Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen enormen Aufschwung erlebt und spielt heute eine zentrale Rolle in vielen Branchen – von Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen bis hin zu Marketing und Forschung. Insbesondere Cloud-basierte KI-Lösungen werden vielfach als unkomplizierte und skalierbare Antwort auf komplexe Datenprobleme beworben. Doch die Realität wirkt häufig anders, insbesondere wenn große Datenmengen und sensible Informationen im Spiel sind. Für viele Unternehmen hat sich der vermeintliche Vorteil der Cloud-KI inzwischen als Kostenfalle, Flexibilitätsverlust und Compliance-Risiko erwiesen. Dies markiert einen wichtigen Wendepunkt – den Beginn einer bewussten Abkehr von Cloud-KI hin zu eigener Infrastruktur und lokalen Lösungen.
Ein Beispiel dafür ist Pure Math, ein Unternehmen, das sich auf die Verarbeitung von hochvolumigen Finanzdokumenten mithilfe von KI spezialisiert hat. Ziel war es, ein Retrieval-Augmented-Generation (RAG) System aufzubauen, das Millionen von Dokumenten analysieren und verstehen kann. Doch schon bei der Umsetzung zeigte sich, dass der Einsatz von Cloud-basierten GPUs in der Praxis zahlreiche Probleme mit sich bringt – angefangen bei hohen Kosten über limitierte Verfügbarkeit bis hin zu regulatorischen Anforderungen. Die erste große Herausforderung ist die unerwartete Komplexität und Unübersichtlichkeit bei den Kosten. Gerade bei Projekten mit großen Datenmengen und häufigen Wiederholungen – zum Beispiel beim Chunking und Erzeugen von Embeddings für einzelne Dokumentabschnitte – können die Preise schnell astronomisch werden.
APIs von OpenAI, DeepSeek oder anderen Anbietern ermöglichen zwar einfachen Einstieg, sind aber für hohe Datenvolumen meist schnell unerschwinglich. Unternehmen stehen hier vor der Dilemma-Situation, hohe monatliche Rechnungen bezahlen zu müssen, ohne dass die Lösung im Einsatz endgültig zur Produktion gelangt ist. Zusätzlich ist die Verfügbarkeit von GPUs in der Cloud weder garantiert noch frei skalierbar. Die steigende Nachfrage bei gleichzeitig begrenztem Angebot führt zu Engpässen, Verzögerungen und zum Teil unvorhersehbaren Wartezeiten. Gerade für Projekte, die eine Live-Verfügbarkeit und flexible Nutzung erfordern, können vorab gebuchte, teure Ressourcen oder Prepaid-Verträge die Innovationskraft stark bremsen.
Dies stellt ein Problem für agile Teams dar, die schnelle Iterationen und Tests durchführen möchten. Ein weiterer wichtiger Faktor ist der Punkt Compliance. In streng regulierten Branchen wie dem Finanzsektor oder Gesundheitswesen ist der Umgang mit sensiblen Daten kritisch. Das Hin- und Herschieben von vertraulichen Dokumenten über externe APIs, selbst wenn diese verschlüsselt sind, stellt ein erhöhtes Risiko dar. Die Kontrolle darüber, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden, ist essenziell, um regulatorischen Vorgaben gerecht zu werden und potenzielle Datenschutzverletzungen zu vermeiden.
Für Pure Math und vergleichbare Unternehmen führte die Kombination aus diesen Herausforderungen zu einer klaren Erkenntnis: Die cloudbasierte KI-Infrastruktur ist für ihre spezifischen Anforderungen weder kosteneffizient noch flexibel oder sicher genug. Die Alternative war klar – eigene Hardware anschaffen, lokal betreiben und die volle Kontrolle über die Datenverarbeitung behalten. Der Kauf einer eigenen GPU, beispielsweise einer NVIDIA T4, verursacht zwar initial eine Investition, bietet aber langfristig gesehen deutlich mehr Vorteile. Die Rechnerkapazität ist jederzeit verfügbar, es gibt keine Wartezeiten oder Nutzungslimits, und die laufenden Kosten sind kalkulierbar. Auch kann das System nach eigenem Ermessen hoch- oder heruntergefahren werden, was gerade in der Forschung und Entwicklung entscheidend für die Flexibilität ist.
