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KI-Projekte scheitern im produktiven Betrieb selten an der Idee, sondern zunehmend an der Kostenlogik. Wer Inferenz, Infrastruktur und Governance frühzeitig zusammendenkt, verhindert, dass erfolgreiche Proofs of Concept später zur wirtschaftlichen Belastung werden.

Management Summary

Inferenz wird zum eigentlichen Kostentreiber: Nicht das Modelltraining, sondern jede produktive Nutzung entscheidet über die langfristige Wirtschaftlichkeit von KI.
PoCs liefern nur begrenzte Kostensicherheit: Was im Pilotbetrieb überschaubar erscheint, kann bei Millionen von Anfragen und agentischen Workflows schnell aus dem Ruder laufen.
Hybride Infrastrukturen gewinnen an Bedeutung: Cloud, regionale Rechenkapazitäten und Edge Computing müssen so kombiniert werden, dass Inferenz der tatsächlichen Nachfrage folgt.
Modularität schützt vor Abhängigkeiten: Unternehmen sollten Modelle austauschbar halten, um technologische Innovationszyklen und Kostenentwicklungen flexibel nutzen zu können.
Kostenkontrolle wird zur Governance-Aufgabe: CIOs, CTOs, CFOs und Fachbereiche müssen transparente Kennzahlen pro Nutzungseinheit etablieren und gemeinsam steuern.

Nach wie vor bewerten nicht wenige Unternehmen ihre KI-Projekte anhand der Ausgaben für Entwicklung, Modelltraining und Implementierung. Tatsächlich beginnt die wirtschaftliche Herausforderung jedoch erst nach einem erfolgreichen Proof of Concept. Hier schlagen neben jeder Nutzeranfrage auch jeder angestoßene Prozess von einzelnen Agenten und jeder API-Aufruf bei den laufenden Betriebskosten zu Buche. Im produktiven Einsatz entwickeln sich die Betriebskosten damit schnell zu einem entscheidenden Faktor für Wirtschaftlichkeit, Skalierbarkeit und Wettbewerbsfähigkeit.

In den öffentlichen Diskussionen um künstliche Intelligenz finden sich immer noch zahlreiche Annahmen, die nur bedingt der Realität entsprechen. Eine davon ist die Vorstellung, dass vor allem die Unternehmen erfolgreich sind, die Milliardenbeträge in Modelle, Rechenkapazitäten und Datensätze investieren. Die hohen Investitionen großer Technologiekonzerne und KI-Pioniere haben dieses Bild maßgeblich geprägt. Für Unternehmen verschiebt sich der wirtschaftliche Schwerpunkt inzwischen jedoch deutlich, denn mit dem Übergang von der Experimentierphase in den produktiven Einsatz zeigt sich, dass nicht das Training der Modelle den größten Kostenfaktor darstellt. Vielmehr fallen deren Nutzung im laufenden Betrieb, die Inferenz, ins Gewicht.

Wenig verwunderlich also, dass sich auf dem Markt bereits eine wachsende »Inference Gap« abzeichnet. Gemeint ist die Diskrepanz zwischen den Kostenannahmen aus einem Proof of Concept und den tatsächlichen wirtschaftlichen Anforderungen einer produktiven KI-Anwendung. Das Problem dabei: Während sich erste Prototypen meist innerhalb kurzer Zeit realisieren lassen und nur begrenzte Kosten verursachen, verändert sich die Kostenstruktur grundlegend, sobald KI-Lösungen skaliert und fest in Geschäftsprozesse eingebunden werden.

Das Trügerische an erfolgreichen PoCs

Abgesehen von Aspekten wie Anpassungen und kleineren kontinuierlichen Lernprozessen sind die Entwicklung und das Training eines Modells im Wesentlichen einmalige Schritte. Zwar erfordern sie zunächst Investitionen in Daten, Rechenleistung und Energie, enden jedoch mit einem einsatzfähigen Modell. Anders verhält es sich bei der Inferenz: Sie fällt bei jeder einzelnen Nutzung an. Jede Anfrage, jede generierte Antwort und jede automatisierte Entscheidung greift auf das trainierte Modell zu und verursacht erneut Rechenaufwand.

Dadurch verändert sich auch die wirtschaftliche Logik von KI-Systemen. Während die Trainingskosten als einmalige Investition betrachtet werden können, entstehen die Kosten für die Inferenz dauerhaft und steigen mit jeder zusätzlichen Nutzung. Deshalb ist es problematisch, aus einem erfolgreichen Proof of Concept Rückschlüsse auf die langfristige Wirtschaftlichkeit einer KI-Lösung zu ziehen.

