KI-Hosting 2026: DSGVO-konform mit EU-Servern und -Modellen
Wenn Sie KI in Ihrem Unternehmen einführen, gibt es eine Frage, die früher oder später jeder stellt: Wo laufen eigentlich meine Daten? Die Antwort ist meistens ernüchternd. Irgendwo in Virginia, in einem Rechenzentrum, das dem CLOUD Act unterliegt. Schön, dass Sie das fragen, sagen die US-Provider dann, aber rechtlich gesehen ist das Ihr Problem. Genau hier setze ich mit meinem Agent Zero Setup an: Deutsche Server, EU-gehostete Modelle, volle Kontrolle. In diesem Beitrag zeige ich, wie das konkret aussieht, was es kostet und warum die vermeintlich einfachere Cloud-Lösung am Ende teurer sein kann als gedacht.
Das Problem mit amerikanischen KI-Anbietern
OpenAI, Anthropic, Google. Drei Namen, die den KI-Markt dominieren. Drei US-Unternehmen, die dem US-Recht unterliegen. Wer deren APIs nutzt, überträgt Geschäftsdaten an Server, die von US-Behörden jederzeit angefordert werden können. Das ist keine Verschwörungstheorie, sondern Gesetzestext.
Der CLOUD Act: Ihr Server steht in Frankfurt? Egal.
Der CLOUD Act von 2018 ist elegant in seiner Grausamkeit. Er verpflichtet US-Technologieunternehmen, auf Anordnung der US-Regierung Daten herauszugeben, unabhängig vom physischen Serverstandort. Das bedeutet: OpenAI betreibt Server in Frankfurt? Die US-Regierung kann trotzdem darauf zugreifen. Und Sie als europäischer Kunde werden nicht einmal benachrichtigt.
Für deutsche Unternehmen ergeben sich drei konkrete Probleme:
- DSGVO-Verstoß: Die Übermittlung personenbezogener Daten an US-Provider verletzt Art. 44 DSGVO. Der EuGH hat das im Schrems-II-Urteil 2020 klargestellt. Standard Contractual Clauses reichen nicht, Privacy Shield ist Geschichte.
- Verlust von Geschäftsgeheimnissen: KI-Modelle werden mit internen Dokumenten, Kundendaten und Prozessinformationen gefüttert. Sobald diese bei einem US-Provider liegen, sind sie theoretisch durch US-Behörden abrufbar.
- Transparenz gleich null: US-Provider sind nicht verpflichtet, europäische Kunden über Datenanfragen zu informieren. Sie werden nie erfahren, ob Ihre Daten kopiert wurden.
Wer personenbezogene Daten an US-KI-Provider sendet, verstößt gegen die DSGVO. Das gilt auch dann, wenn der Provider europäische Server betreibt. Der CLOUD Act macht keinen Unterschied beim Serverstandort, nur beim Firmensitz.
Patriot Act und FISA: Die dreifache Belastung
Als ob der CLOUD Act nicht reichen würde, kommen noch zwei weitere Gesetze hinzu. Der Patriot Act erlaubt US-Behörden den Zugriff auf Geschäftsdaten ohne gerichtliche Anordnung. Der Foreign Intelligence Surveillance Act (FISA) ermöglicht Überwachungsmaßnahmen gegen ausländische Personen, also genau Ihre deutschen Mitarbeiter und Kunden.
Die bittere Wahrheit: Kein US-Unternehmen kann Ihnen vertraglich garantieren, dass Ihre Daten vor US-Behördenzugriff sicher sind. Jede Klausel, die das verspricht, ist rechtlich nicht durchsetzbar, weil der US-Konzern seinen eigenen Gesetzen gehorchen muss.
Das Verschlüsselungsproblem: Warum auch Verschlüsselung nicht hilft
Der naheliegende Einwand: Dann verschlüssele ich meine Daten doch einfach. Schön gedacht. Funktioniert bei KI nicht.
