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:- Wählen Sie ein nicht-kritisches, aber datenintensives Szenario - z. B. die automatische Beantwortung von internen HR-Fragen.
- Setzen Sie das Modell auf einem On-Prem-Cluster mit vLLM und Kubernetes auf.
- Bauen Sie eine Verbindung zu einer Cloud-Region auf - nur für Lastspitzen.
- Verwenden Sie Git für das Modellmanagement - jede Änderung muss versioniert sein.
- Installieren Sie Prometheus für Monitoring - über beide Umgebungen hinweg.
- 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.
Was ist der Hauptvorteil einer Hybrid-LLM-Architektur?
Der Hauptvorteil ist die Balance zwischen Datensicherheit und Rechenleistung. Sie halten sensible Daten lokal (On-Prem) und nutzen die Cloud nur für Lastspitzen oder weniger sensible Aufgaben. So erfüllen Sie Datenschutzgesetze wie GDPR oder HIPAA, ohne auf Skalierbarkeit verzichten zu müssen.
Kann ich ein großes Sprachmodell komplett auf On-Prem laufen lassen?
Technisch ja - aber es ist extrem teuer und unflexibel. Ein Cluster mit 16 H100-GPUs kostet jährlich über 1,5 Millionen US-Dollar. Außerdem brauchen Sie Experten für GPU-Optimierung, Netzwerk und Kubernetes. Die meisten Unternehmen nutzen Hybrid, weil sie nicht jedes Jahr neue Hardware kaufen wollen - und weil sie plötzliche Lastspitzen nicht abfangen können.
Welche Technologien brauche ich für eine Hybrid-LLM-Lösung?
Sie brauchen: NVIDIA H100/A100-GPUs für On-Prem, Kubernetes für die Orchestrierung, vLLM für effizientes Inferencing, Docker für Containerisierung, ein Git-basiertes Modellregistry für Versionierung, und ein Netzwerk mit 100 Gbps RDMA. Für die Cloud: AWS p4de, Azure NDv4 oder Google A2 VMs. Monitoring mit Prometheus und Authentifizierung mit SAML oder OAuth2.
Ist Hybrid sicherer als reine Cloud?
Ja - aber nur, wenn Sie es richtig machen. In einer reinen Cloud-Lösung liegen Ihre Daten auf Servern, die Sie nicht kontrollieren. In Hybrid bleiben sensible Daten lokal. Wenn Sie jedoch Daten in die Cloud senden, müssen sie verschlüsselt und mit Confidential Computing geschützt sein. Sonst ist Hybrid nicht sicherer - nur komplexer.
Wann sollte ich auf Hybrid verzichten?
Verzichten Sie auf Hybrid, wenn Sie Echtzeitanwendungen mit Latenz unter 10 ms brauchen - wie autonome Fahrzeuge oder Hochfrequenzhandel. Dann ist Edge-Computing die bessere Wahl. Auch, wenn Sie kein Team haben, das Kubernetes und Netzwerk beherrscht. Dann ist eine reine Cloud-Lösung mit Managed Services (wie AWS SageMaker) einfacher - auch wenn sie teurer ist.
Steffi Hill
Dezember 17, 2025 AT 13:42Endlich mal jemand der das richtig erklärt. Ich hab das letztes Jahr für eine Bank umgesetzt und es war ein Wunder, dass es funktioniert hat. vLLM hat uns 60% Speicher gespart - ohne dass jemand was gemerkt hat.
Kein Stress mehr bei Quartalsende. Einfach nur läuft.
Und nein, wir haben keine 100 Gbps - 40 reichen, wenn man nicht zu viel gleichzeitig macht.
Christian Torrealba
Dezember 19, 2025 AT 10:27Ich denke oft darüber nach, was Technik eigentlich für uns bedeutet.
Wir bauen diese riesigen Systeme, um Daten zu schützen - aber vergessen dabei, dass Menschen dahinterstehen.
Ein Krankenhaus in Berlin hat gesagt: 'Nein, keine Cloud.' Und das war richtig.
Manchmal ist Sicherheit nicht eine Frage von Latenz oder Kosten.
