Um Vereinbarungen \u00fcber fest zugesagte Ausgaben f\u00fcr KI-Dienste zu bewerten, m\u00fcssen Sie Ihre tats\u00e4chlichen Nutzungsmuster analysieren, einen realistischen Break-even-Punkt berechnen und beurteilen, ob Ihre Workloads stabil genug sind, um eine Kapazit\u00e4tsbindung zu rechtfertigen. Im Gegensatz zu allgemeinen Cloud-Reservierungen bergen KI-Dienstleistungszusagen spezifische Risiken, die mit der Veralterung von Modellen, raschen Ver\u00e4nderungen der Leistungsf\u00e4higkeit und unvorhersehbarem Inferenzbedarf verbunden sind. Die folgenden Fragen f\u00fchren 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 aufk\u00fcndigen sollten.<\/p>\n
KI-Dienstleister bieten in der Regel drei Arten von Vereinbarungen mit Ausgabeverpflichtung an: bereitgestellter Durchsatz oder reservierte Kapazit\u00e4t (eine feste Zuteilung von Modellinferenzkapazit\u00e4t), ausgabenbasierte Verpflichtungen (ein Mindestbetrag in US-Dollar \u00fcber einen festgelegten Zeitraum im Austausch gegen einen Rabatt) und laufzeitbasierte Abonnements (Zugang zu einer bestimmten Modell- oder API-Stufe f\u00fcr einen festgelegten Zeitraum). Die richtige Struktur h\u00e4ngt von Ihrem Nutzungsprofil und Ihren Anforderungen an Flexibilit\u00e4t ab.<\/p>\n
Durchsatzvereinbarungen, die von Anbietern wie Azure OpenAI und AWS Bedrock angeboten werden, stellen Ihnen dedizierte Modellkapazit\u00e4t zur Verf\u00fcgung, die in Token pro Minute oder Anfragen pro Sekunde gemessen wird. Sie zahlen f\u00fcr diese Kapazit\u00e4t, unabh\u00e4ngig davon, ob Sie sie nutzen oder nicht. Diese Vereinbarungen eignen sich f\u00fcr Unternehmen mit vorhersehbaren, hochvolumigen Inferenz-Workloads, bei denen Latenzgarantien eine wichtige Rolle spielen.<\/p>\n
Ausgabenbasierte Verpflichtungen funktionieren eher wie Unternehmenslizenzvereinbarungen. Sie verpflichten sich zu einem j\u00e4hrlichen oder monatlichen Mindestumsatz f\u00fcr das KI-Portfolio eines Anbieters und erhalten im Gegenzug Preisnachl\u00e4sse oder Zugang zu vorrangigen Kapazit\u00e4ten. Diese Modelle bieten zwar mehr Flexibilit\u00e4t hinsichtlich der von Ihnen in Anspruch genommenen Dienste, bergen jedoch dennoch ein finanzielles Risiko, falls die Einf\u00fchrung von KI langsamer voranschreitet als prognostiziert.<\/p>\n
Laufzeitabonnements sind bei KI-Plattformdiensten und SaaS-\u00e4hnlichen Angeboten \u00fcblich. Sie zahlen eine feste Geb\u00fchr f\u00fcr den Zugriff auf eine bestimmte Leistungsstufe, unabh\u00e4ngig vom tats\u00e4chlichen Nutzungsvolumen. Diese Modelle lassen sich am einfachsten bewerten, sind jedoch am wenigsten anpassungsf\u00e4hig, wenn sich Ihre Anforderungen \u00e4ndern.<\/p>\n
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 Durchsatzkapazit\u00e4t eine feste monatliche Geb\u00fchr kostet und Ihnen pro Million verarbeiteter Token einen bestimmten Betrag einspart, entspricht Ihre Gewinnschwelle dem Nutzungsvolumen, bei dem diese Einsparungen den Fixkosten entsprechen.<\/p>\n
In der Praxis sind f\u00fcr die Berechnung vier Eingabewerte erforderlich:<\/p>\n
