Tschüss Cloud, Hallo Souveränität: die Technologie hinter Local AI

Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence überflutet alle Märkte. Überall findet man AI - im Kinderspielzeug genauso wie im Navigationssystem des neuen Autos, in medizinischen Betrieben, Industriefabriken, Zentren für Forschung und Entwicklung, und natürlich auch in der Weiterbildung. Je mehr AI unser Leben und die dahinter laufenden digitalen Prozesse durchdringt, desto weniger haben wir die Kontrolle darüber. Fragen, die wir uns im Kontext stellen sollten:. Welche AI sieht sich meine Daten an und zu welchem Zweck? Wo speichert diese AI die gesammelten Daten? Was mache ich, wenn “meine eigene” AI in der Cloud meine Daten herumreicht? Jahrelang war die Cloud die einzig wahre Lösung - losgelöst von allen Einschränkungen was Rechenleistung, Datenverfügbarkeit und Energieverbrauch betrifft, war es oft auch nur “cool und hip”, alles in die Cloud zu verlagern. Aber spätestens mit dem Boom der AI ändert sich der Fokus: wie kann ich sicherstellen, dass eine AI nicht irgendwo in der Welt herumläuft und meine Daten missbraucht? Wie kann ich die teils horrenden Kosten besser steuern, die eine Cloudlösung mit sich bringt?

Hier betritt Local AI die Bühne.

I. Strategische Positionierung: Warum Local AI für Unternehmen relevant ist

Local AI bezieht sich auf Künstliche Intelligenz-Modelle und -Anwendungen, die direkt auf einem Endgerät oder der lokalen Infrastruktur (wie z. B. einem Laptop, Desktop-PC, Smartphone, IoT-Gerät oder einem Server im eigenen Unternehmen) ausgeführt werden, anstatt sich auf externe Cloud-Server zu verlassen. Es ist das Gegenstück zur Cloud AI, bei der die Datenverarbeitung und die Inferenz (die Anwendung des Modells) auf entfernten Rechenzentren wie denen von OpenAI, Google oder Amazon Web Services stattfinden. Unternehmen, die AI nutzen möchten, stehen nun vor der grundlegenden Entscheidung, wo ihre AIs laufen sollen: in der Cloud oder lokal. Die Daten im eigenen Haus zu haben ist natürlich nicht der einzige Point of Interest: die steigende Bedeutung von lokalen AI-Modellen wird getrieben durch fundamentale Anforderungen an Geschwindigkeit, Kontrolle und Kostenstruktur.

 

Wann kommt Local AI zum Einsatz?

Local AI ist besonders vorteilhaft für Anwendungsfälle, bei denen Datenschutz, Echtzeit-Reaktion und Unabhängigkeit kritisch sind:

• Datenschutz: In Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Rechtswesen, wo vertrauliche Daten das Unternehmensnetzwerk nicht verlassen dürfen (z. B. lokale Analyse von Patientendaten).
  
  
• Echtzeit-Anwendungen: Bei autonomen Fahrzeugen, industrieller Automatisierung oder Überwachungssystemen, die sofortige Entscheidungen ohne Verzögerung benötigen.
  
  
• Offline-Nutzung: Mobile Anwendungen, die in Gebieten mit schlechter oder keiner Internetverbindung funktionieren müssen (z. B. Übersetzungen, Bilderkennung).
  
  
• Kostenkontrolle: Unternehmen mit sehr hohem und konsistenten Nutzungsvolumen, für welche die Pay-per-Use-Gebühren der Cloud zu teuer werden.

