Enterprise-Grade KI - Vollständige Datenhoheit
Sovereign AI & On-Prem LLMs — Enterprise-Grade KI innerhalb Ihres Sicherheits-Perimeters.
Wir konzipieren und implementieren selbst gehostete LLM-Plattformen für regulierte Unternehmen: Air-gapped, auditierbar und tief in Ihre Infrastruktur integriert. Moderne AI-Fähigkeiten für Fachbereiche - ohne dass sensible Daten Ihr Netzwerk verlassen.
Das Problem: Regulierte Branchen sind von Standard-Cloud-APIs abgekoppelt
Fachbereiche fordern GenAI-Funktionen: Copilots für Wissensträger, Assistenten für Operations, automatisierte Dokumentenverarbeitung. Gleichzeitig schließen Compliance, IT-Security und Regulatorik den Einsatz externer Cloud-APIs oft aus.
EU AI Act, DSGVO, interne Governance und strenge Datenklassifizierungen verlangen volle Transparenz darüber, wo Daten verarbeitet werden - und wer Zugriff hat. Shared Infrastructure und intransparente Log-Daten genügen diesen Anforderungen nicht.
Das Ergebnis: Die Organisation verpasst die AI-Revolution - nicht aus Mangel an Use Cases, sondern aus Mangel an souveränen, sicheren Deployments.
Die Lösung: Air-Gapped, Self-Hosted LLMs
Self-Hosted Large Language Models in einer vollständig isolierten Infrastruktur - mit vollständiger Kontrolle über Daten, Modelle und Zugriffe.
Wann ein Air-Gap-Setup sinnvoll ist:
Strikte Data Residency
Keine Daten dürfen das Unternehmensnetzwerk verlassen; Verarbeitung ausschließlich in Ihrem Rechenzentrum oder dedizierten Colocation-Racks.
Vollständige Nachvollziehbarkeit
Lückenlose Audit-Trails aller Prompts und Responses, abgestimmt auf Ihre Prüf- und Aufbewahrungspflichten.
Integration in bestehende IAM
Anbindung an Ihr Identity- und Access-Management (IdP, RBAC, mTLS) ist Pflicht, nicht Kür.
Regulatorischer Rahmen
EU AI Act, DSGVO und branchenspezifische Regularien (Banken, Versicherungen, Healthcare, Public Sector).
Hochklassifizierte Daten
Verarbeitung von besonders schützenswerten Informationen (z. B. Patientendaten, Finanzdaten, IP-kritische Dokumente).
Wenn diese Kriterien nicht greifen, können Cloud-APIs eine sinnvolle, kosteneffiziente Alternative sein. Wir helfen bei der Einordnung.
Full-Stack On-Prem AI Architektur - vom Rack bis zur Anwendung
Eine robuste Architektur, die Hardware, Model Serving, Retrieval-Pipelines und Security zu einem konsistenten System verbindet.
Hardware & Infrastruktur
GPU-Cluster (z. B. 4-8× NVIDIA H100/A100 mit 80 GB VRAM), 256-512 GB RAM für KV-Cache, NVMe-Storage (2-5× Modellgröße), dediziertes VLAN ohne Internet-Egress.
Model Serving Layer
Hochperformante Inference-Engines (z. B. vLLM oder TGI) mit Tensor-Parallelismus, OpenAI-kompatible APIs, optimiertes Batching und KV-Cache-Management.
RAG & Data Layer
Vektor-Datenbank (z. B. Milvus, pgvector, Qdrant), Embedding-Services (E5, BGE, sentence-transformers), Document Loader mit Chunking und Aktualisierungslogik.
Gateway & Observability
API-Gateway mit OIDC-/SAML-Integration, Monitoring mit Prometheus/Grafana, zentrales Logging, SIEM-Integration und strukturierte Request-Logs.
Guardrails & Security
Content-Filter für Toxicity, PII-Maskierung, Schutz vor Prompt-Injection (z. B. Llama Guard), Output-Validierung über Schemas.
