Hybrid Cloud und On-Prem Strategien für den Einsatz großer Sprachmodelle

Stellen Sie sich vor, Sie haben ein großes Sprachmodell wie GPT-4 oder Llama 3, das täglich Millionen Anfragen verarbeiten soll. Aber Ihre Kunden in der EU verlangen, dass ihre Daten nie das Land verlassen. Gleichzeitig brauchen Sie an Quartalsenden die Rechenleistung einer Wolke, um Berichte zu generieren. Was tun? Die Antwort liegt nicht in einer Entscheidung zwischen Cloud oder On-Prem - sondern in einer Kombination: Hybrid Cloud und On-Prem Strategien für den Einsatz großer Sprachmodelle.

Warum Hybrid nicht nur eine Option, sondern die Norm ist

Im Jahr 2025 ist die Frage nicht mehr, ob man Hybrid nutzen sollte, sondern wie man es richtig macht. Laut IDC haben 85 % der Fortune-500-Unternehmen bis Ende 2024 eine Hybrid-Infrastruktur für KI-Workloads implementiert. Der Grund? Es gibt keine Alternative. Pure On-Prem-Lösungen sind zu teuer, zu langsam und zu unflexibel. Pure Cloud-Lösungen verletzen Datenschutzgesetze wie GDPR oder HIPAA. Hybrid ist der einzige Weg, der beides ermöglicht: Sicherheit und Skalierbarkeit.

Ein Finanzinstitut in Frankfurt nutzt beispielsweise ein On-Prem-Cluster mit NVIDIA H100-GPUs, um alle Kundendaten lokal zu verarbeiten. Sobald ein Bericht an Quartalsende generiert werden muss - mit 10.000 gleichzeitigen Anfragen - wird der Lastspitzen-Anteil automatisch in die AWS-Region Frankfurt verschoben. Dieses sogenannte „Cloud Bursting“ funktioniert nur, wenn Netzwerk und Orchestrierung perfekt abgestimmt sind. Sonst wird die Latenz zum Flaschenhals.

Wie funktioniert eine Hybrid-LLM-Architektur?

Eine funktionierende Hybrid-LLM-Infrastruktur besteht aus drei Säulen: On-Prem-Infrastruktur, Cloud-Resourcen und Orchestrierung.

Die On-Prem-Seite ist meist ein Cluster aus NVIDIA H100 oder A100-GPUs mit mindestens 80 GB VRAM pro GPU. Für Modelle über 70 Milliarden Parameter reicht weniger nicht. Dazu kommt ein 100 Gbps RDMA-Netzwerk - das ist kein Standard-Netzwerk, sondern eine spezielle Hochgeschwindigkeitsverbindung, die Daten zwischen GPUs ohne Verzögerung hin- und herbewegt. Ohne das ist kein effizienter Inferenzbetrieb möglich.

Die Cloud-Seite nutzt Instance-Typen wie AWS p4de, Azure NDv4 oder Google Cloud A2 VMs - allesamt mit A100/H100-GPUs und optimierten Netzwerken. Hier laufen die Lastspitzen, die Modellaktualisierungen oder die Verarbeitung von weniger sensiblen Daten.

Die Verbindung zwischen beiden Welten ist das Herzstück. Kubernetes orchestriert die Workloads. Container wie Docker verpacken die Modelle in portable Einheiten. vLLM - ein Open-Source-Inferenzserver - sorgt dafür, dass das Speichermanagement effizient ist. Durch „paged attention“ und „continuous batching“ reduziert vLLM den Speicherverbrauch um bis zu 70 % im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen. Das bedeutet: Mit denselben GPUs können Sie doppelt so viele Anfragen bearbeiten.

Die drei größten Fallstricke - und wie man sie vermeidet

Viele Unternehmen scheitern nicht an der Technik, sondern an der Planung. Hier sind die drei häufigsten Fehler - und wie man sie vermeidet.

1. Netzwerk-Latenz unterschätzen

Ein typisches Hybrid-Setup hat eine Latenz von 15-40 ms zwischen On-Prem und Cloud. Für eine einfache Textantwort ist das kein Problem. Aber bei Echtzeit-Anwendungen wie Chatbots mit 100 ms Antwortzeitvorgabe wird es kritisch. Ein Unternehmen in Boston hat 185.000 USD für Netzwerkberater ausgegeben, um eine dedizierte Direct Connect-Verbindung zwischen AWS und ihrem Rechenzentrum aufzubauen. Ohne das wäre der Service unbrauchbar geworden.

2. Datenhoheit ignoriert

Ein Krankenhaus in Berlin wollte LLMs nutzen, um Patientenakten zu analysieren. Sie dachten: „Wir halten die Daten lokal, die Berechnungen laufen in der Cloud.“ Falsch. HIPAA verlangt: Wenn Daten in die Cloud gehen - selbst für eine kurze Berechnung - müssen sie verschlüsselt bleiben. Die zusätzliche Verschlüsselungslayer brachten die Antwortzeit von 80 ms auf 120 ms. Die Lösung? Alles auf On-Prem. Keine Cloud. Kein Hybrid. Ein harter, aber notwendiger Kompromiss.

