{"id":864,"date":"2026-07-09T09:47:53","date_gmt":"2026-07-09T09:47:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/why-cloud-ai-is-losing-ground-to-amds-local-hardware\/"},"modified":"2026-07-09T09:47:53","modified_gmt":"2026-07-09T09:47:53","slug":"warum-cloud-ki-gegenuber-der-lokalen-hardware-von-amd-an-boden-verliert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zupino.com\/de\/generative-ai\/large-language-models\/why-cloud-ai-is-losing-ground-to-amds-local-hardware\/","title":{"rendered":"Warum KI von der Cloud auf lokale Hardware verlagert wird"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-863\" srcset=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4.jpg 1080w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-18x10.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto von Google DeepMind (@googledeepmind) auf Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cloud-KI wird nicht verschwinden. Die gr\u00f6\u00dften Modelle erfordern nach wie vor riesige Rechenzentren, spezielle Beschleuniger, Speicher mit hoher Bandbreite, Strom, K\u00fchlung und eine technische Infrastruktur, die sich nur wenige Unternehmen leisten k\u00f6nnen. F\u00fcr das Training von Spitzenmodellen spielt die Cloud weiterhin eine zentrale Rolle.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Wandel vollzieht sich an anderer Stelle: bei der Inferenz. Sobald ein Modell trainiert wurde, stellt sich die Frage, wo es ausgef\u00fchrt werden soll. Sollten alle Eingabeaufforderungen, Dokumente, Bilder, Kundenanfragen oder internen Arbeitsabl\u00e4ufe an einen Remote-Server gesendet werden? Oder sollte ein gr\u00f6\u00dferer Teil dieser Verarbeitung auf dem Ger\u00e4t, im B\u00fcro, in einem privaten Rechenzentrum oder am Netzwerkrand erfolgen?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Genau hier wird AMDs Strategie f\u00fcr lokale und verteilte KI-Hardware besonders interessant. AMD positioniert Produkte wie Ryzen-KI-Prozessoren, Ryzen-AI-Max-Plattformen und Instinct-Beschleuniger im Rahmen eines umfassenderen Konzepts: KI-Workloads werden nicht alle an einem Ort ausgef\u00fchrt. Einige werden in Hyperscale-Cloud-Umgebungen verbleiben. Andere werden in die Unternehmensinfrastruktur verlagert. Wieder andere werden direkt auf PCs, Workstations und Edge-Ger\u00e4ten ausgef\u00fchrt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das Ergebnis ist kein klarer Wettstreit zwischen Cloud-KI und lokaler KI. Es handelt sich vielmehr um eine praxisorientierte Neuausrichtung der Infrastruktur.<\/span><\/p><h2><span>Die Cloud hat das erste KI-Problem gel\u00f6st<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die erste Welle der Einf\u00fchrung generativer KI wurde aus gutem Grund von der Cloud vorangetrieben. Unternehmen wollten Zugang zu leistungsstarken Modellen, ohne daf\u00fcr Hardware kaufen, spezialisierte Infrastrukturteams einstellen oder komplexe Bereitstellungen verwalten zu m\u00fcssen. Dank der Cloud-Plattformen schien KI sofort verf\u00fcgbar zu sein. Ein Unternehmen konnte \u00fcber APIs und gehostete Plattformen Chatbots, Dokumentenautomatisierung, Programmierassistenten, Bildgenerierung oder Analysetools testen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dieses Modell hat nach wie vor klare Vorteile. Es ist skalierbar, flexibel und einfacher zu implementieren. Es erm\u00f6glicht Unternehmen den Zugriff auf die neuesten Modelle, ohne dass sie sich um die Verwaltung der zugrunde liegenden Hardware k\u00fcmmern m\u00fcssen. F\u00fcr kleinere Teams ist die Cloud nach wie vor der schnellste Weg, um zu experimentieren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Cloud bringt jedoch auch Kompromisse mit sich. Jede Anfrage muss \u00fcbertragen werden. Jedes sensible Dokument kann die Umgebung