Warum echte Ende-zu-Ende-Verschlüsselung bei KI scheitert
Bei Signal oder Proton Mail funktioniert Ende-zu-Ende-Verschlüsselung (E2EE), weil der Server nur Daten weiterleitet. Bei der KI-Inferenz ist das fundamental anders: Das Modell muss Ihren Text im Klartext lesen, um ihn zu verstehen. Es gibt keinen Weg darum herum.
Die einzige theoretische Lösung wäre homomorphe Verschlüsselung, bei der Berechnungen auf verschlüsselten Daten möglich sind. Proton hat das für seinen KI-Assistenten Lumo getestet. Das Ergebnis: Eine einzelne Antwort brauchte über 24 Stunden. Praktisch also unbrauchbar, zumindest mit heutiger Hardware.
Echte E2EE bei der KI-Inferenz ist technisch nicht realisierbar. Das LLM muss den Eingabetext im Klartext verarbeiten. Verschlüsselung schützt nur den Transportweg und die gespeicherten Daten, niemals die Verarbeitung selbst.
Was Proton Lumo AI wirklich verschlüsselt
Proton AG, die Schweizer Firma hinter Proton Mail, bietet mit Lumo AI einen KI-Assistenten an, der auf Servern in Deutschland gehostet wird. Die Werbeaussage: verschlüsselte KI. Was genau wird verschlüsselt?
- Transport: Daten sind auf dem Weg vom Client zum Server verschlüsselt (TLS, PGP, AES). Das ist Standard bei jedem seriösen Anbieter.
- Gespeicherte Chats: Die Chat-Historie wird mit Zero-Access-Verschlüsselung gespeichert. Proton selbst kann die gespeicherten Chats nicht lesen. Das ist dieselbe Architektur wie bei Proton Mail und funktioniert.
- Während der Verarbeitung: Das LLM sieht den Text im Klartext. Proton verschlüsselt nicht die eigentliche Inferenz. Ein Angreifer mit Zugriff auf den Inferenz-Server könnte die Prompts lesen.
Lumo ist ein vernünftiger Kompromiss für Endverbraucher. Für Unternehmen gibt es aber drei Probleme: Es gibt kein API für die Integration in eigene Systeme, die Modelle stammen aus China (Qwen 3.5 von Alibaba, GLM 5.2 von Zhipu AI) und es existiert kein veröffentlichtes Bedrohungsmodell. Nett für den Privatgebrauch, nicht brauchbar für den Mittelstand.
Die Lösung: Agent Zero mit EU-Infrastruktur
Anstatt sich in Kompromissen zu verstricken, lässt sich ein KI-Stack aufbauen, bei dem jede Komponente in der EU bleibt. Das Agent Zero Framework ist dafür die Basis: Open Source, läuft auf eigenen Servern, verbindet sich mit beliebigen KI-Modellen.
Die Architektur in drei Schichten
| Schicht | Komponente | Anbieter-Beispiele | DSGVO-Relevanz |
|---|---|---|---|
| Infrastruktur | Dedicated Server / VPS / Eigene Hardware | netcup, Hetzner, IONOS, Eigenbau | Serverstandort Deutschland, AVV möglich |
| KI-Modelle | LLM-API (OpenAI-kompatibel) | T-Systems, IONOS, Scaleway | EU-gehostet, kein Training auf Kundendaten |
| Framework | Agent Zero | Self-Hosted auf eigenem Server | Volle Kontrolle, keine Daten verlassen die EU |
Server bei deutschen Anbietern
Die Basis ist ein eigener Server. Die folgenden Anbieter bieten DSGVO-konformes Hosting mit deutschen Rechenzentren:
- netcup: Günstige VPS und Dedicated Server, Rechenzentren in Nürnberg und Erfurt. Ab ca. 5 EUR pro Monat für virtuelle Server, die für kleinere Agent-Instanzen ausreichen.
