Um Vereinbarungen über fest zugesagte Ausgaben für KI-Dienste zu bewerten, müssen Sie Ihre tatsächlichen Nutzungsmuster analysieren, einen realistischen Break-even-Punkt berechnen und beurteilen, ob Ihre Workloads stabil genug sind, um eine Kapazitätsbindung zu rechtfertigen. Im Gegensatz zu allgemeinen Cloud-Reservierungen bergen KI-Dienstleistungszusagen spezifische Risiken, die mit der Veralterung von Modellen, raschen Veränderungen der Leistungsfähigkeit und unvorhersehbarem Inferenzbedarf verbunden sind. Die folgenden Fragen führen Sie durch alle Aspekte dieser Bewertung, von Vertragsarten und Break-even-Berechnungen bis hin zu Governance und den Bedingungen, unter denen Sie eine Verpflichtung einfach aufkündigen sollten.
Welche Arten von Vereinbarungen über verbindliche Ausgaben gibt es für KI-Dienste?
KI-Dienstleister bieten in der Regel drei Arten von Vereinbarungen mit Ausgabeverpflichtung an: bereitgestellter Durchsatz oder reservierte Kapazität (eine feste Zuteilung von Modellinferenzkapazität), ausgabenbasierte Verpflichtungen (ein Mindestbetrag in US-Dollar über einen festgelegten Zeitraum im Austausch gegen einen Rabatt) und laufzeitbasierte Abonnements (Zugang zu einer bestimmten Modell- oder API-Stufe für einen festgelegten Zeitraum). Die richtige Struktur hängt von Ihrem Nutzungsprofil und Ihren Anforderungen an Flexibilität ab.
Durchsatzvereinbarungen, die von Anbietern wie Azure OpenAI und AWS Bedrock angeboten werden, stellen Ihnen dedizierte Modellkapazität zur Verfügung, die in Token pro Minute oder Anfragen pro Sekunde gemessen wird. Sie zahlen für diese Kapazität, unabhängig davon, ob Sie sie nutzen oder nicht. Diese Vereinbarungen eignen sich für Unternehmen mit vorhersehbaren, hochvolumigen Inferenz-Workloads, bei denen Latenzgarantien eine wichtige Rolle spielen.
Ausgabenbasierte Verpflichtungen funktionieren eher wie Unternehmenslizenzvereinbarungen. Sie verpflichten sich zu einem jährlichen oder monatlichen Mindestumsatz für das KI-Portfolio eines Anbieters und erhalten im Gegenzug Preisnachlässe oder Zugang zu vorrangigen Kapazitäten. Diese Modelle bieten zwar mehr Flexibilität hinsichtlich der von Ihnen in Anspruch genommenen Dienste, bergen jedoch dennoch ein finanzielles Risiko, falls die Einführung von KI langsamer voranschreitet als prognostiziert.
Laufzeitabonnements sind bei KI-Plattformdiensten und SaaS-ähnlichen Angeboten üblich. Sie zahlen eine feste Gebühr für den Zugriff auf eine bestimmte Leistungsstufe, unabhängig vom tatsächlichen Nutzungsvolumen. Diese Modelle lassen sich am einfachsten bewerten, sind jedoch am wenigsten anpassungsfähig, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.
Wie berechnet man die Gewinnschwelle bei einem KI-Engagement?
Um die Gewinnschwelle eines KI-Vertrags zu berechnen, dividieren Sie die Gesamtkosten des Vertrags durch die effektiven Kosteneinsparungen pro Einheit, die dieser im Vergleich zur On-Demand-Preisgestaltung bietet. Wenn eine reservierte Durchsatzkapazität eine feste monatliche Gebühr kostet und Ihnen pro Million verarbeiteter Token einen bestimmten Betrag einspart, entspricht Ihre Gewinnschwelle dem Nutzungsvolumen, bei dem diese Einsparungen den Fixkosten entsprechen.
In der Praxis sind für die Berechnung vier Eingabewerte erforderlich:
- Verpflichtete Kosten: die feste monatliche oder jährliche Gebühr, die Sie unabhängig von der Nutzung zahlen
- On-Demand-Tarif: Was Sie pro Einheit (Token, API-Aufruf oder Rechenstunde) ohne Vertragsbindung zahlen würden
- Verpflichtungssatz: der im Vertrag festgelegte ermäßigte Stückpreis
- Mindestnutzungsvolumen: das Volumen, bei dem die festen Kosten den On-Demand-Kosten zum diskontierten Satz entsprechen
Wenn Ihr prognostizierter Verbrauch dauerhaft über diesem Mindestvolumen liegt, zahlt sich die Verpflichtung aus. Ist Ihr Verbrauch hingegen schwankend oder ungewiss, laufen Sie Gefahr, für Kapazitäten zu bezahlen, die Sie gar nicht in Anspruch nehmen. Ein konservativer Ansatz besteht darin, Ihre Verpflichtung auf der Grundlage Ihres niedrigste den letzten Verbrauchsmonat, nicht Ihren Durchschnittsverbrauch, und behandeln Sie alles, was darüber liegt, als Bedarfsverbrauch.
