Versteckte Daten- und Infrastrukturkosten k\u00f6nnen die offensichtlichen Kosten f\u00fcr KI leicht verdoppeln oder verdreifachen. Die meisten Unternehmen planen zwar Mittel f\u00fcr Modelllizenzen oder Cloud-Rechenleistung ein, doch die tats\u00e4chlichen Kosten entstehen in den darunterliegenden Ebenen: Datenpipelines, Speicherung, Vorverarbeitung, fortlaufendes Umtrainieren und der Verwaltungsaufwand, der daf\u00fcr sorgt, dass alles reibungslos l\u00e4uft. F\u00fcr IT-Verantwortliche in Unternehmen ist das Verst\u00e4ndnis, wo diese Kosten tats\u00e4chlich anfallen, der erste Schritt zu ihrer Kontrolle.<\/p>\n
Zu den versteckten Infrastrukturkosten innerhalb von KI-Workloads geh\u00f6ren die Bereitstellung von GPUs und beschleunigten Rechenressourcen, Speicher mit hohem Durchsatz f\u00fcr Trainingsdatens\u00e4tze, Netzwerke mit geringer Latenz zwischen Rechenknoten, Pipelines zur Datenerfassung, Tools f\u00fcr \u00dcberwachung und Beobachtbarkeit sowie die Orchestrierungsschichten, die all dies koordinieren. Diese Komponenten tauchen selten im Budget eines KI-Projekts auf, machen jedoch durchweg den Gro\u00dfteil der tats\u00e4chlichen Ausgaben aus.<\/p>\n
Wenn Unternehmen KI einsetzen, sind die sichtbaren Kosten in der Regel auf das Modell selbst beschr\u00e4nkt \u2013 sei es eine Geb\u00fchr f\u00fcr eine kommerzielle API, ein lizenziertes Basismodell oder eine selbst gehostete Open-Source-Alternative. Was jedoch unsichtbar bleibt, bis die Rechnung eintrifft, ist die dazugeh\u00f6rige Infrastruktur. Hochleistungsrechner, insbesondere GPU-Cluster, sind teuer in der Bereitstellung und noch teurer, wenn sie ungenutzt bleiben. KI-Workloads sind bekanntlich sehr schwankend: Sie erfordern w\u00e4hrend des Trainings maximale Kapazit\u00e4t und bleiben dann zwischen den Experimenten ungenutzt.<\/p>\n
\u00dcber die Rechenleistung hinaus stellen KI-Workloads besondere Anforderungen an Speicher und Netzwerk. Das Training eines gro\u00dfen Modells erfordert schnellen Zugriff auf riesige Datens\u00e4tze, was hochleistungsf\u00e4higen Objektspeicher oder verteilte Dateisysteme anstelle von Standard-Cloud-Speicherebenen erfordert. Der Datentransfer zwischen Speicher und Recheninstanz verursacht erhebliche Ausgangsgeb\u00fchren, die in der Planungsphase leicht \u00fcbersehen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
\u00dcberwachung und Beobachtbarkeit stellen eine weitere Ebene dar. KI-Systeme erfordern eine kontinuierliche \u00dcberwachung der Modellleistung, der Datenabweichung und des Zustands der Infrastruktur. Die daf\u00fcr erforderlichen Tools sind nicht kostenlos, und der Aufwand f\u00fcr die Konfiguration und Wartung ist betr\u00e4chtlich. Insgesamt machen diese Infrastrukturkomponenten oft mehr als die H\u00e4lfte der Gesamtkosten f\u00fcr den Betrieb einer KI-Workload in der Produktion aus.<\/p>\n
Die Datenaufbereitung ist bei KI-Projekten kostspielig, da sie arbeitsintensiv und technisch komplex ist und nie wirklich abgeschlossen ist. Das Bereinigen, Beschriften, Transformieren und Validieren von Daten auf einen f\u00fcr das Modelltraining geeigneten Standard nimmt nach einheitlicher Branchenerfahrung in der Regel 60 bis 80 Prozent der gesamten Projektzeit in Anspruch. Die damit verbundenen Rechen- und Speicherressourcen sowie der personelle Aufwand verursachen allesamt direkte finanzielle Kosten.<\/p>\n
Rohdaten aus Unternehmen sind selten f\u00fcr KI geeignet. Sie stammen aus verschiedenen Quellsystemen in uneinheitlichen Formaten, enthalten Duplikate und fehlende Werte und spiegeln eine Gesch\u00e4ftslogik wider, die sich im Laufe der Zeit ver\u00e4ndert hat. Bevor ein Modell daraus lernen kann, m\u00fcssen Dateningenieure Pipelines erstellen, um die Daten zu extrahieren, zu bereinigen und zu normalisieren. Diese Pipelines ben\u00f6tigen Rechenleistung f\u00fcr die Ausf\u00fchrung sowie Speicherplatz, um die Zwischenergebnisse in jeder Transformationsphase zu speichern.<\/p>\n
