Künstliche Intelligenz (KI) erlebt derzeit eine rasante Entwicklung und Transformation in zahlreichen Branchen. Unternehmen setzen verstärkt auf KI-Anwendungen für Datenanalysen, Automatisierung oder auch die Entwicklung fortschrittlicher Sprach- und Bildverarbeitungssysteme. Doch für viele, die KI-Modelle in der Cloud betreiben, kommt es neben den erwarteten Rechenzeiten oft zu einer unerwarteten Ausgabequelle: der Cloud-Speicherung und den damit verbundenen Transaktionskosten. Die hohen Kosten für KI-Workloads sind für viele Unternehmen ein großes Überraschungsmoment, das ihre Budgetplanung erheblich erschwert. Diese Kosten sind oft nicht auf den ersten Blick sichtbar und können die gesamte Cloud-Rechnung schnell explodieren lassen. Das Verständnis dieser Kosten ist entscheidend, um die finanzielle Belastung durch KI-Projekte zu reduzieren und eine effiziente Cloud-Nutzung sicherzustellen. KI-Workloads unterscheiden sich grundlegend von klassischen Unternehmensanwendungen.
Während traditionelle Apps meist gut vorhersehbare Speicher- und Datenzugriffsmuster haben, zeichnen sich KI-Anwendungen durch massive parallele Datenverarbeitung, häufige Datenverschiebungen und kontinuierliches Zwischenspeichern aus. Dies führt zu enorm vielen API-Aufrufen, die seitens der Cloud-Anbieter oft einzeln berechnet werden. Diese sogenannten PUTs, GETs, LISTs oder COPY-Operationen schlagen sich als Kosten nieder, die schnell in die Tausende oder sogar Millionen Euro gehen können. Eine KI-Anwendung, die beispielsweise einen großen Sprachmodell-Trainingsprozess wie Deepseek v3 oder Llama 2 durchführt, verschiebt und verarbeitet riesige Datenmengen, die aus Millionen einzelner Dateien bestehen. Allein der Datenupload verursacht so bereits enorme Transaktionsgebühren. Ein weiterer Faktor, der die Kosten in die Höhe treibt, sind die vielen kleinen Dateien, die typischerweise bei KI-Datensätzen vorkommen, sei es Bildausschnitte, Textfragmente oder Zeitreihendaten.
Cloud-Anbieter rechnen bei vielen Speicherlösungen häufig Mindestgrößen pro Objekt an, sodass eine kleine Datei von nur wenigen Kilobyte so behandelt wird, als wäre sie wesentlich größer. Zudem lösen viele kleine Dateien eine hohe Anzahl von Transaktionen aus, wodurch sich die Gebühren vervielfachen. Die Folge ist ein teurer und ineffizienter Speicherbedarf, den viele bei der Planung ihres Datenmanagements unterschätzen. Die Verwendung von Cold Storage oder sogenannten „Tiefkühl“-Speicherklassen ist bei KI-Daten ebenfalls problematisch. Zwar sind diese Speicherarten auf den ersten Blick günstig und scheinen sich gut für selten genutzte Daten zu eignen. Doch KI-Workflows sind oft iterativ und erfordern immer wieder Zugriff auf Trainingsdaten, um Modelle anzupassen oder neu zu trainieren. Das Aufrufen von Archivdaten dauert nicht nur sehr lange, sondern wird ebenfalls kostspielig abgerechnet.
Zusätzlich können Mindestaufenthaltszeiten zu Strafgebühren führen, wenn Daten vorzeitig gelöscht oder bearbeitet werden. Für Anwender von KI-Modellen sind diese Einschränkungen häufig unerwartet und behindern agile Entwicklungs- und Trainingsprozesse. Nicht zuletzt kommen bei der Bearbeitung großer KI-Datensätze hohe Egress-Kosten hinzu. Egress-Gebühren entstehen bei der Übertragung von Daten aus der Cloud heraus, etwa wenn Trainingsdaten zu GPU-Clusters verschickt oder Modelle zur Validierung lokal heruntergeladen werden. Auch die Zusammenarbeit mit Partnern oder die Migration zu neuen Cloud-Anbietern führen dazu, dass große Datenmengen bewegt werden müssen. Da diese Übertragungen pro Gigabyte abgerechnet werden, summieren sich die Kosten bei Petabyte-Datenmengen sehr schnell und gehören zu den versteckten Geldfressern im Cloud-Budget. Zusätzlich wird der Umgang mit Datenlebenszyklen oft unterschätzt.
