KI-Kosten in vier einfachen Schritten senken

Zunächst die gute Nachricht: Künstliche Intelligenz findet überall Anklang und breitet sich explosionsartig aus. Die schlechte: Auch die Betriebskosten gehen durch die Decke.

Auf der einen Seite arbeiten Anbieter mit hauchdünnen Margen, auf der anderen werden kleinere Unternehmen nicht selten vollständig aus dem Markt gedrängt. Obwohl KI für 90 Prozent der Unternehmen geschäftskritisch ist, fällt es der Mehrheit (70 Prozent) immer noch schwer, sie zu monetarisieren. Die größten Herausforderungen liegen sowohl in der Rechenleistung als auch im Energiebedarf, die für den Betrieb moderner KI-Workloads notwendig sind.

Doch der Weg nach vorn führt nicht über immer größere Modelle, sondern über die intelligentere Implementierung dieser Technologie. Die nachfolgenden vier strategischen Schritte helfen dabei, die Kosten zu senken, ohne Leistungseinbußen in Kauf nehmen zu müssen:

1. Leistungsbedarf definieren

Der teuerste Fehler besteht darin, den eigenen Leistungsbedarf zu überschätzen. Allzu oft investieren Unternehmen vorschnell in Hardware, ohne klare Prioritäten zu setzen. Manche fokussieren auf Tokens pro Sekunde, andere auf Latenz. Echtzeit-Betrugserkennung benötigt eine völlig andere Infrastruktur als die Übernacht-Bildverarbeitung. Und ein Chatbot, der in 250 Millisekunden antwortet, kostet 30-mal mehr als ein Assistent, der eine Minute braucht – ohne dass dies für den Nutzer einen nennenswerten Vorteil bringt. Stimmen Unternehmen Infrastruktur- und Geschäftsanforderungen sauber aufeinander ab, vermeiden sie eine Überversorgung und reduzieren ihre Kosten erheblich.

2. Schlankere Modelle auswählen

Die Zeiten von „Je größer, desto besser“ sind vorbei. Heute steht Effizienz an erster Stelle. Dank technologischer Fortschritte wie Quantisierung und Distillation liefern selbst kleinere Modelle hochwertige Ergebnisse – und das bei wesentlich geringerem Rechenaufwand. Damit senken Unternehmen nicht nur ihre Investitionskosten, sondern auch ihren laufenden Energieverbrauch. Schlankere Modelle reduzieren nicht nur die Kosten. Sie sind zudem schneller implementierbar und einfacherer zu skalieren.

3. CPUs und Beschleuniger strategisch einsetzen

Moderne KI-Architekturen sind modular aufgebaut und kombinieren häufig Large- mit Small-Language-Modellen, die in der Regel für spezielle Aufgaben optimiert sind. Dadurch lassen sich Workloads effizienter verteilen. So können viele Inferenzprozesse problemlos auf CPU-basierten Containern laufen, was wesentlich kosteneffizienter und skalierbar ist. Für besonders datenintensive oder latenzkritische Workloads hingegen bieten sich stattdessen Beschleuniger wie GPUs an. So erzielen Unternehmen ein optimales Gleichgewicht aus Leistung und Kosten, indem sie Beschleuniger gezielt einsetzen und den Rest an CPUs auslagern.

4. Effizienz mithilfe von Virtualisierung maximieren

In Verbindung mit Virtualisierung und Container nimmt das Thema Infrastruktur eine ökonomischere Dimension an. Parallel laufende Workloads lassen sich effizient auf CPUs verteilen, kleinere Modelle dynamisch skalieren und Ressourcen genau auf den Bedarf abstimmen. Anstatt standardmäßig auf große GPU-Cluster zurückzugreifen, können Unternehmen flexible, Cloud-native Systeme aufbauen, die sich dynamisch an reale Nutzungsmuster angleichen. Das Ergebnis: eine effizientere, nachhaltigere Infrastruktur.

KI-Kosteneffizienz ist gerade in Europa entscheidend

Europäische Unternehmen sehen sich unterschiedlichen Einschränkungen gegenüber, darunter höhere Strompreise in einigen Märkten, eine schwankende Kohlenstoffintensität der Stromnetze sowie strengere Vorgaben beim Datenschutz und der digitalen Souveränität. Diese Faktoren beeinflussen die Kosten und können das Risiko ineffizienter KI-Systeme erhöhen. Die Kombination aus Workload-bewusstem Benchmarking, richtig dimensionierten Rechenkapazitäten, effizienteren Modellen und disziplinierten Prozessen bietet Unternehmen in Europa entscheidende Vorteile. So können sie KI skalieren, Kosten eindämmen, Emissionen senken und gleichzeitig die Einhaltung lokaler Regulierungen gewährleisten.

Das Endergebnis

Wer seine Workloads über die größten verfügbaren Modelle und riesige GPU-Cluster oder Supercomputer laufen lässt, riskiert steigende Kosten, Energieverschwendung und eine ineffizientere Leistung. Entscheidend ist, Modelle und Infrastruktur richtig zu dimensionieren. Unternehmen, die ihre Anforderungen im Vorfeld klar definieren, schlankere Modelle auswählen sowie CPUs, Beschleuniger und Virtualisierung strategisch einsetzen, können den maximalen Wert aus ihren KI-Investitionen herausholen. Während sich die Branche von der reinen Expansion auf ein nachhaltiges Wachstum zubewegt, werden diejenigen das Tempo künftiger KI-Implementierungswellen vorgeben, die primär auf Effizienz setzen.

Autor: Tony Rigoni, Head of AI Product Marketing bei Ampere