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Hürth (ots) - Viele Unternehmen setzen derzeit voll auf KI-Agenten und machen
sich unwissentlich von großen Anbietern wie OpenAI oder Anthropic extrem
abhängig. Doch mit neueren, komplexeren Modellen explodieren die Token-Kosten
bereits jetzt und haben sich stellenweise schon verzehn- oder verzwanzigfacht.
Wenn die Preise in den nächsten Jahren weiter steigen, droht vielen Firmen ein
böses Erwachen, weil der vermeintlich günstige KI-Mitarbeiter plötzlich teurer
wird als eine echte Fachkraft.
Wer seine Prozesse blind an externe Cloud-KI koppelt, läuft sehenden Auges in
eine existenzbedrohende Kostenfalle. Hier erfahren Sie, wie der Wechsel zu
lokalen Systemen gelingt und wie Firmen ihre KI-Kosten dauerhaft unter Kontrolle
behalten.
Warum die tatsächlichen KI-Kosten oft unterschätzt werden
Die Einführung von KI beginnt in vielen Unternehmen zunächst unkompliziert.
Einzelne Teams testen ChatGPT oder andere Systeme mit ersten Automatisierungen
und erzielen schnell sichtbare Ergebnisse. Dadurch entsteht häufig der Eindruck,
KI lasse sich nahezu unbegrenzt skalieren.
Genau hier liegt jedoch das Problem. Moderne KI-Agenten benötigen enorme
Rechenleistung. Sobald Unternehmen KI produktiv einsetzen - etwa für
Programmierung, Datenanalyse oder Prozessautomatisierung -, steigen die
laufenden Betriebskosten deutlich an.
Hinzu kommt die Abhängigkeit von wenigen großen Plattformanbietern. Derzeit
beherrschen 4 US-Techunternehmen den weltweiten Markt. Unternehmen haben weder
Einfluss auf die Preisentwicklung noch auf Lizenzbedingungen oder die
Verfügbarkeit bestimmter Modelle. Steigende API-Kosten können dadurch direkte
wirtschaftliche Folgen haben.
Warum lokale KI-Systeme an Bedeutung gewinnen
Immer mehr Unternehmen beschäftigen sich deshalb mit lokalen KI-Infrastrukturen.
Dabei geht es nicht nur um Datenschutz, sondern zunehmend auch um
Kostenkontrolle und Planbarkeit.
Besonders sensible Daten sollten ohnehin nicht unkontrolliert in externe
Cloud-Systeme gelangen. Dazu gehören beispielsweise Fertigungsrezepte,
CAD-Modelle, technische Entwicklungsdaten oder sicherheitsrelevante
Informationen. Gerade im Maschinenbau können solche Daten einen erheblichen
Wettbewerbsvorteil darstellen.
Deshalb empfiehlt sich häufig ein schrittweiser Einstieg. Unternehmen können
zunächst mit unkritischen Prozessen in der Cloud Erfahrungen sammeln und
gleichzeitig intern Kompetenzen aufbauen. Denn viele Probleme entstehen weniger
durch die KI selbst, sondern durch schlecht strukturierte Unternehmensdaten und
fehlende semantische Zuordnungen. Semantik meint in diesem Zusammenhang die
klare, digitale Deutung der zugrundeliegenden Daten wie z.B.
Maschineneinstellungen.
Kleine Modelle statt maximaler Rechenleistung
Ein häufiger Irrtum besteht darin, automatisch die größten Modelle einsetzen zu
müssen, weil Mitarbeitende sich daraus erhoffen, unklare Daten besser
interpretieren zu können. In der Praxis zeigt sich oft das Gegenteil.
Sobald ein Use Case sauber beschrieben und die Daten sinnvoll aufbereitet
wurden, reichen häufig deutlich kleinere Modelle aus. Dadurch sinken sowohl die
Hardwareanforderungen als auch die laufenden Kosten. Gleichzeitig verbessern
sich oft Geschwindigkeit und Stabilität der Systeme. Entscheidend ist daher
nicht allein die Modellgröße, sondern die Qualität der Prozessbeschreibung und
Datenstruktur.
