Flexible Entwicklung und sicherer Betrieb Souveräne Cloud-Infrastrukturen: volle Kontrolle über KI-Anwendungen

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Der Erfolg von KI-Anwendungen steht und fällt mit der Infrastruktur: Leistungsfähige Rechenressourcen, sichere Datenumgebungen und hohe Verfügbarkeit sind entscheidend. Doch standardisierte Public-Cloud-Angebote stoßen an Grenzen.

Wer KI nicht nur einsetzen, sondern gestalten will, braucht eine souveräne Umgebung, die sich flexibel anpassen lässt und gleichzeitig volle Kontrolle über Daten, Prozesse und Entwicklungstools bietet. Viele Unternehmen erkennen inzwischen, dass die Wahl der Cloud-Infrastruktur direkten Einfluss auf die Leistungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit ihrer KI-Anwendungen hat.

Warum Standard-Clouds an ihre Grenzen stoßen

Die Anforderungen an Rechenleistung, Datenkontrolle und Integrationsfähigkeit wachsen stetig. Insbesondere in Europa rücken zudem Aspekte wie Digitale Souveränität und regulatorische Konformität in den Vordergrund. Doch nicht jede Infrastruktur lässt sich diesen Anforderungen flexibel anpassen.

Hyperscaler bieten zwar enorme Rechenleistung, aber wenig Spielraum für Individualität und Kontrolle. Zwar stellen sie GPU-Ressourcen für große Trainings zur Verfügung, jedoch oft nicht in einer Form, die für kleinere Entwicklerteams oder spezialisierte Softwareanbieter im Tagesgeschäft praktikabel ist. Gleichzeitig bleibt der Einfluss auf Infrastruktur, Datenverarbeitung und regulatorische Aspekte gering. Dies wird zum wachsenden Problem für Unternehmen mit sensiblen oder proprietären Daten.

Viele klassische Cloud-Angebote reichen schlicht nicht aus – nicht, weil sie zu schwach, sondern weil sie zu starr sind. Gerade bei KI-Anwendungen sind flexible Umgebungen mit GPU-Verfügbarkeit für alltägliche Entwicklungsaufgaben nötig – ohne gleich auf die Großinfrastruktur der Hyperscaler zurückgreifen zu müssen. Gleichzeitig muss die Souveränität über Daten und Architektur gewährleistet sein.

Die besonderen Anforderungen von KI-Infrastrukturen

Die Entwicklung und der Betrieb von KI-Anwendungen stellen besondere Anforderungen: Es braucht nicht nur GPU-beschleunigte Umgebungen für das Training von Modellen, sondern auch stabile Plattformen für die spätere Integration in Anwendungen. Hinzu kommen hohe Datenschutzanforderungen, etwa in sicherheitsrelevanten Branchen oder bei personenbezogenen Daten. Auch regulatorische Vorgaben, wie sie in vielen europäischen Forschungsprojekten gefordert werden, spielen eine zentrale Rolle.

Gerade wenn KI mit sensiblen Unternehmensdaten arbeitet, dürfen diese nicht unkontrolliert verarbeitet oder gespeichert werden. Deshalb sollte auf geschlossene Systeme mit klaren Zugriffskonzepten, dokumentierter Nachvollziehbarkeit und Rollenmodellen gesetzt werden, kombiniert mit technischen Mechanismen, die Missbrauch verhindern.

Ein weiteres Kriterium ist die Verfügbarkeit: Fällt eine KI-Komponente aus, kann dies zum Totalausfall ganzer Softwareanwendungen führen. Deshalb müssen hochverfügbare Architekturen mit Redundanzen, Monitoring und Wiederherstellungsmechanismen zum Standard gehören.

Souveräne Cloud-Plattformen als Alternative zu Hyperscalern

Unternehmen sollen ihre KI-Anwendungen dort entwickeln und betreiben, wo es ihnen passt – ohne Abhängigkeit von US-Anbietern oder generischen Lösungen. Deshalb sollten AI-fähige Kubernetes-Plattformen mit eigener Infrastruktur und einem Zugang zu Hochleistungsressourcen kombiniert werden, idealerweise direkt und DSGVO-konform.

