FAST LTA entwickelt seine Enterprise-Search-Lösung Silent AI zu Silent AI Pro weiter: einer lokalen KI-Plattform mit Projekten, Skills und Agenten auf einer 4-HE-Appliance. Hinzu kommt ein Kostenvergleich mit Cloud-Abonnements.
Der Münchner Storage-Anbieter FAST LTA baut sein Produkt Silent AI von einer Enterprise-Search-Lösung zu einer umfassenderen KI-Arbeitsumgebung für den lokalen Betrieb aus. Das Unternehmen stellte die Strategie am 8. Oktober 2026 unter dem Namen Silent AI Pro vor. Laut FAST LTA reagiert der Schritt auf eine Marktnachfrage, die das bisherige Produkt nur teilweise abdeckt.
Das Unternehmen unterscheidet drei Nachfragemuster. Das erste ist starkes Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit einfachem Chat, um Wissen zu finden und zu belegen; Kaufmotive sind Souveränität und Nachweisbarkeit. Das zweite kombiniert starkes RAG mit einer vollwertigen Arbeitsumgebung, motiviert durch Souveränität und produktive Arbeit im eigenen Haus. Das dritte verlangt kein RAG, aber Agenten, Skills und Projekte; hier stehen Tokenkosten und Sicherheit im Vordergrund. FAST LTA gibt an, dass das heutige Produkt nur das erste Muster vollständig bedient. Silent AI Pro soll die beiden anderen abdecken.
Plattform und Hardware
Laut Unternehmen behält die Software RAG, semantische Suche und Quellennachweis bei und ergänzt Projekte, Skills, Agenten und Artefakte. Sie läuft auf einer neuen 4-HE-Hardwareplattform, die je nach Last mit einer bis drei GPUs bestückt wird. Sechs Ausbaustufen von R1000 bis Z3000 nutzen diese Plattform. GPU-Leistung lässt sich im Betrieb ohne Migration und ohne Datenumzug erweitern, so das Unternehmen. Die Appliance wird vorkonfiguriert geliefert, im eigenen Rechenzentrum betrieben und von FAST LTA mit Support aus Deutschland gemanagt.
Betrieb ohne Internetzugang
FAST LTA beschreibt die Appliance als ohne Internetverbindung betreibbar: keine offenen Ports, keine Fernzugriffe, keine Telemetrie. Nutzer greifen per Browser im lokalen Netz zu. Updates erfolgen nur in geplanten Wartungsfenstern. Das Unternehmen argumentiert, ein System ohne Internetanbindung lasse sich von außen nicht angreifen.
Lokales Modell per Standard-API
Anwendungen wie ERP-Systeme, Ticketsysteme, Skripte oder Agenten können die Appliance über eine OpenAI-kompatible API ansprechen, die vLLM auf der eigenen GPU bereitstellt, statt ein Cloud-Modell aufzurufen. Optional wählen Nutzer im Drop-down-Menü Cloud-Modelle wie Claude oder GPT. Diese Verbindung baut die Appliance auf; voreingestellt ist die lokale Verarbeitung. Laut FAST LTA verlässt eine Anfrage das Netz erst, wenn ein Nutzer ein Cloud-Modell auswählt.
Mandantenfähigkeit und Zugriffsrechte
Mehrere Umgebungen können parallel auf einer Appliance laufen, jeweils mit eigenem Index, eigenen Projekten, Chats, Berechtigungen, eigenem Netz und eigenem Identity Provider. Ein Mandant kann eine Firma, ein Geschäftsbereich, eine Division oder eine Tochtergesellschaft sein. Geteilt wird nur die Rechenleistung. Berechtigungen werden aus Microsoft Active Directory AD/Entra ID und den Quellsystemen synchronisiert.
Kostenmodell
Die Lizenz wird einmalig erworben, der Service läuft über eine feste Laufzeit; das Unternehmen bietet einen Care-Vertrag von bis zu fünf Jahren an. Das Beispiel aus dem Kostenrechner von FAST LTA geht von 500 Nutzern aus: 400 leichte Nutzer zu 20 Euro und 100 intensive zu 80 Euro pro Monat. Das ergibt 192.000 Euro Cloud-Kosten pro Jahr, im Schnitt 32 Euro je Nutzer. Bei einem Strompreis von 0,30 Euro je Kilowattstunde und drei Jahren Laufzeit nennt das Unternehmen für die R3000 einen Break-even nach neun Monaten und eine Ersparnis von 404.377 Euro. Für die H2000 gibt es 16 Monate und 292.831 Euro an, für die Z3000 18 Monate und 255.547 Euro.
Hintergrund
FAST LTA ist zählt über 3.500 Installationen. Zum Portfolio gehören Silent Cubes für die Archivierung mit hardwarebasiertem WORM-Schutz und KPMG-Zertifizierung sowie Silent Bricks für Backup mit physischem Air Gap. Baugruppen, Gehäuse und Fertigung liegen laut Unternehmen in Deutschland. FAST LTA stellt seine Strategie unter das Stichwort Datensouveränität und verweist auf den US CLOUD Act und FISA 702 sowie auf die EU-Regelwerke NIS 2, DORA und den AI Act.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
Kontakt – Contact via Mail: jakob.jung@security-storage-und-channel-germany.de