Roland Stritt, CRO von FAST LTA aus München ©FAST LTA

79 Prozent der Unternehmen haben KI-Workloads bereits von der Public Cloud zurückgeholt –warum der Rückzug aus der Cloud keine Systemfrage ist

Vor allem für Unternehmen, bei denen Datenschutz und Datensicherheit eine zentrale Rolle spielen, wird die „Cloud-first-KI“ zunehmend von On-Premises-KI-Infrastrukturen abgelöst. Dies beobachtet FAST LTA, das in München ansässige Technologieunternehmen für „Zero Loss“-Lösungen. Laut der Enterprise AI Infrastructure Survey 2026 von Cloudian haben 79 Prozent der befragten Unternehmen KI-Workloads von der Public Cloud auf eigene Infrastruktur verlagert. Zusammen mit jenen Unternehmen, die diesen Schritt gerade vollziehen oder planen, erreicht der Wert sogar 93 Prozent.

Dazu erklärt Roland Stritt, CRO von FAST LTA aus München:

„All das klingt zunächst nach einer technischen Entscheidung, aber bei genauerem Hinsehen ist es eine Compliance-Entscheidung – und es ist kein schleichender Kurswechsel, sondern eine massive, zeitnahe Kurskorrektur.

Wer KI mit eigenen Unternehmensdaten betreibt, stellt früh fest: Die Daten, die KI erst nützlich machen, sind die sensibelsten: Verträge, Patientendaten, Konstruktionszeichnungen, interne Kommunikation. Genau diese Datensätze landeten bisher oft auf Servern US-amerikanischer Hyperscaler, unter US-CLOUD-Act-Zugriff, mit unvorhersehbaren Nutzungskosten und ohne verlässliche Aussage über Latenz.

Drei Hauptgründe für den Rückzug aus der Cloud

Die Studie nennt drei Hauptgründe für den Rückzug: unvorhersehbare Kosten, Anforderungen an die Echtzeit-Performance und – insbesondere für Unternehmen in Deutschland und der gesamten EU – die Regulierungsproblematik. Alle drei Aspekte lassen sich mit einer On-Premises-Infrastruktur adressieren.

Letzterer Aspekt, die Regulierung, wird sich weiter verschärfen. Branchenspezifische Anforderungen aus dem Gesundheitswesen und der Finanzbranche verlangen heute bereits entweder Nachweise über den Datenstandort oder schließen bestimmte Cloud-Konstellationen faktisch aus. Zugriffe aus den USA auf EU-Daten können DSGVO-Anforderungen verletzen. Beispielsweise kann ein Pharmaunternehmen, das Forschungsdaten per Retrieval-Augmented Generation (RAG) zugänglich macht, hierfür nicht einen US-amerikanischen LLM-Dienst nutzen, ohne sich juristisch zu exponieren. Eine Klinik, die Patientenakten für KI-gestützte Diagnostik nutzt, kann dies erst recht nicht.

On-Premises ist in diesem Kontext kein Rückschritt, sondern eine pragmatische Lösung. KI erfordert aber lokalen Speicher, der speziell dafür ausgelegt ist. KI-Workloads, insbesondere RAG, benötigen schnellen Zugriff auf große, heterogene Datenpools sowie Sicherheitsmechanismen, die verhindern, dass der Datensatz selbst zum Angriffsziel wird. Ein Unternehmen, das seinen KI-Speicher ohne Trennung und ohne Schutz vor Manipulation am selben Netz betreibt wie seine allgemeine Geschäftsumgebung, schafft neue Angriffsflächen. Die Lösung liegt nicht im Absichern einzelner Instanzen, sondern in der Architektur: Speicher, der die KI-Datenbasis physisch isoliert und unveränderlich hält.

On-Premises-basierter KI-Assistent

Ein On-Premises-basierter KI-Assistent auf einer eigenen Appliance bündelt​ Hardware, Software und Service in einer integrierten Lösung, die Unternehmenswissen lokal durchsuchbar macht. Die KI-Analyse erfolgt ohne Cloud, ohne das Risiko von Datenlecks und mit vollständiger Durchsetzung bestehender Zugriffsrechte. Kein Mitarbeiter erhält KI-Antworten auf Basis von Inhalten, auf die er kein Leserecht hat.

Der KI-Assistent läuft vollständig auf eigener Hardware im Firmennetz und antwortet ausschließlich auf Basis interner, verifizierter Unternehmensquellen. Dies bedeutet, kein Prompt und kein Token verlassen das Netzwerk. Konnektoren für Microsoft 365, SharePoint, Confluence, Fileserver und Datenbanken ermöglichen die nahtlose Einbindung in den modernen Geschäftsalltag. Gängige Anwendungsbereiche einer solchen Lösung sind Forschung und Entwicklung, Service und Support, Vertrags- und Rechtsrecherche, Compliance, Behörden und Verwaltung sowie Unternehmenswissen.

Was das für die Investitionsplanung bedeutet

79 Prozent der Unternehmen treffen laut der Cloudian-Studie heute die Entscheidung KI-Workloads von der Public Cloud auf die eigene Infrastruktur zu verlagern. Dies ist keine Reaktion auf einen Hype, sondern die Antwort auf eine Entwicklung, die sich klar abzeichnete: Unternehmensdaten gehören ins Unternehmen, ebenso wie KI, die auf diesen Daten arbeitet.

86 Prozent der Befragten erwarten zugleich für 2026 steigende KI-Budgets. Unternehmen, die in eine On-Premises-Infrastruktur investieren wollen, benötigen eine KI-Lösung, die von Anfang an als lokale Lösung konzipiert ist, nicht als nachgereichte Hybrid-Option. Eine On-Premises-KI-Infrastruktur dieser Art in der eigenen Umgebung ist tatsächlich realisierbar – ohne Cloud-Abhängigkeit, ohne Datenschutzkompromiss und ohne Umbau der bestehenden Systeme. Wenn die Lösung auch noch das Attribut „Made in Germany“ vorweisen kann, entspricht sie der neuen Philosophie umso besser.“

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