56 Prozent der Unternehmen betreiben ihre produktive KI-Inference inzwischen in Private Clouds, weil variable Kosten, operative Komplexität und der Wunsch nach mehr Kontrolle die Nutzung der Public Cloud für Dauerlasten unökonomisch machen, so Broadcoms Bericht "Private Cloud Outlook 2026". Public Clouds bleiben dem Bericht zufolge attraktiv für punktuelle, rechenintensive Training-Jobs, während kontinuierliche Inference-Workloads wegen dauernder Skalierungsanforderungen und unvorhersehbarer Kosten in Private Clouds wandern. Broadcom misst, dass die Nutzung der Public Cloud für Inference auf 41 Prozent fiel, ein Rückgang um 15 Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr. Unternehmen sollten deshalb ihr Workload-Portfolio prüfen und Prioritäten nach Kosten, Kontrolle und Compliance setzen.

Als Folge sank die Nutzung der Public Cloud für produktive Inference auf 41 Prozent, ein Rückgang um 15 Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr, weil Unternehmen die laufenden, variablen Kosten und die operative Unvorhersehbarkeit nicht länger tragen wollen, legt Broadcoms "Private Cloud Outlook 2026" dar.

1. Was die Zahlen bedeuten

Broadcom dokumentiert eine deutliche Verschiebung im Betriebsmodell für KI: Training verbleibt überwiegend in der Public Cloud, Inference wandert in private Umgebungen. Der Grund ist ökonomisch: Training ist episodisch und braucht sehr viel GPU-Kapazität für vergleichsweise kurze Zeiträume. Hyperscaler liefern diese elastisch und oft günstiger pro Stunde. Inference dagegen ist Dauerbetrieb mit konstantem Serving von Modellen, häufigen Skalierereignissen und damit variablen Kosten, die sich summieren.

Die Reportzahlen sind eindeutig: 56 Prozent der Befragten ordnen ihre produktive KI-Inference der Private Cloud zu, 41 Prozent nutzen noch Public Clouds. Als Treiber nennt der Bericht Kosten, operative Komplexität und den Wunsch nach mehr Kontrolle. Viele Befragte sehen zudem Ineffizienzen beim Cloud-Spending und schätzen, dass Teile ihres Budgets nicht den erwarteten Nutzen liefern.

2. Sieben Schritte zur Repatriierung und Kostenkontrolle

Die Studie liefert nicht nur Zahlen, sondern auch ein Praxis-Framework. Wer Inference zurück in Private Clouds verlagern will, sollte systematisch vorgehen. Nachfolgend die Schritte, wie sie Broadcom und die Analyse empfehlen, in einer praktischen Reihenfolge.

Erstens, messen und klassifizieren: Beginnen Sie mit einer detaillierten Bestandsaufnahme der aktuellen KI-Workloads. Identifizieren Sie Training-Jobs separat von Inference-Prozessen. Dokumentieren Sie Lastprofile, Auslastungsspitzen, Antwortzeiten und die Häufigkeit von Skalierereignissen. Die Broadcom-Ergebnisse machen klar, dass der ökonomische Druck vor allem bei dauerhaften Inference-Lasten entsteht. Machen Sie die Verschwendung sichtbar, indem Sie Auslastungskennzahlen gegen bezahlte Kapazitäten stellen. Ein kurzes Szenario: Wenn Ihre Inference-Pods 40 Prozent der gebuchten GPU-Stunden auslasten, zahlen Sie effektiv für mehr als das Doppelte der benötigten Kapazität.

Zweitens, Kostenmodell und TCO-Rechnung: Erstellen Sie eine Total-Cost-of-Ownership-Rechnung für Public, Private und Hybrid-Szenarien über mehrere Jahre. Berücksichtigen Sie variable Kostenfaktoren in der Public Cloud, einschließlich GPU-Stunden, Datenübertragungen und wiederkehrender Skalierungseffekte. Vergessen Sie nicht Fixkosten der Private Cloud wie Hardwareabschreibungen, Standby-Kapazität, Personal für Betrieb und Netzwerkredundanz. Broadcom betont, dass Kostenvorhersehbarkeit für viele Entscheider zentral ist. Ein Beispiel: Ein multi-year TCO-Modell für Inference kann zeigen, dass eine einmalige Infrastrukturinvestition plus Betriebspersonal nach drei Jahren günstiger ist als kontinuierliche GPU-Stundensätze in der Public Cloud, wenn die Auslastung hoch und stabil ist.

Drittens, Datenlokation und Governance: Prüfen Sie regulatorische Vorgaben, Anforderungen an Datensouveränität und Kundenverträge. In Broadcoms Analyse gewann Datensouveränität an Gewicht; Standortanforderungen wurden als ein wesentliches Entscheidungskriterium genannt.

Besonders regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und der öffentliche Sektor stehen unter wachsendem Druck, sensible Daten unter direkter Kontrolle zu halten. Planen Sie, welche Daten in kontrollierten Umgebungen verbleiben müssen und welche extern verarbeitet werden dürfen. Definieren Sie Zugriffsrechte, Verschlüsselungs- und Rechtemodelle konsistent mit Ihren Pflichten.

Mastheads

Viertens, Pilotprojekte für Repatriierung: Führen Sie kontrollierte Rückverlagerungs-Piloten für ausgewählte Inference-Workloads durch. Die Studie dokumentiert, dass viele Unternehmen bereits Teile zurückgeführt haben und weitere prüfen diese Möglichkeit. Ein begrenzter Pilot minimiert operative Risiken und liefert Metriken für Skalierung, Latenz und Kosten. Beispiel: Ein Pilot, der 10 Prozent der Produktionsanfragen eines Sprachmodells lokal serviert, zeigt oft, ob Latenzvorteile und Kosteneinsparungen realistisch sind.

