Die versteckten Kosten der KI: Warum die Private Cloud eine kostensparende Lösung sein könnte

KI ist eine der vielversprechendsten Kräfte, die die Zukunft der Wirtschaft gestalten - aber für viele Unternehmen wird sie auch zu einer der teuersten. Ich spreche oft mit IT-Leitern, die überrascht sind, wie schnell ihre KI-Kosten in die Höhe schießen, wenn die Modelle von der Machbarkeitsstudie in die Produktion übergehen. Was während der anfänglichen Entwicklung wie ein erschwingliches Projekt aussah, kann zu einem erheblichen Budgetposten werden, sobald es in großem Umfang eingesetzt wird.

Eine der wichtigsten Entscheidungen, die sich auf die KI-Kosten auswirken - und eine der am häufigsten übersehenen - ist der Ort, an dem diese Arbeitslasten ausgeführt werden. Während die öffentliche Cloud ideal für die sprunghaften, flexiblen Anforderungen des KI-Modelltrainings ist, ist sie nicht immer die kosteneffizienteste Lösung für langlaufende Inferenzen, sensible Datenoperationen oder KI-Dienste mit gleichmäßigen, vorhersehbaren Nutzungsmustern.

Hier kann die Private Cloud einen messbaren Unterschied machen. In diesem Beitrag erzähle ich, was ich über die wahren Kostentreiber von KI in Unternehmen gelernt habe und warum immer mehr unserer Kunden wichtige Arbeitslasten in die Private Cloud verlagern, um die Kostenkontrolle zu verbessern.

Warum sind KI-Kosten so schwer vorherzusagen?

KI ist kein typischer Unternehmens-Workload. Sie nutzt in hohem Maße Hochleistungs-GPUs, generiert große Mengen an Zwischen- und Langzeitdaten und beinhaltet oft eine erhebliche Datenbewegung zwischen Speichersystemen, Rechenumgebungen und Produktionsanwendungen. Auf den ersten Blick mögen diese Anforderungen überschaubar erscheinen, doch mit zunehmender Nutzung entstehen versteckte Kosten:

• Compute: KI-Inferenz-Workloads erfordern oft einen ständigen Zugriff auf GPU- oder Spezialhardware. Die stündliche Abrechnung dieser Ressourcen in der öffentlichen Cloud kann mit der Zeit teuer werden.
• Speicher: Große Datensätze, die für KI-Training und -Inferenz verwendet werden, benötigen dauerhaften Speicher. Je länger diese Daten in Objekt- oder Blockspeichern liegen, desto höher sind die damit verbundenen Kosten.
• Datenübertragung: KI-Systeme verschieben häufig Daten zwischen Services, Clouds und Standorten. In öffentlichen Clouds löst diese Bewegung Ausstiegsgebühren aus, die sich schnell summieren können.
• Lizenzierung: Proprietäre KI-Frameworks und fortschrittliche Modellfunktionen sind manchmal mit Lizenzkosten verbunden, die zusätzlich zu den Infrastrukturgebühren anfallen.

Mit anderen Worten, die öffentliche Cloud ist fantastisch für Agilität und Skalierung, aber das Pay-as-you-go-Modell kann die Kosten in die Höhe treiben, wenn KI in der Produktion reift.

Wie Sie mit einer privaten Cloud die Kontrolle übernehmen

Für viele unserer Kunden ist der Wechsel zur Private Cloud für KI-Workloads durch den Wunsch nach größerer finanzieller Vorhersehbarkeit und gezielterer Ressourcenoptimierung bedingt. Die Private Cloud ermöglicht dies auf mehrere wichtige Arten.

Erstens ist die Preisgestaltung besser vorhersehbar. Anstelle einer variablen Stundenabrechnung bietet die Private Cloud in der Regel feste oder reservierte Kostenmodelle. Dies macht die Budgetierung für die KI-Infrastruktur viel einfacher, insbesondere für konstante Inferenz-Workloads.

Zweitens ist die Lokalisierung der Daten wichtig. Indem Sie Daten und Schlussfolgerungen in einer privaten Cloud nahe beieinander halten, können Sie kostspielige Gebühren für den Datenabfluss vermeiden - ein wichtiger versteckter Kostenfaktor in der KI-Pipeline, die einen ständigen Datenaustausch erfordert.

Drittens bietet die Private Cloud mehr Flexibilität bei der Speicherverwaltung. Anstatt an die Preisstaffelung eines einzigen Cloud-Anbieters gebunden zu sein, können Sie Ihre Speicherstrategie an den Lebenszyklus Ihrer KI-Daten anpassen.

