Local AI: Vorteile / Nachteile

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern Teil unseres Arbeitsalltags. Meist nutzen wir KI in der Cloud – also über Dienste großer Anbieter. Doch immer häufiger wird die Frage gestellt: Sollte KI nicht auch lokal betrieben werden? Diese sogenannte Local AI bringt interessante Vorteile, aber auch klare Herausforderungen mit sich^[1].

Was bedeutet Local AI?

Unter Local AI versteht man den Betrieb von KI-Modellen direkt auf der eigenen Hardware – etwa auf Firmenservern oder leistungsstarken Workstations – statt in einer externen Cloud.^[2]

Das können kleine Sprachmodelle sein, die auf einem Laptop laufen, oder komplexere Lösungen auf Servern mit starker GPU-Unterstützung.

Vorteile von Local AI

1. Datensicherheit & Privatsphäre Sensible Daten verlassen das eigene Unternehmen / Einflusssphäre nicht. Damit entfällt das Risiko, dass Informationen durch Cloud-Anbieter gespeichert oder ausgewertet werden könnten.^[3]
   
   
2. Unabhängigkeit von externen Hosting-Partnern
   Keine Abhängigkeit von Preismodellen und -anpassungen, Nutzungsgrenzen oder möglichen Ausfällen externer Services.^[1]
   
   
3. Offline-Funktionalität
   Local AI kann auch ohne Internetverbindung genutzt werden – z. B. in abgeschotteten Netzwerken oder bei mobilen Einsätzen.
   
   
4. Schnelligkeit
   Da keine Übertragung ins Internet notwendig ist, entfallen Netzwerklatenzen.^[2]
   
   
5. Anpassbarkeit
   Modelle lassen sich speziell auf die eigenen Daten trainieren (Fine-Tuning). Damit können individuelle, stets gleiche Lösungen entstehen, die ein Cloud-Service nicht abdeckt.

Nachteile von Local AI

1. Hoher Hardware-Bedarf
   Moderne Sprachmodelle benötigen GPUs, viel RAM und Speicher. Diese Anschaffung ist teuer.^[2]
   
   
2. Wartung & Betrieb
   Updates, Sicherheitspatches und Modellpflege liegen in der Verantwortung des Unternehmens.^[1]
   
   
3. Begrenzte Skalierbarkeit
   Während Cloud-Dienste flexibel Ressourcen bereitstellen, stößt lokale Hardware schnell an ihre Grenzen, wenn viele Nutzer gleichzeitig zugreifen.
   
   
4. Energieverbrauch
   Eigenbetrieb bedeutet zusätzlichen Strombedarf und damit höhere Betriebskosten - wobei man diese den externen Kosten gegenüberstellen müsste.^[3]
   
   
5. Funktionsumfang
   Viele Cloud-Dienste bieten Features (z. B. multimodale Modelle, automatische Skalierung), die lokal nur schwer verfügbar sind.

Quelle: Bild generiert von Gemini (Google AI)

Wann lohnt sich Local AI?

Local AI eignet sich besonders für Unternehmen, bei denen Datenschutz und Kontrolle im Vordergrund stehen – z.B. im Gesundheitswesen, in Banken oder in Behörden, oder Unternehmen, die auf Wiederholbarkeit und Stabilität hohen Wert legen.^[1]

Für Firmen ohne hohe Sicherheitsanforderungen oder ohne große Hardware-Ressourcen ist die Cloud oft praktischer und günstiger.

Quelle: Bild generiert von Canva

Fazit

Local AI ist kein Ersatz für Cloud-Angebote, sondern eine Ergänzung. In vielen Szenarien wird ein Hybrid-Ansatz die beste Lösung sein: Vertrauliche Daten werden lokal verarbeitet, während allgemeine Anwendungsfälle in der Cloud bleiben. So profitieren Unternehmen von beiden Welten.^[2]