KI-Dienste mit Datenhoheit (2026): 3 Anbieter im Vergleich

KI-Chats sind der intensivste Datenabfluss des Alltags: Der Prompt enthält oft, was sonst nirgends in einem Cloud-Konto liegt. Diese Kategorie prüft KI-Assistenz deshalb mit demselben Raster wie Speicher und Backup - Rechtsträger, Verschlüsselungslage, Ausstieg - und liefert ein ehrlich kleines Ergebnis: 3 von 3 Anbieter tragen unsere Kriterien. Die Population ist klein, weil der Markt der überprüfbaren KI-Anbieter klein ist; die drei Einträge decken dafür die gesamte Bandbreite von der US-Cloud bis zum lokalen Modell ab.

Warum KI auf einer Cloud-Vergleichsseite steht

Kategorien sind Filter über unsere Datenbasis, keine Themenlisten. Der KI-Filter trifft drei Anbieter, und die Preisspalte der Kategorie bleibt absichtlich leer: kein Tarif pro TB dokumentiert - KI-Dienste rechnen in Abos und Token, nicht in Speicherpreisen. Das ist die Grenze der Kategorie nach unten: KI-Assistenz ist kein Cloud-Speicher, und der Vergleich hier vergleicht auch nicht Modellqualität, sondern Datenflüsse.

Die Grenze nach oben zieht dieselbe Logik: Wer KI nur als Zusatzfunktion im Speicher-Produkt nutzt (Microsoft 365 Copilot, Google Workspace), findet die Jurisdiktions- und E2EE-Bewertung im jeweiligen Speicher-Faktenblatt - die Kette des Anbieters ändert sich durch die KI-Funktion nicht, der Datenabfluss durch Prompts schon.

Die drei Stufen des Datenabflusses

Die Stufen sind keine Qualitätsstufen der Modelle - sie beschreiben, was mit der Eingabe passiert. Stufe 1 übergibt alles einem US-Anbieter, dessen Geschäftsmodell auf diesen Daten aufbaut [3]. Stufe 2 übergibt an einen Betreiber unter EU-Recht mit dokumentierten Trainings-Bedingungen [6]. Stufe 3 übergibt an niemanden: Das Modell läuft auf deinem Rechner [9]. Wer die Stufe wechselt, ändert nicht das Ergebnis der Anfrage, sondern die Rechtslage und die Betriebslast dahinter.

ChatGPT: Leistungsreferenz mit Trainings-Opt-out

Die Tarifstruktur ist dokumentiert: Free, Go für 8 $, Plus für 20 $ und Pro für 100 $, 200 $ oder 500 $ pro Monat; Business ab 20 $ pro Platz jährlich [1]. Plus ist nur monatlich buchbar [1]. Der Leistungsvorsprung ist der offensichtliche Grund, ChatGPT zu nutzen; die Vorbehalte sind strukturell. OpenAI sitzt in den USA, der CLOUD Act erlaubt US-Behörden die Herausgabe von Daten unabhängig vom Serverstandort [3]. Im Konsumbereich läuft Training als Opt-out - der Garante hat OpenAI 2023 genau dazu verpflichtet, das Widerspruchsrecht zugänglich zu machen, nachdem der Dienst vorübergehend gesperrt war [2][4]. Und der Budget-Tarif bekommt Werbung: OpenAI kündigte im Januar 2026 an, im Free- und Go-Tarif Werbung zu testen [1].

Der Ausstieg ist dokumentiert, aber begrenzt: Der Export kommt als ZIP mit dem Chatverlauf, kann bis zu 7 Tage dauern, und der Downloadlink läuft nach einem Tag ab [12]. Er ist ein Archiv, kein Umzug - in einen anderen Dienst lässt sich der Verlauf nicht übernehmen.

Mistral: die EU-Option mit zwei Vorbehalten

Mistral AI ist eine französische Firma aus Paris und damit die einzige KI-Cloud in dieser Kategorie ohne US-Zugriffskette [3][6]. Die Tarife: ein eingeschränkter Free-Plan, Pro für 14,99 $ pro Monat (Studenten 5,99 $), Team für 24,99 $ pro Nutzer [5]. Die EEA-Verbraucherbedingungen sagen wörtlich, dass Mistral deine Daten nicht zum Training verwendet, außer du widersprichst dem Opt-out nicht oder gibst Feedback [6] - ein Opt-out mit Feedback-Falle, aber immerhin eine dokumentierte Zusage, die ChatGPT im Konsumbereich so nicht gibt.

