Versteckte Daten- und Infrastrukturkosten können die offensichtlichen Kosten für KI leicht verdoppeln oder verdreifachen. Die meisten Unternehmen planen zwar Mittel für Modelllizenzen oder Cloud-Rechenleistung ein, doch die tatsächlichen Kosten entstehen in den darunterliegenden Ebenen: Datenpipelines, Speicherung, Vorverarbeitung, fortlaufendes Umtrainieren und der Verwaltungsaufwand, der dafür sorgt, dass alles reibungslos läuft. Für IT-Verantwortliche in Unternehmen ist das Verständnis, wo diese Kosten tatsächlich anfallen, der erste Schritt zu ihrer Kontrolle.
Welche Infrastrukturkosten verbergen sich hinter KI-Workloads?
Zu den versteckten Infrastrukturkosten innerhalb von KI-Workloads gehören die Bereitstellung von GPUs und beschleunigten Rechenressourcen, Speicher mit hohem Durchsatz für Trainingsdatensätze, Netzwerke mit geringer Latenz zwischen Rechenknoten, Pipelines zur Datenerfassung, Tools für Überwachung und Beobachtbarkeit sowie die Orchestrierungsschichten, die all dies koordinieren. Diese Komponenten tauchen selten im Budget eines KI-Projekts auf, machen jedoch durchweg den Großteil der tatsächlichen Ausgaben aus.
Wenn Unternehmen KI einsetzen, sind die sichtbaren Kosten in der Regel auf das Modell selbst beschränkt – sei es eine Gebühr für eine kommerzielle API, ein lizenziertes Basismodell oder eine selbst gehostete Open-Source-Alternative. Was jedoch unsichtbar bleibt, bis die Rechnung eintrifft, ist die dazugehörige Infrastruktur. Hochleistungsrechner, insbesondere GPU-Cluster, sind teuer in der Bereitstellung und noch teurer, wenn sie ungenutzt bleiben. KI-Workloads sind bekanntlich sehr schwankend: Sie erfordern während des Trainings maximale Kapazität und bleiben dann zwischen den Experimenten ungenutzt.
Über die Rechenleistung hinaus stellen KI-Workloads besondere Anforderungen an Speicher und Netzwerk. Das Training eines großen Modells erfordert schnellen Zugriff auf riesige Datensätze, was hochleistungsfähigen Objektspeicher oder verteilte Dateisysteme anstelle von Standard-Cloud-Speicherebenen erfordert. Der Datentransfer zwischen Speicher und Recheninstanz verursacht erhebliche Ausgangsgebühren, die in der Planungsphase leicht übersehen werden können.
Überwachung und Beobachtbarkeit stellen eine weitere Ebene dar. KI-Systeme erfordern eine kontinuierliche Überwachung der Modellleistung, der Datenabweichung und des Zustands der Infrastruktur. Die dafür erforderlichen Tools sind nicht kostenlos, und der Aufwand für die Konfiguration und Wartung ist beträchtlich. Insgesamt machen diese Infrastrukturkomponenten oft mehr als die Hälfte der Gesamtkosten für den Betrieb einer KI-Workload in der Produktion aus.
Warum ist die Datenaufbereitung bei KI-Projekten so kostspielig?
Die Datenaufbereitung ist bei KI-Projekten kostspielig, da sie arbeitsintensiv und technisch komplex ist und nie wirklich abgeschlossen ist. Das Bereinigen, Beschriften, Transformieren und Validieren von Daten auf einen für das Modelltraining geeigneten Standard nimmt nach einheitlicher Branchenerfahrung in der Regel 60 bis 80 Prozent der gesamten Projektzeit in Anspruch. Die damit verbundenen Rechen- und Speicherressourcen sowie der personelle Aufwand verursachen allesamt direkte finanzielle Kosten.
Rohdaten aus Unternehmen sind selten für KI geeignet. Sie stammen aus verschiedenen Quellsystemen in uneinheitlichen Formaten, enthalten Duplikate und fehlende Werte und spiegeln eine Geschäftslogik wider, die sich im Laufe der Zeit verändert hat. Bevor ein Modell daraus lernen kann, müssen Dateningenieure Pipelines erstellen, um die Daten zu extrahieren, zu bereinigen und zu normalisieren. Diese Pipelines benötigen Rechenleistung für die Ausführung sowie Speicherplatz, um die Zwischenergebnisse in jeder Transformationsphase zu speichern.
