Unternehmen stehen heute vor der Frage, ob KI besser in der Cloud betrieben oder auf eigener Hardware realisiert werden sollte. Beide Ansätze haben klare Stärken – und ebenso klare Herausforderungen. Während die Cloud schnelle Innovationszyklen und hohe Flexibilität bietet, ermöglicht lokale KI maximale Kontrolle sowie Unabhängigkeit von Drittanbietern.
Die eigentliche Frage lautet daher weniger: „Welche Lösung ist besser?“
Sondern: „Für welchen Anwendungsfall passt welcher Ansatz am besten?“
In diesem Artikel betrachten wir fünf zentrale Aspekte, die Unternehmen bei dieser Entscheidung unterstützen – sachlich, strukturiert und ohne technologische Ideologie.
1. API-basierte KI: Ein moderner Ansatz – aber kein Ausschluss anderer Wege
Viele Unternehmen starten mit dem klassischen „Lift-and-Shift“-Gedanken: bestehende Systeme oder VMs werden in die Cloud verlagert, oder KI wird direkt auf eigener Hardware betrieben. Das funktioniert – hat aber Grenzen.
Parallel dazu hat sich ein dritter Ansatz etabliert: Enterprise-APIs, etwa über Azure OpenAI oder Anbieter wie IONOS. Hier wird nicht Infrastruktur gemietet, sondern direkter Zugriff auf KI-Modelle erhalten, die sofort einsatzbereit sind.
Die Vorteile sind klar:
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schneller Start ohne lange Setup-Zeiten
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kein eigener Wartungsaufwand
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flexible Skalierung je nach Bedarf
Aber auch hier gilt:
API-basierte KI ist nicht in jedem Szenario zwingend überlegen. Unternehmen mit sehr konstanter Last, klar definierten Aufgaben und vorhandenem Know-how können mit eigener Hardware durchaus effizient arbeiten. APIs sind ein Werkzeug – kein Dogma.
2. Leistungsfähigkeit: Lokale Modelle holen auf, Cloud bleibt breit aufgestellt
Cloud-Modelle wie GPT-4o oder Claude 3.5 bieten heute einen breiten Wissensstand und starke Generalist-Fähigkeiten – ideal für komplexe Analysen, vielseitige Textgenerierung oder kreative Aufgaben.
Lokale Modelle haben sich jedoch deutlich weiterentwickelt:
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Llama 3, Mistral, Phi-Modelle
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optimiert für Datenschutz, Offline-Betrieb und spezifische Domänen
Die Realität ist deshalb differenziert:
Lokale KI eignet sich besonders für:
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sensible Daten, die das Unternehmen nicht verlassen sollen
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klar definierte Aufgaben (Datenklassifikation, Berichte, interne Prozesse)
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Szenarien mit hohen Datenschutz-Anforderungen
Cloud-KI spielt ihre Stärke aus bei:
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komplexen Aufgaben mit hohem Kontextbedarf
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Projekten, die hohe Wissensbreite oder kreative Tiefe erfordern
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stark schwankenden oder schnell wachsenden Lasten
Die Entscheidung ist daher weniger eine Frage von „besser“ oder „schlechter“, sondern von Prioritäten: Datenschutz? Leistung? Skalierbarkeit?
3. Datenschutz: Unterschied zwischen Consumer-Tools und Enterprise-Lösungen
Ein häufiger Irrtum ist die Gleichsetzung von „Cloud“ mit „unsicher“. Das stimmt in dieser Form nicht.
Consumer-KI (z. B. ChatGPT Web)
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nicht geeignet für sensible Unternehmensdaten
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mögliche Nutzung der Eingaben zur Modellverbesserung
Enterprise-KI über API (Azure OpenAI / IONOS usw.)
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klare vertragliche Garantien
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kein Training mit Kundendaten
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Datenverarbeitung in EU-Regionen möglich
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AVV und Compliance-Strukturen vorhanden
Dennoch ist Cloud nicht automatisch die bessere oder sicherere Lösung. Für einige Organisationen – besonders im medizinischen, behördlichen oder industriellen Bereich – ist On-Premises weiterhin der goldene Standard.
Entscheidend ist, die richtige Zuordnung zu treffen:
Welche Daten dürfen verarbeitet werden – und welche nicht?
4. Wirtschaftlichkeit: Total Cost of Ownership muss realistisch verglichen werden
Ein häufiger Denkfehler: „Hardware kaufen ist günstiger als Cloud bezahlen.“
So einfach ist es nicht.
Lokale KI verursacht:
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hohe Anfangsinvestitionen (GPU-Server, Infrastruktur, Kühlung)
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regelmäßige Wartung, Updates, Monitoring
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Bedarf an speziellem Fachpersonal
Cloud-KI verursacht:
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variable Kosten pro Nutzung
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kaum Vorlaufkosten
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keine eigene Systemwartung
Welche Variante günstiger ist, hängt stark ab von:
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Lastprofil
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Dauerbetrieb vs. sporadische Nutzung
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vorhandenen IT-Ressourcen
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Sensibilität der Daten
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Skalierungsplänen
Ein Unternehmen, das KI täglich hundertfach nutzt, kommt mit eigenem Server langfristig günstiger weg.
Ein Unternehmen, das flexibel testen, skalieren oder variieren will, profitiert meist von API-Modellen.
Beide Modelle können wirtschaftlich sein – je nach Strategie.
5. Moderne KI-Architekturen sind meist hybrid
Die Praxis zeigt, dass sich viele Unternehmen weder für „nur Cloud“ noch für „nur On-Prem“ entscheiden. Stattdessen entsteht eine hybride Architektur:
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Cloud für Innovation und flexible Use Cases
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Prototyping
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komplexe oder wissensintensive Aufgaben
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schwankende oder große Last
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Lokal für sensible oder streng regulierte Prozesse
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personenbezogene Daten
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interne Entscheidungsmodelle
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streng vertrauliche Dokumente
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Dieser Ansatz schafft Balance zwischen Performance, Datenschutz und Kostenkontrolle. Unternehmen behalten ihre „Kronjuwelen“ inhouse – und nutzen dennoch die Innovationskraft der Cloud dort, wo sie sinnvoll ist.
Fazit: Die beste Lösung entsteht aus Abwägung, nicht aus Ideologie
Es gibt keinen Königsweg, keine Lösung, die für alle Unternehmen gleichermaßen optimal ist. Was sich jedoch zeigt:
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Lokale KI ist stark, wenn Kontrolle und Datenschutz höchste Priorität haben.
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Cloud-APIs sind stark, wenn Flexibilität, Geschwindigkeit und hohe Modellleistung gefragt sind.
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Die meisten Unternehmen profitieren von einer durchdachten Kombination beider Ansätze.
Wichtig ist, die Entscheidung auf Basis von Daten, Use Cases und strategischen Zielen zu treffen – nicht aufgrund technischer Vorlieben oder kurzfristiger Trends.