Die erste strategische Entscheidung bei AI-Infrastruktur: Wo laufen Ihre Modelle? Die Antwort hängt von Kosten, Latenz, Datenschutz und Skalierbarkeit ab.
Die drei Deployment-Modelle
Cloud (AWS, Azure, GCP)
Die beliebteste Option für den Einstieg und für variable Workloads.
Vorteile:
Keine Vorabinvestition: Pay-as-you-go, sofort startklar
Elastische Skalierung: GPU-Kapazität in Minuten hoch-/runterfahren
Managed Services: SageMaker, Vertex AI, Azure ML reduzieren Betriebsaufwand
Globale Verfügbarkeit: Modelle nah am Nutzer deployen
Nachteile:
Kosten bei Dauerlast: Ab 70 % GPU-Auslastung wird Cloud teurer als eigene Hardware
Datenhoheit: Daten verlassen Ihr Netzwerk — DSGVO-relevant
Vendor Lock-in: Migration zwischen Cloud-Anbietern ist aufwändig
On-Premise
Eigene Server im eigenen Rechenzentrum oder Colocation.
Vorteile:
Volle Datenhoheit: Daten bleiben im eigenen Netzwerk — ideal für regulierte Branchen
Planbare Kosten: Einmalige Anschaffung, keine variablen Gebühren
Niedrige Latenz: Direkter Zugriff ohne Netzwerk-Overhead
Nachteile:
Hohe Vorabkosten: Ein NVIDIA DGX H100 kostet ab 300.000 €
Wartungsaufwand: Hardware, Kühlung, Strom, Updates — alles selbst managen
Skalierung langsam: Neue Hardware bestellen dauert Wochen bis Monate
Hybrid (empfohlen für 2026)
Die Kombination beider Welten — und der pragmatische Sweet Spot.
Variable Workloads in die Cloud auslagern (Batch-Jobs, Spitzenlast)
Edge-Inference für Echtzeit-Anwendungen (< 50 ms Latenz)
Entscheidungsmatrix
Kriterium
Cloud
On-Prem
Hybrid
Startkosten
Niedrig
Hoch
Mittel
Laufende Kosten (Dauerlast)
Hoch
Niedrig
Mittel
Datenschutz
Mittel
Hoch
Hoch
Skalierbarkeit
Sehr hoch
Niedrig
Hoch
Time-to-Market
Schnell
Langsam
Mittel
Praxis-Empfehlung
Phase 1 (0–6 Monate): Starten Sie in der Cloud. Prototypen schnell validieren, Kosten verstehen.
Phase 2 (6–18 Monate): Identifizieren Sie stabile Workloads und prüfen Sie On-Prem für diese.
Phase 3 (18+ Monate): Hybrid-Architektur mit klarer Zuordnung: welche Workloads wo laufen.
Faustregel 2026: Wer unter 50.000 €/Monat Cloud-Kosten hat, bleibt besser in der Cloud. Darüber lohnt sich die Hybrid-Analyse.
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Quiz
Frage 1 von 3
Ab welchem monatlichen Cloud-Budget lohnt sich typischerweise eine Hybrid-Analyse?