Die Datenannotation stellt eine weitere erhebliche Kostenkomponente dar, insbesondere bei Aufgaben des überwachten Lernens. Unabhängig davon, ob die Annotation von internen Teams oder externen Annotationsdiensten durchgeführt wird, steigt ihr Aufwand direkt mit der Größe des Datensatzes. In spezialisierten Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Rechtswesen oder dem Finanzsektor ist die Annotation durch Experten mit hohen Kosten verbunden, die die Kosten für die zum Training benötigte Rechenleistung bei weitem übersteigen können.
Auch die Datenaufbereitung ist keine einmalige Angelegenheit. Da sich Quellsysteme ändern, Geschäftsdefinitionen weiterentwickeln und die Modellleistung im Laufe der Zeit nachlässt, müssen Pipelines aktualisiert und Datensätze neu erstellt werden. Diese laufenden Wartungskosten werden im ursprünglichen Projektbudget fast nie berücksichtigt, was ein Grund dafür ist, dass KI-Projekte ihre ursprünglichen Kostenschätzungen regelmäßig überschreiten.
Inwiefern wirken sich das Training und das Umtrainieren von Modellen im Laufe der Zeit auf die KI-Kosten aus?
Das Trainieren und Neu-Trainieren von Modellen erhöht die KI-Kosten im Laufe der Zeit, da es sich dabei nicht um einmalige Vorgänge, sondern um wiederkehrende betriebliche Aktivitäten handelt. Jeder Neu-Trainierungsdurchlauf beansprucht Rechenleistung, Speicherplatz und Entwicklungszeit. Mit wachsendem Datenvolumen und zunehmender Komplexität der Modelle steigen die Kosten pro Trainingsdurchlauf, und die Häufigkeit der Neu-Trainierungen, die zur Aufrechterhaltung einer akzeptablen Modellleistung erforderlich sind, nimmt tendenziell ebenfalls zu.
Die Kosten für das anfängliche Training sind diejenigen, mit denen die meisten Unternehmen rechnen. Die Kosten für das Nachtraining sind hingegen eine Überraschung für sie. Modelle verlieren an Genauigkeit, wenn die realen Daten, mit denen sie konfrontiert werden, von den Daten abweichen, auf denen sie trainiert wurden. Ein Modell zur Betrugserkennung, das auf den Transaktionsmustern des letzten Jahres trainiert wurde, verliert an Genauigkeit, wenn sich die Betrugsmethoden weiterentwickeln. Ein Modell zur Nachfrageprognose muss aktualisiert werden, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Das Umtrainieren ist keine Option, sondern eine betriebliche Notwendigkeit, um die Nützlichkeit der KI zu gewährleisten.
Der Rechenaufwand für das Umtrainieren skaliert mit der Modellgröße und dem Datensatzvolumen. Das Feinabstimmen eines großen Sprachmodells anhand firmeneigener Daten kann GPU-Stunden erfordern, die genauso viel kosten wie der ursprüngliche Trainingslauf, und Unternehmen stellen oft fest, dass sie häufiger als erwartet umtrainieren müssen. Die Nachverfolgung von Experimenten, die Modellversionierung und die Infrastruktur zum Vergleich von Kandidatenmodellen mit Produktions-Baselines verursachen zusätzlichen Aufwand.
Die Entwicklungszeit ist die weniger sichtbare Dimension. Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure müssen die Modellleistung überwachen, entscheiden, wann ein erneutes Training erforderlich ist, die Pipeline für das erneute Training verwalten, die Ergebnisse validieren und die Bereitstellung koordinieren. Dieser fortlaufende operative Aufwand stellt wiederkehrende Kosten dar, die in die Berechnung der Gesamtbetriebskosten einfließen müssen und nicht nur im anfänglichen Projektbudget berücksichtigt werden sollten.
Was ist der Unterschied zwischen den KI-Projektkosten und den Gesamtbetriebskosten für KI?
Die Kosten für KI-Projekte umfassen die einmaligen Investitionen für die Erstellung und Bereitstellung eines Modells: Entwicklung, anfängliche Infrastruktur und Inbetriebnahme. Die Gesamtbetriebskosten (TCO) für KI umfassen alle laufenden Kosten über die gesamte Betriebsdauer: Nachtrainierung, Überwachung, Skalierung der Infrastruktur, Wartung der Datenpipeline, Governance, Compliance sowie die technischen Ressourcen, die erforderlich sind, um die Leistungsfähigkeit des Systems aufrechtzuerhalten. Die TCO sind in der Regel um ein Vielfaches höher als die Projektkosten.