 

I.a. Definition und Kernvorteile der lokalen AI

Local AI bedeutet, dass die gesamte Datenverarbeitung direkt auf den lokalen Geräten oder Servern stattfindet. Dadurch werden die Kommunikationsverzögerungen und die Abhängigkeit von externen Cloud-Diensten vollständig eliminiert. Ein entscheidender Vorteil ist die extrem niedrige Latenz und damit die Echtzeitfähigkeit. Da keine Daten zur Verarbeitung in ein externes Rechenzentrum und zurück gesendet werden müssen, ist die lokale Ausführung signifikant schneller. Dies ist kritisch für industrielle Anwendungen, bei denen eine Reaktion innerhalb von Millisekunden erfolgen muss, um Betriebssicherheit und Effizienz zu gewährleisten. Die zweite Säule der lokalen AI ist die Datensouveränität und Kontrolle. Local AI stellt sicher, dass Unternehmen die vollständige Kontrolle über ihre AI-Modelle und alle verarbeiteten Daten behalten. Dies ist essenziell für den Schutz sensibler Informationen und die Einhaltung strenger Datenschutzvorschriften. Im Cloud-Modell mietet man Rechenressourcen, wobei die Datenkontrolle beim Cloud-Anbieter verbleibt.  In Bezug auf die Kostenstruktur verschiebt Local AI die Ausgaben, wenn man diese beschafft: statt dynamischer, wiederkehrender Betriebskosten fallen höhere einmalige Anfangsinvestitionen an. Die fortlaufenden Gebühren für Cloud-Speicherung, Datentransfer und Rechenleistung entfallen, da die Verarbeitung intern erfolgt. Viele aktuelle AI-Entwicklungen konzentrieren sich darauf, große Modelle zu optimieren, damit sie auch auf normaler Consumer-Hardware wie modernen Laptops effizient laufen können.

 

I.b. Skalierbarkeit und Hybride Architekturen

Die größte technische Herausforderung von Local AI ist die Skalierbarkeit. Während Cloud-Dienste dynamisch Kapazitäten mieten können, erfordert Local AI physische Hardware-Anpassungen, was komplexer und langsamer ist.  Daher sind hybride Architekturen oft eine gute Lösung. Sie nutzen die Vorteile beider Welten: Local AI sorgt für Datenschutz und Echtzeitverarbeitung, während Cloud AI Flexibilität und dynamische Skalierbarkeit für weniger latenzkritische Aufgaben bietet. Ein Szenario wäre etwa, dass die lokalen Geräte zeitkritische Entscheidungen selbst treffen, während die Cloud zur zentralen Optimierung der Modelle (z. B. durch das Training mit Daten) genutzt wird.

Kriterium	Local AI / On Premise	Cloud AI / API-basiert
Latenz	Extrem niedrig, ideal für Echtzeit-Anwendungen	Abhängig von Netzwerk; höher
Datenkontrolle & Datenschutz	Vollständige Kontrolle; Daten bleiben lokal	Daten werden an Drittanbieter übertragen; Compliance-Risiko
Kostenstruktur	Hohe initiale Investitionen (CAPEX); niedrige laufende Kosten	Niedrige initiale Investition; hohe, dynamische Betriebskosten (OPEX)
Skalierbarkeit	Erfordert physische Hardware-Anpassungen	Dynamisch und elastisch; Kapazitäten einfach mietbar

II. Die Kunst der Miniaturisierung: Modelloptimierung für lokale Hardware

Moderne AI-Modelle, insbesondere Large Language Models (LLMs), sind oft von gigantischen Ausmaßen. Da lokale Hardware begrenzt ist, muss die Modellgröße demzufolge drastisch reduziert werden. Diese Miniaturisierung ist der Schlüssel zur praktischen Umsetzung von Local AI.

 

II.a. Pruning: Die Entfernung von Redundanzen

Beim Pruning (Beschneiden) wird das neuronale Netz „ausgemistet“. Es basiert auf der Erkenntnis, dass viele Parameter in einem AI-Modell unnötig sind, weil sie nicht oder kaum zur Entscheidungsfindung beitragen. Pruning entfernt diese unnötigen Teile, wodurch das Modell kleiner, schneller und effizienter wird. Man unterscheidet zwischen

• Unstrukturiertes Pruning: Entfernt einzelne, unwichtige Parameter (Gewichte). Das Ergebnis ist zwar sehr kompakt, erfordert aber spezialisierte Hardware, um wirklich schneller zu laufen.
  