- Hetzner: Dedizierte GPU-Server wie der GEX44 (RTX 4000 SFF Ada, 20 GB VRAM) ab 184 EUR pro Monat für lokales Self-Hosting von Modellen. Klassische Cloud-Server für die Framework-Infrastruktur gibt es ab ca. 4 EUR.
- IONOS: Cloud-Server und DSGVO-konforme Managed Services, ISO 27001 und BSI C5 zertifiziert.
Auf diesem Server läuft das Agent Zero Framework in einem Docker-Container. Sämtliche Daten, Memory und Konfiguration bleiben physisch in Deutschland.
KI-Modelle von EU-Anbietern
Statt OpenAI direkt aufzurufen, leitet Agent Zero die API-Anfragen an EU-gehostete Endpunkte weiter. Alle folgenden Anbieter bieten OpenAI-kompatible APIs an. In Agent Zero muss nur die base_url ausgetauscht werden.
T-Systems AI Foundation Services
T-Systems betreibt mit der Industrial AI Cloud in München eines der größten KI-Rechenzentren Europas: 10.000 NVIDIA Blackwell B200 GPUs in einer ehemaligen Industriehalle im Tucherpark. Die AI Foundation Services bieten über den LLM Hub 51 Modelle in zwei Kategorien an:
- Kategorie 1 (Souverän, T-Cloud Deutschland): Open-Source-Modelle wie GLM 5.2 (1M Kontextlänge, kostenlos für zahlende Tarife), GPT-OSS 120B, Llama 3.3 70B, Mistral Small, Qwen3 und Gemma 4. Preise ab 0,20 EUR pro Million Input-Token und 0,65 EUR pro Million Output-Token. Daten verlassen niemals die EU, werden nicht gespeichert und nicht für Training verwendet.
- Kategorie 2 (Third-Party über Azure/GCP EU): GPT-5, Claude, Gemini über europäische Azure- oder GCP-Regionen. Hier gelten die Sub-Prozessor-Bedingungen von Microsoft bzw. Google.
Bei T-Systems Kategorie 2 (GPT, Claude, Gemini) läuft die Inferenz über Azure Schweden oder GCP Europa. Obwohl die Server in der EU stehen, bleiben US-Sub-Prozessoren beteiligt. Für maximale DSGVO-Compliance sollten nur Kategorie 1 Modelle verwendet werden.
Tarife: Essential ab 1.000 EUR pro Monat (300 RPM), Professional ab 3.000 EUR (600 RPM), Agentic ab 5.000 EUR (1.000 RPM). Der monatliche Mindestumsatz ist ein Abrechnungsboden: Token-Verbrauch wird davon abgezogen, nicht drauf gerechnet.
IONOS AI Model Hub
IONOS bietet mit dem AI Model Hub eine tokenbasierte API ohne Mindestumsatz. Das ist der ideale Einstiegspunkt für kleinere Unternehmen oder Projekte in der Entwicklungsphase.
- Modelle: GPT-OSS 120B, Llama 3.1 405B, Llama 3.3 70B, Mistral Small 24B, Qwen 3.5, FLUX Bildgenerierung
- Preise: 0,11 USD bis 4,00 USD pro Million Token, je nach Modell. Keine Mindestlaufzeit, kein Abo.
- Hosting: 100 Prozent in Deutschland, ISO 27001, BSI C5, Gaia-X zertifiziert
- EU AI Act: Eigenes Compliance-Framework veröffentlicht
Scaleway Generative APIs
Der französische Anbieter Scaleway (Iliad Group) bietet serverlose KI-APIs aus Paris:
- Modelle: GPT-OSS 120B, Llama 3.3 70B, Mistral, Qwen, Pixtral (Vision)
- Preise: Ab 0,15 EUR pro Million Input-Token
- Free Tier: 1 Million Token kostenlos für Neukunden
- Compliance: Voll DSGVO-konform, HDS-zertifiziert (Gesundheitsdaten)
Aleph Alpha (PhariaAI)
Der deutsche KI-Anbieter aus Heidelberg hat sich auf datensouveräne KI für Enterprise-Kunden spezialisiert. Mit der Plattform PhariaAI bietet Aleph Alpha maßgeschneiderte Modelle für Branchen mit höchsten Compliance-Anforderungen. Kunden: Bosch, Deutsche Bank, SAP und Bundesbehörden. Preise werden individuell verhandelt.
