FinOps 2.0: Cloud-Kostenkontrolle im Zeitalter teurer KI-Workloads

Der Hype um Künstliche Intelligenz hat eine neue Ära der IT-Ausgaben eingeläutet. Wer heute LLMs (Large Language Models) trainiert oder produktiv betreibt, merkt schnell: Die Kosten für Grafikprozessoren (GPUs) folgen ganz anderen Gesetzen als klassische CPU-Instanzen. Eine einzelne H100-Instanz in der Cloud kann pro Monat so viel kosten wie ein Kleinwagen.

FinOps 2.0 ist die Evolution des Cloud-Kostenmanagements. Es geht nicht mehr nur darum, ungenutzte Instanzen abzuschalten, sondern die teuersten Ressourcen des Unternehmens – die KI-Rechenpower – mit chirurgischer Präzision zu steuern.

Die neuen Herausforderungen der KI-Ökonomie

KI-Workloads sind „gefräßig" und oft unvorhersehbar. Ohne eine spezialisierte FinOps-Strategie droht das KI-Projekt zum finanziellen Fiasko zu werden, bevor es den ersten Euro Umsatz generiert hat.

1. Das Problem der “Idle GPUs”

GPUs sind im Gegensatz zu CPUs oft binär: Entweder ein Prozess belegt sie komplett, oder sie stehen leer. Wenn ein Entwickler eine GPU-Instanz für Experimente bucht und sie über das Wochenende vergisst, laufen die Kosten linear weiter.

• FinOps-Hebel: Implementierung von Serverless GPU-Scheduling. Ressourcen werden nur dann sekundengenau abgerechnet, wenn die KI tatsächlich eine Inferenz berechnet.

2. Egress-Kosten und die “Data Gravity”

KI benötigt gigantische Datenmengen zum Training. Wer seine Daten in Cloud A speichert, aber die günstigeren GPUs in Cloud B nutzen will, zahlt massive Gebühren für den Datentransfer (Egress).

• FinOps-Hebel: Hybrid-Strategien. Das Training findet dort statt, wo die Daten liegen (oft On-Premise oder in einer günstigen Sovereign Cloud), während nur das fertige, kleine Modell für die Anwendung in die Public Cloud wandert.

3. “Bin-Packing” für KI-Modelle

Oft nutzen kleine Modelle nur einen Bruchteil des Videospeichers (VRAM) einer großen GPU.

• FinOps-Hebel: Multi-Instance GPU (MIG) und Fractional GPUs. Durch moderne Orchestrierung (Kubernetes) lassen sich physische GPUs in mehrere virtuelle Einheiten unterteilen, sodass sich mehrere KI-Dienste eine Hardware teilen.

Metriken, die 2026 zählen: Unit Economics für KI

Vergessen Sie die Gesamtkosten. In der FinOps 2.0 Welt zählen die Kosten pro Ergebnis:

• Cost per Inference: Was kostet uns eine einzelne Antwort der KI?
• Token-Effizienz: Wie viel Rechenpower verbrauchen wir pro 1.000 generierten Wörtern/Token?
• GPU Utilization Rate: Wie viel Prozent der bezahlten Rechenzeit wurde tatsächlich für Mathematik genutzt, statt auf Daten zu warten?

FAQ: KI-Kosten & Optimierung

Warum sind KI-Kosten so viel schwerer zu planen als klassische Web-Apps? Web-Apps skalieren meist linear mit den Nutzern. KI-Modelle haben jedoch einen “Mindestverbrauch” (Baseline). Ein Modell muss im Speicher geladen sein, um zu antworten – das kostet Geld, auch wenn gerade kein Nutzer fragt. Hier helfen Techniken wie “Scale-to-Zero”.

Ist On-Premise für KI immer günstiger als die Cloud? Nicht zwingend. Die Anschaffung von KI-Hardware ist extrem teuer und die Lieferzeiten sind lang. Die Cloud bietet Flexibilität. Die Faustregel für 2026: Cloud für Experimente und Lastspitzen, eigene Hardware für den konstanten Grundlast-Betrieb (Baseline-Workload).

Was ist “Spot-Instance-Training”? Man nutzt überschüssige Kapazitäten der Cloud-Anbieter zu einem Bruchteil des Preises (bis zu 90 % Rabatt). Das Risiko: Die Instanz kann jederzeit entzogen werden. Moderne KI-Frameworks speichern daher alle paar Minuten “Checkpoints”, um das Training nach einer Unterbrechung sofort fortzusetzen.

Helfen Open-Source-Modelle beim Kostensparen? Massiv. Statt pro Anfrage an einen kommerziellen Anbieter (wie OpenAI) zu zahlen, betreibt man Modelle wie Llama 3 oder Mistral auf eigener Infrastruktur. Man zahlt für die Hardware, nicht für die Nutzungshäufigkeit. Ab einem gewissen Volumen ist das der entscheidende Faktor für die Profitabilität.

Wie fangen wir mit FinOps 2.0 an? Durch Tagging und Labeling. Jeder GPU-Workload muss einem Projekt oder einer Abteilung zugeordnet sein. Erst wenn man sieht, wer die Kosten verursacht, kann man über Optimierung sprechen. Hierbei können Cloud-native Ansätze helfen.