In der Pilotphase bewegen sich viele Projekte noch in einem klar abgegrenzten Rahmen. Die Zahl der Anwender ist überschaubar, die Einsatzszenarien sind klar definiert und auch die Infrastruktur bleibt vergleichsweise einfach. Entsprechend erscheinen die Betriebskosten zunächst gut kalkulierbar. Wird dieselbe Lösung jedoch unter realen Bedingungen ausgerollt, ändern sich die Rahmenbedingungen grundlegend. Aus einigen Hundert Anfragen werden Millionen von Interaktionen, und aus einer isolierten Anwendung entwickelt sich ein zentraler Bestandteil geschäftskritischer Prozesse.

Besonders deutlich wird diese Entwicklung bei agentischen KI-Systemen. Während klassische Anwendungen häufig mit einem einzelnen Modellaufruf auskommen, stoßen Agenten eine Vielzahl aufeinanderfolgender Prozesse an. Selbst eine scheinbar einfache Anfrage kann mehrere Modellabfragen, Datenbankzugriffe, API-Aufrufe und externe Werkzeuge umfassen. Für die Nutzer bleibt diese technische Komplexität unsichtbar, die entstehenden Kosten steigen jedoch kontinuierlich im Hintergrund. Unternehmen sehen sich dadurch mit einer Dynamik konfrontiert, die aus klassischen Softwareprojekten kaum bekannt ist: Der eigentliche Kostenanstieg beginnt häufig erst nach der erfolgreichen Einführung.

Hinzu kommt, dass moderne Reasoning-Modelle deutlich mehr Rechenleistung beanspruchen als frühere Generationen. Zwar steigt damit ihre Leistungsfähigkeit, gleichzeitig erhöht sich aber auch der Ressourcenbedarf jeder einzelnen Anfrage. Selbst wenn die Kosten pro Token langfristig sinken, wird dieser Vorteil durch die wachsende Nutzung in vielen Fällen mehr als ausgeglichen.

Neuer Schwerpunkt: Die Infrastruktur

Für den produktiven Einsatz von KI rückt neben der Wahl des passenden Modells zunehmend die zentrale Frage in den Vordergrund, an welchem Ort die Inferenz tatsächlich ausgeführt wird.

Viele KI-Lösungen beruhen weiterhin auf zentralisierten Cloud-Architekturen. Dabei wird jede Anfrage an ein Rechenzentrum übermittelt, dort verarbeitet und anschließend wieder zurückgespielt. Dieses Vorgehen kann in frühen Projektstadien sinnvoll und effizient sein, stößt jedoch im großflächigen produktiven Einsatz schnell an grundlegende Grenzen. Mit der stärkeren Einbettung von KI in geschäftskritische Abläufe steigen nicht nur die Anzahl der Anfragen, sondern auch die Anforderungen an Latenz, regulatorische Rahmenbedingungen und insbesondere die laufenden Inferenzkosten. Gleichzeitig verteilt sich die Nachfrage nach KI-Leistung nicht zentral, sondern über viele Nutzer, Endgeräte und Prozesspunkte hinweg.

Aus dieser Ausgangslage ergibt sich ein klarer wirtschaftlicher Handlungsdruck. Rechenleistung muss näher an die Stelle verlagert werden, an der sie benötigt wird. Daraus ergibt sich das Prinzip: »Inference follows demand« – die Inferenz folgt der Nachfrage. Gemeint ist damit eine Abkehr von rein zentralisierten Strukturen hin zu hybriden Architekturen, die Endgeräte, regionale Rechenkapazitäten und Cloud-Umgebungen kombinieren. Ziel ist es, Datenbewegungen zu minimieren, Latenzen zu reduzieren und Betriebskosten systematisch zu senken.

Die Verlagerung von Inferenz ist dabei jedoch nicht ausschließlich eine Frage der Hardware-Infrastruktur. Der eigentliche Engpass liegt häufig in der Software- und Orchestrierungsebene, die verschiedene Modelle, Hardwareumgebungen und Betriebsplattformen miteinander verbinden muss. Unternehmen benötigen deshalb Architekturen, die flexibel genug sind, neue Modellgenerationen einzubinden, ohne dass dafür komplette Systemlandschaften neu aufgebaut werden müssen.

Diese Anforderung gewinnt zusätzlich an Bedeutung, da sich die Innovationszyklen im KI-Markt stark verkürzt haben. Neue Modelle ersetzen bestehende Varianten inzwischen innerhalb weniger Monate. Unternehmen, die ihre Systeme zu stark an einzelne Anbieter oder spezifische Modellgenerationen koppeln, laufen Gefahr, technologische und wirtschaftliche Abhängigkeiten aufzubauen, die ihre zukünftige Handlungsfähigkeit einschränken.

Langfristige Kostenkontrolle

Neue Anforderungen an eine langfristige Kostenkontrolle setzen auch eine grundlegend neue strategische Ausrichtung voraus. Besonders für CIOs, CTOs und CFOs bedeutet das, den eigenen Blickwinkel an der neuen Realität auszurichten. Im Mittelpunkt steht nicht mehr nur die Einführung von KI, sondern die Frage nach deren dauerhaft wirtschaftlichem Betrieb. KI muss dabei weniger als einmaliges Projekt verstanden werden, sondern vielmehr als kontinuierliches Betriebsmodell mit variabler Kostenstruktur.