Security & Compliance by Design
Security ist von Anfang an designbestimmend: vom Netzwerk über Identitäten bis zu Audit-Trails.
Netzwerk-Isolation
- •Air-Gap — Kein Egress vom LLM-Segment ins Internet; nur geprüfte, interne Verbindungen
- •Segmentierung — Dediziertes VLAN, Zugriff nur aus definierten Subnetzen und Services
- •Modell-Updates — Geprüfte, manuelle Transfers über Bastion-Hosts oder Offline-Medien
Identity & Access
- •Zero-Trust-Prinzip — Jeder API-Call authentifiziert über Ihren IdP, optional mit MFA
- •mTLS & Service-Identitäten — Gegenseitige TLS-Authentifizierung zwischen allen Komponenten
- •Feingranulares RBAC — Berechtigungen pro Use Case, Modell und Endpoint - für Nutzer und Services
Audit & Governance
- •Vollständige Audit-Trails — Logging aller Prompts/Responses (optional anonymisiert), inklusive Metadaten
- •Aufbewahrung & Löschung — Konfigurierbare Retention nach Compliance-Vorgaben (z. B. 90 Tage oder mehr)
- •Härtung der Runtime — Container ohne Root-Rechte, Read-Only-Filesystems, regelmäßige CVE-Scans und Patch-Zyklen
Vertiefende Angebote zu Governance & Härtung: Security & Enterprise Governance →
Implementation Playbook - Von der Idee zur produktiven Plattform in 5 Phasen
Ein erprobtes Vorgehensmodell, das Strategie, Architektur und Betrieb verbindet.
Discovery & Requirements
- •Priorisierung der Use Cases (Business Value, Risiko, Datenlage)
- •Definition von Success-Metriken (Latenz, Verfügbarkeit, Durchsatz, Kosten)
- •Infrastruktur- und Security-Assessment: GPU/CPU-Ressourcen, Netzwerk-Topologie, bestehende Tools
Solution Design
- •Zielarchitektur gemeinsam mit Plattform-, Security- und Compliance-Teams definieren
- •Hardware- und Modell-Sizing basierend auf Concurrency-Annahmen und Qualitätsanforderungen
- •Bill of Materials: Hardware-SKUs, Container-Stack, Observability- und Security-Komponenten
Implementation
- •Aufbau der Infrastruktur im Dev/Test-Environment (Cluster, Storage, Netzwerk)
- •Integration von Identity-Stack, Logging, Monitoring und SIEM
- •Deployment von Model Serving Layer und RAG-Pipelines für erste Pilotszenarien
Testing & Hardening
- •Lasttests bis zu 2× erwarteter Peak-Last, inklusive p95/p99-Analysen
- •Security-Assessments, Penetration-Tests und Red-Teaming (inklusive Prompt-Injection-Szenarien)
- •Tuning von Guardrails, Retrieval, Chunking und Embeddings basierend auf realen Testfällen
Rollout & Operations
- •Pilotierung mit ausgewählten Power-Usern und iterativer Ausbau auf weitere Teams
- •Runbooks, On-Call-Strukturen und klare Ops-Ownership etablieren
- •Kontinuierliche Verbesserung: Modell-Updates, Prompt-Libraries, neue Use Cases
Designprinzipien & Best Practices für Sovereign AI
Nicht blind das größte Modell deployen
Viele Workloads funktionieren hervorragend mit 7B-70B-Modellen; 100B+ nur dort einsetzen, wo der Mehrwert belegt ist.
Quantisierung bewusst nutzen
FP8/INT8 reduziert VRAM-Bedarf deutlich, bei oft <5 % Qualitätsverlust; pro Use Case testen.
RAG früh und iterativ testen
Chunking-Strategie, Embedding-Wahl und Retrieval-Parameter haben massiven Einfluss auf Antwortqualität.
Latenz-Budget verstehen
Token-Generation ist sequentiell; für längere Antworten wird Streaming zur UX-Pflicht.
Failover & Resilienz planen
GPU- oder Node-Ausfälle einkalkulieren; Redundanz oder klare RTO/RPO-Definitionen etablieren.
