FinOps für KI bezeichnet die Anwendung von Prinzipien des Finanzmanagements speziell auf Workloads im Bereich der künstlichen Intelligenz, darunter Modelltraining, Inferenz, Datenpipelines und GPU-intensive Rechenaufgaben. Es erweitert traditionelle Cloud-FinOps-Disziplinen, um den besonderen Kostendynamiken der KI gerecht zu werden, bei denen die Ausgabemuster weitaus volatiler sind, der Ressourcenbedarf schwerer vorherzusagen ist und der Zusammenhang zwischen Kosten und Geschäftswert komplexer zu ermitteln ist. In den folgenden Abschnitten werden die häufigsten Fragen behandelt, die Unternehmen beim Aufbau eines KI-Kostenmanagementansatzes stellen.
Inwiefern unterscheidet sich FinOps für KI von herkömmlichem Cloud-FinOps?
FinOps für KI unterscheidet sich von herkömmlichem Cloud-FinOps vor allem dadurch, dass KI-Workloads Kostenfaktoren mit sich bringen, für deren Bewältigung herkömmliche Rahmenwerke für das Cloud-Finanzmanagement nicht ausgelegt sind. Während sich herkömmliches FinOps auf Rechen-, Speicher- und Netzwerkkosten konzentriert, die relativ stabil und gut nachvollziehbar sind, kommen bei der KI noch GPU-Cluster, APIs für Grundmodelle, Trainingsläufe und Inferenzdienste hinzu, die jeweils eigene Preismodelle und Verbrauchsmuster aufweisen.
In der traditionellen Cloud-FinOps, sind die Kosten für den Betrieb einer Workload weitgehend vorhersehbar, sobald Sie Ihre Architektur verstanden haben. Sie können virtuelle Maschinen bedarfsgerecht dimensionieren, reservierte Kapazitäten buchen und zuverlässige Prognosen erstellen. Bei KI-Workloads kann ein einzelner Trainingslauf Tausende von GPU-Stunden in Anspruch nehmen, und die Kosten für diesen Lauf sind möglicherweise erst nach dessen Abschluss bekannt. Die Kosten für die Inferenz skalieren mit dem Anforderungsvolumen auf eine Weise, die schwer vorhersehbar ist, insbesondere wenn Modelle in immer mehr Geschäftsbereichen eingesetzt werden.
Zudem gibt es eine Governance-Dimension, die sich erheblich unterscheidet. Bei traditionellem FinOps wird die Verantwortlichkeit zwischen den Entwicklerteams und ihren Cloud-Budgets festgelegt. FinOps für KI muss darüber hinaus auch Data-Science-Teams, Modellverantwortliche und geschäftliche Stakeholder berücksichtigen, die die Modellentwicklung in Auftrag geben, aber möglicherweise die finanziellen Auswirkungen ihrer Entscheidungen nicht verstehen. Das Verantwortlichkeitsmodell muss sich auf einen breiteren Kreis von Rollen erstrecken.
Warum lassen sich die Kosten für KI-Workloads so schwer vorhersagen?
Die Kosten für KI-Workloads lassen sich nur schwer vorhersagen, da sie von Variablen abhängen, die vor Beginn der Arbeit noch nicht bekannt sind, darunter Entscheidungen zur Modellarchitektur, die Größe des Datensatzes, das Konvergenzverhalten beim Training und der Bedarf an Inferenz. Im Gegensatz zu einer Webanwendung, bei der sich die Kosten anhand des Anfragevolumens und des Instanztyps abschätzen lassen, ergeben sich die Kosten eines KI-Trainingsauftrags aus dem Zusammenspiel zahlreicher technischer Entscheidungen, die während der Entwicklung getroffen werden.
Mehrere Faktoren tragen zu dieser Unvorhersehbarkeit bei:
- Trainingsläufe haben keine festgelegte Dauer. Ein Modell benötigt unter Umständen weitaus mehr Iterationen zur Konvergenz als ursprünglich angenommen, wodurch sich die GPU-Kosten ohne Vorwarnung vervielfachen können.
- Experimentieren ist von Natur aus mit Verschwendung verbunden. Data-Science-Teams führen zahlreiche Experimente durch, die keine brauchbaren Modelle liefern, und jedes Experiment beansprucht reales Rechenbudget.
