Unternehmens-KI: Dedizierte Server schlagen Public Cloud

Eine neue Branchenumfrage deutet auf einen wachsenden Trend unter Unternehmen hin: Sie kaufen ihre eigene Hardware für Initiativen der Künstlichen Intelligenz (KI), anstatt sich ausschließlich auf Public-Cloud-Anbieter zu verlassen. Dieser Wandel wird hauptsächlich durch Bedenken hinsichtlich der Kostenprognose, verbesserter Kontrolle, robuster Sicherheit und überlegener Leistung vorangetrieben.

KI-Systeme sind von Natur aus rechenintensiv, und die Verwaltung der damit verbundenen Kosten in einer Public-Cloud-Umgebung kann sich als Herausforderung erweisen. Daten deuten darauf hin, dass dies ein weit verbreitetes Problem ist, wobei fast die Hälfte der IT-Führungskräfte unerwartete Cloud-Ausgaben zwischen 5.000 und 25.000 US-Dollar melden, die oft auf anspruchsvolle KI-Workloads zurückzuführen sind. Diese Workloads erfordern erhebliche Cloud-basierte Rechenleistung, Speicher und Echtzeit-Datenverarbeitung, die alle dynamisch abgerechnet werden.

Das grundlegende Versprechen der Public Cloud „zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen“ kann für KI zu einer finanziellen Belastung werden. Hochleistungs-KI-Systeme erfordern spezielle Hardware wie Nvidia GPUs oder TPUs, deren Miete teuer ist und die ohne kontinuierliche Workload-Optimierung unterausgelastet sein können. Darüber hinaus verursachen die Skalierung von KI-Aufgaben über zahlreiche Recheninstanzen zusätzliche Kosten für Netzwerkverkehr, Datenabruf und Latenzreduzierung. Über die direkten Kosten hinaus stellen 32 % der IT-Experten fest, dass die Cloud-Flexibilität die Vorhersehbarkeit beeinträchtigen kann, was zu unterausgelasteten oder verschwenderisch zugewiesenen Ressourcen führt, aus Angst vor einer Unterversorgung kritischer KI-Aufgaben – eine Frustration, die durch knappe Budgets verstärkt wird.

Im Gegensatz dazu bieten dedizierte Server ein vorhersehbareres und stabileres Preismodell. Ob gemietet oder gekauft, physische Server bieten Unternehmen die volle Kontrolle über die Hardware, wodurch versteckte Kosten und unerwartete Monatsrechnungen entfallen. IT-Führungskräfte betrachten dieses Modell zunehmend als kostengünstiger und besser positioniert, um einen klaren Return on Investment zu liefern.

Kontrolle, Sicherheit und KI-Infrastruktur

Die Notwendigkeit einer stärkeren Kontrolle und strengeren Sicherheit beschleunigt auch die Einführung privater, dedizierter Server. KI-Systeme sind stark auf Daten angewiesen, die oft sensibel und proprietär sind. Unternehmen werden zunehmend vorsichtiger, wenn es darum geht, solche kritischen Assets Public-Cloud-Anbietern anzuvertrauen. Die Risiken unbeabsichtigter Datenexposition, Verstöße oder Nichteinhaltung von Datenschutzvorschriften überwiegen oft die vermeintlichen Vorteile der Auslagerung der Infrastruktur an gemeinsam genutzte Public Clouds.

Für stark regulierte Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung ist dedizierte Hardware oft eine Notwendigkeit. Diese Organisationen müssen strenge Compliance-Vorschriften wie HIPAA, GDPR oder PCI DSS einhalten, um sicherzustellen, dass ihre sensiblen Daten keine Gerichtsbarkeiten überschreiten oder sich mit anderen Mandanten in gemeinsam genutzten Cloud-Umgebungen vermischen. Ein Bericht von Liquid Web unterstreicht diesen Trend und zeigt, dass Regierung (93 %), IT (91 %) und Finanzen (90 %) die Einführung dedizierter Server anführen.

Ein weiterer wichtiger Vorteil privater Umgebungen ist die granulare Kontrolle, die sie bieten. KI-Systeme erfordern häufig, dass IT-Mitarbeiter Workflows und Infrastruktur für maximale Effizienz feinabstimmen. Dedizierte Server ermöglichen es Unternehmen, Leistungseinstellungen für verschiedene KI-Workloads anzupassen, von der Optimierung für groß angelegtes Modelltraining und Feinabstimmung der neuronalen Netzwerkinferenz bis zur Schaffung von Umgebungen mit geringer Latenz für Echtzeit-Anwendungsvorhersagen.

