GPU-Server und Local LLM Hosting in Deutschland
Eigene KI-Infrastruktur. In Deutschland betrieben.
Dedizierte GPU-Server, lokale Sprachmodelle und RAG-Systeme für den Mittelstand — mit festen Monatspreisen und einem Team, das den Betrieb für Sie übernimmt.
- Standorte
- Bayern, DE · Sachsen, DE
- Zertifizierung
- ISO 27001 (Rechenzentrum)
- GPUs
- RTX 4000 SFF Ada (20 GB) / RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB)
- Modelle
- Llama · Mistral · Mixtral · DeepSeek · Aleph Alpha auf Anfrage
- SLA
- 99,9 % (Cluster-/Enterprise-Angebot)
Vier Bausteine, ein Betreiber.
Einzeln nutzbar oder kombiniert: vom reinen GPU-Server über lokale Sprachmodelle bis zum fertigen Wissenssystem und zur KI-Bildverwaltung.
Managed GPU-Server
Dedizierte NVIDIA-GPUs für Inference, Fine-Tuning und eigene Modelle — eingerichtet, überwacht und gepflegt.
Local LLM & Secure Gateway
Offene Sprachmodelle auf eigener Hardware. Mit Gateway für Datenschutz-Regeln, Protokollierung und Hybrid-Routing.
Secure Cloud RAG
Ihr Unternehmenswissen durchsuchbar machen: Antworten aus eigenen Dokumenten, mit Quellenangabe.
KI-Bildverwaltung
Digital Asset Management mit KI: Bilder automatisch verschlagworten und per natürlicher Sprache wiederfinden.
Souverän, planbar, betreut.
Datenhaltung in Deutschland
Planbare Monatspreise
Managed statt Selbstbau
Fester Ansprechpartner
Vergleichen, bevor Sie entscheiden.
Kosten, Alternativen und Standort im Überblick — als Grundlage für Ihre Entscheidung zwischen eigener Infrastruktur, Hyperscaler und API.
Verdacloud vs. AWS und Azure
Deutsche Alternative zu Hyperscalern: Kosten, Datenhaltung und Betrieb im Vergleich.
KostenLokales LLM vs. OpenAI API
Ab wann sich ein eigenes Sprachmodell gegenüber Token-Abrechnung rechnet.
PreiseKI-Server-Preise im Überblick
Was GPU-Server kosten und wie sich Festpreis und Pay-per-Use unterscheiden.
StandortRechenzentren in Deutschland
ISO-27001-zertifizierter Betrieb in Bayern und Sachsen: Sicherheit und Datenhaltung.
Vom Gespräch zur laufenden Umgebung.
Verträge laufen 12 Monate. Den Umfang legen wir vorab gemeinsam fest — ohne variable Überraschungen.
- 01Anforderungen klärenWorkload, Modelle, Datenmenge, Nutzerzahl und Anbindungen.
- 02Angebot mit FestpreisKonkrete Konfiguration, Monatspreis und Einrichtung.
- 03EinrichtungServer, Modelle und Zugänge werden eingerichtet und getestet.
- 04BetriebMonitoring, Updates und Backups laufen — Sie nutzen die Umgebung.
Aus dem Blog.
DeepSeek R1 vs. Llama 3.3: Welches Open-Source-Modell für Ihr Unternehmen?
DeepSeek R1 oder Llama 3.3 selbst hosten? Vergleich zu Reasoning, Deutsch, Hardware und Lizenz, eingeordnet mit Nachfolgern auf Stand September 2026.
RAG-Systeme mit Multi-Modal-Daten: Bilder, PDFs und Tabellen durchsuchbar machen
Multi-Modal RAG in der Praxis: Wie Sie Tabellen, Diagramme, Scans und Bilder in PDFs erschließen – mit Parsing, Vision-Modellen und visueller Suche.
AI Act 2026: Was sich für deutsche Unternehmen ab August ändert – und was verschoben wurde
AI Act 2026 nach dem Digital Omnibus: Transparenzpflichten seit 2. August, Hochrisiko-Pflichten erst ab Dezember 2027 – mit Checkliste für KMU.
Sie brauchen zuerst eine Strategie oder einen Use Case?
Analyse, Konzeption und Projektumsetzung übernimmt unsere Schwestermarke VerdaGen.ai — die Infrastruktur dafür betreiben wir hier bei Verdacloud.
Sprechen wir über Ihre Anforderungen.
Nennen Sie uns Workload, Datenmenge und Nutzerzahl — Sie erhalten ein konkretes Angebot mit Festpreis.