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In dem Maße, in dem Unternehmen KI einsetzen, um ihre Abläufe zu verbessern, das Kundenerlebnis zu steigern und Innovationen voranzutreiben, wird das Verständnis für die damit verbundenen Kosten immer wichtiger. Viele Unternehmen wollen KI implementieren, unterschätzen aber oft die laufenden Kosten, die für den reibungslosen Betrieb dieser Systeme erforderlich sind.
Der Betrieb von KI-Anwendungen ist mit verschiedenen Kosten verbunden: Speicherung, Hosting, Datenverarbeitung und Systemwartung. Diese versteckten Kosten können Ihr Budget erheblich belasten, wenn sie nicht richtig geplant werden.
Wenn Unternehmen diese Kosten verstehen, können sie bessere Entscheidungen treffen, ihre Ausgaben optimieren und eine erfolgreiche KI-Implementierung sicherstellen. Dieser Artikel deckt die tatsächlichen finanziellen Aspekte dieser leistungsstarken Technologie auf und hilft Ihnen, die KI-Kosten sicher zu steuern.
Was werden Sie aus diesem Artikel lernen?
Am Ende dieses Artikels werden Sie:
- Verstehen Sie die wichtigsten Kostenkategorien des AI-Betriebs
- Erfahren Sie, wie Speicherkosten die Leistung Ihres KI-Systems beeinflussen
- Sehen Sie, wie sich die Wahl des Hostings auf die Zuverlässigkeit des Systems auswirkt
- Erkennen Sie Engpässe in der Datenverarbeitung und deren finanzielle Auswirkungen
- Entdecken Sie praktische Möglichkeiten zur Senkung Ihrer KI-Betriebskosten
Kosten der Lagerung
Stellen Sie sich die Speicherung von KI-Daten wie die Anmietung von Lagerraum vor – je mehr Daten Sie haben, desto mehr zahlen Sie. Für KI-Systeme ist eine zuverlässige Datenspeicherung unerlässlich, da sie große Mengen an Informationen benötigen, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Als Walmart seine Kundenempfehlungsmaschine einführte, musste das Unternehmen erheblich in zusätzliche Datenspeicherinfrastruktur investieren. Laut Jeremy King, dem CTO des Unternehmens (2018), wurden die Speicheranforderungen anfangs um fast 60 % unterschätzt, so dass erhebliche zusätzliche Mittel bereitgestellt werden mussten.
Warum Speicherkosten wichtig sind?
Wachstum und Flexibilität: Je mehr Ihre KI lernt, desto mehr Daten benötigt sie. Mit skalierbarem Cloud-Speicher kann Ihr System ohne ständige Änderungen der Infrastruktur wachsen.
Geschwindigkeitsprobleme: JP Morgan Chase investierte in Hochleistungsspeicherlösungen, die die Verarbeitungszeit bei der Betrugserkennung von mehr als 5 Minuten auf unter 10 Sekunden reduzierten, wie in ihrem Technologie-Investitionsbericht 2022 berichtet wird. Die zusätzlichen Speicherkosten wurden durch die verbesserten Betrugserkennungsfunktionen schnell wieder ausgeglichen.
Vermeidung von Verschwendung: Ohne eine angemessene Verwaltung können die Speicherkosten außer Kontrolle geraten. Durch regelmäßiges Bereinigen unnötiger Daten und die Verwendung von gestaffeltem Speicher (häufig genutzte Daten auf schnellerem, teurerem Speicher und selten genutzte Daten auf billigeren Optionen) lassen sich die Kosten erheblich senken.
Hosting-Kosten
Das Hosting ist der Ort, an dem Ihr KI-System „lebt“ – die Computer und die Infrastruktur, auf denen Ihre KI-Anwendungen laufen. Schlechte Hosting-Entscheidungen können die Leistung einschränken und Systemausfälle verursachen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Babylon Health, ein britisches KI-Unternehmen im Gesundheitswesen, erlebte 2019 erhebliche Systemausfälle, als seine KI-Diagnoseplattform die Spitzenlastzeiten nicht bewältigen konnte. Laut dem öffentlichen Bericht über den Vorfall hatte sich das Unternehmen für kostengünstigere Hosting-Lösungen entschieden, denen es an Skalierbarkeit mangelte, was zu Serviceunterbrechungen führte, von denen Tausende von Patienten betroffen waren.