Ein Faktor, der die Berechnung der Rentabilität bei KI-Lösungen schwieriger macht als bei herkömmlichen Cloud-Reservierungen, ist die Modellfluktuation. Wenn das Modell, für das Sie sich entschieden haben, nicht mehr unterstützt wird oder durch eine deutlich leistungsfähigere Version abgelöst wird, kann sich die Wirtschaftlichkeit Ihrer Entscheidung mittelfristig verschlechtern, selbst wenn Ihr Nutzungsvolumen konstant bleibt.
Welche Risiken gehen mit der Festlegung auf Verträge für KI-Dienste einher?
Zu den Hauptrisiken bei der Bindung an Verträge für KI-Dienste zählen die Veralterung von Modellen, Schwankungen in der Nachfrage, die Abhängigkeit vom Anbieter und die mangelnde Flexibilität des Budgets. KI-Dienste entwickeln sich schneller weiter als die meisten Cloud-Infrastrukturen, was bedeutet, dass ein Modell oder eine Leistungsstufe, für die Sie sich heute verpflichten, bereits vor Ablauf Ihrer Vertragslaufzeit technisch überholt oder wirtschaftlich unattraktiv werden könnte.
Die Veralterung von Modellen ist das für KI spezifischste Risiko. Cloud-Anbieter bringen regelmäßig neue Modellgenerationen auf den Markt, und ältere Modelle werden häufig aus dem Verkehr gezogen. Wenn Sie sich zu Ausgaben für eine bestimmte Modellversion verpflichtet haben, kann es vorkommen, dass Sie für Kapazitäten eines Modells bezahlen, das Ihre Entwicklerteams nicht mehr nutzen möchten, während Sie gleichzeitig erneut auf Abruf für die neuere Alternative bezahlen.
Die Schwankungen in der Nachfrage stellen eine strukturelle Herausforderung für KI-Workloads dar. Der Bedarf an Inferenzrechenleistung kann bei der Einführung einer neuen Produktfunktion unvorhersehbar in die Höhe schnellen oder bei einer Veränderung der Nutzungsmuster stark zurückgehen. Die zugesagten Durchsatzkapazitäten passen sich dieser Nachfrage nicht an, sodass Phasen der Unterauslastung direkt zu unnötigen Kosten führen.
Die Abhängigkeit von einem Anbieter verstärkt beide Risiken. Die Bindung erheblicher Ausgaben an einen einzigen KI-Anbieter erhöht die Wechselkosten und schmälert Ihre Verhandlungsmacht bei künftigen Verträgen. Unternehmen, die ihre KI-Workloads auf mehrere Anbieter verteilen, behalten mehr Flexibilität, sehen sich jedoch auch mit einer höheren Komplexität bei der Verwaltung ihrer Verpflichtungen angesichts unterschiedlicher Preisstrukturen konfrontiert.
Schließlich kann eine starre Budgetplanung zu internen Reibungsverlusten führen. Eine umfangreiche KI-Investition bindet einen Teil Ihres IT-Budgets in eine feste Verpflichtung ein, was Ihre Möglichkeiten einschränkt, Mittel umzuschichten, falls sich die geschäftlichen Prioritäten während der Laufzeit der Verpflichtung ändern sollten. Aus diesem Grund FinOps-Governance für Cloud- und KI-Ausgaben sollten bereits vorliegen, bevor Sie einen langfristigen Vertrag unterzeichnen.
Inwiefern unterscheiden sich AI Committed Spend von herkömmlichen reservierten Cloud-Instanzen?
Die AI-Commitment-Ausgaben unterscheiden sich in drei wesentlichen Punkten von herkömmlichen reservierten Cloud-Instanzen: der Umfang der Verpflichtung, das Tempo des technologischen Wandels und die Komplexität der Auslastungsmessung. Bei reservierten Instanzen verpflichten Sie sich zu einer Recheninfrastruktur (virtuelle Maschinen, Arbeitsspeicher, Speicherplatz), die im Laufe der Zeit relativ stabil bleibt. Bei KI-Verpflichtungen binden Sie sich hingegen an eine bestimmte Modellkapazität oder einen bestimmten Plattformzugang, wobei sich die zugrunde liegende Technologie innerhalb eines Zeitraums von einem bis drei Jahren drastisch ändern kann.