Integration in Agent Zero
Die technische Umsetzung ist straightforward. Agent Zero unterstützt OpenAI-kompatible APIs nativ. Der Wechsel zu einem EU-Provider erfordert nur eine Konfigurationsänderung:
{
"model": "gpt-oss-120b",
"provider": {
"base_url": "https://llm-server.llmhub.t-systems.net/v2",
"api_key": "ihr-t-systems-api-key"
}
}Damit läuft die gesamte KI-Inferenz über T-Systems in Deutschland. Sämtliche Prompts, Antworten und Memory-Daten bleiben innerhalb der EU. Der CLOUD Act ist nicht anwendbar, da T-Systems ein deutsches Unternehmen ist und keinem US-Recht untersteht.
Lokales Hosting vs. Cloud-API: Eine ehrliche Beispielrechnung
Die entscheidende Frage: Lohnt sich ein eigener Inferenzserver oder ist die Cloud-API günstiger? Die Antwort hängt davon ab, wie viele Token Ihre Nutzer tatsächlich verbrauchen. Und bei Agent Zero ist das eine Hausnummer, die viele überrascht.
Token-Verbrauch im Agent Zero Alltag
Agent Zero ist kein einfaches Chat-Frontend, das mal eben 200 Token hin und her schickt. Jede Interaktion umfasst System-Prompts (8.000 bis 12.000 Token), Memory-Kontext, Tool-Beschreibungen und vorherige Nachrichten. Wenn der Agent eine E-Mail mit Anhang verarbeitet, den Inhalt analysiert und eine Antwort formuliert, sind das schnell 100.000 Input-Token und 20.000 Output-Token. Pro Mail-Interaktion.
Realistische Werte für einen aktiven Nutzer:
| Nutzung | Interaktionen/Tag | Token/Tag (In/Out) | Token/Nutzer/Monat |
|---|---|---|---|
| Gelegentlich | 5 | 250K / 50K | 7,5M / 1,5M |
| Regelmäßig | 20 | 2M / 330K | 60M / 10M |
| Intensiv | 50 | 5M / 830K | 150M / 25M |
Für diese Rechnung nehmen wir das Profil Regelmäßig mit 60 Mio Input-Token und 10 Mio Output-Token pro Nutzer und Monat. Das entspricht etwa 20 komplexeren Agent-Interaktionen pro Tag.
Cloud-API: Was kostet das pro Nutzer?
Scaleway (GPT-OSS 120B):
- Input: 60M × 0,15 EUR = 9,00 EUR
- Output: 10M × 0,60 EUR = 6,00 EUR
- Pro Nutzer: 15,00 EUR pro Monat
IONOS (GPT-OSS 120B):
- Input: 60M × 0,16 EUR = 9,60 EUR
- Output: 10M × 0,71 EUR = 7,10 EUR
- Pro Nutzer: 16,70 EUR pro Monat
T-Systems (GPT-OSS 120B, Kategorie 1):
- Input: 60M × 0,20 EUR = 12,00 EUR
- Output: 10M × 0,65 EUR = 6,50 EUR
- Token-Kosten: 18,50 EUR pro Nutzer
- Aber: Mindestumsatz 1.000 EUR/Monat. Erst ab ca. 54 Nutzern rechnet sich das.
Die Cloud-API skaliert linear. 10 Nutzer kosten 150 EUR, 50 Nutzer 750 EUR, 100 Nutzer 1.500 EUR. Pro Monat. Jeden Monat.