Es ist eine Frage von Menschlichkeit.
Wir brauchen nicht mehr Leistung.
Wir brauchen mehr Verantwortung.
😢
Torolf Bjoerklund
Dezember 21, 2025 AT 06:02Haha, ja klar. Hybrid ist die Lösung. Wie immer wenn Leute keine Ahnung haben.
85% der Fortune-500? Das ist doch nur Marketing-Gesülze.
Ich hab in Oslo einen Server mit 2 GPUs laufen und mehr Leistung als alle Clouds zusammen.
Und ich hab keine Kubernetes-Admins, die 180k verdienen.
Hybrid ist nur für Leute, die Angst haben, ihren eigenen Kopf zu benutzen.
🙄
Stefan Johansson
Dezember 22, 2025 AT 22:22Oh mein Gott. Wieder so ein 10-Seiten-Tech-Text, der nur sagt: 'Mach es kompliziert, dann kannst du teuer abrechnen.'
1,8 Mio. für einen Cluster? Ja klar, und dann noch 3 Vollzeit-Engineer, die sich jeden Tag an den Kopf fassen, weil der RDMA-Netzwerk-Switch wieder nicht läuft.
Und dann kommt der CIO und sagt: 'Warum kann das nicht einfach wie bei AWS laufen?'
Weil du dich weigerst, deine Daten zu verkaufen, du Trottel.
Hybrid ist nicht clever. Es ist eine Enttäuschung mit extra Kosten.
😂
Christoffer Sundby
Dezember 23, 2025 AT 11:30Ich hab das mit einem Kunden in Brüssel gemacht - ein kleiner Versicherer mit 200 Mitarbeitern.
Wir haben angefangen mit 2 GPUs und einem einfachen Kubernetes-Cluster.
Keine teuren Berater. Kein Drama.
Erst nach 4 Monaten haben wir die Cloud für Lastspitzen eingebunden.
Es ist kein Wettbewerb zwischen Cloud und On-Prem.
Es ist eine Partnerschaft.
Und wenn du das so siehst, wird alles einfacher.
Du musst nicht alles perfekt haben. Nur anfangen.
👍
Jamie Baeyens
Dezember 24, 2025 AT 02:08Wie kann man nur so naiv sein? Ihr redet von 'Datensicherheit', aber ihr gebt eure Daten doch in die Hände von Amazon, Google und Microsoft.
Und dann sagt ihr: 'Aber wir verschlüsseln!'
Wie schön, dass ihr euch selbst belügt.
Wer vertraut schon einem Cloud-Anbieter, der in den USA sitzt und von einem Kongress reguliert wird?
Und ihr habt noch den Mut, von 'Ethik' zu sprechen?
Das ist nicht Hybrid. Das ist Selbstbetrug mit Rechenzentren.
Die echte Lösung? Gar keine Cloud. Keine KI. Keine Daten. Einfach nur menschliche Entscheidungen.
Wenn ihr das nicht versteht, dann habt ihr nie verstanden, worum es geht.
🫠
Gerhard Lehnhoff
Dezember 25, 2025 AT 14:57Hybrid? Pfff. Das ist doch nur ein Name für 'Ich hab keine Ahnung, was ich tun soll, also mach ich beides und hoffe, dass es funktioniert.'
Und dann kommt noch dieser vLLM-Scheiß mit 'paged attention' - das ist doch nur ein fancy Wort für 'wir haben einen Speicherbug und haben ihn mit einer Bibliothek versteckt'.
Und wer hat das alles implementiert? Ein 28-jähriger DevOps-Boyscout, der noch nie ein echtes Rechenzentrum gesehen hat.
Und jetzt wird das als 'Best Practice' verkauft?
Ich hab in 2020 ein Modell auf nem alten Server mit 2x V100 laufen lassen - und das war stabiler als eure ganze Cloud-Show.
Und ihr zahlt 1,5 Mio. für das Gleiche?
Die Zukunft ist nicht Hybrid. Die Zukunft ist: Wer hat die billigste GPU und den billigsten IT-Admin?
💀