Künstliche Intelligenz ist inzwischen ein fester Bestandteil von 3CX. Gespräche lassen sich transkribieren, zusammenfassen und analysieren. Doch spätestens bei größeren Gesprächsmengen stellt sich eine wichtige Frage: Soll die Verarbeitung über die Cloud erfolgen oder direkt im eigenen Unternehmen?
Mit dem standalone 3CX AI Server ab V20 Update 10 bietet 3CX inzwischen beide Möglichkeiten. Unternehmen können weiterhin auf Cloud-Dienste wie Grok, Google Cloud STT oder OpenAI Whisper setzen oder die benötigte Rechenleistung selbst bereitstellen. Welche Variante sinnvoller ist, hängt vor allem von der Anzahl der Transkriptionsminuten und den Anforderungen an Datenschutz und Datenhoheit ab.
Cloud AI – einfach starten und nichts selbst betreiben
Die Cloud-Version eignet sich besonders für Firmen, die AI-Transkription nutzen möchten, ohne sich um zusätzliche Technik kümmern zu müssen.
Die Verarbeitung läuft über einen angeschlossenen Cloud-Dienst. Das bedeutet, dass kein eigener AI-Server gekauft, installiert oder gepflegt werden muss. Besonders wenn nicht viel transkribiert wird, ist das die einfachste Variante.
3CX nennt derzeit einen Bereich unter 25.000 Transkriptionsminuten pro Monat als Bereich, in dem Cloud-Transkription in der Regel sinnvoll ist. Das entspricht etwa 19 Stunden Aufzeichnungen pro Tag.
Für viele kleine und mittelgroße Firmen ist das bereits genug. Die Infrastruktur bleibt übersichtlich und die Einrichtung geht schnell.
Der eigene 3CX AI Server – mehr Kontrolle über die Daten
Mit dem 3CX AI Server geht 3CX einen anderen Weg. Die KI-Verarbeitung findet nicht bei einem externen Cloud-Anbieter statt, sondern auf dedizierter Hardware innerhalb der eigenen Infrastruktur.
Das ist besonders interessant, wenn sensible Telefongespräche verarbeitet werden oder das Unternehmen besondere Anforderungen an Datenschutz, Compliance und Datenhoheit hat.
Bei einer lokalen Verarbeitung bleiben Gesprächsaufzeichnungen, Transkripte, Zusammenfassungen und Sentiment-Analysen innerhalb der eigenen Infrastruktur. Gerade in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen oder öffentlichen Einrichtungen kann dieser Punkt entscheidend sein.
Ein weiterer Vorteil zeigt sich bei größeren Gesprächsmengen. Während die Kosten bei Cloud-Diensten mit jeder weiteren Transkriptionsminute steigen, entstehen beim eigenen AI Server hauptsächlich einmalige Hardwarekosten sowie laufende Kosten für Strom, Hosting, Wartung und Administration. Dadurch werden die Kosten bei hohen Volumina deutlich besser planbar.
Ab wann lohnt sich ein eigener AI Server?
Eine feste Grenze gibt es nicht, denn entscheidend ist immer die tatsächliche Nutzung. Als Orientierung nennt 3CX für den lokalen AI Server insbesondere Unternehmen mit 50.000 oder mehr Transkriptionsminuten pro Monat. Auch Callcenter und Unternehmen mit dauerhaft hohem Gesprächsaufkommen können von der lokalen Verarbeitung profitieren.
Wenn man eine Lösung für die Transkription auswählt, sollte man nicht nur auf den Preis pro Minute schauen. Wichtig ist es, alle Kosten zu berücksichtigen, die über mehrere Jahre entstehen. Die Tabelle von 3CX zeigt zum Beispiel, wie sich die Kosten für verschiedene Lösungen je nach Menge der Transkriptionen unterscheiden können.
3CX verwendet dafür beispielsweise die Formel:
5-Jahres-TCO = Anschaffungskosten + monatliche Betriebskosten × 60 Monate
Je höher das Transkriptionsvolumen, desto eher kann sich die Investition in eigene Hardware rechnen.
Welche Hardware wird benötigt?
Der 3CX AI Server kann auf unterschiedlichen Plattformen betrieben werden. Mit V20 Update 10 wird die Auswahl sogar größer.
