Warum Multi Cloud das Betriebssystem für die KI-Ära ist

Die neue Realität: Komplexität statt Einfachheit

90 Prozent der deutschen Unternehmen nutzten laut Bitkom im Jahr 2025 Cloud-Dienste, 41 Prozent setzen hierbei auf Multi Cloud. Doch die Ernüchterung folgt: 82 Prozent fordern deutsche oder europäische Hyperscaler als Alternativen. Und ein globaler Trend zeigt eine weitere Problematik: Weltweit planen laut Barclays CIO Survey 2024 86 Prozent der CIOs, Workloads aus der Public Cloud zurückzuholen – der höchste Wert seit Beginn der Erhebung. Die Kostenkontrolle bleibt dabei eine zentrale Herausforderung.

Ein Blick auf die Cloud-Landschaft zeigt, dass Deutschland global in Sachen Cloud hinten liegt: Private Cloud (74 Prozent) liegt weit vor Public Cloud (59 Prozent). Was viele als Private Cloud bezeichnen, ist allerdings oft nur das eigene Rechenzentrum mit neuem Label – keine echte Cloud-native Infrastruktur. Diese semantische Unschärfe verschleiert das Problem: Viele Unternehmen haben ihre Legacy-Infrastruktur nie transformiert, sondern nur umbenannt.

Drei unterschätzte Dimensionen der Multi-Cloud-Komplexität

• Die Engineering-Realität: Multi Cloud bedeutet heute nicht mehr nur IaaS von zwei Hyperscalern. Das Spektrum reicht von Infrastruktur- über Plattform-Services, KI-Infrastruktur bis hin zu Edge-Computing. Das Ökosystem explodiert – Terraform, Kubernetes, Service Meshes, GPU-Cluster, Vektordatenbanken, LLM-Orchestrierung. Die Skills-Lücke wird größer, da die Technologie sich exponentiell entwickelt, während Organisationen oft nur linear lernen. KI-Workloads verschärfen dies dramatisch: Sie benötigen spezialisierte Hardware, neue Deployment-Patterns und ein Verständnis für Modell-Lifecycle-Management.
• Die Kostenfalle: Was als pay-as-you-grow vermarktet wurde, entpuppt sich als pay-and-lose-track. Egress-Kosten, unterschiedliche Preismodelle, ungenutzte Reservierungen – weltweit beschweren sich 89 Prozent der Unternehmen über intransparente Kosten. KI-Workloads verschärfen dies massiv: GPU-Stunden für Training und Inferenz kosten ein Vielfaches klassischer Compute-Ressourcen.
• Die Souveränitäts-Gleichung: 78 Prozent der hiesigen Unternehmen halten Deutschland laut Bitkom für zu abhängig von US-Cloud-Anbietern. Die geopolitische Fragmentierung ist real – von verschärften Datentransfer-Regelungen bis zu Abhängigkeiten von US-Chips. Regulatorische Anforderungen wie NIS2 oder DORA verschärfen den Druck. Zunehmende geopolitische Spannungen machen deutlich: Echte europäische Alternativen sind strategische Notwendigkeit.

