Self-Hosting
Auch bekannt als: Eigenbetrieb, On-Premise, Selbst hosten
Self-Hosting bedeutet, ein KI-Modell auf eigener oder gemieteter Infrastruktur zu betreiben, statt es über die API eines Anbieters zu nutzen. Es löst den Datenabfluss vollständig, aber nur diese eine von vier Risikoklassen.
Beim Self-Hosting läuft das Modell dort, wo die eigene Organisation die Kontrolle hat: auf einem lokalen Gerät, einem gemieteten GPU-Server oder im eigenen Rechenzentrum (On-Premise). Voraussetzung ist ein Modell mit offenen Gewichten.
Was Self-Hosting löst
Den Datenabfluss, und zwar vollständig. Läuft das Modell ohne Verbindung zum Anbieter, verlassen Eingaben das eigene System nicht. Für die sensibelsten Datenklassen ist das oft die einzige zulässige Betriebsform.
Was Self-Hosting nicht löst
Unerwünschtes Verhalten, das in den Gewichten selbst steckt, die Werte und Auslassungen des Trainings sowie regulatorische Anforderungen an die Herkunft des Modells. Diese Risiken sitzen im Modell und in der Regulierung, nicht im Netzwerk.
Der unterschätzte Posten
Jede Stufe mehr Kontrolle kauft Betriebsverantwortung: Hardware, Modellpflege, Sicherheitsupdates, ein zuständiges Team. Der größte Kostenblock beim Eigenbetrieb ist das Personal, und er steht auf keiner Rechnung.