Die RTX 4090 zählt zu den leistungsfähigsten Consumer-Grafikkarten auf dem Markt – ist allerdings nicht für den Einsatz in produktiven KI-/LLM-Umgebungen im Unternehmen gedacht. Insbesondere für Service Provider und Betreiber von Rechenzentren birgt der Einsatz solcher Karten rechtliche Risiken.
Warum ist der Einsatz problematisch?
Seit 2018 untersagt das NVIDIA GeForce End User License Agreement (EULA) ausdrücklich die Nutzung von Consumer-GPUs (wie RTX 4090) in Data Center- und kommerziellen Multi-User-Umgebungen. Auch wenn der technische Einsatz möglich ist, führt dies zu:
- Verstößen gegen das Lizenzrecht
- Haftungsrisiken
- fehlendem Support durch NVIDIA
- Compliance-Verstößen
Die Alternative: Professionelle GPUs von NVIDIA
Für den professionellen Einsatz empfiehlt NVIDIA spezialisierte Hardware:
| GPU-Modell | Einsatzbereich | Preis (ca.) | AI Enterprise Support |
|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 | High-End Training & Inferenz | USD 25.000–35.000+ | Ja |
| RTX A6000 | Workstation/Server für KI, LLM, CAD | USD 4.500–6.000 | Ja |
| L40 / L40S | Data Center Inferenz | USD 8.000–12.000 | Ja |
Ergänzend ist eine NVIDIA AI Enterprise Lizenz erforderlich (ca. USD 2.000–4.000 pro GPU/Jahr), die u.a. zertifizierte Treiber, Support und Tools wie Triton Inference Server, TensorRT und RAPIDS umfasst.
Unsere Empfehlung
Der Aufbau einer rechtssicheren KI-Infrastruktur ist komplex. Für produktiven LLM-Betrieb mit hoher Verfügbarkeit empfehlen wir:
- den Einsatz zertifizierter NVIDIA-Hardware
- den Bezug von AI Enterprise Lizenzen
- die Zusammenarbeit mit regionalen, zertifizierten Dienstleistern, die
- rechtssichere Lizenzierung gewährleisten
- SLAs und skalierbaren Betrieb bieten
Nur so können Unternehmen Rechtssicherheit, Investitionsschutz und zuverlässigen Betrieb garantieren.
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Gerne unterstützen wir Sie bei der Auswahl der passenden Hardware und beim Aufbau einer zukunftssicheren Infrastruktur.