Daten verlassen unbemerkt den Verantwortungsraum
Cloud-, Modell- und Anwendungsanbieter bilden eine Verarbeitungskette, die kaum noch jemand vollständig überblickt – geschweige denn vertraglich kontrolliert.
Datenhoheit vom Modell bis zur Hardware
Thalox Sphere betreibt sensible Anwendungen und KI-Systeme auf dedizierter Infrastruktur in Deutschland oder beim Kunden. Datenfluss, Betreiberrolle, Modellzugriff und menschliche Verantwortung werden bereits in der Architektur festgelegt.
Das Datenblatt
Standort, Hardware und Verantwortung sind keine Marketingbegriffe, sondern festgelegte Betriebsparameter.
Ausgangslage
Die drei Bremsen, die wir in Gesprächen zum Thema Souveräne Infrastruktur am häufigsten hören.
Cloud-, Modell- und Anwendungsanbieter bilden eine Verarbeitungskette, die kaum noch jemand vollständig überblickt – geschweige denn vertraglich kontrolliert.
Standardangebote teilen Instanzen, speichern im Ausland oder lassen keine belastbare Aussage darüber zu, wer wann auf welche Daten zugreift.
Monitoring, Reaktion auf Störungen und Verantwortlichkeiten sind ungeklärt – bis zum ersten Vorfall.
Was wir umsetzen
Jeder Baustein wird so geplant, dass er mit den übrigen Systemen zusammenarbeitet – und im Betrieb verantwortet bleibt.
NVIDIA-H200-Infrastruktur für rechenintensive KI-Anwendungen – ohne fremde Mandanten auf derselben Instanz.
Kontrollierte Modell- und Datenumgebung mit klaren Zugriffs- und Betriebsregeln in deutschen Rechenzentren.
Betrieb innerhalb der eigenen Infrastruktur des Kunden, wenn Datenklasse und Organisation es verlangen.
Daten und Kernverarbeitung bleiben im vorgesehenen europäischen Betriebsmodell – ohne Umweg über US-Hyperscaler.
Betreiberrollen, Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte und Zugriffswege werden bereits im Design festgelegt.
24/7-Monitoring und Bearbeitung kritischer Ereignisse innerhalb von 15 Minuten – mit dokumentierten Zuständigkeiten.
Von Analyse bis Betrieb
Von der Datenklassifikation bis zum dokumentierten Betrieb.
Datenarten, Schutzbedarf, Zugriffe und regulatorischer Rahmen werden erfasst.
Extern, dediziert oder On-Premises wird anhand realer Anforderungen entschieden.
Netzwerk, Instanzen, Modelle, Logging und Berechtigungen werden eingerichtet.
Monitoring, Updates, Wiederherstellung und Verantwortlichkeiten bleiben dokumentiert.
Aus der Praxis
Für einen Münchner Immobiliendienstleister entstanden eine eigene KI-Infrastruktur mit Sprachmodell auf einem Server in Deutschland, ein Baumanagement-Tool und ein mehrmonatiger Digitalisierungs-Audit für Datenbrüche und Prozesslücken.
Weitere Referenzen →Häufige Fragen
Die produktive Infrastruktur wird in Hochsicherheitsrechenzentren in Nürnberg und Düsseldorf betrieben oder auf Wunsch On-Premises beim Kunden.
Für die beschriebenen Private-AI-Systeme verwenden wir dedizierte Instanzen ohne fremde Mandantenumgebung.
Ja, wenn Datenklasse und Ziel es erlauben. Architektur und Datenfluss machen transparent, welche Informationen welchen Dienst erreichen.
Dedizierter Betrieb kostet mehr als Shared-Hosting, aber weniger als ein Datenpannen-Verfahren. Entscheidend ist die Datenklasse: Wir staffeln das Betriebsmodell nach tatsächlichem Schutzbedarf.
Monitoring, Protokollierung, Zuständigkeiten und Reaktion auf kritische Ereignisse werden als Teil des Betriebsmodells eingerichtet.
Zusammenspiel
Systeme funktionieren nur zusammen. Diese Leistungen greifen direkt ineinander.
Produktive Unternehmens-KI mit GraphRAG, semantischer Suche, digitalen Agenten und Betrieb in Deutschland oder On-Premises.
Leistung ansehen → 02Odoo-ERP, CRM, DATEV, Rechnungsextraktion und individuelle Module: Thalox Sphere verbindet kaufmännische Abläufe zu einem belastbaren digitalen Fundament.
Leistung ansehen → 03Thalox Sphere entwickelt individuelle Webanwendungen, Fachsysteme und API-Architekturen mit React, Next.js, TypeScript, NestJS, FastAPI und PostgreSQL.
Leistung ansehen →Ihre Datenhoheit
Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welches Betriebsmodell zu Ihrer Datenklasse passt – extern, dediziert oder On-Premises.