AI-Kosten beschleunigen — So halten Sie sie unter Kontrolle

Die Nutzung von Cloud-Diensten steigt weiter an, und damit auch die damit verbundenen Kosten – insbesondere in letzter Zeit die durch KI verursachten Kosten. Laut Gartner-Analysten wird das weltweite Ausgaben für öffentliche Cloud-Dienste im Jahr 2025 auf 723,4 Milliarden Dollar ansteigen, gegenüber weniger als 600 Milliarden Dollar im Jahr 2024. Und 70% der befragten Führungskräfte in einem IBM-Bericht nannten generative KI als einen wichtigen Treiber dieser Zunahme.

Gleichzeitig sorgte Chinas DeepSeek für Aufsehen, als es behauptete, es habe nur zwei Monate und 6 Millionen Dollar benötigt, um sein KI-Modell zu trainieren. Es gibt Zweifel, ob diese Zahlen die ganze Geschichte erzählen, aber wenn die immer noch geschockten Aktienkurse von Microsoft (MSFT ) und Nvidia (NVDA ) ein Indikator sind, hat die Ankündigung die westliche Welt aufgerüttelt und auf die Notwendigkeit von kosteneffizienten KI-Systemen hingewiesen.

Bisher konnten Unternehmen steigende KI-Kosten als Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen behandeln. Aber KI-Kosten – insbesondere die mit erfolgreichen Produkten und Funktionen verbundenen Kosten – werden letztendlich die Selbstkosten (COGS) und damit die Bruttomarge der Unternehmen beeinflussen. KI-Innovationen waren immer dazu bestimmt, der harten Geschäftsrealität zu begegnen; DeepSeeks Bombe hat diesen Zeitplan nur verkürzt.

Genau wie sie es mit dem Rest der öffentlichen Cloud tun, müssen Unternehmen ihre KI-Kosten verwalten, einschließlich Trainings- und Verbrauchskosten. Sie müssen KI-Ausgaben mit Geschäftsergebnissen verbinden, KI-Infrastrukturkosten optimieren, Preis- und Verpackungsstrategien verfeinern und die Rendite ihrer KI-Investitionen maximieren.

Wie können sie es tun? Mit Cloud-Unit-Ökonomie (CUE).

Was ist Cloud-Unit-Ökonomie (CUE)?

CUE umfasst die Messung und Maximierung von cloud-getriebenen Gewinnen. Sein grundlegender Mechanismus besteht darin, Cloud-Kosten-Daten mit Kunden-Nachfrage- und Umsatz-Daten zu verbinden, um die rentabelsten und am wenigsten rentablen Dimensionen eines Unternehmens aufzudecken und so zu zeigen, wo und wie zu optimieren ist. CUE gilt für alle Quellen von Cloud-Ausgaben, einschließlich KI-Kosten.

Die Grundlage von CUE ist die Kostenzuordnung – die Organisation von Cloud-Kosten nach dem, was sie antreibt. Häufige Zuordnungsdimensionen umfassen Kosten pro Kunde, Kosten pro Ingenieur-Team, Kosten pro Produkt, Kosten pro Funktion und Kosten pro Mikro-Dienst. Unternehmen, die eine moderne Kosten-Management-Plattform verwenden, ordnen Kosten oft in einem Rahmen zu, der ihrer Geschäftsstruktur entspricht (ihre Ingenieurshierarchie, Plattform-Infrastruktur usw.).

Dann ist das Herz von CUE die Einheitskosten-Metrik, die Kosten-Daten mit Nachfrage-Daten vergleicht, um einem Unternehmen seinen Gesamtkosten zu zeigen. Zum Beispiel könnte ein B2B-Marketing-Unternehmen seinen “Kosten pro 1.000 Nachrichten” berechnen, die über seine Plattform gesendet werden. Dazu müsste es seine Cloud-Kosten und die Anzahl der gesendeten Nachrichten verfolgen, diese Daten in ein System einfügen und dieses System anweisen, seine Cloud-Kosten durch die Nachrichten zu teilen und das Ergebnis in einem Dashboard zu visualisieren.

Da das Unternehmen mit der Kostenzuordnung begann, könnte es dann seinen Kosten pro 1.000 Nachrichten nach Kunde, Produkt, Funktion, Team, Mikro-Dienst oder jeder anderen Ansicht betrachten, die es als repräsentativ für seine Geschäftsstruktur ansieht.

