Die Hardware für eine lokale KI-Lösung richtet sich nach dem Anwendungsfall. Entscheidend sind drei Faktoren: die gewählte Modellgröße, die Anzahl gleichzeitiger Nutzer und die gewünschte Antwortgeschwindigkeit.
KI-Server für unternehmensweiten Einsatz
Ein KI-Server ist ein rackfähiger Server mit einer oder mehreren professionellen GPUs (typischerweise NVIDIA-Datacenter-Karten wie H100, H200 oder Blackwell), ausreichend VRAM für das eingesetzte Modell, ECC-Arbeitsspeicher für die System-RAM und Datacenter-SSDs für 24/7-Betrieb.
KI-Workstation für Einzelplätze
Für einzelne Anwender, Prototypen oder Edge-Standorte genügt eine KI-Workstation: ein leistungsfähiger Desktop mit Profi-GPU. Workstations stehen am Arbeitsplatz und bedienen einen oder wenige Nutzer. Beachten Sie Geräuschentwicklung (KI-Workloads erzeugen unter Volllast hohe Kühllasten), Formfaktor und Energieaufnahme.
Fehldimensionierung vermeiden
Zu schwach dimensionierte Server führen zu langen Antwortzeiten und frustrierten Nutzern. Überdimensionierte Server verschwenden Investitionsbudget, das an anderer Stelle fehlt. Die richtige Dimensionierung orientiert sich am konkreten Anwendungsfall und plant Reserven für zwei bis drei Jahre ein — keine Vorhersage für ein Jahrzehnt, aber auch keine knappe Kalkulation auf Kante.
Consumer-Hardware als Option?
Consumer-Grafikkarten und Gaming-PCs sind für Entwicklung und Prototyping geeignet, nicht für den produktiven Dauerbetrieb. Ihnen fehlen ECC-Speicher, Server-Netzteile mit Dauerlastfreigabe und die Zuverlässigkeit für 24/7-Betrieb in einer Unternehmensumgebung. Für den Testbetrieb legitim, für den produktiven Einsatz nicht.