Cloud-KI schickt jede Eingabe an einen fremden Server. Für Betreiber, Direktvermarkter und Industrie ist das ein Compliance- und Wettbewerbsrisiko. Stromfee betreibt KI lokal auf Ihrer eigenen Hardware — kein API-Call nach außen, kein Byte verlässt Ihr Netzwerk.
Wer ein öffentliches KI-Modell nutzt, überträgt jede Frage, jedes Dokument und jeden Messwert an einen externen Anbieter — oft in ein Drittland.
Für Energie- und Industriebetriebe ist das kein akademisches Problem. Lastgänge, Anlagen-Telemetrie, Vertragsdaten, Angebots-Kalkulationen und interne Betriebshandbücher sind Geschäftsgeheimnisse. Landen sie in einer öffentlichen KI, verlassen sie die eigene Kontrolle: Sie werden verarbeitet, potenziell zwischengespeichert und unterliegen fremden Nutzungsbedingungen. Für regulierte Branchen und kritische Infrastruktur kommt die rechtliche Seite hinzu — eine Übermittlung personenbezogener oder netzrelevanter Daten an Dritte ist selten sauber dokumentierbar.
Die naheliegende Reaktion — KI ganz verbieten — ist keine Lösung. Sie verschenkt den Produktivitätsvorteil, den Wettbewerber längst nutzen. Die richtige Frage lautet nicht „Cloud-KI oder keine KI", sondern: Wie betreibt man leistungsfähige KI so, dass die Daten im Haus bleiben?
Stromfee liefert KI als On-Premise-Deployment. Die Sprachmodelle laufen mit Ollama direkt auf einer NVIDIA-GPU in Ihrem eigenen Netz — ab einer einzigen Karte. Jede Anfrage wird lokal verarbeitet und wieder lokal beantwortet. Es gibt keinen Umweg über einen Cloud-Dienst, keinen API-Call nach außen und keinen Dritten, der mitliest. Wird das System vom Internet getrennt betrieben (Air-Gap), verlässt kein Byte das Netzwerk.
Statt auf ein einzelnes Modell zu setzen, arbeitet die Plattform mit einem Multi-Modell-Ansatz: Offene Modelle wie Llama, Qwen, Gemma und DeepSeek laufen parallel, und je Aufgabe wird das passende gewählt — Sprachverständnis, Analyse oder Code. Für die Mitarbeiter bleibt das transparent; sie stellen ihre Frage, die richtige Maschine antwortet. Das ist derselbe Betriebsansatz, den Stromfee für die eigene Infrastruktur nutzt: Die gesamte KI-Inferenz der Stromfee-Systeme läuft auf eigenen GPU-Servern, nicht bei einem externen Anbieter.
Ollama betreibt die Modelle auf Ihrer GPU. Keine Anfrage verlässt das Netz — die KI antwortet dort, wo Ihre Daten liegen.
Handbücher, Verträge und Anlagendaten werden lokal vektorisiert. Die KI zitiert aus Ihrem Bestand — ohne ihn hochzuladen.
Ohne Übermittlung an Dritte entfällt das größte Datenschutz-Risiko. Konformität ist die Architektur, kein nachträglicher Aufsatz.
Eine On-Premise-KI ist kein Selbstzweck. Sie wird produktiv, sobald sie an die betrieblichen Aufgaben andockt, bei denen die Daten sensibel sind:
Der Ansatz richtet sich an Organisationen, die KI-Produktivität wollen, aber ihre Daten nicht aus der Hand geben dürfen: Anlagenbetreiber und Direktvermarkter mit sensiblen Lastgängen und Handelsdaten, Industriebetriebe mit schützenswertem Prozess-Know-how, Energieversorger und Stadtwerke mit netzrelevanten Daten sowie Kommunen und Einrichtungen mit strengen Datenschutz-Vorgaben. Überall dort ist die Frage nicht, ob KI kommt, sondern ob sie ohne Datenabfluss betrieben werden kann.
Der komplette On-Premise-KI-Schwarm mit RAG und Multi-Modell-Betrieb auf eigener Hardware.
Beratung und begleitete Einführung — vom Datenschutz-Rahmen bis zum produktiven Betrieb.
Welche Aufgaben lokal, welche gar nicht — die Roadmap für souveräne KI im Betrieb.
Mess- und Anlagendaten als Zeitreihen — die Datenbasis, die Ihre lokale KI auswertet.
Wir klären in einem kurzen Gespräch, welche Ihrer Aufgaben eine lokale KI übernehmen kann — und welche Hardware dafür reicht. Unverbindlich, ohne Verkaufsdruck.
Die Modelle laufen mit Ollama lokal auf einer NVIDIA-GPU in Ihrem Netz. Es gibt keinen API-Call nach außen; jede Anfrage wird auf Ihrer Hardware verarbeitet. Getrennt vom Internet betrieben (Air-Gap), verlässt kein Byte das Netzwerk.
Offene Modelle wie Llama, Qwen, Gemma und DeepSeek laufen vollständig lokal. Ein Multi-Modell-Ansatz wählt je Aufgabe das passende Modell, ohne dass die Inhalte an einen Cloud-Dienst gehen.
Bei lokaler Verarbeitung verlassen personenbezogene oder betriebliche Daten das Unternehmensnetz nicht. Es entsteht keine Übermittlung an Drittländer und keine Weitergabe an einen externen Anbieter. DSGVO-Konformität ist damit Grundlage der Architektur, nicht ein nachträgliches Feature.