Die Kosten für KI-Lizenzen und die Cloud-Nutzungskosten stehen in direktem Zusammenhang, da die meisten KI-Tools und -Modelle auf einer Cloud-Infrastruktur laufen. Das bedeutet, dass Sie sowohl für die Softwarelizenz als auch für die zugrunde liegenden Rechen-, Speicher- und Datenübertragungsressourcen zahlen, die den Betrieb ermöglichen. Die beiden Kostenarten sind strukturell miteinander verknüpft: Ein KI-Lizenzvertrag legt den Preis für den Zugang fest, doch die tatsächliche Nutzung bestimmt die Höhe der Cloud-Rechnung. Für große Unternehmen, die erhebliche KI-Investitionen verwalten, ist das Verständnis, wo sich diese Kosten überschneiden und wo sie auseinanderlaufen, der Ausgangspunkt für die Steuerung der gesamten KI-Ausgaben. Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Fragen, mit denen sich IT- und Finanzteams bei der gemeinsamen Verwaltung von KI- und Cloud-Kosten konfrontiert sehen.
Warum überschneiden sich die Kosten für KI-Lizenzen und die Cloud-Nutzung?
Die Kosten für KI-Lizenzen und die Cloud-Nutzungskosten überschneiden sich, da KI-Workloads nicht isoliert ausgeführt werden. Wenn Ihr Unternehmen eine KI-Plattform oder ein KI-Modell lizenziert, wird diese Software auf einer Cloud-Infrastruktur ausgeführt, wodurch zusätzlich zur Lizenzgebühr selbst Kosten für Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Netzwerk anfallen. Die Lizenz gewährt Zugriff; die Cloud-Rechnung spiegelt die tatsächliche Nutzung wider. Beide Kostenposten erscheinen gleichzeitig in Ihren IT-Ausgaben und steigen gemeinsam mit zunehmender Nutzung.
Diese Überschneidung wird besonders bei von Anbietern gehosteten KI-Diensten deutlich. Wenn Sie eine KI-Funktion über den Marktplatz eines Cloud-Anbieters nutzen, wird die Lizenzgebühr oft direkt in die Cloud-Rechnung eingebunden, was es schwierig macht, Softwarekosten von Infrastrukturkosten zu trennen, sofern keine gezielten Tagging- und Zuordnungsverfahren zum Einsatz kommen. Selbst wenn ein Anbieter die Lizenz separat in Rechnung stellt, erscheinen die von dieser KI-Workload beanspruchten Cloud-Ressourcen dennoch auf Ihrer Cloud-Abrechnung.
Die Wechselwirkung funktioniert auch in die andere Richtung. Schlecht optimierte KI-Workloads treiben die Cloud-Kosten erheblich in die Höhe. Ein Modell, das auf überdimensionierten GPU-Instanzen läuft, oder eine Pipeline, die Daten ineffizient verarbeitet, treibt die Cloud-Nutzungskosten in die Höhe – unabhängig davon, was Sie für die Lizenz bezahlt haben. Das bedeutet, dass Entscheidungen zur KI-Lizenzierung und zur Cloud-Architektur finanziell miteinander verknüpft sind und gemeinsam getroffen werden sollten, anstatt in getrennten Gesprächen zwischen der IT-Abteilung und dem Beschaffungswesen.
Welche wichtigen Kostenmodelle für die Lizenzierung von KI werden heute verwendet?
Die wichtigsten Kostenmodelle für KI-Lizenzen sind nutzungsabhängige Preisgestaltung, benutzerbasierte Lizenzierung, kapazitätsabhängige Stufen und in Cloud-Dienste integrierte Lizenzierung. Jedes Modell weist unterschiedliche finanzielle Merkmale auf und wirkt sich auf unterschiedliche Weise auf Ihre Cloud-Rechnung aus. Daher ist es für ein präzises Kostenmanagement unerlässlich zu verstehen, welches Modell für jedes KI-Tool in Ihrem Portfolio gilt.
Verbrauchsabhängige Preisgestaltung
Bei der verbrauchsbasierten Preisgestaltung fallen Gebühren pro Nutzungseinheit an, in der Regel pro API-Aufruf, pro verarbeitetem Token oder pro Inferenzanfrage. Dieses Modell entspricht direkt der Logik der Cloud-Nutzung und bedeutet, dass sich Ihre KI-Lizenzkosten mit dem Nutzungsvolumen skalieren. Es ist das vorherrschende Modell für große Sprachmodelle und generative KI-APIs. Das finanzielle Risiko besteht darin, dass die Kosten bei steigender Nutzung unerwartet in die Höhe schnellen können, was eine aktive Überwachung anstelle einer passiven Budgetverwaltung erfordert.