Wichtige Überlegungen zum Hosting
Leistung: Die Automobilproduktionsabteilung von Tesla berichtete in ihrer Präsentation auf dem KI-Tag 2021, dass sie ihre KI-Verarbeitungszeit für die Qualitätskontrolle durch den Wechsel zu NVIDIA-GPU-Clustern von über 7 Stunden auf nur 18 Minuten reduzieren konnte. Obwohl die Hardware-Investitionen beträchtlich waren, rechtfertigten die Effizienzgewinne diese Ausgaben mehr als nur.
Verlässlichkeit: Amazon erlebte im Juli 2018 während des Prime Day einen Ausfall des Empfehlungssystems, wobei Analysten Umsatzeinbußen zwischen 72 und 99 Millionen US-Dollar schätzten. Nach diesem Vorfall erhöhte Amazon seine Investitionen in redundante Hostingsysteme erheblich, wie in dem darauf folgenden Infrastruktur-Whitepaper beschrieben.
Kosten der Datenverarbeitung
Die Datenverarbeitung ist die Art und Weise, wie Ihr KI-System Informationen verdaut, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Eine ineffiziente Verarbeitung vergeudet Geld und Zeit.
Ein Beispiel aus der Praxis: Die Progressive Insurance hat in ihrem Bericht über Technologieinvestitionen für 2020 festgestellt, dass ihre anfängliche KI für die Schadenbearbeitung aufgrund ineffizienter Algorithmen 2,3-mal mehr Rechenressourcen verbraucht hat als nötig. Dies führte über einen Zeitraum von 18 Monaten zu zusätzlichen Cloud-Computing-Kosten in Höhe von etwa 3,2 Millionen US-Dollar, bis das System umgestaltet wurde.
Zentrale Herausforderungen bei der Verarbeitung:
Leistungsengpässe: Netflix Engineering dokumentierte, dass sein früheres Empfehlungssystem unter Verarbeitungsverzögerungen litt, die dazu führten, dass neue Inhaltsempfehlungen bis zu 24 Stunden hinter den Veröffentlichungen zurückblieben. Nachdem diese Engpässe im Jahr 2019 behoben wurden, wurde eine 27 %ige Steigerung der Zuschauerinteraktion mit neuen Inhalten gemessen.
Ressourcen-Optimierung: Microsoft dokumentierte in seinen Azure-KI-Fallstudien 2022, dass die Implementierung der Batch-Verarbeitung für seine Dynamics 365-KI-Komponenten die Rechenkosten bei gleichbleibender Funktionalität um 47 % reduzierte.
Wettbewerbsvorteil: Laut dem Technik-Blog von Meta konnte das Unternehmen durch die Optimierung der KI-Verarbeitungssysteme für Werbung im Jahr 2020 dreimal mehr Algorithmusvariationen pro Quartal testen, was direkt zu einer Steigerung der Effizienz bei der Anzeigenschaltung um 16 % und einem entsprechenden Umsatzwachstum beitrug.
Überwachung und Wartungskosten
Wie ein Auto regelmäßig gewartet werden muss, so müssen auch KI-Systeme ständig überwacht werden, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Diese oft übersehenen Kosten können erheblich sein.
Ein Beispiel aus der Praxis: Uber dokumentierte in seiner technischen Fallstudie aus dem Jahr 2021, wie die unzureichende Wartung seines KI-Routenplanungssystems zu einer erheblichen Leistungsverschlechterung in mehreren Märkten führte. Speziell in Chicago begann das System, auf der Grundlage veralteter Straßendaten ineffiziente Routen zu generieren, was zu einem Anstieg der durchschnittlichen Fahrzeiten um 21 % und entsprechend höheren Kraftstoffkosten führte.
