KI-Server für Energie- und Versorgungsunternehmen: LLMs on-premise, Prognosen und NIS2

KI-Server für Energieversorger und Stadtwerke unter NIS2

Energie, Trinkwasser und Abwasser sind in Anhang I der NIS2-Richtlinie Sektoren mit hoher Kritikalität; ein Versorgungsunternehmen in ihrem Anwendungsbereich behandelt eine KI-Plattform on-premise daher als ein weiteres Netz- und Informationssystem, das unter seine Risikomanagementmaßnahmen nach Artikel 21 fällt. Die Plattform trägt meist drei Arten von Workload: LLM-Assistenten über technische Dokumentation, Vorschriften und Wartungsunterlagen, Prognosemodelle für Last und Erzeugung sowie Bildmodelle zur Inspektion von Leitungen, Umspannwerken und Anlagen. Alle drei laufen in der IT-Zone, getrennt von den Steuerungsnetzen, und lesen Betriebsdaten über einen definierten Pfad.

Für 500 bis 2.000 Beschäftigte passt die Plattform auf zwei bis vier GPU-Server. Zwei Inferenzserver tragen jeweils allein die Spitzenlast der Assistenten, sodass einer ausfallen oder gepatcht werden kann. Ein dritter Server mit Karten der RTX PRO 6000 Server Edition betreibt Prognose-, Wetter- und Bildverarbeitungsmodelle, und ein vierter kann eine Kopie an einem zweiten Standort halten. Die folgenden Abschnitte legen jeden Teil aus und ordnen die NIS2-Maßnahmen zu, die für die Plattform gelten.

Welche Energie- und Wasserversorger NIS2 erfasst

Anhang I der Richtlinie (EU) 2022/2555 führt im Sektor Energie unter anderem Stromversorger, Verteilernetz- und Übertragungsnetzbetreiber, Erzeuger, Betreiber von Fernwärme- oder Fernkälteversorgung, Betreiber im Bereich Erdöl und Erdgas sowie Betreiber von Anlagen zur Herstellung, Speicherung und Fernleitung von Wasserstoff auf. Unter den Nummern 6 und 7 führt er Lieferanten und Versorger von Wasser für den menschlichen Gebrauch sowie Unternehmen auf, die kommunales, häusliches oder industrielles Abwasser sammeln, entsorgen oder behandeln. Die Abfallbewirtschaftung steht in Anhang II.

Nach Artikel 3 Absatz 1 Buchstabe a sind Einrichtungen einer in Anhang I aufgeführten Art, die die Schwellenwerte für mittlere Unternehmen der Empfehlung 2003/361/EG überschreiten, wesentliche Einrichtungen, und mittlere Unternehmen sind nach Artikel 3 Absatz 2 in der Regel wichtige Einrichtungen. In dieser Empfehlung setzt sich die Größenklasse der Kleinstunternehmen sowie der kleinen und mittleren Unternehmen aus Unternehmen zusammen, „die weniger als 250 Personen beschäftigen“, mit finanziellen Schwellenwerten neben der Beschäftigtenzahl. Einige Einrichtungen sind nach Artikel 2 Absatz 2 unabhängig von ihrer Größe erfasst, und Einrichtungen, die nach der Richtlinie (EU) 2022/2557 als kritische Einrichtungen eingestuft wurden, sind unabhängig von ihrer Größe wesentliche Einrichtungen (Artikel 2 Absatz 3 und Artikel 3 Absatz 1 Buchstabe f). Ob ein bestimmtes Versorgungsunternehmen eine wesentliche oder wichtige Einrichtung ist oder nicht in den Anwendungsbereich fällt, ist eine rechtliche Bewertung für seine Rechtsabteilung. Unser Leitfaden zu den Sicherheitsmaßnahmen nach NIS2 Artikel 21 behandelt alle zehn Maßnahmen, und dieser Artikel wendet sie nur auf eine KI-Plattform an.

