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.
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.
- Aktive Nutzer sind Beschäftigte mal Anteil Wissensarbeit mal Nutzung im ersten Jahr.
- 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.
- Tokens je Tag sind aktive Nutzer mal Tokens je Anwendung, gewichtet nach dem Anteil der Nutzer je Anwendung.
- Der Durchsatz zur Spitze folgt aus gleichzeitigen Anfragen und der Zielgeschwindigkeit je Anfrage.
- Die Modellklasse folgt aus den Anwendungen. Agenten und Programmierung brauchen größere Modelle als Schreiben und Fragen.
- Die Zahl der GPU ist der höhere Wert aus Speicherbedarf und Durchsatz, dazu eine Modellinstanz als Reserve für den Ausfall.
- 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.
- Personal folgt aus Weg, Zahl der Nutzer und Zahl der GPU.
- Kosten über drei Jahre sind Kauf plus dreimal laufende Kosten. Ohne Lizenz für OneMachine und ohne Einführung.
- Die Empfehlung folgt aus Schutzbedarf, vorhandenem Serverraum, freier Kapazität im IT Team und den Kosten über drei Jahre.
| Annahme | Wert | Quelle | Typ |
|---|---|---|---|
| Nutzung | |||
| Nutzung im ersten Jahr, gering | 20 % | ZEW 2026, Bitkom 2026 | Umfrage |
| Nutzung im ersten Jahr, mittel | 40 % | UK Government 2025, ZEW 2026 | Umfrage |
| Nutzung im ersten Jahr, hoch | 60 % | UK Government 2025, ZEW 2026 | Umfrage |
| Gleichzeitig zur Spitze, ab 1 aktiven Nutzern | 8,5 % | Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024 | Festlegung |
| Gleichzeitig zur Spitze, ab 50 aktiven Nutzern | 6 % | Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024 | Festlegung |
| Gleichzeitig zur Spitze, ab 100 aktiven Nutzern | 4,7 % | Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024 | Festlegung |
| Gleichzeitig zur Spitze, ab 500 aktiven Nutzern | 3,1 % | Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024 | Festlegung |
| Gleichzeitig zur Spitze, ab 1.000 aktiven Nutzern | 2,7 % | Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024 | Festlegung |
| Mehrere Schichten, Nutzer in der stärksten Schicht | 60 % | MindsMachines 2026 | Festlegung |
| Arbeitstage je Jahr, eine Schicht | 205 | IAB Arbeitszeitrechnung 2025 | gemessen |
| Arbeitstage je Jahr, mehrere Schichten | 300 | IAB Arbeitszeitrechnung 2025 | Festlegung |
| Tokens je Tag, Schreiben und Fragen | 20.000, 100 % der Nutzer | Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024 | Festlegung |
| Tokens je Tag, Suche in Dokumenten | 60.000, 60 % der Nutzer | Microsoft Learn, Azure OpenAI On Your Data 2026 | laut Anbieter |
| Tokens je Tag, Agenten und Automation | 200.000, 30 % der Nutzer | Anthropic 2025 | laut Anbieter |
| Tokens je Tag, Programmierung | 150.000, 10 % der Nutzer | Ziegler et al. (GitHub) 2022 | gemessen |
| Tokens je Tag, Coding Agenten | 1.000.000, 5 % der Nutzer | Anthropic, Claude Code 2026 | laut Anbieter |
| Zielgeschwindigkeit je Anfrage | 30 Tokens je Sekunde | Brysbaert 2019, MLCommons 2025 | Festlegung |
| Modelle | |||
| kleines offenes Modell, rund 8 Mrd. Parameter | 8 GB, 2.500 Tokens je Sekunde und GPU | Meta Llama 3.1, NVIDIA NIM | laut Anbieter |
| mittleres offenes Modell, 30 bis 70 Mrd. Parameter | 70 GB, 250 Tokens je Sekunde und GPU | SemiAnalysis InferenceX 2025 | gemessen |
| großes Mixture of Experts Modell, über 100 Mrd. Parameter | 400 GB, 250 Tokens je Sekunde und GPU | SemiAnalysis InferenceX 2026 | gemessen |
| Großes Modell ab aktiven Nutzern | 1.500 | MindsMachines 2026 | Festlegung |
| GPU, Strom und Preise | |||
| Speicher je GPU | 141 GB | NVIDIA H200 | laut Anbieter |
| Leistung je GPU | 700 W | NVIDIA H200 | laut Anbieter |
| Grundlast je Server | 2.500 W | Lawrence Berkeley National Laboratory 2024 | gemessen |
| Kauf je GPU mit Serveranteil | 40.000 Euro | Lenovo 2026, Supermicro 2026 | laut Anbieter |
| Netz und Speicher einmalig | 50.000 Euro | DELTA Computer 2026, Geizhals 2026 | laut Anbieter |
| Wartung je Jahr | 10 % vom Kauf | Lenovo 2026 | Festlegung |
| PUE, eigenes Rechenzentrum | 1,5 | EnEfG § 11 | Rechtsnorm |
| PUE, Colocation | 1,4 | Bitkom 2025 | Prognose |
| Mittlere Auslastung | 45 % | Patel et al. 2024, Wilkins et al. 2026 | Festlegung |
| Strompreis Industrie | 21 Cent je kWh | Eurostat 2026 | gemessen |
| Weg A, je 1 Mio. Tokens | 3 Euro | Azure, AWS, Google, Mistral 2026 | laut Anbieter |
| Weg B, je GPU Stunde | 2,75 Euro | Open Telekom Cloud 2026 | laut Anbieter |
| Personal | |||
| Weg A, Stellen | 0,3 plus 0,2 je 1.000 Nutzer plus 0 je GPU | MindsMachines 2026 | Festlegung |
| Weg B, Stellen | 1 plus 0,2 je 1.000 Nutzer plus 0,03 je GPU | MindsMachines 2026 | Festlegung |
| Weg C, Stellen | 2 plus 0,2 je 1.000 Nutzer plus 0,06 je GPU | MindsMachines 2026 | Festlegung |
| Kosten je Vollzeitstelle | 93.000 Euro | Destatis 2025, Hessisches Statistisches Landesamt 2025 | gemessen |
| Frei verfügbarer Anteil des IT Teams | 10 % | MindsMachines 2026 | Festlegung |
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.
Modelle über EU Schnittstelle
OneMachine in Ihrer Umgebung, Modelle mit Hosting in der EU und Vertrag zur Auftragsverarbeitung.
GPU in deutscher Cloud
Dedizierte GPU bei einem Anbieter in Deutschland, offene Modelle.
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
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.