des Unternehmens verlassen. Jede Abfrage erh\u00f6ht die Nutzungskosten. Jede Abh\u00e4ngigkeit von einem externen Anbieter wirft Fragen hinsichtlich Verf\u00fcgbarkeit, Preisgestaltung und Kontrolle auf. Diese Probleme treten umso deutlicher zutage, je mehr sich die KI vom Experimentierstadium in den t\u00e4glichen Betrieb verlagert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Unternehmen mag eine Abh\u00e4ngigkeit von der Cloud f\u00fcr den gelegentlichen Einsatz von KI in Kauf nehmen. Komplizierter wird es jedoch, wenn KI in den Kundensupport, die rechtliche Pr\u00fcfung, die Softwareentwicklung, die Risiko\u00fcberwachung, industrielle Systeme oder interne Wissensworkflows eingebettet ist. Ab diesem Punkt gewinnen Latenz, Datenschutz, Kostenvorhersehbarkeit und Governance ebenso an Bedeutung wie die Leistungsf\u00e4higkeit der Modelle.<\/span><\/p><h2><span>Inferenz unterliegt anderen wirtschaftlichen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das Trainieren eines fortgeschrittenen Modells ist kapitalintensiv und rechenintensiv. Es erfordert riesige Cluster und eine hochspezialisierte Infrastruktur. Bei der Inferenz verh\u00e4lt es sich anders. Inferenz ist die wiederholte Anwendung des Modells: Fragen stellen, Antworten generieren, Dokumente zusammenfassen, Bilder klassifizieren, Mitarbeiter unterst\u00fctzen oder Agenten steuern.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Mit steigender Nutzung k\u00f6nnen Inferenzvorg\u00e4nge auf subtile Weise kostspielig werden. Eine einzelne Abfrage mag zwar nicht viel kosten, doch Millionen von Abfragen \u00fcber Mitarbeiter, Kunden, Arbeitsabl\u00e4ufe und Anwendungen hinweg k\u00f6nnen das finanzielle Bild ver\u00e4ndern. F\u00fcr Unternehmen, die KI in gro\u00dfem Ma\u00dfstab einsetzen, stellt sich die Frage, ob jede Interaktion \u00fcber einen externen Cloud-Dienst abgerechnet werden sollte.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dies ist ein Grund, warum lokale Hardware zunehmend Beachtung findet. Die lokale Ausf\u00fchrung kleinerer oder optimierter Modelle kann bei bestimmten Workloads die wiederkehrenden Cloud-Kosten senken. Au\u00dferdem kann sie Anwendungsf\u00e4lle unterst\u00fctzen, bei denen eine sofortige Reaktion entscheidend ist, wie beispielsweise kundenorientierte Tools, industrielle \u00dcberwachung, Ger\u00e4te im Gesundheitswesen, Robotik, Callcenter, Cybersicherheitssysteme oder pers\u00f6nliche KI-Assistenten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Entwicklerunterlagen von AMD zu den Ryzen-AI-Prozessoren weisen in diese Richtung und enthalten Beispiele f\u00fcr hybride lokale LLM-Implementierungen, die darauf ausgelegt sind, Kennzahlen wie die \u201eTime-to-First-Token\u201c und die \u201eTokens pro Sekunde\u201c durch den gemeinsamen Einsatz von NPU und GPU zu verbessern. AMD hat GAIA zudem als eine Open-Source-Anwendung f\u00fcr generative KI beschrieben, die daf\u00fcr konzipiert ist, lokale, private LLMs auf Windows-PCs auszuf\u00fchren, die f\u00fcr Ryzen-AI-Hardware optimiert sind.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der entscheidende Punkt ist nicht, dass jedes Unternehmen pl\u00f6tzlich seine eigenen gro\u00dfen Sprachmodelle lokal betreiben wird. Die meisten werden dies nicht tun. Der Punkt ist vielmehr, dass sich nun mehr KI-Anwendungsf\u00e4lle sinnvoll zwischen Cloud und lokaler Infrastruktur aufteilen lassen.<\/span><\/p><h2><span>Datenschutz ist ein st\u00e4rkeres Argument als Geschwindigkeit<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Latenz spielt zwar eine Rolle, doch der Datenschutz k\u00f6nnte der \u00fcberzeugendere Grund f\u00fcr lokale KI sein.