Private AI vs Cloud AI: Architektur nach Daten und Aufgabe wählen
Private AI und Cloud AI vergleichen: Datenschutz, Leistung, Kosten, Betrieb, Modelle und hybride Architekturen.
Cloud AI
Cloud-Modelle bieten oft schnelle Weiterentwicklung, hohe Modellqualität und wenig eigene Infrastruktur. Dafür verlassen Daten je nach Dienst die eigene Umgebung.
Private AI
Lokale oder dedizierte Modelle erhöhen Kontrolle, verlangen aber Hardware-, Runtime- und Betriebs-Know-how.
Hybrid
Viele Unternehmen profitieren von einer Mischform: sensible Workloads privat, allgemeine Aufgaben über freigegebene Cloud-Modelle.
Entscheidungskriterien
Datenklasse, Latenz, Kosten, Modellanforderung, Auditierbarkeit und Betriebsressourcen sollten gemeinsam bewertet werden.
Nächsten Schritt festlegen
Nutzen Sie den Konfigurator oder eines der kostenlosen Tools, um den passenden Startpunkt für einen kontrollierten Pilot zu bestimmen.
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