Wie berechnet man die Grenzkosten einer zusätzlichen KI-Nutzung?

Die Grenzkosten für die zusätzliche Nutzung von KI sind die inkrementellen Kosten, die Ihrem Unternehmen jedes Mal entstehen, wenn Sie eine weitere Abfrage verarbeiten, eine weitere Ausgabe generieren oder einen weiteren Inferenzjob ausführen. In der Praxis setzt sich dies aus Rechenzeit, Token-Verbrauch, Speicherzuweisung und etwaigen API-Kosten zusammen, die mit dieser einzelnen Arbeitseinheit verbunden sind. In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Komponenten dieser Berechnung näher erläutert und es wird gezeigt, wie Sie diese verwalten können.

Welche Kosten steigen tatsächlich, wenn der Einsatz von KI ausgeweitet wird?

Wenn der Einsatz von KI zunimmt, steigen die Kosten für Rechenressourcen (GPU- oder CPU-Stunden), den Token-Verbrauch bei Sprachmodell-APIs, die Datenübertragung und -speicherung für Modelleingaben und -ausgaben sowie die pro Anfrage berechneten Lizenz- oder API-Aufrufgebühren. Fixkosten wie das Modelltraining und die Basisinfrastruktur bleiben weitgehend unverändert, doch diese variablen Komponenten steigen direkt proportional zum Nutzungsvolumen.

Zu erkennen, welche Posten tatsächlich variabel sind, ist der erste Schritt bei der Berechnung der Grenzkosten für KI. In der Praxis gehören zu den Kategorien, die sich mit der Nutzung ändern, unter anderem:

• Rechenzeit: Pro Inferenzauftrag verbrauchte GPU- oder CPU-Stunden, die auf den meisten Cloud-Plattformen sekundengenau abgerechnet werden
• Token-Verbrauch: Bei großen Sprachmodellen, auf die über eine API zugegriffen wird, werden Eingabe- und Ausgabetoken separat abgerechnet und summieren sich mit jeder Anfrage.
• Speicher und Speicher-E/A: Das Laden von Modellgewichten, das Zwischenspeichern von Kontexten und das Schreiben von Ausgaben erzeugen allesamt Speichertransaktionen, die sich bei großem Umfang summieren
• Netzwerkausgang: Die Rückgabe von Ergebnissen an Endnutzer oder nachgelagerte Systeme verursacht Datenübertragungsgebühren, die mit steigendem Anfragevolumen zunehmen.
• Aufwand für die Orchestrierung: API-Gateway-Aufrufe, Protokollierung, Überwachungsagenten und Warteschlangenverwaltung verursachen jeweils geringe Kosten pro Anfrage, die bei hohem Durchsatz jedoch erheblich werden.

Fixkosten wie Verpflichtungen für reservierte Instanzen, die Bereitstellung von Basis-Clustern und die einmalige Modelloptimierung ändern sich nicht bei steigender Nutzung. Erst durch die Trennung dieser Kosten von den variablen Ausgaben ist eine echte Grenzkostenberechnung möglich.

Wie lassen sich variable KI-Kosten von den festen Infrastrukturkosten abgrenzen?

Um die variablen KI-Kosten von den festen Infrastrukturkosten zu trennen, kennzeichnen Sie jede Ressource, die an KI-Workloads beteiligt ist, mit einer einheitlichen Kostenverrechnungskennzeichnung und trennen Sie anschließend die On-Demand- oder nutzungsabhängig abgerechneten Posten von den reservierten oder fest zugesagten Ausgaben. Was nach Abzug der festen Verpflichtungen verbleibt, stellt den Pool der variablen Kosten dar, der sich mit der Nutzung skaliert.

