Was ist der Unterschied zwischen lokaler KI und Cloud-KI?

Bevor wir in den DSGVO-Vergleich einsteigen, sollten die Begriffe klar sein. Die Unterscheidung ist technisch eindeutig, wird aber im Markt oft verwässert.

Lokale KI (On-Premise)

Bei lokaler KI läuft das Sprachmodell vollständig auf Ihrer eigenen Hardware. Das kann ein Server im Unternehmensgebäude sein, eine Workstation unter dem Schreibtisch oder ein dedizierter GPU-Server im eigenen Rechenzentrum. Typische Modelle sind Llama 3.1 (Meta), Mistral Large oder Qwen 2.5. Diese Open-Source-Modelle können frei heruntergeladen und ohne Lizenzkosten betrieben werden.

Entscheidend: Kein einziges Byte Ihrer Daten verlässt Ihr Unternehmensnetzwerk. Keine API-Aufrufe, keine externe Verarbeitung, kein Drittanbieter. Sie haben die vollständige Kontrolle darüber, welche Daten das Modell sieht, wie lange sie gespeichert werden und wer Zugriff hat.

Cloud-KI (API-basiert)

Bei Cloud-KI senden Sie Ihre Anfragen über das Internet an die Server eines Anbieters. Dort wird die Anfrage von Modellen wie GPT-4o (OpenAI), Claude (Anthropic) oder Gemini (Google) verarbeitet und das Ergebnis zurückgeschickt. Sie zahlen pro Nutzung, brauchen keine eigene Hardware und haben sofortigen Zugang zu den leistungsstärksten Modellen am Markt.

Der Haken: Ihre Daten werden auf fremden Servern verarbeitet. Je nach Anbieter in den USA, in der EU oder in wechselnden Rechenzentren. Genau hier beginnt die DSGVO-Diskussion.

Welche DSGVO-Anforderungen gelten für KI-Systeme?

Die DSGVO macht keinen Unterschied zwischen KI und anderen Formen der Datenverarbeitung. Wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden, gelten die gleichen Regeln. Drei Bereiche sind für KI-Systeme besonders relevant.

Art. 28 DSGVO: Auftragsverarbeitung

Sobald Sie einen Cloud-KI-Dienst mit personenbezogenen Daten nutzen, handelt es sich um Auftragsverarbeitung. Sie brauchen einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit dem Anbieter. Dieser muss klar regeln: welche Daten verarbeitet werden, zu welchem Zweck, wie lange und welche technischen Schutzmaßnahmen gelten. Die großen Anbieter (Microsoft, Google, AWS) bieten Standard-AVVs an. Diese sind jedoch oft generisch und decken nicht immer Ihre spezifischen Anforderungen ab.

Art. 44-49 DSGVO: Drittlandtransfer und Schrems II

Das Schrems-II-Urteil des EuGH aus 2020 hat die Übermittlung personenbezogener Daten in die USA erheblich erschwert. Zwar gibt es seit Juli 2023 das EU-US Data Privacy Framework, doch dessen Beständigkeit ist rechtlich umstritten. OpenAI, Anthropic und andere US-Anbieter unterliegen dem US CLOUD Act, der US-Behörden Zugriff auf gespeicherte Daten ermöglicht -- auch wenn diese in EU-Rechenzentren liegen.

Für lokale KI ist dieser Punkt irrelevant. Es gibt keinen Drittlandtransfer, weil die Daten Ihr Netzwerk nie verlassen.

Art. 25 DSGVO: Datenschutz durch Technikgestaltung

Die DSGVO fordert "Privacy by Design" -- Datenschutz muss bereits in der technischen Architektur verankert sein. Eine lokale KI-Installation erfüllt dieses Prinzip von Grund auf: Die Daten bleiben im geschützten Bereich, es gibt keine externen Schnittstellen und die Zugriffssteuerung liegt vollständig in Ihrer Hand.