Die Differenz zwischen diesen beiden Zahlen ist der Punkt, an dem die meisten KI-Budgets scheitern. Ein Projektbudget beantwortet die Frage: Was kostet die Entwicklung dieses Projekts? Die Gesamtbetriebskosten (TCO) beantworten die Frage: Was kostet es, dieses Projekt über zwei, drei oder fünf Jahre hinweg zuverlässig zu betreiben? Bei KI für Unternehmen macht die Betriebsphase fast immer den größten Teil der Gesamtausgaben aus.
Es gibt mehrere Kostenkategorien, die in Projektbudgets regelmäßig nicht berücksichtigt werden, aber in die TCO-Berechnungen einfließen sollten:
- Laufende Rechenkosten für Inferenz in großem Maßstab, deren Umfang mit zunehmender Verbreitung wächst
- Wartung der Datenpipeline wenn sich die Quellsysteme ändern und neue Datenquellen integriert werden
- Modellüberwachung und Drift-Erkennung um Leistungseinbußen zu erkennen, bevor sie sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken
- Umschulungszyklen ausgelöst durch Datenverschiebungen, regulatorische Änderungen oder Produktweiterentwicklungen
- Aufwand für Compliance und Unternehmensführung, was mit der zunehmenden Ausgereiftheit der KI-Regulierung zunimmt
- Sicherheit und Zugangskontrolle für sensible Trainingsdaten und Modellausgaben
Das Verständnis der Gesamtbetriebskosten (TCO) ist wichtig, da es die Investitionsentscheidung beeinflusst. Eine KI-Initiative, die über einen Projektzeitraum von zwölf Monaten kosteneffizient erscheint, kann ganz anders aussehen, wenn die Betriebskosten für drei Jahre mit einbezogen werden. Unternehmen, die die Gesamtbetriebskosten nicht im Vorfeld modellieren, sehen sich häufig mitten in der Implementierungsphase mit Budgetgesprächen konfrontiert, ohne dass klar ist, wer für die laufenden Ausgaben verantwortlich ist.
Wie können IT-Finanzmanagement-Rahmenwerke versteckte KI-Kosten aufdecken?
IT-Finanzmanagement-Rahmenwerke (ITFM) decken versteckte KI-Kosten auf, indem sie eine strukturierte Taxonomie erstellen, die jede Technologieausgabe einer bestimmten Dienstleistung, einem Produkt oder einem Geschäftsergebnis zuordnet. Wenn KI-Workloads innerhalb dieser Taxonomie klassifiziert werden, wird die gesamte Kostenstruktur sichtbar: Rechenleistung, Speicher, Datendienste, Entwicklungsaufwand und Tools werden der von ihnen unterstützten KI-Funktionalität zugeordnet, anstatt in allgemeinen IT-Posten unterzugehen.
Ohne ein Rahmenwerk für das Finanzmanagement verteilen sich die KI-Kosten in der Regel auf mehrere Kostenstellen und Budgetverantwortliche. Die Kosten für GPU-Rechenleistung tauchen in der Rechnung für die Cloud-Infrastruktur auf. Die Arbeitskosten für das Data Engineering werden im Budget eines Entwicklungsteams verbucht. Die Kosten für Überwachungstools werden einem Plattformteam in Rechnung gestellt. Es gibt keinen einheitlichen Überblick darüber, was die KI-Fähigkeiten das Unternehmen tatsächlich kosten, was eine Optimierung und Priorisierung nahezu unmöglich macht.
ITFM-Rahmenwerke lösen dieses Problem, indem sie eine gemeinsame Sprache zwischen IT, Finanzwesen und den Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich etablieren. Technology Business Management (TBM) bietet beispielsweise eine Taxonomie, die Technologiebereiche mit IT-Services und anschließend mit Geschäftsfunktionen verknüpft. Wenn KI-Workloads in diese Struktur eingebunden werden, kann die Unternehmensführung die Gesamtkosten für die Bereitstellung einer KI-gestützten Funktion erkennen und diese mit dem dadurch generierten Geschäftsnutzen vergleichen.
Speziell im Hinblick auf cloudbasierte KI, FinOps-Verfahren eine weitere Ebene der Disziplin schaffen. FinOps vereint Finanzen, IT und Entwicklung in einem gemeinsamen Modell der Verantwortlichkeit für Cloud-Ausgaben und ersetzt reaktive Kostenberichterstattung durch aktive Kostensteuerung. Auf KI-Workloads angewendet bedeutet dies, dass Teams bewusste Abwägungen zwischen Modellleistung, Infrastrukturkosten und geschäftlichem Nutzen treffen, anstatt die Auswirkungen auf die Kosten erst im Nachhinein festzustellen.
Was sollten Unternehmen erfassen, um die Ausgaben für die KI-Infrastruktur zu kontrollieren?
