Darum geht‘s
- Self-Hosting: zwischen Open Source und Open Weights
- Welche Lizenzrisiken beim Self-Hosting oft übersehen werden
- Warum echte Open-Source-KI langfristig mehr Sicherheit bieten
- Wie Unternehmen das richtige Modell für ihre Anforderungen auswählen
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit leistungsfähiger Sprachmodelle suchen immer mehr Unternehmen nach Möglichkeiten, KI sicher und datenschutzkonform in ihre internen Prozesse zu integrieren. Insbesondere in Bereichen, in denen sensible Daten verarbeitet werden oder regulatorische Vorgaben gelten, rückt Self-Hosting in den Fokus. Der Betrieb von KI-Modellen auf eigener Infrastruktur eröffnet neue Wege, wirft aber auch grundlegende Fragen zu Lizenzen, Governance und technischer Verantwortung auf.
Warum lokale LLMs im Unternehmen punkten
Self-Hosting bedeutet vor allem maximale Kontrolle über Daten, Infrastruktur und Modellbetrieb. Für viele Organisationen in Bereichen wie der öffentlichen Verwaltung, dem Gesundheitswesen oder kritischen Infrastrukturen ist das ein entscheidender Faktor.
Doch auch Mittelständler und Start-ups profitieren von der Unabhängigkeit von Drittanbietern:
- Datenschutz und Vertraulichkeit: volle Kontrolle über alle Datenströme. Es besteht kein Risiko, dass Trainingsdaten von Dritten genutzt werden.
- Kostenkontrolle: Keine unerwarteten Preissprünge. Die Betriebskosten sind über Jahre hinweg vorhersehbar.
- Unabhängigkeit: Befreiung von Vendor-Lock-ins und API-Limits. Langfristige Planungssicherheit.
- Anpassbarkeit: Modelle können für spezifische Use Cases optimiert werden, ohne dass externe Abhängigkeiten entstehen.
Self-Hosting bietet also starke Vorteile – aber nur, wenn das gewählte Modell wirklich den eigenen Anforderungen entspricht.
Die entscheidende Unterscheidung: Open Source vs. Open Weights
Self-Hosting bedeutet jedoch nicht automatisch freie Software. Es kursieren viele Begriffe, die auf den ersten Blick eine ähnliche Offenheit suggerieren, in der Praxis jedoch völlig unterschiedliche rechtliche und technische Konsequenzen haben.
Open-Source-Modelle legen alle wesentlichen Bestandteile offen: Dazu gehören Trainingscode, Infrastruktur, Architektur, Gewichte sowie eine umfangreiche Dokumentation der Trainingsdaten. Dadurch sind sie vollständig reproduzierbar und auditierbar. Unternehmen können nachvollziehen, wie das Modell funktioniert und warum es Fehler macht und können somit fundierte Entscheidungen treffen. Auch wenn echte Open-Source-LLMs bislang die Ausnahme sind, existieren erste Modelle unter Apache- oder MIT-Lizenzen, die genau diesen transparenten Einsatz ermöglichen.
Im Gegensatz dazu werden bei Open-Weights-Modellen in der Regel nur die fertigen Gewichte veröffentlicht. Der Trainingscode und die Daten bleiben meistens verschlossen. Zudem binden Lizenzvereinbarungen, denen Nutzer beim Download zustimmen, oft die Nutzung ein. Beispiele hierfür sind Meta’s Llama oder viele Hugging-Face-Modelle. Sie bieten Kostenvorteile gegenüber proprietären APIs, sind im Sinne der vollständigen Offenheit jedoch nicht transparent.
Für Unternehmen ist dieser Unterschied entscheidend, da er darüber Auskunft gibt, wie gut sich Modelle auditieren lassen, welche Lizenzpflichten bei der Nutzung entstehen und wie stabil die rechtlichen Rahmenbedingungen langfristig sind.
Lizenzen: Wo die meisten Risiken beim Self-Hosting liegen
Selbst wenn Modellgewichte nach heutiger juristischer Ansicht oft nicht urheberrechtlich geschützt sind, entsteht im Vertragsrecht eine wichtige rechtliche Bindung.