Gemietete Dedicated Server
Hetzner GEX44 (RTX 4000 SFF Ada, 20 GB VRAM):
- Fixkosten: 184 EUR pro Monat + einmalig 79 EUR Setup
- Modell: Gemma 4 (26B) oder Mistral Small 24B, quantisiert auf 4-Bit
- Keine variablen Kosten, egal wie viele Token
- Geeignet für: 1 bis 3 parallele Nutzer
Hetzner GEX131 (RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB VRAM):
- Fixkosten: 838 EUR pro Monat + einmalig 79 EUR Setup
- Modell: Llama 3.3 70B (FP16) oder GPT-OSS 120B (quantisiert)
- Geeignet für: 5 bis 10 parallele Nutzer
Komplett lokal: Hardware kaufen
Der interessanteste Ansatz für Unternehmen, die Datenhoheit bis zur Steckdose wollen: Eigene Hardware kaufen und im eigenen Serverschrank stehen haben.
Szenario A: Budget-Workstation (1x RTX 5090, 32 GB VRAM)
- Anschaffung: ca. 5.000 EUR (Workstation + GPU + 128 GB DDR5 RAM)
- Geeignet für: Gemma 4 (26B) oder Mistral Small 24B, beides in 4-Bit-Quantisierung
- Stromkosten: ca. 100 EUR pro Monat (400W Dauerlast bei 0,35 EUR/kWh)
- Amortisation über 3 Jahre (36 Monate): ca. 139 EUR pro Monat
- Gesamtkosten: ca. 240 EUR pro Monat
Szenario B: Pro-Workstation (2x RTX PRO 6000 Ada, 96 GB VRAM)
- Anschaffung: ca. 18.000 EUR (Server-Gehäuse + 2 GPUs + 256 GB ECC RAM)
- Geeignet für: Llama 3.3 70B in voller FP16-Präzision, GPT-OSS 120B quantisiert
- Stromkosten: ca. 150 EUR pro Monat (600W Dauerlast)
- Amortisation über 3 Jahre (36 Monate): ca. 500 EUR pro Monat
- Gesamtkosten: ca. 650 EUR pro Monat
Die RTX PRO 6000 Ada mit 48 GB VRAM pro Karte kostet etwa 7.000 bis 8.000 EUR. Zwei davon im Verbund bieten 96 GB VRAM und können jedes relevante Open-Source-Modell in voller Präzision laden. Die Amortisation rechne ich über 36 Monate, weil danach die nächste GPU-Generation ohnehin fällig ist.
Break-Even-Analyse
Ab wie vielen Nutzern rechnet sich der eigene Server? Mit realistischen 60 Mio Token pro Nutzer und Monat sieht die Rechnung völlig anders aus, als viele vermuten:
Die Break-Even-Punkte sind eindeutig:
| Setup | Monatliche Kosten | Break-Even vs. Scaleway | Besonderheit |
|---|---|---|---|
| Hetzner GEX44 (gemietet) | 184 EUR | ab 13 Nutzern | Geringster Einstieg, keine Anschaffung |
| Budget-Workstation (gekauft) | 240 EUR | ab 16 Nutzern | Einmalig 5.000 EUR, danach nur Strom |
| Pro-Workstation (gekauft) | 650 EUR | ab 44 Nutzern | Einmalig 18.000 EUR, volle Modell-Präzision |
| Hetzner GEX131 (gemietet) | 838 EUR | ab 56 Nutzern | 96 GB VRAM ohne eigene Hardware |
Ab 13 regelmäßigen Nutzern ist der Hetzner GEX44 günstiger als jede Cloud-API. Ab 16 Nutzern rechnet sich die eigene gekaufte Budget-Workstation. Und ab 44 Nutzern ist die Pro-Workstation mit 18.000 EUR Anschaffung günstiger als die Cloud. Bei 100 Nutzern sparen Sie mit der Pro-Workstation über 850 EUR pro Monat gegenüber Scaleway.
