Hybrid-AI für Unternehmen
Desktop PCs
Warum lokale AI die Cloud-AI nicht ersetzt, sondern die hauseigene AI intelligenter macht.
Generative AI hat die Art und Weise verändert, wie wir mit Computern interagieren.
Agentic AI verändert die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird.
Hybride AI verändert den Ort, an dem Arbeit ausgeführt wird.
Dieser Artikel bietet eine kurze Einführung in das Thema Hybrid AI für Unternehmen. Er gibt einen genaueren Einblick in Workload-First-AI-Strategien, die AI-Ökonomie in Unternehmen, Technologiekonvergenz und praktische Entscheidungshilfen. Für weitere Details bietet MSI AI Insights zusätzliche Informationen. Ausgabe #002 – Das Hybrid AI Enterprise: Aufbau von Enterprise AI rund um die Arbeit, nicht um die Infrastruktur.
Zum ersten Mal haben Unternehmen sofortigen Zugang zu erstklassigen AI-Modellen, ohne dass dafür eine spezialisierte Infrastruktur erforderlich ist. Entwickler können einfach Code generieren, Marketingexperten Kampagnen erstellen, Analysten Berichte zusammenfassen und Mitarbeitende aus verschiedenen weiteren Fachbereichen innerhalb von Sekunden auf AI-Funktionen zugreifen. Für viele ist Cloud-AI zum Startpunkt für die Einführung von AI-Systemen geworden.
Allerdings entwickelt sich die Landschaft der Unternehmens-AI weiter.
Die Frage, die sich Unternehmen heute stellen, lautet nicht mehr:
"Welches AI-Modell sollten wir verwenden?"
Stattdessen lautet sie:
"Wo sollte diese Arbeitslast ausgeführt werden?"
Diese subtile Veränderung beeinflusst die Art und Weise, wie Unternehmen und KMUs ihre AI-Strategien angehen. Anstatt AI als einen einzelnen Dienst einer einzigen Plattform zu betrachten, sehen Unternehmen zunehmend, dass verschiedene Geschäftsbereiche unterschiedliche AI-Funktionen, betriebliche Anforderungen und Ausführungsumgebungen erfordern. Dieses wachsende Verständnis bereitet den Weg dafür, dass Hybrid AI als zukünftiges Betriebsmodell für unternehmenseigene AI eingesetzt wird.
Cloud-AI wurde nicht schlechter. Hybrid AI ist anders.
Cloud-AI bleibt ein wichtiger Faktor für die Einführung von Unternehmens-AI. Die Cloud bietet einfachen und sofortigen Zugang zu leistungsstarken Basismodellen, praktisch unbegrenzten Rechenressourcen und kontinuierlicher Innovation, ohne dass Unternehmen komplexe AI-Infrastrukturen erst selbst aufbauen müssen.
Was sich verändert hat, ist nicht die Cloud, sondern die Art und Weise, wie in Unternehmen gearbeitet wird. AI ist kein gelegentlich genutztes Werkzeug mehr, um Präsentationen zu erstellen oder Dokumente zusammenzufassen. Stattdessen ist sie zu einem festen Bestandteil der täglichen Abläufe geworden und unterstützt bei der Softwareentwicklung, der Unternehmenssuche, der technischen Dokumentation, im Kundenservice, bei der Compliance-Prüfung, der Meeting-Intelligenz, der Workflow-Automatisierung und einer Vielzahl anderer Geschäftsprozesse.
Betrachten wir mal, wie verschiedene Mitarbeitende während ihres Arbeitstages mit AI interagieren. Ein Softwareentwickler nutzt AI möglicherweise mehrmals beim Schreiben und Überprüfen von Code. Das Rechtsteam analysiert vertrauliche Verträge, die innerhalb des Unternehmens bleiben müssen. Kundensupport-Teams benötigen während Live-Gesprächen innerhalb von Sekunden AI-generierte Antworten. Produktmanager verbinden externe Markteinblicke mit internem technischen Wissen, um fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.All diese Aktivitäten stellen AI-Workloads dar, die jeweils ein maßgeschneidertes Gleichgewicht zwischen Reasoning-Fähigkeiten, Datenschutzaspekten, Governance, Reaktionszeit, Resilienz und Kosten erfordern.