Neben Systemen mit NVIDIA-Grafikkarten unterstützt 3CX auch Apple Macs als AI Server. Das macht es viel einfacher, mit Local AI anzufangen, weil man nicht unbedingt einen klassischen AI-Computer mit einer leistungsstarken Grafikkarte zusammenbauen muss. Für den AI Server auf macOS muss man mindestens 24 GB Arbeitsspeicher haben.
3CX bietet verschiedene Möglichkeiten, um einen eigenen Server für künstliche Intelligenz zu betreiben. Die Wahl des richtigen Systems hängt vom Umfang der Transkription ab, den Sie benötigen.
Ein Mac Mini M4 mit 24 GB Arbeitsspeicher ist beispielsweise geeignet, wenn Sie etwa 50.000 bis 200.000 Transkriptionsminuten pro Monat benötigen. Wenn Sie ein größeres System benötigen, kann ein Mac Studio M4 Max mit 36 GB Arbeitsspeicher eine gute Wahl sein. Dieser kann bis zu 500.000 Transkriptionsminuten pro Monat verarbeiten.
Wenn Sie sehr hohe Anforderungen an die Transkription haben, bietet sich ein System mit einer leistungsstarken NVIDIA RTX 4090 an. Mit diesem System sind laut 3CX mehr als 500.000 Transkriptionsminuten pro Monat möglich.
Die tatsächliche Kapazität hängt natürlich von der eingesetzten Hardware und der jeweiligen Arbeitslast ab. Bei besonders hohen Anforderungen können auch mehrere AI Server kombiniert werden.
Cloud oder eigener AI Server?
Am Ende lässt sich die Entscheidung auf zwei zentrale Fragen reduzieren:
Wie viele Minuten werden jeden Monat transkribiert?
und
Wo sollen die dabei entstehenden Daten verarbeitet werden?
Wenn wir nicht so viele Texte in Sprache umwandeln müssen, ist die Verwendung von Cloud AI normalerweise einfacher. Wir müssen dann keine extra Computer oder Geräte kaufen und betreiben.
Wenn wir jedoch viele Texte umwandeln müssen, kann es langfristig günstiger sein, unseren eigenen Computer für die Sprachumwandlung zu haben. Außerdem haben wir dann mehr Kontrolle darüber, wo unsere Sprachdaten verarbeitet werden.
Was ändert sich mit 3CX V20 Update 10?
Mit V20 Update 10 wird der 3CX AI Server nicht nur leistungsfähiger, sondern auch einfacher einzusetzen.
Die bisher notwendige komplexere Konfiguration von Firewall, FQDN und SSL wird vereinfacht. Der AI Server verbindet sich künftig als Client mit der PBX, wodurch unter anderem kein öffentliches FQDN und kein manuell einzurichtendes SSL-Zertifikat für den AI Server erforderlich sind.
Auch die Überwachung wird verbessert. Administratoren können unter anderem Warteschlangen, Konvertierungen und die maximale Anzahl paralleler Konvertierungen überwachen und so schneller erkennen, ob ein AI Server ausreichend dimensioniert ist.
Besonders interessant ist außerdem die Möglichkeit, mehrere AI Server mit einer Umgebung zu verbinden. Damit kann die Infrastruktur besser an wachsende Gesprächsmengen angepasst werden.
Fazit
Cloud AI und ein eigener 3CX AI Server haben beide Vorzüge. Welche Option passt, hängt vor allem davon ab, wie viel Transkriptionen gemacht werden, welche Technik vorhanden ist und welche Anforderungen an Datenschutz und Kontrolle über die Daten bestehen.
Für Firmen mit einer geringen Anzahl an Gesprächen ist die Cloud eine einfache Wahl, bei der keine zusätzliche Hardware benötigt wird und kein Wartungsaufwand entsteht. Bei höheren Mengen an Transkriptionen kann es jedoch sinnvoll sein, einen eigenen AI Server zu nutzen. Das bietet langfristig Vorteile und ermöglicht gleichzeitig mehr Einfluss auf die Verarbeitung der Daten.
Mit dem V20 Update 10 ist das Einsetzen eines eigenen AI Servers deutlich einfacher und flexibler geworden. Dadurch wird Local AI auch für Unternehmen attraktiver, die ihre KI-Verarbeitung stärker in die eigene Infrastruktur einbinden möchten.
Am Ende ist es keine Lösung, die für alle passt. Wichtig ist, welche Variante am besten zu den eigenen Bedürfnissen passt.
Zuletzt aktualisiert: 18. August 2026