KI in Unternehmen - Sichere Nutzung von LLMs
Vergleich von API, Azure Private Instanz und selbstgehosteten Clustern
Ein Vergleich von:
API, Azure Private Instanz und selbstgehosteten Clustern
Einleitung
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder DeepSeek revolutionieren aktuell die Art und Weise, wie Unternehmen mit Informationen umgehen, Kundenanfragen automatisieren und interne Prozesse optimieren. Doch bei aller Innovationskraft stellen sich insbesondere für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten, zentrale Fragen:
- Wie kann der Einsatz von LLMs datenschutzkonform gestaltet werden?
- Welche technischen Möglichkeiten gibt es, um sensible Informationen vor ungewolltem Datenabfluss zu schützen?
- Welche Lösungen lassen sich in bestehende IT-Infrastrukturen integrieren, ohne auf die Vorteile dieser Technologie verzichten zu müssen?
In diesem Beitrag vergleichen wir drei praxisnahe Ansätze zur Nutzung von LLMs unter dem Aspekt der Datensicherheit:
- Nutzung der OpenAI API – schnell und leistungsfähig, aber mit Cloud-Anbindung.
- Private Azure-Instanz von Microsoft – stark in Sicherheitsfeatures integriert.
- Selbstgehostetes LLM-Cluster – maximale Datenhoheit durch Betrieb im eigenen Rechenzentrum oder sogar auf einem Apple Mac Studio.
Ziel dieses Beitrags ist es, Entscheidungsträgern, IT-Verantwortlichen und Datenschutzbeauftragten einen fundierten Überblick über diese drei Möglichkeiten zu geben – inklusive technischer Voraussetzungen, Datenschutzimplikationen und wirtschaftlicher Überlegungen.
Nutzung der OpenAI API – Schnell, aber mit Einschränkungen
Die direkte Anbindung an die OpenAI API ist für viele Unternehmen der einfachste Weg, ein leistungsstarkes LLM wie GPT-4 in bestehende Anwendungen zu integrieren. Über standardisierte Schnittstellen lassen sich komplexe Sprachverarbeitungsfunktionen schnell und unkompliziert nutzen – etwa zur Beantwortung von E-Mails, zur automatisierten Textgenerierung oder zur interaktiven Kundenkommunikation.
Vorteile auf einen Blick
- Einfache Integration: Die API ist gut dokumentiert und in vielen Programmiersprachen verfügbar.
- Aktuellste Modelle: Zugriff auf hochentwickelte Modelle wie GPT-4 oder GPT-4o.
- Geringer Infrastrukturaufwand: Keine eigene Hardware oder Skalierungslogik notwendig.
Datenschutz: Eine Grauzone
Der zentrale Nachteil bei der Nutzung der OpenAI API liegt im Umgang mit sensiblen Daten. Auch wenn OpenAI in seiner Datenschutzerklärung betont, dass API-Daten nicht zur Modellverbesserung verwendet werden, bleibt ein gewisser Unsicherheitsfaktor:
- Datenverarbeitung in den USA: Alle Anfragen an die API werden in Rechenzentren verarbeitet, die außerhalb der EU liegen. Damit gelten US-amerikanische Datenschutzstandards, die nicht automatisch dem Schutzniveau der DSGVO entsprechen.
- Fehlende Zertifizierungen: OpenAI ist derzeit nicht unter dem EU-U.S. Data Privacy Framework zertifiziert. Eine rechtssichere Datenübermittlung kann nur über zusätzliche vertragliche Regelungen wie Standardvertragsklauseln (SCCs) erfolgen.
- Keine vollständige Transparenz: Unternehmen haben keine Möglichkeit, den tatsächlichen Datenfluss, die Zwischenspeicherung oder mögliche internen Weiterverarbeitungsprozesse detailliert zu prüfen.
