Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und fester Bestandteil in den (meisten) Unternehmensprozessen. Doch verbirgt sich dahinter eine tückische Kostenfalle? Die Antwort lautet: Es kommt darauf an. Denn setzen Unternehmen KI geschickt ein, um die zugrundeliegenden Betriebs- und Skalierungskosten im Zaum zu halten, können sie sogar deutlich Kosten einsparen. [...]
Künstliche Intelligenz – insbesondere GenAI und Agentic AI – verändert Unternehmen rasant und eröffnet neue Chancen für Innovation und Wettbewerbsvorteile. Doch die zugrundeliegenden Betriebs- und Skalierungskosten bleiben weltweit eine große Herausforderung. Um das volle Potenzial von KI wirtschaftlich ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen ihre KI-Infrastruktur gezielt optimieren. Das gelingt mit zwei zentralen Kennzahlen: Models per Server Capacity und Cost per Query.
Die strategische Bewertung der KI-Infrastruktur konzentriert sich oft zu stark auf theoretische Performance-Benchmarks. Doch diese führen selten zu optimaler Kosteneffizienz oder zum optimalen Betriebswert. Das Ergebnis sind unnötige Ausgaben und eine ineffiziente Nutzung von Ressourcen. Besonders für Unternehmen in Europa ist das eine Herausforderung – gerade, wenn sie digitale Souveränität, Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltiges Wachstum anstreben.
Gefragt ist daher ein pragmatischerer Ansatz für Unternehmen, die KI entwickeln und einsetzen. Denn der Erfolg von KI im Geschäftskontext hängt von der richtigen Balance zwischen Wirtschaftlichkeit und einer überzeugenden Nutzererfahrung ab. Zwei zentrale Kennzahlen helfen dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Kosten für KI-Implementierungen nachhaltig zu optimieren.
Models per Server Capacity: Der Schlüssel zu effizienter KI-Skalierung
Die erste Kennzahl beschreibt die tatsächliche Hardwareauslastung: 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 – im Vergleich zu 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 nur auf Geschwindigkeit zu setzen.
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 ermitteln, was jede einzelne KI-Nutzung tatsächlich kostet – unabhängig von Marketingversprechen. 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.
Warum beide Metriken wichtiger sind als reine Geschwindigkeit
Unternehmen benötigen für ihre KI-Anwendungen selten maximale Rechenleistung. Entscheidend sind 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 führt meist weder zu besseren Ergebnissen noch zu einem spürbar anderen Nutzererlebnis. Sie erfordert aber eine entsprechende Hochleistungsinfrastruktur, die spezielle Anforderungen und höhere Betriebskosten mit sich bringt. 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.
Aufbau einer zukunftssicheren KI-Strategie
Moderne Unternehmen orientieren sich nicht mehr an reinen Geschwindigkeits-Benchmarks, sondern an Effizienzkennzahlen. Bei der Bewertung von Anbietern und der Dimensionierung ihrer Infrastruktur stellen sie die richtigen Fragen – basierend auf tatsächlichen Geschäftsanforderungen statt auf theoretischen Maximalwerten. Die erfolgreichsten KI-Implementierungen sind daher oft nicht die auf dem Papier schnellsten, sondern die wirtschaftlichsten. Ein Engineering-Ansatz, der diese Effizienzkennzahlen gezielt priorisiert, kann echten Unternehmenswert schaffen.
Wer KI-Infrastruktur bewertet, sollte mit diesen beiden Kennzahlen beginnen. Sie machen die tatsächlichen Kosten sichtbar und helfen, teure Überdimensionierung zu vermeiden – für genau die Leistung, die wirklich gebraucht wird.
* Tony Rigoni ist bei Ampere Computing zuständig für AI Business Development.
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