Einführung
Die Nutzung von LLMs wie GPT-4 bietet Unternehmen enorme Möglichkeiten – von automatisierter Texterstellung bis hin zu KI-gestützten Chatbots und Code-Analyse. Doch stellt sich die Frage: Sollte man ein eigenes Modell hosten oder auf eine Cloud-API zurückgreifen?
Das Self-Hosting von LLMs bietet maximale Kontrolle, aber bringt hohe Infrastruktur- und Wartungskosten mit sich. API-Lösungen wie OpenAI oder Azure OpenAI hingegen ermöglichen einen schnellen Einstieg, ohne sich um den Betrieb kümmern zu müssen – allerdings auf Kosten der Flexibilität und Datensouveränität.
Dieser Artikel beleuchtet die Vor- und Nachteile beider Ansätze und gibt Entscheidungshilfen, welche Lösung für welches Unternehmen am besten passt.
Self-Hosting eines LLMs
Beim Self-Hosting betreibt ein Unternehmen ein LLM auf eigener Infrastruktur – entweder On-Premise oder in einer privaten Cloud. Dies erfordert leistungsstarke Hardware, häufig in Form von GPUs oder TPUs, sowie ein dediziertes Team für Wartung, Optimierung und Updates.
API-Nutzung
Bei der API-Nutzung greifen Unternehmen auf LLMs zu, die von Anbietern wie OpenAI oder Microsoft Azure gehostet werden. Dabei sendet das Unternehmen Anfragen über eine API und erhält Antworten zurück – ohne sich um die Modellverwaltung kümmern zu müssen.
Vor- und Nachteile von Self-Hosting
Vorteile:
- Maximale Kontrolle über das Modell, Training und Fine-Tuning
- Datensouveränität, da keine sensiblen Unternehmensdaten an externe Anbieter gesendet werden
- Unabhängigkeit von API-Anbietern und deren Preismodellen
Nachteile:
- Hohe Infrastrukturkosten (GPUs, Speicher, Netzwerkkapazität)
- Komplexe Wartung und regelmäßige Updates erforderlich
- Längere Time-to-Value, da Einrichtung und Optimierung Zeit benötigen
Vor- und Nachteile der API-Nutzung
Vorteile:
- Schneller Einstieg, da keine eigene Infrastruktur nötig ist
- Skalierbarkeit, da Ressourcen bedarfsgerecht genutzt werden können
- Automatische Updates, die sicherstellen, dass das Modell immer auf dem neuesten Stand ist
Nachteile:
- Datenschutzrisiken, da Unternehmensdaten an Dritte übertragen werden
- Abhängigkeit von API-Anbietern, deren Preise und Nutzungslimits
- Eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten im Vergleich zu Self-Hosting
Kostenvergleich
Self-Hosting verursacht hohe Anfangsinvestitionen für Hardware und laufende Betriebskosten. API-Nutzung hingegen ist kostenflexibel, kann aber durch hohe Token-Abfragen teuer werden. Unternehmen sollten eine Kosten-Nutzen-Analyse durchführen.
Technische Anforderungen
Zum Betrieb eines LLMs On-Premise benötigt man:
- Leistungsfähige GPUs oder TPUs (z. B. NVIDIA A100 oder H100)
- Skalierbare Speicherlösungen für die Modellparameter
- Effiziente Netzwerkarchitektur, um Latenzen zu minimieren
Datenschutz und Compliance
Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen bevorzugen oft Self-Hosting, da sensible Daten nicht an Dritte übertragen werden. APIs bieten jedoch zunehmend Sicherheitslösungen wie Private Endpoints und Verschlüsselung.
Leistung
Self-Hosting ermöglicht eine optimierte Leistung durch dedizierte Hardware. APIs hingegen sind oft mit Rate Limits und Latenzen verbunden, bieten aber den Vorteil automatischer Skalierung.
Self-Hosting für Unternehmen
Self-Hosting eignet sich besonders für:
- Unternehmen mit strengen Datenschutzvorgaben
- Organisationen mit spezifischen Fine-Tuning-Anforderungen
- Betriebe mit hoher und konstanter Nachfrage nach LLMs
API-Lösungen für Unternehmen
API-Nutzung ist ideal für:
- Startups und KMUs, die schnell starten wollen
- Unternehmen mit variablen Nutzungsmustern
- Teams ohne dedizierte KI-Infrastruktur
Fazit
Die Wahl zwischen Self-Hosting und API-Nutzung hängt von individuellen Anforderungen ab. Während Self-Hosting mehr Kontrolle bietet, ist es teuer und aufwendig. API-Lösungen sind einfach zu nutzen, haben jedoch Datenschutz- und Kostenrisiken. Unternehmen sollten eine strategische Entscheidung basierend auf Datenschutzanforderungen, Budget und Skalierbarkeit treffen.
