- Die Cloud-First-Strategie dominierte über ein Jahrzehnt lang, aber der KI-Boom zwingt Unternehmen dazu, die Rolle von Cloud und On-Premises neu zu bewerten.
- Laut einer Analyse von Deloitte ist die für Cloud-First konzipierte Infrastruktur nicht mehr für die „KI-Ökonomie“ geeignet, da Modelle, Agenten und Inferenzvolumina stark zunehmen.
- Eskalierende Cloud-Kosten sind das größte Problem: Obwohl die Kosten für KI-Token in zwei Jahren um das 280-fache gesunken sind, zahlen viele Unternehmen immer noch monatliche Cloud-Rechnungen in Höhe von mehreren zehn Millionen Dollar.
- Deloitte weist auf einen „Kipppunkt“ hin, wenn die Cloud-Kosten 60–70 % der Gesamtkosten eines vergleichbaren On-Premises-Systems übersteigen, wodurch Kapitalinvestitionen (CAPEX) attraktiver werden als Betriebskosten (OPEX).
- Latenz ist ein ernsthaftes Hindernis: KI-Anwendungen, die Antworten in unter 10 Millisekunden benötigen, können kaum vollständig in der Cloud verarbeitet werden.
- Widerstandsfähigkeit und Ausfallsicherheit machen On-Premises für kritische KI-Aufgaben unverzichtbar, die bei Verlust der Cloud-Verbindung nicht stoppen dürfen.
- Datensouveränität treibt viele Unternehmen dazu, ihre Infrastruktur „heimzuholen“, um eine völlige Abhängigkeit von Anbietern außerhalb ihrer Rechtsordnung zu vermeiden.
- Deloitte schlägt ein dreistufiges Modell vor: Cloud für Flexibilität, On-Premises für Kosten und stabile Leistung, Edge für Echtzeitentscheidungen.
- Systemarchitekten argumentieren, dass Hybridmodelle es ermöglichen, die Cloud für Tests zu nutzen, während sensible Daten und Workloads mit geringer Latenz vor Ort bleiben.
📌 KI kehrt die Cloud-First-Denkweise um, die einst als Standard galt. Angesichts steigender Kosten, Anforderungen an niedrige Latenzzeiten, Datensouveränität und Systemstabilität erweist sich das Hybridmodell als ausgewogene Lösung. Die Cloud bleibt wichtig für Tests und Skalierung, aber On-Premises und Edge rücken für die groß angelegte Produktions-KI wieder in den Mittelpunkt. Unternehmen, die ihre Kapitalrendite optimieren wollen, sind durch KI gezwungen, eine flexible Infrastruktur zu entwerfen, anstatt sich auf eine einzige Option zu verlassen.