Cloud-AI ist nicht schlechter geworden, vielmehr ist die Unternehmens-AI vielfältiger geworden. Da AI sich von einem experimentellen Produktivitätswerkzeug zu einer Kernkomponente der betrieblichen Infrastruktur entwickelt, erkennen Unternehmen, dass ein alleiniger Cloud-Ansatz möglicherweise nicht jeden Geschäftsbedarf erfüllt. Anstatt zu hinterfragen, ob Cloud-AI den Anforderungen entspricht, prüfen Unternehmensverantwortliche, welche Workloads wirklich von einer Bereitstellung in der Cloud profitieren könnten und welche anders gehandhabt werden sollten.Die größte AI-Entscheidung ist nicht mehr die Modellauswahl
Ein häufiger Fehler bei der Erstellung einer eigenen Unternehmens-AI-Strategie ist es, mit der Infrastruktur zu beginnen.
Gespräche beginnen oft mit Vergleichen von Cloud-Anbietern, Bewertungen von Hardware-Plattformen, der Auswahl von Sprachmodellen oder Diskussionen über Bereitstellungsarchitekturen. Diese technischen Entscheidungen sind zwar wichtig, bringen aber selten den langfristigen Geschäftserfolg.
Erfolgreiche AI-Integration beginnt mit einem klaren Verständnis der Arbeit selbst. Eine Workload-First-Strategie beginnt mit einer viel einfacheren Frage:
„Welche Art von Arbeit soll AI verbessern?“
Bei MSI AI Insights können Unternehmens-AI-Workloads durch fünf praktische Arbeitsmuster betrachtet werden:
- Erkunden – Ideen recherchieren, Annahmen validieren und Chancen entdecken.
- Erstellen – Konzepte in Produkte, Software, Dokumente und Geschäftslösungen umwandeln.
- Verbessern – Produkte, Arbeitsabläufe und Kundenerlebnisse kontinuierlich optimieren.
- Betreiben – Unterstützung der täglichen Geschäftsausführung durch Wissensabruf, Meeting-Intelligence, Softwareunterstützung und Workflow-Automatisierung.
- Warten – Unternehmensressourcen im Laufe der Zeit steuern, verfeinern, aktualisieren und verbessern.
Diese Arbeitsmuster gehören nicht zu bestimmten Abteilungen.
Ein Mitarbeitender kann alle fünf Workloads innerhalb eines einzigen Tages bearbeiten. Jeder Workload hat jedoch unterschiedliche Anforderungen an die jeweilige AI-Unterstützung.
Zum Beispiel kann ein Explore-Workload erheblich von den fortschrittlichsten Basismodellen profitieren, die in der Cloud verfügbar sind, während ein Operate-Workload oft niedrige Latenz und vorhersehbare Betriebskosten in den Vordergrund stellt. Ein Maintain-Workload hingegen erfordert eine robuste Governance, Nachvollziehbarkeit und sicheren Zugang zu Unternehmenswissen.
Der Fokus hat sich von der Standardisierung jedes Workloads auf einer einzigen AI-Plattform wegbewegt. Stattdessen geht es darum, jeden Workload mit der am besten geeigneten Ausführungsumgebung abzustimmen, um den Geschäftswert zu maximieren. Dieses Prinzip verkörpert das Kernkonzept von Hybrid AI.
Nicht nur auf Token-Preise schauen
Viele Gespräche rund um die eigene Unternehmens-AI konzentrieren sich immer noch stark auf die Token-Preisgestaltung, was völlig verständlich ist. Cloud-AI-Dienste arbeiten typischerweise auf Basis einer verbrauchsbasierten Abrechnung, was es einfach macht, die Kosten während erster Pilotprojekte und früher Experimente zu schätzen.
Allerdings verändert die Einführung von AI in den täglichen Betrieb die gesamte wirtschaftliche Betrachtung. Unternehmen stellen fest, dass sie nicht nur für die Nutzung zahlen, sondern auch für laufende Geschäftsprozesse, die Vernetzung, Speicherung, Governance, Überwachung, Compliance, Identitätsmanagement, Sicherheit, Integration und betriebliche Unterstützung.
Ein entscheidender Aspekt, der oft übersehen wird, ist die Effizienz des Workflows. Stellen wir uns hunderte Entwickler vor, die den ganzen Tag mit AI interagieren. Selbst eine geringfügige Verzögerung von nur wenigen Sekunden pro Interaktion mag zunächst unbedeutend erscheinen. Hochgerechnet auf Tausende tägliche Anfragen können diese kleinen Verzögerungen jedoch zu spürbaren Produktivitätsverlusten führen.
