Bosch baut ab, um umzubauen
Eva Mickler
6 Min. Lesezeit Bosch streicht bis 2030 rund 13.000 zusätzliche Stellen in Deutschland und verschiebt ...
63 Prozent. So stark ist das Cloud-Geschäft von Google zuletzt im Jahresvergleich gewachsen, Microsoft und Amazon liegen mit 39 und 28 Prozent dahinter. Die Auftragsbücher der drei Hyperscaler füllen sich schneller, als neue Rechenzentren ans Netz gehen. Für CIOs heißt das: Die selbstverständliche Cloud-Kapazität von gestern wird zur Position, die man künftig vorausplanen und absichern muss.
Das Wichtigste in Kürze
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Ein IT-Verantwortlicher plant das Cloud-Budget für das kommende Jahr. Bisher war das eine Frage der Kostenoptimierung: günstigere Instanztypen, ein paar Reserved Instances, etwas FinOps-Disziplin. In diesem Jahr kommt eine neue Frage dazu, die vor zwei Jahren niemand gestellt hätte. Ist die Kapazität, die ich nächstes Quartal brauche, dann überhaupt verfügbar?
Die Frage ist nicht hypothetisch. Wenn ein Hyperscaler den größten Teil seiner neuen Rechenleistung über mehrjährige KI-Verträge bereits verkauft hat, bevor das Rechenzentrum überhaupt steht, dann konkurriert das normale Enterprise-Workload mit Trainingsläufen, die ein Vielfaches an GPUs binden. Der Cloud-Markt verschiebt sich von einem Selbstbedienungsregal zu einem Geschäft mit Lieferzeiten.
Für die Cloud-Strategie eines Unternehmens ist das ein Bruch mit einer bequemen Annahme. Elastizität, das jederzeit verfügbare Mehr an Rechenleistung, war das zentrale Versprechen der Public Cloud. Dieses Versprechen gilt weiter, aber es bekommt Bedingungen.
Der Treiber steht in den Quartalsberichten. Die Hyperscaler weisen ihre vertraglich gebundenen, aber noch nicht erbrachten Umsätze als Kennzahl aus. Sie ist das Auftragsbuch der Cloud, und sie wächst rasant.
Was ist eine Remaining Performance Obligation? Die RPO bezeichnet bereits vertraglich zugesagte Umsätze, die noch nicht als Erlös verbucht sind. Im Cloud-Geschäft steht dahinter vor allem langfristig zugesagter Service-Umsatz aus mehrjährigen Verträgen. Eine steigende RPO zeigt, wie viel künftiger Umsatz schon fest unter Vertrag steht, auch wenn er noch nicht abgerechnet und nicht eins zu eins in physische Rechenleistung übersetzt ist.
Bei allen drei Anbietern ist dieser Posten zuletzt deutlich gestiegen, getragen von mehrjährigen KI-Zusagen aus Branchen wie Finanzwesen und Pharma. Die genauen Beträge schwanken je nach Abgrenzung der Kennzahl erheblich, die Richtung ist über alle Berichte hinweg dieselbe: Ein wachsender Teil des künftigen Cloud-Umsatzes ist vertraglich gebunden, lange bevor die zugehörige Rechenleistung steht.
Das Wachstum ist die gute Nachricht für den Markt und die unbequeme für die Planung. Wo die Nachfrage am stärksten zieht, wächst auch das Risiko, dass eine Spitze auf eine Grenze trifft. Welcher Anbieter wann an diese Grenze kommt, lässt sich von außen kaum vorhersagen, weil die Quartalszahlen die Nachfrage zeigen und nicht die freie Reserve. Wer eine geschäftskritische Last bei einem einzigen Anbieter betreibt, sollte dieses Risiko bewusst in seine Architektur einpreisen.
Wer das früh in den Budgetzyklus zieht, verhandelt aus einer anderen Position. Rechenleistung wird zu einer Größe, die man wie eine Lieferkette behandelt: mit Vorlauf, mit Alternativen, mit verhandelten Konditionen. Drei Bewegungen lohnen sich kurzfristig.
Erstens den eigenen Bedarf weiter in die Zukunft prognostizieren als bisher und ihn früh in Commitments übersetzen. Wer Kapazität ein Jahr im Voraus zusagt, bekommt bessere Preise und eine verbindlichere Verfügbarkeit als der, der im Quartal der Nutzung bucht. Zweitens für die wirklich kritischen Lasten einen zweiten Anbieter oder eine eigene Reserve vorhalten, damit ein Engpass bei einem Hyperscaler nicht das Tagesgeschäft trifft. Drittens die Verfügbarkeit zum Vertragsthema machen, mit zugesicherten Vorlaufzeiten und Eskalationswegen. Der Preis ist dabei nur eine von mehreren Stellschrauben.
Der heikelste dieser Schritte ist der erste, und er ist kein reines IT-Thema. Ein Commitment über ein Jahr im Voraus bindet Budget, damit sitzt der Finanzchef mit am Tisch. Genau hier entscheidet sich, ob aus der Erkenntnis ein Plan wird. Wer mit einer belastbaren Bedarfsprognose und dem Vergleich aus Commitment-Rabatt gegen Spotpreis-Risiko in das Gespräch geht, bekommt die Zusage. Wer nur mehr Cloud-Budget fordert, bekommt eine Rückfrage. Für einen CIO ist das weniger eine Technik- als eine Verhandlungsaufgabe, und sie fällt leichter, solange die Reserve am Markt noch nicht knapp geworden ist.
Unterm Strich verschiebt sich eine Haltung. Cloud war lange das Versprechen, sich nie wieder um Rechenleistung kümmern zu müssen. In einem Markt, der seine nächsten Jahre schon verkauft hat, wird diese Vorausplanung wieder zum Wettbewerbsvorteil. Sie lohnt sich vor allem für die Lasten, an denen das Geschäft hängt.
Ein hoher Auftragsbestand zeigt, dass viel künftige Kapazität bereits fest verplant ist. Für spontane, große Bedarfe kann das längere Vorlaufzeiten und weniger Preisspielraum bedeuten, vor allem bei rechenintensiven Lasten.
Nein, aber sie bekommt Bedingungen. Für normale Workloads bleibt Skalierung verfügbar. Bei sehr großen oder GPU-intensiven Bedarfen lohnt es sich, Kapazität vorab zu sichern statt auf spontane Verfügbarkeit zu setzen.
Tendenziell dort, wo die Nachfrage am stärksten zieht. Von außen lässt sich das aber kaum exakt bestimmen, weil die Quartalszahlen die Nachfrage zeigen und nicht die freie Reserve. Wer kritische Lasten an einem einzigen Anbieter betreibt, sollte das Risiko unabhängig vom Wachstumsranking führen.
Über frühe Commitments mit längerem Vorlauf, vertraglich zugesicherte Vorlaufzeiten und einen Zweitanbieter oder eine eigene Reserve für die geschäftskritischen Lasten.
Für kritische Lasten oft ja, weil ein Engpass bei einem Anbieter nicht gleich das Tagesgeschäft trifft. Multi-Cloud bringt aber Komplexität. Sinnvoll ist es gezielt für die wichtigen Workloads, als Pauschallösung für jede Anwendung selten.
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Bildquelle: KI-generiert (Juni 2026)
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