Die Phase des Cloud-first-KI ist vorbei

Was die Zahlen zeigen

Laut der Enterprise AI Infrastructure Survey 2026 von Centiment und Cloudian haben 79 Prozent der befragten Unternehmen KI-Workloads von der Public Cloud auf eigene Infrastruktur verlagert. Nimmt man diejenigen hinzu, die diesen Schritt gerade vollziehen oder planen, liegt der Wert bei 93 Prozent.

Das ist kein Randphänomen. Es zeigt, dass sich die Anforderungen an KI-Infrastrukturen gerade deutlich verschieben.

Warum Unternehmen umdenken

Wer KI mit Unternehmensdaten betreibt, merkt schnell: Die nützlichsten Daten sind oft auch die sensibelsten. Verträge, Patientenakten, Konstruktionszeichnungen oder interne Kommunikation lassen sich nicht beliebig in eine Public Cloud auslagern, erst recht nicht, wenn Kosten, Latenz und regulatorische Vorgaben eine Rolle spielen.

Die Studie nennt drei Hauptgründe für den Wechsel zurück in die eigene Infrastruktur: Datensouveränität, unvorhersehbare Kosten und Anforderungen an Echtzeit-Performance. Genau diese Punkte sprechen für On-Premises-Umgebungen, wenn Unternehmen ihre Datenkontrolle behalten wollen.

Regulierung als Treiber

Für deutsche und europäische Unternehmen kommt ein weiterer Faktor hinzu: die Regulierung. NIS2, DSGVO, der EU AI Act sowie branchenspezifische Vorgaben aus Gesundheitswesen und Finanzbranche verlangen in vielen Fällen klare Nachweise über Datenstandorte oder setzen Grenzen für bestimmte Cloud-Konstellationen.

In solchen Umgebungen ist On-Premises kein Rückschritt, sondern eine praktische Antwort auf technische, organisatorische und rechtliche Anforderungen.

Die Infrastruktur dahinter

Lokale KI braucht eine lokale Infrastruktur, die dafür geeignet ist. Besonders bei RAG-Anwendungen, also Retrieval-Augmented Generation, kommt es auf schnellen Zugriff auf große und heterogene Datenbestände an. Gleichzeitig müssen Sicherheitsmechanismen verhindern, dass die Datenbasis selbst zum Angriffsziel wird.

Entscheidend ist deshalb nicht nur die Rechenleistung, sondern auch die Architektur der Speicher- und Zugriffsstruktur. Wer KI-Daten sauber trennen, schützen und kontrollieren will, braucht dafür die passende Infrastruktur.

Was das für Unternehmen bedeutet

Die aktuellen Zahlen zeigen: Viele Unternehmen stellen ihre KI-Strategie gerade neu auf. Dabei geht es nicht nur um technische Fragen, sondern auch um Kontrolle, Kosten und Compliance.

Für Unternehmen, die KI-Workloads nicht in die Public Cloud verlagern wollen, braucht es eine Infrastruktur, die lokale Verarbeitung, sichere Datenhaltung und verlässliche Zugriffssteuerung zusammenführt. FAST LTA adressiert das mit Silent AI, einem Enterprise-Search-System, das RAG-Workloads vollständig auf eigener Hardware betreibt, ohne Cloud-Abhängigkeit, entwickelt und gefertigt in Deutschland.