Wie sollten KI-Experimente in Cloud-Budgets berücksichtigt werden?

KI-Experimente sollten in den Cloud-Budgets als eigene Budgetlinie aufgeführt werden, getrennt von den regulären operativen Cloud-Workloads. Da KI- und ML-Workloads unvorhersehbare, sprunghafte Kostenprofile aufweisen, die durch die GPU-Nutzung, die Verarbeitung großer Datensätze und iterative Trainingsläufe bedingt sind, ist es bei einer Zusammenfassung mit den Standard-Cloud-Budgets nahezu unmöglich, die Ausgaben nachzuverfolgen oder die Kosten effektiv zu steuern. In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie Sie Ihr KI-Cloud-Budget in jeder Phase des Lebenszyklus eines Experiments strukturieren, abschätzen, absichern und weiterentwickeln können.

Wodurch unterscheiden sich die Kosten für KI-Experimente von denen für normale Cloud-Workloads?

Die Kosten für KI-Experimente unterscheiden sich von denen regulärer Cloud-Workloads, da sie stark schwanken, GPU-intensiv sind und sich nur schwer im Voraus abschätzen lassen. Eine Standard-Webanwendung läuft mit einem relativ stabilen Ressourcenverbrauch, während ein KI-Trainingsauftrag an einem einzigen Nachmittag Hunderte von GPU-Stunden verbrauchen kann und nichts Wiederverwendbares liefert, wenn das Modell nicht konvergiert. Dadurch sind KI-Ausgaben naturgemäß eher explorativer als operativer Natur.

Die Ausgaben für KI-Cloud-Lösungen zeichnen sich durch mehrere Merkmale aus:

• GPU- und Beschleunigerabhängigkeit: KI-Trainingsaufträge erfordern teure GPU- oder TPU-Instanzen, deren Stundenkosten deutlich über denen von Standard-Rechenleistung liegen. Ein einziger großer Trainingslauf kann mehr kosten als die Ausgaben für einen ganzen Monat herkömmlicher Rechenlasten.
• Iterativer und nichtlinearer Verbrauch: Experimente werden mehrfach mit unterschiedlichen Hyperparametern, Datensätzen oder Architekturen durchgeführt. Jede Iteration beansprucht Ressourcen unabhängig von den anderen, und auch fehlgeschlagene Durchläufe verursachen Kosten.
• Speicherverstärkung: KI-Workloads erzeugen große Datenmengen – Modell-Checkpoints, Trainingsdatensätze, Experimentprotokolle und Feature-Stores –, die sich schnell ansammeln und oft in Vergessenheit geraten, sobald ein Projekt abgeschlossen ist.
• Kurze Phasen extrem hoher Ausgaben: Im Gegensatz zu Workloads im stationären Zustand verursachen KI-Experimente starke Kostenspitzen, die von den üblichen Cloud-Budgetwarnungen nicht rechtzeitig erkannt werden können.

Aufgrund dieser Merkmale führt die Behandlung des Budgets für die KI-Infrastruktur als bloßen weiteren Posten im Cloud-Budget zu Kostenüberschreitungen, die schwer zu erklären und nachträglich noch schwerer zu verhindern sind.

Sollten KI-Experimente eine eigene Haushaltslinie haben oder in den bestehenden Cloud-Budgets untergebracht werden?

KI-Experimente sollten über eine eigene, zweckgebundene Haushaltslinie verfügen, anstatt in bestehenden Cloud-Budgets enthalten zu sein. Durch diese Trennung erhalten die Finanz- und IT-Führung einen klaren Überblick über die Ausgaben für explorative Maßnahmen, können leichter beurteilen, ob die Experimente einen Mehrwert generieren, und verhindern, dass KI-Kostenspitzen die Berichterstattung über operative Cloud-Workloads verzerren.

Eine eigene Budgetlinie für KI-Experimente erfüllt drei praktische Zwecke. Erstens schafft sie Verantwortlichkeit: Wenn die KI-Ausgaben einen eigenen Verantwortlichen und einen eigenen Finanzrahmen haben, können Teams Überschreitungen nicht stillschweigend in einen gemeinsamen Topf einfließen lassen. Zweitens ermöglicht sie die Entscheidungsfindung auf der richtigen Ebene. Wenn ein Experiment bereits in der zweiten Woche sein gesamtes Quartalsbudget aufbraucht, ist das ein Signal, das eine gezielte Diskussion über den Umfang erfordert – und keine stillschweigende Anpassung der Zuweisung eines anderen Teams. Drittens gestaltet es den Übergang zu den Produktionsbudgets übersichtlicher, da klar dokumentiert ist, was das Experiment während der explorativen Phase tatsächlich gekostet hat.