Ops-Ownership klären
Vor Go-Live festlegen, wer Plattform, Modelle und Datenpipelines betreibt; Wissenstransfer einplanen.
Was "gut" aussieht - Benchmarks & Impact
Time to First Token (p95)
< 500 ms
bei typischen Prompts
End-to-End-Latenz (p95)
< 3 Sekunden
bei ~200 Output-Tokens
Verfügbarkeit
99,5 %+
mit Redundanz bis 99,9 %
Gleichzeitige Nutzer
50-200
je nach Hardware-Sizing und Portfolio
Business-Impact
Fachbereiche erhalten sichere AI-Assistenten für Wissen, Operations und Compliance - ohne Schatten-IT und ohne Datenabfluss. Entscheidungen werden schneller getroffen, Dokumente und Prozesse automatisiert aufbereitet, und Sie behalten die vollständige Kontrolle über Infrastruktur, Modelle und Daten. Sovereign AI wird so zu einem strategischen Asset, nicht zu einem weiteren externen Dienst.
Wie AI Catalyst Sie bei Sovereign AI unterstützt
AI Catalyst begleitet Sie von der ersten Architekturfrage bis zur produktiven Plattform. Mit Erfahrung aus GenAI-Plattformen für regulierte Umfelder verbinden wir Produkt-Denken, Sicherheitsarchitektur und pragmatische Umsetzung.
Architecture & Readiness Assessment
In 10 Tagen klären wir, welche Use Cases sich eignen, wie Ihre Infrastruktur aufgestellt ist und welche Architektur sinnvoll ist.
Full-Stack Implementierung
Aufbau der On-Prem-Plattform: Hardware/Cloud-Setup, Model Serving, RAG, Security & Observability.
Review bestehender Initiativen
Sparring für laufende Projekte, Performance-Tuning, Security-Reviews und Roadmap-Schärfung.
Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet "Air-Gap"?
▼
Air-Gap bedeutet, dass ein System vollständig isoliert vom Internet läuft. Das LLM-Cluster hat keinen Egress-Zugang ins Internet; alle Verbindungen sind interne, geprüfte Verbindungen oder manuell verwaltete Updates.
Welche Modelle eignen sich für On-Prem?
▼
Open-Source-Modelle wie Llama 2/3, Mistral, oder spezialisierte Varianten. Größe (7B-70B) richtet sich nach GPU-Ressourcen und Latenz-Anforderungen. Größer ist nicht immer besser.
Wie lange dauert ein solches Projekt?
▼
Discovery & Design: 4-6 Wochen. Implementation: 8-16 Wochen, je nach Komplexität von Integrationen und Security-Anforderungen. Erste Pilots können schneller live gehen.
Ist Sovereign AI nur für Großunternehmen?
▼
Nein. Auch mittlere Unternehmen in regulierten Branchen profitieren. Die Investition amortisiert sich durch Compliance-Einsparungen und Kontrollgewinn - besonders bei hochklassifizierten Daten.
Können wir bestehende Cloud-KI-Investitionen nutzen?
▼
Teils. Manche Cloud-Modelle lassen sich lokal deployen, manche nicht. Wir prüfen, welche Teile Ihrer Architektur adaptierbar sind und welche Neuaufbau brauchen.
Wie unterstützt AI Catalyst?
▼
Von Architecture Assessment bis zur vollständigen Implementierung und Optimierung. Wir liefern nicht nur die Architektur, sondern auch Runbooks für den Betrieb und Wissenstransfer an Ihr Team.
Bereit für Sovereign AI in Ihrem Unternehmen?
In einem unverbindlichen Gespräch klären wir, welche Sovereign-AI-Architektur zu Ihren Use Cases, Ihrem Regulierungsrahmen und Ihrer bestehenden Infrastruktur passt. Auf Wunsch starten wir mit einem kompakten Architecture Assessment - oder steigen direkt in ein Pilotprojekt ein.
Benjamin Kaleja · AI Catalyst