Private AI auf AWS: Souveräne KI-Infrastruktur DSGVO-konform
Self-Hosted LLMs auf AWS Bedrock und SageMaker mit VPC-Isolation, EU-Rechenzentren und Open-Source-Modellen. Keine Datenübertragung an Dritte, volle Kontrolle über Ihre KI.
Warum Unternehmen jetzt eine Private AI Infrastruktur auf AWS brauchen
68 Prozent der deutschen Unternehmen nennen Datenschutz als größte Hürde bei der KI-Einführung. Gleichzeitig erlaubt der US CLOUD Act amerikanischen Behörden den Zugriff auf Daten bei US-Anbietern — unabhängig vom Speicherort. Die Lösung: Private AI auf AWS mit Self-Hosted Open-Source-Modellen wie Llama 3 und Mistral, vollständig isoliert in Ihrer eigenen VPC. AWS hat im Januar 2026 die European Sovereign Cloud in Brandenburg gestartet, unterstützt durch eine Investition von 7,8 Milliarden EUR. Pexon Consulting baut mit 80 Ingenieuren Ihre souveräne KI-Infrastruktur auf AWS — DSGVO-konform, ohne Vendor Lock-in und mit laufenden Kosten ab 0,38 EUR pro User pro Monat. Unternehmen, die Self-Hosted LLMs einsetzen, senken ihre KI-Betriebskosten um bis zu 85 Prozent gegenüber kommerziellen APIs.
Vorteile einer Private AI Infrastruktur auf AWS
Private AI auf AWS gibt Ihrem Unternehmen die volle Kontrolle über Modelle, Daten und Kosten. Keine Abhängigkeit von US-Anbietern, keine Datenabflüsse, keine DSGVO-Risiken.
100 Prozent Datensouveränität — kein Byte verlässt Ihre VPC
Ihre Unternehmensdaten bleiben vollständig in Ihrer AWS VPC innerhalb der EU-Region Frankfurt oder der neuen European Sovereign Cloud Brandenburg. Kein API-Call an OpenAI, Anthropic oder andere Drittanbieter.
Bis zu 85 Prozent geringere KI-Kosten gegenüber kommerziellen APIs
Self-Hosted Llama 3 70B auf SageMaker kostet bei hohem Volumen nur 15.000 EUR pro Monat, während GPT-4 API-Kosten bei vergleichbarer Nutzung auf über 100.000 EUR steigen. Ab 100.000 Anfragen pro Monat amortisiert sich Self-Hosting.
DSGVO, EU AI Act und CLOUD Act — rechtlich abgesichert
Private AI auf AWS eliminiert das CLOUD-Act-Risiko vollständig: Open-Source-Modelle in Ihrer eigenen Infrastruktur unterliegen keinem US-Zugriff. Volle Compliance mit DSGVO Art. 25, 28 und 32 sowie dem EU AI Act ab 2026.
Ab wann macht Pexon Private AI auf AWS Sinn?
Pexon Private AI auf AWS richtet sich an Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern in regulierten Branchen wie Fertigung, Versicherung, Finanzdienstleistungen und Energie. Diese Unternehmen verarbeiten sensible Geschäftsdaten, unterliegen strengen Compliance-Anforderungen und können keine Public-Cloud-KI-APIs nutzen, ohne DSGVO-Risiken einzugehen. Laut Bitkom planen 78 Prozent der deutschen Mittelständler den Einsatz von KI bis 2027, aber nur 12 Prozent haben eine datenschutzkonforme Strategie.
Sie verarbeiten sensible Kunden-, Vertrags- oder Produktionsdaten und dürfen diese nicht an Drittanbieter-APIs übertragen.
Ihre Rechtsabteilung oder Ihr Datenschutzbeauftragter hat den Einsatz von ChatGPT, Copilot oder ähnlichen SaaS-KI-Tools untersagt oder stark eingeschränkt.
Sie benötigen eine skalierbare KI-Infrastruktur auf AWS, die Sie selbst kontrollieren und die ohne Vendor Lock-in auf Open-Source-Modellen basiert.
Private AI Anwendungsfälle auf AWS
Self-Hosted LLMs lösen reale Geschäftsprobleme — ohne Kompromisse beim Datenschutz. So setzen unsere Kunden Private AI produktiv ein.
Dokumenten-KI für Verträge, Frachtrechnungen und Normen
Open-Source-Modelle analysieren, klassifizieren und extrahieren Informationen aus Ihren Geschäftsdokumenten — vollständig innerhalb Ihrer AWS VPC, ohne dass ein einziges Dokument Ihre Infrastruktur verlässt.