Workloads, Modellklassen und GPUs für Versorgungsunternehmen

Die drei Workloads unterscheiden sich in der Modellgröße um Größenordnungen. Sie brauchen daher unterschiedliche Karten, und wer sie auf einen großen Server legt, mischt Aufgaben mit unterschiedlichen Anforderungen an Wartung und Verfügbarkeit.

Modellangaben aus den Model Cards von openai/gpt-oss-120b, amazon/chronos-2 und google/timesfm-2.5-200m-pytorch auf Hugging Face und aus der Dokumentation von Earth2Studio, gelesen am 10. Oktober 2026; die Spalte GPU ist unsere Auslegung.

LLMs on-premise für technische Dokumentation und Wartungsunterlagen

Der Assistent eines Versorgers antwortet aus Herstellerhandbüchern für Transformatoren, Schaltanlagen und Turbinen, internen Betriebsanweisungen, Netzkodizes und regulatorischen Entscheidungen, Wartungsunterlagen, Arbeitsaufträgen und Störungsberichten. Vieles davon beschreibt das Netz und seine Schwachstellen; die Dokumente und der daraus erstellte Index bleiben deshalb auf Hardware, die das Unternehmen kontrolliert. Eine RAG-Plattform indiziert die Dokumentenablagen und gibt die Zugriffsrechte jedes Nutzers an das Retrieval weiter, sodass ein Techniker im Außendienst und ein Netzplaner Antworten aus unterschiedlichen Quellen sehen.

OpenAI veröffentlicht gpt-oss-120b unter der Lizenz Apache 2.0, mit 117B Parametern insgesamt und 5,1B aktiven, und laut seiner Model Card lässt die MXFP4-Quantisierung das Modell „auf einer einzelnen 80-GB-GPU laufen“. Unser Leitfaden zum privaten ChatGPT-Server nach Unternehmensgröße legt es bei deklarierten 32K Kontext mit einem 16-Bit-Cache aus: Eine RTX PRO 6000 hält nach der Schätzung dieses Leitfadens rund 19 Gespräche und eine H200 NVL rund 55. Mit seinen Beispielwerten von 40 Prozent Nutzern in der Spitzenstunde, 6 Anfragen pro Stunde, 30 Sekunden je Anfrage und einem Spitzenfaktor von 2 erreichen 2.000 Beschäftigte eine Spitze von 80 Anfragen in Bearbeitung. Die Architektur einer privaten KI-Plattform für 2.000 Nutzer zeigt die Rollen von Gateway, Vektordatenbank und Control Plane rund um diese Server.

Last-, Erzeugungs- und Wetterprognosen auf GPUs

Lastprognosen je Umspannwerk oder Abgang und Erzeugungsprognosen für Wind- und Photovoltaikanlagen sind Zeitreihen mit Wetter- und Kalenderkovariaten. Zeitreihen-Foundation-Models prognostizieren solche Reihen ohne Training auf jeder Reihe. Amazon beschreibt Chronos-2 als „ein Encoder-only-Zeitreihen-Foundation-Model mit 120M Parametern für Zero-Shot-Prognosen“ unter der Lizenz Apache 2.0, und seine Model Card schreibt: „Chronos-2 unterstützt alle Arten von Kovariaten nativ“. Die Card nennt „über 300 Zeitreihenprognosen pro Sekunde auf einer einzelnen A10G-GPU“ und Unterstützung für „Inferenz sowohl auf GPU als auch auf CPU“. Google führt TimesFM 2.5 mit 0,2B Parametern, ebenfalls unter Apache 2.0.

In 32-Bit-Präzision belegen 120M Parameter etwa 0,5 GB, der Speicher begrenzt diese Modelle also auf keiner Karte unseres Sortiments. Über die Hardware entscheiden die Zahl der Reihen, das Prognoseintervall und die Zeit, die ein Lauf dauern darf. Ein Lauf über einige Hundert Umspannwerke ist ein Kandidat für CPU-Inferenz, gemessen auf Ihren eigenen Daten, bevor eine Karte gekauft wird, während Prognosen für Zehntausende Zähler oder Fine-Tuning auf Jahren an Historie eine L4 oder eine MIG-Instanz einer RTX PRO 6000 Server Edition rechtfertigen, einer Karte, die MIG in NVIDIAs Worten in „bis zu vier vollständig isolierte Instanzen“ aufteilt.

