KI Infrastruktur Rechner

So viel KI Server braucht Ihr Haus

Acht Eckdaten, drei Wege im Vergleich. Der Rechner zeigt GPU, Strom, Personal und Kosten für KI im eigenen Haus und legt jede Annahme offen.

  • Die Rechnung läuft nur in Ihrem Browser. Gespeichert wird erst, wenn Sie den Bericht anfordern.
  • Empfohlener Weg und Kernzahlen sofort, ohne Formular.
  • Alle Annahmen mit Quelle in der Methodik.
Schritt 1 von 8Größe

Wie viele Beschäftigte hat Ihr Unternehmen

Alle Standorte zusammen.

Beschäftigte
5010.000
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So rechnet der Rechner

Jede Zahl im Ergebnis folgt aus Ihren Eckdaten und den Annahmen daneben. Die Annahmen stehen in einer einzigen Datei und werden mit Datum gepflegt.

  1. Aktive Nutzer sind Beschäftigte mal Anteil Wissensarbeit mal Nutzung im ersten Jahr.
  2. Gleichzeitige Anfragen zur Spitze sind aktive Nutzer mal Anteil gleichzeitiger Nutzung. Der Anteil sinkt mit der Zahl der Nutzer, bei mehreren Schichten zählt die stärkste Schicht.
  3. Tokens je Tag sind aktive Nutzer mal Tokens je Anwendung, gewichtet nach dem Anteil der Nutzer je Anwendung.
  4. Der Durchsatz zur Spitze folgt aus gleichzeitigen Anfragen und der Zielgeschwindigkeit je Anfrage.
  5. Die Modellklasse folgt aus den Anwendungen. Agenten und Programmierung brauchen größere Modelle als Schreiben und Fragen.
  6. Die Zahl der GPU ist der höhere Wert aus Speicherbedarf und Durchsatz, dazu eine Modellinstanz als Reserve für den Ausfall.
  7. Die Anschlussleistung ist Leistung der GPU plus Grundlast der Server, mal PUE. Die PUE hängt vom Rechenzentrum ab, ohne eigenen Serverraum gilt Colocation. Strom je Jahr mit mittlerer Auslastung.
  8. Personal folgt aus Weg, Zahl der Nutzer und Zahl der GPU.
  9. Kosten über drei Jahre sind Kauf plus dreimal laufende Kosten. Ohne Lizenz für OneMachine und ohne Einführung.
  10. Die Empfehlung folgt aus Schutzbedarf, vorhandenem Serverraum, freier Kapazität im IT Team und den Kosten über drei Jahre.
AnnahmeWertQuelleTyp
Nutzung
Nutzung im ersten Jahr, gering20 %ZEW 2026, Bitkom 2026Umfrage
Nutzung im ersten Jahr, mittel40 %UK Government 2025, ZEW 2026Umfrage
Nutzung im ersten Jahr, hoch60 %UK Government 2025, ZEW 2026Umfrage
Gleichzeitig zur Spitze, ab 1 aktiven Nutzern8,5 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024Festlegung
Gleichzeitig zur Spitze, ab 50 aktiven Nutzern6 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024Festlegung
Gleichzeitig zur Spitze, ab 100 aktiven Nutzern4,7 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024Festlegung
Gleichzeitig zur Spitze, ab 500 aktiven Nutzern3,1 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024Festlegung
Gleichzeitig zur Spitze, ab 1.000 aktiven Nutzern2,7 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024Festlegung
Mehrere Schichten, Nutzer in der stärksten Schicht60 %MindsMachines 2026Festlegung
Arbeitstage je Jahr, eine Schicht205IAB Arbeitszeitrechnung 2025gemessen
Arbeitstage je Jahr, mehrere Schichten300IAB Arbeitszeitrechnung 2025Festlegung
Tokens je Tag, Schreiben und Fragen20.000, 100 % der NutzerMicrosoft Azure LLM Inference Trace 2024Festlegung
Tokens je Tag, Suche in Dokumenten60.000, 60 % der NutzerMicrosoft Learn, Azure OpenAI On Your Data 2026laut Anbieter
Tokens je Tag, Agenten und Automation200.000, 30 % der NutzerAnthropic 2025laut Anbieter
Tokens je Tag, Programmierung150.000, 10 % der NutzerZiegler et al. (GitHub) 2022gemessen
Tokens je Tag, Coding Agenten1.000.000, 5 % der NutzerAnthropic, Claude Code 2026laut Anbieter
Zielgeschwindigkeit je Anfrage30 Tokens je SekundeBrysbaert 2019, MLCommons 2025Festlegung
Modelle
kleines offenes Modell, rund 8 Mrd. Parameter8 GB, 2.500 Tokens je Sekunde und GPUMeta Llama 3.1, NVIDIA NIMlaut Anbieter
mittleres offenes Modell, 30 bis 70 Mrd. Parameter70 GB, 250 Tokens je Sekunde und GPUSemiAnalysis InferenceX 2025gemessen
großes Mixture of Experts Modell, über 100 Mrd. Parameter400 GB, 250 Tokens je Sekunde und GPUSemiAnalysis InferenceX 2026gemessen
Großes Modell ab aktiven Nutzern1.500MindsMachines 2026Festlegung
GPU, Strom und Preise
Speicher je GPU141 GBNVIDIA H200laut Anbieter
Leistung je GPU700 WNVIDIA H200laut Anbieter
Grundlast je Server2.500 WLawrence Berkeley National Laboratory 2024gemessen
Kauf je GPU mit Serveranteil40.000 EuroLenovo 2026, Supermicro 2026laut Anbieter
Netz und Speicher einmalig50.000 EuroDELTA Computer 2026, Geizhals 2026laut Anbieter
Wartung je Jahr10 % vom KaufLenovo 2026Festlegung
PUE, eigenes Rechenzentrum1,5EnEfG § 11Rechtsnorm
PUE, Colocation1,4Bitkom 2025Prognose
Mittlere Auslastung45 %Patel et al. 2024, Wilkins et al. 2026Festlegung
Strompreis Industrie21 Cent je kWhEurostat 2026gemessen
Weg A, je 1 Mio. Tokens3 EuroAzure, AWS, Google, Mistral 2026laut Anbieter
Weg B, je GPU Stunde2,75 EuroOpen Telekom Cloud 2026laut Anbieter
Personal
Weg A, Stellen0,3 plus 0,2 je 1.000 Nutzer plus 0 je GPUMindsMachines 2026Festlegung
Weg B, Stellen1 plus 0,2 je 1.000 Nutzer plus 0,03 je GPUMindsMachines 2026Festlegung
Weg C, Stellen2 plus 0,2 je 1.000 Nutzer plus 0,06 je GPUMindsMachines 2026Festlegung
Kosten je Vollzeitstelle93.000 EuroDestatis 2025, Hessisches Statistisches Landesamt 2025gemessen
Frei verfügbarer Anteil des IT Teams10 %MindsMachines 2026Festlegung

