Eine internationale Befragung von mehr als 2.000 IT-Entscheidern zeigt, dass 94 Prozent Schwierigkeiten haben, ihre Cloud-Ausgaben zu optimieren. Parallel wachsen die Investitionen in Cloud-Architekturen, um die Anforderungen moderner KI-Workloads zu unterstützen. Steigende Kosten resultieren dabei weniger aus dem Verbrauch, sondern aus internen Abläufen, die sich in klassischen Modellen der Big Tech Anbieter nur eingeschränkt kontrollieren lassen.
Gastbeitrag von Lennart Gaida, Director Solutions & Growth, Impossible Cloud
KI-Workloads erhöhen die Kosten klassischer Hyperscaler, weil ihre schnell wechselnden Zugriffsmuster interne Steuerungsmechanismen deutlich häufiger aktivieren als klassische Workloads. Die Kosten steigen dabei nicht durch die Berechnung selbst, sondern durch die Vielzahl zusätzlicher Schritte, die durch diese Musterwechsel ausgelöst werden. Mit zunehmender Variabilität der Modelle wächst die Differenz zwischen tatsächlichem Ressourcenbedarf und den entstehenden Kosten.
Das zunehmend abweichende Kostenverhalten zeigt sich ausserdem verstärkt in Architekturen, in denen Speicher, Netzwerk und Verarbeitung gemeinsam reagieren. Änderungen wirken gleichzeitig auf mehrere Komponenten, erhöhen die Zahl interner Anpassungen und lösen ein Kostenverhalten aus, das sich nicht mehr eindeutig auf den Workload zurückführen lässt.
In Modellen von US-Cloud-Anbietern werden entscheidende Steuerungsmechanismen nicht aktiv adressiert. Die Architektur reagiert auf Musterwechsel mit automatischen Hintergrundprozessen, deren Umfang weder klar nachvollziehbar noch gezielt begrenzbar ist. Dadurch bleibt unklar, welche Vorgänge Kosten auslösen und das Ausgabenverhalten entzieht sich der direkten Kontrolle.
Architekturmodelle jenseits der Hyperscaler
Eine Lösung können Hybride und On-Prem-Modelle bieten: Hintergrundaktivitäten bleiben auf das technisch Notwendige begrenzt, Abläufe sind klar nachvollziehbar, und Kosten lassen sich unmittelbar auf architektonische Entscheidungen zurückführen. Datenführung und Verarbeitung bleiben eindeutig definiert und Änderungen im Zugriffsmuster wirken nur auf die Komponenten, die tatsächlich beteiligt sind. Dadurch sinkt die Zahl automatischer Anpassungen, und das Kostenverhalten wird wieder zuordenbar, was besonders für KI-Workloads notwendig ist. Hybride und On-Prem-Architekturen sind nicht darauf angewiesen, global auf lokale Veränderungen zu reagieren. Speicher, Netzwerk und Verarbeitung werden unabhängig voneinander geführt, sodass Skalierung gezielt und reproduzierbar erfolgen kann.
Infrastruktur für kontrollierten KI-Betrieb
Für den Aufbau skalierbarer und zugleich souveräner KI-Infrastrukturen spielen europäische Anbieter eine wichtige Rolle. Ihre Architekturen beruhen meist auf definierten Datenwegen, transparenten Betriebsmodellen und überprüfbaren Schutzmechanismen. Rechenzentren innerhalb der EU arbeiten nach festen technischen und regulatorischen Vorgaben. Dadurch bleibt nachvollziehbar, wo Daten verarbeitet werden und welche Abläufe aktiv sind.
Unternehmen profitieren dort, wo Anbieter Stabilität, Reproduzierbarkeit und klare Verantwortlichkeiten konsequent umsetzen. Dazu gehören definierte Datenwege, eine klare Ressourcenlogik und skalierbare Strukturen, die ohne globale Automatisierungsprozesse auskommen. Europäische, souveräne Anbieter ermöglichen damit KI-Betrieb unter Bedingungen, die Skalierung erlauben, ohne die Kontrolle über Abläufe oder Kosten zu verlieren.
Modularisierung und Sovereignty-by-Design als Basis planbarer Kosten
Um Kosten und Verhalten moderner KI-Workloads zuverlässig steuern zu können, müssen technische Funktionen klar voneinander getrennt sein. Eine modulare Architektur stellt sicher, dass Speicher, Netzwerk und Verarbeitung unabhängig voneinander betrieben und skaliert werden. Abläufe lassen sich dadurch eindeutig zuordnen, und technische Entscheidungen wirken unmittelbar auf das Systemverhalten. Sovereignty-by-Design ergänzt dieses Prinzip um definierte Kontrollpunkte für Datenräume und Schlüsselverwaltung. Workloads lassen sich reproduzierbar betreiben, weil keine automatischen Mechanismen neue Abhängigkeiten erzeugen. Entscheidend ist eine Struktur, in der Funktionen getrennt geführt und gezielt erweitert werden können, sodass der Betrieb stabil bleibt und Kosten berechenbar werden.
Vorhersehbarkeit statt Überraschungen
Die steigenden Cloud-Kosten zeigen, dass klassische Hyperscaler die heutigen Anforderungen nicht mehr zuverlässig abbilden. KI macht diese strukturellen Schwächen sichtbarer, offenbart aber vor allem, dass interne Abläufe in solchen Architekturen nur begrenzt steuerbar sind. Unternehmen benötigen daher Umgebungen, die Vorhersehbarkeit, Steuerbarkeit und technische Klarheit in den Mittelpunkt stellen. Erst unter diesen Bedingungen lassen sich KI-Workloads wirtschaftlich betreiben und Kosten verlässlich planen.
