Cloud ist ideal für KI‑Experimente, aber nicht für produktiven KI‑Betrieb: Flexibilität, Skalierbarkeit und schnelle Testbarkeit machen die Cloud zur perfekten Lern‑ und Simulationsumgebung – jedoch nicht zum dauerhaften Heimatort für KI‑Workloads.
Produktive KI benötigt Zugriff auf den gesamten Datenschatz: Große Datenmengen – oft im Petabyte‑Bereich – lassen sich wirtschaftlich und technisch kaum vollständig in die Cloud verlagern.
On‑Premises ist für KI weder rückständig noch teurer: Moderne GPU‑Server im eigenen Rechenzentrum sind langfristig kosteneffizienter als Cloud‑Speicher‑ und Transferkosten für Massendaten.
Datensouveränität und Compliance sprechen klar für lokale Lösungen: Europäische Alternativen zu Hyperscalern fehlen – lokale Rechenzentren gewinnen dadurch strategisch an Bedeutung.
Hybride Modelle sind für KMU der praktikabelste Weg: Nicht‑zeitkritische Anwendungen laufen in der Cloud, sensible Datenverarbeitung und Kernprozesse bleiben On‑Premises.

Keine Panik: Auf On-Premises-Lösungen zu setzen, ist in Sachen KI nicht rückständig, sondern sinnvoll und zukunftsorientiert.

Die Cloud hat sich zum Synonym für Fortschritt und digitale Transformation entwickelt. Wer heute noch auf lokale Rechenzentren und On-premises-Lösungen für seine Datenstrategie setzt, gilt schnell als »von gestern«. Doch gerade im Kontext von KI zeigt sich, dass die Cloud die ideale Spielwiese für die experimentelle Nutzung künstlicher Intelligenz sein mag: sie ist flexibel, leicht skalierbar und schnell einsatzbereit. Unternehmen können sie hervorragend verwenden, um ihre individuellen Ressourcenbedürfnisse abzustecken oder herauszufinden, welche Anwendungen tatsächlichen Mehrwert für ihren Business Use Case liefern. In der Cloud lässt sich zudem vortrefflich simulieren, wie KI-Modelle mit den eigenen Daten tatsächlich umgehen, ohne groß in IT-Infrastruktur zu investieren.

Warum Cloud-only bei KI an Grenzen stößt

Doch sobald Unternehmen ihre individuelle Lernkurve und die Testphase durchlaufen haben, ist die Cloud als primärer Ort für den Betrieb von KI nur noch bedingt sinnvoll. Um echten Mehrwert zu schaffen, benötigen entsprechende Anwendungen vor allem Zugriff auf große Datenmengen, bestenfalls auf den gesamten Datenschatz des Unternehmens. Den komplett in die Cloud zu verlagern, ist ein nicht zu rechtfertigender Aufwand, zumal die Kosten zur Deckung des Speicherbedarfs, der sich mitunter im Petabyte-Bereich bewegt, für die meisten Unternehmen nicht realistisch zu decken sind. Hinzu kommt, dass Datenschutz- und Compliance-Anforderungen allen Ambitionen, eine Cloud-only-Lösung zu forcieren, einen Strich durch die Rechnung machen. Zudem ist das Stigma, dass On-Premises-Lösungen rückständig und für KI unpraktisch oder teuer seien, unfair: Natürlich müssen Unternehmen für den Einsatz künstlicher Intelligenz im eigenen Rechenzentrum nachrüsten und neue Server mit starken GPUs anschaffen. Doch dieses Investment fällt deutlich geringer aus, als gigantische Datenmengen in der Cloud zu sichern und vorzuhalten. Und gerade dieser Tage, da wir über Datensouveränität und Unabhängigkeit von Hyperscalern diskutieren, erscheint das lokale Rechenzentrum in Ermangelung europäischer Alternativen zu AWS, Google und Co. in ganz neuem, glänzendem Licht.

Letztlich liegt die Antwort auf die Frage, ob Unternehmen rein auf On-Premises-Lösungen oder Cloud-native Ansätze setzen sollten, irgendwo in der Mitte. Gerade für kleine und mittelständische Betriebe haben sich hybride Ansätze bewährt, bei denen Cloud-Services für einfache Anwendungen zum Einsatz kommen, die nicht in Echtzeit Daten verarbeiten und Ergebnisse bereitstellen müssen. Die Verarbeitung von sensiblen Daten und die Ausführung von Kernprozessen, bei denen es auf höchste Performance ankommt, finden on-premises statt. Die passende Storage-Lösung vorausgesetzt, ist der Mittelstand so auf alle Eventualitäten vorbereitet.

Sascha Uhl ist
Senior Solutions Architect
bei Cloudian.

Illustration: © Alina Andreieva, GenAI | Dreamstime.com

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