Ist ChatGPT DSGVO-konform?

Diese Frage hören wir in praktisch jedem Beratungsgespräch. Die ehrliche Antwort: Es kommt darauf an, wie Sie es nutzen.

Die kostenlose Webversion von ChatGPT ist für die Verarbeitung personenbezogener Daten im Unternehmenskontext nicht geeignet. OpenAI nutzt Eingaben standardmäßig zum Training der Modelle. Selbst wenn Sie das Opt-out aktivieren, fehlt in der Regel ein AVV nach Art. 28 DSGVO.

Die ChatGPT Enterprise und API-Version sind anders aufgestellt: OpenAI bietet hier einen AVV an, verspricht keine Nutzung der Eingaben zum Training und bietet SOC 2-zertifizierte Infrastruktur. Seit 2024 gibt es zudem die Möglichkeit, Daten ausschließlich in EU-Rechenzentren verarbeiten zu lassen.

Trotzdem bleiben Risiken. OpenAI ist ein US-Unternehmen. Das EU-US Data Privacy Framework kann gekippt werden. Und für bestimmte Datenkategorien -- Gesundheitsdaten, Berufsgeheimnisse, Mandanteninformationen -- reicht auch ein AVV nicht aus. Hier ist lokale Verarbeitung die einzige rechtssichere Option.

Welche KI-Lösung ist DSGVO-sicher?

DSGVO-Sicherheit ist kein binäres Merkmal. Es gibt ein Spektrum von Maßnahmen, und die richtige Wahl hängt von Ihren spezifischen Daten und Anforderungen ab.

Eine wichtige Nuance: Auch lokale KI muss DSGVO-konform betrieben werden. Zugriffsrechte, Protokollierung und Löschkonzepte gelten genauso. Der Unterschied ist, dass Sie die vollständige technische Kontrolle haben und keinen externen Auftragsverarbeiter ins Spiel bringen.

Was kostet lokale KI im Vergleich zu Cloud-KI?

Die Kostenfrage ist oft der entscheidende Faktor. Hier lohnt sich ein differenzierter Blick, denn die Antwort hängt stark vom Nutzungsvolumen ab.

Cloud-KI: Variable Kosten, die skalieren

Cloud-Dienste rechnen nach Tokens ab. Ein Token entspricht ungefähr einem Wort. Die aktuellen Preise (Stand Februar 2026) der gängigsten Modelle:

*Geschätzt für ein KMU mit 10-20 aktiven Nutzern und moderater täglicher Nutzung.

Lokale KI: Einmalinvestition, minimale laufende Kosten

Bei lokaler KI fallen die Kosten primär bei der Hardware-Anschaffung an. Die laufenden Kosten beschränken sich auf Strom und gelegentliche Wartung. Typische Hardware-Konfigurationen:

Der Break-Even-Punkt

Die Rechnung ist einfach: Wenn Ihre Cloud-Kosten bei 500 Euro monatlich liegen, amortisiert sich eine lokale Installation im Wert von 12.000 Euro nach etwa 24 Monaten. Bei höherem Volumen schneller. Bei 1.000 Euro monatlich sind Sie nach 12 Monaten im Plus -- und haben danach praktisch keine laufenden KI-Kosten mehr.

Nicht eingerechnet: der Wert der DSGVO-Sicherheit. Ein einziges Datenschutzproblem mit einem Cloud-Dienst kann deutlich teurer werden als die gesamte Hardware-Investition.

Wie gut ist lokale KI im Vergleich zu GPT-4?

Die Leistungsfrage ist berechtigt und die Antwort hat sich in den letzten 18 Monaten dramatisch verändert. Lokale Open-Source-Modelle haben massiv aufgeholt.

Die Realität: Für 80-90% der typischen Unternehmensanwendungen -- Dokumentenanalyse, E-Mail-Entwürfe, Zusammenfassungen, Kundenanfragen beantworten, internes Wissensmanagement -- liefern lokale Modelle wie Llama 3.1 70B Ergebnisse, die von Cloud-Modellen kaum zu unterscheiden sind.