Das gilt auch für Bereiche wie Unternehmenssuche, Dokumentenabruf, Besprechungsunterstützung, Kundensupport und interne AI-Agenten. Infolgedessen gehen die Kosten der Unternehmens-AI weit über die Kosten für eine einzelne Anfrage hinaus.
Ebenfalls unterscheiden sich die wirtschaftlichen Modelle der Cloud-AI und der lokalen AI erheblich. Cloud-AI ist nutzungsbasiert, was bedeutet, dass Unternehmen nur Kosten entstehen, wenn AI-Dienste genutzt werden. Das ist besonders vorteilhaft für Experimente, Burst-Workloads und fortgeschrittene Reasoning-Aufgaben. Im Gegensatz dazu ist lokale AI investitionsorientiert. Sobald die notwendige Infrastruktur eingerichtet ist, steigt der Wert dieser Investition, wenn AI in den täglichen Betrieb integriert wird. Genau diese lokalen Workloads mit hoher Nutzungshäufigkeit profitieren von vorhersehbaren Betriebskosten, zuverlässiger Leistung und einer geringeren Abhängigkeit von externen Diensten.
Das Ziel sollte es nicht nur sein, die Token-Preise zu senken, sondern den langfristigen Geschäftswert zu maximieren. Hybrid AI ermöglicht es Unternehmen, beide Wirtschaftsmodelle gleichzeitig zu optimieren, indem jeder Workload strategisch dort platziert wird, wo er über seinen Lebenszyklus hinweg die größte Rendite erzielen kann.
Warum lokale AI endlich Sinn macht
Jahrelang hatte lokale AI Einschränkungen, die nicht von der Software selbst, sondern von der Systemarchitektur stammten. Das Ausführen moderner Sprachmodelle erforderte eine spezielle Infrastruktur mit ausreichender Speicherkapazität, effizienter Datenübertragung, optimierter Inferenzsoftware und leistungsstarken AI-Beschleunigern. Historisch gesehen waren diese Fähigkeiten typischerweise nur in dedizierten AI-Servern oder Cloud-Plattformen zu finden.
Jedoch hat sich diese Einschränkung bemerkenswert verändert. Jüngste Fortschritte in der Speicherarchitektur, bei AI-Beschleunigern, optimierten Inferenzlaufzeiten und Modelloptimierungstechniken haben das Potenzial moderner Desktop-Systeme erweitert.
Diese Techniken verbessern nicht nur die Leistung, sondern bieten Unternehmen auch eine größere Flexibilität. Anstatt standardmäßig für jeden AI-Workload die Cloud zu wählen, können Unternehmens-IT-Architekten nun die Umgebung auswählen, die am besten zu den spezifischen Anforderungen jeder Aufgabe passt.
Routinemäßige Unternehmensaktivitäten wie Wissensabruf, Unterstützung bei der Softwareentwicklung, Dokumentenanalyse, Meeting-Intelligence und Workflow-Automatisierung können zunehmend näher an den Unternehmensdaten betrieben werden, was für eine hohe Reaktionsfähigkeit, Governance und betriebliche Kontinuität sorgt.
Während Cloud-AI weiterhin eine wichtige Rolle bei Frontier-Modellen, großskaligem Reasoning und global verteilten AI-Diensten spielt, ergänzt lokale AI diese Stärken, indem sie für geeignete Workloads Datenschutz, zuverlässige Leistung, Resilienz und eine effiziente Ausführung bietet.
Technische Fortschritte haben den Bedarf an Cloud-AI nicht beseitigt, sondern die Auswahlmöglichkeiten für Unternehmen erweitert. Diese Veränderung stellt eine der bemerkenswertesten Entwicklungen im Bereich der Unternehmens-AI im letzten Jahrzehnt dar.
Die Zukunft ist Workload-First
Erfolgreiche Unternehmens-AI zeichnet sich nicht mehr durch die größten Sprachmodelle, die schnellste Hardware oder die fortschrittlichsten Cloud-Plattformen aus. Stattdessen kommt es darauf an, wie gut AI die tägliche Arbeit von Mitarbeitenden verbessert.
