Wo werden meine Daten gespeichert? Wer kontrolliert die Infrastruktur? Und bin ich bei der Nutzung künstlicher Intelligenz dauerhaft von einem bestimmten Cloud- oder Modellanbieter abhängig?
Gerade beim Einsatz von KI im Unternehmen sind diese Fragen entscheidend. Eine mögliche Antwort darauf lautet: Self-Hosting. Dabei wird eine Software nicht auf der Infrastruktur des Softwareanbieters betrieben, sondern auf der eigenen Infrastruktur des Unternehmens.
FirmenGPT unterstützt genau dieses Betriebsmodell: Die Plattform kann cloud-agnostisch auf unternehmenseigener Infrastruktur betrieben werden. Unternehmen entscheiden selbst, wo FirmenGPT läuft, welche Modelle eingesetzt werden und welche Komponenten innerhalb der eigenen Infrastruktur verbleiben.
Was bedeutet Self-Hosting eigentlich?
Bei klassischen SaaS-Lösungen stellt der Anbieter nicht nur die Software bereit, sondern betreibt in der Regel auch die dazugehörige Infrastruktur. Datenbanken, Anwendungen und weitere technische Komponenten laufen auf Servern des Anbieters oder bei einem von ihm ausgewählten Cloud-Dienstleister.
Beim Self-Hosting verschiebt sich diese Verantwortung: Die Software läuft auf der Infrastruktur des Unternehmens selbst.
Im Fall von FirmenGPT kann die gesamte Backend-Infrastruktur inklusive der Datenbanken auf einem eigenen Server betrieben werden. Optional kann auch ein selbst gehostetes Large Language Model auf eigener Hardware beziehungsweise einer eigenen Grafikkarte eingesetzt werden.
Damit wird aus einer SaaS-Lösung technisch betrachtet ein System, dessen zentrale Komponenten vollständig unter der Kontrolle des Unternehmens betrieben werden können.
Der größte Vorteil: Kontrolle über die eigenen Daten
Self-Hosting ist vor allem dann interessant, wenn Unternehmen möglichst genau kontrollieren möchten, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden.
Bei einer vollständig selbst gehosteten Installation verbleiben die Daten auf den eigenen Servern. FirmenGPT ist dabei so konzipiert, dass externe Dienste keine zwingende Voraussetzung für die Grundfunktionalität der Plattform sind. Die Lösung kann mit eigenen LLMs und eigenen Pipelines als abgeschlossenes System betrieben werden.
Das bedeutet gleichzeitig: Unternehmen können selbst entscheiden, welche zusätzlichen Dienste oder Erweiterungen sie einsetzen möchten und welche Informationen die eigene Infrastruktur gegebenenfalls verlassen dürfen.
Gerade bei sensiblen Unternehmensinformationen kann diese Kontrolle ein wichtiger Bestandteil der eigenen IT- und Datenschutzstrategie sein.
Self-Hosting heißt auch: Unabhängigkeit
Ein weiterer Vorteil ist die technische Unabhängigkeit.
FirmenGPT ist cloud-agnostisch aufgebaut. Die Plattform ist also nicht zwingend an einen bestimmten Hyperscaler, Modellanbieter oder Infrastrukturdienst gebunden. Externe Dienste können ergänzt werden, sind jedoch kein unverzichtbarer Bestandteil der Systemarchitektur.
Unternehmen können dadurch beispielsweise ein eigenes Sprachmodell betreiben und gleichzeitig ausgewählte externe Modelle oder Services dort einsetzen, wo sie einen zusätzlichen Nutzen bieten.
Diese Flexibilität ist insbesondere im schnelllebigen KI-Markt relevant. Neue Modelle und Technologien entwickeln sich kontinuierlich weiter. Eine offene Architektur ermöglicht es, neue Lösungen einzubinden, ohne dafür die gesamte Plattform oder etablierte Arbeitsabläufe austauschen zu müssen.
Können auch die KI-Modelle selbst gehostet werden?
Ja.
Beim Self-Hosting von FirmenGPT kann nicht nur die Plattform selbst auf der eigenen Infrastruktur betrieben werden. Optional ist auch der Einsatz eines selbst gehosteten LLMs auf eigener Hardware möglich.
Damit können Anfragen vollständig innerhalb der eigenen Infrastruktur verarbeitet werden.
