KI hat die Cloud-First-Strategie zunichte gemacht: Warum Hybrid Computing jetzt der einzige Weg nach vorne ist

Folgen Sie ZDNET: Fügen Sie uns als bevorzugte Quelle hinzu auf Google.

Die wichtigsten Erkenntnisse von ZDNET

• Cloud-First-Ansätze müssen neu überdacht werden.
• KI trägt zu steigenden Cloud-Kosten bei.
• Ein Hybridmodell gewährleistet das Beste aus beiden Welten.

Vor etwa einem Jahrzehnt tobte die Debatte zwischen Cloud- und On-Premises-Computing. Die Cloud hat diesen Kampf souverän gewonnen, und sie war nicht einmal annähernd so nah dran. Mittlerweile wird jedoch darüber nachgedacht, ob die Cloud in vielen Situationen immer noch die beste Wahl ist.

Auch: Cloud-native Computing steht dank der KI-Inferenzarbeit kurz davor, explosionsartig zu wachsen

Willkommen im Zeitalter der KI, in dem On-Premises-Computing wieder gut aussieht.

Da ist eine Bewegung im Gange

Bestehende Infrastrukturen, die jetzt mit Cloud-Diensten konfiguriert sind, sind möglicherweise einfach nicht für die neuen KI-Anforderungen gerüstet, warnte eine aktuelle Analyse von Deloitte.

„Die für Cloud-First-Strategien aufgebaute Infrastruktur kann die KI-Ökonomie nicht bewältigen“, heißt es in dem Bericht, der von einem Team von Deloitte-Analysten unter der Leitung von Nicholas Merizzi verfasst wurde.

Auch: 5 unverzichtbare Cloud-Tools für kleine Unternehmen im Jahr 2025 (und meine 10 wichtigsten Geheimnisse zum Geldsparen)

„Prozesse, die für menschliche Mitarbeiter entwickelt wurden, funktionieren für Agenten nicht. Sicherheitsmodelle, die für die Perimeterverteidigung entwickelt wurden, schützen nicht vor Bedrohungen, die mit Maschinengeschwindigkeit agieren. IT-Betriebsmodelle, die für die Servicebereitstellung entwickelt wurden, treiben die Geschäftstransformation nicht voran.“

Um den Anforderungen der KI gerecht zu werden, erwägen Unternehmen laut den Deloitte-Analysten einen Wechsel weg von der reinen Cloud hin zu einer hybriden Mischung aus Cloud und On-Premises. Technologie-Entscheider werfen einen zweiten und dritten Blick auf On-Premises-Optionen.

Auch: Möchten Sie einen echten KI-ROI für Ihr Unternehmen? Im Jahr 2026 könnte es endlich soweit sein – hier erfahren Sie, warum

Wie das Deloitte-Team es beschrieb, ist eine Bewegung im Gange „von Cloud-first zu strategischem Hybrid – Cloud für Elastizität, On-Premise für Konsistenz und Edge für Unmittelbarkeit“.

Vier Themen

Die Deloitte-Analysten nannten vier brennende Probleme, die sich aus der cloudbasierten KI ergeben:

• Steigende und unerwartete Cloud-Kosten: Sie stellen fest, dass die Kosten für KI-Token in zwei Jahren um das 280-fache gesunken sind – dennoch „sehen einige Unternehmen monatliche Rechnungen in zweistelliger Millionenhöhe.“ Die übermäßige Nutzung cloudbasierter KI-Dienste „kann zu häufigen API-Zugriffen und steigenden Kosten führen.“ Es gibt sogar einen Wendepunkt, an dem lokale Bereitstellungen sinnvoller sind. „Dies kann passieren, wenn die Cloud-Kosten 60 bis 70 % der Gesamtkosten für die Anschaffung gleichwertiger Systeme vor Ort übersteigen, wodurch Kapitalinvestitionen für vorhersehbare KI-Arbeitslasten attraktiver werden als Betriebskosten.“
• Latenzprobleme mit der Cloud: KI erfordert häufig eine Latenzzeit von nahezu Null, um Aktionen auszuführen. „Anwendungen, die Reaktionszeiten von 10 Millisekunden oder weniger erfordern, können die inhärenten Verzögerungen der Cloud-basierten Verarbeitung nicht tolerieren“, betonen die Deloitte-Autoren.
• On-Premises verspricht mehr Ausfallsicherheit: Auch Resilienz gehört zu den dringenden Anforderungen an voll funktionsfähige KI-Prozesse. Dazu gehört, dass „geschäftskritische Aufgaben, die nicht unterbrochen werden können, eine lokale Infrastruktur erfordern, falls die Verbindung zur Cloud unterbrochen wird“, so die Analysten.
• Datensouveränität: Einige Unternehmen „verlagern ihre Computerdienste in ihre Heimat, da sie nicht vollständig von Dienstleistern außerhalb ihres lokalen Zuständigkeitsbereichs abhängig sein wollen.“