Die neue Abhängigkeit vom Cloud-Markt
Zusätzlich verschärft sich derzeit die Situation auf dem Hardwaremarkt.
Leistungsfähige KI-Beschleuniger von Nvidia oder vergleichbaren Herstellern
haben häufig Lieferzeiten von drei bis sechs Monaten. Gleichzeitig werden viele
Systeme inzwischen primär an große Rechenzentrumsbetreiber ausgegeben.
Für mittelständische Unternehmen entsteht dadurch eine neue Abhängigkeit. Eigene
KI-Infrastrukturen lassen sich oft nicht kurzfristig aufbauen, weshalb viele
Firmen auf gemietete Cloud-Ressourcen angewiesen bleiben. Dadurch verlieren sie
jedoch erneut einen Teil ihrer Kostenkontrolle
Eigene Infrastruktur als langfristige Lösung
Trotz hoher Anfangsinvestitionen kann eine eigene KI-Infrastruktur
wirtschaftlich sinnvoll sein. Spezialisierte KI-Server kosten zwar schnell
40.000 bis 50.000 Euro oder mehr, ermöglichen anschließend jedoch planbare
monatliche Kosten über Leasing- oder Abschreibungsmodelle.
Gerade bei KI-gestützter Softwareentwicklung oder sogenanntem Agentic
Programming kann sich dieser Ansatz lohnen. Mehrere Entwickler können
gleichzeitig auf lokale Open-Source-Modelle zugreifen, ohne dass jede einzelne
Anfrage zusätzliche API-Kosten verursacht.
Wichtig bleibt allerdings eine saubere Planung. Fehlkäufe bei KI-Hardware sind
teuer und aufgrund der angespannten Marktlage schwer zu korrigieren. Deshalb
sollten Unternehmen ihre Use Cases, Lastprofile und Skalierungsanforderungen
genau analysieren, bevor sie größere Investitionen tätigen.
KI braucht langfristige Strategien
Die aktuelle Entwicklung zeigt deutlich, dass KI nicht nur eine Softwarefrage
ist. Unternehmen müssen sich zunehmend mit Infrastruktur, Skalierung und
langfristigen Betriebskosten beschäftigen.
Wer heute ausschließlich auf externe KI-Dienste setzt, erzielt zwar kurzfristig
schnelle Ergebnisse, begibt sich jedoch gleichzeitig in eine erhebliche
wirtschaftliche Abhängigkeit. Deshalb dürfte die Fähigkeit, eigene
KI-Infrastrukturen strategisch aufzubauen und intelligent mit Cloud-Systemen zu
kombinieren, in den kommenden Jahren zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor
werden.
Wer KI langfristig wirtschaftlich einsetzen will, muss deshalb nicht nur über
Modelle nachdenken, sondern vor allem über Infrastruktur, Datenhoheit und
kontrollierbare Betriebskosten. Genau dort entscheidet sich künftig, welche
Unternehmen KI strategisch beherrschen und welche lediglich hohe
Cloud-Rechnungen bezahlen.
Über Dr. Alexander Nichau:
Dr. Alexander Nichau ist Geschäftsführer der niologic GmbH und Experte für
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und datengetriebene
Prozessautomatisierung im Mittelstand. Seit 2015 unterstützt er Unternehmen bei
der Integration von KI in bestehende Systemlandschaften. Als Google-AI-Partner
zählt niologic zu den wenigen spezialisierten KI-Beratungen im deutschen
Mittelstand. Weitere Informationen unter: http://www.niologic.de .
Pressekontakt:
niologic GmbH
Vertreten durch: Dr. Alexander Nichau
mailto:info@niologic.de
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Ruben Schäfer
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