Lizenzierung nach Arbeitsplatz und Kapazität
Bei der platzbasierten Lizenzierung wird eine feste Gebühr pro Benutzer oder pro benanntem Konto erhoben, während bei der kapazitätsbasierten Lizenzierung ein definiertes Durchsatzniveau oder der Zugriff auf Modelle abgerechnet wird. Beide Modelle sorgen für besser vorhersehbare Lizenzkosten, begrenzen jedoch nicht die durch diese Benutzer oder diese Kapazität verursachten Ausgaben für die Cloud-Infrastruktur. In einem Unternehmen können eine feste KI-Lizenzgebühr und eine stark schwankende Cloud-Rechnung parallel anfallen, was erfordert, dass Sie beide Kostenströme unabhängig voneinander nachverfolgen.
Einbettung von Lizenzen in Cloud-Dienste
Viele Cloud-Anbieter integrieren KI-Funktionen direkt in ihre Plattformdienste und bündeln die Lizenzkosten in den Cloud-Nutzungsgebühren. Bei diesem Modell gibt es keine separate Lizenzrechnung, allerdings sind die Cloud-Kosten pro Einheit höher als bei reiner Rechenleistung. Dies erschwert die Kostentransparenz, da die Kosten für die KI-Software in den Cloud-Kostenposten verborgen sind.
Wie wirkt sich der Betrieb von KI-Workloads auf die Ausgaben für die Cloud-Infrastruktur aus?
Die Ausführung von KI-Workloads erhöht die Ausgaben für die Cloud-Infrastruktur, da die KI-Verarbeitung – insbesondere das Modelltraining und die Inferenz in großem Maßstab – sehr rechenintensiv ist. KI-Workloads beanspruchen GPU- oder spezielle Beschleuniger-Instanzen, deren Stundenkosten deutlich über denen von Standard-Rechenleistung liegen. Zudem verursachen sie hohe Datenübertragungsvolumina und erfordern Speicher mit geringer Latenz – beides Faktoren, die die Cloud-Kosten über die reinen Rechenkosten hinaus in die Höhe treiben.
Das Ausmaß der Auswirkungen hängt stark von der Ausgestaltung der Workloads ab. Eine gut optimierte Inferenz-Pipeline, die Instanzen in geeigneter Größe und effizientes Batching nutzt, kostet nur einen Bruchteil dessen, was ein vergleichbarer Workload kosten würde, der auf überdimensionierten Ressourcen ohne Batching-Logik ausgeführt wird. Das bedeutet, dass die technischen und architektonischen Entscheidungen, die bei der Bereitstellung von KI-Workloads getroffen werden, direkte finanzielle Konsequenzen haben, die Finanzteams in der Regel ohne funktionsübergreifende Transparenz nicht erkennen können.
Auch die Verpflichtungsstrukturen stehen in einer Wechselwirkung mit KI-Workloads, die besondere Beachtung erfordert. Reservierte Instanzen und Sparpläne auf Cloud-Plattformen bieten erhebliche Rabatte, doch KI-Workloads weisen oft unregelmäßige Nutzungsmuster auf, was Entscheidungen zur Kapazitätsbindung komplexer macht. Sich auf Kapazitäten festzulegen, die bei geringer KI-Auslastung ungenutzt bleiben, ist Geldverschwendung; zu wenig Kapazität zu buchen bedeutet, dass man in Spitzenzeiten der KI-Verarbeitung On-Demand-Tarife zahlen muss. Um diesen Zielkonflikt zu bewältigen, ist eine kontinuierliche Kosten- und Leistungsanalyse erforderlich, die FinOps-Verfahren wurden speziell zur Unterstützung entwickelt.
Was ist der Unterschied zwischen FinOps für die Cloud und dem Kostenmanagement für KI-Lizenzen?
FinOps für die Cloud ist ein kontinuierlicher Betriebsansatz, der darauf abzielt, variable Cloud-Nutzungskosten durch Echtzeit-Transparenz, Nachvollziehbarkeit und iterative Entscheidungsfindung zu optimieren. Das Kostenmanagement für KI-Lizenzen ist in erster Linie eine Aufgabe des Beschaffungs- und Vertragsmanagements, bei der es darum geht, die richtigen Lizenzbedingungen zu sichern, Verlängerungszyklen zu verwalten und die Nutzung der Nutzungsrechte zu verfolgen. Die beiden Disziplinen befassen sich mit unterschiedlichen Kostenstrukturen und erfordern unterschiedliche Prozesse, müssen jedoch aufeinander abgestimmt werden, um die gesamten KI-Ausgaben effektiv zu verwalten.