Stand der Annahmen 26.10.2026.

OneMachine

Eine Lösung nach Maß auf jedem der drei Wege

Die Lösung nach Maß läuft in Ihrem Tenant oder Rechenzentrum, mit Ihren Rollen, mit Protokollierung und ohne Zugriff des Anbieters auf Inhalte. Updates, Überwachung und Sicherheitspatches sind in der Lizenz.

Der dokumentierte Betriebspfad ist Microsoft Azure, andere Umgebungen sind unterstützt. Welcher Weg zu Ihrem Haus passt, klären Sie im Architektur und Sicherheitsgespräch.

Weg A

Modelle über EU Schnittstelle

OneMachine in Ihrer Umgebung, Modelle mit Hosting in der EU und Vertrag zur Auftragsverarbeitung.

Weg B

GPU in deutscher Cloud

Dedizierte GPU bei einem Anbieter in Deutschland, offene Modelle.

Weg C

GPU im eigenen Rechenzentrum

Eigene GPU Server On Premises, volle Kontrolle über Hardware und Modelle.

Ihr nächster Schritt

Ihr Ergebnis mit einem Architekten durchgehen

Im Architektur und Sicherheitsgespräch prüfen Sie Ihr Rechenergebnis gegen Ihre Umgebung. Am Ende steht Klarheit über Betrieb im eigenen Tenant, Zugriffsmodell, Rollen und Protokollierung.

  • Architektur und Sicherheitsgespräch, 30 Minuten, online
  • Betrieb im eigenen Tenant oder Rechenzentrum
  • Zugriffsmodell, Rollen und Protokollierung
Architekturgespräch vereinbaren

Die Plattform

OneMachine läuft in Ihrem Tenant

Daten und Protokolle bleiben in Ihrer Umgebung, auf Weg B und C auch die Modelle. MindsMachines erhält keinen Zugriff auf Inhalte.

Johannes Heister auf dem Future Tech Fest 2026
Johannes HeisterGeschäftsführer, MindsMachines AI GmbH
+49 211 86942524 johannes@mindsmachines.ai
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