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Viele KI-Workflows beinhalten sensible Daten: Vertr\u00e4ge, Finanzunterlagen, Kundenkorrespondenz, Quellcode, interne Strategien, medizinische Informationen, regulierte Dokumente oder personenbezogene Daten. Selbst wenn Cloud-Anbieter ein hohes Ma\u00df an Sicherheit bieten, ziehen es manche Unternehmen vor, bestimmte Verarbeitungsschritte n\u00e4her an ihrer eigenen Umgebung durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dies ist insbesondere in regulierten Branchen, im \u00f6ffentlichen Sektor, im Verteidigungsbereich, im Gesundheitswesen, im Finanzsektor sowie in allen Organisationen mit strengen Vertraulichkeitsverpflichtungen von Bedeutung. Ein lokal installiertes KI-System kann die Menge der extern \u00fcbermittelten Daten reduzieren. Au\u00dferdem kann es die Governance vereinfachen, da die Organisation eine klarere Kontrolle dar\u00fcber hat, wo sich die Daten befinden, wer darauf zugreifen darf und wie lange sie aufbewahrt werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das bedeutet jedoch nicht, dass lokale KI automatisch sicherer ist. Auch lokale Implementierungen erfordern weiterhin Sicherheitsma\u00dfnahmen, \u00dcberwachung, Zugriffskontrollen, Patches und Modell-Governance. Ein schlecht verwaltetes lokales System kann eigene Risiken mit sich bringen. F\u00fcr bestimmte Anwendungsf\u00e4lle ist die M\u00f6glichkeit, Daten direkt auf dem Ger\u00e4t oder innerhalb einer kontrollierten Infrastruktur zu verarbeiten, jedoch ein erheblicher Vorteil.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Genau hier kann sich das \u201eCloud-First\u201c-KI-Modell als weniger geeignet erweisen. Je vertraulicher der Arbeitsablauf ist, desto attraktiver wird eine lokale oder private Infrastruktur.<\/span><\/p><h2><span>Die Chancen f\u00fcr AMD liegen nicht nur in Rechenzentren<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>AMD wird h\u00e4ufig im Zusammenhang mit KI-Beschleunigern f\u00fcr gro\u00df angelegte Infrastrukturen diskutiert. Die Serien Instinct MI300 und MI350 spielen in dieser Debatte um Rechenzentren eine Rolle, wobei das Unternehmen die MI350-Serie als speziell f\u00fcr generative KI, Hochleistungsrechnen, Training und Hochgeschwindigkeits-Inferenz konzipiert pr\u00e4sentiert. Laut AMD nutzt die MI350-Serie die CDNA-4-Architektur und ist auf moderne KI-Infrastrukturen ausgerichtet.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Bei der lokalen KI sieht die Sache jedoch anders aus. Hier geht es darum, n\u00fctzliche KI-Leistung nicht nur in gro\u00dfe Servercluster, sondern auch in PCs, Workstations und Edge-Ger\u00e4te zu integrieren. AMD hat die Plattformen \u201eRyzen AI Halo\u201c und \u201eRyzen AI Max PRO\u201c f\u00fcr lokale, agentenbasierte KI-PCs und Workstations beworben und positioniert sie f\u00fcr Unternehmensabl\u00e4ufe, bei denen Hardware und KI-Software zusammengef\u00fchrt werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das ist von Bedeutung, da der Einsatz von KI zunehmend dezentraler wird. Mitarbeiter w\u00fcnschen sich m\u00f6glicherweise KI-Assistenten, die mit lokalen Dateien arbeiten k\u00f6nnen. Entwickler m\u00f6chten vielleicht Unterst\u00fctzung beim Programmieren, ohne sensible Repositorys au\u00dferhalb des Unternehmens zu \u00fcbertragen. Designer, Analysten und Ingenieure w\u00fcnschen sich m\u00f6glicherweise KI-Leistung auf Workstation-Niveau. Industriebetreiber ben\u00f6tigen m\u00f6glicherweise KI in unmittelbarer N\u00e4he zu Maschinen und Sensoren. Au\u00dfendienstteams ben\u00f6tigen m\u00f6glicherweise Systeme, die auch bei eingeschr\u00e4nkter Konnektivit\u00e4t funktionieren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>In solchen Situationen stellt lokale Hardware keinen R\u00fcckschritt gegen\u00fcber der Cloud dar. Sie ist vielmehr besser auf die Betriebsumgebung abgestimmt.