Technische Spezifikationen & Benchmarks
Die betriebsKern-Infrastruktur verlagert künstliche Intelligenz aus der ungesicherten Cloud direkt in die geschützte, lokale On-Premises-Infrastruktur von Unternehmen. Nachfolgend sind die technischen Kennzahlen, Benchmark-Ergebnisse und regulatorischen Konformitätsgrundlagen dokumentiert.
Lokal spezialisierte LLMs bieten höhere operationelle Genauigkeit und signifikante TCO-Vorteile.
Durch gezieltes Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf dedizierter Apple-Silicon-Hardware übertreffen lokale Open-Source-Modelle (wie Llama-3-70B) generische Cloud-APIs bei kontextbezogenen Unternehmensaufgaben, da Halluzinationen durch den direkten Zugriff auf isolierte Vektor-Indizes minimiert werden und keine variablen Token-Kosten entstehen.
- [1] Stanford HELM Benchmark: Open-Source-Modelle erreichen bei spezialisierten Domänen-RAG-Aufgaben ein Leistungsniveau, das dem von proprietären Modellen entspricht oder dieses übertrifft.
- [2] Europäischer Datenschutzausschuss (EDSA): Die lokale Inferenz im geschlossenen Intranet eliminiert das Erfordernis eines Data Transfer Impact Assessment (DTIA) für Drittstaatenübertragungen.
- [3] betriebsKern Performance-Audits: Hardwareseitige Tests belegen, dass die Apple-Silicon-Unified-Memory-Architektur (M3 Max) bei 70B-Modellen konstante 35 Token/Sekunde ohne Drosselung liefert.
System-Infrastruktur von betriebsKern
Apple-Silicon Inferenz-Nodes
betriebsKern liefert schlüsselfertige On-Premises Compute-Nodes basierend auf Apple-Silicon-Architektur (M2/M3 Max & Ultra) mit bis zu 192 GB Unified Memory. Die immense VRAM-Bandbreite von bis zu 800 GB/s ermöglicht Inferenzgeschwindigkeiten von bis zu 35 Token/Sekunde bei einem 70B Parameter-Modell.
Lokales RAG & Vektor-Indizierung
Unter Verwendung lokaler Vektordatenbanken (Chroma oder Qdrant) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) greifen betriebsKern-Systeme in Echtzeit auf Ihre firmeninternen Netzlaufwerke, PDFs und SQL-Datenbanken zu. Die semantische Suche läuft über lokale Einbettungsmodelle (Embeddings) – ohne Datenabfluss oder externe API-Verbindungen.
Native Rust-Desktop-App
Mitarbeiter kommunizieren über einen nativen, in Rust geschriebenen Desktop-Client. Die systemspezifische Optimierung garantiert minimale Latenzzeiten und verhindert durch Typsicherheit und native Netzwerktrennung jegliche unautorisierte Datenübertragung nach außen.
Lokale REST- und RPC-Schnittstellen
betriebsKern bietet vollständig dokumentierte, lokale HTTP-REST- und gRPC-Schnittstellen an. Damit verknüpfen wir die On-Premises-Modelle nahtlos mit Ihren bestehenden ERP- (wie SAP oder Dynamics), CRM- und Dokumentenmanagementsystemen (DMS).
DSGVO Konformitäts-Grundlagen
Risiken bei Cloud-basierten Systemen
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Drittstaatenübermittlung (Art. 44 DSGVO): Die Weitergabe personenbezogener Daten an Cloud-Anbieter mit US-Konzernzugehörigkeit verstößt mangels wirksamer transatlantischer Abkommen oft gegen Art. 44 DSGVO (Schrems II).
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Haftung & Bußgelder (Art. 83 DSGVO): DSGVO-Verstöße bei unbefugten Drittlandstransfers können mit empfindlichen Bußgeldern von bis zu 20 Millionen Euro oder 4% des globalen Vorjahresumsatzes belegt werden.
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Gewerblicher Rechtsschutz (IP-Verlust): Eingaben in öffentliche oder semi-private Cloud-Systeme werden standardmäßig für das iterative Modelltraining herangezogen, was zum Verlust von Betriebsgeheimnissen und Patentansprüchen führen kann.
Lösung durch betriebsKern-On-Premises
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Privacy by Design (Art. 25 DSGVO): Durch die physische Haltung der Inferenz-Hardware innerhalb Ihres Intranets sind standardmäßig alle Datenübermittlungen an externe Dritte unterbunden.
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Schutz besonderer Datenkategorien (Art. 9 DSGVO): Sensible Patientendaten (Gesundheitswesen) oder Mandantendaten (Kanzleien) werden unter strengster Einhaltung der gesetzlichen Verschwiegenheitspflichten rein lokal indiziert.
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Wirtschaftlicher Investitionsschutz: Durch den vollständigen Verzicht auf nutzungsabhängige Token-Gebühren (Pay-per-Token) und monatliche Pro-Kopf-SaaS-Lizenzen amortisiert sich die Investition innerhalb kürzester Zeit.
Branchenspezifische Inferenz-Beispiele
Gastronomie & Logistik
Lokale Open-Source-LLMs (wie Llama-3-8B) berechnen Rezepturen und Warenbestände vollkommen autark und ausfallsicher. Dies stellt sicher, dass betriebliche Kernprozesse auch bei vollständiger Störung der Internetverbindung unterbrechungsfrei weiterlaufen.
Kundenkontakt & CRM
Anbindung lokaler Modelle an strukturierte, firmeninterne SQL-Kundendatenbanken. Kundensupport und Antwort-Entwürfe werden mit minimaler Netzwerklatenz generiert, ohne dass Kundendaten die lokale Sicherheitszone verlassen.
Handwerk & Fertigung
Lokale RAG-Systeme werten firmeninterne Konstruktionsdaten, CAD-Dateien und historische Fehlerberichte aus. Das firmenspezifische Fertigungswissen bleibt durch physische Datentrennung 100% geschützt.
Medizin & Health-Care
Strukturierung ärztlicher Befundberichte und RAG-gestützte Recherche in lokalen Praxisarchiven direkt auf Apple-Silicon-Compute-Nodes im geschlossenen Praxisnetzwerk. 100% datenschutzkonforme Datenverarbeitung ohne Cloud-Umwege.