Skalierung von KI mit FinOps und intelligenter Infrastruktur

Viele Unternehmen, die künstliche Intelligenz in ihre Abläufe einbinden wollen, stellen fest, dass das größte Hindernis nicht das Modelldesign, sondern die Infrastruktur ist.

Schulungs- und Schlussfolgerungsworkloads erfordern spezielle Hardware, Netzwerke mit hoher Bandbreite und eine Verwaltung, die sich über mehrere Clouds erstreckt. Ohne Disziplin eskalieren die Kosten, die Kapazität wird unvorhersehbar, und die Projekte verlieren an Glaubwürdigkeit bei den Geschäftsinteressenten.

Die neue Ökonomie der KI

Führungskräfte stellen sich zunehmend drei Fragen: Warum sind die GPU-Kosten so unberechenbar? Wie sollten die Budgets für Training und Inferenz aussehen? Und welche Governance-Strukturen können die Multi-Cloud-Komplexität und regulatorische Anforderungen bewältigen?

Die Herausforderungen ergeben sich aus grundlegenden Veränderungen in der Cloud-Wirtschaft:

• GPU-Knappheit und Kosten. Die Nachfrage von Unternehmen nach Beschleunigern ist sprunghaft angestiegen und treibt die Preise in die Höhe. Eine Überbevorratung vergeudet Millionen, während eine Unterbevorratung das Risiko birgt, dass wichtige Projekte ins Stocken geraten.

   

• Training versus Inferenz. Das Training erfordert große Mengen an Rechenleistung über einen begrenzten Zeitraum, während die Schlussfolgerungen kontinuierlich und latenzabhängig sind. Jede Phase bringt eine einzigartige Kosten- und Leistungsdynamik mit sich.

   

• Schwere der Daten. Das Verschieben großer Schulungsdatensätze zwischen Anbietern oder über Grenzen hinweg ist mit Aufwand und Compliance-Risiken verbunden.

   

• Stachelige Nachfrage. Bei KI-Experimenten kommt es häufig zu unregelmäßigen Auslastungsspitzen, denen herkömmliche Budgetierungsmodelle nicht gerecht werden können.

   

Für viele Unternehmen führen diese Faktoren zusammen zu unvorhersehbaren Kosten und betrieblichen Ineffizienzen, die die Einführung von KI untergraben.

Unternehmen, die FinOps für KI einsetzen, brauchen Mitarbeiter, die sich sowohl mit technischer Orchestrierung als auch mit finanzieller Rechenschaftspflicht auskennen. Die Tenth Revolution Group hilft Ihnen bei der Einstellung von Fachkräften mit dieser seltenen Mischung von Fähigkeiten.

Die Antwort der FinOps

Bei FinOps geht es seit langem darum, Finanzen, Technik und Betrieb zusammenzubringen, um Verantwortlichkeit zu schaffen. In der KI-Ära entwickelt sich die Disziplin weiter, um neue Anforderungen zu erfüllen:

• Strategien für die Arbeitsbelastung die die Optionen Public Cloud, Sovereign Cloud und On-Premises für sensible Workloads abwägen.

   

• Kostenzuweisung und Kostenrückerstattung so dass die GPU-Nutzung nach Team, Modell oder Produkt verfolgt wird und die Ausgaben mit dem Geschäftswert verknüpft werden.

   

• Metriken zur Nachhaltigkeit da Regulierungsbehörden und Investoren sich auf den Energieverbrauch und die Kohlenstoffberichterstattung konzentrieren.

   

• Sicherheit und Souveränität durch Design um die Vorschriften für den Wohnsitz zu erfüllen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

   

Unternehmen, die diese Verfahren anwenden, können KI-Infrastrukturentscheidungen an der Geschäftsstrategie ausrichten, anstatt sie als rein technische Entscheidungen zu betrachten.

Praktische Schritte für Führungskräfte

Führungskräfte, die verhindern wollen, dass KI-Projekte ins Stocken geraten, sollten die Infrastrukturdisziplin zum Bestandteil der strategischen Planung machen. Zu den wichtigsten Maßnahmen gehören:

1. Aufbau einer KI-Kostenbeobachtungsschicht. Gehen Sie über Abrechnungs-Dashboards hinaus und stellen Sie eine direkte Verbindung zwischen Ausgaben und Arbeitsaufwand und Ergebnissen her.

    

2. Einführung einer Multi-Cloud-Governance. Legen Sie klare Richtlinien für die Platzierung von Workloads, den Datenabfluss und die Redundanz fest.

    

3. Überdenken Sie den Vergleich zwischen Bau und Kauf. Entscheiden Sie, wann Sie sich auf gemietete GPUs verlassen wollen, um flexibel zu sein, und wann private Cluster Souveränität und Kostenkontrolle bieten.

    

4. Angleichung der Anreize zwischen den Teams. Schaffen Sie einen FinOps-Rat, der das Bedürfnis der Datenwissenschaftler nach Schnelligkeit mit dem Bedürfnis der Finanzabteilung nach Vorhersehbarkeit und der Überwachungsfunktion der Compliance in Einklang bringt.

    

5. Planen Sie die Bereitschaft zur Regulierung. Einbeziehung von Souveränität und Überprüfbarkeit in die Architektur zur Vorbereitung auf das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz, das Gesetz über digitale Dienste und neue US-Gesetze.

Wenn die Infrastruktur zum echten Engpass für die Skalierung von KI geworden ist, Die Tenth Revolution Group kann die FinOps- und Cloud-Experten bereitstellen die Kostenkontrolle in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.

Beispiele aus der Praxis

Der Ansatz zeigt bereits in mehreren Branchen Erfolge.

• Finanzdienstleistungen Unternehmen nutzen FinOps-Frameworks, um die GPU-Kosten für die Betrugsaufdeckung zu verwalten und gleichzeitig die Prüfungsanforderungen zu erfüllen.

   

• Gesundheitswesen Anbieter verlassen sich auf souveräne Cloud-Cluster, um Patientendaten zu schützen und gleichzeitig skalierbare Diagnosen zu ermöglichen.

   

• Einzelhandel und Logistik Unternehmen nutzen FinOps, um saisonale Spitzen in der KI-gestützten Nachfrageprognose zu kontrollieren.

   

Diese Beispiele zeigen, wie Financial Governance Innovation ermöglicht, indem sie für Vorhersehbarkeit und Kontrolle sorgt.

Von der Kostenkontrolle zum Wettbewerbsvorteil

Einige betrachten FinOps immer noch als Kostenkontrollmechanismus. In Wirklichkeit ist es ein strategischer Wegbereiter. Eine effiziente KI-Infrastruktur beschleunigt das Experimentieren, senkt die Hürden für eine geografische Skalierung und erhöht die Widerstandsfähigkeit gegen regulatorische oder Lieferkettenunterbrechungen.

Die führenden Unternehmen werden nicht unbedingt die mit den größten GPU-Clustern sein, sondern diejenigen, die ihre Ressourcen am intelligentesten und vorausschauendsten verwalten.