Die Cloud ist nicht für alles die richtige Lösung – ein bewusster Umgang mit der Infrastruktur ist unerlässlich

Die öffentliche Cloud bietet einen enormen Mehrwert für bestimmte Anwendungsbereiche, z. B. Proof-of-Concept-Projekte und andere Szenarien, die eine hochgradig flexible Infrastruktur erfordern. Wenn Unternehmen jedoch für ihre gesamten Infrastrukturbedürfnisse, einschließlich der Produktionsworkloads, standardmäßig auf die öffentliche Cloud zurückgreifen, führt dies zu einer Reihe typischer Herausforderungen:

• Kontrolle über Arbeitsleistung und Datenspeicherort aufrechterhalten
• Vermeidung hoher Kosten, die durch Netzwerkgebühren für ausgehenden Datenverkehr und nutzungsbasierte Preismodelle für etablierte, stabile Workloads entstehen

Trotz der anhaltenden Vorteile der öffentlichen Cloud eignet sie sich nicht für jede Art von Workload. Angesichts der rasanten Zunahme der Nutzung von KI in Unternehmen ist es wichtiger denn je, die richtige Balance zwischen öffentlicher und privater Infrastruktur zu finden. Es ist auch eine Gratwanderung, für die ein sorgfältiger Ansatz erforderlich ist.

In manchen Fällen ist die öffentliche Cloud sogar die kostengünstigere Lösung. Wenn Sie beispielsweise Cloud-Dienste nutzen, um eine Datenbank bereitzustellen, verfügen diese Dienste bereits über integriertes Fachwissen im Bereich der Datenbankverwaltung. Dadurch könnten jährlich 200.000 US-Dollar eingespart werden, die sonst für die Einstellung eines Datenbankadministrators in Vollzeit anfallen würden.

Andererseits ist das nutzungsbasierte Preismodell weniger kosteneffizient als der Betrieb derselben Kapazität auf einer privaten Infrastruktur, wenn stabile Compute-Workloads gehostet werden, für die keine schnelle Skalierbarkeit erforderlich sind.

Heutzutage setzen IT-Verantwortliche in Unternehmen immer häufiger auf hybride Multicloud-Lösungen, um ihre IT-Infrastruktur zu optimieren. Sie nutzen nach wie vor die öffentliche Cloud, um neue Anwendungsfälle wie KI zu testen. Mit der Cloud können sie auf GPU-Ressourcen zugreifen und so schnell mit der Arbeit beginnen.

Equinix hat wertvolle Einblicke gewonnen, wie Unternehmen die Herausforderungen und Risiken des Wachstums und der Skalierung in der Cloud erfolgreich bewältigen. Schauen wir uns die Beobachtungen genauer an.

Diversifizierung ihres  Cloud-Mixes

In der Regel vollzieht sich der Wandel weg von einer Cloud-First-Strategie, wenn Unternehmen zu Folgendem bereit sind:

• Von der Experimentphase zur Serienproduktion überzugehen
• Umgebungen zu standardisieren
• Geschäftstätigkeiten auszuweiten
• Dienstleistungen zu kommerzialisieren

Sobald Unternehmen diese Schwellenwerte erreicht haben, ist es für sie in der Regel nicht mehr möglich, langfristigen Mehrwert allein durch die Nutzung von öffentlichen Cloud-Infrastrukturen zu erzielen. Der Einsatz einer hybriden Multicloud-Architektur kann dazu beitragen, potenzielle Nachteile in wichtigen Bereichen auszugleichen. Laut dem Cloud-Report 2026 von Flexera haben Unternehmen bereits 23 Prozent der Workloads und Daten, die zuvor in der Cloud gehostet wurden, wieder zurückverlagert.[1]

Netzwerkkosten

Neben den üblichen Herausforderungen wie Datenübertragungsgebühren und die Optimierung der Workloads, wird ein Problem in der öffentlichen Cloud häufig übersehen: die Kosten für die Vernetzung innerhalb der Cloud.

Um Ressourcen innerhalb des Netzwerks eines Cloud-Anbieters zu verbinden, sind Datentransferdienste erforderlich, z. B.:

• NAT-Gateways (Netzwerkadressübersetzung) – für die Verbindung zum Internet
• Transit-Gateways – zur Verbindung virtueller privater Clouds (VPCs)

Die Kosten für diese Dienstleistungen beginnen in der Regel auf niedrigem Niveau, können aber mit dem Wachstum des Unternehmens erheblich ansteigen. Dies kann die Wirtschaftlichkeit von öffentlichen Cloud-Lösungen weniger attraktiv machen, insbesondere bei Produktionsworkloads.

Dies unterstreicht die Bedeutung, eine Abhängigkeit von einem bestimmten Cloud-Provider zu vermeiden. Mit einer Multicloud-Strategie können Unternehmen kostengünstigere, anbieterunabhängige Konnektivitätslösungen nutzen.

Kontrolle

Neben den höheren Kosten kann eine Ausweitung der Nutzung von öffentlichen Cloud-Diensten auch den Verlust der Kontrolle bedeuten.

Das Speichern sensibler Daten auf öffentlichen Servern kann erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich bringen. Und da die führenden Cloud-Provider mittlerweile weltweit agieren, ist es schwierig, den genauen physischen Speicherort Ihrer Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt zu bestimmen. Dies macht es wiederum praktisch unmöglich, die Datenhoheit zu gewährleisten. Obwohl öffentliche Cloud-Provider begonnen haben, souveräne Cloud-Lösungen zu entwickeln, reichen diese Angebote noch nicht aus, um den gesamten Infrastrukturbedarf eines Unternehmens zu decken.

