SaaS AI, gehostete Open Source oder private Cloud?
Die Zukunft der AI-Cloud-Infrastruktur bleibt unklar. Laut IDC werden die globalen Ausgaben für private Cloud-Infrastrukturen im Jahr 2024 51,8 Milliarden US-Dollar betragen und bis 2027 auf 66,4 Milliarden US-Dollar anwachsen. Auf der anderen Seite werden öffentliche Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft und Google im Jahr 2024 voraussichtlich 815,7 Milliarden US-Dollar einnehmen.
Der Aufstieg von AI treibt die Wiederentdeckung privater Clouds voran, um Anforderungen bzgl. Data-Privacy und Fine-Tuning zu unterstützen. Da AI-Workloads zunehmend komplexer und teurer werden, überdenken viele Unternehmen ihre Cloud-Strategien und tendieren zu einer hybriden Cloud-Infrastruktur.
Ein Hauptgrund für diesen Trend sind die steigenden Kosten für Cloud- und AI-Technologien. Öffentliche Clouds erweisen sich oft als teurer als lokale Lösungen, was viele CIOs dazu zwingt, ihre Cloud-Ressourcen effizienter zu nutzen. Private Cloud-Plattformen wie Groq, Dell APEX und HPE GreenLake bieten die notwendige Rechenleistung und Flexibilität für AI-Workloads und ermöglichen eine strengere Kontrolle über Datensicherheit und -privatsphäre.
Trotz der Vorteile privater Clouds gibt es Herausforderungen. Spezialisierte Hardware wie GPU-Server kann kostspielig sein und erfordert umfangreiche Strom- und Kühlsysteme. Diese Faktoren machen es für Unternehmen schwierig, die zusätzlichen Kosten und Upgrades vollständig zu verstehen.
Hier kommt ComposableAI ins Spiel. Der Service bietet verschiedene Modelle zur Auswahl und hilft Unternehmen, die für ihre Bedürfnisse am besten geeignete Lösung zu finden. Ob SaaS, gehostete Open-Source-Lösungen oder private Clouds – ComposableAI vergleicht die Optionen und reduziert die Komplexität, um die bestmögliche Entscheidung zu treffen.