Strategische Trends bei der Verlagerung von KI-Workloads in die Private Cloud

Strategische Neuausrichtung: Unternehmen verlagern KI-Workloads in die Private Cloud

Die Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensprozessen schreitet kontinuierlich voran. Während die anfängliche Phase oftmals von Experimenten in der Public Cloud geprägt war, zeichnet sich nun eine signifikante Trendwende ab: Unternehmen verlagern ihre KI-Workloads zunehmend in private Cloud-Umgebungen oder auf eigene On-Premises-Infrastrukturen. Dieser strategische Wandel wird von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst, die von ökonomischen Überlegungen bis hin zu Fragen der Datensouveränität reichen.

Kosten und Kontrolle als zentrale Motivatoren

Ein wesentlicher Grund für die Rückverlagerung von KI-Workloads aus der Public Cloud sind die Kosten. Ein aktueller Bericht, der "Private Cloud Outlook 2026" von Broadcom, hebt hervor, dass Ausgaben für Public Cloud-Dienste erstmals Sicherheitsbedenken als größtes Problem ablösen. 97 Prozent der befragten IT-Entscheider gaben an, Verschwendung in ihrem Public Cloud-Budget zu sehen, wobei über die Hälfte (52 Prozent) diesen Anteil auf über 25 Prozent des Gesamtbudgets schätzt. Diese Erkenntnisse decken sich mit weiteren Studien, die zeigen, dass Unternehmen zunehmend nach Wegen suchen, die variablen und oft unvorhersehbaren Kosten der Public Cloud zu reduzieren. Als direkte Konsequenz haben laut Broadcom bereits 50 Prozent der Unternehmen Workloads in die Private Cloud zurückgeholt, weitere 33 Prozent ziehen diesen Schritt aktiv in Betracht.

Neben den reinen Kosten spielt auch der Wunsch nach größerer Kontrolle eine entscheidende Rolle. In einer Private Cloud-Umgebung haben Unternehmen volle Kontrolle über ihre Infrastruktur, Daten und Sicherheitsrichtlinien. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Anpassung an spezifische Anforderungen und eine verbesserte Compliance, insbesondere in Bezug auf branchenspezifische Vorschriften und interne Sicherheitsstandards.

Datensouveränität und Geopolitik im Fokus

Die Bedeutung von Datensouveränität und den Anforderungen an den Speicherort von Daten hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Der Broadcom-Report zeigt, dass diese Faktoren erstmals die klassische Compliance als führenden geopolitischen Aspekt für Infrastrukturentscheidungen abgelöst haben. 54 Prozent der Befragten nannten Datensouveränität als entscheidend, gegenüber 51 Prozent für Compliance. Dies ist besonders relevant für Unternehmen in stark regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitssektor und öffentlichen Verwaltungen, wo die Notwendigkeit, sensible Daten unter direkter Kontrolle zu halten, stetig wächst. Die Migration von KI-Workloads in die Private Cloud bietet hier eine Lösung, um die Einhaltung dieser Vorgaben zu gewährleisten und das Vertrauen der Kunden und Partner zu stärken.

KI-Training vs. KI-Inference: Eine differenzierte Betrachtung

Bei der strategischen Entscheidung über die Platzierung von KI-Workloads ist eine Differenzierung zwischen dem KI-Training und der KI-Inference von Bedeutung. Das Training von KI-Modellen erfordert oft enorme Rechenressourcen, insbesondere GPUs, und ist typischerweise ein zeitlich begrenzter Prozess. Hier bietet die Public Cloud mit ihrer elastischen Skalierbarkeit und dem On-Demand-Zugang zu spezialisierter Hardware weiterhin Vorteile.