  
• Strukturiertes Pruning: Entfernt ganze Komponenten (wie komplette Neuronen oder Layer). Dies ist hardwarefreundlicher, da die resultierende Architektur besser mit Standard-GPUs zusammenarbeitet und die Geschwindigkeit direkt verbessert.

 

II.b. Quantisierung: Die Vereinfachung der Zahlen

Quantisierung reduziert die Präzision der im Modell verwendeten Zahlen. AI-Modelle nutzen standardmäßig hochpräzise 32-Bit-Zahlen (FP32), was viel Speicher und Rechenzeit benötigt. Quantisierung rundet diese auf kleinere, einfachere Repräsentationen (z.B. 8-Bit- oder 4-Bit-Ganzzahlen) ab. Dies senkt den Speicherbedarf und den Rechenaufwand drastisch.  

 

Der Kompromiss liegt zwischen Kompression und Genauigkeit:

• 8-Bit Quantization (INT8): Reduziert den Speicherbedarf bei nur minimalem Genauigkeitsverlust. Dies ist ideal für Server-Setups, bei denen hohe Präzision erforderlich ist.
  
  
• 4-Bit Quantization (INT4): Ermöglicht eine umfassende Speichereinsparung und beschleunigt die Verarbeitung massiv. Der Nachteil ist ein merklicherer Genauigkeitsabfall - dies wird für Edge-Geräte oder Consumer-GPUs mit sehr begrenztem Speicher genutzt.  

 

Quantisierungsstrategien

Post-Training Quantization (PTQ): Die Quantisierung wird auf ein bereits fertig trainiertes Modell angewandt. Dies ist die schnellste und einfachste Methode, kann aber einen Genauigkeitsverlust verursachen.

Quantization-Aware Training (QAT): Die Quantisierungsoperationen werden in den Trainingsprozess integriert. Das Modell lernt, sich auf die reduzierte Präzision einzustellen. QAT liefert bessere Ergebnisse, erfordert aber signifikant mehr Rechenressourcen und Zugang zu repräsentativen Trainingsdaten.

 

II.c. Knowledge Distillation (KD): Der Lehrer-Schüler-Ansatz

Knowledge Distillation ist eine Strategie, bei der das Wissen von einem großen, leistungsstarken „Lehrer“-Modell auf ein kleineres, effizienteres „Schüler“-Modell übertragen wird. Der Schüler lernt, die Ausgaben des Lehrers nachzuahmen. Dadurch kann er eine ähnliche oder höhere Genauigkeit erzielen, ohne so viel Rechenkapazität zu beanspruchen.  Dies ist ein kosteneffektives Verfahren, um leistungsstarke, aber kleinere Modelle aus einem initialen, größeren Geschwistermodell abzuleiten.

Technik	Funktionsweise	Speichereinsparung (LLM-Fokus)	Genauigkeit (Trade-off)
4-Bit Quantisierung	Reduziert Präzision auf 4 Bits (INT4)	Bis zu 75% Reduktion	Genauigkeitsverlust
8-Bit Quantisierung	Reduziert Präzision auf 8 Bits (INT8)	Etwa 50% Reduktion	Genauigkeitsverlust
Strukturiertes Pruning	Entfernt ganze Komponenten (Neuronen/Heads)	Variabel (bis zu 50% in LLMs)	Beibehaltung (bei 50% Reduktion)
Knowledge Distillation	Kleines Modell lernt von großem Modell	Reduziert Modellgröße signifikant	Kann ähnliche Genauigkeit wie der Lehrer erreichen

III. Die Laufzeitumgebung: Inference Engines und Software-Stack

Nach der Optimierung muss das AI-Modell effizient auf der Zielhardware ausgeführt werden. Hierfür sind spezialisierte Software-Infrastrukturen – die Inferenz-Engines – notwendig. Sie sorgen für niedrige Latenzzeiten und einen hohen Durchsatz (gemessen in Tokens pro Sekunde).

