Wenn Unternehmen kurz davor stehen, erstmalig eine größere Enterprise KI zu implementieren, steht eine grundlegende Entscheidung an: Wo soll die KI-Software betrieben werden? In der eigenen IT-Infrastruktur (On-Premises) oder in der Cloud? Die Wahl der richtigen Bereitstellungsumgebung ist eine strategische Entscheidung mit weitreichenden Folgen für Kosten, Leistung, Sicherheit und Agilität Ihrer KI-Initiativen. In diesem Artikel umreißen wir die wichtigsten Vorüberlegungen, Vorteile und Nachteile.
Warum ist das richtige Hosting für Enterprise KI so wichtig?
Das richtige Hosting für eine Enterprise KI ist aus mehreren Kernpunkten entscheidend:
- Leistung und Geschwindigkeit: KI-Systeme benötigen Rechenleistung. Im Betrieb ist oft geringe Latenz entscheidend. Das Hosting muss beides effizient bereitstellen.
- Datenmengen und Zugriff: KI lebt von riesigen Datenmengen. Das Hosting muss diese effizient speichern, verwalten und schnell zugänglich machen.
- Skalierbarkeit und Kosten: Es gibt Momente, da wird das KI-System stärker oder weniger stark genutzt. Das Hosting muss flexibles Hoch- und Runterskalieren erlauben, um Leistung bei optimierten Gesamtkosten zu sichern, da KI-Ressourcen teuer sind.
- Sicherheit & Compliance: KI wird oft mit sensiblen Daten trainiert. Das Hosting bestimmt die Kontrolle über Daten, deren Speicherort und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften (z.B. DSGVO).
💡 Kurz gesagt: Eine falsche Hosting-Wahl kann zu schlechter Performance, hohen Kosten, Verzögerungen und Sicherheitslücken führen und somit den Erfolg des KI-Projekts sowie des gesamten Unternehmens gefährden.
Was bedeutet On-Premises für Enterprise KI?
On-Premises (auch: On-Prem) bedeutet, dass Sie Ihre gesamte KI-Infrastruktur – Server, Speicher, Netzwerkkomponenten und die KI-Software selbst – in Ihrem eigenen Rechenzentrum oder zumindest unter Ihrer direkten Kontrolle betreiben. Dies nennt sich auch Hosting.
„On-Premises“ bedeutet nicht zwangsläufig, dass Ihr eigenes IT-Team die gesamte Infrastruktur selbst aufbauen und verwalten muss. Es gibt spezialisierte Anbieter, die eine maßgeschneiderte On-Premises-Lösung für Ihre Enterprise KI direkt in Ihrem Rechenzentrum oder an Ihrem gewünschten Standort konzipieren, implementieren und teilweise sogar betreiben können. So profitieren Sie von den Vorteilen der Datenkontrolle einer On-Premises-Umgebung, ohne die gesamte Komplexität intern abbilden zu müssen.
Vorteile von On-Premises für KI
Das On-Premises Hosting von KI hat mehrere interessante Vorteile:
- Maximale Kontrolle & Datensouveränität: Sie haben die volle Kontrolle über Ihre Hardware, Software und vor allem Ihre Daten. Das ist besonders wichtig bei hochsensiblen Informationen oder strengen regulatorischen Anforderungen (z. B. DSGVO), bei denen Sie genau wissen müssen, wo Ihre Daten physisch gespeichert und verarbeitet werden. Daher greifen bestimmte Branchen, wie etwa das Bankwesen, der Gesundheitssektor und der öffentliche Sektor, bevorzugt auf On-Prem zurück.
- Anpassung: Sie können die Hardware und Software exakt auf Ihre spezifischen KI-Workloads zuschneiden.
- Potenzielle Kostenersparnis (langfristig): Bei sehr hoher, konstanter Auslastung können die langfristigen Betriebskosten niedriger sein als bei nutzungsbasierten Cloud-Modellen, da die anfänglichen hohen Investitionen über die Zeit amortisiert werden.
- Unabhängigkeit von Internetverbindung: Der Kernbetrieb ist nicht von der externen Netzwerkkonnektivität abhängig (obwohl Datenfeeds etc. dies natürlich oft sind).
