Über Jahre galt „Cloud first“ als unhinterfragtes Paradigma der IT-Industrie. Gerade die großen Anbieter wie AWS und Google Cloud priesen die Auslagerung als schneller, günstiger und zukunftssicher. Mit dem Aufstieg von Künstlicher Intelligenz gerät dieses Modell jedoch ins Wanken.
Wie Tech in Asia etwa aktuell berichtet, verlagern viele Unternehmen in Südostasien ihre KI-Workloads zurück in die eigenen Rechenzentren. Der Grund: Datenschutz und Kosten. Lokale Systeme erlauben es, sensible Informationen besser zu schützen – gerade weil Mitarbeiter in der Praxis nicht selten vertrauliche Dokumente unbedacht in externe KI-Plattformen hochladen. Hinzu kommt, dass der Betrieb vor Ort vielfach günstiger ist als die stetig wachsenden Cloud-Rechnungen.
Eine aktuelle Deloitte-Analyse unterstreicht diesen Befund: Rund 79 % der befragten Unternehmen haben bereits begonnen, Dienste wieder vom Public Cloud zurück On-Premises zu verlagern. Entscheidend sind neben den Kosten vor allem Sicherheitsanforderungen und geringe Latenzzeiten, notiert TechRadar Pro.
Von dieser Entwicklung profitieren besonders moderne Mainframes. IBM etwa hat im April 2025 den z17-Mainframe vorgestellt, der speziell für KI-Anwendungen konzipiert ist. Mit Telum-II-Chips bietet er integrierte Beschleuniger für Machine Learning, unterstützt Fraud Detection in Echtzeit und verfügt über KI-basierte Sicherheitsfunktionen. Damit positioniert IBM den Mainframe nicht mehr nur als verlässliches Rückgrat für Transaktionen, sondern als aktive Plattform für intelligente Workloads. Dass diese Strategie greift, zeigen auch die Zahlen: Laut Reuters übertraf IBM im zweiten Quartal 2025 die Markterwartungen – befeuert durch steigende Umsätze im Mainframe-Geschäft.
Parallel dazu argumentiert TechRadar Pro, dass Künstliche Intelligenz den Mainframe selbst transformiert. In gewachsenen Umgebungen mit monolithischen COBOL-Anwendungen könne KI Entwicklungsarbeit beschleunigen, Code automatisch restrukturieren, Migrationen absichern und Ausfälle vorausschauend verhindern. Damit werde der Mainframe nicht nur stabiler, sondern auch intelligenter – und entwickle sich von einer reinen Transaktionsmaschine zu einer strategischen Plattform für Innovation, Effizienz und Resilienz.
Fazit: KI verändert die Spielregeln der Infrastrukturstrategie. Während steigende Kosten und Datenschutzfragen Unternehmen dazu bewegen, Workloads zurück auf lokale Systeme zu holen, entwickelt sich der Mainframe selbst durch den Einsatz von KI weiter. Diese Kombination aus Datensouveränität, Kosteneffizienz und technologischem Fortschritt macht ihn erneut zu einer Schlüsselinfrastruktur – auch und gerade im Finanzsektor, wo Verfügbarkeit, Sicherheit und regulatorische Anforderungen höchste Priorität haben.