Ein zuverlässiges Isolationsverfahren umfasst drei Schritte:

1. Tag auf Workload-Ebene: Weisen Sie jeder Cloud-Ressource, die für KI-Inferenz genutzt wird, einheitliche Tags zu (Anwendung, Umgebung, Name des KI-Modells, Team). Ohne diese Tags verschmelzen variable und fixe Kosten zu einem einzigen, nicht zuordenbaren Posten.
2. Verschiedene Arten von Verpflichtungen: Reservierte Instanzen, Sparpläne und im Voraus bezahlte API-Guthaben sind versunkene Kosten für den Abrechnungszeitraum. Entfernen Sie diese aus dem variablen Kostenpool. Nur On-Demand-Rechenleistung, API-Gebühren auf Token-Basis und nach Verbrauch abgerechnete Speichertransaktionen fließen in die Berechnung der variablen Kosten ein.
3. Abrechnungsdaten mit den Anforderungsprotokollen abgleichen: Kombinieren Sie Ihren Cloud-Abrechnungs-Export mit den Anforderungsprotokollen auf Anwendungsebene. Auf diese Weise können Sie jeden Kostenanstieg mit einem entsprechenden Nutzungsanstieg in Verbindung bringen und so feststellen, welche Kostenkategorien tatsächlich elastisch sind.

Genau bei dieser Art der Kostenisolierung kommt es darauf an, FinOps-Verfahren Struktur schaffen. Durch geeignete Zuordnungsmodelle lässt sich jeder Dollar an Cloud-Ausgaben der Workload, dem Team oder dem Produkt zuordnen, durch das er entstanden ist, anstatt KI-Kosten in gemeinsamen Infrastrukturpools untergehen zu lassen.

Wie lautet die Formel zur Berechnung der Grenzkosten der KI pro Einheit?

Die Formel für die Grenzkosten der KI pro Einheit lautet: Grenzkosten = Veränderung der variablen Gesamtkosten / Veränderung der Verbrauchseinheiten. Bei KI-Workloads entspricht eine Nutzungseinheit in der Regel einer Inferenzanfrage, einem generierten Token oder einer abgeschlossenen Aufgabe – je nachdem, wie Ihr Unternehmen den Wert der Ausgabe definiert.

Um diese Formel konkret anzuwenden, benötigen Sie zwei Datenpunkte, die über dasselbe Zeitfenster gemessen wurden:

• Veränderung der variablen Gesamtkosten: Die Differenz bei den variablen Cloud-Ausgaben zwischen zwei Zeiträumen (beispielsweise Woche eins im Vergleich zu Woche zwei), ohne Berücksichtigung fester Verpflichtungen
• Änderung der Verbrauchseinheiten: Die Differenz bei der Anzahl der KI-Anfragen, der verarbeiteten Token oder der abgeschlossenen Aufgaben im gleichen Zeitraum

Wenn Ihre variablen KI-Kosten innerhalb von zwei Wochen um 4.000 Euro gestiegen sind und Ihr Anfragevolumen um 200.000 Anfragen zugenommen hat, betragen Ihre Grenzkosten pro Anfrage 0,02 Euro. Diese einzelne Zahl dient Ihnen als Maßstab, um zu beurteilen, ob jede zusätzliche Einheit der KI-Nutzung ihre Kosten im Verhältnis zu dem damit erzielten Geschäftsergebnis rechtfertigt.

Bei tokenbasierten Modellen, auf die über APIs von Drittanbietern zugegriffen wird, ist die Berechnung einfacher: Man multipliziert die Anzahl der Eingabetoken mit dem Eingabepreis pro Token, addiert die Anzahl der Ausgabetoken multipliziert mit dem Ausgabepreis pro Token und dividiert das Ergebnis durch die Anzahl der abgeschlossenen Aufgaben, um die Kosten pro Aufgabe zu erhalten.

Wie wirken sich Modellgröße und Inferenzmethode auf die Grenzkosten aus?

Die Modellgröße und die Inferenzmethode sind die beiden wichtigsten Faktoren, die die marginalen KI-Kosten pro Anfrage beeinflussen. Größere Modelle benötigen mehr GPU-Speicher und mehr Rechenzyklen pro Inferenz, was die Kosten pro Abfrage direkt in die Höhe treibt. Die Inferenzmethode – insbesondere die Frage, ob eine synchrone Echtzeit-Inferenz oder eine asynchrone Batch-Verarbeitung durchgeführt wird – bestimmt, wie effizient die Rechenressourcen genutzt werden.