 

III.a. Modell-Compiler und Interoperabilität

Modelle aus Trainings-Frameworks sind selten direkt für die Inferenz auf lokalen Geräten optimiert. Sie müssen kompiliert werden, um die maximale Effizienz der lokalen Hardware zu nutzen. Wichtige Formate und Laufzeitumgebungen (Compiler) hierfür sind etwa das ONNX-Format (Open Neural Network Exchange), das von Engines wie NVIDIAs TensorRT LLM genutzt wird, oder TFLite und Edge AI Suites. Die Inferenz-Engine ist die kritische Komponente, da sie die hardwarespezifischen Optimierungen vornimmt und somit die Geschwindigkeit der lokalen AI verbessert.  

 

III.b. Verteilte und skalierbare Lokale Inferenz

Um die Skalierbarkeitsprobleme lokaler Hardware zu umgehen, nutzen fortschrittliche Engines Peer-to-Peer (P2P) Netzwerke zur sicheren und privaten Verteilung von Inferenzanfragen über mehrere lokale Server hinweg.  

Zwei Modi der verteilten Inferenz sind wichtig:

• Federated Mode (Data Parallelism / Datenparallelität): Anfragen werden vom Lastverteiler an einen einzigen Worker Node im Cluster weitergeleitet. Dies dient der einfachen Lastverteilung über mehrere gleichartige Server.
  
  
• Worker Mode (Model Sharding / Modellparallelität): Das AI-Modell wird in Teile zerlegt und auf verschiedene Worker Nodes aufgeteilt. Alle Worker bearbeiten die Anfrage gemeinsam. Dies ist die Lösung, um Modelle, die zu groß für eine einzelne GPU sind, dennoch lokal betreiben zu können.

 

IV. Der Hardware-Engpass: Spezielle Anforderungen an lokale Infrastruktur

Bei Local AI diktiert die physikalische Größe der Modellgewichte die Hardware-Wahl. Der entscheidende Engpass ist nicht die reine Rechenleistung, sondern der Speicher und dessen Geschwindigkeit (Bandbreite).  

Der Dreiklang: CPU, GPU und NPU

• GPU (Graphics Processing Unit): Der Standardbeschleuniger für das Training großer Modelle und die Inferenz mit hohem Durchsatz.
  
  
• NPU (Neural Processing Unit): Speziell entwickelte Chips, optimiert für AI-Inferenz mit maximaler Energieeffizienz und niedrigstem Stromverbrauch.
  
  
• CPU (Central Processing Unit): Dient als Fallback. Sie kann sehr große Modelle ausführen, die nicht in den VRAM passen, indem sie auf den langsameren System-RAM zugreift. Dies ist ein langsamer, aber notwendiger Notfall-Betriebsmodus.  

 

V.a Der Deployment-Workflow für lokale AI

Die Implementierung von Local AI folgt einem strukturierten Prozess und eröffnet spezifische Anwendungsfelder:

• Datenerfassung und -vorbereitung.
  
  
• Modelltraining und Fine-Tuning (Anpassung des Modells an spezifische Unternehmensdaten).
  
  
• Optimierung: Reduzierung von Größe und Ressourcenverbrauch durch Quantisierung und Pruning.
  
  
• Kompilierung und Validierung: Das optimierte Modell wird für die Zielhardware kompiliert.
  
  
• Bereitstellung: Ausrollen des kompilierten Modells auf die lokale Infrastruktur oder Endgeräte.  

