Deployment-Modelle
Im Markt gibt es vier reale Deployment-Optionen: Public Cloud (OpenAI, Anthropic, Google), Sovereign Cloud (deutsche Anbieter wie IONOS, OVH, Schwarz Digits, Aleph Alpha), Private Cloud im eigenen Tenant (Azure OpenAI EU, AWS Bedrock EU mit dediziertem VPC) und On-Premise (eigene Hardware im eigenen Rechenzentrum). Diese Vergleichsseite fokussiert auf den Achsen-Gegensatz: Public/Private Cloud vs. echtes On-Premise. Sovereign-Cloud-Optionen werden in unserem Private-AI-Leitfaden detailliert behandelt.
Direktvergleich
TCO über 3 Jahre
Realistische Hochrechnung für einen Mittelständler mit 200 MA, 3 produktive Use Cases, ca. 1 Mio. Tokens/Tag:
Bei 1 Mio. Tokens/Tag liegen Cloud und On-Prem ähnlich. Bei 200 k Tokens/Tag ist Cloud um ~30 % günstiger; bei 5+ Mio. Tokens/Tag wird On-Prem deutlich günstiger. Diese Volumen-Schwellen sollten Sie kennen, bevor Sie sich entscheiden.
DSGVO & Datenhoheit
Public-Cloud-KI bei US-Anbietern unterliegt potenziell US-Behörden-Zugriff (CLOUD Act). Mit dediziertem EU-Tenant (Azure OpenAI EU, AWS Bedrock EU) wird das Risiko technisch und vertraglich reduziert, ist aber nicht null. On-Premise eliminiert dieses Risiko vollständig — Daten verlassen Ihre Infrastruktur nie. Für Branchen mit besonderem Schutzbedarf (Banken, Versicherungen, öffentlicher Sektor, Gesundheitswesen) ist On-Prem oder zumindest Sovereign Cloud häufig regulatorisch vorgegeben.
Performance & Latenz
On-Premise hat einen strukturellen Latenz-Vorteil: Antworten in 80–200 ms sind realistisch, weil keine Internet-Hops nötig sind. Public Cloud liefert typisch 200–800 ms — für Chat-Anwendungen unkritisch, für Echtzeit-Voice-AI oder eingebettete Systeme aber relevant. Im Gegenzug skaliert die Cloud bei Last-Spitzen elastisch — On-Prem-Hardware ist auf eine bestimmte Last ausgelegt, darüber hinaus wird gequeuet.
Wartungs-Aufwand
Cloud-KI wird vom Anbieter gewartet — Modell-Updates, Sicherheits-Patches, Skalierung passieren automatisch. On-Premise braucht jemanden, der Modell-Updates testet (alle 1–3 Monate), Hardware überwacht, Sicherheits-Patches einspielt, Capacity-Planning macht. In der Praxis sind das 0,3–0,7 FTE pro produktivem System. Wer keinen IT-Kopf für diese Aufgabe hat, sollte nicht on-prem gehen — oder einen Managed-Service-Partner für die Pflege haben.
Hybrid-Modelle
Der häufigste Ansatz im Mittelstand: Ein Routing-Gateway entscheidet je Use Case, ob die Anfrage zur Cloud oder zum On-Prem-Modell geht. Sensible Daten (HR, Verträge, Kunden-PII) bleiben on-prem. Allgemeines Wissen, kreative Aufgaben, Code-Generierung gehen in die Cloud. Mit dieser Architektur kombinieren Sie die Skalier-Vorteile der Cloud mit der Datenhoheit von On-Prem. Aufwand für Setup: typisch 35–60 k€.
Wann was?
Public Cloud, wenn…
- … Sie schnell live gehen müssen.
- … Ihre Daten nicht hochsensibel sind.
- … Volumen unter 1 Mio. Tokens/Tag.
- … Sie keine 0,5 FTE für Wartung haben.
On-Premise, wenn…
- … Sie regulatorisch on-prem müssen (Bank, Versicherung, Behörde).
- … Volumen 5+ Mio. Tokens/Tag (TCO-Vorteil).
- … Datenhoheit strategisch nicht verhandelbar ist.
- … Sie eine starke IT-Mannschaft haben.
Hybrid, wenn…
- … Sie sensitive + allgemeine Use Cases parallel haben.
- … Sie Datenhoheit bei sensitiven Daten brauchen, aber Skalierung bei allgemeinen Anfragen.
- … Sie schrittweise migrieren wollen.
Hosting-Verteilung in 24 KBD-Mandaten 2025–2026
Im kostenfreien Erstgespräch klären wir anhand Ihrer Daten-Sensitivität, Ihres Volumens und Ihrer IT-Stärke, welcher Pfad wirtschaftlich und regulatorisch passt. In 30 Minuten ergibt sich meist eine eindeutige Empfehlung.