Broadcoms Report „Private Cloud Outlook 2026“ prognostiziert eine Trendwende bei KI-Workloads in Unternehmen: Die Phase der reinen Experimente sei weitgehend abgeschlossen, für den produktiven Betrieb würden Unternehmen ihre KI-Anwendungen zunehmend aus der Public Cloud zurück in die Private Cloud verlagern. Laut dem Bericht setzen mittlerweile 56 Prozent der Unternehmen auf die Private Cloud für produktive KI-Inference, während der Anteil der Public Cloud für diese Workloads im Jahresvergleich um 15 Prozentpunkte auf 41 Prozent gesunken sei. Als Haupttreiber für diese Entwicklung nennt der Bericht Kosten, Komplexität und den Wunsch nach mehr Kontrolle.

Bei den Ergebnissen ist jedoch eine kritische Analyse notwendig. Insbesondere die VMware Cloud Foundation positioniert Broadcom als Private-Cloud-Primus – die Studie stützt das eigene Geschäftsmodell maßgeblich. Zudem handelt es sich bei Broadcom nicht um den einzigen Anbieter in dem Bereich. Neben den bereits etablierten Open-Source-Projekten haben auch die Hyperscaler ihr Portfolio im Private- und Hybrid-Cloud-Umfeld deutlich erweitert.

Kosten wichtiger als Sicherheit

Die wirtschaftliche Argumentation des Reports konzentriert sich vor allem auf die Kosten: Erstmals lösen die Ausgaben die Sicherheitsbedenken als größtes Problem bei der Nutzung der Public Cloud ab (31 Prozent gegenüber 26 Prozent im Vorjahr). 97 Prozent der befragten IT-Entscheider sehen Verschwendung in ihrem Public-Cloud-Budget; mehr als die Hälfte (52 Prozent) schätzt diesen Anteil auf über 25 Prozent des Budgets. Dies führt zu einer verstärkten „Repatriierung“: 50 Prozent der Unternehmen haben bereits Workloads zurück in die Private Cloud geholt, weitere 33 Prozent erwägen diesen Schritt.

Neben finanziellen Aspekten gewinnt laut Report die Geopolitik bei der Infrastrukturplanung an Bedeutung. Datensouveränität und Anforderungen an den Speicherort (54 Prozent) haben erstmals die klassische Compliance (51 Prozent) als führenden geopolitischen Faktor für Infrastrukturentscheidungen abgelöst. Besonders in regulierten Branchen wie dem Finanzsektor, dem Gesundheitswesen und dem öffentlichen Sektor wachse der Druck, sensible Daten unter direkter Kontrolle zu halten.

Dabei ist laut Report die Unterscheidung zwischen KI-Training und KI-Inference entscheidend: Während die Public Cloud aufgrund ihrer elastischen GPU-Ressourcen für das rechenintensive Training (das Anlernen von Modellen) weiterhin attraktiv bleibe, würden sich die Anforderungen bei der Inference – also der produktiven Ausführung des Modells – verschieben. Da diese Workloads kontinuierlich laufen, könnten die variablen Kosten der Public Cloud hier schneller zu einer Kostenexplosion als bei punktuellen Trainingsläufen führen. Zudem gewinnen laut Broadcom autonome KI-Agenten an Bedeutung, die direkt auf sensible Unternehmensdaten zugreifen. Da diese Systeme hohe Anforderungen an Sicherheit, Governance und Latenz stellten, erscheine die Private Cloud für viele Unternehmen als der sicherere Ort für den operativen Betrieb.

Alle Ergebnisse des Reports finden sich bei Broadcom. Die Studie basiert auf einer globalen Umfrage unter 1800 IT-Entscheidern aus Unternehmen mit mindestens 1000 Mitarbeitern in acht Ländern in Nordamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum, die zwischen Februar und März 2026 durchgeführt wurde.

(fo)