KI-Cloud-Setup vs. On-Premise vs. Hybrid: Pro und Kontra

Da Unternehmen ihre KI-Einführung beschleunigen, ist die Wahl der richtigen KI-Setup - ob Cloud, vor Ort oder hybrid - zu einer wichtigen Entscheidung mit langfristigen Auswirkungen geworden. Die von Ihnen gewählte Infrastruktur wirkt sich auf alles aus, von der Leistung beim Modelltraining bis hin zu Echtzeit-Inferenzfunktionen, Compliance-Anforderungen und Betriebskosten.

Unabhängig davon, ob Sie KI-Lösungen von der Stange implementieren oder eine maßgeschneiderte KI-Entwicklung für spezielle Geschäftsanforderungen verfolgen, hat Ihre Infrastrukturstrategie direkte Auswirkungen auf Ihre Fähigkeit, zu skalieren, zu innovieren und kosteneffizient zu arbeiten. Da die KI-Workloads immer vielfältiger werden und von der Standardautomatisierung bis hin zu hochspezialisierten Branchenanwendungen reichen, benötigen Unternehmen eine Infrastruktur, die sich sowohl an vorhandene KI-Tools als auch an maßgeschneiderte Implementierungen anpassen lässt.

In diesem Blogbeitrag vergleichen wir die drei führenden Infrastrukturoptionen: KI-Cloud-Setups, KI-Infrastruktur vor Ort und hybride KI-Modelle. Sie werden die Vor- und Nachteile jedes Ansatzes kennenlernen, gestützt auf Branchenforschung und praktische Erkenntnisse, die Ihnen helfen, Ihre Infrastrukturentscheidungen mit Ihren Geschäftszielen und technischen Anforderungen in Einklang zu bringen.

Warum Ihre KI-Infrastrukturstrategie für den KI-Erfolg wichtig ist

KI-Initiativen in Unternehmen beschränken sich nicht mehr nur auf Experimente, sondern sind bereits ein wichtiger Bestandteil von Geschäftsabläufen, Kundenerfahrungen und Wettbewerbsdifferenzierung. Die von Ihnen gewählte Infrastruktur entscheidet darüber, wie schnell und zuverlässig Sie Modelle von der Entwicklung in die Produktion überführen, sie neu trainieren und in geschäftskritische Systeme integrieren können.

Diese Entscheidung geht über Hardware oder Cloud-Services hinaus. Sie ist ein zentraler Bestandteil der breiteren Strategie Ihres Unternehmens KI-Strategie. Eine erfolgreiche KI-Strategie sorgt für ein Gleichgewicht zwischen Infrastruktur, Datenbereitschaft, Governance und langfristiger Skalierbarkeit und stellt sicher, dass Ihre Modelle nicht nur technischen Output, sondern auch geschäftlichen Nutzen liefern.

Was jedoch die Infrastruktur betrifft, so gibt es hier eine wichtige Entscheidung: Bauen Sie Ihre KI-Funktionen in der Cloud, vor Ort oder in einem Hybridmodell auf?

Lassen Sie uns die Optionen vergleichen.

1. Was ist AI Cloud Setup und warum ist es wichtig?

Ein KI-Cloud-Setup bezieht sich auf die Nutzung von Cloud Computing-Plattformanbietern wie AWS, Azure und Google Cloud, um Ihre KI-Modelle zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Vor-Ort-Lösungen bietet die Cloud-basierte KI-Infrastruktur elastische Rechenressourcen, verwaltete Dienste und skalierbare Preismodelle.

Die Wahl zwischen KI-Cloud-Setup, On-Premise oder hybrider Infrastruktur entscheidet:

• Wie schnell Sie neue KI-Modelle einsetzen können
• Ihre Fähigkeit, KI-Arbeitslasten bei Bedarfsspitzen zu skalieren
• Langfristige Betriebskosten und Ressourceneffizienz
• Funktionen für Datensicherheit und Compliance
• Flexibilität bei der Integration in bestehende Systeme

Eine moderne KI-Cloud nutzt die Elastizität und das Ökosystem von Cloud-Anbietern, um eine schnelle KI-Bereitstellung in großem Umfang zu ermöglichen.