- Der Bedarf an Inferenz ist schwer vorherzusagen. Wenn ein Modell in die Produktion übergeht, hängen die Nutzungsmuster davon ab, wie schnell es vom Unternehmen angenommen wird – was in der Anfangsphase selten vorhersehbar ist.
- Die Preise für GPUs unterliegen starken Schwankungen, und das Angebot ist begrenzt. Die Spot- und On-Demand-Preise für leistungsstarke GPU-Instanzen unterliegen starken Schwankungen, und die Verfügbarkeit kann nicht garantiert werden.
- Die Kosten für Modell-APIs von Drittanbietern steigen nichtlinear an. Wenn Unternehmen Grundmodelle von Anbietern wie OpenAI oder Anthropic einsetzen, können die tokenbasierten Kosten schnell steigen, sobald die Nutzung teamübergreifend zunimmt.
Das hat zur Folge, dass die Ausgaben für KI schneller steigen können als in jeder anderen Kategorie der Cloud-Ausgaben und oft schneller wachsen als die Governance-Strukturen, die für herkömmliche Workloads geschaffen wurden.
Was sind die Kernkomponenten eines FinOps-Frameworks für KI?
Ein FinOps-Framework für KI besteht aus vier Kernkomponenten: Kostentransparenz und -zuordnung für KI-spezifische Ressourcen, Governance-Strukturen, die KI-Teams und Modellverantwortliche umfassen, auf Trainings- und Inferenz-Workloads zugeschnittene Optimierungsverfahren sowie eine Rückkopplungsschleife, die KI-Ausgaben mit messbaren Geschäftsergebnissen verknüpft.
Kostentransparenz und -zuordnung
Was man nicht sieht, kann man auch nicht verwalten. Bei KI-Workloads bedeutet Transparenz, dass Kosten auf der Ebene einzelner Modelle, Experimente und Anwendungsfälle zugeordnet und ausgewiesen werden – nicht nur auf Team- oder Projektebene. Dazu sind Tools erforderlich, die die GPU-Auslastung, das Volumen der API-Aufrufe und die Kosten für die Datenverarbeitung erfassen und diesen den Geschäftsinitiativen zuordnen können, die sie unterstützen.
Führung und Rechenschaftspflicht
Governance im Bereich des KI-Kostenmanagements bedeutet, festzulegen, wer befugt ist, Trainingsläufe oberhalb einer bestimmten Kostenschwelle zu genehmigen, wer für das Budget für den Inferenzbetrieb verantwortlich ist und wie Modellexperimente im Hinblick auf einen Finanzplan nachverfolgt werden. Ohne diese Struktur steigen die KI-Ausgaben unkontrolliert an und werden eher von technischer Neugier als von geschäftlichen Prioritäten bestimmt.
Optimierungsmaßnahmen
Die Optimierung für KI-Workloads umfasst Techniken wie die Auswahl des richtigen Instanztyps für jeden Trainingsauftrag, den Einsatz von Spot-Instanzen, wenn das Training Unterbrechungen tolerieren kann, das Zwischenspeichern von Inferenzergebnissen für wiederholte Abfragen sowie die Wahl kleinerer oder destillierter Modelle, wenn keine Vollmodelle erforderlich sind. Diese Entscheidungen müssen systematisch getroffen werden und nicht von Fall zu Fall.
Ausrichtung am geschäftlichen Nutzen
Die letzte Komponente stellt einen Zusammenhang zwischen den Ausgaben für KI und den damit erzielten Ergebnissen her. Das bedeutet, die Kosten pro Vorhersage, pro Modellbereitstellung oder pro automatisiertem Geschäftsprozess zu messen und anhand dieser Kennzahlen zu priorisieren, welche KI-Initiativen weitere Investitionen verdienen.
Welche Teams sollten in einem Unternehmen für FinOps im Bereich KI zuständig sein?
FinOps für KI sollte gemeinsam von den Teams aus den Bereichen Finanzen, IT sowie Data Science oder KI-Entwicklung verantwortet werden, wobei die Verantwortlichkeiten klar auf alle drei Bereiche verteilt sein sollten. Kein einzelnes Team kann die KI-Kosten isoliert effektiv verwalten, da die Entscheidungen, die die Ausgaben beeinflussen, von Data Scientists und Ingenieuren getroffen werden, während die Verantwortung für das Budget bei der Finanz- und IT-Führung liegt.