Einschätzung
Die OpenAI API eignet sich gut für den Einsatz mit nicht-sensiblen Daten oder in Prototypen-Phasen, in denen es primär um schnelle Ergebnisse und Benutzererfahrung geht. Sobald jedoch personenbezogene oder vertrauliche Informationen ins Spiel kommen, ist der Einsatz mit erhöhtem Risiko verbunden. Unternehmen sollten in diesen Fällen genau abwägen, ob dieser Ansatz den eigenen Datenschutzanforderungen genügt – und gegebenenfalls auf Alternativen mit höherer Datenkontrolle zurückgreifen.
Private Azure-Instanz – Kontrolle und Integration in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen
Für Unternehmen, die einerseits nicht auf die Leistungsfähigkeit moderner LLMs verzichten möchten, andererseits aber erhöhte Anforderungen an Datenschutz und Compliance stellen, bietet Microsoft mit der Azure OpenAI Service eine attraktive Zwischenlösung. Der Ansatz kombiniert die Rechenpower von GPT-4 mit der Möglichkeit, die Instanz in die eigene Azure-Umgebung zu integrieren – und damit die volle Kontrolle über Netzwerke, Identitäten, Datenflüsse und Zugriffskontrollen zu behalten.
Vorteile aus Sicht der Datensicherheit
- Keine Datenweitergabe an OpenAI: Alle Daten, die innerhalb der Azure OpenAI Umgebung verarbeitet werden, verbleiben im Microsoft Tenant des Kunden. Microsoft sichert vertraglich zu, dass keine Daten zur Modellverbesserung verwendet werden.
- Betrieb in EU-Rechenzentren möglich: Kunden können ihre LLM-Anwendungen gezielt in Azure-Regionen innerhalb der EU deployen und so eine DSGVO-konforme Verarbeitung sicherstellen.
- Verschlüsselung und Zugriffskontrollen: Unternehmen haben Zugriff auf bewährte Azure-Sicherheitsmechanismen wie Azure Key Vault, Private Link, Role-Based Access Control (RBAC) und Managed Identities. Daten können sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung verschlüsselt werden.
- Verfügbarkeit von Confidential Computing: Für besonders sensible Daten kann die Ausführung in vertraulichen Umgebungen (Trusted Execution Environments) gewählt werden, bei denen selbst Microsoft keinen Zugriff auf die laufenden Prozesse hat.
Technische und organisatorische Voraussetzungen
Der Betrieb über Azure setzt ein gewisses Maß an technischer Kompetenz und bestehender Infrastruktur voraus. Der Zugang zum Azure OpenAI Service erfolgt nicht automatisch – Unternehmen müssen einen Zugriffsantrag bei Microsoft stellen und ihre geplanten Einsatzszenarien offenlegen. Zudem ist eine Azure-Subskription erforderlich, inkl. entsprechender Ressourcenplanung (z. B. Azure Machine Learning, Networking, Monitoring etc.).
Einschätzung
Die Azure OpenAI Private Instanz ist eine sehr gute Lösung für Unternehmen, die Cloud-Lösungen bevorzugen, aber gleichzeitig hohen Wert auf Datenschutz und Governance legen. Durch die Kombination aus leistungsfähigen Modellen, regionaler Kontrolle und tiefgehender Integration in die eigene Infrastruktur bietet dieser Ansatz eine ausgewogene Balance zwischen Innovation und Sicherheit.
Selbstgehostetes LLM-Cluster – Datenschutzkonform und leistungsfähig
Für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz und Datenhoheit bietet ein selbstgehostetes Large Language Model (LLM) eine attraktive Lösung. In diesem Szenario wird das Modell vollständig auf unternehmenseigener Hardware betrieben, wodurch sensible Daten das Firmennetzwerk nicht verlassen.
Maximale Datenkontrolle
Der größte Vorteil eines selbstgehosteten LLMs liegt in der vollständigen Kontrolle über die verarbeiteten Daten. Weder Eingabedaten noch Nutzerinteraktionen werden an externe Server übertragen, was insbesondere für regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen oder den Finanzsektor von Bedeutung ist.
DeepSeek R1 – Ein Open-Source-Modell für lokale Implementierung
DeepSeek R1 ist ein leistungsfähiges Open-Source-LLM, das sich für den lokalen Betrieb eignet. Im Gegensatz zu proprietären Modellen ermöglicht es Unternehmen, den Quellcode zu überprüfen und das Modell an spezifische Anforderungen anzupassen.