Fünf kritische Erfolgsfaktoren für Multi Cloud 2026

1. Strategische Klarheit zuerst – Scope rigoros definieren: Multi Cloud ohne klaren Scope endet im Kostendesaster. Unternehmen müssen ehrlich klären: Welche Layer wollen wir abdecken? Fokussieren wir auf Kubernetes und Cloud-Native für neue Anwendungen? Die Legacy-Strategie muss zur Multi-Cloud-Strategie passen. Besonders wichtig ist hier das Prinzip der Data Gravity: Die Physik der Daten bestimmt oft, wo Compute-Ressourcen stehen müssen, um Latenz und Kosten im Griff zu behalten.
2. Souveränität konkret machen – Vom Bauchgefühl zur Risk-Matrix: Souveränität ist keine einfache Frage von Schwarz oder Weiß– die Anforderungen müssen klar formuliert sein. Hierbei müssen Unternehmen fünf Dimensionen unterscheiden: Regulatorische Compliance, Schutz vor Datenabfluss, Absicherung gegen geopolitische Lock-outs, Vermeidung kommerzieller Lock-ins sowie Zugang zu Innovationen. Die entscheidende Frage: Was sind die echten Risiken für mein Unternehmen? Eine Bank hat andere Anforderungen als ein Maschinenbauer. Eine ehrliche Risikoabwägung zeigt, wo echte Alternativen nötig sind. Souveränität bei KI-Workloads bedeutet zum Beispiel auch Kontrolle über verwendete Modelle und deren Training.
3. Engineering Excellence als Kernkompetenz – Die harte Wahrheit: Multi Cloud ist eine Engineering-Aufgabe. Sie braucht klare Richtung, Investitionsbereitschaft und tiefe Skills. Das Zielbild ist hierbei Platform Engineering: Eine interne Plattform zu schaffen, die die Komplexität bündelt und Entwicklern den Rücken für den Business-Code freihält. Der zentrale Trade-off: Umfang versus Kontrolle versus Speed versus Kosten versus Skills. Was ist wichtiger – schnelle Innovation mit neuesten KI-Services oder maximale Souveränität?
4. Plattformdenken statt Flickenteppich – Die Control-Plane als Herzstück: Das Herzstück jeder Multi-Cloud-Architektur ist die Control-Plane – die zentrale Schicht für Service-Katalog, Provisioning, Monitoring, FinOps und Security. Ohne sie wird Multi Cloud zum Flickenteppich.
   Eine kritische Entscheidung: Wo läuft die Control-Plane selbst? Im souveränen Rechenzentrum oder beim Hyperscaler? Das Spektrum der Lösungsanbieter ist breit und beinhaltet plattformbasierte Lösungen wie Red Hat OpenShift, Hyperscaler-Control-Planes (zum Beispiel von AWS, Microsoft und Google), ServiceNow sowie Community-Plattformen wie Crossplane. Wichtig ist, bei der Auswahl auf einen modularen Aufbau zu achten, der KI-Services nativ unterstützen kann.
5. Europäische Optionen pragmatisch evaluieren – Souveränität mit Realismus: Deutsche und europäische Anbieter – STACKIT, OVH, T-Systems Sovereign Cloud – verdienen eine faire Chance. Aber: Feature-Reifegrad, Ökosystem-Stärke und Skills-Verfügbarkeit müssen realistisch bewertet werden.
   Für welche Workloads ergibt europäisch Sinn? Für regulierte Workloads mit hohen Souveränitätsanforderungen – ja. Für Entwicklungs-Workloads mit neuesten KI-Services – möglicherweise nicht. Allerdings zeigt der Bitkom Report: Nur 12 Prozent deutscher Unternehmen würden einen souveränen deutschen Cloud-Dienst nutzen, wenn sie auf neue Funktionen warten müssen. 65 Prozent wollen keinerlei Nachteile akzeptieren.

Was CIOs jetzt tun sollten

• Strategische Klarheit vor Architektur: Portfolio und Souveränitätsrisiken zuerst klären, dann Architektur definieren. Data Gravity – wo die Daten liegen, muss auch Compute sein – ist Physik, keine Verhandlungssache.
• Organisation einbinden: Business-Stakeholder und Developer-Community von Anfang an beteiligen. Der Servicekatalog kann nicht im Elfenbeinturm geschrieben werden und muss zur Realität im Unternehmen passen.
• Skills realistisch bewerten und ausbauen: Platform Engineering braucht Experten, die viele Unternehmen nicht haben. Die Lösung: deutliche Investitionen in Weiterbildung, gezieltes Recruiting und starke Technologiepartner – Multi Cloud im Alleingang ist Illusion.
• Business Case ganzheitlich rechnen: Innovationsgeschwindigkeit, Time-to-Market und Souveränitätsrisiken müssen berücksichtigt werden, nicht nur die Infrastrukturkosten.
• Private Cloud kritisch hinterfragen: Echtes Cloud Native bedeutet Self-Service, API-first, Automation. Alles andere ist teure umbenannte Legacy.

„Jetzt zählt Engineering-Exzellenz. Souveränität ist Business-Risiko-Management in einer fragmentierten Welt. Und KI macht Multi Cloud anspruchsvoller – aber unverzichtbarer.“

Tobias Regenfuß, Accenture

Die Zeit für Illusionen ist vorbei

Multi Cloud ist kein Selbstzweck. Die Unternehmen, die heute in Strategie, Architektur und Skills investieren, werden 2027 vorne sein. Jetzt zählt Engineering-Exzellenz. Souveränität ist Business-Risiko-Management in einer fragmentierten Welt. Und KI macht Multi Cloud anspruchsvoller – aber unverzichtbarer.

Über den Autor:
Tobias Regenfuß ist der leitende Geschäftsführer Technologie bei Accenture für Zentral- und Osteuropa. Accenture ist ein weltweit tätiges Beratungsunternehmen, das führende Organisationen beim Aufbau eines digitalen Geschäftskerns unterstützt und Mehrwert durch Künstliche Intelligenz schafft. Mit rund 784.000 Mitarbeitenden bietet es umfassende Reinvention Services aus den Bereichen Strategie, Beratung und Technologie.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.