Cloud-AI oder eigene GPU: So berechnest du, ab wann sich lokale Hardware lohnt
TL;DR
Eigene AI-Hardware wirkt auf den ersten Blick wie eine einfache Lösung für anspruchsvolle Workloads, die Rechnung ist aber komplizierter. Wertverlust, Skalierbarkeit und versteckte Kosten wie Strom im Leerlauf, Kühlung und Wartung sprechen für viele gegen lokale Geräte. Spezialgeräte wie Nvidias DGX Spark verlieren laut dem Beitrag schneller an Wert als gängige Grafikkarten wie die RTX 3090, und oft zählt die Speicherbandbreite mehr als die Speichergröße.
Nauti's Take
Die Rechnung eröffnet eine gute Möglichkeit, teure Fehlkäufe zu vermeiden, denn fallende Token-Preise machen gehostete Modelle für die meisten Nutzer zur günstigeren Wahl. Ein Haken bleibt: Wer sensible Daten verarbeitet, bezahlt die Cloud mit Kontrolle, und die Preise der Anbieter können sich jederzeit ändern.
Für Hobbyisten und kleine Teams lohnt sich meist die Cloud, für Praxen, Kanzleien oder Banken mit strengen Datenvorgaben kann eigene Hardware trotzdem die richtige Entscheidung sein.
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Quellen