Effiziente Ausführung auf dem Mac Studio mit M3 Ultra
Tests haben gezeigt, dass das 671 Milliarden Parameter umfassende DeepSeek R1 Modell auf einem Apple Mac Studio mit M3 Ultra-Chip und 512 GB Unified Memory lokal ausgeführt werden kann. Dabei wurde eine 4-Bit-Quantisierung verwendet, um den Speicherbedarf zu reduzieren. Das System erreichte eine Verarbeitungsgeschwindigkeit von etwa 17–18 Tokens pro Sekunde und verbrauchte dabei weniger als 200 Watt Leistung.
Allerdings stößt diese Lösung an ihre Grenzen, wenn Unternehmen das LLM nicht nur nutzen (z. B. über Retrieval-Augmented Generation, RAG), sondern aktiv erweitern oder trainieren möchten – etwa durch Finetuning auf eigene Unternehmensdaten. In solchen Fällen sind oft CUDA-optimierte GPUs erforderlich, die speziell für das Training großer Modelle ausgelegt sind. Der Mac Studio mit Apple Silicon unterstützt jedoch keine CUDA-Technologie, was das Finetuning und andere GPU-beschleunigte Trainingsprozesse einschränkt oder unmöglich macht. Für diese fortgeschrittenen Anwendungsfälle sind Systeme mit NVIDIA-GPUs – z. B. auf Basis von RTX A6000, H100 oder vergleichbarer Server-Hardware – die technisch bessere Wahl.
Skalierbarkeit und Cluster-Bildung
Für größere Modelle oder erhöhte Anforderungen kann ein Cluster aus mehreren Mac Studios oder anderen Hochleistungsrechnern aufgebaut werden. Frameworks wie DeepSpeed oder Ray unterstützen die Verteilung der Rechenlast und ermöglichen die effiziente Nutzung der kombinierten Ressourcen.
Einschätzung
Ein selbstgehostetes LLM bietet maximale Kontrolle und Sicherheit, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Investition in entsprechende Hardware. Die Tests zeigen, dass mit dem Mac Studio M3 Ultra eine effiziente und vergleichsweise kostengünstige Lösung für den lokalen Betrieb großer Sprachmodelle realisierbar ist – solange der Fokus auf der Nutzung, nicht auf dem Training liegt.
Fazit und Handlungsempfehlung
Die Integration von Large Language Models (LLMs) in Unternehmensprozesse bietet enorme Potenziale – von der Automatisierung über effizientere Kommunikation bis hin zur Wissensverarbeitung. Doch mit dieser neuen Technologie gehen auch Herausforderungen einher, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Compliance und Kontrolle über sensible Daten.
Die drei in diesem Beitrag vorgestellten Ansätze bieten jeweils unterschiedliche Stärken:
- OpenAI API: Ideal für erste Prototypen oder Anwendungen mit nicht-sensiblen Daten. Schnell, flexibel, aber mit limitierten Kontrollmöglichkeiten über Datenverarbeitung und Speicherorte.
- Azure OpenAI Private Instanz: Gut geeignet für Unternehmen mit bestehender Azure-Infrastruktur, die Cloud nutzen wollen, aber dennoch strenge Sicherheits- und Governance-Anforderungen haben.
- Selbstgehostetes LLM-Cluster: Die datenschutzfreundlichste Variante mit voller Datenhoheit. Dank Open-Source-Modellen wie DeepSeek R1 und leistungsfähiger Hardware wie dem Mac Studio M3 Ultra heute auch wirtschaftlich realisierbar – selbst ohne GPU-Cluster.
Unsere Empfehlung
Unternehmen sollten die Wahl der LLM-Infrastruktur konsequent an der eigenen Datenschutzstrategie, den regulatorischen Rahmenbedingungen und den technischen Kapazitäten ausrichten. Während kleine Teams und Startups möglicherweise von der Schnelligkeit einer API profitieren, ist für datensensible Umgebungen ein selbstgehosteter Ansatz oft langfristig die nachhaltigere und sicherere Lösung.
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