Um die Ausgaben für die KI-Infrastruktur zu kontrollieren, sollten Unternehmen die Rechenauslastung, den Speicherverbrauch nach Datenschichten, die Kosten für die Verarbeitung in Datenpipelines, die Kosten pro Vorhersage, die Häufigkeit des Nachtrainings und die Kosten pro Durchlauf sowie das Verhältnis der Ausgaben für die KI-Infrastruktur zum messbaren geschäftlichen Nutzen erfassen. Ohne Einblick in diese Kennzahlen erfolgt die Kostenkontrolle eher reaktiv als proaktiv.
Die Rechenauslastung ist der Ausgangspunkt. GPU- und beschleunigte Rechenressourcen sind teuer, und ungenutzte oder nicht voll ausgelastete Kapazitäten sind die häufigste Ursache für Verschwendung in der KI-Infrastruktur. Durch die Nachverfolgung der Auslastung nach Workload, Team und Zeitraum lässt sich erkennen, wo durch eine Anpassung der Kapazitäten oder Änderungen bei der Planung Kosten gesenkt werden können, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen.
Bei den Speicherkosten muss der Datenlebenszyklus berücksichtigt werden. Trainingsdatensätze, Modellartefakte, Zwischenergebnisse aus Pipelines und Experimentprotokolle sammeln sich im Laufe der Zeit an. Unternehmen, die ihre Richtlinien zur Datenaufbewahrung nicht aktiv verwalten, sehen sich mit stetig steigenden Speicherkosten konfrontiert – oft für Daten, die keinen Beitrag mehr zu aktiven Arbeitsabläufen leisten.
Die Inferenzkosten pro Vorhersage sind eine Kennzahl, die die Infrastrukturausgaben direkt mit der geschäftlichen Nutzung verknüpft. Wenn ein KI-System skaliert wird, steigen die Inferenzkosten entsprechend mit. Durch die Verfolgung dieser Stückkosten im Zeitverlauf lässt sich erkennen, wann architektonische Änderungen, Modellkomprimierung oder Caching-Strategien zu nennenswerten Einsparungen führen würden.
Die Kennzeichnung und Zuordnung bilden die operative Grundlage für diese gesamte Nachverfolgung. KI-Workloads müssen in Cloud-Umgebungen einheitlich gekennzeichnet werden, damit die Kosten bestimmten Modellen, Teams oder geschäftlichen Anwendungsfällen zugeordnet werden können. A Bewertung des Reifegrades von FinOps kann dabei helfen, Lücken in Ihren derzeitigen Tagging- und Zuordnungspraktiken zu erkennen, bevor diese zu einem Hindernis für eine kosteneffiziente Steuerung in großem Maßstab werden.
So unterstützen wir Sie bei der Steuerung der Gesamtkosten der KI
Wir arbeiten mit Großunternehmen zusammen, um die finanzielle Transparenz und die Governance-Strukturen zu schaffen, die erforderlich sind, um die tatsächlichen Kosten der KI zu verstehen und zu kontrollieren – nicht nur das Projektbudget, sondern die gesamten Betriebskosten. Unser Ansatz verbindet das Cloud-Finanzmanagement mit umfassenderen IT-Finanzmanagement-Rahmenwerken, sodass KI-Ausgaben nachvollziehbar, zuordenbar und auf den geschäftlichen Nutzen abgestimmt sind.
Konkret helfen wir Ihnen dabei:
- Kosten der KI-Infrastruktur aufschlüsseln zu einer einheitlichen Taxonomie, sodass Rechenleistung, Speicher, Datenpipelines und der technische Aufwand in einer einzigen Ansicht sichtbar sind
- FinOps-Verfahren umsetzen die die Bereiche Finanzen, IT und Technik in ein gemeinsames Verantwortungsmodell für cloudbasierte KI-Workloads einbinden
- Wirtschaftlichkeit der Gleisbaueinheit wie beispielsweise die Inferenzkosten pro Vorhersage und die Kosten für das erneute Training pro Zyklus, sodass Optimierungsentscheidungen auf Daten basieren
- Integration von KI-Kostenmanagement mit TBM-Frameworks, um Technologieausgaben mit Geschäftsergebnissen zu verknüpfen und die Priorisierung von Investitionen zu unterstützen
- Möglichkeiten zur Optimierung der Personalstärke und der Einsatzplanung ermitteln über GPU-Rechenleistung und Speicher hinweg, um Verschwendung zu reduzieren, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen
Wenn Sie KI-Fähigkeiten in großem Maßstab aufbauen und wissen möchten, was diese tatsächlich kosten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wie wir Ihnen dabei helfen können, diese Sichtbarkeit aufzubauen.