Intelligenz: Lokal vs. Cloud
Die gute Nachricht: Bei EU-gehosteten Modellen laufen dieselben Open-Source-Modelle wie beim Self-Hosting. Ob Gemma 4 über die T-Systems API oder auf Ihrem Hetzner-Server: Das Modell ist identisch. Der Unterschied liegt in der Quantisierung und der verfügbaren Hardware.
| Setup | Modell | Quantisierung | Intelligenz-Verlust | VRAM-Bedarf |
|---|---|---|---|---|
| Cloud (T-Systems/IONOS) | GPT-OSS 120B | FP8 | Keiner | Cloud-GPU |
| Cloud (T-Systems/IONOS) | Llama 3.3 70B | FP8/FP16 | Keiner | Cloud-GPU |
| Budget-WS (RTX 5090) | Gemma 4 (26B) | INT4 | Minimal | ca. 14 GB |
| Budget-WS (RTX 5090) | Mistral Small 24B | INT4 | Minimal | ca. 13 GB |
| Pro-WS (2x RTX PRO 6000) | Llama 3.3 70B | FP16 | Keiner | ca. 64 GB |
| Pro-WS (2x RTX PRO 6000) | GPT-OSS 120B | INT4 | Leicht | ca. 70 GB |
| Hetzner GEX44 | Gemma 4 (26B) | INT4 | Minimal | ca. 14 GB |
| Hetzner GEX131 | Llama 3.3 70B | FP16 | Keiner | ca. 64 GB |
Die Erkenntnis: Auf der Pro-Workstation mit 96 GB VRAM können Sie Llama 3.3 70B in voller Präzision laufen lassen. Die Intelligenz entspricht exakt der Cloud-Version. Auf der Budget-Workstation müssen Sie 4-Bit-Quantisierung verwenden, was bei Modellen unter 30 Milliarden Parametern nur minimale Qualitätseinbußen verursacht. In beiden Fällen laufen die Modelle aber mit vernünftigen 15 bis 30 Token pro Sekunde.
Vergleich aller Anbieter
| Anbieter | Mindestpreis | EU-Souverän | API | Besonderheit |
|---|---|---|---|---|
| T-Systems | 1.000 EUR/Monat | Ja (Kat. 1) | OpenAI-kompatibel | 10.000 Blackwell GPUs, GLM 5.2 in München |
| IONOS | Pay-per-Token | Ja | OpenAI-kompatibel | Kein Mindestumsatz, BSI C5 |
| Scaleway | Pay-per-Token | Ja | OpenAI-kompatibel | Free Tier, HDS-zertifiziert |
| Hetzner | 184 EUR/Monat | Ja | Self-Hosted | Dedizierte GPU-Server |
| Lokaler Eigenbau | 240 EUR/Monat | Ja | Self-Hosted | Volle Hardware-Kontrolle, kein Cloud-Provider |
| Aleph Alpha | Enterprise | Ja | Individuell | Datensouverän, Bundesbehörden |
| Proton Lumo | 13 USD/Monat | Ja | Kein API | Verschlüsselte Chat-Historie, Consumer-Fokus |
Vorteile des Agent Zero Ansatzes
Warum Agent Zero und nicht einfach eine API direkt anbinden? Weil das Framework die eigentliche Drehscheibe ist:
- Volle Datenkontrolle: Memory, Tools und Konfiguration liegen auf Ihrem Server. Keine Daten fließen zu Dritten.
- Modellunabhängigkeit: Durch die OpenAI-kompatible API-Schnittstelle können Sie jederzeit den Modellanbieter wechseln, ohne die Architektur anzupassen. Heute IONOS, morgen T-Systems, übermorgen der eigene Server.
- Keine Lock-in-Effekte: Agent Zero ist Open Source. Sie sind nicht von einem Provider abhängig, der nächste Monat die Preise verdoppelt.
- Auditierbarkeit: Da alle Komponenten unter Ihrer Kontrolle stehen, können Sie Datenflüsse vollständig nachvollziehen. Essenziell für DSGVO-Audits und Datenschutz-Folgenabschätzungen.