ONTEC AI liefert eine KI-Plattform, mit welcher Unternehmen ihre eigene Enterprise KI modular einrichten können. Außerdem beraten wir Sie gerne beim Hosting, entwickeln Ihre Lösung On-Premises und übernehmen gerne Support und Wartung.
Nachteile von On-Premises für KI
Das On-Prem Hosting von KI beinhaltet auch einige Herausforderungen, welche vorab berücksichtigt werden sollten.
- Hohe Anfangsinvestitionen: Der Kauf leistungsstarker Hardware, Lizenzen und der Aufbau der Infrastruktur erfordern erhebliche Vorabinvestitionen.
- Skalierbarkeit: Das Skalieren der Leistung ist aufwändig, teuer und langsam. Benötigen Sie kurzfristig mehr Rechenleistung für ein großes Trainingsmodell, ist das schwer umzusetzen.
- Wartung und Expertise: Sie benötigen spezialisiertes Personal für die Einrichtung, Wartung, Updates und Sicherheit der komplexen KI-Infrastruktur. Das heißt einerseits ein regelmäßiges Zeitinvestment, andererseits muss zu jedem Zeitpunkt ein entsprechend geschulter Experte zur Verfügung stehen.
- Langsamerer Zugang zu Innovationen: Cloud-Anbieter integrieren oft schneller die neuesten Hardware-Beschleuniger und KI-Dienste.
Was bedeutet Cloud Hosting für KI?
Beim Cloud-Modell mieten Sie die benötigten IT-Ressourcen (Rechenleistung, Speicher, spezialisierte KI-Dienste) von einem Cloud-Anbieter. Zu den großen Cloud-Anbietern gehören beispielsweise AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure. Der Zugriff auf die Cloud erfolgt über das Internet.
Vorteile der Cloud für KI
Ein KI-System in der Cloud zu hosten hat einige interessante Vorteile:
- Hohe Skalierbarkeit & Flexibilität: Sie können Ressourcen nahezu unbegrenzt und oft innerhalb von Minuten nach oben oder unten skalieren. Ideal für variable KI-Workloads wie Modelltraining (hohe Last) und Inferenz (oft geringere, aber schwankende Last).
- Geringere Anfangskosten: Keine hohen Investitionen in Hardware. Sie zahlen in der Regel nur für das, was Sie nutzen (Pay-as-you-go).
- Zugang zu spezialisierter Hardware & Diensten: Cloud-Anbieter bieten einfachen Zugang zu den neuesten GPUs, TPUs und optimierten KI-Plattformen (z.B. SageMaker, Vertex AI, Azure Machine Learning), die den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess beschleunigen.
- Geringerer Wartungsaufwand: Der Anbieter kümmert sich um die Wartung der Basisinfrastruktur, Updates und oft auch um Sicherheitsaspekte.
- Globale Reichweite: Einfache Bereitstellung von KI-Anwendungen für Nutzer weltweit.
Nachteile der Cloud für KI
Es gibt auch wichtige Faktoren, die gegen das Hosting eines KI-Systems in der Cloud sprechen:
- Laufende Kosten: Bei dauerhaft hoher Auslastung können die nutzungsbasierten Kosten über die Zeit höher sein als bei einer amortisierten On-Premises-Lösung. Kostenkontrolle ist entscheidend.
- Datenschutz & Compliance: Obwohl Anbieter viele Zertifizierungen haben, geben Sie die direkte Kontrolle über den physischen Speicherort Ihrer Daten ab. Dies erfordert sorgfältige Prüfung der Verträge und Konfigurationen, insbesondere im Hinblick auf die DSGVO.
- Abhängigkeit vom Anbieter (Vendor Lock-in): Die Nutzung spezifischer Cloud-Dienste kann es erschweren, später den Anbieter zu wechseln.
- Internetabhängigkeit: Eine stabile und schnelle Internetverbindung ist zwingend erforderlich. Latenz kann bei manchen Echtzeit-KI-Anwendungen ein Thema sein.
LLM Hosting
Ein Sonderbereich des KI-Hostings ist das LLM Hosting: LLM Hosting bezieht sich auf das Hosting von Large Language Models (LLMs), auf Servern oder Cloud-Plattformen, um deren Nutzung und Zugriff zu ermöglichen. Diese Modelle sind sehr ressourcenintensiv und erfordern spezialisierte Hardware und Software-Infrastrukturen, um effizient betrieben zu werden.