Bei reservierten Instanzen ist es unwahrscheinlich, dass die von Ihnen reservierte Ressource – beispielsweise eine Familie virtueller Maschinen – während einer Laufzeit von einem oder drei Jahren technisch veraltet. Bei KI-Modellen ist dies jedoch nicht der Fall. Ein großes Sprachmodell, das heute den neuesten Stand der Technik darstellt, könnte bereits innerhalb von achtzehn Monaten zwei oder drei Generationen hinterherhinken.
Auch die Überwachung der Auslastung ist bei KI-Commitments komplexer. Die Auslastung reservierter Instanzen lässt sich einfach messen: Wurde während des Abrechnungszeitraums eine VM des vereinbarten Typs ausgeführt? Die KI-Auslastung hängt von Token-Verbrauchsraten, Anfragemustern und Latenzanforderungen ab – allesamt Faktoren, die Schwankungen unterliegen, die ohne spezielle Tools schwerer vorherzusagen und zu überwachen sind.
Auch die Rabattstrukturen unterscheiden sich. Rabatte für reservierte Instanzen sind bei allen Anbietern fest etabliert und relativ vorhersehbar. Rabatte für KI-Vertragsverpflichtungen variieren hingegen erheblich je nach Anbieter, Modellstufe und Vertragsstruktur und werden oft ausgehandelt, anstatt veröffentlicht zu werden, was einen Vergleich und eine Bewertung erschwert.
Wann sollte ein Unternehmen davon absehen, Ausgaben für KI-Dienste zu tätigen?
Sie sollten es vermeiden, sich auf Ausgaben für KI-Dienste festzulegen, wenn sich Ihre Nutzungsmuster noch in der Entwicklungsphase befinden, wenn sich Ihre KI-Strategie innerhalb der Vertragslaufzeit wahrscheinlich ändern wird oder wenn Sie keinen konstanten Basisverbrauch nachweisen können, der die Rentabilitätsschwelle überschreitet. Eine zu frühe Festlegung ist einer der häufigsten und kostspieligsten Fehler, die Unternehmen bei der Skalierung von KI-Workloads begehen.
Zu den konkreten Umständen, die gegen eine Verpflichtung sprechen, gehören:
- Frühe Akzeptanz: Wenn Ihr Unternehmen noch Pilotprojekte oder Proof-of-Concept-Workloads durchführt, sind Ihre Verbrauchsdaten noch nicht zuverlässig genug, um eine Verpflichtung darauf zu stützen.
- Sich rasch weiterentwickelnde Anwendungsfälle: Wenn die KI-Fähigkeiten, die Sie heute benötigen, in zwölf Monaten wahrscheinlich ganz anders aussehen werden, ist Flexibilität wertvoller als der Preisnachlass, den eine langfristige Verpflichtung bietet.
- Unklare Eigentumsverhältnisse: Wenn kein Team und keine Funktion eindeutig für die KI-Ausgaben verantwortlich ist, wird das Budget nicht aktiv verwaltet und wahrscheinlich nicht voll ausgeschöpft.
- Noch ausstehende architektonische Entscheidungen: Wenn Sie noch dabei sind, zu prüfen, auf welchen Anbieter oder welche Modellfamilie Sie sich festlegen sollen, schränkt eine vorzeitige Festlegung der Ausgaben Ihre Optionen ein.
- Keine Auslastungs-Baseline: Wenn Sie keinen stabilen, messbaren KI-Verbrauch über einen Zeitraum von mindestens drei bis sechs Monaten nachweisen können, fehlen Ihnen die Daten, um eine Verpflichtung in angemessener Höhe festzulegen.
Grundsätzlich gilt: Verpflichtungen belohnen Vorhersehbarkeit. Wenn Ihre KI-Workloads noch nicht vorhersehbar sind, entspricht der von Ihnen gezahlte On-Demand-Aufschlag im Wesentlichen den Kosten für die Flexibilität, die Sie noch benötigen.
Welcher Governance-Prozess sollte Entscheidungen über den Einsatz von KI begleiten?
Entscheidungen über den Einsatz von KI sollten im Rahmen eines funktionsübergreifenden Governance-Prozesses überwacht werden, der die Bereiche Finanzen, IT, Beschaffung und die Geschäftsteams, die KI-Dienste nutzen, zusammenführt. Keine einzelne Funktion sollte eine Verpflichtung einseitig genehmigen. Der Prozess sollte eine Nutzungsbasis, eine Break-even-Analyse, eine Risikobewertung sowie einen festgelegten Verantwortlichen erfordern, der für die Überwachung der Nutzung während der gesamten Laufzeit verantwortlich ist.