Automatische Extraktion von Vertragsdaten, Konditionen und Fristen mit Llama 3 oder Mistral auf SageMaker
Frachtrechnungsprüfung mit Abgleich gegen Rahmenverträge — Fehlerquote sinkt von 8 Prozent auf unter 0,5 Prozent
DIN-Normen und ISO-Standards durchsuchbar machen über RAG-Pipeline mit Amazon OpenSearch Serverless
Privater KI-Chatbot für Mitarbeiter und Kunden
Ein unternehmensinterner Chatbot auf Basis von Llama 3, gehostet auf AWS Bedrock oder SageMaker. Mitarbeiter nutzen KI für Recherche, Zusammenfassungen und Textgenerierung — ohne Datenabfluss.
Chatbot-Interface per Web-App oder Microsoft Teams mit SSO-Anbindung über AWS Cognito
Laufende Kosten ab 0,38 EUR pro User pro Monat bei 500 Nutzern auf Llama 3 8B
Prompt-Logging und Usage-Analytics über CloudWatch für volle Transparenz und Kostenkontrolle
KI-gestützte Prozessautomatisierung in der Fertigung
Self-Hosted LLMs automatisieren Lastenheft-Erstellung, Qualitätsprüfung und Wartungsdokumentation. Produktionsdaten bleiben in der privaten AWS-Infrastruktur.
Automatische Generierung von Lastenheften aus bestehenden Spezifikationen und Stücklisten
Wartungs-Agent für Servicetechniker: Fehlercodes eingeben, Lösungsschritte erhalten — auf Basis Ihrer Maschinenhandbücher
Integration in bestehende MES- und ERP-Systeme über AWS Lambda und API Gateway
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Unsere Private AI Lösung auf AWS kombiniert die Leistungsfähigkeit moderner Open-Source-LLMs mit der Skalierbarkeit und Sicherheit von AWS. Keine Blackbox, sondern volle Transparenz über Modelle, Daten und Kosten.
AWS Bedrock und SageMaker — Enterprise-Grade Inferenz
Wir deployen Llama 3, Mistral und weitere Open-Source-Modelle auf AWS Bedrock oder SageMaker Endpoints. Automatisches Scaling, GPU-Optimierung und Pay-per-Use — ohne eigene GPU-Server zu betreiben.
VPC-Isolation mit Zero Data Egress
Ihre gesamte KI-Infrastruktur läuft in einer dedizierten VPC mit Private Endpoints. Kein Traffic verlässt Ihr AWS-Konto. VPC Flow Logs und AWS CloudTrail dokumentieren jeden Zugriff lückenlos.
AWS European Sovereign Cloud Ready
Als einer der ersten Partner unterstützen wir Deployments in der neuen AWS European Sovereign Cloud Brandenburg. Betrieben durch EU-Personal unter deutschem Recht, vollständig unabhängig von der globalen AWS-Infrastruktur.
Open-Source-Modelle ohne Vendor Lock-in
Llama 3.3 70B, Mistral Large 2, Qwen 2.5 — Sie wählen das optimale Modell für Ihren Use Case. Modellwechsel sind in Stunden möglich, kein Lock-in an einen einzelnen LLM-Anbieter.
Infrastructure as Code — reproduzierbar und auditierbar
Die gesamte Infrastruktur wird mit Terraform oder AWS CDK bereitgestellt. Jede Änderung ist versioniert, nachvollziehbar und in Minuten reproduzierbar — ideal für Audit-Anforderungen in regulierten Branchen.
Produktiv in vier Wochen statt vier Monaten
Pexon liefert Ihren ersten Private AI Use Case in vier Wochen produktiv. Über 15 umgesetzte Private-AI-Projekte mit bewährter Architektur. Kein Forschungsprojekt, sondern planbare Ergebnisse.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Assessment und Architektur-Design
Phase 1
In der ersten Woche analysieren wir Ihre Anforderungen, bewerten die passenden Open-Source-Modelle und designen die AWS-Zielarchitektur für Ihren Private AI Use Case.
- Analyse Ihrer Datenschutz-Anforderungen, bestehenden AWS-Infrastruktur und Compliance-Vorgaben (DSGVO, ISO 27001, DORA)
- Modell-Benchmark: Vergleich von Llama 3, Mistral und weiteren Open-Source-Modellen auf Ihren realen Testdaten
- Architektur-Blueprint mit VPC-Design, IAM-Rollen, Netzwerktopologie und Kostenprognose für 12 Monate
Implementierung und Pilotbetrieb
Phase 2
In Woche zwei und drei deployen wir die komplette Private AI Infrastruktur auf AWS und starten den Pilotbetrieb mit 10 bis 20 ausgewählten Nutzern.
