Skalierbare Inferenzsysteme führen KI-Modelle auf verteilter Cloud-Infrastruktur aus, die mit dem Bedarf wächst, während lokale Inferenzsysteme Daten auf nahegelegener oder geräteinterner Hardware verarbeiten, um geringere Latenz und bessere Kontrolle zu gewährleisten. Die Wahl zwischen den Systemen hängt von der Arbeitslastgröße, den Datenschutzanforderungen und den Echtzeit-Leistungsanforderungen ab.
Cloudbasierte KI-Inferenzplattformen, die Rechenressourcen dynamisch erweitern, um schwankende Arbeitslasten auf verteilten Servern zu bewältigen.
KI-Inferenz-Setups, die Modelle auf lokalen Servern, Edge-Geräten oder Benutzerhardware in der Nähe des Datenursprungs ausführen.
| Funktion | Skalierbare Inferenzsysteme | Lokalisierte Inferenzsysteme |
|---|---|---|
| Einsatzort | Remote Rechenzentren und Cloud-Regionen | Lokale Server, Edge-Geräte oder Benutzerhardware |
| Skalierbarkeit | Nahezu unbegrenzt durch elastische Rechenleistung | Begrenzt durch die lokale Hardwarekapazität |
| Latenz | Höher aufgrund der Netzwerkübertragung, typischerweise 100-500 ms. | Niedriger, oft unter 50 ms bei kleinen Modellen |
| Modellgrößenunterstützung | Kann Modelle mit Hunderten von Milliarden Parametern ausführen. | Im Allgemeinen beschränkt auf Modelle mit Parametern unterhalb von ~70B auf Consumer-Hardware |
| Datenschutz und Datenkontrolle | Die Daten verlassen das Netzwerk des Nutzers und werden von Dritten verarbeitet. | Die Daten verbleiben auf der lokalen Hardware und behalten die volle Kontrolle des Benutzers. |
| Kostenstruktur | Bezahlung pro Nutzung oder Abonnement, skaliert mit der Nachfrage | Einmalige Hardwareinvestition, danach nahezu null Grenzkosten |
| Internetabhängigkeit | Erfordert eine stabile Verbindung mit hoher Bandbreite. | Funktioniert offline, sobald die Modelle heruntergeladen sind. |
| Wartung | Der Anbieter kümmert sich um Updates, Sicherheitspatches und Skalierung. | Benutzer verantwortlich für Updates, Treiber und Hardwarewartung |
Skalierbare Inferenzsysteme führen zu Netzwerkzugriffen und damit zu Latenzzeiten zwischen 100 und 500 Millisekunden, abhängig von Standort und Auslastung. Lokalisierte Systeme umgehen diesen Netzwerkzugriff vollständig, was für Echtzeitanwendungen wie Sprachassistenten oder Roboter von enormer Bedeutung ist. Skalierbare Systeme können jedoch deutlich größere Modelle verarbeiten, die nicht auf ein einzelnes Gerät passen. Daher sind Latenzvergleiche nur sinnvoll, wenn die Modellgröße konstant bleibt.
Cloud-Inferenz basiert auf einem Betriebskostenmodell, bei dem pro Token, pro Anfrage oder pro GPU-Stunde bezahlt wird. Dies eignet sich gut für unvorhersehbare Workloads, da die Kosten mit dem Umsatz skalieren. Lokale Inferenz erfordert zwar anfängliche Investitionen in GPUs oder Edge-Hardware, die Grenzkosten jeder zusätzlichen Inferenz beschränken sich jedoch im Wesentlichen auf den Stromverbrauch. Bei hohem und konstantem Workload-Volumen ist die lokale Bereitstellung nach Erreichen der Gewinnschwelle oft kostengünstiger pro Inferenz.
Sobald Daten das Gerät eines Nutzers oder das Unternehmensnetzwerk verlassen, gelangen sie in die Infrastruktur eines anderen Anbieters. Dies führt zu regulatorischen Problemen im Rahmen der DSGVO, HIPAA und ähnlicher Gesetze. Lokale Datenverarbeitung hält alle Daten vor Ort und ist daher die Standardlösung für Anwendungen im Gesundheitswesen, im Rechtswesen und im Verteidigungsbereich. Skalierbare Anbieter begegnen diesem Problem mit privaten VPCs, kundenverwalteten Schlüsseln und Garantien für den Datenstandort, doch die Vertrauensbasis bleibt bestehen.