Für Unternehmen, die sowohl lokale als auch Cloud-Umgebungen verwalten, wirkt sich diese Trennung auch auf einen größeren Zusammenhang aus Cloud-Finanzmanagement Praktiken, bei denen die Ausgaben für Cloud-KI im Rahmen einer fundierten Investitionsentscheidung gegen Optionen für eine lokale GPU-Infrastruktur abgewogen werden müssen.

Wie schätzt man die Cloud-Kosten für ein KI-Experiment ein, bevor es ausgeführt wird?

Sie schätzen die Cloud-Kosten für KI-Experimente vor der Ausführung, indem Sie die Preise für den Instanztyp, die voraussichtliche Trainingsdauer, den Speicherbedarf für den Datensatz und die Anzahl der geplanten Iterationen miteinander kombinieren. Beginnen Sie mit einem groben Modell des Rechenbedarfs für das Experiment und nutzen Sie dann den Preisrechner Ihres Cloud-Anbieters, um eine Kostenspanne statt einer einzelnen Zahl zu ermitteln, da KI-Experimente selten genau wie geplant ablaufen.

Ein praktischer Schätzansatz umfasst vier Schritte:

1. Definieren Sie das Rechenprofil: Ermitteln Sie, welcher GPU- oder CPU-Instanztyp für das Experiment erforderlich ist, und schätzen Sie die Anzahl der Stunden pro Trainingsdurchlauf anhand der Größe des Datensatzes und der Komplexität des Modells.
2. Mit der erwarteten Anzahl von Iterationen multiplizieren: Die meisten Experimente erfordern mehrere Durchläufe. Planen Sie als Ausgangsbasis mindestens drei bis fünf Durchläufe ein, bei explorativen Forschungsphasen sogar noch mehr.
3. Speicher- und Datenübertragungskosten hinzufügen: Berücksichtigen Sie die Kosten für die Speicherung von Trainingsdaten, Modell-Checkpoints und Ausgabedaten. Die Gebühren für den Datenausgang werden oft unterschätzt und können die Gesamtkosten erheblich erhöhen.
4. Einen Puffer für unvorhergesehene Ausgaben einplanen: Rechnen Sie 20 bis 30 Prozent zu Ihrer Schätzung hinzu, um fehlgeschlagene Durchläufe, längere Fehlerbehebung und unerwarteten Ressourcenbedarf zu berücksichtigen. KI-Workloads sind von Natur aus unvorhersehbar, und ein Puffer verhindert, dass Budgetüberraschungen die Arbeit mitten im Experiment zum Erliegen bringen.

Es ist wichtig, diese Schätzungen den Finanzteams vor Beginn des Experiments mitzuteilen. Dadurch entsteht eine gemeinsame Grundlage für die Beurteilung, ob die tatsächlichen Ausgaben im Rahmen liegen, und es wird die Disziplin für kostenbewusstes Experimentieren gefördert, die FinOps-Praktiken anstreben.

Welche Sicherheitsvorkehrungen verhindern, dass KI-Experimente die Cloud-Budgets sprengen?

Die wirksamsten Sicherheitsvorkehrungen für die Budgets von KI-Experimenten in der Cloud sind Ausgabenwarnungen mit automatischen Stoppbedingungen, die Kennzeichnung von Ressourcen pro Experiment und festgelegte Genehmigungsschwellen für verlängerte Laufzeiten. Transparenz allein verhindert keine Kostenüberschreitungen; Sie benötigen automatisierte Kontrollmechanismen, die greifen, bevor die Kosten so stark ansteigen, dass sie nicht mehr aufgeholt werden können.