FinOps arbeitet mit kurzen Rückkopplungszyklen. Die Teams überwachen die Cloud-Ausgaben täglich oder wöchentlich, identifizieren Verschwendung, passen die Ressourcen an den Bedarf an und korrigieren die Einkaufsverpflichtungen entsprechend den sich ändernden Nutzungsmustern. Dies funktioniert, da Cloud-Kosten variabel sind und schnell auf betriebliche Veränderungen reagieren. Die Lizenzkosten für KI sind dagegen oft für die gesamte Vertragslaufzeit festgeschrieben und lassen sich erst bei Vertragsverlängerung oder durch Neuverhandlungen optimieren. Die Hebel sind unterschiedlich, auch wenn das Ziel – die Senkung der Gesamtkosten – dasselbe ist.
In der Praxis besteht für die meisten Unternehmen das Problem, dass diese beiden Aktivitäten in getrennten Teams mit unterschiedlichen Tools durchgeführt werden. Die Cloud-Kosten werden in FinOps-Tools erfasst; Softwarelizenzen werden in Beschaffungs- oder IT-Asset-Management-Systemen verwaltet. Die KI-Ausgaben liegen an der Schnittstelle beider Bereiche, was bedeutet, dass keines der Teams einen vollständigen Überblick hat. Um diese Lücke zu schließen, sind eine gemeinsame Taxonomie, integrierte Daten und eine Governance erforderlich, die sowohl den Finanz- als auch den IT-Bereich umfasst. A Bewertung des Reifegrades von FinOps kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, wo die derzeitigen Vorgehensweisen Ihres Unternehmens dazu führen, dass die Lizenzkosten für KI nicht kontrolliert oder falsch zugewiesen werden.
Wie können IT- und Finanzteams die KI-Kosten den Geschäftsbereichen zuordnen?
IT- und Finanzteams können KI-Kosten den Geschäftsbereichen zuordnen, indem sie die Kennzeichnung von Cloud-Ressourcen für nutzungsabhängige Abrechnungen mit der Nutzungserfassung für lizenzbasierte Abrechnungen kombinieren und beides anschließend einer gemeinsamen Kostentaxonomie zuordnen, die auf Geschäftsdienstleistungen oder Produkte abgestimmt ist. Eine effektive Zuordnung erfordert eine vorherige Einigung darüber, welche Kostenkomponenten zu welchem Team gehören, sowie eine einheitliche Methode zur Aufteilung gemeinsamer KI-Infrastrukturkosten, wenn mehrere Geschäftsbereiche dieselbe Plattform nutzen.
Bei den verbrauchsabhängigen KI-Kosten bildet die Kennzeichnung die Grundlage. Jede Cloud-Ressource, auf der eine KI-Workload ausgeführt wird, sollte mit Tags versehen sein, die das zuständige Team, den Geschäftsbereich und die Anwendung oder den Dienst, den sie unterstützt, identifizieren. Ohne eine einheitliche Kennzeichnung können Cloud-Kostentools die KI-Ausgaben nicht genau zuordnen, und die Zuordnung wird zu einer manuellen Schätzung, die das Vertrauen in die Zahlen untergräbt.
Bei platz- oder kapazitätsbasierten KI-Lizenzen erfolgt die Zuweisung in der Regel über ein Chargeback- oder Showback-Modell auf der Grundlage der Nutzerzahlen, der Nutzungsberichte des Anbieters oder vereinbarter Verteilungsschlüssel. Die Wahl zwischen „Chargeback“, bei dem die Geschäftsbereiche eine tatsächliche interne Rechnung erhalten, und „Showback“, bei dem sie Einblick erhalten, ohne dass eine finanzielle Übertragung stattfindet, hängt vom Governance-Modell und der Finanzkultur Ihres Unternehmens ab. Beide Ansätze sind sinnvoller als gar keine Zuordnung, da sie Verantwortlichkeit auf Ebene der Geschäftsbereiche schaffen und aufzeigen, ob KI-Investitionen einen ihren Kosten entsprechenden Mehrwert generieren.
Was sollten Unternehmen erfassen, um ihre Ausgaben für KI und Cloud gemeinsam zu optimieren?
Um die Ausgaben für KI und Cloud gemeinsam zu optimieren, sollten Unternehmen die Gesamtbetriebskosten für KI nach Workloads, die Lizenzauslastung im Vergleich zu den Berechtigungen, die Effizienz der Cloud-Ressourcen für KI-spezifische Infrastruktur sowie den geschäftlichen Nutzen jeder KI-Initiative im Verhältnis zu ihren Gesamtkosten erfassen. Die isolierte Betrachtung eines dieser Aspekte liefert ein unvollständiges Bild und führt zu Optimierungsentscheidungen, die zwar in einem Bereich Kosten senken, in einem anderen jedoch Verschwendung verursachen.