Wenn Ihr prognostizierter Verbrauch dauerhaft \u00fcber diesem Mindestvolumen liegt, zahlt sich die Verpflichtung aus. Ist Ihr Verbrauch hingegen schwankend oder ungewiss, laufen Sie Gefahr, f\u00fcr Kapazit\u00e4ten zu bezahlen, die Sie gar nicht in Anspruch nehmen. Ein konservativer Ansatz besteht darin, Ihre Verpflichtung auf der Grundlage Ihres niedrigste<\/em> den letzten Verbrauchsmonat, nicht Ihren Durchschnittsverbrauch, und behandeln Sie alles, was dar\u00fcber liegt, als Bedarfsverbrauch.<\/p>\n Ein Faktor, der die Berechnung der Rentabilit\u00e4t bei KI-L\u00f6sungen schwieriger macht als bei herk\u00f6mmlichen Cloud-Reservierungen, ist die Modellfluktuation. Wenn das Modell, f\u00fcr das Sie sich entschieden haben, nicht mehr unterst\u00fctzt wird oder durch eine deutlich leistungsf\u00e4higere Version abgel\u00f6st wird, kann sich die Wirtschaftlichkeit Ihrer Entscheidung mittelfristig verschlechtern, selbst wenn Ihr Nutzungsvolumen konstant bleibt.<\/p>\n Zu den Hauptrisiken bei der Bindung an Vertr\u00e4ge f\u00fcr KI-Dienste z\u00e4hlen die Veralterung von Modellen, Schwankungen in der Nachfrage, die Abh\u00e4ngigkeit vom Anbieter und die mangelnde Flexibilit\u00e4t des Budgets. KI-Dienste entwickeln sich schneller weiter als die meisten Cloud-Infrastrukturen, was bedeutet, dass ein Modell oder eine Leistungsstufe, f\u00fcr die Sie sich heute verpflichten, bereits vor Ablauf Ihrer Vertragslaufzeit technisch \u00fcberholt oder wirtschaftlich unattraktiv werden k\u00f6nnte.<\/p>\n Die Veralterung von Modellen ist das f\u00fcr KI spezifischste Risiko. Cloud-Anbieter bringen regelm\u00e4\u00dfig neue Modellgenerationen auf den Markt, und \u00e4ltere Modelle werden h\u00e4ufig aus dem Verkehr gezogen. Wenn Sie sich zu Ausgaben f\u00fcr eine bestimmte Modellversion verpflichtet haben, kann es vorkommen, dass Sie f\u00fcr Kapazit\u00e4ten eines Modells bezahlen, das Ihre Entwicklerteams nicht mehr nutzen m\u00f6chten, w\u00e4hrend Sie gleichzeitig erneut auf Abruf f\u00fcr die neuere Alternative bezahlen.<\/p>\n Die Schwankungen in der Nachfrage stellen eine strukturelle Herausforderung f\u00fcr KI-Workloads dar. Der Bedarf an Inferenzrechenleistung kann bei der Einf\u00fchrung einer neuen Produktfunktion unvorhersehbar in die H\u00f6he schnellen oder bei einer Ver\u00e4nderung der Nutzungsmuster stark zur\u00fcckgehen. Die zugesagten Durchsatzkapazit\u00e4ten passen sich dieser Nachfrage nicht an, sodass Phasen der Unterauslastung direkt zu unn\u00f6tigen Kosten f\u00fchren.<\/p>\n Die Abh\u00e4ngigkeit von einem Anbieter verst\u00e4rkt beide Risiken. Die Bindung erheblicher Ausgaben an einen einzigen KI-Anbieter erh\u00f6ht die Wechselkosten und schm\u00e4lert Ihre Verhandlungsmacht bei k\u00fcnftigen Vertr\u00e4gen. Unternehmen, die ihre KI-Workloads auf mehrere Anbieter verteilen, behalten mehr Flexibilit\u00e4t, sehen sich jedoch auch mit einer h\u00f6heren Komplexit\u00e4t bei der Verwaltung ihrer Verpflichtungen angesichts unterschiedlicher Preisstrukturen konfrontiert.<\/p>\n Schlie\u00dflich kann eine starre Budgetplanung zu internen Reibungsverlusten f\u00fchren. Eine umfangreiche KI-Investition bindet einen Teil Ihres IT-Budgets in eine feste Verpflichtung ein, was Ihre M\u00f6glichkeiten einschr\u00e4nkt, Mittel umzuschichten, falls sich die gesch\u00e4ftlichen Priorit\u00e4ten w\u00e4hrend der Laufzeit der Verpflichtung \u00e4ndern sollten. Aus diesem Grund FinOps-Governance f\u00fcr Cloud- und KI-Ausgaben<\/a> sollten bereits vorliegen, bevor Sie einen langfristigen Vertrag unterzeichnen.