Herausforderungen bei der Wartung:
Technisches Fachwissen: Mitarbeiter mit KI-Wartungsfähigkeiten zu finden, kann teuer sein, da die Jahresgehälter zwischen 100.000 und über 200.000 Dollar liegen.
Sicherheitsprobleme: Capital One hat in seiner Aufschlüsselung der Technologieinvestitionen für 2022 festgestellt, dass die Kosten für die KI-Überwachung und -Sicherheit 28 % des gesamten KI-Budgets ausmachen – deutlich mehr als die ursprünglichen Prognosen von 12-15 %.
Wie Sie Ihre KI-Kosten verwalten und senken können
- Wählen Sie die richtige Infrastruktur: Target gab in seinem Jahresbericht 2021 bekannt, dass das Unternehmen durch die Verlagerung seiner KI für saisonale Werbeaktionen auf die flexiblen Hosting-Optionen von Google Cloud etwa 42 % der jährlichen Computing-Kosten einsparen konnte, da es seine Ressourcen in den Zeiten, in denen der Einzelhandel nicht auf Hochtouren läuft, reduzieren kann.
- Optimieren Sie Ihre Modelle: Philips Healthcare veröffentlichte 2022 eine Fallstudie, in der gezeigt wurde, wie das Unternehmen sein ursprüngliches KI-Modell für die diagnostische Bildgebung durch eine optimierte Version ersetzte, die 82 % weniger Parameter enthielt, aber nur 2,7 % weniger genau war, wodurch die Rechenkosten um über 65 % gesenkt wurden.
- Leistung überwachen: Goldman Sachs beschrieb in ihrem Effizienzbericht 2021, wie sie feststellten, dass 73 % der Berechnungen ihrer KI zur Risikobewertung während der Haupthandelszeiten stattfanden. Durch die Verlagerung von nicht dringenden Verarbeitungen in die Nachtstunden konnte der Bedarf an Spitzenrechnern um 42 % gesenkt werden.
- Effiziente Datenverwaltung: Verizon beschrieb in seinem Infrastrukturbericht 2022, wie die Implementierung von abgestuften Speicherrichtlinien für die KI des Kundendienstes die Gesamtspeicherkosten um 31 % senkte. Ältere Daten wurden auf kostengünstigeren Speicher verschoben, während nur aktuelle Daten auf Hochleistungssystemen gespeichert wurden.
- Vorgefertigte Modelle verwenden: Shopify stellte fest, dass das Unternehmen geschätzte 2,3 Millionen US-Dollar an Entwicklungskosten einsparen konnte, indem es vorgefertigte Sprachmodelle für den Shop-Assistenten verwendete und diese fein abstimmte, anstatt eine eigene KI-Lösung zu entwickeln. Auch die Implementierungszeit wurde von geschätzten 14 Monaten auf nur 4 Monate reduziert.
- Wissen teilen: Siemens dokumentierte, wie die Schaffung einer internen KI-Optimierungs-Wissensdatenbank es dem Unternehmen ermöglichte, Verbesserungen in allen Werken zu replizieren. Eine im Münchner Werk entwickelte Technik wurde an 18 anderen Standorten implementiert, was zu jährlichen Einsparungen von etwa 420.000 US-Dollar führte.
- Echtes ROI-Beispiel: Best Buy implementierte 2020 ein dynamisches KI-Preissystem, das die Produktpreise automatisch an die Nachfrage, die Preise der Wettbewerber und die Lagerbestände anpasst. Laut der vierteljährlichen Gewinnmitteilung des Unternehmens kostete die Implementierung des Systems etwa 1,8 Millionen Dollar, brachte aber im ersten Jahr einen geschätzten zusätzlichen Gewinn von 23 Millionen Dollar.
Schlussfolgerung
Das Verständnis und die Verwaltung von KI-Kosten ist für jedes Unternehmen, das diese Technologie einsetzt, von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie die Ausgaben für Speicherung, Hosting, Verarbeitung und Wartung strategisch angehen, können Sie die Kosten unter Kontrolle halten und gleichzeitig den Nutzen maximieren.
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