Gleichzeitig bleibt die Plattform flexibel: In der Chatoberfläche können Anfragen je nach gewünschter Konfiguration über ein selbst gehostetes Modell oder über externe aktuelle Modelle laufen. Auch Datenquellen und zusätzliche Funktionen lassen sich über Schnittstellen beziehungsweise Erweiterungen anbinden.
Self-Hosting bedeutet deshalb nicht automatisch, auf externe Innovationen verzichten zu müssen. Vielmehr kann das Unternehmen selbst festlegen, welche Komponenten intern und welche extern betrieben werden.
Was spricht wirtschaftlich für Self-Hosting?
Auch die Kostenstruktur unterscheidet sich von vielen klassischen KI-Angeboten.
Wer eigene LLMs und Pipelines auf eigener Infrastruktur betreibt, verursacht nicht automatisch mit jeder einzelnen Anfrage zusätzliche Modellkosten. Unternehmen können selbst entscheiden, ob und in welchem Umfang sie zusätzlich externe Dienste mit nutzungsbasierter Abrechnung einsetzen möchten.
FirmenGPT setzt zudem grundsätzlich auf Pauschalbeträge statt einer Abrechnung pro Nutzer oder ausschließlich nach Nutzung. Dadurch steigen die Lizenzkosten nicht automatisch mit der Zahl der Nutzer, und eine unternehmensweite Einführung lässt sich besser kalkulieren.
Allerdings ist Self-Hosting nicht zwangsläufig die günstigste Betriebsform.
Der Preis für Kontrolle: Betrieb und Wartung
Mehr Kontrolle bedeutet auch mehr Verantwortung.
Beim Self-Hosting müssen Infrastruktur, Setup und laufender Betrieb berücksichtigt werden. Die interne IT muss entsprechend eingebunden sein. FirmenGPT beschreibt das Self-Hosting deshalb aufgrund des höheren Aufwands für Einrichtung, Betrieb und Wartung als tendenziell teurer als das Managed Hosting.
Self-Hosting eignet sich daher insbesondere für Organisationen, bei denen die Vorteile der eigenen Infrastruktur diesen zusätzlichen Aufwand rechtfertigen.
Dazu können etwa besonders hohe Anforderungen an Datenhoheit, bestehende eigene IT-Infrastrukturen oder der Wunsch nach möglichst großer technischer Unabhängigkeit gehören.
Self-Hosting oder Managed Hosting?
Nicht jedes Unternehmen möchte eine eigene KI-Infrastruktur betreiben. Deshalb unterstützt FirmenGPT neben dem Self-Hosting auch ein Managed-Hosting-Modell.
Dabei wird die Plattform auf der von FirmenGPT betriebenen Infrastruktur auf Servern in Deutschland bereitgestellt. Setup, Betrieb, Wartung, Aktualisierungen und Support werden übernommen. Auch in diesem Modell bleibt FirmenGPT cloud-agnostisch betreibbar.
Die Entscheidung ist damit weniger eine Frage von „richtig“ oder „falsch“, sondern von den eigenen Anforderungen:
Self-Hosting bietet maximale Kontrolle über Infrastruktur und Daten, verlangt jedoch entsprechende technische Ressourcen.
Managed Hosting reduziert den internen Betriebsaufwand und ermöglicht einen schnelleren Einstieg, während die Plattform weiterhin flexibel und anbieterunabhängig eingesetzt werden kann.
Maximale Selbstbestimmung statt starrem Betriebsmodell
Der entscheidende Gedanke hinter Self-Hosting ist letztlich nicht der eigene Server an sich, sondern die Entscheidungsfreiheit.
Unternehmen sollten selbst bestimmen können, wo ihre KI-Plattform betrieben wird, welche Modelle zum Einsatz kommen, wo Daten verarbeitet werden und welche externen Dienste sie nutzen möchten.
Genau darauf ist die Architektur von FirmenGPT ausgelegt: als eigenständig betreibbare KI-Plattform, die gleichzeitig über zahlreiche Schnittstellen und Erweiterungen mit bestehenden Systemen sowie neuen KI-Diensten verbunden werden kann.
So wird Self-Hosting nicht zum Verzicht auf Cloud und Innovation – sondern zu der Möglichkeit, selbst zu entscheiden, wann und wo beides sinnvoll eingesetzt wird.