Entscheidend ist, dass diese Kontrolle keine internen Rechenzentren mehr erfordert. Der Aufstieg von Managed Service Providern und Colocation-Einrichtungen bedeutet, dass Unternehmen verwaltete, dedizierte Hardware mieten können, wobei Installation, Sicherheit und Wartung spezialisierten Fachleuten anvertraut werden. Dieser Ansatz kombiniert die oft mit der Cloud verbundene Betriebsfreundlichkeit mit tieferer Sichtbarkeit und größerer Autorität über die Computerressourcen.

Der Leistungsvorteil privater Server

Leistung ist ein entscheidender Faktor in der KI, wo Latenz die Geschäftsergebnisse direkt beeinflussen kann. Viele KI-Systeme, insbesondere solche, die an Echtzeit-Entscheidungen, Empfehlungs-Engines, Finanzanalysen oder autonomen Systemen beteiligt sind, erfordern Antwortzeiten im Mikrosekundenbereich. Public Clouds führen trotz ihrer Skalierbarkeit systembedingt Latenz ein, aufgrund von Multi-Tenancy in der gemeinsamen Infrastruktur und potenzieller geografischer Entfernung von Benutzern oder Datenquellen.

Dedizierte physische Server können jedoch strategisch näher an Datenquellen oder Benutzern platziert werden, die KI-Operationen antreiben. Organisationen können Colocation-Anbieter oder On-Premises-Edge-Einrichtungen nutzen, um Hardware in der Nähe wichtiger geografischer Gebiete zu platzieren, wodurch Netzwerk-Hops minimiert und die Latenz reduziert werden. Die Netzwerkleistung wird durch die Eliminierung des Overheads des Shared-Cloud-Netzwerks weiter verbessert, das während Spitzenzeiten, wenn mehrere Mandanten um Ressourcen konkurrieren, unvorhersehbar werden kann.

Diese konstant hohe Leistung verbessert die Machbarkeit der Skalierung von KI von experimentellen Projekten zu geschäftskritischen Systemen erheblich. Darüber hinaus ist, da KI-Modelle immer komplexer werden – einige überschreiten jetzt eine Billion Parameter – die Leistung, die von privaten Servern bereitgestellt wird, die explizit für Hochgeschwindigkeitsberechnungen entwickelt wurden, unerlässlich geworden.

Eine hybride Public-Private-Strategie

Während der Wandel hin zu privater Infrastruktur für KI offensichtlich ist, behält die Public Cloud ihre Relevanz. Unternehmen nutzen Public Clouds weiterhin für spezifische KI-Aufgaben, wie das Testen neuer Modelle, die Integration externer KI-APIs oder das Ausführen nicht-kritischer Systeme. Public Clouds zeichnen sich durch schnelle Skalierbarkeit aus und dienen als Plattformen für Innovation, insbesondere während der iterativen Entwicklungsphasen der KI.

Wenn KI-Projekte jedoch reifen und in die langfristige Produktion übergehen, erfordert die Notwendigkeit der Kostenkontrolle, der nachhaltigen Compliance und der optimalen Leistung oft einen anderen Ansatz. Für viele Organisationen ist die Wahl nicht zwischen Public Clouds und privaten Servern, sondern vielmehr das Finden eines strategischen Gleichgewichts. Die Public Cloud passt oft am besten in eine hybride Strategie, bei der ihre Elastizität die Stabilität und Kontrolle ergänzt, die die private Infrastruktur bietet.

Dieses Hybridmodell berücksichtigt auch die Entwicklung der privaten Infrastruktur selbst, die es Unternehmen durch Colocation und Managed Services ermöglicht, die Vorteile dedizierter Hardware ohne die Last des Aufbaus oder der Verwaltung eigener Rechenzentren zu nutzen.

Die traditionelle Vorstellung von „alles in der Cloud“ entwickelt sich hin zu einem praktischeren, individualisierten Infrastrukturansatz. Fast die Hälfte (45 %) der IT-Experten erwartet, dass dedizierte Server bis 2030 noch wichtiger werden und sich von einem bloßen Rückgrat zu einem zentralen Element KI-gesteuerter Innovationen entwickeln. Die Zukunft der Unternehmensinfrastruktur ist unbestreitbar hybrid, wobei Public Clouds und private Server sich gegenseitig ergänzen. Während die Public Cloud weiterhin Innovationen bei Experimenten und Skalierbarkeit vorantreiben wird, treten dedizierte Server als stilles Kraftpaket wieder in den Vordergrund, insbesondere für ressourcenintensive KI-Systeme, bei denen Kostenprognose und Spitzenleistung von größter Bedeutung sind.