Modellgröße und die damit verbundenen Kostenauswirkungen

Ein größeres Modell, gemessen an der Anzahl der Parameter, benötigt mehr GPU-Speicher zum Laden und führt zu mehr Gleitkommaoperationen pro generiertem Token. Die Ausführung eines Modells mit 70 Milliarden Parametern verursacht pro Inferenz deutlich höhere Kosten als die Ausführung eines Modells mit 7 Milliarden Parametern, das bei einfacheren Aufgaben vergleichbare Ergebnisse liefert. Die Wahl des kleinsten Modells, das Ihre Qualitätsanforderungen erfüllt, ist einer der direktesten Wege, die Grenzkosten zu senken, ohne dabei den geschäftlichen Nutzen zu beeinträchtigen.

Inferenzverfahren und Durchsatzleistung

Bei der Echtzeit-Inferenz wird jeweils eine Anfrage verarbeitet, wobei die Rechenressourcen auch in Leerlaufphasen zugewiesen bleiben. Bei der Batch-Inferenz werden mehrere Anfragen zusammengefasst, wodurch sich die GPU-Startkosten auf viele Jobs verteilen und die Kosten pro Einheit deutlich sinken. Bei Anwendungsfällen, bei denen die Latenz nicht zeitkritisch ist, wie beispielsweise bei der Zusammenfassung von Dokumenten oder der Erstellung von Berichten über Nacht, kann die Batch-Verarbeitung die Grenzkosten pro Anfrage deutlich senken. Die serverlose Inferenz, bei der Rechenressourcen nur für die Dauer einer Anfrage hochgefahren werden, beseitigt Verschwendung durch Leerlaufzeiten, kann jedoch zu einer Kaltstart-Latenz führen, die sich auf die Benutzererfahrung auswirkt.

Wann übersteigen die Grenzkosten der KI den erzielten geschäftlichen Nutzen?

Die Grenzkosten der KI übersteigen den geschäftlichen Nutzen, wenn die durch eine zusätzliche KI-Abfrage erzielten zusätzlichen Einnahmen, Zeiteinsparungen oder Risikominderungen unter die Kosten für die Ausführung dieser Abfrage fallen. Dieser Schwellenwert variiert je nach Anwendungsfall, lässt sich jedoch ermitteln, indem Sie Ihre Kosten pro Einheit mit einer monetarisierten Wert-pro-Einheit-Kennzahl vergleichen, die sich aus dem geschäftlichen Ergebnis ergibt, das die KI-Workload unterstützt.

Um diesen Vergleich in die Praxis umzusetzen, legen Sie für jeden KI-Anwendungsfall einen Wert pro Einheit fest. Bei einem Kundenservice-Chatbot könnten dies beispielsweise die durchschnittlichen Kosten für ein Ticket sein, das von einem Mitarbeiter bearbeitet wird und durch die KI vermieden wird. Bei einem Modell zur Betrugserkennung könnte dies der durchschnittliche verhinderte Verlust pro markierter Transaktion sein. Sobald Sie sowohl einen Wert pro Einheit als auch Kosten pro Einheit ermittelt haben, können Sie diese in Abhängigkeit vom Nutzungsvolumen grafisch darstellen, um den Punkt zu ermitteln, an dem die Kosten den Nutzen übersteigen.

Zu den typischen Warnzeichen dafür, dass Sie diese Schwelle überschritten haben, gehören:

• Das Volumen der KI-Abfragen wächst schneller als die Geschäftsergebnisse, die sie eigentlich vorantreiben sollen
• Es werden Ergebnisse mit geringer Zuverlässigkeit oder redundante Ergebnisse zu denselben Stückkosten erzeugt wie hochwertige Ergebnisse
• Anwendungsfälle, die in der Produktion laufen und deren ROI nie offiziell bewertet wurde
• Es gibt keine Rückkopplungsschleife zwischen den Entwicklerteams, die KI-Funktionen implementieren, und den Finanzteams, die die daraus resultierenden Cloud-Kosten überwachen

Um KI-Kostendaten mit Kennzahlen zum Geschäftsnutzen zu verknüpfen, ist eine funktionsübergreifende Steuerung erforderlich, die das Cloud-Finanzmanagement mit übergeordneten IT-Investitionsentscheidungen verbindet. Die Integration von FinOps mit einem strategisches Portfolio-Management Dieser Ansatz bietet Ihnen den Rahmen, um diese Verbindung systematisch herzustellen.