 

V.b. Geschäftliche Anwendungsfälle im Industrial IoT (IIoT)

Local AI ist ein wesentlicher Treiber für die digitale Transformation in der Industrie:

• Echtzeit-Entscheidungsfindung: Die lokale Verarbeitung von Daten in Produktionsumgebungen reduziert Reaktionszeiten und ist entscheidend für die Sicherheit und Automatisierung.
  
  
• Dateneffizienz: Durch lokale Filterung und Komprimierung der Rohdaten reduziert Edge Computing das zu übertragende Datenvolumen signifikant. Nur die vorverarbeiteten, relevanten Informationen werden an höhere Systeme gesendet, was Netzwerklasten und Kommunikationskosten senkt.

 

VI. Ausblick und zukünftige technologische Treiber

Die technologische Entwicklung in Local AI zielt darauf ab, die Leistung lokal betriebener LLMs weiter zu steigern, insbesondere durch die Überwindung des Speicherengpasses.

 

VI.a. Hardware-Innovationen zur Überwindung des Speicherengpasses

• Unified Memory Architekturen: Zukünftige Systeme werden einen hochintegrierten Speicherpool verwenden. Obwohl die Speicherbandbreite weiterhin der Hauptengpass bleibt, ermöglicht diese Integration die Ausführung von Modellen, die auf herkömmlichen Desktop-Systemen nicht funktionieren würden.
  
  
• Architekturwandel: Im Edge Computing verschieben sich die Architekturen von General Purpose GPUs hin zu anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs), die speziell für AI-Workloads optimiert sind. Ein ASIC kann nur die eine Aufgabe, für die er gebaut wurde. Er kann nichts anderes. Aber diese eine Aufgabe erledigt er unschlagbar schnell und mit extrem niedrigem Energieverbrauch (siehe auch NPUs).

 

VI.b. Algorithmen für Sparse Computation

Die Rechenkosten steigen stark mit der Größe des Kontextes (Textlänge). “Sparse Attention” ist ein Ansatz, bei dem das Modell nur auf die wichtigsten Teile des Kontexts schaut. Neue Forschung, wie Native Sparse Attention (NSA), integriert diese algorithmischen Verbesserungen mit hardware-optimierten Implementierungen. Dies ermöglicht Geschwindigkeitssteigerungen und die Verarbeitung von sehr langen Texten in lokal betriebenen LLMs.

Quelle: Bild generiert von Gemini (Google AI)

VII. Zusammenfassung und strategische Implikationen

Local AI ist die beste Lösung für Unternehmen, die absolute Datenkontrolle, regulatorische Compliance und minimale Latenz benötigen. Technologisch basiert die Machbarkeit auf drei Säulen:

1. Miniaturisierung: Quantisierung (Zahlen vereinfachen) und Pruning (unnötige Teile entfernen) sind notwendig, um große Modelle auf bezahlbarer Hardware lauffähig zu machen.
   
   
2. Inferenz-Engines: Spezialisierte Software (z.B. TensorRT) maximiert die Leistung der Hardware.
   
   
3. Hardware-Priorität: Bei der Beschaffung sind die Speicherkapazität und die Speicherbandbreite wichtiger als die reine Rechenleistung, da diese die maximale Modellgröße und die effektive Geschwindigkeit bestimmen.  

 

Dieser Artikel stellt nur einen kleinen Einblick in die Technologie hinter Local AI dar. Auf den ersten Blick mag diese technologische Tiefe, von der komplexen Modelloptimierung bis hin zur Verwaltung verteilter Infrastrukturen, unglaublich komplex wirken und hohe Anforderungen an die interne IT stellen. Dennoch ist Local AI nicht nur eine Nischenlösung, sondern wird für viele Unternehmen, die AI strategisch und datenschutzkonform nutzen möchten, in Zukunft ein zu überlegender Faktor sein. Wer die AI-gestützte digitale Transformation anführen und gleichzeitig die Kontrolle über seine kritischsten Assets behalten will, muss sich mit der Komplexität der Local AI auseinandersetzen, um die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens langfristig zu sichern.