Wettermodelle sind größer. NVIDIA beschreibt Earth2Studio als „Open-Source-Deep-Learning-Framework zum Erkunden, Erstellen und Bereitstellen von KI-Workflows für Wetter und Klima“, mit Modellen für mittelfristige Vorhersagen wie FourCastNet 3 und Downscaling-Modellen wie CorrDiff. Seine Übersichtsseite, gelesen am 10. Oktober 2026, nennt keine GPU-Anforderung; testen Sie deshalb Modell und Auflösung, die Sie brauchen, auf einer RTX PRO 6000 oder H200 NVL, bevor Sie einen Server darum herum auslegen.

Bildprüfung von Leitungen, Umspannwerken und Anlagen

Drohnenflüge über Freileitungen, fest installierte Kameras in Umspannwerken und Wärmebilder von Anlagen erzeugen zwei Arten von Last. Serien von Standbildern eines Flugs werden nach der Landung verarbeitet, und ein Server arbeitet sie in seinem eigenen Tempo ab. Feste Kameras senden kontinuierliche Streams, die zuerst durch die Videodecoder der Karte begrenzt werden, wie unser Leitfaden zum GPU-Server für Videoanalyse für die Karten L4, L40S und RTX PRO zeigt. Das Training der Detektions- und Segmentierungsmodelle auf den eigenen Schadensbildern des Unternehmens ist die schwerere Aufgabe und passt zur RTX PRO 6000 Server Edition, deren MIG-Instanzen kleinere Trainingsläufe eine Karte teilen lassen.

Zwei bis vier Server für 500 bis 2.000 Beschäftigte

Die Inferenzserver sind so ausgelegt, dass jeder die Spitzenlast des Assistenten allein trägt. Der dritte Server übernimmt Prognose-, Wetter- und Bildverarbeitung, die eine Pause während der Wartung besser verträgt als der Assistent.

Spitzenwerte und gehaltene Gespräche aus den Beispielwerten und den Schätzungen für gpt-oss-120b in unserem Leitfaden nach Unternehmensgröße (32K Kontext, 16-Bit-Cache); Retrieval-Karten und der dritte Server sind unser Beispielaufbau.

Die H200 NVL und die RTX PRO 6000 Server Edition laufen jeweils mit bis zu 600 W; fünf Karten RTX PRO 6000 ziehen also bis zu 3 kW, bevor Prozessoren und Lüfter hinzukommen.

Wir bauen KI-Server auf Bestellung mit Karten H200 NVL, RTX PRO 6000 Server Edition, L40S und L4 und prüfen Rack, Strom und Luftstrom vor dem Angebot. Schicken Sie uns Beschäftigtenzahl, Anwendungsfälle und Rackpositionen über das Formular unten.