Der Leistungsunterschied zeigt sich vor allem bei hochkomplexen Aufgaben: Mehrstufiges Reasoning über lange Kontexte, kreative Textproduktion auf Muttersprachniveau oder multimodale Analysen. Für die meisten KMU-Anwendungsfälle ist dieser Unterschied im Alltag nicht relevant.

Wann ist Cloud-KI die richtige Wahl?

Cloud-KI hat ihre Berechtigung. Wir setzen sie selbst in Projekten ein, wenn die Rahmenbedingungen stimmen. Hier sind die Szenarien, in denen Cloud-KI sinnvoll und DSGVO-konform einsetzbar ist:

• Nicht-personenbezogene Daten: Öffentlich verfügbare Informationen, bereits veröffentlichte Inhalte, allgemeine Marktdaten
• Anonymisierte Daten: Wenn die Anonymisierung nachweislich irreversibel ist, greift die DSGVO nicht mehr
• EU-gehostete Dienste: Azure OpenAI in der EU-Region, AWS Bedrock in Frankfurt oder Google Vertex AI in Europa
• Prototyping und Tests: In der Entwicklungsphase mit synthetischen Daten, bevor die Produktivlösung lokal läuft
• Spitzenleistung nötig: Wenn Sie die aktuell leistungsstärksten Modelle für nicht-sensible Aufgaben brauchen

Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Marketingteam nutzt GPT-4o über die API für die Erstellung von Blogartikeln und Social-Media-Texten. Es fließen keine personenbezogenen Daten, keine Kundendaten, keine internen Kennzahlen. Das ist unproblematisch und oft die kosteneffizienteste Lösung.

Wann ist lokale KI unverzichtbar?

Es gibt Bereiche, in denen lokale Verarbeitung nicht nur empfehlenswert, sondern aus unserer Sicht zwingend erforderlich ist:

Gesundheitswesen und Medizin

Patientendaten unterliegen besonderem Schutz nach Art. 9 DSGVO (besondere Kategorien personenbezogener Daten). Arztpraxen, Kliniken und medizinische Dienstleister, die KI für Dokumentation, Befundanalyse oder Patientenkommunikation einsetzen, sollten auf lokale Verarbeitung setzen. Das Risiko einer Datenpanne mit Gesundheitsdaten in der Cloud ist schlicht nicht tragbar.

Rechtsanwaltskanzleien und Steuerberater

Mandanteninformationen unterliegen dem Berufsgeheimnis (§ 203 StGB). Die Weitergabe an Cloud-Dienste kann strafrechtlich relevant sein -- unabhängig von der DSGVO. Eine lokale KI für Vertragsanalyse, Recherche oder Dokumentenerstellung ist hier die einzige Option, die das Berufsgeheimnis wahrt.

HR und Personalwesen

Bewerberdaten, Gehaltsinformationen, Leistungsbewertungen, Krankmeldungen -- alles hochsensible personenbezogene Daten. Wenn KI-gestützte Prozesse im HR-Bereich eingeführt werden, gehören die Daten auf eigene Server.

Geschäftsgeheimnisse und Intellectual Property

Konstruktionszeichnungen, Rezepturen, Algorithmen, Geschäftsstrategien: Das Geschäftsgeheimnisgesetz (GeschGehG) verlangt "angemessene Geheimhaltungsmaßnahmen". Die Verarbeitung über einen externen Cloud-Dienst kann diese Anforderung aushebeln. Wer seine Geschäftsgeheimnisse in eine Cloud-KI einspeist, riskiert den Schutzstatus.

Gibt es einen Hybrid-Ansatz für KI und DSGVO?

Ja, und in der Praxis ist er oft die klügste Lösung. Ein Hybrid-Ansatz kombiniert die Stärken beider Welten und vermeidet die jeweiligen Schwächen.