<\/span><\/p><h2><span>Kleinere Modelle ver\u00e4ndern die Berechnung<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Vor einigen Jahren schien es f\u00fcr die meisten Unternehmen noch unrealistisch, n\u00fctzliche generative KI lokal einzusetzen. Gro\u00dfe Modelle waren zu ressourcenintensiv, die Hardware bot zu wenig Leistung und die Benutzererfahrung lie\u00df zu w\u00fcnschen \u00fcbrig.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das hat sich ge\u00e4ndert. Kleinere Modelle wurden verbessert. Durch die Quantisierung hat sich der Speicherbedarf verringert. Hardware-Beschleuniger sind leichter zug\u00e4nglich geworden. Entwickler lernen, wie sie lokale und Cloud-Modelle in praktischen Arbeitsabl\u00e4ufen kombinieren k\u00f6nnen. J\u00fcngste Forschungsergebnisse zum Einsatz von LLM am Netzwerkrand haben zudem aufgezeigt, warum lokale Inferenz in Umgebungen, in denen Datenschutz, Latenz und Konnektivit\u00e4t eine wichtige Rolle spielen, zunehmend praktikabel wird.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das bedeutet jedoch nicht, dass lokale Modelle immer mit den besten Cloud-Modellen mithalten k\u00f6nnen. Oft ist dies nicht der Fall. Die gr\u00f6\u00dften gehosteten Modelle sind bei komplexen Schlussfolgerungen, umfassendem Wissen, Programmieraufgaben und multimodalen Aufgaben m\u00f6glicherweise immer noch leistungsf\u00e4higer als kleinere lokale Systeme. Viele Anwendungsf\u00e4lle in der Wirtschaft erfordern jedoch nicht das leistungsst\u00e4rkste verf\u00fcgbare Modell. Sie ben\u00f6tigen ein Modell, das gut genug ist \u2013 schnell, datenschutzkonform, erschwinglich und zuverl\u00e4ssig.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Diese Unterscheidung ist wichtig. Der KI-Markt hat sich jahrelang auf die Leistungsf\u00e4higkeit der Modelle konzentriert. In der n\u00e4chsten Phase wird der Fokus st\u00e4rker auf der Eignung liegen. Ein Rechtsteam, das interne Richtlinien zusammenfasst, ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise nicht f\u00fcr jede Aufgabe ein Modell auf dem neuesten Stand der Technik. Eine Produktionsst\u00e4tte, die Anlagen \u00fcberwacht, ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise eher eine geringe Latenz als umfassende allgemeine Intelligenz. Ein Kundenservice-Workflow erfordert m\u00f6glicherweise Geschwindigkeit, Kostenkontrolle und Datenschutz. Ein Feldger\u00e4t muss m\u00f6glicherweise offline arbeiten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Lokale Hardware wird dann attraktiv, wenn das beste Modell nicht das leistungsst\u00e4rkste, sondern das am besten geeignete ist.<\/span><\/p><h2><span>Bei hohen Arbeitslasten hat die Cloud nach wie vor die Nase vorn<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Vorteile lokaler KI sollten nicht \u00fcberbewertet werden. Viele KI-Anwendungen werden weiterhin cloudbasiert sein, da die Cloud nach wie vor die praktischste Umgebung f\u00fcr gro\u00df angelegtes Training, komplexe Inferenz, schnelle Skalierung und den Zugriff auf modernste Modelle darstellt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Unternehmen m\u00fcssen zudem den betrieblichen Aufwand ber\u00fccksichtigen. Der Kauf lokaler Hardware ist nur der Anfang. Sie ben\u00f6tigen Mitarbeiter, die diese verwalten, Modelle aktualisieren, Sicherheitsma\u00dfnahmen umsetzen, die Leistung messen und Systeme in bestehende Arbeitsabl\u00e4ufe integrieren k\u00f6nnen. Cloud-Anbieter nehmen ihnen einen Gro\u00dfteil dieses Aufwands ab.