AI-Usecases in Cloud-Umgebungen

Im Detail

Was diese Leistung umfasst

Häufige Fragen

Was Kund:innen vorab wissen wollen

1. 01 Vertex AI, Azure AI Foundry oder AWS Bedrock — welche Plattform passt?

   Die Wahl hängt von zwei Faktoren ab: dem bevorzugten Modell und Ihrer bestehenden Cloud-Landschaft. Vertex AI ist erste Wahl, wenn Sie auf Googles Gemini-Modelle setzen, und bietet starke EU-Regionen mit Datenresidenz. Azure AI Foundry führt bei den OpenAI-Modellen und punktet mit nahtloser Integration in eine bestehende Microsoft-365- und Azure-Welt. AWS Bedrock ist der neutralste Modell-Hub: Er bündelt mehrere Anbieter unter einem Dach, ist besonders stark bei Claude und integriert sich nativ in eine vorhandene AWS-Infrastruktur. In den meisten Fällen gibt die bereits genutzte Cloud die Richtung vor, weil Datenwege, Abrechnung und Betrieb dann einfacher bleiben. Die fundierte Entscheidung lässt sich in der Regel in einem Workshop treffen, in dem Use-Case, Modellpräferenz, Compliance-Anforderungen und vorhandene Infrastruktur gegeneinander abgewogen werden — statt die Frage über Monate offenzuhalten und Entscheidungen zu blockieren.

2. 02 Wie kalkuliere ich Token-Kosten realistisch?

   Der häufigste Planungsfehler bei KI-Workloads ist eine zu optimistische Kostenschätzung. Als Faustregel liegt der reale Token-Verbrauch oft beim Zwei- bis Vierfachen der ersten Annahme, weil RAG-Kontexte umfangreich werden und Agenten-Loops dasselbe Modell mehrfach aufrufen, bis ein Ziel erreicht ist. Beides multipliziert die Tokens auf eine Weise, die in einer naiven Rechnung untergeht. Deshalb werden bei der Architektur grundsätzlich zwei Szenarien gerechnet — ein Best-Case und ein realistischer Case — damit das Budget auf belastbaren Annahmen steht. Ebenso wichtig ist, Caching von Anfang an einzuplanen statt als nachträgliche Optimierung: Anthropic Prompt-Caching etwa halbiert die Kosten typischer RAG-Workloads, weil wiederkehrende Kontexte nicht jedes Mal neu bezahlt werden. Solche Hebel gehören in den Architekturentwurf, denn nachträglich lassen sie sich oft nur noch mit erheblichem Umbau realisieren.

3. 03 Können KI-Modelle in der EU gehostet werden?

   Ja, und für viele Unternehmen ist das die Voraussetzung für den produktiven Einsatz. Vertex AI bietet europe-west-Regionen mit Datenresidenz, Azure AI Foundry stellt unter anderem germany-west-central bereit, und AWS Bedrock betreibt Claude in eu-frankfurt. Damit lassen sich gängige Use-Cases datenschutzkonform innerhalb der EU abbilden, ohne dass Daten in Drittländer abfließen. Für maximale Souveränität — etwa bei besonders sensiblen Daten oder strengen regulatorischen Vorgaben — kommen self-hosted Open-Source-Modelle wie Llama oder Mixtral auf eigenen GPUs in Frage; dann verlassen die Daten Ihre Infrastruktur überhaupt nicht. Welche Variante passt, richtet sich nach dem Schutzbedarf des konkreten Anwendungsfalls und den Compliance-Anforderungen. In der Praxis bewährt sich eine Abstufung: EU-gehostete Managed-Modelle für den Großteil der Use-Cases, self-hosted nur dort, wo der Schutzbedarf es zwingend verlangt und den höheren Betriebsaufwand rechtfertigt.

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