Zu den nützlichsten Kennzahlen, die regelmäßig überwacht werden sollten, gehören:
- Kosten pro KI-Transaktion oder -Inferenz: erfasst, ob sich die kombinierten Lizenz- und Cloud-Kosten pro Einheit der KI-Ausgabe im Laufe der Zeit verbessern
- Lizenzauslastungsrate: misst, wie viel Ihrer lizenzierten KI-Kapazität aktiv genutzt wird und wie viel ungenutzt bleibt
- Auslastung der Cloud-Ressourcen für KI-Instanzen: erkennt überdimensionierte GPU- oder Rechenressourcen, deren Kapazität angepasst werden kann
- Nicht zugeordnete KI-Ausgaben: bringt Cloud-Kosten ans Licht, die keinem Geschäftsbereich oder keiner Arbeitslast zugeordnet werden können, was auf Lücken in der Governance hindeutet
- Verpflichtungsabdeckung für KI-Workloads: zeigt, welcher Anteil der KI-bezogenen Cloud-Ausgaben durch reservierte Instanzen oder Sparpläne abgedeckt ist und welcher Anteil zu On-Demand-Tarifen bezahlt wird
- Kosten pro Geschäftsergebnis: stellt einen Zusammenhang zwischen den Ausgaben für KI und den daraus resultierenden Geschäftsergebnissen her – und genau diese Kennzahl ist für die Unternehmensführung am wichtigsten
Um diese Kennzahlen zu verfolgen, sind Tools erforderlich, die Cloud-Kostendaten mit Lizenz- und Vertragsdaten verknüpfen, sowie eine Governance, die IT, Finanzen und Entwicklung in einen gemeinsamen Entscheidungsrhythmus bringt. Ohne diese Integration bleiben die KI-Kostendaten über Systeme und Teams hinweg fragmentiert, und die Optimierung erfolgt weiterhin reaktiv statt systematisch. Die Verknüpfung des Cloud-Kostenmanagements mit dem übergeordneten IT-Finanzmanagement verschafft Ihnen den vollständigen Überblick, den Sie benötigen, um fundierte Abwägungen zwischen KI-Investitionen und geschäftlichem Nutzen zu treffen.
So unterstützen wir Sie dabei, KI-Lizenz- und Cloud-Kosten gemeinsam zu verwalten
Wir unterstützen Unternehmen dabei, von einer fragmentierten KI-Kostenerfassung zu einem integrierten Ansatz überzugehen, der Cloud-Nutzung, Lizenzausgaben und geschäftlichen Nutzen in einem einheitlichen Rahmen miteinander verknüpft. Unsere FinOps-Dienstleistungen sind speziell auf diese Art von Komplexität zugeschnitten. Folgendes bieten wir zur Bewältigung dieser Herausforderung:
- Vollkostenverrechnung: Wir setzen Tagging-Strategien und Zuordnungsmodelle um, mit denen sowohl die Cloud-Nutzungskosten als auch die KI-Lizenzkosten den richtigen Geschäftsbereichen, Teams und Workloads zugeordnet werden
- Optimierung der KI-Infrastruktur: Wir ermitteln überdimensionierte GPU- und Rechenressourcen, auf denen KI-Workloads auf AWS, Azure und GCP ausgeführt werden, und empfehlen Anpassungen, mit denen sich die Cloud-Kosten senken lassen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
- Integration von FinOps und TBM: Wir verbinden das operative Cloud-Kostenmanagement mit dem strategischen IT-Finanzmanagement, sodass KI-Ausgaben nicht nur als Cloud-Posten, sondern als Unternehmensinvestition mit messbaren Erträgen sichtbar werden.
- Führungsstruktur und Entscheidungsrhythmus: Wir unterstützen Sie beim Aufbau funktionsübergreifender Prozesse, die IT, Finanzen und Technik in einen gemeinsamen Rhythmus bringen, um KI-Kostendaten zu prüfen und entsprechend darauf zu reagieren.
- Einführung von FinOps-Tools: Wir unterstützen die Umsetzung und Optimierung von FinOps-Tools Das verschafft Ihnen die nötige Transparenz und Automatisierung, um KI- und Cloud-Kosten in großem Maßstab zu verwalten
Wenn Sie wissen möchten, wo Ihr Unternehmen heute steht und wo die größten Verbesserungsmöglichkeiten liegen, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wie wir Ihnen dabei helfen können, einen effektiveren Ansatz für das Kostenmanagement im Bereich KI und Cloud zu entwickeln.