KI verändert grundlegend, wie Unternehmen Systeme entwickeln, skalieren und betreiben. Doch je stärker KI in zentrale Geschäftsprozesse integriert wird, desto entscheidender wird eine Frage: Wo und wie wird KI tatsächlich betrieben?
Cloud-Architektur ist längst keine rein technische Entscheidung mehr. Sie entwickelt sich zunehmend zu einem strategischen Faktor, der direkten Einfluss auf den Erfolg von KI-Initiativen hat.
Unsere aktuelle globale Studie Cloud-getriebene Innovation im KI-Zeitalter: Die neuen Regeln für Wertschöpfung mit der Cloud, basierend auf den Einschätzungen von mehr als 2.300 Führungskräften und Entscheidungsträgern weltweit, zeigt einen klaren Wandel: Unternehmen setzen nicht länger auf ein einzelnes Cloud-Modell. Stattdessen entstehen zunehmend komplexe Umgebungen, die Public Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud und Sovereign Cloud miteinander kombinieren.
Diese Entscheidungen sind nicht beliebig austauschbar und lassen sich später nur schwer korrigieren. Genau deshalb werden Architekturentscheidungen im KI-Zeitalter zunehmend über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Warum Cloud-Entscheidungen heute mehr Gewicht haben
KI-Workloads unterscheiden sich grundlegend von klassischen Unternehmensanwendungen. Sie sind rechenintensiv, datengetrieben und oft schwer vorhersehbar. Folglich wirken sich der Ort, an dem diese Workloads ausgeführt werden, und die Art ihrer Bereitstellung unmittelbar auf Leistung, Kosten und Governance aus.
Cloud-Entscheidungen sind damit längst kein reines IT-Thema mehr. Sie bestimmen maßgeblich, wie Unternehmen Datenschutzanforderungen erfüllen, regulatorische Vorgaben umsetzen und KI unternehmensweit skalieren können.
Dieser Wandel zeigt sich bereits deutlich in den aktuellen Nutzungsmustern. Nahezu alle Unternehmen (99 Prozent) erwarten eine steigende Nutzung von Private-Cloud-Umgebungen – vor allem aufgrund wachsender Anforderungen an Datensouveränität, Sicherheit und Kontrolle. Gleichzeitig wird sich die Nutzung von Sovereign Clouds in den kommenden zwei Jahren voraussichtlich deutlich erhöhen – von 28 auf 42 Prozent.
Diese Modelle ersetzen Public Clouds jedoch nicht. Vielmehr ergänzen sie bestehende Umgebungen und schaffen dadurch stärker verteilte und deutlich komplexere Architekturen, die eine wesentlich strategischere Planung erfordern.
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Eine cloudneutrale Strategie gibt es nicht mehr
In früheren Phasen der Cloud-Transformation konnten Unternehmen Entscheidungen schrittweise treffen. Workloads ließen sich verschieben, Umgebungen flexibel anpassen und Strategien kontinuierlich weiterentwickeln. Diese Flexibilität verringert sich spürbar.
In hybriden, Multi-Cloud- und souveränen Cloud-Umgebungen definieren Entscheidungen zu Landing Zones, Bereitstellungsmodellen und der Platzierung von Workloads heute die Grenzen dessen, was Unternehmen realistisch entwickeln, skalieren und steuern können. Sind diese Grundlagen einmal geschaffen, wird ein späterer Richtungswechsel erheblich schwieriger.
Deshalb gibt es heute faktisch keine cloudneutrale Strategie mehr. Architekturentscheidungen bestimmen zunehmend darüber, wie effizient sich KI in den produktiven Einsatz bringen lässt, wie sicher Daten verwaltet werden können und wie nachhaltig sich Kosten kontrollieren lassen.
Kosten, Kontrolle und Komplexität greifen heute ineinander
Eine der unmittelbarsten Folgen von Architekturentscheidungen sind die Kosten.
KI-Workloads erzeugen neue Dynamiken – durch enorme Rechenanforderungen, großvolumige Datenbewegungen und steigenden Speicherbedarf. Stimmen Architekturentscheidungen nicht mit dem tatsächlichen Verhalten dieser Workloads überein, werden Kosten schnell volatil und schwer kalkulierbar.
Gleichzeitig stehen Unternehmen vor konkurrierenden Anforderungen. Datensicherheit, Datenschutz und Compliance sind laut 51 Prozent der Befragten die wichtigsten Faktoren bei der Platzierung von KI-Workloads. Direkt dahinter folgt der Wunsch nach mehr Kontrolle über Infrastruktur und Anpassungsmöglichkeiten.
Diese Anforderungen treiben die Entwicklung hin zu stärker kontrollierten Umgebungen wie Private und Sovereign Cloud voran, erhöhen jedoch gleichzeitig die Komplexität.
Vor allem Integration entwickelt sich zunehmend zur zentralen Herausforderung. Unternehmen nennen die Einbindung souveräner Cloud-Umgebungen in bestehende Hybrid- und Multi-Cloud-Strategien als größtes Hindernis bei der Einführung von Sovereign Cloud. Je verteilter diese Umgebungen werden, desto wichtiger wird die Fähigkeit, Systeme nahtlos miteinander zu verbinden.
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Warum frühe Entscheidungen wichtiger denn je sind
Je stärker KI in Geschäftsprozesse integriert wird, desto weniger lassen sich Entscheidungen zur Cloud-Architektur vertagen. Frühzeitige Architekturentscheidungen bestimmen, wie skalierbar Umgebungen sind, wie Daten gesteuert werden und wie leistungsfähig sich KI-Initiativen mit der Zeit entwickeln.
Sie beeinflussen zudem direkt die wirtschaftlichen Ergebnisse eines Unternehmens. Denn Entscheidungen zu Infrastruktur, Daten und Workloads wirken mit zunehmender KI-Nutzung kumulativ. Cloud-Architektur geht deshalb längst über klassisches Infrastrukturdesign hinaus. Sie kann geschäftlichen Mehrwert ermöglichen oder aber begrenzen.
Unternehmen, die diese Entscheidungen strategisch treffen, schaffen die Grundlage dafür, KI auf kontrollierte, kosteneffiziente und konforme Weise zu skalieren., Wer Architektur dagegen nur nachgelagert betrachtet, riskiert hochkomplexe Umgebungen, die teuer im Betrieb und schwer weiterzuentwickeln sind.
Was das für Führungskräfte bedeutet
Da KI zunehmend Einfluss auf Betriebs- und Geschäftsmodelle nimmt, muss die Cloud-Architektur von Anfang an konsequent an den angestrebten Business Outcomes ausgerichtet werden.
Entscheidungen zur Bereitstellung sollten deshalb nicht nur technische Anforderungen widerspiegeln, sondern auch den geschäftlichen Mehrwert, die zu beherrschenden Risiken und die gewünschte Skalierung.
Dafür braucht es einen deutlich strategischeren Architekturansatz – einen Ansatz, der berücksichtigt, wie sich Umgebungen mit wachsender KI-Nutzung weiterentwickeln und wie unterschiedliche Cloud-Modelle innerhalb einer integrierten Gesamtstrategie zusammenspielen.
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