Operational Phase 02
Infrastructure
Sentinel.
Kostenvergleich
# Was Microsoft Copilot wirklich kostet.
Bewegen Sie den Schieberegler. Die Zahlen sprechen für sich.
Danach jährlich wiederkehrend
Ihr Eigentum.
Bei 25 Nutzern amortisiert sich Ihr System in Monat 2 — danach läuft Ihre KI praktisch kostenlos.
Kostenlos & unverbindlich · Antwort innerhalb von 24 Stunden
Roy Bretfeld hält dazu auch einen Vortrag: „Build over Buy: Die Ökonomie der eigenen KI"
"Silicon Sovereignty ist kein Luxus, sondern die Überlebensgarantie für lokale KI.
Ihre Hardware, Ihre Souveränität."
Silicon Ownership
Wir verkaufen keine standardisierten Server-Abos. Wir liefern Blueprints für Enterprise-GPU-Cluster. Sie kaufen zum Bestpreis direkt bei den Distributoren.
Warum? Weil Data Privacy through Ownership der einzige Weg ist, Frontier-Modelle wie Llama 3 oder DeepSeek ohne Datenabfluss zu nutzen.
On-Premise vs. Cloud:
Was passt zu Ihnen?
| Merkmal | Eigenhardware | Cloud-GPU | ChatGPT / API | Microsoft Copilot |
|---|---|---|---|---|
| Datenhoheit | 100% lokal | In Ihrem Mandanten | Daten verlassen das Haus | US-Server, MS-Zugriff |
| Kosten (1 Jahr) | Einmalig 4.000–25.000 € | 10.000–30.000 €/Jahr | Unbegrenzt, skaliert | 3.000 € / Nutzer / Jahr |
| Wartung | Eigene IT / Vertrag | Vom Provider inkl. | Keine Wartung nötig | Microsoft verwaltet |
| Skalierung | Hardware erweitern | In Minuten | Unbegrenzt | Linear mit Kosten |
| Modell-Auswahl | Offen: Llama, Qwen... | Offen: beliebig | Nur OpenAI / Anthropic | Nur Microsoft-Modelle |
| Compliance | Vollständig konform | EU-Region + Verträge | Aufwändig, US-Anbieter | Aufwändig, US-Anbieter |
Industrial Blueprints
Unsere Spezifikationen basieren auf 30 Jahren Hardware-DNA. Wir wählen Komponenten, die für Inferenz-Latenz und CUDA-Performance optimiert sind:
- NVIDIA L40S / RTX 6000 Ada Blueprints
- High-Speed NVMe Storage Matrix
- ECC-RAM Performance Clusters
- Low-Latency Internal Switching
Referenz-Architektur:
Das On-Premise Rack
Orchestrierung & Routing
Interne KI Verarbeitung & Load Balancing
Lokaler LPU Server
Language Processing Unit (High-Speed Inference)
CPU + GPU Compute Server
2x NVIDIA L40S / RTX 6000 Ada
Das Arbeitstier für komplexe Agentic AI Workflows, RAG-Pipelines und internes Training. Vollständige Datenkontrolle im eigenen Serverraum.
Enterprise KI-Cluster | Angebotsspezifikation
Spezifikationen
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Kapazität: 120 Nutzer Gleichzeitige KI-Agenten und RAG-Abfragen ohne Latenz-Einbrüche.
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60 TB NVMe NAS Storage Hochgeschwindigkeits-Speicher für Dokumenten-Vektorisierung und interne Wissensdatenbanken.
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CPU / GPU Compute Server Ausgestattet mit 2x NVIDIA L40S oder RTX 6000 Ada Generation für massiv parallele LLM-Inference.
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Lokaler LPU Server Language Processing Unit zur extrem beschleunigten Token-Generierung.
Im Vergleich zu Cloud-API Kosten (z.B. OpenAI) für 120 Intensiv-Nutzer rechnet sich dieses Setup in kürzester Zeit. Interne Unternehmensdaten (z.B. für RAG) verlassen das Gebäude nie.
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