Wer ein Open-Weights-Modell herunterlädt, akzeptiert in den allermeisten Fällen damit die Lizenz des Herstellers – und die kann bestimmte Nutzungsbedingungen enthalten. Dazu zählen Einschränkungen der kommerziellen Nutzung, Vorgaben zur Namensnennung oder die Verpflichtung, Lizenzinformationen bei Weitergabe beizulegen. Manche Hersteller, wie Meta bei Llama, schreiben auch „Acceptable Use Policies“ vor, die beispielsweise das Feintuning einschränken. Verstöße gegen solche Lizenzbestimmungen können Vertragsstrafen, Löschpflichten oder Schadensersatzforderungen nach sich ziehen.
In der Praxis bedeutet das: Wer Self-Hosting betreibt, sollte sich vorab darüber klar werden, in welchem rechtlichen Rahmen ein Modell genutzt werden darf. Das schützt vor Missverständnissen und verhindert, dass ein Modell später wieder entfernt werden muss.
Der Vorteil echter Open-Source-KI
Echte Open-Source-Modelle im Sinne der Definition der Open Source Initiative(OSI) gewähren nicht nur Einblick in den Quellcode, sondern bieten auch klare und etablierte Nutzungsrechte. Modelle unter Lizenzen wie Apache 2.0 oder MIT erlauben eine nahezu uneingeschränkte Nutzung, Anpassung und Weitergabe ohne Zweckbeschränkungen oder nachträgliche Verbote. Das schafft im Unternehmenskontext langjährige Planbarkeit, rechtliche Sicherheit und eine einfache Integration in Governance-Strukturen.
Ein gutes aktuelles Beispiel ist Mistral Small 3, ein Modell mit 24 Milliarden Parametern, das unter der Apache-2.0-Lizenz bereitgestellt wird. Mistral hat sich damit für eine klare Positionierung entschieden: weg von proprietären Lizenzbeschränkungen, hin zu echter Open-Source-Transparenz.
Wahre Open-Source-Modelle wie Mistral Small 3 sind heute weniger weit verbreitet als Open-Weights. Sie erfordern oft etwas mehr technisches Know-how für die Einrichtung. Für Organisationen, die Kontrolle, Transparenz und langfristige Stabilität benötigen, ist dieser Aufwand jedoch eine sinnvolle Investition.
Wie Unternehmen die richtige Wahl treffen
Self-Hosting muss nicht gleich „alles oder nichts“ sein. Entscheidend ist eine bewusste Wahl:
- Anforderungen klären: Brauchen Sie Volltransparenz (Open Source) oder Performance (Open Weights)?
- Lizenzprüfung vor Deployment: Ein kurzer Check verhindert langfristige Probleme – besonders bei kommerziellen Modellen.
- Infrastruktur strategisch planen: Self-Hosting erfordert GPU-Kapazitäten, Monitoring, Update-Strategien, Security & Modellhärtung
- Open Source wenn möglich: Wenn Sie die Wahl haben, investieren Sie in echte Open-Source-Modelle. Sie bieten die höchste langfristige Sicherheit, gerade in regulierten Branchen.
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Wie wir KI verantwortungsvoll integrieren und welche Funktionen folgen, erfahren Sie im Artikel zur KI-Strategie im Zammad-Helpdesk
Zusammenfassung
Self-Hosting von LLMs kann Unternehmen mehr Datenschutz, Kostenkontrolle und technische Unabhängigkeit ermöglichen. Ob dieser Ansatz langfristig funktioniert, hängt jedoch maßgeblich von der passenden Modellwahl, einer klaren Lizenzlage und solider Governance ab.
Die Vorteile machen Open-Source-KI nicht nur technisch, sondern auch wirtschaftlich und strategisch zur überzeugenden Alternative für Unternehmen jeder Größe – insbesondere, wenn Datenschutz und Anpassungsfähigkeit gefragt sind.