Die Datenannotation stellt eine weitere erhebliche Kostenkomponente dar, insbesondere bei Aufgaben des \u00fcberwachten Lernens. Unabh\u00e4ngig davon, ob die Annotation von internen Teams oder externen Annotationsdiensten durchgef\u00fchrt wird, steigt ihr Aufwand direkt mit der Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes. In spezialisierten Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Rechtswesen oder dem Finanzsektor ist die Annotation durch Experten mit hohen Kosten verbunden, die die Kosten f\u00fcr die zum Training ben\u00f6tigte Rechenleistung bei weitem \u00fcbersteigen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Auch die Datenaufbereitung ist keine einmalige Angelegenheit. Da sich Quellsysteme \u00e4ndern, Gesch\u00e4ftsdefinitionen weiterentwickeln und die Modellleistung im Laufe der Zeit nachl\u00e4sst, m\u00fcssen Pipelines aktualisiert und Datens\u00e4tze neu erstellt werden. Diese laufenden Wartungskosten werden im urspr\u00fcnglichen Projektbudget fast nie ber\u00fccksichtigt, was ein Grund daf\u00fcr ist, dass KI-Projekte ihre urspr\u00fcnglichen Kostensch\u00e4tzungen regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberschreiten.<\/p>\n
Das Trainieren und Neu-Trainieren von Modellen erh\u00f6ht die KI-Kosten im Laufe der Zeit, da es sich dabei nicht um einmalige Vorg\u00e4nge, sondern um wiederkehrende betriebliche Aktivit\u00e4ten handelt. Jeder Neu-Trainierungsdurchlauf beansprucht Rechenleistung, Speicherplatz und Entwicklungszeit. Mit wachsendem Datenvolumen und zunehmender Komplexit\u00e4t der Modelle steigen die Kosten pro Trainingsdurchlauf, und die H\u00e4ufigkeit der Neu-Trainierungen, die zur Aufrechterhaltung einer akzeptablen Modellleistung erforderlich sind, nimmt tendenziell ebenfalls zu.<\/p>\n
Die Kosten f\u00fcr das anf\u00e4ngliche Training sind diejenigen, mit denen die meisten Unternehmen rechnen. Die Kosten f\u00fcr das Nachtraining sind hingegen eine \u00dcberraschung f\u00fcr sie. Modelle verlieren an Genauigkeit, wenn die realen Daten, mit denen sie konfrontiert werden, von den Daten abweichen, auf denen sie trainiert wurden. Ein Modell zur Betrugserkennung, das auf den Transaktionsmustern des letzten Jahres trainiert wurde, verliert an Genauigkeit, wenn sich die Betrugsmethoden weiterentwickeln. Ein Modell zur Nachfrageprognose muss aktualisiert werden, wenn sich die Marktbedingungen \u00e4ndern. Das Umtrainieren ist keine Option, sondern eine betriebliche Notwendigkeit, um die N\u00fctzlichkeit der KI zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n
Der Rechenaufwand f\u00fcr das Umtrainieren skaliert mit der Modellgr\u00f6\u00dfe und dem Datensatzvolumen. Das Feinabstimmen eines gro\u00dfen Sprachmodells anhand firmeneigener Daten kann GPU-Stunden erfordern, die genauso viel kosten wie der urspr\u00fcngliche Trainingslauf, und Unternehmen stellen oft fest, dass sie h\u00e4ufiger als erwartet umtrainieren m\u00fcssen. Die Nachverfolgung von Experimenten, die Modellversionierung und die Infrastruktur zum Vergleich von Kandidatenmodellen mit Produktions-Baselines verursachen zus\u00e4tzlichen Aufwand.<\/p>\n
Die Entwicklungszeit ist die weniger sichtbare Dimension. Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure m\u00fcssen die Modellleistung \u00fcberwachen, entscheiden, wann ein erneutes Training erforderlich ist, die Pipeline f\u00fcr das erneute Training verwalten, die Ergebnisse validieren und die Bereitstellung koordinieren. Dieser fortlaufende operative Aufwand stellt wiederkehrende Kosten dar, die in die Berechnung der Gesamtbetriebskosten einflie\u00dfen m\u00fcssen und nicht nur im anf\u00e4nglichen Projektbudget ber\u00fccksichtigt werden sollten.<\/p>\n
