In den letzten zwei Jahren haben 93% befragter Unternehmen einige KI-Workloads zurück auf ihre lokalen Server verlagert oder planen es. Die Unternehmen nennen drei zentrale Faktoren für den Umzug. Das Thema Datensouveränität ist mit Abstand der wichtigste Grund. Bei der Implementierung von KI-Anwendungen, die sensible Unternehmensdaten verarbeiten, würden 91% der Befragten Alternativen zur Public Cloud vorziehen. Zudem stufen rund drei Viertel (74%) die unkontrollierte Nutzung von Cloud-KI-Tools durch Mitarbeitende als kritisches oder erhebliches Sicherheitsrisiko ein. Und 58% berichten, dass Bedenken hinsichtlich des Speicherortes sensibler Daten ihre KI-Initiativen verzögert haben. Auch finanziell sehen viele Unternehmen in der eigenen Infrastruktur eine besser planbare Alternative: 40% der Unternehmen geben an, dass die tatsächlichen Ausgaben für die Nutzung von Cloud-basierten KI-Workloads das vorgesehene Budget überstiegen haben. Als dritten Faktor, der für die Nutzung von On-Premises-Infrastrukturen spricht, ermittelt die Studie die Performance. Für drei Viertel der Befragten (75%) bieten hier nur lokale Server eine akzeptable Leistung für aktuelle oder geplante KI-Workloads. Praktische Anwendungen, die von einer On-Premises-Implementierung profitieren, umfassen die Echtzeit-Videoanalyse, Qualitätskontrolle in der Fertigung und die latenzarme Verarbeitung von Transaktionen.