Durch Investitionen in die private Infrastruktur können Unternehmen nicht nur die vollständige Kontrolle über ihre Daten behalten, sondern auch eine enge Zusammenarbeit mit mehreren Cloud-Providern sicherstellen. Dies reduziert die Latenz bei Workloads und Daten, die in der öffentlichen Cloud gespeichert werden müssen, und ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Cloud-LLMs einfach zu testen, ohne dass Daten in einem Cloud-nativen Speicher abgelegt werden müssen.

Wie man Achtsamkeit auf die KI-Infrastruktur anwendet

Vielleicht ist dieses Spannungsfeld zwischen öffentlichem und privatem Interesse nirgendwo relevanter als im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Unternehmen lernen, wie sich Cloud-First-Strategien auf den Übergang zu größeren KI-Workloads auswirken und welche unerwarteten Konsequenzen die Verlagerung dieser Workloads in die Cloud mit sich bringt.

Es geht also nicht um die Frage, ob eine öffentliche oder eine private Infrastruktur besser ist, sondern darum, welcher Platz für welche Workloads besser geeignet ist.

Öffentliche KI

Für KI bietet die öffentliche Cloud zahlreiche Vorteile, darunter die Möglichkeit zu experimentieren, einfachen Zugang zu den neuesten Diensten und Modellen sowie minimale Einrichtungsanforderungen. Diese Vorteile machen die öffentliche Cloud besonders attraktiv für Unternehmen, die gerade erst mit KI-Technologien beginnen.

Der Nachteil des Pay-per-Token-Modells besteht darin, dass jedes einzelne Zeichen, das in ein KI-Modell eingeht oder dieses verlässt, für den Nutzer mit Kosten verbunden ist. Dies ist bei großem Umfang schwer in den Griff zu bekommen und wird durch die agentische KI weiter verschärft. Jede Interaktion, die ein KI-Agent mit menschlichen Benutzern oder anderen Akteuren hat, verbraucht zusätzliche Token. Bei Produktionsworkloads gibt es keine Grenzen dafür, wie hoch die Kosten steigen können.

Es bestehen auch Sicherheits- und Compliance-Risiken, wenn Sie Ihre KI-Daten an externe Server senden, da Sie dadurch die Kontrolle darüber verlieren, wie diese Daten verarbeitet und wo sie gespeichert werden.

Öffentliche KI: Hyperscaler, Neoclouds oder Model-as-a-Service-Provider (MaaS)

Private KI

Private Infrastrukturen eignen sich besser für die Produktion und Kommerzialisierung von KI, da dort regelmäßig große Workloads anfallen. Sie erfordern zwar höhere Anfangsinvestitionen und internes Fachwissen im Bereich der Infrastruktur, aber die potenziellen Vorteile überwiegen diese Bedenken in der Regel.

Außerdem müssen Ihre Daten Ihre private Infrastruktur niemals verlassen, sodass Sie die volle Kontrolle behalten können. Dieser Vorteil ist insbesondere für regulierte Branchen wie den Finanzsektor von großer Bedeutung.

Am wichtigsten ist vielleicht, dass Sie nur eine feste Gebühr für die Infrastruktur bezahlen müssen. Je mehr Sie die Infrastruktur nutzen, desto geringer werden Ihre Kosten pro Token. Im Gegensatz zur öffentlichen Infrastruktur gibt es keine Grenzen dafür, wie niedrig diese Kosten pro Token für Produktionsworkloads werden können.

Private KI: On-Premises, Colocation oder verwaltete private Cloud

Was bedeutet das für Führungskräfte, die KI einsetzen?

Eine hybride Multicloud-Lösung, die öffentliche und private Infrastrukturen kombiniert, hilft Unternehmen dabei, das für sie optimale Gleichgewicht zu finden. Mit dem  Eintritt in das Zeitalter der KI ist es wichtiger denn je, die richtige Platzierung von Workloads zu gewährleisten . Keine Unternehmensstrategie im Bereich künstlicher Intelligenz kann ohne die passende Infrastruktur, die sie unterstützt, erfolgreich sein.

Natürlich können wir nicht die individuellen Gegebenheiten jedes einzelnen Unternehmens berücksichtigen. Aber wir können allgemein darüber sprechen, was in der Regel gut funktioniert:

• Konzentrieren Sie sich zunächst auf die private Infrastruktur und nutzen Sie die Cloud als Ergänzung: Wir schätzen, dass etwa 80 % der Unternehmensworkloads von einer privaten Infrastruktur profitieren würden, während 20 % der Workloads besser in einer öffentlichen Cloud aufgehoben sind.
• Private Infrastruktur lohnt sich: Viele IT-Verantwortliche schrecken vor den hohen Kosten und der Komplexität zurück, die mit dem Aufbau einer privaten Infrastruktur verbunden sind. Für Produktionsworkloads mit künstlicher Intelligenz, die eine konstant hohe Nachfrage erzeugen, ist dies jedoch die einzig sinnvolle Lösung.
• Die Verbindung ist entscheidend. Es geht nicht nur darum, welche Infrastruktur Sie für das Hosten Ihrer Workloads auswählen. Sie benötigen ein Netzwerk, das speziell auf die Anforderungen einer hybriden Multicloud-Umgebung zugeschnitten ist, um Workloads und Daten bei Bedarf nahtlos zwischen verschiedenen Umgebungen verschieben zu können.

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• Sie können Ihre private Infrastruktur an denselben Orten aufbauen, an denen bereits Cloud-Provider präsent sind und dabei das umfangreichste Portfolio an Cloud-Zugangspunkten mit geringer Latenz nutzen, das die Branche zu bieten hat.
• Dadurch wird die Implementierung von hybriden Multicloud-Netzwerken deutlich schneller und einfacher.

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[1] 2026 State of the Cloud Report, Flexera.