Vorteile der KI-Cloud-Setup

• Schnelleres Prototyping und PoCs: Cloud-basierte KI-Services beschleunigen die Entwicklung von Proof-of-Concept-Lösungen erheblich, indem sie eine sofort einsatzbereite Infrastruktur und verwaltete Tools bereitstellen - insbesondere im Vergleich zum internen Aufbau von Lösungen von Grund auf. Während eine ausgereifte On-Premise-Installation mit der Produktionsleistung mithalten kann, bieten Cloud-Plattformen in den frühen Phasen des Experimentierens eine unübertroffene Geschwindigkeit und Flexibilität.
• Skalierbare Berechnungen: Greifen Sie bei Bedarf auf GPUs und TPUs zu, ohne Vorleistungen zu erbringen
• Integrierte MLOps: Automatisieren Sie Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung mit Cloud-nativen MLOps-Tools (z. B. Vertex AI, SageMaker, Azure ML).
• Kollaboration: Ermöglichen Sie globale, funktionsübergreifende Teams mit zentralisierten KI-Plattformen
• Individuelle KI-Entwicklung ermöglichen: Nahtlose Integration mit APIs, Data Lakes und benutzerdefinierten Microservices

Herausforderungen

• Datenaufenthalt und Compliance: Sensible Daten können gesetzlichen Beschränkungen unterliegen
• Laufende Opex: Ohne angemessene FinOps und Nutzungsüberwachung können die Betriebskosten steigen
• Qualifikationslücken und Schulungsbedarf. Cloud-KI-Tools entwickeln sich schnell weiter. Teams müssen sich möglicherweise in MLOps, FinOps oder plattformspezifischen Diensten weiterbilden, um die Möglichkeiten voll auszuschöpfen.
• Risiko der Abhängigkeit von Drittanbietern Wenn Sie sich bei wichtigen Arbeitsabläufen auf Cloud-Dienste verlassen (z. B. Inferenz-APIs, AutoML), sind Sie von deren Preisen, Updates und Support-Zyklen abhängig.

2. Vor Ort installierte KI-Infrastruktur: Kontrolle und Compliance

Vor-Ort-KI-Konfigurationen nutzen lokale Rechenzentren oder private Clouds, um KI-Workloads auszuführen. Dieser Ansatz erfordert zwar höhere Anfangsinvestitionen, bietet aber niedrigere laufende Betriebskosten und eher begrenzte Skalierungsmöglichkeiten. Schauen wir uns die Vor- und Nachteile der KI-Infrastruktur vor Ort genauer an:

Vorteile der KI-Infrastruktur vor Ort

• Vollständige Datenkontrolle: Ideal für regulierte Branchen (Finanzen, Gesundheitswesen, Verteidigung)
• Latenzempfindliche KI-Workloads: Edge AI oder Echtzeit-Inferenz näher an der Quelle
• Sicherheit und Anpassung: Volle Kontrolle über Hardware, Sicherheitsprotokolle und Werkzeuge
• IP-Schutz: Ihre Modelle und Daten verlassen nie Ihre Infrastruktur

Herausforderungen

• Hohe Vorabinvestitionen: Kosten für die Beschaffung und Wartung von KI-optimierter Hardware (z.B. NVIDIA DGX, kundenspezifische GPU-Cluster)
• Längere Bereitstellungszyklen: Langsamere Einrichtung, Provisionierung und Updates
• Begrenzte Skalierbarkeit: Eine Kapazitätserweiterung kann größere Infrastruktur-Upgrades erfordern
• Spezialisiertes Fachwissen: Kann eine eigene KI-Infrastruktur und Hochleistungs-Computing-Kenntnisse erfordern
• Bereitschaft für den Katastrophenfall: Die Vorbereitung Ihrer Rechenzentren auf Worst-Case-Szenarien liegt in Ihrer eigenen Verantwortung

Laut einer aktuellen Analyse von Lenovo erfordert eine KI-Infrastruktur vor Ort zwar wesentlich höhere Anfangsinvestitionen, da spezielle, für KI-Workloads optimierte Hardware benötigt wird, aber die Gesamtbetriebskosten können mit der Zeit wettbewerbsfähig werden. Das gilt insbesondere für Szenarien mit vorhersehbarer, anhaltender KI-Nutzung. Dieses Setup bietet auch eine bessere Kontrolle über sensible Daten und unterstützt die strengen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen, die in regulierten Branchen üblich sind.