Zu den nützlichen Schutzmaßnahmen, die eingeführt werden sollten, gehören:

• Budgetwarnungen bei den Schwellenwerten 50%, 75% und 90%: Richten Sie Benachrichtigungen ein, die sowohl den Experiment-Verantwortlichen als auch einen Leiter der Finanz- oder IT-Abteilung bei verschiedenen Ausgabemeilensteinen informieren – nicht erst, wenn das Budget aufgebraucht ist.
• Automatisches Herunterfahren der Instanz: Konfigurieren Sie Cloud-native Tools so, dass GPU-Instanzen nach einer festgelegten Zeit der Inaktivität oder beim Erreichen einer Ausgabenobergrenze beendet werden. Ungenutzte GPU-Instanzen sind eine der häufigsten Ursachen für Verschwendung in der KI-Cloud.
• Obligatorische Kennzeichnung von Ressourcen: Jedes KI-Experiment sollte mit einer Projektkennung, einem Teamverantwortlichen und einer Experimentphase versehen werden, bevor Ressourcen bereitgestellt werden. Ohne diese Kennzeichnung lassen sich die Kosten im Nachhinein nicht mehr genau zuordnen.
• Freigabeschritte für längere Laufzeiten: Es muss eine ausdrückliche Genehmigung eingeholt werden, bevor ein Experiment seinen ursprünglich festgelegten Budgetrahmen überschreiten darf. Dadurch bleibt der Dialog über Nutzen und Umfang während des gesamten Experiments lebendig und beschränkt sich nicht nur auf den Abschluss.

A Bewertung des Reifegrades von FinOps kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, welche dieser Kontrollmaßnahmen in Ihrer aktuellen Umgebung fehlen und wo Governance-Lücken am ehesten zu unkontrollierten Ausgaben für KI-Cloud-Dienste führen können.

Wie sollte der Übergang von explorativen zu Produktionsbudgets bei erfolgreichen KI-Experimenten gestaltet werden?

Ein erfolgreiches KI-Experiment sollte durch eine formelle Übergabe in das Produktionsbudget übergehen, die eine Kostenbasis aus der Experimentierphase, ein prognostiziertes Kostenmodell für den Dauerbetrieb in der Produktion sowie einen festgelegten Verantwortlichen für die fortlaufende Optimierung der Cloud-Kosten umfasst. Ohne diese Struktur übernehmen KI-Workloads in der Produktion häufig die Kostengewohnheiten aus der Experimentierphase, darunter ineffiziente Instanztypen und ungenutzte Ressourcen.

Der Übergangsprozess sollte drei Bereiche abdecken:

• Kostenoptimierung vor Produktionsbeginn: Die während der Testphase verwendeten Instanztypen und Konfigurationen sind für die Inferenz in der Produktionsumgebung oft nicht die kosteneffizientesten. Bevor Sie in die Produktionsumgebung wechseln, sollten Sie prüfen, ob reservierte Instanzen, Spot-Instanzen oder kleinere, optimierte Instanztypen für das Workload-Muster in der Produktionsumgebung besser geeignet sind.
• Umgliederung im Haushalt: Verschieben Sie die Arbeitslast aus der Budgetlinie für KI-Experimente in das Budget des entsprechenden Produkts oder der entsprechenden Dienstleistung. Damit wird signalisiert, dass die Arbeitslast nicht mehr explorativ ist und nun denselben Kostenkontrollmechanismen unterliegt wie andere Produktionssysteme.
• Eigentumsübertragung: Weisen Sie einen namentlich benannten Verantwortlichen für die Cloud-Kosten der Produktions-KI-Workload zu. Diese Person ist dafür zuständig, die Ausgaben zu überwachen, Optimierungsmöglichkeiten umzusetzen und der Finanz- und IT-Führung über die Kostenentwicklung Bericht zu erstatten.

Wenn man den Übergang als formellen Prozess behandelt, lässt sich die häufig auftretende Situation vermeiden, dass KI-Workloads ohne jegliche Änderung der Governance vom Experiment in die Produktion übergehen, was zu Kosten führt, für die niemand die Verantwortung übernimmt und die niemand hinterfragt.

Welche FinOps-Verfahren gelten speziell für Cloud-Ausgaben im Bereich KI und ML?

Die für die Cloud-Ausgaben im Bereich KI und ML relevantesten FinOps-Praktiken sind die detaillierte Kostenverrechnung durch Tagging, die kontinuierliche Anpassung der Rechenressourcen an den Bedarf, das Commitment-basierte Einkaufsmodell für vorhersehbare Trainings-Workloads sowie funktionsübergreifende Überprüfungsrhythmen, an denen neben den Finanz- und IT-Abteilungen auch Data-Science-Teams beteiligt sind. Es gelten zwar die üblichen FinOps-Grundsätze, diese müssen jedoch an die variablen und GPU-intensiven Eigenschaften von KI-Workloads angepasst werden.