Fünftens, Betriebsmodell und Skills: Planen Sie den organisatorischen Wandel. Private-Cloud-Betrieb erfordert Capacity-Management, Site Reliability Engineering-Fähigkeiten, Automatisierung für Lifecycle-Management und klare Prozesse für Updates und Security-Patching.

Broadcom nennt erhöhte operative Komplexität als Treiber der Entscheidung für Private Cloud. Schulen oder rekrutieren Sie entsprechendes Personal und investieren Sie in Automatisierungs- und Observability-Tools. Ein praktischer Indikator: Wenn Ihr Team keine Erfahrung mit Kubernetes-basiertem Capacity Planning hat, ist eine Managed Private Cloud oder ein Hybridangebot ein sinnvoller Zwischenschritt.

Sechstens, Technologie- und Lieferantenstrategie: Bleiben Sie technologieoffen. Die Berichterstattung weist auf eine breite Palette von Anbietern und Open-Source-Optionen hin. Vergleichen Sie Hardwarebeschaffung, Managed Private Cloud und Hyperscaler-Hybriddienste. Berücksichtigen Sie Vendor-Neutralität und Portabilität, um künftige Kosten- und Technologiewechsel handhabbar zu halten. Broadcom selbst hebt die VMware Cloud Foundation als führende Private-Cloud-Lösung hervor, weshalb die Frage nach möglichen Interessenbindungen offenbleiben muss. Prüfen Sie parallel auch Open-Source-Projekte und Angebote anderer Anbieter, um ein ausgewogenes Bild zu bekommen.

Siebtens, Governance der KI-Modelle: Ergänzen Sie Infrastrukturentscheidungen um Richtlinien für Modellpflege, Monitoring und Re-Training. Operationalisierung von KI umfasst Hosting, Datensätze, Versionskontrolle, Explainability-Mechanismen und Sicherheitsprüfungen. Governance-Anforderungen sind zunehmend ein Entscheidungskriterium bei der Infrastrukturwahl. Ein Governance-Szenario: Definieren Sie, welche Modellversionen automatisch neu trainiert werden dürfen, welche manuelle Freigaben brauchen und welche Metriken für Drift und Performance zwingend überwacht werden müssen.

3. Anbieter, Interessenlagen und geopolitische Folgen

Broadcom positioniert in der Analyse explizit seine eigene Perspektive. Die Studie nennt die VMware Cloud Foundation als führende Private-Cloud-Lösung, was kritische Fragen nach Interessenkonflikten aufwirft. Diese Einordnung sollte Unternehmen nicht davon abhalten, die Zahlen ernst zu nehmen, aber sie verlangt eine sorgsame Marktprüfung. Es gibt etablierte Open-Source-Projekte und verbesserte Hyperscaler-Angebote im Private- und Hybrid-Cloud-Bereich, die den Markt differenzierter machen, als ein einzelner Anbieterbericht suggerieren könnte.

Die geopolitische Dimension ist konkret: Datensouveränität und Anforderungen an den Speicherort wurden in der Analyse als zunehmend relevant genannt und beeinflussen Infrastrukturentscheidungen. Für Firmen heisst das: Standortvorgaben, Vertragsklauseln und mögliche Exportrestriktionen müssen früh in Architekturentscheidungen eingeflochten werden. In regulierten Branchen kann die Nichtbeachtung dieser Faktoren erhebliche rechtliche Risiken bergen.

4. Praktische Bewertungsfragen für Entscheider

Wenn Sie Entscheidungen treffen müssen, helfen konkrete Fragen beim Abwägen: Wie stabil ist die Inference-Last über Wochen und Monate? Lässt sich die Last durch Batch-Prozesse glätten? Welche Teile der Daten sind besonders sensibel und müssen lokal bleiben? Welches Personal und welche Automatisierung sind nötig, um Betriebskosten in der Private Cloud zu halten?

Broadcoms Befund, dass viele Unternehmen ineffizientes Cloud-Spending sehen und Teile ihres Budgets als nicht produktiv einschätzen, sollte als Weckruf dienen: Messen, vergleichen und pilotieren, bevor Sie in langfristige Verpflichtungen gehen. Rechnen Sie TCO über mehrere Jahre und betrachten Sie Hybrid-Modelle nicht als Kompromiss, sondern als Teil einer portfolioorientierten Infrastrukturstrategie.

In Short, praktische Handlungspunkte für IT-Verantwortliche und Management:

Erstens, trennen Sie Training und Inference klar und messen Sie deren Kostenprofile gesondert. Zweitens, erstellen Sie eine mehrjährige TCO-Rechnung, in der variable Cloud-Kosten sichtbar werden. Drittens, planen Sie gezielte Repatriierungs-Piloten, bevor Sie breit migrieren. Viertens, berücksichtigen Sie Datensouveränität als gleichwertigen Entscheidungsfaktor neben Kosten und Performance. Fünftens, prüfen Sie Anbieter neutral, einschliesslich Open-Source-Optionen und Managed Private Clouds.

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Broadcoms "Private Cloud Outlook 2026" macht deutlich, dass Kosten erstmals die grösste Sorge bei Public Clouds sind und dass Datensouveränität Infrastrukturentscheidungen stark beeinflusst. Rund die Hälfte der Befragten hat bereits Workloads zurückverlagert; viele weitere prüfen dies. Entscheider sollten deshalb kurzfristig TCO-Szenarien erstellen und begrenzte Repatriierungs-Piloten planen, um Kosten, Latenz und Compliance belastbar zu messen, bevor sie langfristige Investitionen freigeben.

Dieser Artikel wurde mit KI-Unterstützung erstellt.