Die Kosten f\u00fcr KI-Projekte umfassen die einmaligen Investitionen f\u00fcr die Erstellung und Bereitstellung eines Modells: Entwicklung, anf\u00e4ngliche Infrastruktur und Inbetriebnahme. Die Gesamtbetriebskosten (TCO) f\u00fcr KI umfassen alle laufenden Kosten \u00fcber die gesamte Betriebsdauer: Nachtrainierung, \u00dcberwachung, Skalierung der Infrastruktur, Wartung der Datenpipeline, Governance, Compliance sowie die technischen Ressourcen, die erforderlich sind, um die Leistungsf\u00e4higkeit des Systems aufrechtzuerhalten. Die TCO sind in der Regel um ein Vielfaches h\u00f6her als die Projektkosten.<\/p>\n
Die Differenz zwischen diesen beiden Zahlen ist der Punkt, an dem die meisten KI-Budgets scheitern. Ein Projektbudget beantwortet die Frage: Was kostet die Entwicklung dieses Projekts? Die Gesamtbetriebskosten (TCO) beantworten die Frage: Was kostet es, dieses Projekt \u00fcber zwei, drei oder f\u00fcnf Jahre hinweg zuverl\u00e4ssig zu betreiben? Bei KI f\u00fcr Unternehmen macht die Betriebsphase fast immer den gr\u00f6\u00dften Teil der Gesamtausgaben aus.<\/p>\n
Es gibt mehrere Kostenkategorien, die in Projektbudgets regelm\u00e4\u00dfig nicht ber\u00fccksichtigt werden, aber in die TCO-Berechnungen einflie\u00dfen sollten:<\/p>\n
Das Verst\u00e4ndnis der Gesamtbetriebskosten (TCO) ist wichtig, da es die Investitionsentscheidung beeinflusst. Eine KI-Initiative, die \u00fcber einen Projektzeitraum von zw\u00f6lf Monaten kosteneffizient erscheint, kann ganz anders aussehen, wenn die Betriebskosten f\u00fcr drei Jahre mit einbezogen werden. Unternehmen, die die Gesamtbetriebskosten nicht im Vorfeld modellieren, sehen sich h\u00e4ufig mitten in der Implementierungsphase mit Budgetgespr\u00e4chen konfrontiert, ohne dass klar ist, wer f\u00fcr die laufenden Ausgaben verantwortlich ist.<\/p>\n
IT-Finanzmanagement-Rahmenwerke (ITFM) decken versteckte KI-Kosten auf, indem sie eine strukturierte Taxonomie erstellen, die jede Technologieausgabe einer bestimmten Dienstleistung, einem Produkt oder einem Gesch\u00e4ftsergebnis zuordnet. Wenn KI-Workloads innerhalb dieser Taxonomie klassifiziert werden, wird die gesamte Kostenstruktur sichtbar: Rechenleistung, Speicher, Datendienste, Entwicklungsaufwand und Tools werden der von ihnen unterst\u00fctzten KI-Funktionalit\u00e4t zugeordnet, anstatt in allgemeinen IT-Posten unterzugehen.<\/p>\n
Ohne ein Rahmenwerk f\u00fcr das Finanzmanagement verteilen sich die KI-Kosten in der Regel auf mehrere Kostenstellen und Budgetverantwortliche. Die Kosten f\u00fcr GPU-Rechenleistung tauchen in der Rechnung f\u00fcr die Cloud-Infrastruktur auf. Die Arbeitskosten f\u00fcr das Data Engineering werden im Budget eines Entwicklungsteams verbucht. Die Kosten f\u00fcr \u00dcberwachungstools werden einem Plattformteam in Rechnung gestellt. Es gibt keinen einheitlichen \u00dcberblick dar\u00fcber, was die KI-F\u00e4higkeiten das Unternehmen tats\u00e4chlich kosten, was eine Optimierung und Priorisierung nahezu unm\u00f6glich macht.<\/p>\n
ITFM-Rahmenwerke l\u00f6sen dieses Problem, indem sie eine gemeinsame Sprache zwischen IT, Finanzwesen und den Stakeholdern aus dem Gesch\u00e4ftsbereich etablieren. Technology Business Management (TBM) bietet beispielsweise eine Taxonomie, die Technologiebereiche mit IT-Services und anschlie\u00dfend mit Gesch\u00e4ftsfunktionen verkn\u00fcpft. Wenn KI-Workloads in diese Struktur eingebunden werden, kann die Unternehmensf\u00fchrung die Gesamtkosten f\u00fcr die Bereitstellung einer KI-gest\u00fctzten Funktion erkennen und diese mit dem dadurch generierten Gesch\u00e4ftsnutzen vergleichen.<\/p>\n
