Warum Tesla für KI nicht auf die Public Cloud setzt

Für Tesla ist KI zu wichtig, um sie einfach nur dauerhaft zu „mieten“.Tada Images | shutterstock.com



Jahrelang war die Public Cloud wegen ihres Komforts, ihrer Elastizität und ihrer Bandbreite an Services die Standardlösung für neue Workloads. Weil die strategische Bedeutung von KI jedoch immer weiter wächst, verschiebt sich die Wirtschaftlichkeit dieses Ansatzes – und die darunterliegende Infrastruktur. Tesla ist eines der prominentesten Beispiele für ein Unternehmen, das inzwischen zu dem Schluss gekommen ist, dass KI zu wichtig, zu teuer und zu zentral für sein Business ist, um sie einem externen Cloud-Anbieter zu überlassen.



Im Mittelpunkt der Strategie von Tesla steht deshalb eine simple Idee: Wenn KI erfolgsentscheidend dafür ist, wie Produkte entwickelt, das Geschäft geführt und die Zukunft gestaltet werden, ist die Infrastruktur, die die Technologie ermöglicht, ein strategisches Asset. Sie ist nicht mehr nur „Basisausstattung“, sondern wird zum Teil des Produkts.



So stützen sich die KI-Modelle, Datenbanken, Anwendungen und Workflows von Tesla zunehmend auf eine Infrastruktur, die vom Konzern selbst aufgebaut, gehostet und gemanagt wird. Damit kontrolliert das Unternehmen direkt die Hardware, den Software-Stack, die Datenflüsse, die Leistungsoptimierungen und auch die Security Posture.  



Tesla behandelt KI nicht als Nebenprojekt oder als eine Funktionsebene, die einem bestehenden Business hinzugefügt wird. KI ist für den Elektroautopionier mehr als nur ein Kraftmultiplikator: Die Technologie stellt einen wesentlichen Aspekt der Produktentwicklung, der betrieblichen Effizienz, der Automatisierung und der Wettbewerbsdifferenzierung dar. Unternehmen, die diesen Grad der KI-Abhängigkeit erreicht haben, führen Infrastruktur-Diskussionen auf andere Art und Weise.



Die Kosten treiben die KI aus der Cloud



Die Public Cloud mag schnell, bequem und funktionsreich sein. Das hat allerdings seinen Preis – der sich für KI-fokussierte Unternehmen wie Tesla immer schwieriger rechtfertigen lässt.



Viele Unternehmen, die auf KI umsteigen, sind schockiert über die Preise, die Public-Cloud-Anbieter für KI-Infrastruktur verlangen. Denn die Kosten für Trainings-Cluster, Inferenz-Engines, Storage, Netzwerk, Observability und Support können schnell zu Unsummen werden. Was als komfortabler Weg begann, um zu experimentieren, wird so zu einem extrem teuren Betriebsmodell, wenn KI in großem Maßstab in der Produktion zum Einsatz kommen soll.



In meiner Erfahrung ist die Public Cloud bei dauerhaften Workloads oft mindestens doppelt so teuer wie eine vergleichbare private Infrastruktur. Das trifft zwar nicht in jedem Fall zu und hängt stark von den Nutzungsmustern, der Architektur und der betrieblichen Reife ab. Bei großen, vorhersehbaren und ständig aktiven KI-Workloads lässt sich die Wirtschaftlichkeit der Public Cloud jedoch oft nur schwer rechtfertigen. Beziehungsweise der monetäre Aufschlag, der mit Komfort, Skalierbarkeit und verwalteten Ökosystemen einhergeht.



