Arbeiten bei der richtigen Leistungsstufe Ampere liefert 2 Kennzahlen für die Einschätzung der KI-Kosteneffizienz

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Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und - in den meisten Fällen - fester Bestandteil in Unternehmensprozessen. Doch verbirgt sich dahinter eine tückische Kostenfalle? Viele Analysten diagnostizieren das. Doch die Antwort lautet: Es kommt darauf an.

Insbesondere die der KI zugrundeliegenden Betriebs- und Skalierungskosten bleiben weltweit eine große Herausforderung. Aber setzen Unternehmen KI geschickt ein, um diese im Zaum zu halten, können sie sogar deutlich Kosten einsparen. Tony Rigoni, AI Business Development bei Ampere Computing, erläutert, auf welche zwei Metriken es hierbei besonders ankommt: Models per Server Capacity und Cost per Query.

Die strategische Bewertung der KI-Infrastruktur konzentriere sich oft zu stark auf theoretische Performance-Benchmarks. Doch diese führten selten zu optimaler Kosteneffizienz oder zum optimalen Betriebswert.

Das Ergebnis seien unnötige Ausgaben und eine ineffiziente Nutzung von Ressourcen. Besonders für Unternehmen in Deutschland und Europa sei das eine Herausforderung, insbesondere wenn sie digitale Souveränität, Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltiges Wachstum anstrebten.

Gesucht: Ein pragmatischer Ansatz

Gefragt sei daher ein pragmatischerer Ansatz für Unternehmen, die KI entwickeln und einsetzen. Denn der Erfolg von KI im Geschäftskontext hänge von der richtigen Balance zwischen Wirtschaftlichkeit und einer überzeugenden Nutzererfahrung ab. Rigoni: „Zwei zentrale Kennzahlen helfen dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Kosten für KI-Implementierungen nachhaltig zu optimieren.“

1. Models per Server Capacity: Der Schlüssel zu effizienter KI-Skalierung

Die erste Kennzahl beschreibt die tatsächliche Hardware-Auslastung: Wie viele KI-Modelle können parallel auf einem einzigen Server betrieben werden?

Entscheidend ist also nicht mehr, wie schnell ein Modell arbeitet, sondern wie viele Modelle gleichzeitig laufen können. Werden beispielsweise acht bis zwölf Modelle effizient auf einer gemeinsamen Infrastruktur ausgeführt, steigt der ROI deutlich, verglichen mit Hochleistungshardware, die jeweils nur eine einzelne, oft ungenutzte Anwendung betreibt. Mehr Modelle bedeuten niedrigere Kosten pro Anwendung, geringeren Platzbedarf im Rechenzentrum und eine einfachere Verwaltung.

Für die meisten Unternehmensanwendungen, etwa Chatbots im Kundenservice, Dokumentenverarbeitung oder Datenanalyse, ist keine dedizierte Hochleistungshardware nötig. Diese Systeme können Ressourcen gemeinsam nutzen, ohne dass das Nutzererlebnis leidet. Prozessoren, die speziell für Multi-Modell-Workloads entwickelt wurden, maximieren die Serverauslastung und bieten ein optimales Verhältnis aus Leistung und Effizienz, statt ausschließlich auf Geschwindigkeit zu setzen.

2. Cost per Query: Messung des wahren wirtschaftlichen Werts von KI

Die zweite Kennzahl erfasst die gesamten Betriebskosten, inklusive Infrastruktur, Strom, Wartung, und Lizenzen, und teilt sie durch die monatlich verarbeiteten Abfragen. So lässt sich unabhängig von Marketingversprechen ermitteln, was jede einzelne KI-Nutzung tatsächlich kostet.

Ein System, das etwas langsamer reagiert, dafür aber ein deutlich höheres Anfragevolumen zu niedrigeren Kosten pro Abfrage bewältigt, liefert letztlich mehr wirtschaftlichen Nutzen als eine schnellere, aber teurere Alternative. Vergleicht man effizienzorientierte Architekturen mit geschwindigkeitsoptimierten Systemen, werden die Vorteile bei den Cost per Query insbesondere für typische Enterprise-Workloads klar sichtbar.

Wichtiger als reine Geschwindigkeit

Laut Rigoni benötigen Unternehmen für ihre KI-Anwendungen selten maximale Rechenleistung. Entscheidend bleiben vor allem Nutzererlebnis und Kosteneffizienz. Systeme für Kundenservice, Dokumentenanalyse oder Business Intelligence liefern in der Regel die gleiche Qualität, ganz gleich, ob die Antwortzeit 50 oder 200 Millisekunden beträgt.

Eine höhere Geschwindigkeit führe somit meist weder zu besseren Ergebnissen noch zu einem spürbar anderen Nutzererlebnis. Sie erfordere aber eine entsprechende Hochleistungsinfrastruktur, die spezielle Anforderungen und höhere Betriebskosten mit sich bringe. „Unternehmen, die sich stattdessen auf Models per Server Capacity und Cost per Query konzentrieren, erreichen meist eine deutlich bessere Kosteneffizienz – bei genau der Leistungsstufe, die ihre Anwendungen tatsächlich benötigen.“

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