In der Praxis bedeutet dies die Einrichtung einer funktionsübergreifenden FinOps-Arbeitsgruppe für KI, der folgende Personen angehören:
- Leitende Positionen im Bereich KI oder Data Science die die technischen Abwägungen hinter der Auswahl von Modellen und Infrastrukturen verstehen
- Vertreter aus den Bereichen Cloud- oder Infrastrukturfinanzierung die die Ausgaben anhand der Budgets überwachen und Unregelmäßigkeiten melden
- Geschäftspartner wer beurteilen kann, ob der von einem Modell gelieferte Nutzen dessen Betriebskosten rechtfertigt
- Ein FinOps-Praktiker oder -Leiter der den Governance-Rhythmus koordiniert, die Datenqualität sicherstellt und Optimierungsentscheidungen vorantreibt
Die Rolle des FinOps-Leiters ist hier von großer Bedeutung. Es muss jemand dafür sorgen, dass die Besprechungen zur Kostenüberprüfung regelmäßig stattfinden, dass die Standards für die Kennzeichnung und Zuordnung einheitlich angewendet werden und dass technische Ausgabendaten in eine Sprache übersetzt werden, auf deren Grundlage die Verantwortlichen aus den Bereichen Business und Finanzen handeln können. Unternehmen, die diese Verantwortung einer bestimmten Person und nicht einem Team als Ganzes übertragen, erzielen schnellere Fortschritte.
Wie können Unternehmen die Kosten für ihre KI-Infrastruktur senken, ohne die Modellleistung einzuschränken?
Unternehmen können die Kosten für ihre KI-Infrastruktur senken, ohne die Modellleistung einzuschränken, indem sie auf Infrastruktur-, Modell- und Prozessebene intelligentere Entscheidungen treffen, anstatt einfach nur Ressourcen zu kürzen. Das Ziel besteht darin, Verschwendung und Ineffizienz zu beseitigen, nicht aber die Fähigkeiten einzuschränken, die den Wert der KI ausmachen.
Zu den wirkungsvollsten Strategien zur Kostensenkung gehören:
- GPU-Instanzen richtig dimensionieren. Viele Trainingsaufträge werden auf Instanztypen ausgeführt, die größer sind, als es die Arbeitslast erfordert. Durch die Anpassung der Instanzgröße an den tatsächlichen Speicher- und Rechenbedarf lassen sich Kosten senken, ohne die Trainingsergebnisse zu beeinträchtigen.
- Einsatz von Spot- oder Preemptible-Instanzen für unterbrechbares Training. Bei Trainingsaufträgen, die unterbrochen und später fortgesetzt werden können, lassen sich die GPU-Kosten durch Spot-Preise im Vergleich zu On-Demand-Tarifen erheblich senken.
- Implementierung von Techniken zur Inferenzoptimierung. Quantisierung, Modellausdünnung und die Bündelung von Inferenzanfragen reduzieren den Rechenaufwand pro Vorhersage, ohne dass es dabei in den meisten Anwendungsfällen zu einer nennenswerten Verschlechterung der Ausgabequalität kommt.
- Festlegung von Experimentbudgets. Die Festlegung eines maximalen Rechenbudgets für jeden Experimentdurchlauf zwingt Data-Science-Teams dazu, bewusster zu entscheiden, welche Experimente sie durchführen, wodurch die Anzahl der Trainingsaufträge mit geringem Nutzen reduziert wird.
- Abwägung der Modellgröße im Hinblick auf die Anforderungen der Aufgabe. Kleinere, auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene Modelle erzielen bei definierten Anwendungsfällen oft eine ebenso gute Leistung wie große Allzweckmodelle – und das zu einem Bruchteil der Inferenzkosten.
Der rote Faden, der sich durch diese Ansätze zieht, ist die Zielstrebigkeit. Kostensenkungen bei der KI-Infrastruktur werden dadurch erreicht, dass bereits früh im Entwicklungsprozess bewusste Kompromissentscheidungen getroffen werden – und nicht dadurch, dass nachträglich Einschränkungen auferlegt werden.
Welche Tools unterstützen FinOps für KI-Workloads?