Im Gegensatz dazu bietet die Cloud-KI eine unübertroffene Skalierbarkeit und Flexibilität, kann aber bei der Bewältigung großer oder kontinuierlicher Arbeitslasten zu erhöhten laufenden Betriebskosten führen. Für viele Unternehmen ist ein hybrider Ansatz, bei dem lokale Implementierungen für Kernarbeitslasten mit Cloud-Ressourcen für Spitzenlasten kombiniert werden, eine ausgewogene Strategie.

3. Hybride KI-Infrastruktur: Ausgewogene Flexibilität

Hybride Ansätze kombinieren die Vorteile der KI-Cloud-Einrichtung mit der Kontrolle vor Ort und bieten so einen strategischen Mittelweg für KI-Implementierungen auf Unternehmensebene.

Vorteile einer hybriden KI-Infrastruktur

• Optimierung der Arbeitslast: Führen Sie sensible Vorgänge vor Ort aus und nutzen Sie gleichzeitig die Cloud für Burst-Kapazitäten
• Kosteneffizienz: Gleichgewicht zwischen fixen Vor-Ort-Kosten und variabler Cloud-Skalierung
• Flexibilität bei der Einhaltung von Vorschriften: Behalten Sie regulierte Daten lokal und greifen Sie gleichzeitig auf Cloud-Innovationen zu
• Risikoverteilung: Reduzieren Sie die Abhängigkeit von einzelnen Infrastrukturanbietern

Herausforderungen einer hybriden KI-Infrastruktur

• Erhöhte Komplexität: Die Verwaltung mehrerer Umgebungen erfordert eine ausgeklügelte Orchestrierung
• Aufwand für die Integration: Sicherstellung eines nahtlosen Datenflusses zwischen Cloud- und On-Premise-Systemen
• Anforderungen an die technischen Fähigkeiten: Die Teams benötigen Fachwissen über Cloud- und On-Premise-Technologien

Hybride und Cloud-agnostische Modelle: Das Beste aus beiden Welten?

Viele Unternehmen setzen heute auf eine hybride KI-Infrastruktur, die KI-Cloud-Setups für skalierbare Modellentwicklung und -training mit der Bereitstellung vor Ort für Inferenzen in latenzempfindlichen oder Compliance-gebundenen Umgebungen kombiniert. Dieses Modell schafft ein Gleichgewicht zwischen der Elastizität der Cloud und der Kontrolle und Sicherheit der lokalen Infrastruktur. Es bietet Flexibilität ohne Kompromisse bei der Leistung oder Governance.

Laut dem McKinsey-Bericht "2024 State of AI" setzen viele Unternehmen auf ein hybrides Betriebsmodell für KI - sie zentralisieren Governance-Bereiche wie Compliance und Datenmanagement, während sie die KI-Einführung und die technischen Talente auf die einzelnen Geschäftseinheiten verteilen. Dies spiegelt das wachsende Bedürfnis nach Kontrolle und Flexibilität wider, insbesondere wenn Unternehmen KI auf verschiedene Regionen und Anwendungsfälle ausweiten.

Über die Hybridisierung hinaus ist es zunehmend strategisch, in die Cloud-agnostische Entwicklung von KI zu investieren. Dieser Ansatz abstrahiert Ihre Modelle, Datenpipelines und Orchestrierungsschichten von den proprietären Stacks der einzelnen Anbieter. Dies verringert nicht nur das Risiko einer Anbieterbindung, sondern ermöglicht es den Teams auch, Arbeitslasten aus Kosten-, Leistungs- oder geopolitischen Gründen auf verschiedene Plattformen (z. B. AWS, Azure, GCP oder private Cloud) zu migrieren oder zu skalieren.

