Vor ein oder zwei Jahren nutzten die meisten Unternehmen künstliche Intelligenz recht einfach: Sie öffneten ChatGPT im Browser, stellten eine Frage und erhielten eine Antwort. Heute sind die Szenarien viel interessanter geworden. Online-Shops integrieren KI-Berater in ihre Produktkataloge. Marketingagenturen automatisieren die Erstellung von Inhalten. Online-Schulen schaffen Assistenten für Studenten. Sogar kleine Unternehmen beginnen, mit der Analyse von Dokumenten und internen Wissensdatenbanken zu experimentieren.
Gleichzeitig steigt die Belastung der Infrastruktur. Und irgendwann beginnt das Geschäft, sich zu fragen: Reicht es aus, VDS zu mieten, oder sollte man bereits in Richtung dedizierter Server schauen.
Wenn Sie ChatGPT verwenden – ist ein Server wahrscheinlich nicht notwendig
Fangen wir mit guten Nachrichten an. Die meisten Unternehmen, die ChatGPT, Gemini oder Claude über den Browser nutzen, benötigen überhaupt keine zusätzlichen Serverressourcen. Die ganze schwere Arbeit wird vom Anbieter erledigt.
Wenn beispielsweise die Manager eines Online-Shops Produktbeschreibungen über ChatGPT generieren oder die Marketer Content-Pläne mit Gemini erstellen, ändert sich die Belastung der eigenen Infrastruktur kaum. In solchen Fällen wird der Server nur für die Website oder CRM benötigt.
Aber normalerweise steigen nach den ersten erfolgreichen Experimenten mit neuronalen Netzen die Ansprüche des Unternehmens.
Wenn neuronale Netze Teil der Geschäftsprozesse werden, steigt der Bedarf an Serverkapazitäten
Viele Unternehmen beginnen ihre Bekanntschaft mit künstlicher Intelligenz über ChatGPT oder Gemini. Mit der Zeit beginnt KI jedoch auch in den Arbeitswerkzeugen aufzutauchen.
Die Marketingabteilung kann beispielsweise die OpenAI-API zur automatischen Erstellung von Produktbeschreibungen oder zur Generierung von Inhalten für den Blog nutzen. Der Online-Shop kann einen KI-Chatbot auf der Website integrieren, der auf häufige Fragen von Käufern antwortet. Der Kundenservice kann automatisch Entwürfe von Antworten auf Kundenanfragen vorbereiten.
Immer mehr Dienste verfügen bereits über integrierte KI-Funktionen. Microsoft 365 bietet Copilot für die Arbeit mit Dokumenten und E-Mails. In Notion gibt es Werkzeuge zur Generierung und Bearbeitung von Texten. In vielen CRM-Systemen erscheinen KI-Assistenten, die die Kommunikation mit Kunden analysieren, Anrufzusammenfassungen erstellen oder den Managern bei der Bearbeitung von Anfragen helfen.
Selbst wenn ein Unternehmen keine eigenen Sprachmodelle startet, wächst die Menge an Daten und automatisierten Prozessen allmählich. Chatbots, API-Integrationen, Analysesysteme und interne Wissensdatenbanken werden zur Website hinzugefügt. Ein Teil dieser Dienste läuft auf der Seite des Anbieters, aber ein Teil der Last fällt dennoch auf die Infrastruktur des Unternehmens.
Deshalb beginnt ein Unternehmen, das aktiv KI implementiert, früher oder später, seine Anforderungen an Serverressourcen zu überdenken.
Datensicherheit als Faktor bei der Auswahl der Infrastruktur
Ukrainische Unternehmen haben in den letzten Jahren deutlich mehr Wert auf Datensicherheit gelegt. Wenn eine Marketingagentur Werbetexte über ChatGPT generiert, sind die Risiken minimal. Wenn es jedoch um Finanzberichte, Kundenverträge oder interne Dokumentation geht, sieht die Situation ganz anders aus.
Deshalb beginnen viele Organisationen, sich lokale Modelle der künstlichen Intelligenz anzusehen, die auf eigener Infrastruktur bereitgestellt werden. Dies betrifft häufig Organisationen, die mit vertraulichen Daten arbeiten oder weniger von externen Diensten abhängig sein möchten.
Aber lokale KI benötigt Ressourcen. Und je größer das Modell ist, desto höher sind die Anforderungen an den Prozessor, den Arbeitsspeicher und das Speichersystem.
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Wann VPS ausreicht und wann ein dedizierter Server benötigt wird
Für viele Geschäftsaufgaben bleibt VPS eine hervorragende Lösung. Wenn ein Unternehmen beispielsweise KI über API nutzt, eine Dokumentenbasis speichert und eine moderate Anzahl von Anfragen bearbeitet, ist ein virtueller Server oft ausreichend.
Es gibt jedoch Situationen, in denen die Ressourcen nicht ausreichen:
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Der KI-Assistent wird gleichzeitig von Dutzenden von Mitarbeitern genutzt;
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Das System analysiert große Dokumentenmengen;
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Lokale Sprachmodelle werden gestartet;
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Erhöhte Datenbankleistung ist erforderlich;
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Mehrere Dienste laufen auf einem Server.
Unter solchen Bedingungen wechseln Unternehmen oft zu einem dedizierten Server, nicht aus rein praktischen Gründen – sondern aus der Notwendigkeit, eine leistungsstarke Maschine ohne Virtualisierungsbeschränkungen zu haben.
Auf einem dedizierten Server ist es einfacher, die Last zu planen, die Umgebung an die eigenen Bedürfnisse anzupassen und alle Komponenten des Systems zu kontrollieren. Dies ist besonders relevant für Projekte, bei denen KI allmählich Teil der Hauptgeschäftsprozesse wird.
Außerdem beginnen Unternehmen häufig mit einem KI-Dienst und haben nach einem Jahr bereits mehrere verschiedene Werkzeuge, Integrationen und Wissensdatenbanken. Die Infrastruktur wächst mit ihnen.
Wann man über einen dedizierten Server nachdenken sollte
Wenn Sie ChatGPT zum Schreiben von Texten oder Gemini zur Ideenfindung verwenden, gibt es keinen Grund zur Eile.
Aber wenn künstliche Intelligenz bereits mit Kunden, Dokumenten oder internen Prozessen des Unternehmens arbeitet, sollten Sie die Belastung der Infrastruktur im Voraus bewerten. Für kleine Projekte ist oft ein VPS ausreichend.
Für komplexere Systeme mit großen Datenmengen oder lokalen KI-Modellen kann ein dedizierter Server die logischere Lösung sein. Besonders wenn Sie nicht nur die Ergebnisse der Arbeit der künstlichen Intelligenz kontrollieren, sondern auch die Umgebung, in der sie arbeitet.