3. Modellversionen verlieren

Stellen Sie sich vor, Sie haben drei Versionen Ihres Modells: v1.3 im On-Prem, v1.4 in der Cloud, v1.2 im Test. Wer bekommt welches? Wer hat die letzte Änderung gesehen? 68 % der Unternehmen lösen das mit Git-basierten Modellregistries - also wie Git für Software, nur für KI-Modelle. Jede Version wird mit einem Hash gespeichert, jede Änderung dokumentiert. Ohne das wird Ihr System chaotisch.

Was kostet das wirklich?

Ein reiner On-Prem-Cluster mit 16 H100-GPUs kostet jährlich zwischen 1,2 und 1,8 Millionen US-Dollar - Hardware, Strom, Kühlung, Personal. Ein reiner Cloud-Einsatz könnte bei 2,5 Millionen liegen - wenn man kontinuierlich alles laufen lässt.

Hybrid spart 40-60 %. Warum? Weil Sie nur für Spitzenlasten in der Cloud bezahlen. Der Rest läuft kostengünstig auf Ihrem eigenen Cluster. Ein Unternehmen in Chicago hat so 1,1 Millionen US-Dollar pro Jahr eingespart - ohne Qualitätseinbußen. Die Investition in die Hybrid-Architektur amortisierte sich in 14 Monaten.

Aber: Die Implementierung ist teuer. Ein erfahrener Kubernetes-Administrator verdient in den USA 145.000-175.000 US-Dollar pro Jahr. Ein Netzwerk-Ingenieur mit Low-Latency-Expertise kostet mindestens 180.000. Und wenn Sie einen Berater von InfraCloud oder IBM hinzuziehen, zahlen Sie 250-350 US-Dollar pro Stunde. Die ersten sechs bis neun Monate sind ein Investitions- und Lernprozess - kein Betrieb.

Wer gewinnt - und wer verliert?

Hybrid ist nicht für alle. Es ist ideal für:

• Banken und Versicherungen mit strengen Datenschutzvorgaben
• Medizintechnik-Unternehmen, die HIPAA einhalten müssen
• Unternehmen mit stark schwankender Nachfrage (z. B. Steuerberater vor Ende März)
• Organisationen, die ihre Daten nicht an Cloud-Anbieter abgeben wollen

Es ist schlecht für:

• Autonome Fahrzeuge - die unter 10 ms Latenz brauchen (da hilft nur Edge-Computing)
• Startups mit wenig Personal - die keine 3 Vollzeit-Engineers für Kubernetes haben
• Unternehmen ohne klare Datenpolitik - die nicht wissen, welche Daten wo bleiben dürfen

Ein Autohersteller in Stuttgart nutzt Hybrid: Die LLMs im Fahrzeug verarbeiten Hinderniserkennung lokal - Latenz unter 5 ms. Die Modelle werden wöchentlich in der Cloud trainiert - mit Daten von 50.000 Fahrzeugen. Das ist Hybrid im perfekten Einsatz: Edge für Echtzeit, Cloud für Lernen.

Was kommt als Nächstes?

Im Jahr 2025 wird sich das Feld beschleunigen. Google hat Vertex AI Agent Builder veröffentlicht - ein Tool, das Agenten in Hybrid-Umgebungen baut und verwaltet. vLLM 0.2.0, released im November 2023, unterstützt jetzt Multi-GPU-Deployment über Cloud und On-Prem nahtlos. Und ab Q1 2024 kommen Confidential Computing-Technologien wie AMD SEV-SNP und Intel SGX zum Einsatz. Damit können Daten in der Cloud verarbeitet werden - ohne dass der Cloud-Anbieter sie je sieht. Das ist ein Game-Changer für Datenschutz.

Forrester sagt: Hybrid-LLM-Architekturen haben eine „Hohe Lebensfähigkeit“ von 8,7 von 10. IDC prognostiziert: Bis 2026 werden 90 % aller Unternehmens-LLM-Einsätze Hybrid sein. Der Grund? Regulierung und Kosten. Und die Automatisierung wird besser. In Zukunft entscheidet nicht mehr ein Mensch, ob eine Anfrage lokal oder in der Cloud bearbeitet wird - sondern ein Algorithmus, der Echtzeit-Daten zu Kosten, Latenz und Compliance nutzt.

Wie fangen Sie an?

Wenn Sie starten wollen, tun Sie dies nicht mit einer großen, kompletten Umstellung. Fangen Sie klein an:

1. Wählen Sie ein nicht-kritisches, aber datenintensives Szenario - z. B. die automatische Beantwortung von internen HR-Fragen.
2. Setzen Sie das Modell auf einem On-Prem-Cluster mit vLLM und Kubernetes auf.
3. Bauen Sie eine Verbindung zu einer Cloud-Region auf - nur für Lastspitzen.
4. Verwenden Sie Git für das Modellmanagement - jede Änderung muss versioniert sein.
5. Installieren Sie Prometheus für Monitoring - über beide Umgebungen hinweg.
6. Testen Sie die Latenz - und optimieren Sie das Netzwerk, bevor Sie skalieren.

Die meisten Unternehmen brauchen 6-9 Monate, bis sie stabil laufen. Aber wenn sie es schaffen, ist die Belohnung groß: Sicherheit, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz - und die Fähigkeit, sich an neue Gesetze anzupassen, ohne die gesamte Infrastruktur neu zu bauen.