Insbesondere in KI- und ML-Umgebungen erzielen die folgenden Vorgehensweisen die größte Wirkung:

• Kostenverrechnung auf Versuchsebene: Versehen Sie jeden Trainingsauftrag und jeden Inferenz-Endpunkt mit ausreichenden Metadaten, um die Kosten einem bestimmten Modell, einem Team und einem Geschäftsziel zuzuordnen. Dies ist die Grundlage für die Beurteilung, ob die Ausgaben für KI einen angemessenen Mehrwert generieren.
• Strategien für Spot- und Preemptible-Instanzen: Viele KI-Trainingsprozesse können Unterbrechungen verkraften, wenn die Checkpoint-Erstellung korrekt konfiguriert ist. Durch den Einsatz von Spot- oder Preemptible-GPU-Instanzen lassen sich die Trainingskosten im Vergleich zu On-Demand-Preisen erheblich senken.
• Reservierte Kapazität für stabile Arbeitslasten: Sobald ein Modell in die Produktionsphase übergeht und ein vorhersehbares Verkehrsmuster aufweist, senken reservierte oder fest zugesagte Preise die Kosten pro Stunde im Vergleich zum On-Demand-Modell erheblich.
• Regelmäßige Abfallüberprüfungen: In KI-Teams kommen häufig ungenutzte GPU-Instanzen, verwaiste Speichervolumes und vergessene Experimentierumgebungen vor. Eine regelmäßige Überprüfung auf Verschwendung – idealerweise wöchentlich – deckt diese auf, bevor sie zu erheblichen Kosten führen.
• FinOps und die Zusammenarbeit mit den Entwicklern: Die Kostenoptimierung im Bereich KI-Cloud erfordert, dass nicht nur die Finanz- und IT-Abteilungen, sondern auch Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure in Kostenentscheidungen einbezogen werden. Maßnahmen wie die kostenbewusste Auswahl der Modellarchitektur und die effiziente Gestaltung der Datenpipeline finden auf der technischen Ebene statt.

So unterstützen wir Sie mit FinOps bei der Steuerung Ihrer AI-Cloud-Kosten

Um die Kosten für KI-Experimente im Rahmen der Cloud-Budgets zu steuern, bedarf es mehr als nur der richtigen Tools. Es erfordert Governance, Strukturen zur Rechenschaftspflicht und einen gemeinsamen Entscheidungsrhythmus zwischen der Finanzabteilung, der IT und den Teams, die die Experimente durchführen. Genau hier arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, um nachhaltige Kompetenzen aufzubauen.

Mit unseren FinOps-Dienstleistungen unterstützen wir Sie dabei:

• Entwerfen Sie eine Cloud-Budgetstruktur, die die Ausgaben für KI-Experimente von den operativen Workloads trennt und klare Zuständigkeiten sowie Genehmigungsschwellen vorsieht.
• Führen Sie Rahmenwerke für die Ressourcenkennzeichnung und Kostenverrechnung ein, die Ihnen auf Experimentebene Transparenz über AWS, Azure und GCP hinweg bieten
• Richten Sie automatische Sicherheitsmechanismen und Ausgabenwarnungen ein, die greifen, bevor die Budgets aufgebraucht sind – und nicht erst danach
• Führen Sie funktionsübergreifende Überprüfungsrhythmen ein, die die Bereiche Data Science, Finanzen und IT in einen gemeinsamen Dialog über die Ausgaben für Cloud-KI einbinden
• Unterstützen Sie die Überführung erfolgreicher Experimente in die Produktion durch eine bedarfsgerechte Infrastruktur und eine formelle Umgliederung der Haushaltsmittel.

Außerdem bieten wir Einführung von FinOps-Tools damit Ihre Teams das Potenzial bestehender Plattformen zum Cloud-Kostenmanagement voll ausschöpfen können, sodass Entscheidungen zu KI-Ausgaben auf zuverlässigen, verwertbaren Daten basieren und nicht auf fragmentierten Berichten. Wenn Sie einen strukturierten Ansatz für die Planung des KI-Cloud-Budgets entwickeln möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.