- Kostenkontrolle: Von Pay-per-Token bis zum dedizierten Server können Sie die Kostenstruktur wählen, die zum Unternehmen passt.
Häufige Fragen
Was ist ein DSGVO-konformer KI-Stack?
Ein DSGVO-konformer KI-Stack ist eine KI-Architektur, bei der sämtliche Datenverarbeitung innerhalb der EU/EEA erfolgt, kein US-Provider als Auftragsverarbeiter involviert ist und alle Komponenten (Server, Modell-API, Framework) unter der Kontrolle des Unternehmens stehen.
Warum reicht es nicht aus, wenn US-Provider Server in der EU betreiben?
Der CLOUD Act verpflichtet US-Unternehmen zur Herausgabe von Daten auf Anordnung der US-Regierung, unabhängig vom Serverstandort. Europäische Tochtergesellschaften US-amerikanischer Unternehmen sind ebenfalls betroffen. Nur Anbieter ohne US-Muttergesellschaft können DSGVO-konforme Datenverarbeitung garantieren.
Kann KI wirklich Ende-zu-Ende-verschlüsselt werden?
Nein. Das KI-Modell muss den Eingabetext im Klartext lesen, um ihn zu verarbeiten. Homomorphe Verschlüsselung, die Berechnungen auf verschlüsselten Daten erlaubt, ist technisch möglich aber praktisch unbrauchbar. Eine einzelne Antwort würde über 24 Stunden dauern. Echte E2EE bei KI-Inferenz gibt es aktuell nicht.
Ab wann lohnt sich ein eigener Inferenzserver statt Cloud-API?
Bei realistischen Agent Zero Token-Verbräuchen (ca. 60 Mio Input + 10 Mio Output pro Nutzer und Monat) lohnt sich ein gemieteter Hetzner GEX44 (184 EUR/Monat) bereits ab 13 regelmäßigen Nutzern. Eine eigene gekaufte Workstation mit RTX 5090 (ca. 5.000 EUR Anschaffung) rechnet sich ab 16 Nutzern. Für kleinere Teams ist die Cloud-API günstiger und erfordert keine Hardware-Wartung.
Was kostet ein DSGVO-konformer KI-Stack?
Die Kosten hängen vom Anbieter ab. Scaleway und IONOS bieten Pay-per-Token ab ca. 15 EUR pro Nutzer und Monat. T-Systems startet bei 1.000 EUR pro Monat Mindestumsatz. Ein gemieteter GPU-Server bei Hetzner kostet ab 184 EUR pro Monat. Eine eigene Workstation mit RTX 5090 kostet einmalig ca. 5.000 EUR und laufend ca. 240 EUR pro Monat inklusive Strom. Die Agent Zero Framework-Software selbst ist Open Source und kostenlos.
Quellen und weiterführende Informationen
- CLOUD Act: H.R.4943 - CLOUD Act, U.S. Congress
- Schrems II Urteil: EuGH, C-311/18
- T-Systems AI Foundation Services: docs.llmhub.t-systems.net
- T-Systems Industrial AI Cloud: t-systems.com
- T-Systems LLM Hub Preise: docs.llmhub.t-systems.net/plans
- IONOS AI Model Hub: cloud.ionos.com
- IONOS EU AI Act Compliance: docs.ionos.com
- Scaleway Generative APIs: scaleway.com
- Scaleway Datenschutz: scaleway.com/docs
- Hetzner GPU Server: hetzner.com
- Aleph Alpha PhariaAI: aleph-alpha.com
- Proton Lumo Security Model: proton.me/blog
- Proton Lumo Einführung: proton.me/blog/lumo-ai
- Proton Lumo 2.0: proton.me/blog/lumo-2
- Homomorphe Verschlüsselung bei KI: proton.me/blog/how-to-build-privacy-first-ai
Mario Lühmann
Inhaber
Inhaber von Luehmann-IT in Potsdam. Schwerpunkte: Automatisierung, KI-Infrastruktur und DSGVO-konformes Hosting für den deutschen Mittelstand.