Daten verlassen unbemerkt den Verantwortungsraum
Cloud-, Modell- und Anwendungsanbieter bilden eine Verarbeitungskette, die kaum noch jemand vollständig überblickt – geschweige denn vertraglich kontrolliert.
Datenhoheit vom Modell bis zur Hardware
Souveräne KI-Infrastruktur und Datenschutz unter deutscher Jurisdiktion
Thalox Sphere betreibt sensible Anwendungen und KI-Systeme auf dedizierter Infrastruktur in Deutschland oder beim Kunden. Datenfluss, Betreiberrolle, Modellzugriff und menschliche Verantwortung werden bereits in der Architektur festgelegt.
Das Datenblatt
Betrieb mit klaren Festlegungen
Standort, Hardware und Verantwortung sind keine Marketingbegriffe, sondern festgelegte Betriebsparameter.
- Standort
- Hochsicherheitsrechenzentren in Nürnberg und Düsseldorf
- Hardware
- Dedizierte NVIDIA-H200-GPU-Systeme
- Mandanten
- Dedizierte Instanzen – keine fremden Umgebungen auf derselben Instanz
- Betriebsmodell
- Private AI Cloud oder On-Premises beim Kunden
- Rechtsraum
- Deutsche Jurisdiktion, DSGVO; Zero-US-Cloud in den Stufen „Dediziert“ und „Lokal“
- Reaktionszeit
- Nach vereinbartem SLA – bis zu 15 Minuten für kritische Ereignisse, 24/7
Ausgangslage
Wo Datenhoheit im Alltag verloren geht
Die drei Bremsen, die wir in Gesprächen zum Thema Souveräne Infrastruktur am häufigsten hören.
Shared-Hosting reicht für sensible Fälle nicht
Standardangebote teilen Instanzen, speichern im Ausland oder lassen keine belastbare Aussage darüber zu, wer wann auf welche Daten zugreift.
Betrieb ist nicht klar geregelt
Monitoring, Reaktion auf Störungen und Verantwortlichkeiten sind ungeklärt – bis zum ersten Vorfall.
Was wir umsetzen
Konkrete Bausteine statt abstrakter Beratung
Von der Hardware bis zum Zugriff folgt jede Ebene demselben Prinzip: Ihre Daten, Ihre Kontrolle.
Dedizierte GPU-Systeme
NVIDIA-H200-Infrastruktur für rechenintensive KI-Anwendungen – ohne fremde Mandanten auf derselben Instanz.
Private AI Cloud
Kontrollierte Modell- und Datenumgebung mit klaren Zugriffs- und Betriebsregeln in deutschen Rechenzentren.
On-Premises-Betrieb
Betrieb innerhalb der eigenen Infrastruktur des Kunden, wenn Datenklasse und Organisation es verlangen.
Zero-US-Cloud-Architektur
In den Betriebsmodellen Private AI Cloud und On-Premises (Stufen „Dediziert“ und „Lokal“) bleiben Daten und Kernverarbeitung vollständig in europäischer Infrastruktur – ohne Umweg über US-Hyperscaler.
Datenschutz in der Architektur
Betreiberrollen, Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte und Zugriffswege werden bereits im Design festgelegt.
Monitoring & Reaktion
24/7-Monitoring; Reaktionszeiten nach vereinbartem SLA – für kritische Systeme auf Wunsch bis zu 15 Minuten. Zuständigkeiten und Eskalationswege sind dokumentiert.
Von Analyse bis Betrieb
Vier Schritte in den souveränen Betrieb
Von der Datenklassifikation bis zum dokumentierten Betrieb.
-
01
Datenklassifikation
Datenarten, Schutzbedarf, Zugriffe und regulatorischer Rahmen werden erfasst.
-
02
Betriebsmodell
Extern, dediziert oder On-Premises wird anhand realer Anforderungen entschieden.
-
03
Technische Umsetzung
Netzwerk, Instanzen, Modelle, Logging und Berechtigungen werden eingerichtet.
-
04
Betrieb
Monitoring, Updates, Wiederherstellung und Verantwortlichkeiten bleiben dokumentiert.
Aus der Praxis
Eigene KI, eigener Server, keine Daten nach draußen
Für einen Münchner Immobiliendienstleister entstanden eine eigene KI-Infrastruktur mit Sprachmodell auf einem Server in Deutschland, ein Baumanagement-Tool und ein mehrmonatiger Digitalisierungs-Audit für Datenbrüche und Prozesslücken.
Weitere Referenzen →NVIDIA H200Rechenzentren in Nürnberg und DüsseldorfDedizierte Instanzen
Häufige Fragen
Antworten zur Umsetzung
Wo stehen die Server?
Die produktive Infrastruktur wird in Hochsicherheitsrechenzentren in Nürnberg und Düsseldorf betrieben oder auf Wunsch On-Premises beim Kunden.
Werden Instanzen geteilt?
Für die beschriebenen Private-AI-Systeme verwenden wir dedizierte Instanzen ohne fremde Mandantenumgebung.
Können externe Modelle trotzdem genutzt werden?
Ja, wenn Datenklasse und Ziel es erlauben. Architektur und Datenfluss machen transparent, welche Informationen welchen Dienst erreichen.
Ist souveräne Infrastruktur bezahlbar?
Dedizierter Betrieb kostet mehr als Shared-Hosting, aber weniger als ein Datenpannen-Verfahren. Entscheidend ist die Datenklasse: Wir staffeln das Betriebsmodell nach tatsächlichem Schutzbedarf.
Wie wird der Betrieb überwacht?
Monitoring, Protokollierung, Zuständigkeiten und Reaktion auf kritische Ereignisse werden als Teil des Betriebsmodells eingerichtet.
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Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welches Betriebsmodell zu Ihrer Datenklasse passt – extern, dediziert oder On-Premises.