Neben der Kosten- und Datenkontrolle bietet die Private Cloud auch Vorteile bei der Anpassung und Sicherheit. Durch die vollständige Kontrolle über Infrastrukturkonfigurationen wie GPU-Partitionierung und Workload-Isolierung können Sie Umgebungen genau auf die Workload-spezifischen Anforderungen abstimmen. Private Clouds unterstützen auch Sicherheitsrichtlinien auf Unternehmensniveau und können die Einhaltung von Compliance-Anforderungen erleichtern. Dies ist besonders wichtig für den Schutz sensibler Modelle und Datensätze in Umgebungen, in denen eine gemeinsam genutzte Infrastruktur zu Schwankungen führen oder Konfigurationsoptionen einschränken kann.

Schließlich stellen viele Unternehmen fest, dass sie bestehende Hardware-Investitionen, wie z. B. GPU-Server vor Ort, als Teil einer Private-Cloud-Strategie wiederverwenden können. Dies trägt dazu bei, die Kapitalkosten zu senken und gleichzeitig die Nutzungsdauer der Infrastruktur zu verlängern.

Wie man öffentliche und private Clouds für kosteneffiziente KI ausbalanciert

Private Cloud ist kein Alles-oder-Nichts-Ansatz - und sollte es auch nicht sein. Tatsächlich nutzen einige der kosteneffizientesten und skalierbarsten KI-Architekturen, die ich heute sehe, die Vorteile von Public und Private Cloud. Eine durchdachte Hybridstrategie ermöglicht es Ihnen, jeden Teil Ihrer KI-Pipeline auf die Umgebung abzustimmen, die das beste Gleichgewicht aus Kosten, Leistung und Kontrolle bietet. Zum Beispiel:

• Nutzen Sie die öffentliche Cloud für das Training großer Basismodelle, bei denen Elastizität und Skalierbarkeit entscheidend sind
• Ausführen von Inferenz-Workloads in einer privaten Cloud, insbesondere solche, die kontinuierlich arbeiten, Kunden in Echtzeit bedienen und regulierte Daten verarbeiten müssen
• Datenaufbereitung und Speicherpipelines in der Private Cloud architektieren, um die Vorteile von vorhersehbaren Kosten und starker Datenkontrolle zu nutzen

Das Ziel besteht nicht darin, sich für eine öffentliche oder private Cloud zu entscheiden, sondern eine KI-Architektur zu entwerfen, die jede der beiden Möglichkeiten dort einsetzt, wo sie den größten Nutzen bringt.

Wo Private Cloud den größten Nutzen für KI bringt

Meiner Erfahrung nach liefern bestimmte KI-Workloads einen weitaus besseren Wert, wenn sie in einer privaten Cloud ausgeführt werden, insbesondere wenn Kostenkontrolle und Datenmanagement oberste Priorität haben.

• Hochvolumige Inferenz: Anwendungen wie Chatbots, Empfehlungsmaschinen und Betrugserkennungssysteme, die Millionen von Anfragen pro Tag bearbeiten
• Datensensitive KI: Workloads, die strenge Anforderungen an die Datenhaltung oder gesetzliche Vorschriften erfüllen müssen
• Vorhersehbare, gleichbleibende KI-Arbeitslasten: Geschäftsprozesse, die mit gleichbleibendem Volumen ablaufen und bei denen vorhersehbare Kosten wichtiger sind als Flexibilität

Wenn Ihr Unternehmen anfängt, die Kosten für KI zu spüren, ist es vielleicht an der Zeit, darüber nachzudenken, ob diese Arten von Arbeitslasten in einer privaten Cloud-Umgebung besser aufgehoben wären.

Mit dem richtigen Cloud-Mix zu nachhaltigem KI-Nutzen

Der Wert von KI ist unbestritten, aber die Kosten sind es auch. Die effektivsten KI-Führungskräfte, mit denen ich heute zusammenarbeite, denken nicht nur an Leistung und Genauigkeit, sondern optimieren auch für finanzielle Nachhaltigkeit.

Die private Cloud bietet Unternehmen einen mächtigen Hebel, um die versteckten Kosten von KI zu kontrollieren, insbesondere wenn Modelle von der Pilotphase in die Produktion übergehen. Durch die Wahl der richtigen Mischung aus öffentlicher und privater Infrastruktur können Sie ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Kosteneffizienz herstellen - und Ihre KI-Initiativen auf einem Weg zu langfristigem Geschäftswert halten.

Wenn Sie mit Private Clouds einen nachhaltigen Mehrwert für KI schaffen wollen, können Sie sich darüber informieren, wie Rackspace Technology Unternehmen mit seinen Private-Cloud-KI-Lösungen genau dabei hilft.