Ein zentraler Aspekt ist dabei, Inferenzkosten nicht nur zu erfassen, sondern aktiv über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu steuern. Dafür ist es notwendig, transparente Kostenstrukturen pro Nutzungseinheit zu etablieren. Nur so wird sichtbar, welche Prozesse, Workflows oder Nutzergruppen die höchste Belastung verursachen.

Parallel dazu sollten Unternehmen ihre Systemarchitekturen so gestalten, dass Inferenz flexibel dort ausgeführt werden kann, wo sie technisch und wirtschaftlich am sinnvollsten ist. Hybride Ansätze aus Cloud-Umgebungen, regionaler Infrastruktur und Edge Computing entwickeln sich dabei zu einem neuen Standard – insbesondere in Szenarien mit hohen Datenvolumina, strengen Latenzanforderungen oder regulatorischen Vorgaben.

Zunehmend relevant wird damit auf strategischer Ebene auch die Frage, wie sich KI-Systeme so konzipieren lassen, dass sie modular aufgebaut sind und einzelne Modelle ohne umfassende Umgestaltung der gesamten Anwendung ausgetauscht oder weiterentwickelt werden können. Dadurch entsteht die Option, Kostenverläufe unterschiedlicher Modellgenerationen besser zu kontrollieren und gleichzeitig technologische wie wirtschaftliche Abhängigkeiten zu reduzieren.

Damit verschiebt sich auch die organisatorische Perspektive in vielen Unternehmen. Die Verantwortung für den wirtschaftlichen Einsatz von KI verteilt sich stärker über bislang getrennte Bereiche hinweg – insbesondere Technologie, Finanzsteuerung und operative Fachbereiche rücken enger zusammen. Die Kostensteuerung von KI lässt sich folglich nicht mehr als isolierte Aufgabe einzelner IT- oder Innovationsabteilungen verstehen, sondern entwickelt sich zu einer bereichsübergreifenden Governance-Funktion. Unternehmen, die solche Strukturen frühzeitig etablieren, schaffen damit die Grundlage, um laufende Inferenzkosten dauerhaft steuerbar zu halten und KI nachhaltig in skalierbare Betriebsprozesse zu überführen.

(Quelle: HTEC)

Sava Marinkovich ist Senior Principal, AI Strategies and Solution bei HTEC

Mit der richtigen Strategie vermeiden Unternehmen die Inferenz-Kostenfalle. (Quelle: HTEC)

FAQ

Warum reichen erfolgreiche Proofs of Concept nicht als Wirtschaftlichkeitsnachweis?
Weil sie meist nur eine begrenzte Zahl von Nutzern, Anfragen und Prozessen abbilden. Im Echtbetrieb steigen Volumen, Komplexität und laufende Inferenzkosten deutlich.
Was bedeutet »Inference Gap«?
Die Inference Gap beschreibt die Lücke zwischen den Kostenannahmen aus der Pilotphase und den tatsächlichen Anforderungen im produktiven KI-Betrieb.
Warum ist Inferenz teurer als häufig erwartet?
Sie fällt bei jeder Anfrage erneut an. Besonders agentische Systeme lösen oft mehrere Modell-, Datenbank- und API-Aufrufe aus.
Welche Rolle spielen Reasoning-Modelle?
Sie erhöhen die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen, benötigen aber pro Anfrage häufig mehr Rechenressourcen und können dadurch Betriebskosten verstärken.
Was meint »Inference follows demand«?
Inferenz soll möglichst dort ausgeführt werden, wo die Nachfrage entsteht – etwa näher am Nutzer, am Prozess oder an der Datenquelle.
Warum reichen zentrale Cloud-Architekturen nicht immer aus?
Bei hoher Nutzung können Latenz, Datenbewegungen, regulatorische Anforderungen und variable Kosten gegen rein zentralisierte Modelle sprechen.
Wann sind hybride Architekturen sinnvoll?
Vor allem bei großen Datenmengen, strengen Latenzanforderungen, sensiblen Informationen oder stark verteilten Geschäftsprozessen.
Wie können Unternehmen Modellabhängigkeiten reduzieren?
Durch modulare Architekturen, offene Orchestrierungsebenen und die Fähigkeit, Modelle ohne umfassenden Umbau auszutauschen.
Welche Kennzahlen sind für die Kostensteuerung wichtig?
Relevant sind Kosten pro Anfrage, Prozess, Nutzergruppe, Workflow, Modelltyp und Infrastrukturkomponente.
Wer sollte für KI-Kostenkontrolle verantwortlich sein?
Nicht nur die IT. Gefragt ist eine gemeinsame Governance von Technologie, Finanzen und Fachbereichen.

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