<\/p>\n Die AI-Commitment-Ausgaben unterscheiden sich in drei wesentlichen Punkten von herk\u00f6mmlichen reservierten Cloud-Instanzen: der Umfang der Verpflichtung, das Tempo des technologischen Wandels und die Komplexit\u00e4t 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 Modellkapazit\u00e4t oder einen bestimmten Plattformzugang, wobei sich die zugrunde liegende Technologie innerhalb eines Zeitraums von einem bis drei Jahren drastisch \u00e4ndern kann.<\/p>\n Bei reservierten Instanzen ist es unwahrscheinlich, dass die von Ihnen reservierte Ressource \u2013 beispielsweise eine Familie virtueller Maschinen \u2013 w\u00e4hrend einer Laufzeit von einem oder drei Jahren technisch veraltet. Bei KI-Modellen ist dies jedoch nicht der Fall. Ein gro\u00dfes Sprachmodell, das heute den neuesten Stand der Technik darstellt, k\u00f6nnte bereits innerhalb von achtzehn Monaten zwei oder drei Generationen hinterherhinken.<\/p>\n Auch die \u00dcberwachung der Auslastung ist bei KI-Commitments komplexer. Die Auslastung reservierter Instanzen l\u00e4sst sich einfach messen: Wurde w\u00e4hrend des Abrechnungszeitraums eine VM des vereinbarten Typs ausgef\u00fchrt? Die KI-Auslastung h\u00e4ngt von Token-Verbrauchsraten, Anfragemustern und Latenzanforderungen ab \u2013 allesamt Faktoren, die Schwankungen unterliegen, die ohne spezielle Tools schwerer vorherzusagen und zu \u00fcberwachen sind.<\/p>\n Auch die Rabattstrukturen unterscheiden sich. Rabatte f\u00fcr reservierte Instanzen sind bei allen Anbietern fest etabliert und relativ vorhersehbar. Rabatte f\u00fcr KI-Vertragsverpflichtungen variieren hingegen erheblich je nach Anbieter, Modellstufe und Vertragsstruktur und werden oft ausgehandelt, anstatt ver\u00f6ffentlicht zu werden, was einen Vergleich und eine Bewertung erschwert.<\/p>\n Sie sollten es vermeiden, sich auf Ausgaben f\u00fcr KI-Dienste festzulegen, wenn sich Ihre Nutzungsmuster noch in der Entwicklungsphase befinden, wenn sich Ihre KI-Strategie innerhalb der Vertragslaufzeit wahrscheinlich \u00e4ndern wird oder wenn Sie keinen konstanten Basisverbrauch nachweisen k\u00f6nnen, der die Rentabilit\u00e4tsschwelle \u00fcberschreitet. Eine zu fr\u00fche Festlegung ist einer der h\u00e4ufigsten und kostspieligsten Fehler, die Unternehmen bei der Skalierung von KI-Workloads begehen.<\/p>\n Zu den konkreten Umst\u00e4nden, die gegen eine Verpflichtung sprechen, geh\u00f6ren:<\/p>\n Grunds\u00e4tzlich gilt: Verpflichtungen belohnen Vorhersehbarkeit. Wenn Ihre KI-Workloads noch nicht vorhersehbar sind, entspricht der von Ihnen gezahlte On-Demand-Aufschlag im Wesentlichen den Kosten f\u00fcr die Flexibilit\u00e4t, die Sie noch ben\u00f6tigen.<\/p>\n Entscheidungen \u00fcber den Einsatz von KI sollten im Rahmen eines funktions\u00fcbergreifenden Governance-Prozesses \u00fcberwacht werden, der die Bereiche Finanzen, IT, Beschaffung und die Gesch\u00e4ftsteams, die KI-Dienste nutzen, zusammenf\u00fchrt. 