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Hinzu kommt das Thema Flexibilit\u00e4t. KI-Hardware veraltet schnell. Modelle \u00e4ndern sich. Die Arbeitslasten entwickeln sich weiter. Ein Unternehmen, das stark in lokale Infrastruktur investiert, muss sicher sein k\u00f6nnen, dass die Hardware lange genug nutzbar bleibt, um die Investitionskosten zu rechtfertigen. Cloud-Dienste bieten mehr Flexibilit\u00e4t, auch wenn sie bei gro\u00dfem Umfang kostspielig werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aus diesem Grund ist ein hybrider Ansatz die bessere L\u00f6sung. Die Cloud wird weiterhin die anspruchsvollsten und elastischsten Workloads bew\u00e4ltigen. Lokale Hardware wird einen wachsenden Anteil an Workflows \u00fcbernehmen, bei denen Datenschutz, Latenz, wiederkehrende Kosten oder die Konnektivit\u00e4t einen reinen Cloud-Einsatz weniger attraktiv machen.<\/span><\/p><h2><span>Die entscheidende Frage f\u00fcr Unternehmen ist, wo die einzelnen Workloads hingeh\u00f6ren<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>F\u00fcr Unternehmen sollte die Entscheidung nicht bei AMD, Nvidia, Microsoft, Amazon, Google oder einem anderen Anbieter ansetzen. Sie sollte bei der jeweiligen Arbeitslast ansetzen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Unternehmen sollte sich fragen, welche Aufgaben das KI-System erf\u00fcllen soll, welche Daten es verarbeiten wird, wie schnell es reagieren muss, wie oft es ausgef\u00fchrt wird, welche Modellqualit\u00e4t erforderlich ist und welche Risiken entstehen, wenn das System auf einen externen Dienst angewiesen ist.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Marketingentwurf mit geringem Risiko eignet sich m\u00f6glicherweise hervorragend f\u00fcr ein Cloud-Tool. Eine sensible rechtliche Pr\u00fcfung erfordert m\u00f6glicherweise eine private Infrastruktur. Ein Kundensupport-Bot kann sowohl lokal aufgerufen als auch in der Cloud generiert werden. Ein Fabrik\u00fcberwachungssystem ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise Edge-Verarbeitung, da Verz\u00f6gerungen oder Verbindungsausf\u00e4lle inakzeptabel sind. Ein Softwareentwicklungsteam w\u00fcnscht sich m\u00f6glicherweise lokale Programmierunterst\u00fctzung f\u00fcr propriet\u00e4re Repositorys.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sobald man sich ein Bild von der Arbeitslast gemacht hat, wird die Wahl der Infrastruktur klarer.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Auch hier k\u00f6nnte das breitere Portfolio von AMD eine Rolle spielen. Das Unternehmen verkauft nicht nur eine Art von KI-Chip. Es versucht, verschiedene Marktsegmente zu bedienen: Beschleuniger f\u00fcr Rechenzentren, CPUs, adaptives Computing, KI-PCs, Workstations und Edge-Anwendungen. AMD selbst beschreibt sein KI-Portfolio als eine Palette von CPU-, GPU- und adaptiven Computing-L\u00f6sungen f\u00fcr unterschiedliche Anwendungsanforderungen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Diese Bandbreite ist von Nutzen, da die KI-Infrastruktur zunehmend fragmentierter wird. Es wird kein einheitliches Bereitstellungsmodell geben.<\/span><\/p><h2><span>Was dies f\u00fcr die KI-Strategie bedeutet<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Aufstieg lokaler KI-Hardware ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre KI-Planung angehen sollten. Anstatt davon auszugehen, dass jedes KI-Tool ein Cloud-Abonnement ist, ben\u00f6tigen sie eine Infrastruktur\u00fcbersicht.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>In welchen Arbeitsabl\u00e4ufen kann KI in der \u00f6ffentlichen Cloud sicher eingesetzt werden? In welchen ist eine private Cloud erforderlich? Welche sollten auf lokalen Servern ausgef\u00fchrt werden? Welche k\u00f6nnen auf den Ger\u00e4ten der Mitarbeiter ausgef\u00fchrt werden? Welche erfordern Edge-Hardware? Welche Modelle sind lokal ausreichend, und welche erfordern tats\u00e4chlich hochmoderne Rechenleistung?