Skalierbare Systeme spielen ihre Stärken aus, wenn der Datenverkehr unvorhersehbar ansteigt, beispielsweise bei einem Online-Shop am Black Friday oder einem Chatbot, der viral geht. Auto-Scaling-Gruppen können innerhalb von Minuten Hunderte von GPU-Instanzen bereitstellen. Lokale Systeme stoßen aufgrund der physischen Hardware an ihre Grenzen, und Kapazitätserweiterungen erfordern den Kauf und die Installation neuer Maschinen. Bei sprunghafter Last ist die Elastizität der Cloud On-Premise nur schwer nachzubilden.
Die größten und leistungsfähigsten Modelle, darunter Systeme der GPT-4-Klasse und fortschrittliche Open-Weight-Modelle wie Llama 3.1 405B, benötigen Multi-GPU-Cluster, die nur durch skalierbare Infrastruktur bereitgestellt werden können. Lokalisierte Systeme führen typischerweise kleinere Modelle im Parameterbereich von 7 bis 70 Milliarden aus, oft quantisiert auf 4-Bit-Genauigkeit. Die Leistungslücke besteht zwar, verringert sich aber mit dem Aufkommen effizienter Architekturen und verbesserter Quantisierungstechniken.
Lokale Inferenz ist immer günstiger als Cloud-Inferenz.
Lokale Inferenz wird erst dann kostengünstiger, wenn eine Nutzungsschwelle überschritten wird, die den Hardwarekauf rechtfertigt. Bei geringem oder sprunghaftem Datenverkehr ist die nutzungsbasierte Abrechnung in der Cloud oft günstiger als der Kauf von GPUs, die die meiste Zeit ungenutzt bleiben.
Cloud-Inferenz ist von Natur aus unsicher.
Die großen Cloud-Anbieter bieten Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten, private Netzwerke, vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel und Compliance-Zertifizierungen. Das Risikoprofil hängt von den Kontrollmechanismen des Anbieters und Ihrer Konfiguration ab, nicht von der Cloud selbst.
Lokale Modelle sind zu klein, um für ernsthafte Arbeiten nützlich zu sein.
Quantisierte 70-B-Parameter-Modelle, die auf einer einzelnen High-End-GPU laufen, erreichen oder übertreffen in vielen Benchmarks ältere Spitzenmodelle. Für viele Unternehmensanwendungen ist ein gut abgestimmtes lokales Modell mehr als ausreichend.
Skalierbare Inferenz weist stets eine höhere Latenz auf als lokale Inferenz.
Wenn die lokale Hardware zu schwach ist oder das Modell zu groß für den verfügbaren Speicher, kann die Inferenz extrem langsam werden. Ein gut ausgestatteter Cloud-Endpunkt mit regionaler Präsenz kann eine unterdimensionierte lokale Lösung deutlich übertreffen.
Du musst dich für immer für einen Ansatz entscheiden.
Hybride Inferenzmuster werden immer häufiger eingesetzt, wobei die Routing-Logik einfache Anfragen an lokale Modelle und komplexe Anfragen an Cloud-APIs sendet. Dadurch werden Kosten, Latenz und Leistungsfähigkeit dynamisch ausbalanciert.
Skalierbare Inferenz ist die richtige Wahl, wenn Sie höchste Modellqualität, unvorhersehbare Skalierung oder eine schnelle Markteinführung ohne Hardwarebeschaffung benötigen. Lokale Inferenz hingegen ist dann sinnvoll, wenn Datenschutz unerlässlich ist, die Latenzzeiten begrenzt sind oder ein konstant hohes Datenaufkommen den Betrieb vor Ort wirtschaftlich attraktiv macht. Viele Produktionssysteme kombinieren mittlerweile beide Ansätze: Einfache Anfragen werden lokal weitergeleitet, komplexe Anfragen in die Cloud.
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Bei der Planung von Blockchain-Infrastrukturen liegt der Fokus auf der Entwicklung dezentraler, verteilter Netzwerke mit unveränderlichen Registern und Konsensmechanismen, während sich die Planung von Cloud-Infrastrukturen auf den Aufbau skalierbarer, bedarfsgerechter Rechenressourcen durch zentralisierte Anbieter wie AWS, Azure und Google Cloud konzentriert.
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