Ein praktischer Ablauf für die Umsetzung von KI-Verpflichtungen umfasst die folgenden Schritte:
- Verbrauchsübersicht: mindestens drei bis sechs Monate an tatsächlichen Nutzungsdaten der KI analysieren, bevor eine Verpflichtung vorgeschlagen wird
- Freigabe bei Erreichen der Gewinnschwelle: Die Finanzabteilung überprüft die Break-even-Berechnung und bestätigt, dass das Vorhaben im Rahmen der Budgetvorgaben liegt.
- Risikobewertung: Die IT- und die Beschaffungsabteilung bewerten die Stabilität des Modells, die Roadmap des Anbieters und die Möglichkeiten zum Vertragsausstieg
- Geschäftliche Ausrichtung: Die Geschäftsteams, die die KI-Dienste nutzen, bestätigen, dass ihre Nachfrageprognosen mit dem zugesagten Volumen übereinstimmen.
- Genehmigung der Mittelbindung: Eine dafür zuständige Stelle (z. B. ein FinOps-Ausschuss oder ein IT-Investitionsausschuss) genehmigt die Verpflichtung unter Angabe der Gründe
- Laufende Überwachung: Die Auslastung wird monatlich anhand der Break-even-Schwelle überprüft, wobei ein festgelegter Eskalationsplan greift, falls die Auslastung unter den Zielwert fällt.
Ohne diese Struktur werden KI-Maßnahmen eher von den Anreizen der Anbieter als von tatsächlichen geschäftlichen Erfordernissen bestimmt. A Bewertung des Reifegrades von FinOps kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, ob Ihre derzeitigen Governance-Prozesse bereits darauf ausgelegt sind, Entscheidungen zum Einsatz von KI effektiv zu steuern, oder ob zunächst grundlegende Lücken geschlossen werden müssen.
Im Rahmen der Unternehmensführung sollte zudem festgelegt werden, unter welchen Umständen eine Überprüfung der Verpflichtungen zur Halbzeit erforderlich ist. Ankündigungen zur Einstellung von Modellen, wesentliche Änderungen der KI-Strategie oder eine anhaltende Unterauslastung (beispielsweise weniger als 70% der zugesagten Kapazität in zwei aufeinanderfolgenden Monaten) sollten jeweils eine formelle Neubewertung auslösen, anstatt die Verschwendung von Mitteln passiv hinzunehmen.
So unterstützen wir Sie bei der Verwaltung Ihrer für KI vorgesehenen Ausgaben
Die Bewertung und Verwaltung von AI-Vereinbarungen mit festgelegten Ausgaben erfordert dieselbe finanzielle Disziplin und funktionsübergreifende Abstimmung, die auch die Grundlage für eine effektive FinOps-Praxis bei allen Cloud-Ausgaben bilden. Wir helfen Unternehmen dabei, diese Kompetenz auf strukturierte und pragmatische Weise aufzubauen. Konkret unterstützen wir Sie bei folgenden Aufgaben:
- Analyse der Verbrauchsbasis: die Erfassung zuverlässiger Nutzungsdaten für alle KI-Dienste, damit Vorschläge für Verpflichtungen auf Fakten und nicht auf Schätzungen beruhen
- Modellierung der Gewinnschwelle: die Umwandlung von Verpflichtungsbedingungen in klare finanzielle Schwellenwerte, auf deren Grundlage sowohl die Finanzabteilung als auch die IT-Abteilung handeln können
- Gestaltung der Unternehmensführung: Aufbau des funktionsübergreifenden Entscheidungsprozesses, der Überprüfungsrhythmen und der Verantwortungsstruktur, die für KI-Verpflichtungen erforderlich sind
- Laufende Überwachung der Auslastung: die geplanten Ausgaben mit dem tatsächlichen Verbrauch abgleichen und eine unzureichende Auslastung erkennen, bevor sie zu einem Budgetproblem wird
- Integration von TBM und FinOps: die Verknüpfung von Entscheidungen über KI-Ausgaben mit dem übergeordneten IT-Finanzmanagement, sodass die Kosten für Cloud-KI neben den Investitionen in lokale und hybride Lösungen sichtbar werden
Unser FinOps-Tools und -Unterstützungsdienste bieten Ihnen die Transparenz und Automatisierung, die Sie benötigen, um KI-Verpflichtungen in großem Maßstab zu verwalten, ohne auf manuelle Nachverfolgung angewiesen zu sein, die mit dem Wachstum Ihrer Cloud-Umgebung an ihre Grenzen stößt. Wenn Sie Ihre aktuelle Bereitschaft einschätzen möchten oder Unterstützung bei der Strukturierung Ihrer ersten Entscheidung zu einer KI-Verpflichtung benötigen, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf.