Zunächst die gute Nachricht: Künstliche Intelligenz findet überall Anklang und verbreitet sich rasend schnell. Die schlechte Nachricht ist, dass auch die Betriebskosten durch die Decke gehen. Einerseits arbeiten Anbieter mit hauchdünnen Margen, andererseits werden kleinere Unternehmen nicht selten vollständig aus dem Markt gedrängt. Obwohl KI für 90 Prozent der Unternehmen geschäftskritisch ist, fällt es der Mehrheit von ihnen (70 Prozent) immer noch schwer, sie zu monetarisieren. Die größten Herausforderungen liegen in der erforderlichen Rechenleistung und dem Energiebedarf für den Betrieb moderner KI-Workloads. 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. Die einen fokussieren sich auf Tokens pro Sekunde, die anderen auf Latenz. Eine Echtzeit-Betrugserkennung benötigt jedoch eine völlig andere Infrastruktur als die Übernacht-Bildverarbeitung. Ein Chatbot, der in 250 Millisekunden antwortet, kostet zudem 30-mal mehr als ein Assistent, der eine Minute benötigt – ohne dass dies für die Nutzenden einen nennenswerten Vorteil bringt. Wenn Unternehmen ihre Infrastruktur- und Geschäftsanforderungen sorgfältig aufeinander abstimmen, 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 – bei wesentlich geringerem Rechenaufwand. Damit können Unternehmen ihre Investitionskosten senken und ihren laufenden Energieverbrauch reduzieren. Schlankere Modelle reduzieren nicht nur die Kosten. Sie sind zudem schneller implementierbar und einfacher 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 verbessert sind. Dadurch lassen sich Workloads effizienter verteilen. So können viele Inferenzprozesse problemlos auf CPU-basierten Containern laufen, was wesentlich kosteneffizienter und skalierbarer ist. Für besonders datenintensive oder latenzkritische Workloads hingegen bieten sich Beschleuniger wie GPUs an. Unternehmen erzielen so 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.
Gerade in Europa ist KI-Kosteneffizienz entscheidend
Europäische Unternehmen sehen sich verschiedenen Einschränkungen gegenüber: In einigen Märkten sind die Strompreise höher, die Kohlenstoffintensität der Stromnetze schwankt und es gibt 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 und CPUs, Beschleuniger sowie Virtualisierung strategisch einsetzen, können den maximalen Wert aus ihren KI-Investitionen herausholen. Während sich die Branche von der reinen Expansion zu einem nachhaltigen Wachstum bewegt, werden diejenigen das Tempo künftiger KI-Implementierungswellen vorgeben, die primär auf Effizienz setzen.