- Deployment der KI-Infrastruktur per Infrastructure as Code (Terraform/CDK) in Ihrer AWS-Umgebung
- Integration des LLM-Endpoints in Ihre Anwendung, Teams oder ein eigenes Chat-Interface mit SSO
- Pilotbetrieb mit ausgewählter Nutzergruppe, tägliches Monitoring von Latenz, Qualität und Kosten
Produktivbetrieb und Optimierung
Phase 3
In Woche vier gehen wir in Produktion: Auto-Scaling konfiguriert, Monitoring aufgesetzt, Ihr Team geschult und Runbooks übergeben.
- Aktivierung von Auto-Scaling für SageMaker Endpoints basierend auf Anfrage-Volumen und Latenz-Zielen
- Aufbau des Monitoring-Stacks mit CloudWatch Dashboards, Kosten-Alerts und Modell-Performance-Tracking
- Wissenstransfer an Ihr DevOps-Team: Runbooks, Terraform-Module und Schulung für eigenständigen Betrieb
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Von regulatorischen Blockaden und KI-Verboten zu souveräner KI-Nutzung mit voller Datenkontrolle — so verändert Private AI auf AWS Ihr Unternehmen.
Vorher
Datenschutzbeauftragter blockiert den Einsatz von ChatGPT, Copilot und anderen KI-Tools wegen CLOUD-Act- und DSGVO-Risiken
Mitarbeiter nutzen heimlich private ChatGPT-Accounts und laden sensible Firmendaten in US-Cloud-Services hoch (Shadow AI)
API-Kosten für kommerzielle LLMs steigen unkontrolliert auf über 100.000 EUR pro Jahr bei wachsender Nutzung
Jedes Abteilungsprojekt evaluiert separat KI-Anbieter — kein unternehmensweiter Standard, keine Synergien, keine Governance
Nachher
DSGVO-konforme Private AI Plattform auf AWS, die vom Datenschutzbeauftragten freigegeben ist — Mitarbeiter nutzen KI produktiv und legal
Zentrale KI-Plattform mit SSO, Prompt-Logging und Usage-Analytics eliminiert Shadow AI vollständig
Self-Hosted Open-Source-Modelle senken die KI-Kosten um bis zu 85 Prozent bei gleichzeitig planbaren monatlichen Ausgaben
Unternehmensweite KI-Governance mit einheitlichen Modellen, Richtlinien und Monitoring über alle Abteilungen
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung
Rechtssicherheit und Compliance: Private AI eliminiert das CLOUD-Act-Risiko vollständig. Bußgelder nach DSGVO betragen durchschnittlich 2,36 Millionen EUR, der EU AI Act sieht Strafen bis 7 Prozent des weltweiten Umsatzes vor. Ihre Private AI Plattform ist von Anfang an compliant.
Wettbewerbsvorteil durch KI-Souveränität: Während 68 Prozent der deutschen Unternehmen KI-Projekte wegen Datenschutzbedenken ausbremsen, nutzen Ihre Mitarbeiter KI produktiv und sicher. Der Produktivitätsgewinn liegt bei 15 bis 25 Prozent für Wissensarbeiter.
Planbare Kosten statt API-Überraschungen: Self-Hosted LLMs auf AWS haben fixe Infrastrukturkosten. Kein Token-basiertes Pricing, keine Preiserhöhungen durch Drittanbieter. Die Total Cost of Ownership sinkt über drei Jahre um bis zu 60 Prozent gegenüber kommerziellen APIs.
Für IT-Leitung und Cloud-Architekten
Volle Kontrolle über die KI-Infrastruktur: Sie besitzen und kontrollieren jeden Layer: VPC, IAM, Modelle, Logging. Infrastructure as Code mit Terraform macht die gesamte Plattform reproduzierbar, versioniert und audit-ready.
Nahtlose Integration in bestehende AWS-Landschaft: Private AI nutzt Ihre vorhandenen AWS-Services: VPC, IAM, CloudWatch, Secrets Manager. Kein neuer Cloud-Anbieter, keine zusätzlichen Verträge — Sie erweitern einfach Ihre bestehende Infrastruktur.
Modellfreiheit und Zukunftssicherheit: Open-Source-Modelle entwickeln sich rasant: Llama 3.3, Mistral Large 2, Qwen 2.5. Ihre Plattform unterstützt jeden Modellwechsel in Stunden. Kein Vendor Lock-in, maximale Flexibilität bei der Modellwahl.
Private AI auf AWS — Komplettpaket
Von der Architekturberatung bis zur produktiven Private AI Plattform in vier Wochen. Inklusive Modell-Deployment, VPC-Isolation, Monitoring und Wissenstransfer an Ihr Team.