Tools, die FinOps für KI-Workloads unterstützen, lassen sich in drei Kategorien einteilen: Cloud-Kostenmanagement-Plattformen, die ihren Anwendungsbereich auf KI-spezifische Ressourcen ausgeweitet haben, KI-native Observability-Tools, die die Kosten für Modelle und Experimente erfassen, sowie FinOps-Frameworks, die die Governance-Struktur bereitstellen, damit diese Tools effektiv eingesetzt werden können.
Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud verfügen über integrierte Konsolen zum Kostenmanagement, die Einblick in die Ausgaben für GPU-Instanzen bieten; allerdings erfordern sie einen erheblichen Konfigurationsaufwand, um Kosten auf Modell- oder Anwendungsfall-Ebene zuzuordnen. Speziell entwickelte FinOps-Plattformen, darunter Apptio Cloudability, erweitern diese Transparenz um Zuordnungsregeln, Anomalieerkennung und Optimierungsempfehlungen, die in Multi-Cloud-KI-Umgebungen funktionieren.
KI-spezifische Tools wie MLflow und Weights and Biases erfassen neben den Leistungskennzahlen der Modelle auch die Kosten der Experimente, was Data-Science-Teams dabei hilft, die finanziellen Auswirkungen ihrer technischen Entscheidungen in Echtzeit zu verstehen. Durch die Integration dieser Tools in Ihre Cloud-Kostenmanagement-Plattform erhalten Sie ein umfassenderes Bild davon, wohin die KI-Ausgaben fließen und welche Ergebnisse sie erzielen.
A Bewertung des Reifegrades von FinOps ist ein nützlicher Ausgangspunkt, wenn Sie noch nicht sicher sind, welche Tools Ihr Unternehmen benötigt. Dabei werden Ihre aktuellen Kapazitäten in den Bereichen Personal, Prozesse, Governance und Tools bewertet und eine nach Prioritäten geordnete Roadmap für den Aufbau eines KI-gestützten Kostenmanagements erstellt, das auf Ihr Umfeld zugeschnitten ist. Sie können außerdem folgende Möglichkeiten erkunden: Einführung von FinOps-Tools Möglichkeiten, um zu verstehen, wie Sie die Ihnen bereits zur Verfügung stehenden Plattformen optimal nutzen können.
Wie wir bei FinOps für KI helfen
Wir unterstützen Unternehmen dabei, den Übergang von ad-hoc-Ausgaben für KI zu einem strukturierten, geregelten FinOps-Ansatz für KI zu vollziehen, der den gesamten Prozess von der anfänglichen Transparenz bis hin zur kontinuierlichen Optimierung abdeckt. Unser Ansatz ist praxisorientiert und handlungsorientiert und stützt sich auf vier Bereiche, die für das KI-Kostenmanagement von entscheidender Bedeutung sind:
- Gestaltung der Unternehmensführung: Wir legen Entscheidungsbefugnisse, Verantwortungsstrukturen und Zeitabstände für die Kostenüberprüfung fest, die speziell auf KI-Teams zugeschnitten sind – und nicht nur auf herkömmliche Cloud-Workloads.
- Kostenverrechnung und Kennzeichnung: Wir implementieren Zuordnungsrahmen, die KI-Ausgaben Modellen, Anwendungsfällen und Geschäftsergebnissen zuordnen und Ihnen so die Daten liefern, die Sie für fundierte Investitionsentscheidungen benötigen.
- Unterstützung bei der Optimierung: Wir ermitteln konkrete Möglichkeiten, die Kosten für GPUs, Inferenz und APIs zu senken, ohne dabei die Modellleistung zu beeinträchtigen.
- Integration von TBM und FinOps: Wir integrieren Ihr KI-Kostenmanagement in Ihr übergeordnetes IT-Finanzmanagement-Konzept, sodass die KI-Ausgaben im Kontext der gesamten Technologieinvestitionen und des geschäftlichen Nutzens bewertet werden.
Wenn Sie feststellen, dass die Kosten für KI schneller steigen, als Sie sie in den Griff bekommen können, oder wenn Sie eine solide Grundlage schaffen möchten, bevor es soweit ist, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo Ihre Organisation derzeit steht und wie ein konkreter nächster Schritt aussehen könnte.