Speziell im Hinblick auf cloudbasierte KI, FinOps-Verfahren<\/a> eine weitere Ebene der Disziplin schaffen. FinOps vereint Finanzen, IT und Entwicklung in einem gemeinsamen Modell der Verantwortlichkeit f\u00fcr Cloud-Ausgaben und ersetzt reaktive Kostenberichterstattung durch aktive Kostensteuerung. Auf KI-Workloads angewendet bedeutet dies, dass Teams bewusste Abw\u00e4gungen zwischen Modellleistung, Infrastrukturkosten und gesch\u00e4ftlichem Nutzen treffen, anstatt die Auswirkungen auf die Kosten erst im Nachhinein festzustellen.<\/p>\n Um die Ausgaben f\u00fcr die KI-Infrastruktur zu kontrollieren, sollten Unternehmen die Rechenauslastung, den Speicherverbrauch nach Datenschichten, die Kosten f\u00fcr die Verarbeitung in Datenpipelines, die Kosten pro Vorhersage, die H\u00e4ufigkeit des Nachtrainings und die Kosten pro Durchlauf sowie das Verh\u00e4ltnis der Ausgaben f\u00fcr die KI-Infrastruktur zum messbaren gesch\u00e4ftlichen Nutzen erfassen. Ohne Einblick in diese Kennzahlen erfolgt die Kostenkontrolle eher reaktiv als proaktiv.<\/p>\n Die Rechenauslastung ist der Ausgangspunkt. GPU- und beschleunigte Rechenressourcen sind teuer, und ungenutzte oder nicht voll ausgelastete Kapazit\u00e4ten sind die h\u00e4ufigste Ursache f\u00fcr Verschwendung in der KI-Infrastruktur. Durch die Nachverfolgung der Auslastung nach Workload, Team und Zeitraum l\u00e4sst sich erkennen, wo durch eine Anpassung der Kapazit\u00e4ten oder \u00c4nderungen bei der Planung Kosten gesenkt werden k\u00f6nnen, ohne die Modellleistung zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n Bei den Speicherkosten muss der Datenlebenszyklus ber\u00fccksichtigt werden. Trainingsdatens\u00e4tze, Modellartefakte, Zwischenergebnisse aus Pipelines und Experimentprotokolle sammeln sich im Laufe der Zeit an. Unternehmen, die ihre Richtlinien zur Datenaufbewahrung nicht aktiv verwalten, sehen sich mit stetig steigenden Speicherkosten konfrontiert \u2013 oft f\u00fcr Daten, die keinen Beitrag mehr zu aktiven Arbeitsabl\u00e4ufen leisten.<\/p>\n Die Inferenzkosten pro Vorhersage sind eine Kennzahl, die die Infrastrukturausgaben direkt mit der gesch\u00e4ftlichen Nutzung verkn\u00fcpft. Wenn ein KI-System skaliert wird, steigen die Inferenzkosten entsprechend mit. Durch die Verfolgung dieser St\u00fcckkosten im Zeitverlauf l\u00e4sst sich erkennen, wann architektonische \u00c4nderungen, Modellkomprimierung oder Caching-Strategien zu nennenswerten Einsparungen f\u00fchren w\u00fcrden.<\/p>\n Die Kennzeichnung und Zuordnung bilden die operative Grundlage f\u00fcr diese gesamte Nachverfolgung. KI-Workloads m\u00fcssen in Cloud-Umgebungen einheitlich gekennzeichnet werden, damit die Kosten bestimmten Modellen, Teams oder gesch\u00e4ftlichen Anwendungsf\u00e4llen zugeordnet werden k\u00f6nnen. A Bewertung des Reifegrades von FinOps<\/a> kann dabei helfen, L\u00fccken in Ihren derzeitigen Tagging- und Zuordnungspraktiken zu erkennen, bevor diese zu einem Hindernis f\u00fcr eine kosteneffiziente Steuerung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab werden.<\/p>\n Wir arbeiten mit Gro\u00dfunternehmen zusammen, um die finanzielle Transparenz und die Governance-Strukturen zu schaffen, die erforderlich sind, um die tats\u00e4chlichen Kosten der KI zu verstehen und zu kontrollieren \u2013 nicht nur das Projektbudget, sondern die gesamten Betriebskosten. Unser Ansatz verbindet das Cloud-Finanzmanagement mit umfassenderen IT-Finanzmanagement-Rahmenwerken, sodass KI-Ausgaben nachvollziehbar, zuordenbar und auf den gesch\u00e4ftlichen Nutzen abgestimmt sind.<\/p>\n Konkret helfen wir Ihnen dabei:<\/p>\nWas sollten Unternehmen erfassen, um die Ausgaben f\u00fcr die KI-Infrastruktur zu kontrollieren?<\/h2>\n
So unterst\u00fctzen wir Sie bei der Steuerung der Gesamtkosten der KI<\/h2>\n