Transparenz schafft Planungssicherheit: Was kostet Ihre KI-Zukunft?
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist keine Frage des „Ob“, sondern des „Wie“. Eine der wichtigsten Fragen für Unternehmen dabei ist: Rechnet sich eine eigene Infrastruktur im Vergleich zu Cloud-Abos?
Nutzen Sie unseren interaktiven Rechner, um die Gesamtkosten (TCO – Total Cost of Ownership) über verschiedene Zeiträume und Nutzungsszenarien zu vergleichen.
Investitionsrechner: KI-Infrastruktur
Ziehen Sie die Regler, um die Kosten über die geplante Nutzungsdauer zu vergleichen.
Public Cloud
Lokal: Desktop
Lokal: Rack
So lesen Sie die Ergebnisse:
- Public Cloud: Hier sehen Sie die kumulierten Kosten für GPU-Mietmodelle oder API-Gebühren. Diese Kosten sind variabel und steigen linear mit jedem Nutzer und jeder Stunde. Zudem bleiben Ihre Daten in einer externen Infrastruktur.
- Lokal: Desktop-Lösung: Ideal für kleinere Teams oder spezialisierte Anwendungen. Die Anschaffungskosten sind gering, und die Hardware findet an einem geschützten Einzelarbeitsplatz Platz.
- Lokal: Rack-Lösung: Die Profi-Variante für das gesamte Unternehmen. Höhere Anfangsinvestition, aber durch die enorme Skalierbarkeit und die Integration in Ihr Rechenzentrum die wirtschaftlichste Lösung bei intensiver Nutzung.
Warum On-Premise oft die günstigere Wahl ist:
Während Cloud-Anbieter pro Anfrage oder pro Stunde abrechnen, gehört Ihnen bei einer lokalen Lösung die Hardware.
- Keine variablen Kosten: Nach der Anschaffung zahlen Sie nur noch den Strom – egal wie viel die KI arbeitet.
- Mehrfachnutzung: Ein lokaler Server kann tagsüber E-Mails klassifizieren und nachts komplexe Datenanalysen durchführen, ohne dass die Kosten steigen.
- Datenschutz-Ersparnis: Sie sparen sich teure Zusatzverträge und Audits für den Transfer sensibler Daten in Drittstaaten.
Ihr individuelles Angebot
Jedes Unternehmen hat andere Anforderungen an Rechenleistung und Sicherheit. Der Rechner liefert Ihnen einen ersten Richtwert – wir liefern Ihnen die exakte Planung.
Lassen Sie uns gemeinsam prüfen:
- Welche GPU-Konfiguration für Ihre Mitarbeiter optimal ist.
- Wie wir die Abwärme und den Stromverbrauch in Ihre bestehende IT-Infrastruktur einplanen.
- Welche Einsparungen durch KI-Automatisierung konkret in Ihrem Fall möglich sind.