Mit welchen Tools lassen sich die Grenzkosten der KI kontinuierlich erfassen und auswerten?

Zu den Tools, die die Grenzkosten der KI kontinuierlich erfassen und auswerten, gehören cloudnative Kostenmanagement-Plattformen (AWS Cost Explorer, Azure Cost Management, Google Cloud Billing), FinOps-Plattformen von Drittanbietern wie Apptio Cloudability sowie Observability-Tools auf Anwendungsebene, die Anfrageprotokolle mit Abrechnungsdaten abgleichen. Die richtige Kombination hängt davon ab, ob Ihre KI-Workloads auf verwalteten APIs, selbst gehosteten Modellen oder einer Mischung aus beidem ausgeführt werden.

Für Unternehmen, die verwaltete KI-APIs nutzen, bietet das Abrechnungs-Dashboard des Anbieters zwar eine detaillierte Aufschlüsselung auf Token-Ebene, doch ohne zusätzliche Integrationsmaßnahmen lassen sich die Kosten selten mit den Geschäftsergebnissen in Verbindung bringen. Bei selbst gehosteten Modellen auf einer Cloud-Infrastruktur müssen Tagging- und Zuordnungsrichtlinien vorhanden sein, bevor die Abrechnungsdaten auf Workload-Ebene aussagekräftig werden.

Ein effektives System zur kontinuierlichen Verfolgung kombiniert in der Regel folgende Komponenten:

• Kostenverrechnungs-Tags einheitlich auf alle KI-bezogenen Cloud-Ressourcen angewendet
• Export von Rechnungsdaten in einen abfragbaren Datenspeicher (wie beispielsweise BigQuery oder einen S3-basierten Data Lake) für benutzerdefinierte Analysen
• Protokollierung auf Anforderungsebene in Ihrer KI-Anwendungsschicht, um Nutzungseinheiten zu erfassen, die mit Kostendaten verknüpft werden können
• Dashboards die Kosten pro Anfrage, die Kosten pro Modell und die Kostenentwicklung im Zeitverlauf für die Verantwortlichen aus den Bereichen Technik und Finanzen
• Alarmierung bei Abweichungen bei den Stückkosten, nicht nur bei Schwellenwerten für die Gesamtausgaben

Wie wir Ihnen helfen, die Grenzkosten des KI-Einsatzes zu steuern

Die Berechnung und Steuerung der Grenzkosten der KI ist keine einmalige Angelegenheit. Sie erfordert kontinuierliche Transparenz, klare Zuständigkeiten und die Fähigkeit, auf Kostensignale zu reagieren, bevor diese den Wert untergraben, den Ihre KI-Investitionen eigentlich schaffen sollen. Mit unserem FinOps-Angebot unterstützen wir Unternehmen dabei, genau diese Fähigkeit aufzubauen.

Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, profitieren Sie von folgenden Vorteilen:

• Vollständige Kostenverrechnung für KI-Workloads, einschließlich Containern, gemeinsam genutzter Infrastruktur und API-Gebühren, sodass jeder Kostenfaktor sichtbar und zuordenbar ist
• Analyse zur Personaloptimierung über AWS, Azure und GCP hinweg, um die Rechenressourcen an den tatsächlichen Bedarf an KI-Inferenz anzupassen
• Funktionsübergreifende Steuerung das Ingenieurteams, die Finanzabteilung und die IT-Führung in einem gemeinsamen Entscheidungsrhythmus hinsichtlich der Ausgaben für Cloud-KI miteinander verbindet
• Integration in TBM-Frameworks die die Kosten für die KI-Infrastruktur in Investitionsentscheidungen auf Unternehmensebene umsetzen und nicht nur in technische Kennzahlen
• Eine Bewertung des Reifegrades von FinOps als strukturierten Ausgangspunkt, um zu verstehen, wo Ihr Unternehmen heute steht und welche Maßnahmen den größten Mehrwert bringen

Wenn Sie den Schritt von der bloßen Transparenz der KI-Kosten hin zu deren aktivem Management gehen möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir zeigen Ihnen, wo Sie anfangen können.