Die Ergebnisse:

• Flexible Geschäftsdimensionen, nach denen sie ihre Einheitskosten-Metrik filtern können, um zu sehen, welche Bereiche ihres Unternehmens ihre Cloud-Kosten antreiben
• Eine aufschlussreiche Einheitskosten-Metrik, die zeigt, wie effizient sie Kunden-Nachfrage erfüllen
• Die Fähigkeit, gezielte Effizienzverbesserungen vorzunehmen, wie die Refaktorierung von Infrastruktur, die Anpassung von Kunden-Verträgen oder die Verfeinerung von Preis- und Verpackungs-Modellen

CUE im KI-Zeitalter

Im CUE-Modell sind KI-Kosten nur eine weitere Quelle von Cloud-Ausgaben, die in ein Unternehmens-Zuordnungs-Framework eingebunden werden kann. Die Art und Weise, wie KI-Unternehmen Kosten-Daten bereitstellen, ist noch im Wandel, aber im Grundsatz behandeln Kosten-Management-Plattformen KI-Kosten ähnlich wie AWS-, Azure-, GCP- und SaaS-Kosten.

Moderne Cloud-Kosten-Management-Plattformen ordnen KI-Kosten zu und zeigen ihre Effizienz-Auswirkungen im Kontext von Einheitskosten-Metrik.

Unternehmen sollten ihre KI-Kosten auf intuitive Weise zuordnen. Eine Möglichkeit wäre die oben genannte Kosten pro Team, eine Zuordnungs-Dimension, die für alle Quellen von Cloud-Ausgaben gilt und die Kosten zeigt, für die jedes Ingenieur-Team verantwortlich ist. Dies ist besonders nützlich, da Führungskräfte genau wissen, wen sie benachrichtigen und verantwortlich machen müssen, wenn die Kosten eines bestimmten Teams sprunghaft ansteigen.

Unternehmen möchten möglicherweise auch ihre Kosten pro KI-Dienst-Typ kennen – maschinelles Lernen (ML) gegenüber Grund-Modellen gegenüber Drittanbieter-Modellen wie OpenAI. Oder sie könnten ihre Kosten pro SDLC-Phase berechnen, um zu verstehen, wie sich die Kosten einer KI-gesteuerten Funktion ändern, wenn sie von der Entwicklung zur Testphase zur Staging- und schließlich zur Produktions-Phase übergeht. Ein Unternehmen könnte sogar noch detaillierter seine Kosten pro KI-Entwicklungs-Phase berechnen, einschließlich Datenbereinigung, Speicherung, Modell-Erstellung, Modell-Training und Inferenz.

Wenn man sich aus der Detail-Ebene zurückzieht: CUE bedeutet, organisierte Cloud-Kosten-Daten mit Kunden-Nachfrage-Daten zu vergleichen und dann zu bestimmen, wo zu optimieren ist. KI-Kosten sind nur eine weitere Quelle von Cloud-Kosten-Daten, die mit der richtigen Plattform nahtlos in eine Unternehmens-CUE-Strategie integriert werden können.

Die COGS-Tsunami vermeiden

Bis 2024 hatten nur 61% der Unternehmen formalisierte Cloud-Kosten-Management-Systeme implementiert (laut einer CloudZero-Umfrage). Unverwaltete Cloud-Kosten werden bald unkontrollierbar: 31% der Unternehmen – ähnlich wie der Anteil, der ihre Kosten nicht formal verwaltet – erleiden massive COGS-Treffer und berichten, dass Cloud-Kosten 11% oder mehr ihres Umsatzes ausmachen. Unverwaltete KI-Kosten werden diesen Trend nur noch verstärken.

Heute behandeln die fortschrittlichsten Organisationen Cloud-Kosten wie jeden anderen großen Aufwand, berechnen ihre Rendite, brechen diese Rendite nach ihren wichtigsten Geschäfts-Dimensionen auf und befähigen die relevanten Team-Mitglieder mit den Daten, die sie benötigen, um diese Rendite zu optimieren. Next-Generation-Cloud-Kosten-Management-Plattformen bieten einen umfassenden CUE-Workflow, der Unternehmen hilft, die COGS-Tsunami zu vermeiden und ihre langfristige Lebensfähigkeit zu stärken.