Ein konkretes Beispiel: Eine Anwaltskanzlei nutzt eine lokale Llama-Installation für die Analyse von Mandantenverträgen. Gleichzeitig nutzt sie GPT-4o über die API für die Erstellung allgemeiner juristischer Informationstexte auf der Website. Sensible Daten bleiben lokal, nicht-sensible Aufgaben profitieren von der Cloud-Leistung. Beide Systeme werden zentral verwaltet.

Dieser Ansatz erfordert mehr Planung als eine reine Cloud- oder reine On-Premise-Lösung. Aber er liefert das beste Ergebnis: maximale Sicherheit bei sensiblen Daten und maximale Leistung bei unkritischen Aufgaben.

5 Fragen, um die richtige KI-Strategie zu wählen

Statt allgemeiner Empfehlungen bieten wir Ihnen ein konkretes Entscheidungsframework. Beantworten Sie diese fünf Fragen, und Sie wissen, welcher Ansatz für Ihr Unternehmen der richtige ist.

In der Praxis landen die meisten unserer Kunden bei einem Hybrid-Ansatz: Lokale KI als Kern für alles Sensible, Cloud-KI als Ergänzung für unkritische Aufgaben. Die Gewichtung verschiebt sich dabei stetig Richtung lokal, weil die Open-Source-Modelle immer besser werden.

Mythen über lokale KI und Cloud-KI

In Beratungsgesprächen begegnen uns regelmäßig Annahmen, die einer Korrektur bedürfen.

Mythos 1: "Lokale KI ist viel schlechter als ChatGPT"

Realität: Das war Anfang 2024 noch teilweise richtig. Heute liefern Llama 3.1 70B und Mistral Large für die meisten Business-Anwendungen vergleichbare Qualität. Für spezialisierte Aufgaben mit Fine-Tuning auf Ihre eigenen Daten können lokale Modelle sogar besser abschneiden als generische Cloud-Modelle.

Mythos 2: "Cloud-KI ist immer DSGVO-widrig"

Realität: Nein. Cloud-KI kann DSGVO-konform betrieben werden -- mit dem richtigen Setup. EU-gehostete Dienste, ein sauberer AVV und die Beschränkung auf nicht-sensible Daten machen Cloud-KI rechtlich vertretbar. Es ist keine Schwarzweiß-Entscheidung.

Mythos 3: "Lokale KI ist nur etwas für Konzerne"

Realität: Eine leistungsfähige lokale KI-Installation für ein kleines Team kostet ab 5.000 Euro. Das ist weniger als ein Jahresabo für viele SaaS-Tools. Die Einrichtung dauert mit professioneller Unterstützung wenige Tage. Das ist keine Enterprise-only-Technologie mehr.

Mythos 4: "Mit Cloud-KI bin ich immer auf dem neuesten Stand"

Realität: Stimmt teilweise, hat aber einen Preis. Anbieter ändern Modelle, Preise und Bedingungen regelmäßig. OpenAI hat allein 2025 mehrfach die Preisstruktur angepasst. Lokale Modelle bleiben stabil und vorhersagbar -- Sie aktualisieren, wenn es für Sie passt.

Mythos 5: "Lokale KI braucht ein ganzes IT-Team"

Realität: Tools wie Ollama, LM Studio und vLLM haben die Einrichtung drastisch vereinfacht. Ein Modell lokal zum Laufen zu bringen ist heute eine Sache von Minuten, nicht Wochen. Für den professionellen Betrieb mit mehreren Nutzern empfehlen wir allerdings ein durchdachtes Setup mit Monitoring und Zugriffskontrolle.

Der vollständige Vergleich: Lokale KI vs. Cloud-KI

Häufig gestellte Fragen

Kann ich ChatGPT in meinem Unternehmen DSGVO-konform nutzen?

