Der Weg in die Cloud beginnt selten auf der grünen Wiese. Häufig wachsen Cloud-Landschaften wild – durch die Schatten-IT einzelner Abteilungen, die schnell ein SaaS-Tool einkaufen. Erst später stellt sich die Frage nach Kontrolle, Compliance und Abhängigkeiten.
Lars Neumann verantwortet als Senior Vice President T Cloud bei der Deutschen Telekom die Cloud-Strategie des Konzerns. Im Gespräch beschreibt er, worauf es bei Cloud-Projekten ankommt: Welche Workloads sind betriebskritisch? Wo liegen sensible Daten? Welche Abhängigkeiten und Risiken entstehen durch die Wahl eines Anbieters?
Souveränität heißt Wahlfreiheit statt Abschottung
Die Telekom arbeite eng mit US-Hyperscalern zusammen, betont Neumann. Sie seien innovativ, skalierbar und flexibel. Regulierte Branchen wie die Finanzindustrie stünden aber vor Anforderungen wie DORA, die sich mit Standard-AGB nicht abdecken ließen. Auch der öffentliche Sektor prüfe nach den schnellen Corona-Lösungen, wo Daten liegen und wer Zugriff auf sie hat.
Souveränität umfasst für Neumann drei Ebenen: den physischen Standort der Daten, den Betrieb durch europäische Mitarbeiter und den rechtlichen Rahmen – etwa mit Blick auf den CLOUD Act. Entscheidend sei die Portabilität zwischen Anbietern: „Rein geht es immer schnell“, doch ein Exit sei ungleich schwerer. Für Chatbots oder Werbung ließen sich Hyperscaler gut nutzen, für Maschinendaten und Intellectual Property brauche es hingegen andere Architekturen.
Industrial AI Cloud in München mit hoher Auslastung
Die Telekom bündelt nach Neumanns Darstellung Netzwerk, Security, Cloud-Infrastruktur, KI-Kapazitäten und AI-Foundation-Services in einem Stack. Damit lasse sich vom Campusnetz über Edge Computing in der Fabrik bis zum zentralen KI-Modell ein durchgängiges Betriebsmodell abbilden.
Die seit Februar 2026 aktive Industrial AI Cloud in München war laut Neumann bereits zum Start zu mehr als einem Drittel ausgelastet. Aktuell baue die Telekom die nächste Generation mit Nvidias B300-Prozessoren auf. Auf den Systemen trainiere unter anderem das europäische Open-Source-Modell SOOFI, das im September 2026 mit rund hundert Milliarden Parametern fertig sein soll.
Zertifikate wie NIS 2 oder der EU AI Act seien wichtige Hinweise, aber kein Ersatz für eigene Verantwortung, mahnt Neumann. Architektur, Betriebsprozesse, Sicherheitskonzepte und Trainingsdaten müssten Unternehmen selbst gestalten.