Darüber hinaus können Unternehmen die Sicherheit ihrer Daten eigenständig gewährleisten, da keine sensiblen Informationen mehr über Dritte oder Cloud-Dienstleister laufen. Dies erleichtert die Einhaltung von Compliance-Anforderungen erheblich und schafft Vertrauen bei Kunden und Partnern. Bei Pure Math bestand die Erkenntnis, dass neben Kosten und Verfügbarkeit vor allem die Compliance ein Hauptargument für die eigene Infrastruktur darstellt. Die Umstellung auf lokale Hardware bringt jedoch auch technisches Know-how und Herausforderungen mit sich. Beispielsweise erfordert das effiziente Betreiben von Hochleistungs-GPUs spezielle Kühl- und Stromversorgungslösungen, die oft einen gewissen DIY-Ansatz bedeuten.
Pure Math berichtet etwa von kreativen Lösungen im Bereich der Kühlung, wie dem Umbau von Lüfteranschlüssen und dem Einsatz von 3D-gedruckten Komponenten, um Consumer-Hardware für professionelle Anwendungen fit zu machen. Solche Erfahrungen verdeutlichen, dass der Schritt zur Eigeninfrastruktur nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische und kulturelle Veränderung bedeutet. Aus Sicht von Unternehmen, die in stark regulierten Umgebungen arbeiten, ist die Entscheidung für eigene KI-Infrastruktur ein strategisches Investment. Es geht neben reiner Kostenersparnis vor allem um die Wahrung der Kontrolle – über Daten, Workflow und Entwicklung. Die Cloud bleibt trotz ihrer Schwächen sinnvoll für viele Anwendungsfälle, gerade bei kleineren Mengen oder nicht sensiblen Daten.
Für komplexe, sensible und umfangreiche KI-Anwendungen wird jedoch die Unabhängigkeit von externen Providern immer wichtiger. Die Erfahrungen von Pure Math verdeutlichen auch, wie wichtig es ist, die vollständigen Kosten und Risiken uneingeschränkt zu betrachten. Marketing-Versprechen rund um einfache Skalierbarkeit und niedrige Einstiegsbarrieren vernachlässigen oft die versteckten Ausgaben und Compliance-Hürden. Unternehmen sollten daher ihre individuellen Anwendungsfälle genau analysieren und die Balance finden zwischen Flexibilität, Kosten und Sicherheit. Zusammenfassend ist der Wendepunkt namens „Wann Cloud AI keinen Sinn mehr macht“ eine Erkenntnis, die immer mehr Firmen in den Mittelpunkt ihrer Digitalstrategie rücken.
Eigene KI-Infrastruktur bedeutet nicht nur eine technische Investition, sondern auch eine bewusste Entscheidung für mehr Transparenz, Datenschutz und letztlich wirtschaftliche Effizienz. Wer heute in einer regulierten Branche mit großen Datenmengen arbeitet, tut gut daran, diesen Schritt ernsthaft in Betracht zu ziehen. Die Zukunft der KI wird wohl hybrid sein – mit einer Kombination aus Cloud- und On-Premise-Systemen – doch für viele Unternehmen beginnt die Neubewertung jetzt. Wer die Herausforderungen von Ressourcenknappheit, Kostendruck und Compliance nicht ignoriert, sondern proaktiv auf eigene Lösungen setzt, erhöht seine Chancen, KI wirklich erfolgreich und sicher im Alltag zu nutzen. Die Geschichte von Pure Math zeigt, dass es über den Hype hinaus pragmatische Wege gibt, die Künstliche Intelligenz nachhaltiger und effizienter zu gestalten.
Für Unternehmen im Finanzsektor, Gesundheitswesen und darüber hinaus ist dies ein Weckruf, der den Kurs für die kommenden Jahre bestimmt.