Auch: Warum einige Unternehmen von der Public Cloud Abstand nehmen

Dreistufiger Ansatz

Die beste Lösung für das Dilemma zwischen Cloud und On-Premises bestehe darin, sich für beides zu entscheiden, sagte das Deloitte-Team. Sie empfehlen einen dreistufigen Ansatz, der aus Folgendem besteht:

• Wolke für Elastizität: Zur Bewältigung variabler Trainingsbelastungen, Burst-Kapazitätsanforderungen und Experimenten.
• Lokal für Konsistenz: Führen Sie Produktionsinferenz zu vorhersehbaren Kosten für hochvolumige, kontinuierliche Workloads durch.
• Vorteil für Unmittelbarkeit: Damit ist KI in Edge-Geräten, Apps oder Systemen gemeint, die „zeitkritische Entscheidungen mit minimaler Latenzzeit“ abwickeln, insbesondere für Fertigungs- und autonome Systeme, bei denen Reaktionszeiten im Bruchteil einer Sekunde über betrieblichen Erfolg oder Misserfolg entscheiden.

Dieser hybride Ansatz gilt für viele Unternehmen als der beste Weg in die Zukunft. Milankumar Rana, der zuletzt als Software-Architekt bei FedEx Services tätig war, ist voll von der Cloud für KI, sieht jedoch die Notwendigkeit, beide Ansätze gegebenenfalls zu unterstützen.

„Ich habe groß angelegte Infrastrukturen für maschinelles Lernen und Analysen aufgebaut und beobachtet, dass fast alle Funktionalitäten, wie Data Lakes, verteilte Pipelines, Streaming-Analysen und KI-Workloads auf Basis von GPUs und TPUs, jetzt in der Cloud ausgeführt werden können“, sagte er gegenüber ZDNET. „Da die Dienste von AWS, Azure und GCP so ausgereift sind, können Unternehmen schnell wachsen, ohne im Vorfeld viel Geld ausgeben zu müssen.“

Auch: Wie KI-Agenten Verschwendung in Ihrem Unternehmen vermeiden können – und warum das intelligenter ist als Kosten zu senken

Rana fordert Kunden außerdem auf, „einige Workloads vor Ort zu verwalten, wenn Datensouveränität, regulatorische Überlegungen oder sehr geringe Latenzzeiten die Cloud weniger nützlich machen“, sagte er. „Der beste Weg, die Dinge jetzt zu erledigen, ist die Verwendung einer Hybridstrategie, bei der Sie sensible oder latenzempfindliche Anwendungen vor Ort behalten und gleichzeitig die Cloud für Flexibilität und neue Ideen nutzen.“

Unabhängig davon, ob sie Cloud- oder On-Premises-Systeme einsetzen, sollten Unternehmen immer die direkte Verantwortung für Sicherheit und Überwachung übernehmen, sagte Rana. „Sicherheit und Compliance liegen weiterhin in der Verantwortung aller Einzelpersonen. Cloud-Plattformen bieten robuste Sicherheit; Sie müssen jedoch die Einhaltung der Vorschriften für Verschlüsselung, Zugriff und Überwachung sicherstellen.“