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dies ist nicht nur eine IT-Entscheidung. Sie wirkt sich auf Compliance, Beschaffung, Cybersicherheit, Finanzen, den operativen Betrieb und die Benutzererfahrung aus. Ein Unternehmen, das sich in allen Bereichen f\u00fcr Cloud-KI entscheidet, gewinnt zwar an Geschwindigkeit, verliert aber m\u00f6glicherweise die Kostenkontrolle. Ein Unternehmen, das sich in allen Bereichen f\u00fcr lokale KI entscheidet, gewinnt zwar an Kontrolle, schafft aber m\u00f6glicherweise Komplexit\u00e4t. Die bessere Strategie besteht darin, eine wohl\u00fcberlegte Entscheidung zu treffen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das Gleiche gilt f\u00fcr Investoren, die den Markt f\u00fcr KI-Hardware im Blick haben. Die Chance besteht nicht einfach darin, dass Cloud-KI an Bedeutung verliert und lokale Hardware die Oberhand gewinnt. Die Chance liegt vielmehr darin, dass die Anzahl der KI-Workloads zunimmt und unterschiedliche Workloads unterschiedliche Infrastrukturen erfordern. Das schafft Spielraum f\u00fcr Unternehmen, die effiziente Hardware f\u00fcr verschiedene Umgebungen bereitstellen k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Rolle von AMD bei diesem Wandel wird nicht nur von Leistungsbenchmarks abh\u00e4ngen, sondern auch von der Softwareunterst\u00fctzung, der Akzeptanz bei Entwicklern, dem Vertrauen der Unternehmen, der Lieferkapazit\u00e4t und davon, wie gut sich die Hardware in reale KI-Workflows einf\u00fcgt. Bei der KI-Infrastruktur kommt es auf die reine Leistung an. Auch die Benutzerfreundlichkeit und das \u00d6kosystem spielen eine wichtige Rolle.<\/span><\/p><h2><span>Die Richtung lautet: Hybrid<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die wahrscheinlichste Zukunft ist nicht eine, in der die Cloud-KI verliert und die lokale KI gewinnt. Es ist eine Zukunft, in der KI dezentraler wird.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Gro\u00df <a href=\"https:\/\/www.zupino.com\/de\/ki-tools\/die-10-besten-ki-schreibtools-des-jahres-2025\/\">Modelle<\/a> werden weiterhin in gro\u00dfen Rechenzentren trainiert und bereitgestellt. Unternehmen werden f\u00fcr sensible oder datenintensive Arbeitsabl\u00e4ufe eine eigene Infrastruktur betreiben. PCs und Workstations werden mehr KI-Aufgaben lokal bew\u00e4ltigen. Edge-Ger\u00e4te werden Daten in unmittelbarer N\u00e4he zu Sensoren, Maschinen und Nutzern verarbeiten. Cloud-Dienste werden weiterhin Skalierbarkeit und Zugang zu den neuesten Modellen bieten, aber sie werden nicht mehr die Standardl\u00f6sung f\u00fcr jede KI-Aufgabe sein.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Deshalb ist AMDs Vorsto\u00df im Bereich lokaler Hardware von gro\u00dfer Bedeutung. Er spiegelt einen praktischen Wandel auf dem Markt wider. Unternehmen wollen KI-F\u00e4higkeiten nicht mehr nur als Remote-Dienst nutzen. Sie m\u00f6chten einen Teil davon unter ihrer eigenen Kontrolle haben, in der N\u00e4he ihrer eigenen Daten und in ihre eigenen Arbeitsabl\u00e4ufe integriert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cloud-KI verliert nicht an Boden in dem Sinne, dass sie \u00fcberholt w\u00e4re. Sie verliert vielmehr ihre Exklusivit\u00e4t. In der ersten Phase der generativen KI war die Cloud der nat\u00fcrliche Schwerpunkt. In der n\u00e4chsten Phase wird dieser Schwerpunkt st\u00e4rker verteilt sein.<\/span><\/p><p><span>Unternehmen, die dies fr\u00fchzeitig erkennen, werden nicht fragen, ob Cloud- oder lokale KI generell besser ist. Sie werden sich vielmehr fragen, welche Umgebung f\u00fcr die jeweilige Aufgabe die richtige ist. Genau darin liegt der eigentliche Vorteil der Infrastruktur.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Da Cloud-KI der Konkurrenz durch die lokale Hardware von AMD ausgesetzt ist, ver\u00e4ndert sich die Landschaft der gro\u00dfen Sprachmodelle und generativen Systeme. 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