Die Convotis-Plattformen sollen beispielsweise modular aufgebaut sein, Kubernetes-basierte Architekturen nutzen und direkten Zugriff auf GPU-Ressourcen bieten. Bei Bedarf lässt sich über eine sichere Verbindung der europäische Supercomputer Meluxina einbinden, der speziell für rechenintensive Anwendungen ausgelegt ist.

Praxisbeispiel: Fraunhofer-Projekt DeployAI

Wie ein solches Setup konkret aussehen kann, zeigt die Beteiligung am EU-Flaggschiffprojekt DeployAI unter der Koordination des Fraunhofer IAIS. Dort wurde eine Plattform aufgebaut, auf der KI-Modelle entwickelt, trainiert und betrieben werden, inklusive einer Shop-ähnlichen Komponente zur Aktivierung der Modelle durch autorisierte Nutzer.

Die Entwickler wurden direkt von Convotis angebunden, erhielten sichere Zugänge, Tools wie Git, Docker und Monitoring-Systeme sowie eine direkte Verbindung zu Meluxina. Dabei war es die Aufgabe von Convotis, eine vollständige, sichere Infrastruktur bereitzustellen: vom Entwickler-Toolstack über sichere CI/CD-Pipelines bis zur Verbindung mit externem HPC. Ziel war es, dass sich die Entwickler auf ihre Modelle konzentrieren können, und nicht auf Administration oder Compliance.

Technologische Souveränität als Prinzip

Technologische Souveränität heißt nicht nur: Daten bleiben in Europa. Es heißt auch, auf Open Source zu setzen, proprietäre Abhängigkeiten zu vermeiden und die Interoperabilität mit bestehenden Systemen zu unterstützen. So werden echte Kontrolle und nachhaltige Entwicklungsperspektiven möglich.

Wenn sich Plattformen spezifisch anpassen lassen, etwa durch eigene Modellbibliotheken, Marktanbindungen oder Toolchains, profitieren Unternehmen von einer lückenlosen Integration in ihre IT-Systeme und gleichzeitig von regulatorischer Konformität. Besonders für den Mittelstand ergibt sich daraus ein echter Wettbewerbsvorteil: Unternehmen können KI gezielt und kontrolliert einsetzen, ohne von großen Cloud-Anbietern abhängig zu sein.

Souveräne Cloud als strategischer Wettbewerbsvorteil

Wer auf KI setzt, muss auch die Kontrolle über seine Infrastruktur behalten. Individualisierte, souveräne Cloud-Plattformen, wie sie etwa von Convotis Hamburg konzipiert und umgesetzt werden, bieten hierfür eine zukunftssichere Lösung.

Hinzu kommt: Der strategische Einsatz von KI gelingt nur dann nachhaltig, wenn Unternehmen die volle Kontrolle über Datenflüsse, Sicherheitsmechanismen und Entwicklungsprozesse behalten. Standardisierte Public-Cloud-Angebote reichen dafür oft nicht aus – vor allem nicht für mittelständische Anbieter, forschungsnahe Einrichtungen oder hochspezialisierte Softwareentwickler. Wer die digitale Wertschöpfungskette selbst gestalten will, braucht daher nicht nur leistungsfähige, sondern vor allem anpassbare und auditierbare Plattformen.

Souveräne Cloud-Infrastrukturen sind deshalb nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein unternehmerisches Differenzierungsmerkmal. Sie ermöglichen es, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, Innovationen unabhängig zu entwickeln und Kundenlösungen individuell zu skalieren – ohne Lock-in-Effekte oder Kompromisse bei der Sicherheit. Unternehmen, die diesen Weg konsequent verfolgen, sichern sich nicht nur operative Vorteile, sondern auch langfristige Gestaltungsfreiheit im digitalen Wettbewerb.

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