Die zwei Vorbehalte stehen im Kleingedruckten: Der globale API-Endpunkt api.mistral.ai verpflichtet sich nicht auf einen konkreten Inferenz-Standort [7], und die Datenschutzerklärung von Juli 2026 strich die frühere Zusage, dass Enterprise- und Paid-API-Daten nicht zum Training verwendet werden [7]. Wer geschäftlich kritische Eingaben macht, prüft den Trainings-Schalter selbst und beobachtet die Entwicklung. Der Ausstieg ist dafür der beste der Kategorie: Open-Weight-Modelle stehen unter Apache 2.0 und laufen überall selbst gehostet [5] - der Wechsel von der Cloud in die eigene Infrastruktur bricht den Modellstack nicht.

Ollama: lokal, bis die Hardware endet

Ollama ist keine Cloud, sondern lokale Software unter MIT: Kimi, GLM, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma und weitere Modelle laufen auf dem eigenen Rechner [8]. Kein Konto, kein Abo, kein Betreiber, den ein Gericht erreichen könnte [9]. Die Grenze ist physikalisch: Große Modelle laufen ohne starke GPU langsam [9], und die Modellqualität der offenen Gewichte liegt unter den Top-Cloud-Modellen. Was die Installation konkret bedeutet, zeigt der Shot - gpt-oss als Modellfamilie, die lokal läuft:

Der Betrieb hat eine Pflichtseite, die Cloud-KI dem Nutzer abnimmt: Ollama liefert keine eingebaute Authentifizierung mit; der Projekt-Maintainer empfiehlt einen authentifizierenden Proxy vor der API [11]. Wiz Research fand 2024 über 1000 offen im Internet erreichbare Instanzen - in Docker-Konfigurationen lauscht die API auf 0.0.0.0 und läuft mit Root-Rechten, genau das Muster, das CVE-2024-37032 (RCE, Fix ab 0.1.34) remote ausnutzbar machte [10]. Lokal gebunden ist das alles beherrschbar; als offener Dienst im LAN ist es eine Falle.

Was die Kennzahlen zeigen

3 von 3 Anbieter, davon 1 von 3 komplett lokal, 1 von 3 mit offenem Code, 2 von 3 ohne US-Betreiber, 1 von 3 mit europäischem Rechtsträger und 3 von 3 mit Gratis-Zugang. Die Tabelle ordnet die drei Zeilen nach Jurisdiktion und Verschlüsselungslage:

Live-Werte aus unserer Datenbank - Details und Belege in jedem Faktenblatt.

Das Muster: Die Note folgt nicht der Modellleistung, sondern der Datenkette. ChatGPT schneidet bei Souveränität und Wert am schlechtesten ab, obwohl es die leistungsfähigsten Modelle liefert; Ollama gewinnt die Datenschutzdimension verlustfrei, verliert Punkte bei Sicherheit und Trust, weil das Projekt ein Community-Werkzeug ohne Audit ist. Die volle Bewertungslogik steht im Faktenblatt je Anbieter und in der Methodik.

Trainings-Klauseln im Klartext

Die Klauseln unterscheiden sich mehr als die Marketingseiten zugeben. ChatGPT: Opt-out im Konsumbereich, Trainingsverwendung auf Grundlage berechtigten Interesses, wie im italienischen Verfahren festgeschrieben [2]; Business-Workspaces ausgenommen [1]. Mistral: Opt-out mit Feedback-Klausel - wer den Daumen nach oben drückt, kann Eingabe und Ausgabe ins Training liefern [6]. Ollama: keine Klausel, weil kein Betreiber existiert [8].

Drei praktische Konsequenzen. Erstens: Feedback-Knöpfe sind Trainings-Lieferanten, nicht Service-Feedback - in beiden Clouds. Zweitens: Opt-out heißt nicht Vergessen; gelöschte Chats verschwinden aus der Oberfläche, nicht notwendig aus den Trainings-Pipelines der Vergangenheit. Drittens: Die Klauseln ändern sich - die Mistral-Änderung vom Juli 2026 [7] und die Go-Werbung [1] sind beide jünger als ein Jahr. Wer auf Klauseln baut, liest sie vor jedem Vertrag erneut.

