Private KI Cloud – Interne KI-Plattform wie AWS Bedrock auf Azure
OpenAI-kompatible API für Entwickler: vLLM, LiteLLM und Entra ID SSO. 60-80% günstiger als OpenAI-API, Zero Data Leakage.
Private KI Plattform – Schluss mit Shadow KI und unkontrollierten Kosten
Ihre Entwickler nutzen wild OpenAI-APIs. Ohne Budget-Limits. Ohne Datenschutz-Kontrolle. Jedes Team hat eigene Lösungen gebaut – Shadow AI ist überall. Der CTO verliert den Überblick. Was wäre, wenn Ihre 100 Entwickler eine interne KI-Cloud nutzen könnten, die sich anfühlt wie AWS Bedrock? Mit OpenAI-kompatibler API, zentralem Kostenmanagement und vollständiger Governance. Ohne dass sensible Daten Ihr Unternehmen verlassen. Wir bauen Ihnen diese Private AI Plattform auf Azure AKS – mit vLLM, LiteLLM und Enterprise-SSO. Sprechen Sie mit uns über Ihre KI-Infrastruktur.
Ihre Vorteile mit einer internen KI-Cloud
Eine Private AI Plattform gibt Ihnen die Kontrolle zurück – über Kosten, Daten und die KI-Nutzung in Ihrer gesamten Organisation.
60-80% Kostenreduktion
Im Vergleich zu OpenAI-API-Kosten sparen Sie bei hohem Volumen erheblich durch GPU-Sharing, intelligentes Caching und zentrale Ressourcenverwaltung auf eigener Infrastruktur.
Zero Data Leakage
Kein Quellcode und keine vertraulichen Daten verlassen Ihre Umgebung. Die interne KI-Cloud läuft vollständig auf Ihrer eigenen Azure-Infrastruktur mit voller Datenkontrolle.
Volle Transparenz und Governance
Sehen Sie in Echtzeit, welches Team wie viele Tokens verbraucht. Setzen Sie Budgets, Quotas und Policies zentral durch – keine Shadow AI mehr.
Ab wann macht Private AI Cloud Sinn?
Eine interne KI-Cloud lohnt sich für Unternehmen, die bereits intensiv KI-APIs nutzen und die Kontrolle zurückgewinnen möchten. Besonders relevant ist die Investition für Organisationen mit 50 oder mehr Entwicklern, die verschiedene KI-Tools einsetzen. Wenn Ihre monatlichen OpenAI-Kosten fünfstellig sind oder Sie Bedenken haben, sensible Daten an externe Anbieter zu übertragen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt. Die Plattform amortisiert sich typischerweise innerhalb von 12 bis 18 Monaten.
Sie haben 50+ Entwickler, die regelmäßig KI-APIs für Code-Assistenten oder Automatisierung nutzen
Ihre monatlichen OpenAI- oder Azure-OpenAI-Kosten liegen über 10.000 Euro
Compliance-Anforderungen oder IP-Schutz verbieten die Nutzung externer KI-Dienste für sensible Daten
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Anwendungsfälle für Ihre interne KI-Cloud
Entdecken Sie die typischen Einsatzszenarien, für die Unternehmen eine Private AI Plattform aufbauen – von Code-Assistenten bis zur Prozessautomatisierung.
Code-Assistenten im eigenen Haus
Bieten Sie Ihren Entwicklern eine sichere Copilot-Alternative, die auf Ihrer internen KI-Cloud läuft – ohne dass Quellcode an externe Anbieter übertragen wird.
OpenAI-kompatible API für nahtlose IDE-Integration
Optimierte Modelle für Code-Completion und Refactoring
Nutzungsstatistiken pro Entwickler und Team
Interne Chatbots für HR und IT-Support
Automatisieren Sie wiederkehrende Anfragen mit KI-gestützten Chatbots, die auf Ihre internen Wissensdatenbanken zugreifen und vertrauliche Mitarbeiterdaten schützen.
RAG-Anbindung an interne Dokumentationen und Wikis
DSGVO-konforme Verarbeitung von Mitarbeiteranfragen
Integration in Microsoft Teams oder Slack
Dokumentenverarbeitung und Automatisierung
Nutzen Sie die interne KI-Cloud für die automatische Verarbeitung, Zusammenfassung und Klassifizierung von Dokumenten ohne externe Datenübertragung.
Batch-Verarbeitung großer Dokumentenmengen
Automatische Extraktion und Strukturierung von Informationen
Integration in bestehende Workflows und Fachsysteme
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Unsere Private AI Plattform basiert auf bewährten Open-Source-Komponenten und Enterprise-Standards für maximale Flexibilität und Sicherheit.
OpenAI-kompatible API
LiteLLM bietet eine vollständig OpenAI-kompatible Schnittstelle – bestehende Integrationen funktionieren ohne Code-Änderungen.
Hochperformante Inferenz
vLLM und TGI maximieren den Durchsatz durch optimierte Batch-Verarbeitung und effizientes Memory-Management auf GPU-Clustern.
Enterprise SSO mit Entra ID
Keycloak-Integration ermöglicht Single Sign-On über Microsoft Entra ID mit feingranularen Berechtigungen pro Team.
GPU-Sharing mit NVIDIA MIG
Multi-Instance GPU auf Azure AKS teilt GPU-Ressourcen effizient auf, sodass mehrere Teams parallel arbeiten können.
Echtzeit-Kostenmonitoring
Grafana-Dashboards zeigen Token-Verbrauch, Latenz und Kosten pro Team in Echtzeit – für volle Budgetkontrolle.