Betrachten wir ein Produktentwicklungsteam, das sich auf eine neue Markteinführung vorbereitet. Cloud-AI analysiert globale Markttrends und Wettbewerberaktivitäten, während Unternehmens-AI auf Engineering-Spezifikationen, historisches Projektwissen und interne Dokumentation zugreift. Lokale AI unterstützt Entwickler beim Programmieren, bei der Dokumentenzusammenfassung, der Besprechungsvorbereitung und im Arbeitsalltag und arbeitet nahtlos mit bestehenden Unternehmensanwendungen zusammen.
Für Mitarbeitende bedeutet dies einen reibungslosen Arbeitsablauf, bei dem jede Aufgabe so bearbeitet wird, dass der Geschäftswert maximiert wird. Mitarbeitende müssen sich nicht um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern, sondern erhalten einfach die benötigten AI-Ressourcen genau dann, wenn sie diese benötigen.
Dies verkörpert die Essenz von Hybrid AI: Es geht nicht darum, cloud-first oder local-first zu sein, sondern darum, workload-first zu sein. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, werden von isolierten AI-Implementierungen zu umfassenden Unternehmens-AI-Modellen übergehen, die sicher, skalierbar, resilient und anpassungsfähig an sich ständig ändernde Geschäftsanforderungen sind.
Wichtige Erkenntnisse
- Cloud-AI bleibt unerlässlich, ist aber nicht mehr die optimale Lösung für jeden Unternehmens-Workload.
- Unternehmens-AI-Strategien sollten mit dem Verständnis der Arbeit beginnen, nicht mit der Infrastruktur.
- Die AI-Ökonomie geht über die Token-Preisgestaltung hinaus und umfasst Governance, Latenz, Resilienz, betriebliche Effizienz und Total Cost of Ownership (TCO).
- Fortschritte in der Unified-Memory-Architektur, bei Inferenz-Runtimes und der Modelloptimierung haben lokale AI für viele Unternehmensszenarien praktikabel gemacht.
- Hybrid AI ermöglicht es Unternehmen, jeden Workload dort zu platzieren, wo er den größten langfristigen Geschäftswert liefert.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Hybrid AI?
Hybrid AI ist ein Betriebsmodell, das Cloud-AI, Unternehmens-AI und lokale AI kombiniert und es jedem Workload ermöglicht, in der Umgebung ausgeführt zu werden, die die beste Balance zwischen Leistung, Governance, Resilienz und langfristigem Geschäftswert bietet.
Warum ist Cloud-AI nicht für jeden Unternehmens- und KMU-Workload ausreichend?
Unternehmens- und KMU-Workloads unterscheiden sich erheblich in ihren Anforderungen an Datenschutz, Latenz, Governance, Resilienz und Betriebskosten. Hybrid AI ermöglicht es Unternehmen, die Ausführungsumgebung auszuwählen, die am besten zu jedem Workload passt.
Was ist eine Workload-first AI-Strategie?
Eine Workload-first-Strategie beginnt mit dem Verständnis des Geschäftsziels, bevor AI-Modelle oder Infrastruktur ausgewählt werden. Unternehmen definieren zuerst die Arbeit, die AI verbessern soll, und wählen dann die Ausführungsumgebung, die den größten langfristigen Wert schafft.
Ersetzt Hybrid AI die Cloud-AI?
Nein. Hybrid AI ergänzt Cloud-AI, indem sie Cloud-AI, Unternehmens-AI und lokale AI zu einem einheitlichen Betriebsmodell für Unternehmen kombiniert, bei dem jeder Workload in der am besten geeigneten Umgebung ausgeführt wird.
Wo sollten Unternehmen beginnen?
Der Ausgangspunkt ist die Arbeit. Zuerst werden die Unternehmens- und KMU-Workloads klassifiziert und anschließend die Ausführungsumgebung ausgewählt, die für jeden Workload den größten langfristigen Geschäftswert bietet.
Mehr über das Gesamtbild der AI erfahren:
MSI AI-Einblicke — Ausgabe #002
Der vollständige Leitfaden für Führungskräfte zu Workload-first-AI-Strategien, zur Unternehmens-AI-Ökonomie, technologischer Konvergenz und praktischen Entscheidungshilfen.
Vorherige Ausgabe
MSI AI-Einblicke — Ausgabe #001
Verstehen, warum sich AI von promptbasierten Assistenten zu autonomen AI-Agenten entwickelt und wie agentische AI die Verarbeitung von Unternehmensdaten neu gestaltet.
