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Souveräne Cloud (Sovereign Cloud) für KI

Cloud-Betrieb mit EU-/DE-Datenhoheit, Kontrolle und Compliance

Eine Souveräne Cloud (Sovereign Cloud) für KI ist ein Cloud-Betriebsmodell, bei dem Daten, Schlüssel, Zugriffe und Betriebsprozesse so gestaltet sind, dass EU-/DE-Datenhoheit, Kontrolle und Compliance (z. B. DSGVO) eingehalten werden. Ziel ist, KI-Anwendungen sicher zu betreiben – ohne ungewollte Datenabflüsse, Drittstaaten-Zugriffe oder intransparente Subunternehmerketten.

Was bedeutet „souverän“ im Cloud-Kontext?

„Souverän“ bedeutet nicht automatisch „on-premises“ oder „nur deutscher Anbieter“, sondern: Sie behalten die tatsächliche Kontrolle über Ihre KI-Daten und -Workloads. Typische Bausteine sind Datenresidenz in der EU/Deutschland, strikte Mandantentrennung, klare Zuständigkeiten (Controller/Processor), Auditierbarkeit sowie technische Maßnahmen wie Kundenschlüsselverwaltung (Hold Your Own Key/Bring Your Own Key) und fein granulare Zugriffskontrollen.

Wie funktioniert eine souveräne Cloud für KI?

  • 1) Datenlokation & Datenflüsse definieren: Trainingsdaten, Prompts, Logs, Vektoren und Outputs bleiben in festgelegten EU/DE-Regionen; Exporte werden verhindert oder genehmigungspflichtig gemacht (Stichwort Data Residency (Datenresidenz)).
  • 2) Identitäten & Zugriffe absichern: IAM, Zero-Trust, rollenbasierte Rechte, JIT-Zugriffe und starke Protokollierung (wer hat wann was getan?).
  • 3) Schlüsselhoheit umsetzen: Verschlüsselung „at rest“ und „in transit“, idealerweise mit kundenseitig kontrollierten Schlüsseln (HSM/KMS) – auch für Backups.
  • 4) KI-Workloads kontrolliert betreiben: Inferenz/Serving in isolierten Umgebungen (z. B. Kubernetes, Confidential Computing), klare Netzwerkgrenzen, Egress-Kontrollen und DLP/PII-Schutz.
  • 5) Compliance & Nachweise liefern: Verträge (AVV), TOMs, Audit-Reports (z. B. ISO 27001), Löschkonzepte, Aufbewahrungsfristen und Incident-Prozesse.

Wofür braucht man das bei KI (LLMs, Agents, Automationen)?

KI-Systeme verarbeiten oft besonders sensible Informationen: Kundendaten, interne Dokumente, Quellcode, Vertragsinhalte oder Gesundheits- und Personaldaten. Bei Anwendungen mit Large Language Model (LLM), RAG (Retrieval-Augmented Generation), Embeddings und Vektordatenbank (Vector Database) entstehen zusätzliche Datenartefakte (z. B. Vektorrepräsentationen, Retrieval-Logs, Prompt-Verläufe). Eine souveräne Cloud reduziert Risiken wie unkontrollierte Datenweitergabe, unklare Datenverarbeitungsketten oder Compliance-Verstöße – und erleichtert Governance nach AI Governance sowie regulatorische Anforderungen (z. B. EU AI Act und Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI).

Beispiele aus der Praxis

Was kostet eine souveräne Cloud für KI?

Die Kosten hängen vor allem von Rechenleistung (GPU/CPU), Sicherheits- und Compliance-Anforderungen sowie Betriebsmodell (Managed vs. Self-Managed) ab. Typische Kostentreiber sind GPU-Inferenz (Lastspitzen, Latenzanforderungen), Logging/Observability, Netzwerk-Egress, Audits sowie zusätzliche Controls (HSM, Egress-Filter, DLP). Häufig lohnt sich eine souveräne Cloud besonders, wenn sensible Daten verarbeitet werden oder Governance- und Nachweispflichten hoch sind.

Woran erkennt man eine „echte“ souveräne KI-Cloud?

Achten Sie auf messbare Kriterien: klare Datenresidenz, transparente Subprozessoren, kontrollierte Schlüssel (BYOK/HYOK), technische Egress-Sperren, auditierbare Zugriffspfade, saubere Lösch- und Backup-Prozesse sowie dokumentierte Verantwortlichkeiten. Souveränität ist damit weniger ein Marketinglabel als ein überprüfbares Architektur- und Betriebsversprechen.