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 f\u00fcr die \u00dcberwachung der Nutzung w\u00e4hrend der gesamten Laufzeit verantwortlich ist.<\/p>\n Ein praktischer Ablauf f\u00fcr die Umsetzung von KI-Verpflichtungen umfasst die folgenden Schritte:<\/p>\n Ohne diese Struktur werden KI-Ma\u00dfnahmen eher von den Anreizen der Anbieter als von tats\u00e4chlichen gesch\u00e4ftlichen Erfordernissen bestimmt. A Bewertung des Reifegrades von FinOps<\/a> kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, ob Ihre derzeitigen Governance-Prozesse bereits darauf ausgelegt sind, Entscheidungen zum Einsatz von KI effektiv zu steuern, oder ob zun\u00e4chst grundlegende L\u00fccken geschlossen werden m\u00fcssen.<\/p>\n Im Rahmen der Unternehmensf\u00fchrung sollte zudem festgelegt werden, unter welchen Umst\u00e4nden eine \u00dcberpr\u00fcfung der Verpflichtungen zur Halbzeit erforderlich ist. Ank\u00fcndigungen zur Einstellung von Modellen, wesentliche \u00c4nderungen der KI-Strategie oder eine anhaltende Unterauslastung (beispielsweise weniger als 70% der zugesagten Kapazit\u00e4t in zwei aufeinanderfolgenden Monaten) sollten jeweils eine formelle Neubewertung ausl\u00f6sen, anstatt die Verschwendung von Mitteln passiv hinzunehmen.<\/p>\n Die Bewertung und Verwaltung von AI-Vereinbarungen mit festgelegten Ausgaben erfordert dieselbe finanzielle Disziplin und funktions\u00fcbergreifende Abstimmung, die auch die Grundlage f\u00fcr eine effektive FinOps-Praxis bei allen Cloud-Ausgaben bilden. Wir helfen Unternehmen dabei, diese Kompetenz auf strukturierte und pragmatische Weise aufzubauen. Konkret unterst\u00fctzen wir Sie bei folgenden Aufgaben:<\/p>\n Unser FinOps-Tools und -Unterst\u00fctzungsdienste<\/a> bieten Ihnen die Transparenz und Automatisierung, die Sie ben\u00f6tigen, um KI-Verpflichtungen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu verwalten, ohne auf manuelle Nachverfolgung angewiesen zu sein, die mit dem Wachstum Ihrer Cloud-Umgebung an ihre Grenzen st\u00f6\u00dft. Wenn Sie Ihre aktuelle Bereitschaft einsch\u00e4tzen m\u00f6chten oder Unterst\u00fctzung bei der Strukturierung Ihrer ersten Entscheidung zu einer KI-Verpflichtung ben\u00f6tigen, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Erfahren Sie, wie Sie Vereinbarungen \u00fcber feste Ausgaben im Bereich KI bewerten, die Gewinnschwelle berechnen und kostspielige Fehler bei der Festlegung von Verpflichtungen vermeiden k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":2703,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-2226","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"yoast_head":"\nWelche Risiken gehen mit der Festlegung auf Vertr\u00e4ge f\u00fcr KI-Dienste einher?<\/h2>\n
Inwiefern unterscheiden sich AI Committed Spend von herk\u00f6mmlichen reservierten Cloud-Instanzen?<\/h2>\n
Wann sollte ein Unternehmen davon absehen, Ausgaben f\u00fcr KI-Dienste zu t\u00e4tigen?<\/h2>\n
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Welcher Governance-Prozess sollte Entscheidungen \u00fcber den Einsatz von KI begleiten?<\/h2>\n
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So unterst\u00fctzen wir Sie bei der Verwaltung Ihrer f\u00fcr KI vorgesehenen Ausgaben<\/h2>\n
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