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Kostenanalyse Hardware · April 2026

KI lokal betreiben – sicher, skalierbar, kosteneffizient

On-Premise-LLM-Infrastruktur statt Cloud-Abhängigkeit: einmalige Investition, volle Datenhoheit, planbare Kosten. Dieses Dashboard fasst die Kostenanalyse interaktiv zusammen.

−75 %
Ersparnis vs. Cloud bei 200 Usern
8 € vs. 30 €
Kosten pro User/Monat (RTX 6000 Ada vs. Cloud)
ab 50
Usern ist On-Premise günstiger als Cloud
100 %
interne Datenverarbeitung, DSGVO-konform

Cloud vs. On-Premise

Pay-per-Use-Modelle skalieren die Kosten mit jeder Abfrage mit – und sensible Daten verlassen das Unternehmen. Ensemble dreht beide Punkte um.

Cloud-LLMs

  • Hohe laufende Kosten: ~0,01–0,10 € pro Abfrage, explodiert bei Wachstum
  • Datenschutzrisiko: externe Verarbeitung sensibler Daten (DSGVO, Compliance)
  • Vendor Lock-in: keine Kontrolle über Updates und Limits
  • Latenz: abhängig von Internetverbindung und Anbieter
  • Skalierungsgrenzen: API-Limits, teure Upgrades

Eniware EnsembleOn-Premise

  • Kostentransparenz einmalige Investition, keine versteckten Kosten
  • Datenhoheit: Daten bleiben zu 100 % im Unternehmen
  • Skalierbar: Hardware nachrüstbar – von 10 bis 500+ Usern
  • Performance lokale Echtzeit-Inferenz ohne Internet-Latenz
  • Zukunftssicher: unterstützt große Modelle bis Llama 3 405

Interaktiver Kostenrechner

Stellen Sie Ihre Nutzerzahl ein – der Rechner ermittelt die passende Hardware und vergleicht die Gesamtkosten über 3 Jahre mit der Cloud (Basis: 30 €/User/Monat, analog AWS/GCP-Szenario der Analyse).

User
Hardware-Auswahl:
Cloud (AWS/GCP), 3 Jahre
On-Premise, 3 Jahre (inkl. Strom & Wartung)

Hardware-Vergleich

Alle Preise inkl. sämtlicher Komponenten, Stand April 2026. Klicken Sie eine Karte an, um sie im Kostenrechner durchzurechnen.

Token/s bezogen auf ein 7B-Modell · max. Modellgröße bei 4-Bit-Quantisierung · Strom- und Wartungswerte für RTX 5090 und H200 sind Näherungswerte.

Kostenanalyse: Cloud vs. On-Premise über 3 Jahre

Referenzszenario aus der Analyse: 50 User, 10.000 Abfragen pro Tag.

Anschaffung Strom (3 J) Wartung (3 J) Cloud-Nutzungskoste
Cloud (AWS/GCP)54.750 € · 30 €/User/Monat
RTX 6000 Ada14.350 € · 8 €/User/Mona
H100 PCIe42.300 € · 23 €/User/Monat"
Ergebnis: Ab 50 Usern ist On-Premise mit RTX 6000 oder H100 günstiger als die Cloud – die RTX 6000 Ada spart in diesem Szenario 40.400 € (−74 %) über 3 Jahre. Je mehr User, desto größer die Ersparnis.

Skalierungsplan

Empfohlener Einstieg: Pilotprojekt mit 10–30 Usern auf der RTX 6000 Ada – gute Balance aus Preis und Leistung, klarer Migrationspfad für Wachstum.

Phase 1

H100 PCIe

~10–30 User
Investition11.850 €
Modellgröße7B–13B
Strom~300 €/Jahr
Token/s (7B)~5.000
Setup-Dauer~4 Wochen
Interne Chatbots, Dokumentenanalyse – skalierbar durch zweite Maschine oder H100-Upgrade.
Phase 2

H100 PCIe

~50 User
Investition37.800 €/Jahr
Modellgröße70B–100B
Token/s (7B)~5.000
Automatisierung, Support-Tickets, anspruchsvollere Modelle.
Phase 3

H100 PCIe

150+ User
Investition51.600 €
Modellgröße200B+
Strom~300 €/Jahr
Token/s (7B)~6.000
Enterprise-KI, Forschung & Entwicklung, größte offene Modelle (405B+).

Nächste Schritte

Von der Anforderung zum laufenden Pilotprojekt in vier Schritten.

Use Case klären

Welche Anwendungen sind geplant – Chatbot, Dokumentenanalyse, Code-Generierung? Wie viele aktive User?

Hardware auswählen

Passende GPU-Konfiguration auf Basis Ihrer Anforderungen – siehe Kostenrechner oben

Pilotprojekt starten

Setup in Ihrer Infrastruktur in ca. 4 Wochen, Testphase mit 10–30 Usern.

Skalierung planen

Gemeinsamer Wachstumsplan – Hardware-Upgrades ohne Migrationsbruch

„KI lokal betreiben – sicher, skalierbar, kosteneffizient“