Die KI-Plattform getrennt von OT-Netzen

Die KI-Server gehören ins IT-Rechenzentrum, außerhalb des Steuerungsnetzes. Die Prognose braucht Messwerte aus dem SCADA-Historian, und der übliche Weg ist eine Kopie dieser Daten in einer DMZ zwischen OT- und IT-Netz, aus der die Plattform liest; Prognosen gehen über denselben definierten Pfad an die Systeme der Leitwarte zurück. In den Worten der IEC wurde die Normenreihe IEC 62443 entwickelt, „um industrielle Automatisierungs- und Steuerungssysteme (IACS) über ihren gesamten Lebenszyklus abzusichern“, und Teil 3-2 von 2020, „Security risk assessment for system design“, legt Anforderungen fest für die „Aufteilung des SUC in Zonen und Conduits“ (SUC ist das betrachtete System, System under Consideration) und für die „Festlegung des Ziel-Security-Levels (SL-T) für jede Zone und jedes Conduit“. In diesen Begriffen ist der Pfad zwischen Historian und KI-Plattform ein Conduit mit eigenen Regeln, und die Risikobewertung des Betreibers legt Zonen und Level fest. Die Durchführungsverordnung (EU) 2024/2690 bindet nur die in ihrem Artikel 1 genannten Anbieter, etwa Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, Rechenzentrumsdiensten und verwalteten Diensten, doch zwei ihrer Nummern beschreiben diesen Aufbau. Nach Anhang, Nummer 6.8.2 Buchstabe d müssen diese Anbieter „eine demilitarisierte Zone innerhalb ihrer Kommunikationsnetze aufbauen“, und Nummer 6.7.2 Buchstabe h beschreibt einen Zugang von Lieferanten, der zu Updates von Modellen und Treibern passt: „Verbindungen von Diensteanbietern nur nach einem Genehmigungsantrag und für einen bestimmten Zeitraum“ zulassen. Unser Leitfaden zu Netzwerksegmentierung und Mikrosegmentierung behandelt die OT-Zone und ihre DMZ.

NIS2-Maßnahmen für die KI-Plattform

Artikel 21 Absatz 1 verlangt, dass die Maßnahmen gegebenenfalls die „einschlägigen europäischen und internationalen Normen“ berücksichtigen. Für die KI-Plattform werden die meisten der zehn Maßnahmen zu wenigen konkreten Einstellungen und Nachweisen.

Wortlaut aus Artikel 21 Absatz 2 der Richtlinie (EU) 2022/2555, CELEX 32022L2555, deutsche Fassung, kopiert am 6. Oktober 2026; die rechte Spalte ist unsere Lesart für eine KI-Plattform.

Nach Artikel 21 Absatz 3 berücksichtigen die Einrichtungen „die spezifischen Schwachstellen der einzelnen unmittelbaren Anbieter und Diensteanbieter sowie die Gesamtqualität der Produkte und der Cybersicherheitspraxis ihrer Anbieter und Diensteanbieter, einschließlich der Sicherheit ihrer Entwicklungsprozesse“. Für die KI-Plattform sind die unmittelbaren Anbieter und Diensteanbieter typischerweise der Serverlieferant und der Engineering-Partner. Eine Open-Source-Serving-Engine und ein offenes Modell, das vom Herausgeber heruntergeladen wird, kommen meist ohne Vertrag; sie gehen daher mit Version, Quelle und Lizenz ins Asset-Inventar und werden wie andere Software von Drittanbietern bewertet. Unser Leitfaden zur Sicherheit der Lieferkette nach NIS2 listet die Vertragsklauseln und Nachweise auf, die Lieferanten vorlegen sollen.

Unsere Leistung Private AI/ML, mit Engineering von unserem Engineering-Partner Vixen.UNO, umfasst die Protokollierung von Anfragen und Antworten und Assistenten, die die Zugriffsrechte jedes Nutzers beachten. Beschreiben Sie Verzeichnisdienst, Protokollierung und Backup im Formular unten, und Sie erhalten eine Antwort innerhalb eines Werktages.

Was wir liefern

Wir bauen KI-Server für diese Plattform auf Bestellung, mit Karten H200 NVL, RTX PRO 6000 Server Edition, L40S und L4 aus unserem Sortiment professioneller GPUs, montiert und im Burn-in getestet, mit Herstellergarantie und Lieferung in die ganze EU unter einem EU-Vertrag und auf einer Rechnung. NVIDIA-AI-Enterprise- und vGPU-Lizenzen kommen auf dieselbe Rechnung wie die Hardware. Wir prüfen Rack, Strom und Luftstrom vor dem Angebot. Die Plattform darauf, mit Modellen, RAG und MLOps, ist unsere Leistung Private AI/ML, mit Engineering von unserem Engineering-Partner Vixen.UNO.

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