Warnungen und Grenzen

Kein Anbieter dieser Kategorie bietet E2EE. 1 von 3 - der eine Eintrag ist der lokale Betrieb selbst. Cloud-KI kann Ende-zu-Ende technisch nicht anbieten, solange das Modell am Server antworten soll; jede Klausel ist der schwächere Ersatz dafür.

Die Eingabe ist der Inhalt. Wer Personalakten, Kundendaten oder Entwürfe in den Prompt legt, verlagert genau diese Daten in die jeweilige Jurisdiktion [3]. Die Betriebsgeheimnis-Frage, die für Speicher eine Rolle spielt, stellt sich bei KI scharfer: Die Eingabe IST die Weitergabe.

Lokal heißt nicht automatisch sicher. Die Ollama-Historie - RCE 2024 [10], fehlende eingebaute Authentifizierung [11], über 1000 offene Instanzen [10] - zeigt, dass lokale KI dieselbe Betriebshygiene braucht wie ein Server. Der Verschlüsselungs-Check und die Betriebslast-Betrachtung im Selfhostable-Dossier gelten hier genauso.

Tarife und Klauseln rotieren schnell. Go kam im Januar 2026 hinzu [1], die Mistral-Datenschutzerklärung änderte sich im Juli 2026 [7], Le Chat heißt inzwischen Vibe [5]. Alle Faktenblätter tragen ein Prüfdatum - dieses Dossier wurde am 06.11.2026 geprüft.

Tipps für den Einstieg

1. Nach Datenklasse trennen, nicht nach Werkzeug. Sensible Eingaben lokal [9], Alltagsfragen in der KI-Cloud, US-Cloud nur für Nicht-Kritisches. Der Ratgeber Lokale KI statt ChatGPT zeigt die Kombination komplett.
2. Opt-outs einmal suchen und setzen. In ChatGPT liegen sie unter Data Controls [12]; bei Mistral in den Kontoeinstellungen [6]. Wer sie nicht setzt, nutzt die Default-Lage - und die ist in beiden Clouds trainingsfreundlich.
3. Hardware-Vorstellung gegen Rechnung prüfen. Der KI-Hardware-Rechner übersetzt Modellgröße in RAM- und GPU-Bedarf, bevor ein Kauf der lokalen Stufe folgt.
4. Export testen, bevor der Verlauf wächst. Der ZIP-Export bei ChatGPT dauert bis zu 7 Tage [12] - wer ihn erst beim Auszug testet, verliert Zeit, die er gerade nicht hat.

Weiter geht's

• Ratgeber: Lokale KI statt ChatGPT - der komplette Weg in die lokale Stufe
• Bestenliste lokale KI - die Filter-Ansicht für lokale KI-Werkzeuge
• Open-Source-Liste - wer offenen Code liefert, auch jenseits der KI
• Zero-Knowledge-Liste - E2EE ab Werk bei Speicher-Diensten
• KI-Hardware-Rechner - Modellgröße gegen RAM und GPU rechnen

Der kürzeste Auszug: KI-Eingaben sind die wertvollsten Daten des Kontos - und genau deshalb entscheidet nicht die Modellqualität über die Wahl, sondern die Kette hinter dem Prompt.

Rang	Anbieter	Jurisdiktion	Trainiert mit deinen Daten	Einstieg	Betrieb	Note
1	Ollama E2EE ab Werk kein US-Bezug Open Source	Vereinigte Staaten	nein	0,00 €	mieten	6.3	Zum Anbieter
2	Mistral Le Chat kein US-Bezug	Frankreich	nein	14,99 € /mo	mieten	4.3	Zum Anbieter
3	ChatGPT US-Konzern	Vereinigte Staaten	ja	23 € /mo	mieten	2	Zum Anbieter

Direktvergleiche in dieser Aufgabe

vs

ChatGPT vs Mistral Le Chat

vs

ChatGPT vs Ollama

vs

Mistral Le Chat vs Ollama