Versionierte Modell-Registry
Eine eigene Model-Registry ermöglicht Governance über eingesetzte Modelle mit Versionierung und Audit-Trail.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Infrastruktur und Cluster-Setup
Phase 1
In der ersten Phase bauen wir die Basis Ihrer internen KI-Cloud: ein hochverfügbares Kubernetes-Cluster auf Azure AKS mit GPU-Nodes und sicherem Networking.
- Multi-Zone Kubernetes-Cluster für Hochverfügbarkeit
- GPU-Node-Pools mit NVIDIA A100 oder H100
- Private Networking und Firewall-Konfiguration
Governance und Observability
Phase 2
Wir implementieren die zentrale Steuerungsschicht Ihrer Private AI Plattform mit Billing, Quotas, SSO-Anbindung und umfassendem Monitoring für volle Transparenz.
- LiteLLM-Setup mit Budget-Management und Quotas
- Keycloak-Integration mit Microsoft Entra ID
- Grafana-Dashboards für Kosten und Performance
Migration und Rollout
Phase 3
Wir migrieren bestehende OpenAI-Integrationen auf Ihre interne KI-Cloud und schulen Ihre Teams für den produktiven Einsatz der neuen Plattform.
- Refactoring bestehender API-Integrationen
- Onboarding der ersten Entwicklerteams
- Dokumentation und Wissenstransfer
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“
Sehen Sie den direkten Vergleich: Wie sich Ihre KI-Landschaft mit einer internen KI-Cloud verändert – von Chaos und Kontrollverlust zu Governance und Effizienz.
Vorher
Jedes Team nutzt eigene OpenAI-Keys ohne zentrale Kontrolle
Keine Transparenz über Gesamtkosten der KI-Nutzung
Sensible Daten und Quellcode werden an externe APIs übertragen
Shadow AI verhindert einheitliche Governance und Compliance
Nachher
Eine zentrale Plattform für alle KI-Anfragen mit SSO
Echtzeit-Dashboards zeigen Kosten pro Team und Projekt
Alle Daten bleiben in Ihrer eigenen Azure-Umgebung
Einheitliche Policies und Audit-Logs für Compliance
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung
Kostenkontrolle: Reduzieren Sie KI-Kosten um 60-80% im Vergleich zu OpenAI-APIs und behalten Sie volle Transparenz über Budgets pro Team.
Compliance und IP-Schutz: Schützen Sie geistiges Eigentum und erfüllen Sie DSGVO-Anforderungen, indem sensible Daten Ihre Infrastruktur nie verlassen.
Strategische Unabhängigkeit: Vermeiden Sie Vendor Lock-in bei einzelnen KI-Anbietern und behalten Sie die Flexibilität, Modelle nach Bedarf zu wechseln.
Für Entwickler und IT
Developer Experience: Die OpenAI-kompatible API ermöglicht den Einsatz gewohnter SDKs und Tools – kein Umlernen, keine Anpassungen am Code.
Self-Service-Zugang: Entwickler erhalten direkten API-Zugang über SSO ohne Ticket-Prozesse – mit automatischen Quotas und Budget-Limits.
Sichere Sandbox: R&D-Teams können mit verschiedenen Modellen experimentieren, ohne Sicherheitsrisiken oder unkontrollierte Kosten zu verursachen.
Das Private AI Cloud Paket
Unser Komplettpaket liefert Ihnen eine produktionsreife interne KI-Cloud auf Azure AKS – mit Enterprise-Governance und voller Kostentransparenz.
Ihre Investition
ab 50.000€
HA Kubernetes-Cluster mit GPU-Nodes auf Azure AKS
LiteLLM-Gateway mit Billing und Budget-Management
Keycloak SSO-Integration mit Microsoft Entra ID
vLLM Inference-Setup mit optimierter Batch-Verarbeitung
Grafana-Monitoring mit Kosten-Dashboards pro Team
Migration bestehender OpenAI-Integrationen
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Erfahren Sie mehr über unsere Data-Services und Cloud Consulting Leistungen.
Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Robin Werner
Head of Azure
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Welche LLM-Modelle laufen auf einer Private AI Cloud?
Die Plattform unterstützt alle gängigen Open-Source-Modelle wie Llama 3, Mistral, Mixtral oder Qwen. Auch kommerzielle Modelle mit entsprechender Lizenz können integriert werden. Wir beraten Sie zur optimalen Modellauswahl für Ihre Use Cases.
Was kostet eine interne KI-Cloud monatlich auf Azure?
Die monatlichen Azure-Kosten hängen von der GPU-Konfiguration und Nutzungsintensität ab. Typischerweise liegen sie zwischen 5.000 und 15.000 Euro pro Monat für ein Team von 50-100 Entwicklern – deutlich unter vergleichbaren OpenAI-API-Kosten.
Kann ich OpenAI-Code auf Private AI Cloud migrieren?
Ja, LiteLLM bietet eine vollständig OpenAI-kompatible API. Bestehende Integrationen müssen nur die Basis-URL ändern – der Rest des Codes bleibt identisch. Das Refactoring ist minimal.
Wie sicher ist eine Private AI Plattform auf Azure?
Die Plattform läuft vollständig in Ihrer Azure-Umgebung mit Private Endpoints, Network Security Groups und verschlüsselter Kommunikation. SSO über Entra ID stellt sicher, dass nur autorisierte Nutzer Zugang haben.
Wie lange dauert der Aufbau einer internen KI-Cloud?
Die typische Projektlaufzeit beträgt 8 bis 12 Wochen von Projektstart bis zum produktiven Rollout. Ein erster Pilotbetrieb mit ausgewählten Teams ist oft bereits nach 4 Wochen möglich.
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