Der Sovereign-AI-Architektur-Leitfaden ist ein kostenloser 11-seitiger Decision-Guide für IT- und Compliance-Verantwortliche, die souveräne KI-Infrastruktur evaluieren. Ein visueller Flowchart führt durch sieben Schlüssel-Entscheidungen: Trigger-Profil, regulatorischer Scope (DORA, NIS2, souveränes-Cloud-Mandat), Modell-Auswahl (Open-Weight wie Llama, Mistral, Qwen), Hardware-Sizing, Multi-Tenancy-Modell, Souveränitätskontrollen und operatives Modell. Der Guide liefert vier annotierte Architektur-Patterns und Sizing-Referenztabellen. Das Ergebnis lässt sich unmittelbar auf die Ænix AI Platform — eine turnkey, selbst-gehostete KI-Plattform auf Cozystack (CNCF-Projekt, Apache 2.0) mit Multi-Tenant-GPU-Scheduling und Souveränitätskontrollen.
Ein 11-seitiger Decision-Guide für Organisationen, die souveräne KI-Infrastruktur evaluieren. Visueller Flowchart führt durch 7 Schlüssel-Entscheidungen: Trigger-Profil, regulatorischer Scope, Modell-Auswahl, Hardware-Sizing, Multi-Tenancy-Modell, Souveränitätskontrollen, operatives Modell.
Passt zu: Ænix AI Platform — turnkey KI-Infrastruktur mit Multi-Tenant-GPU-Scheduling, fertigen Blueprints für Inferenz + Fine-Tuning + RAG, Souveränitätskontrollen. Der Decision-Guide liefert ein Architektur-Pattern, das direkt auf den Deployment-Scope der AI Platform abgebildet wird.
Was im Leitfaden enthalten ist
Decision-Tree
Ein Flussdiagramm, das Sie durch folgende Schritte führt:
- Trigger-Profil — regulierte Daten, Inferenz-Ökonomie, Auditierbarkeit, Air-Gap
- Regulatorischer Scope — DORA, NIS2, sektoral, souveränes-Cloud-Mandat
- Modell-Auswahl — Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Phi, Gemma; Open-Weight vs proprietär
- Hardware-Sizing — A100, H100, H200, L40S, Blackwell; CPU/Memory/Network
- Multi-Tenancy-Modell — Tenant CRD, Namespace-per-Team, Cluster-per-Tenant
- Souveränitätskontrollen — Verschlüsselungsschlüssel, Lieferanten-Transparenz, Audit-Bereitschaft
- Operatives Modell — kunden-betrieben, vendor-betrieben, hybrid
Architektur-Patterns
Vier gängige Patterns mit annotierten Diagrammen:
- Single-Tenant Inferenz-Cluster
- Multi-Tenant Inferenz-Fleet
- Inferenz + Fine-Tuning + RAG
- Air-Gapped souveränes Deployment
Sizing-Referenz
Praktische Sizing-Tabellen für gängige Workload-Profile.
7 Schlüssel-EntscheidungenTrigger-Profilregulatorischer ScopeModell- + Hardware-Sizing
mappt auf
Architektur-Patterneines von vier Patterns
Deployment-Scope
Ænix AI PlatformMulti-Tenant-GPU-SchedulingInferenz + Fine-Tuning + RAG
Wer das nutzt
- KI-Infrastruktur-Leads und CTOs in KI-lastigen Organisationen
- Architekten, die souveräne KI gegen Hyperscaler-KI abwägen
- Platform-Engineering-Leads, die KI-Infrastruktur scopen
Nach dem Download
Der Leitfaden liefert das architektonische Rahmenwerk für die Entscheidung. Für ein konkretes Engagement siehe Souveräne-KI-Lösung oder AI Platform Build.
Ænix ist das Open-Core-Unternehmen hinter Cozystack (CNCF-Projekt) und bietet die Ænix Platform an — eine schlüsselfertige kommerzielle Cloud-in-a-Box.
Häufig gestellte Fragen
Was ist souveräne KI-Infrastruktur?
Souveräne KI-Infrastruktur bedeutet, KI-Modelle und -Daten auf eigener oder selbst-kontrollierter Infrastruktur zu betreiben, statt auf einer Public-Cloud-API. So bleiben Daten, Verschlüsselungsschlüssel und Audit-Trails unter eigener Kontrolle — eine Voraussetzung für Organisationen unter DORA, NIS2 oder einem souveränen-Cloud-Mandat.
Für wen ist der Sovereign-AI-Architektur-Leitfaden gedacht?
Für IT-Leiter, Plattform-Architekten und Compliance-Teams in regulierten Branchen, die selbst-gehostete oder air-gapped KI evaluieren. Der visuelle Flowchart hilft, in sieben Schritten von Trigger-Profil und regulatorischem Scope bis zum operativen Modell eine passende Architektur zu bestimmen.
Welche Architektur-Patterns deckt der Leitfaden ab?
Vier gängige Patterns mit annotierten Diagrammen: Single-Tenant Inferenz-Cluster, Multi-Tenant Inferenz-Fleet, kombiniertes Inferenz + Fine-Tuning + RAG sowie Air-Gapped souveränes Deployment. Jedes Pattern mappt auf einen Deployment-Scope der Ænix AI Platform.
Wie hängt der Leitfaden mit Cozystack und der Ænix Platform zusammen?
Das Decision-Ergebnis mappt direkt auf die Ænix AI Platform — eine turnkey KI-Plattform auf Cozystack (CNCF-Projekt, Apache 2.0). Cozystack nutzt KubeVirt für VMs und Container auf einer Kubernetes-API, Cilium (eBPF) für Networking, LINSTOR/DRBD für Storage und das Tenant-CRD für Mandantenfähigkeit.
Welche KI-Modelle und GPU-Hardware werden behandelt?
Bei der Modell-Auswahl werden Open-Weight-Modelle wie Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Phi und Gemma gegen proprietäre abgewogen. Beim Hardware-Sizing werden NVIDIA A100, H100, H200, L40S und Blackwell sowie CPU-, Memory- und Network-Anforderungen pro Workload-Profil behandelt.
Was kostet die Ænix Platform für KI-Workloads?
Die Ænix Platform wird in vier Stufen angeboten: Basic 1.250 $/Monat (10 Nodes), Standard 3.000 $, Plus 5.500 $ und Enterprise nach Aufwand. Cozystack selbst ist Open Source unter Apache 2.0 ohne CPU- oder Core-basierte Lizenzierung.