Ja, unter Bedingungen. Nutzen Sie die Enterprise- oder API-Version mit AVV, beschränken Sie die Nutzung auf nicht-sensible Daten und schulen Sie Ihre Mitarbeiter. Die kostenlose Webversion ist für Unternehmensdaten nicht geeignet. Für personenbezogene Daten oder Berufsgeheimnisse empfehlen wir eine lokale Alternative.

Wie lange dauert die Einrichtung einer lokalen KI?

Eine Basisinstallation mit Ollama oder vLLM auf vorhandener Hardware dauert wenige Stunden. Ein professionelles Setup mit Webinterface, Zugriffssteuerung, RAG-System und Integration in bestehende Workflows benötigt typischerweise 1-3 Wochen -- je nach Komplexität der Anforderungen.

Brauche ich spezielle Hardware für lokale KI?

Für kleinere Modelle (7-13 Milliarden Parameter) reicht eine moderne NVIDIA-Grafikkarte mit mindestens 16 GB VRAM. Für leistungsstärkere Modelle (70B Parameter) empfehlen wir GPUs mit 48 GB VRAM oder Multi-GPU-Setups. Apple-Silicon-Macs (M2 Pro und höher) können ebenfalls kleinere Modelle effizient betreiben.

Was passiert, wenn das EU-US Data Privacy Framework gekippt wird?

Unternehmen, die sich ausschließlich auf US-Cloud-KI stützen, stehen dann vor einem Problem. Sie müssen den Dienst einstellen oder kurzfristig auf EU-Alternativen umsteigen. Unternehmen mit lokaler KI sind davon nicht betroffen. Das ist einer der Gründe, warum wir einen Hybrid-Ansatz mit starker lokaler Komponente empfehlen: Er macht Sie unabhängig von internationalen Datenschutz-Abkommen.

Kann lokale KI auch für mehrere Standorte eingesetzt werden?

Ja. Die KI-Server können über ein VPN oder eine private Cloud-Infrastruktur für mehrere Standorte zugänglich gemacht werden, ohne dass Daten das Unternehmensnetzwerk verlassen. Das ist technisch vergleichbar mit einem zentralen ERP-System, das von verschiedenen Niederlassungen genutzt wird.

Wie halte ich lokale Modelle aktuell?

Neue Open-Source-Modelle erscheinen alle paar Wochen. Ein Modell-Update ist technisch simpel -- Download und Konfiguration. Sie entscheiden selbst, wann und ob Sie aktualisieren. Im Gegensatz zur Cloud gibt es keine unerwarteten Verhaltensänderungen, weil der Anbieter im Hintergrund das Modell gewechselt hat.

Fazit: Die richtige KI-Strategie ist immer individuell

Es gibt keine universelle Antwort auf die Frage "Lokal oder Cloud?". Die richtige Entscheidung hängt von Ihren Daten, Ihrer Branche, Ihrem Budget und Ihren regulatorischen Anforderungen ab.

Was wir aus über hundert Beratungsgesprächen und Projekten sagen können: Die meisten deutschen Unternehmen profitieren von einem Hybrid-Ansatz mit starker lokaler Komponente. Nicht aus ideologischen Gründen, sondern aus pragmatischen: DSGVO-Sicherheit, Kostenkontrolle, Unabhängigkeit von Anbietern und die zunehmende Leistungsfähigkeit von Open-Source-Modellen sprechen eine klare Sprache.

Cloud-KI hat ihren Platz -- für nicht-sensible Aufgaben, für Prototyping, für Spezialaufgaben, die aktuell nur die größten Modelle bewältigen. Aber sie sollte eine bewusste Ergänzung sein, nicht die Standardlösung für alles.

Der wichtigste Schritt ist der erste: Verstehen Sie Ihre Datenflüsse, klassifizieren Sie Ihre Anwendungsfälle und treffen Sie dann eine informierte Entscheidung. Nicht andersherum.