Ihre Investition
ab Ab 45.000 EUR
Assessment mit Modell-Benchmark auf Ihren realen Daten
AWS-Architektur-Blueprint mit VPC-Design und Kostenprognose
Deployment von bis zu zwei Open-Source-Modellen auf SageMaker oder Bedrock
VPC-Isolation mit Private Endpoints und IAM-Hardening
Monitoring-Stack mit CloudWatch Dashboards und Kosten-Alerts
Wissenstransfer, Runbooks und Terraform-Module für Ihr Team
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Erfahren Sie mehr über unsere Kubernetes-Beratung und Devops-Engineering Leistungen.
Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Fabian Mirz
Lead Consultant Data & AI
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Was kostet Private AI auf AWS für ein mittelständisches Unternehmen?
Die Implementierung einer Private AI Plattform auf AWS kostet je nach Umfang zwischen 18.000 und 95.000 EUR. Ein Proof of Concept mit einem Self-Hosted Modell für 50 Nutzer startet ab 18.000 EUR. Die laufenden AWS-Infrastrukturkosten liegen bei 800 bis 3.000 EUR pro Monat, abhängig von Modellgröße und Anfrage-Volumen. Bei 500 Nutzern mit Llama 3 8B entstehen laufende Kosten von etwa 0,38 EUR pro User pro Monat. Im Vergleich: GPT-4 API-Kosten belaufen sich bei gleicher Nutzung auf über 8.000 EUR pro Monat. Der Break-Even gegenüber kommerziellen APIs wird typischerweise nach drei bis fünf Monaten erreicht.
Private AI vs. Azure OpenAI: Welche Lösung ist DSGVO-konformer?
Azure OpenAI in der EU-Region erfüllt grundlegende DSGVO-Anforderungen, unterliegt aber dem US CLOUD Act — Microsoft muss auf behördliche Anforderung Daten herausgeben, unabhängig vom Speicherort. Private AI auf AWS mit Open-Source-Modellen eliminiert dieses Risiko vollständig: Sie betreiben Open-Source-Modelle wie Llama 3 oder Mistral in Ihrer eigenen VPC. Kein US-Anbieter hat Zugriff auf Ihre Prompts oder Daten. Für Unternehmen in regulierten Branchen oder mit besonders sensiblen Daten ist Private AI auf AWS die rechtssichere Wahl. Die AWS European Sovereign Cloud in Brandenburg bietet zusätzlich eine von der globalen AWS-Infrastruktur unabhängige Betriebsumgebung unter deutschem Recht.
Wie gut sind Open-Source-Modelle wie Llama 3 und Mistral im Vergleich zu GPT-4?
Open-Source-Modelle haben in den letzten 18 Monaten massiv aufgeholt. Llama 3.3 70B erreicht auf dem MMLU-Benchmark 86 Prozent und liegt damit nur 2 Prozentpunkte hinter GPT-4. Mistral Large 2 zeigt vergleichbare Leistung bei deutlich geringeren Inferenzkosten. Für Enterprise-Anwendungen wie Dokumentenanalyse, Chatbots und Textgenerierung liefern diese Modelle Ergebnisse auf Produktionsniveau. Zusätzlich können Open-Source-Modelle per Fine-Tuning auf Ihre Domäne angepasst werden — ein Vorteil, den kommerzielle APIs nicht bieten.
Können wir unsere bestehende AWS-Infrastruktur für Private AI nutzen?
Ja, Private AI integriert sich nahtlos in Ihre bestehende AWS-Umgebung. Wir nutzen Ihre vorhandenen VPCs, IAM-Rollen, CloudWatch-Setups und Netzwerktopologien. AWS Bedrock und SageMaker sind Standard-AWS-Services, die keine zusätzlichen Verträge oder Accounts erfordern. Typischerweise deployen wir in einer dedizierten VPC mit Private Endpoints zu SageMaker, sodass kein Traffic über das öffentliche Internet fließt. Die gesamte Infrastruktur wird als Terraform-Module bereitgestellt, die sich in Ihre bestehende IaC-Pipeline integrieren.
Wie schnell können wir Private AI produktiv einsetzen?
Ein Proof of Concept mit einem Self-Hosted Modell ist in zwei Wochen einsatzbereit. Eine produktive Private AI Plattform mit Multi-Modell-Support, RAG-Anbindung und unternehmensweitem Rollout liefern wir in vier Wochen. Die Implementierung ist deutlich schneller als klassische IT-Projekte, weil wir auf bewährte Terraform-Module und eine standardisierte Referenzarchitektur setzen. Nach dem Go-Live betreibt Ihr DevOps-Team die Plattform eigenständig — unterstützt durch Runbooks, Monitoring-Dashboards und optionalen Managed Service.
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