-Räume. Der gesamte Traffic von der Applikation zum Inferenz-Endpoint wird lückenlos verschlüsselt.
Ist Bring-Your-Own-Container (BYOC) möglich?
Ja. Der optimierte vLLM-Stack ist der Default, aber das Deployment custom Docker-Container wird vollumfänglich unterstützt.
Datenhoheit sichern. Private KI-Infrastruktur betreiben.
Externe APIs und US-Cloud-Provider sind ein massives Risiko für Ihre proprietären Daten. Beenden Sie den IP-Abfluss und kappen Sie variable API-Kosten. Wir implementieren High-Throughput-Inferenz und zustandsbehaftete KI-Agenten direkt auf Ihrer Bare-Metal-Infrastruktur. Volle Kontrolle. Keine Kompromisse bei der Sicherheit.
Weitere KI-Infrastruktur-Module
Private Agent Runtime
AI Full Stack
Infrastructure Audit
Discovery-Zoom. Wir prüfen Ihre KI-Workloads, Datenflüsse und aktuelle Cloud-Architektur und geben Ihnen eine klare Go-/No-Go-Empfehlung. Wenn private Inferenz, Agent-Runtimes oder gemanagte Datendienste für Ihre Architektur sinnvoll sind, zeigen wir den nächsten Schritt. Wenn nicht, sagen wir es direkt.
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