Die Public Cloud verliert laut einer Untersuchung von Cloudian in Zeiten von KI zunehmend an Bedeutung. Demnach haben in den letzten zwei Jahren 93% der befragten Unternehmen bereits einige KI-Workloads zurück auf ihre lokalen Server verlagert, sind gerade dabei oder planen es.
Die Unternehmen nennen drei zentrale Faktoren für den Umzug.
Gründe für On-Premises-Infrastrukturen?
Das Thema Datensouveränität ist für die Studienteilnehmer mit Abstand der wichtigste Faktor, um auf lokale Server zu setzen. Bei der Implementierung von KI-Anwendungen, die sensible Unternehmensdaten verarbeiten, würden 91% der Befragten Alternativen zur Public Cloud vorziehen. Zudem stufen rund drei Viertel (74%) die unkontrollierte Nutzung von Cloud-KI-Tools durch Mitarbeitende als kritisches oder erhebliches Sicherheitsrisiko ein. Und 58% berichten, dass Bedenken hinsichtlich des Speicherortes sensibler Daten ihre KI-Initiativen verzögern oder negativ beeinflusst haben.
Auch finanziell sehen viele Unternehmen in der eigenen Infrastruktur eine besser planbare Alternative: 40% der befragten Unternehmen geben an, dass die tatsächlichen Ausgaben für die Nutzung von Cloud-basierten KI-Workloads das vorgesehene Budget überstiegen haben. Dementsprechend nennt fast die Hälfte die Unvorhersehbarkeit der Cloud-Kosten, einschließlich der schwierigen Prognose der Gesamtbetriebskosten und schwankender verbrauchsbasierter Preismodelle, als Hindernis für eine Ausweitung der generellen KI-Nutzung.
Als dritten Faktor, der für die Nutzung von On-Premises-Infrastrukturen spricht, ermittelt die Studie die Performance. Für drei Viertel der Befragten (75%) bieten hier nur lokale Server eine akzeptable Leistung für aktuelle oder geplante KI-Workloads. Praktische Anwendungen, die von einer On-Premises-Implementierung profitieren, umfassen die Echtzeit-Videoanalyse, Qualitätskontrolle in der Fertigung und die latenzarme Verarbeitung von Transaktionen.
KI-Budgets für lokale Infrastruktur?
Unter anderem diese Gründe sorgen dafür, dass auch die KI-Budgets steigen, das erwarten jedenfalls 86% der Befragten. 40% prognostizieren hier eine Budgetsteigerung für KI-Investitionen von 25% oder mehr. Da immer mehr Unternehmen auf Hybrid-Cloud- oder On-Premises-Modelle setzen wollen oder müssen, gehen die Studienautoren davon aus, dass ein Großteil dieser Finanzspritzen in den Auf- und Ausbau der lokalen KI-Infrastrukturen fließen wird.
„Unternehmen kehren der Public Cloud natürlich nicht den Rücken. Sie machen sich nur mehr Gedanken, wo welche KI-Workloads am besten angesiedelt sind“, betont Jon Toor, CMO bei Cloudian. „Der Enterprise AI Infrastructure Survey 2026 bestätigt, was wir täglich von unseren Kunden hören: Wenn sensible Daten, planbare Kosten und Echtzeitleistung entscheidend sind, bietet eine lokale KI-Infrastruktur Vorteile, die die Public Cloud nicht erreichen kann.“
