Wolkige Zeiten für KI Die Dezentralisierung der Cloud

Von Dr. Stefan Riedl 4 min Lesedauer

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Wer auf Hyperscaler setzt, muss sich nicht rechtfertigen, da die Systeme bewährt sind. Erkennbar ist ein Trend im Markt hin zu mehr Dezentralisierung, wenn es um Cloud Computing geht. Die Geschäftsführerin von VNC hat klare Vorstellungen von den Marktmechanismen dahinter.

Der Trend geht hin zu dezentral verorteten Clouds.(Bild:  Midjourney / KI-generiert)
Der Trend geht hin zu dezentral verorteten Clouds.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Fragt man Andrea Wörrlein, die Geschäftsführerin von VNC in Berlin danach, welcher aktuelle Trend den Cloud-Markt derzeit am meisten prägt, lautet die Antwort „die Dezentralisierung der Cloud“. Mit anderen Worten: weg von Hyperscalern hin zu regionalen oder lokalen Lösungen. Für diese Entwicklung sei eine ganze Reihe von Gründen verantwortlich: An erster Stelle stehen da ihrer Meinung nach die Unsicherheiten bezüglich der Datensicherheit, die die Einhaltung von Security- und Compliance-Vorgaben für europäische Unternehmen erschweren. Aber auch die Kosten würden eine große Rolle spielen. Hinzu komme die Gefahr von Abhängigkeiten.

Dezentralität löst Fragezeichen auf

Die Antwort auf derlei Problem- und Fragestellungen bieten laut der Geschäftsführerin dezentrale Cloud-Anbieter in Europa. „Und auch das Thema Künstliche Intelligenz darf nicht vergessen werden“, so Wörrlein. Hier gehe es nicht nur um die höhere Sicherheit, sondern ebenso um den wahren Wert von KI, denn die größten Innovationspotenziale würden in Abfragen auf den eigenen Datenbestand liegen. „Auch daraus ergibt sich folgerichtig eine Abkehr von den großen Cloud-Anbietern. KI-Modelle, Daten und Prompts sind in dezentralen Cloud-Netzwerken viel besser und sicherer aufgehoben“, ist die Managerin überzeugt.

Hintergrund

Künstliche Intelligenz treibt Cloud Computing vor sich her

KI treibt Cloud Computing voran, weil KI-Anwendungen enorme Rechenleistung und große Datenmengen benötigen. Die Cloud bietet die nötige Infrastruktur, um diese Ressourcen flexibel und kosteneffizient bereitzustellen. Unternehmen können so KI-Modelle trainieren und nutzen, ohne teure eigene Hardware zu betreiben. Gleichzeitig profitieren Cloud-Anbieter von der steigenden Nachfrage nach leistungsfähigen Servern und spezialisierten KI-Diensten. Dadurch entwickeln sich beide Technologien gemeinsam weiter.

Die stumme Agonie von Gaia-X

Andrea Wörrlein, Geschäftsführerin, VNC (Bild:  VNC)
Andrea Wörrlein, Geschäftsführerin, VNC
(Bild: VNC)

Was das Thema Gaia-X angeht bestätigt der aktuelle Stand der Dinge laut Wörrlein „leider exakt das, was wir schon vor über drei Jahren dazu gesagt und geschrieben haben.“ Die Rede ist von der „stummen Agonie von Gaia-X“. Die Stille um dieses „digitale Innovationsprojekt“ spreche leider für sich selbst. Wörrlein spricht Klartext: „Als die bekannten Hyperscaler aus lauter Verzweiflung mit ins Boot geholt wurden, war der Untergang schon besiegelt.“

Die Marktdominanz der Hyperscaler

Was die Bemühungen angeht, der Marktdominanz der Hyperscaler etwas entgegenzusetzen, spricht die Managerin von vielversprechenden Ansätzen. „Wir sehen einerseits den Trend zu hybriden oder Multi-Clouds, andererseits eine sich weiter entwickelnde Spezialisierung von Cloud-Plattformen für bestimmte Nutzungsszenarien oder Marktsegmente mit einer tiefen Integration von Fachanwendungen, wie etwa für das Finanz- oder Gesundheitswesen.“ Wichtig sei dabei ein dezentrales Angebot in den Regionen zur Erfüllung von lokalen Compliance- und Datenschutzanforderungen. So komme man quasi zwangsläufig auf auditierbare, auf Open Source basierende Plattformen. Das Angebot in diesem Umfeld wachse erfreulicherweise ständig und damit verschärft sich hier automatisch der Wettbewerb.

Zahlen und Hintergrund

Führt das Cloud-Wachstum in den Himmel?

Exponentielles Wachstum muss in keiner unaufhaltsamen Explosion münden – wie bei der Schachbrett-Geschichte, bei der sich auf jedem Feld die Anzahl der Reiskörner verdoppelt und zum Schluss ganze Reis-Welternten rauskommen. Oft flacht es sich ab, denn in der Realität gibt es Dämpfungsmechanismen, die Wachstum begrenzen und wie auch immer geartete Exponentialkurven einbremsen. Beim Cloud Computing zeigt sich dieser Effekt: Der Cloud-Hunger nimmt im Laufe der Zeit zu, wächst aber nicht in den Himmel. Nachfrage- und angebotsseitige Faktoren wie Infrastrukturkosten, Energieverbrauch und Regulierung bremsen das Tempo trotz des Trends zu einem sich beschleunigenden Wachstum. Aktuelle Daten aus dem Jahr 2024 bestätigen das anhaltende Wachstum im Cloud-Computing-Sektor. Laut Fortune Business Insights wurde die Größe des globalen Cloud-Computing-Marktes im Jahr 2023 auf 587,78 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2024 auf 676,29 Milliarden US-Dollar anwachsen. Prognosen zufolge könnte der Markt bis 2032 ein Volumen von 2.291,59 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 16,5 Prozent entspricht. In Deutschland zeigt der Bitkom Cloud Monitor 2024, dass 81 Prozent der Unternehmen Cloud Computing nutzen, während 14 Prozent die Einführung planen oder diskutieren. Nur fünf Prozent der Unternehmen betrachten das Thema als irrelevant.

Das Problem des Vendor-Lock-Ins

Das Bewusstsein für das Problem des Vendor-Lock-Ins ist nach der Einschätzung der VCN-Geschäftsführerin enorm gestiegen, „nicht zuletzt deshalb, weil Unternehmen in dieser Hinsicht schlechte Erfahrungen mit Hyperscalern gemacht haben.“ Stattdessen würden sie zunehmend hybride, dezentrale Cloud-Architekturen mit offenen, jederzeit auditierbaren Systemen präferieren. Open Source, Interoperabilität und offene Schnittstellen sind dafür ihrer Einschätzung nach elementare Voraussetzungen.

Rekordausbau der Rechenzentrumskapazitäten

In Europa wird ein Rekordausbau der Rechenzentrumskapazitäten erwartet – angetrieben durch die Expansion von KI und Cloud Computing. Der Bedarf dahinter ist laut Wörrlein getrieben durch Faktoren wie Big Data, Künstliche Intelligenz und die immer stärkere Verlagerung von Prozessen in die Cloud. Hier liege auch der Ansatzpunkt für Gegenmodelle durch dezentrale Strukturen mit kleineren, regionalen Rechenzentren.

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