Anders verhält es sich bei der KI-Inference, also der produktiven Anwendung der trainierten Modelle. Diese Workloads laufen oft kontinuierlich und sind direkt in Geschäftsprozesse integriert. Die variablen Kosten der Public Cloud können hier schnell zu einer Kostenexplosion führen. Zudem erfordern produktive KI-Anwendungen oft geringe Latenzzeiten und direkten Zugriff auf Unternehmensdaten, was in einer Private Cloud oder On-Premises-Umgebung besser gewährleistet werden kann. Der Broadcom-Report prognostiziert, dass 56 Prozent der Unternehmen für produktive KI-Inference-Workloads auf Private Clouds setzen, während der Anteil der Public Cloud in diesem Bereich im Jahresvergleich um 15 Prozentpunkte auf 41 Prozent gesunken ist.

Ein weiterer Aspekt sind autonome KI-Agenten, die direkt auf sensible Unternehmensdaten zugreifen. Diese Systeme stellen hohe Anforderungen an Sicherheit, Governance und Latenz, was die Private Cloud zu einer bevorzugten Option für ihren operativen Betrieb macht.

Kritische Einordnung der Ergebnisse

Es ist wichtig, die Ergebnisse des "Private Cloud Outlook 2026" von Broadcom im Kontext der Unternehmensinteressen zu interpretieren. Broadcom ist ein Anbieter von Private-Cloud-Lösungen, insbesondere durch die VMware Cloud Foundation. Die Studie kann somit als Bestätigung und Förderung des eigenen Geschäftsmodells verstanden werden. Dennoch spiegeln die identifizierten Trends – Kostenkontrolle, Datensouveränität und der Wunsch nach mehr Kontrolle – allgemeine Entwicklungen im Markt wider, die auch von anderen unabhängigen Studien und Beobachtungen gestützt werden. So haben beispielsweise Studien im Auftrag von Cloudian ergeben, dass 93 Prozent der Unternehmen in den letzten zwei Jahren bereits KI-Workloads zurück auf lokale Server verlagert oder dies planen. Auch Hyperscaler haben ihr Angebot im Private- und Hybrid-Cloud-Umfeld erweitert, um diesen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Fazit

Die Ära der reinen Experimente mit KI in der Public Cloud scheint einer Phase der Konsolidierung und strategischen Neuausrichtung zu weichen. Unternehmen evaluieren ihre Cloud-Strategien neu, um die Vorteile der KI-Nutzung mit den Anforderungen an Kostenkontrolle, Datensouveränität und operativer Effizienz in Einklang zu bringen. Die Private Cloud positioniert sich dabei zunehmend als bevorzugte Infrastruktur für produktive KI-Workloads, insbesondere im Bereich der Inference und bei der Verarbeitung sensibler Daten. Für Unternehmen bedeutet dies eine sorgfältige Abwägung der Vor- und Nachteile der verschiedenen Cloud-Modelle, um eine optimale und zukunftssichere KI-Strategie zu entwickeln.

Bibliography - Broadcom. (2026). Private Cloud Outlook 2026. Verfügbar unter: https://www.vmware.com/docs/private-cloud-outlook-2026 - Förster, M. (2026, 16. Juni). KI-Workloads: Trendwende zur Private Cloud – meint Broadcom. heise online. - Breukel, P. (2026, 14. April). Unternehmen holen KI-Workloads aus der Cloud zurück. CloudComputing-Insider. - Girschner, S. (2026, 15. April). Datensouveränität: Unternehmen ändern ihre Cloud-Strategie. Digital Business Magazin. - CIO DE. (2026, 6. Mai). KI: Ein neues Betriebsmodell zwischen On-Prem und Cloud. CIO DE. - Itwelt. (2026, 5. März). Unternehmen holen KI wieder nach Hause. Itwelt. - Trovarit AG. (2026, 3. April). Robo ante portas: Unternehmen holen KI wieder nach Hause. IT-Matchmaker News. - CIOL Bureau. (2026, 10. Juni). Cost and Control Drive Enterprise AI Shift Toward Private Cloud: Broadcom. CIOL.