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Hürth (ots) - Künstliche Intelligenz hat sich in vielen Unternehmen inzwischen
als fester Bestandteil des Arbeitsalltags etabliert. Ob im Kundenservice, bei
der Auswertung von Dokumenten oder in der Softwareentwicklung - die
Einsatzmöglichkeiten wachsen kontinuierlich. Mit jeder neuen Anwendung steigen
jedoch auch die laufenden Ausgaben für Cloud-Dienste und API-Token. Nicht selten
summieren sich diese Kosten bereits auf mehrere tausend Euro pro Monat.
Damit rückt eine Frage in den Mittelpunkt. Es geht längst nicht mehr
ausschließlich darum, ob KI eingesetzt werden sollte, sondern vielmehr darum,
auf welcher Infrastruktur ihr Betrieb sinnvoll ist. Dieser Beitrag zeigt, ab
wann sich der Wechsel von cloudbasierten Sprachmodellen auf eigene Hardware
lohnt, welche Kosten realistisch miteinander verglichen werden sollten und für
welche Einsatzszenarien lokale KI-Lösungen bereits heute eine überzeugende
Option darstellen.
Der Erfolg von KI erhöht gleichzeitig die Betriebskosten
Viele Unternehmen haben in den vergangenen Monaten erste KI-Anwendungen
produktiv eingeführt. Häufig unterstützen sie bereits den Vertrieb, den
Kundenservice oder die Dokumentenverarbeitung und liefern dabei überzeugende
Ergebnisse. Mit jeder erfolgreichen Anwendung wächst jedoch auch die Nutzung im
Arbeitsalltag. Mitarbeitende greifen häufiger auf die Systeme zurück, wodurch
die Anzahl der Anfragen kontinuierlich steigt.
Ein weiterer Faktor sind die zugrunde liegenden Unternehmensdaten. KI-Agenten
greifen oft auf umfangreiche Wissensbestände zu, um fundierte Antworten zu
erstellen. Dafür müssen große Mengen an Informationen durchsucht, bewertet und
zusammengeführt werden. Dieser Prozess verursacht einen erheblichen
Tokenverbrauch, der die eigentlichen Betriebskosten maßgeblich bestimmt.
Optimierung hat ihre Grenzen
Zunächst versuchen viele Unternehmen, die Kosten über kleinere Sprachmodelle
oder besser strukturierte Wissensdatenbanken zu senken. Auch eine gezielte
Verdichtung von Informationen kann den Rechenaufwand reduzieren. Allerdings ist
dieser Ansatz nur begrenzt sinnvoll. Werden Inhalte zu stark gekürzt oder
gefiltert, leidet häufig die Qualität der Antworten. Gleichzeitig verursacht die
kontinuierliche Pflege der Daten zusätzlichen Aufwand.
Sind diese Möglichkeiten ausgeschöpft, bleibt häufig nur eine grundsätzliche
Entscheidung über die Infrastruktur. Dann stellt sich die Frage, ob der
dauerhafte Bezug von Cloud-Leistungen wirtschaftlich noch sinnvoll ist oder ob
sich der Betrieb eigener Systeme lohnt.
Wann lokale KI wirtschaftlich wird
Eine Alternative besteht darin, Open-Source-Sprachmodelle auf eigener
GPU-Hardware zu betreiben. Dadurch entfallen die laufenden Tokenkosten externer
Anbieter weitgehend, während gleichzeitig sämtliche Unternehmensdaten innerhalb
der eigenen IT-Infrastruktur bleiben.
Interessant wird dieser Schritt vor allem bei Anwendungen mit hoher Auslastung.
Bereits einzelne KI-Agenten können Anfragen mit mehreren Zehntausend Token
verarbeiten. Werden solche Systeme von vielen Mitarbeitenden regelmäßig genutzt,
entstehen schnell monatliche Cloud-Kosten im vierstelligen Bereich. In diesen
Fällen kann eine eigene Infrastruktur wirtschaftlicher sein.
Dabei muss die Hardware nicht zwingend gekauft werden. Neben klassischen
Investitionen stehen inzwischen auch Leasing- und Mietmodelle zur Verfügung.
Dadurch lassen sich moderne KI-Server deutlich flexibler finanzieren.
Besonders effizient bei mehreren Anwendungen
Das größte Einsparpotenzial entsteht häufig dann, wenn mehrere KI-Anwendungen
dieselbe Hardware gemeinsam nutzen. Industrielle Prozesse laufen zwar teilweise
rund um die Uhr, doch nicht alle dafür erforderlichen Berechnungen müssen in
Echtzeit erfolgen. Rechenintensive Vorberechnungen, Analysen oder Optimierungen
lassen sich häufig in Zeiten geringerer Auslastung verschieben, etwa in die
Nacht. Klassische Büroanwendungen werden dagegen überwiegend während der
Arbeitszeiten genutzt. Diese unterschiedlichen Lastprofile sorgen für eine
bessere Auslastung der vorhandenen Rechenleistung und verbessern damit die
Wirtschaftlichkeit.
Hinzu kommt ein weiterer Aspekt: Vor allem Industrieunternehmen und
mittelständische Betriebe legen großen Wert darauf, sensible Unternehmensdaten
nicht an externe Cloud-Dienste zu übertragen. Eigene KI-Systeme bieten hier
zusätzliche Kontrolle und schaffen gleichzeitig die Grundlage für spezialisierte
Anwendungen, etwa in der Produktionssteuerung, Robotik oder Logistik.
Wirtschaftlichkeit regelmäßig überprüfen
Mit jeder neuen Modellgeneration steigen nicht nur die Leistungsfähigkeit,
sondern häufig auch die Nutzungskosten kommerzieller Cloud-Angebote. Unternehmen
sollten deshalb ihre KI-Ausgaben regelmäßig analysieren und prüfen, ob der
Betrieb eigener Hardware inzwischen wirtschaftlicher ist.
Eine feste Grenze gibt es zwar nicht. Steigen die monatlichen Tokenkosten jedoch
dauerhaft in den vierstelligen Bereich und kommen mehrere produktive Anwendungen
zusammen, lohnt sich eine detaillierte Wirtschaftlichkeitsbetrachtung. Dann
stehen nicht mehr allein die laufenden Kosten im Vordergrund, sondern ebenso
Skalierbarkeit, Datenschutz und die langfristige Kontrolle über die eigene
KI-Infrastruktur.
Über Dr. Alexander Nichau:
Dr. Alexander Nichau ist Geschäftsführer der niologic GmbH und Experte für
Künstliche Intelligenz. Seit 2015 unterstützt er Unternehmen bei der Integration
von KI in bestehende Systemlandschaften und Aufbau eigener KI-Teams. iologic
zählt weltweit zu einem illustren Kreis von Google Cloud Specialized Partner for
AI, also den Spezialberatungen, die von Google AI als Partner zertifiziert sind.
Weitere Informationen unter: http://www.niologic.de .
Pressekontakt:
niologic GmbH
Vertreten durch: Dr. Alexander Nichau
E-Mail: mailto:info@niologic.de
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Ruben Schäfer
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OTS: niologic GmbH
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