Cloud-agnostische Architekturen nutzen Kubernetes-basierte MLOps-Frameworks, Infrastructure-as-Code (IaC) und portable containerisierte Umgebungen, um die Konsistenz über verschiedene Umgebungen hinweg zu gewährleisten. So werden beispielsweise Tools wie Kubeflow, MLflow und Ray zunehmend eingesetzt, um Reproduzierbarkeit und Kontrolle zu gewährleisten, ohne auf die Vorteile von Cloud-Diensten zu verzichten.

Strategisch gesehen, ermöglicht dieser Ansatz:

• Geografische Flexibilität: Stellen Sie KI-Dienste dynamisch näher an den Nutzern oder innerhalb gesetzlicher Grenzen bereit.
• Kostenoptimierung: Verlegen Sie das Training oder die Inferenz je nach Bedarf auf die kosteneffizienteste Infrastruktur.
• Geschäftskontinuität: Aufrechterhaltung des KI-Betriebs bei Cloud-Ausfällen oder Anbieterwechseln.
• DevOps und MLOps vereinheitlichen: Standardisieren Sie Arbeitsabläufe in der Cloud und vor Ort mit CI/CD-Pipelines.

Letztlich spiegeln hybride und Cloud-agnostische Modelle eine ausgereifte KI-Haltung wider. Eine, die die Infrastruktur nicht als Einschränkung, sondern als strategische Voraussetzung für die Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit des Unternehmens betrachtet.

Strategische Überlegungen für die KI-Entwicklung in Unternehmen

Bei der Entwicklung kundenspezifischer KI-Lösungen ist die Infrastruktur mehr als nur eine Option für die Bereitstellung, sie ist ein strategischer Faktor für die Erzielung von Geschäftsergebnissen.

Wählen Sie die KI-Cloud-Setup, wenn:

• Ihr Team legt Wert auf Geschwindigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit

Und falls Sie noch nicht wissen, ob Ihr Unternehmen für einen groß angelegten KI-Einsatz bereit ist, finden Sie in diesem Leitfaden zur KI-Bereitschaft eine Pflichtlektüre.

• Sie benötigen Einsätze in mehreren Regionen, elastische Trainingscluster oder CI/CD-Pipelines für KI-Modelle
• Sie experimentieren mit benutzerdefinierter KI-Entwicklung über verschiedene Datenquellen und APIs

Entscheiden Sie sich für On-Premise KI, wenn:

• Sie arbeiten in stark regulierten Branchen mit strenger Datenkontrolle
• Sie setzen KI-Workloads in Echtzeit und mit geringer Latenz ein (z. B. in der Fertigung oder der medizinischen Bildgebung)
• Sie haben bereits in eine KI-spezifische Infrastruktur investiert

Letzte Überlegungen

Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, gibt es keine Einheitslösung und Ihre Entscheidung zwischen einer KI-Cloud-Installation und einer KI-Infrastruktur vor Ort sollte davon abhängig gemacht werden:

• Die Art Ihrer KI-Arbeitslasten
• Ihre Compliance-Verpflichtungen
• Ihr interner IT-Reifegrad
• Die Geschwindigkeit und Größe, die Ihr Unternehmen benötigt

Dreamix unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung einer maßgeschneiderten, zukunftssicheren KI-Infrastruktur, egal ob es sich dabei um eine Cloud-native, eine On-Premise- oder eine hybride Lösung handelt, um sicherzustellen, dass Ihre maßgeschneiderten KI-Lösungen einen echten, messbaren Geschäftswert liefern. Wir laden Sie auch ein zu erkunden, wie KI-Agenten die Betriebskosten senken können wenn sie effektiv in Cloud- oder Hybrid-Umgebungen eingesetzt werden.