LLM Hosting ist momentan sehr relevant für viele Unternehmen und kann besonders teuer sein.
Hosting von LLM-e:
- Hardware ist sehr teuer für Hosting von Cutting Edge LLMs. Es zahlt sich nur dann aus, wenn man es genug ausnutzt.
- Die Technologie verändert sich sehr schnell. Wenn man jetzt Hardware besorgt, kann diese in wenigen Jahren schon veraltet sein. Außerdem könnten bald kleinere LLMs auch effizienter werden und mit günstigerer Hardware gehostet werden.
Im Vergleich dazu kann Token-basierte Verwendung günstiger sein, insbesondere in PoC-Phasen oder am Anfang einer Implementation.
Für Datensouveränität ist das LLM Hosting besonders wichtig. Ein Zwischenweg kann es sein, nur LLM Hosting von einem europäischen Anbieter zu nehmen, bzw. GPU Hosts zu mieten.
On-Premises vs. Cloud: Schlüsselfaktoren im Vergleich
In diesem Überblick fassen wir die Vor- und Nachteile des Hostings eines KI-Systems in der Cloud vs. On-Prem zusammen:
Faktor | On-Premises | Cloud | Bemerkung für KI |
Kosten | Hoch (Initial), pot. niedrig (laufend) | Niedrig (Initial), pot. hoch (laufend) | KI braucht oft teure Spezialhardware (GPUs) -> Cloud oft günstiger zum Starten |
Skalierbarkeit | Schwierig, langsam, teuer | Einfach, schnell, flexibel | Essentiell für KI-Training und variable Lasten |
Leistung | Dediziert, aber Hardware-limitiert | Zugriff auf High-End-Hardware, aber ggf. geteilt | Cloud bietet einfachen Zugang zu neuesten GPUs/TPUs |
Sicherheit/Daten | Volle Kontrolle, eigene Verantwortung | Anbieter-abhängig, Zertifizierungen, Daten extern | Starke Abwägung bei sensiblen Trainingsdaten; Cloud-Sicherheit ist oft sehr hoch |
Kontrolle/Anpassung | Maximal | Geringer über Basisinfrastruktur | On-Prem erlaubt tiefgreifendere Hardware-Optimierung (falls nötig) |
Wartung/Management | Hoch, erfordert internes Know-how | Gering/vom Anbieter übernommen | Entlastet IT-Teams, Fokus kann auf KI-Modelle gelegt werden |
Technologiezugang | Manuell, langsamer | Schnell, Zugriff auf neueste Dienste & Hardware | Wichtiger Vorteil der Cloud für das schnelllebige KI-Feld |
Gibt es einen Mittelweg? Der Hybridansatz
Ja, viele Unternehmen wählen einen hybriden Ansatz. Mit einer Kombination aus On-Prem und Cloud könnten Unternehmen beispielsweise:
- Sensible Daten und Kernanwendungen On-Premises halten.
- Rechenintensive Trainingsphasen für KI-Modelle flexibel in der Cloud durchführen.
- Weniger kritische KI-Anwendungen oder solche mit stark schwankender Last komplett in der Cloud betreiben.
Fazit: Was ist die richtige Wahl für Ihre KI?
Die Entscheidung zwischen On-Premises und Cloud (oder Hybrid) hängt stark von Ihren spezifischen Anforderungen, Prioritäten und Ressourcen ab:
- Priorisieren Sie maximale Kontrolle, Datensouveränität und haben Sie konstante, hohe Workloads sowie das nötige Budget und Know-how? Dann könnte On-Premises für Sie passen.
- Benötigen Sie Flexibilität, schnelle Skalierbarkeit, Zugang zu neuester Technologie und wollen hohe Anfangsinvestitionen vermeiden? Dann ist die Cloud wahrscheinlich die bessere Wahl.
- Haben Sie gemischte Anforderungen oder wollen Sie das Beste aus beiden Welten kombinieren? Prüfen Sie einen hybriden Ansatz.
Beide Modelle haben ihre Vor- und Nachteile, insbesondere wenn es um die spezifischen Anforderungen von KI-Anwendungen geht, die oft rechenintensiv sind und riesige Datenmengen verarbeiten.
Wägen Sie die Vor- und Nachteile sorgfältig ab und berücksichtigen Sie dabei die besonderen Anforderungen Ihrer KI-Anwendungen.
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