Als Reaktion darauf suchen Unternehmen zunehmend nach Alternativen. Einige setzen auf Neoclouds, andere prüfen aus Compliance- oder Standort-Gründen auch Sovereign-Cloud-Optionen. Wieder andere greifen für ihre strategisch wichtigsten und kostenintensivsten Workloads jedoch auf Private-Cloud-Infrastrukturen zurück. Wie erfolgreich dieser letztgenannte Ansatz sein kann, wenn ein Unternehmen über die nötige Größe, die erforderliche Komplexität und das langfristige Engagement verfügt, um ihn erfolgreich umzusetzen, zeigt das Beispiel von Tesla.



Wie Tesla von der Private Cloud profitiert



Die Kosten sind dabei allerdings nur ein Teil der Gleichung. Der andere ist Kontrolle: Indem Tesla seine KI-Infrastruktur auf dem eigenen Equipment betreibt, kann es Performance, Datenverarbeitung, Workload-Zuweisung, Governance-Modelle und betriebliche Prioritäten wesentlich besser – und strikter – kontrollieren.



Das ist von besonderer Bedeutung, wenn es um geschäftskritische Workloads geht. Eine privat kontrollierte KI-Umgebung bietet zudem ein verbessertes Security-Niveau, weil das Unternehmen den gesamten Infrastruktur-Stack jederzeit im Blick hat.



Dadurch ergeben sich weitere Vorteile, zum Beispiel mit Blick auf Zuverlässigkeit und Leistungsoptimierung: Entwickler-Teams können ihre eigenen KI-Pipelines gezielt optimieren, statt sich an die generalisierten Muster einer gemeinsam genutzten Cloud-Umgebung anpassen zu müssen.



Zur Wahrheit gehört jedoch auch: Eine eigene private Infrastruktur zu betreiben, ist mit erheblichem Arbeitsaufwand und hohen Kosten verbunden. Das erfordert Kapital, technische Kompetenz, entsprechende Räumlichkeiten, Procurement-Disziplin, operative Exzellenz und langfristiges Engagement. Dieser Ansatz ist also in mehrfacher Hinsicht deutlich komplexer als einfach die Public Cloud zu nutzen.



Für Unternehmen mit umfangreichen, stabilen KI-Anforderungen kann es sich dennoch lohnen. Beziehungsweise können die genannten Vorteile – und die langfristig geringeren Kosten – diesen betrieblichen Aufwand amortisieren.



3 Tipps, um eine eigene KI-Infrastruktur aufzubauen



Tesla hat sich für den Weg in die Private Cloud entschieden, weil KI mit seiner Business-Strategie verwoben ist. Viele andere Unternehmen dürften jedoch noch nicht so weit sein, um ihre eigenen KI-Umgebungen aufzubauen, zu hosten und zu managen. Entsprechend sollte auch nicht jedes Unternehmen diesen Weg einschlagen.



Firmen, bei denen KI jedoch zunehmend eine zentrale Rolle für Produkte, Services und die Erschließung von Wettbewerbsvorteilen spielt, können sich durchaus an der Strategie des E-Autobauers orientieren. Dabei gilt es aus meiner Sicht drei Aspekte ganz besonders zu berücksichtigen:




Machen Sie sich den vollen Betriebsaufwand bewusst: Eine private KI-Infrastruktur erfordert Teams, Prozesse, Einrichtungen und Disziplin, Das wird von vielen Unternehmen unterschätzt.



Verschaffen Sie sich ein Bild von der Wirtschaftlichkeit Ihrer Workload-Muster: Wenn der KI-Bedarf groß, beständig und strategisch wichtig ist, können die Kostenvorteile einer eigenen Infrastruktur überzeugend sein.



Blicken Sie über den „Kosten-Tellerrand“ hinaus: Wenn KI für Ihre Zukunft von zentraler Bedeutung ist, kann es strategische Vorteile bieten, die Infrastruktur zu besitzen – etwa im Hinblick auf Governance, Security, Optimierungen und langfristige Unabhängigkeit. Damit kann die Public Cloud nicht mithalten.




(fm)



Dieser Artikel ist im Original bei unserer Schwesterpublikation Infoworld.com erschienen.