Wie viel kostet es, KI selbst zu betreiben?
Hardware, monatlicher Unterhalt und Strom. Die Gesamtkosten hängen von Workload und Teamgröße ab.
Häufig gestellte Fragen
Antworten auf häufige Fragen zu unserem Hardware-Kostenrechner und On-Premise-KI-Lösungen
Ist On-Premise-KI für KMU sinnvoll?
Ja, besonders bei Compliance-Anforderungen, Schweizer Datensouveränität und strengem Datenschutz.
Welche Daten sollten niemals in die Cloud?
Sensible Geschäftsdaten, personenbezogene und Compliance-relevante Daten. On-Premise hält alles unter Ihrer Kontrolle.
Für welche Unternehmensgrößen ist On-Premise-KI sinnvoll?
Von kleinen Teams bis große Unternehmen. Ab ca. 5 Nutzern oft wirtschaftlich.
Können ERP-, CRM- und Dokumentendaten angebunden werden?
Ja – schnittstellenkonform und mit minimalem Integrationsaufwand.
Kann ich On-Premise-KI vor dem Kauf evaluieren?
Ja – schnell, realistisch und schnittstellenkonform.
Wie kann ich ein Angebot erhalten?
Über die Kaufseite oder Kontaktformular. Wir helfen gerne bei Demo und Entscheidungsunterstützung.
Wie performant ist die On-Premise-KI?
Kommt auf das Modell an – in der Praxis bis zu 4× schneller.
Was ist im monatlichen Unterhalt enthalten?
Betrieb, Monitoring, Support – und immer die neuesten KI-Modelle. Keine Token-Gebühren.
Wie funktionieren Wartung und Updates?
Geplante Updates, Wartungsfenster, optional Zero-Downtime. Sicherheits-Patches zeitnah.
Welches Betriebsmodell wird verwendet?
Managed Service, Co-Management oder Self-Service. Je nach Ihrem Bedarf.
Kann ich klein starten und später skalieren?
Ja. Starten Sie mit SMALL und skalieren Sie mit MEDIUM oder LARGE – unsere Kubernetes-Lösung macht es einfach.
Wie läuft der Kaufprozess ab?
Nach dem Kauf bauen wir – Time-to-Market: ca. 3 Wochen.
Kann die Installation und Wartung remote oder muss sie vor Ort erfolgen?
Üblicherweise remote. Vor Ort bei Installation oder bei Bedarf.
Ist Ihr Team in der Schweiz ansässig?
Ja. Unser Team sitzt vollständig in der Schweiz.
Wie skaliert die On-Premise-KI-Lösung?
Horizontal durch weitere Einheiten, vertikal durch leistungsstärkere Hardware. Flexibel erweiterbar.
Welche typischen Use Cases gibt es für KMU?
Von Dokumenten über Code bis interne Assistenten – datenschutzkonform und hochvolumig.
Warum nur AMD- und NVIDIA-Hardware-Optionen?
AMD Ryzen AI Max+ und NVIDIA RTX Pro 6000 bieten die nötige Speicherbandbreite und Kapazität für professionelle LLM-Inferenz.