Cloud-Speicher bietet durchaus Optionen, Daten mit sogenannten Lifecycle-Regeln automatisiert in günstigere Speicherklassen zu verschieben oder zu löschen. Doch bei KI-Daten, deren Zugriffsmuster stark schwanken, können diese Regeln eher schaden als helfen. Lifecycle-Übergänge verursachen pro Objekt Gebühren, und die spätere Zugriffsanforderung auf diese zu verschobenen Daten zieht Retrieval-Kosten nach sich. Auch werden durch falsche zeitliche Steuerung von Löschungen oder Überschreibungen oft Strafgebühren fällig. Die wechselnden „Temperaturen“ der Daten innerhalb eines KI-Workflows machen eine pauschale Automatisierung komplex und erfordern intelligente Steuerungssysteme. Vor diesem Hintergrund wird klar, dass KI-Projekte nicht nur ein Thema für Rechenressourcen sind, sondern vor allem auch eine Herausforderung für Datenspeicherung und -bewegung darstellen.
Herkömmliche Cloud-Preismodelle sind meist nicht an die speziellen Anforderungen von KI angepasst, was die Kosten besonders macht. Unternehmen, die diese Auswirkungen verstehen, können jedoch gezielt Gegenmaßnahmen treffen und ihre Speicherinfrastruktur und Kostenstruktur nachhaltig optimieren. Eine effektive Kostenkontrolle beginnt mit der genauen Analyse des Datenflusses und der Nutzungsmuster im KI-Workflow. Es gilt, so viele unnötige API-Aufrufe wie möglich zu vermeiden, beispielsweise durch das Bündeln von Datenoperationen oder den Einsatz effizienterer Datenformate. Die Konsolidierung kleiner Dateien zu größeren Objekten reduziert die „Small File Tax“ und verringert sowohl Speicher- als auch Transaktionskosten deutlich. Ebenso wichtig ist die Auswahl des richtigen Speichertyps für verschiedene Phasen des Datenlebenszyklus.
Für aktiv genutzte Trainingsdaten sollten performante, aber kosteneffiziente Speicherschichten genutzt werden, während Archivierungsdaten gut geplant und nur bei absoluter Notwendigkeit in Cold Storage überführt werden sollten. Mit intelligenten Caching-Mechanismen und vorhersagbaren Zugriffsstrategien lassen sich teure Retrievals vermeiden. Anbieter von Datenmanagementlösungen setzen zunehmend auf intelligente Automatisierung durch KI-gestützte Monitoring-Tools, die helfen, Kostentreiber frühzeitig zu erkennen und entsprechende Anpassungen vorzunehmen. Ein weiterer Hebel sind Verhandlungen mit Cloud-Anbietern oder der Einsatz alternativer Cloud-Plattformen, die speziell auf KI-Workloads zugeschnittene Preisstrukturen anbieten. Einige Anbieter ermöglichen Pauschalpreise für API-Aufrufe oder bieten spezielle Konditionen für enorme Datenmengen an, um die Kosten planbarer zu machen.
Auch sollten Unternehmen immer die Gesamtkosten (Total Cost of Ownership) einer Cloud-Infrastruktur im Blick behalten, nicht nur die offensichtlichen Server- und Speicherpreise. Die Vermeidung von versteckten Kosten durch Egress, Lifecycle-Operationen oder ineffiziente Dateistrukturen ist oft entscheidend für die Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die explosionsartigen Kosten beim Betrieb von KI-Workloads in der Cloud vor allem auf verborgene Kostenquellen in der Speicherung und Datenbewegung zurückzuführen sind. Das Bewusstsein für diese Herausforderungen ist essenziell, um Kostenfallen zu vermeiden und nachhaltige Cloud-Strategien zu entwickeln. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Data Engineers, Cloud-Architekten und Finanzabteilungen ist dabei entscheidend, um eine Balance zwischen maximaler Performance und optimaler Kosteneffizienz zu finden.
Die Zukunft wird zeigen, wie Cloud-Anbieter und Softwareentwickler gemeinsam die Infrastruktur weiterentwickeln können, um KI-Anwendungen kosteneffizienter zu unterstützen. Bis dahin bleibt es für Unternehmen ein Wettbewerbsvorteil, die versteckten Kosten zu verstehen und gezielt gegen sie vorzugehen, um das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz ohne unerwartete Budgetüberschreitungen auszuschöpfen.
