Die Compute Gap: Unternehmen skalieren KI-Infrastruktur schneller als ihre Kostenkontrolle

Eine Umfrage von VentureBeat Pulse Research unter 107 Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern zeigt eine strukturelle Diskrepanz in der KI-Infrastruktur-Landschaft auf. Während Investitionen in Rechenkapazität rasch zunehmen, bleibt die Fähigkeit zur genauen Messung und Steuerung der damit verbundenen Kosten und der Ressourcennutzung deutlich zurück. Dieses Missverhältnis wird als „Compute Gap“ bezeichnet.

Aktueller Reifegrad der KI-Produktion

Lediglich ein kleiner Anteil der befragten Unternehmen betreibt KI in großem Maßstab in der Produktion. Die Mehrheit befindet sich noch in der Experimentier- oder frühen Produktionsphase. Dennoch sind die geplanten Ausgaben für weitere Infrastruktur hoch.

Bestehende und geplante Infrastruktur

Derzeit dominieren Hyperscaler und große Modell-APIs die Nutzung. Spezialisierte KI-Cloud-Anbieter spielen aktuell eine untergeordnete Rolle. In den nächsten zwölf Monaten planen jedoch viele Unternehmen, genau diese spezialisierten KI-Clouds sowie alternative Beschleuniger zu evaluieren. Dies deutet auf eine bevorstehende Re-Plattformierung der KI-Berechnung hin.

Hohe Wechselbereitschaft

Eine klare Mehrheit der Unternehmen beabsichtigt, innerhalb der nächsten zwölf Monate den Infrastrukturanbieter zu wechseln oder einen weiteren hinzuzufügen. Die Entscheidungskriterien sind dabei vor allem die Integration in den bestehenden Technologie-Stack sowie die Gesamtbetriebskosten (TCO).

Ineffiziente GPU-Nutzung als systemisches Risiko

Unter den Unternehmen, die GPUs betreiben, berichten die meisten von einer Auslastung von 50 Prozent oder darunter. Ein signifikanter Teil liegt sogar bei 25 Prozent oder weniger. Nur ein kleiner Anteil erreicht eine Auslastung von über 50 Prozent. GPUs sind jedoch erheblich teurer als vergleichbare CPU-Systeme. Diese niedrige Auslastung stellt ein strukturelles Effizienzproblem dar.

Mangelnde Kostentransparenz

Weniger als die Hälfte der Unternehmen verfolgt die Kosten und den ROI ihrer KI-Berechnung rigoros. Viele können die Kosten nur teilweise quantifizieren oder haben dies noch nicht priorisiert. Gleichzeitig zählt die TCO zu den zentralen Entscheidungsfaktoren bei Infrastrukturkäufen. Diese Transparenzlücke gefährdet die langfristige strukturelle Integrität der KI-Systeme.

Aufkommender Engpass: Speicherbandbreite und KV-Cache

Bei der großskaligen Inferenz von Large Language Models verschiebt sich der Engpass von reiner Rechenleistung hin zur Speicherbandbreite, insbesondere der Kapazität des KV-Cache. Etwa jedes fünfte Unternehmen ist sich dieser Einschränkung noch nicht bewusst oder hat sie nicht adressiert. Lösungsansätze umfassen spezialisierte Dateisysteme und Hardware-Optimierungen von Dell und NVIDIA.

Quelle: VentureBeat AI

FAQ

1. Was genau ist die „Compute Gap“?
Die Compute Gap beschreibt die wachsende Kluft zwischen der Geschwindigkeit, mit der Unternehmen KI-Infrastruktur aufbauen und skalieren, und ihrer Fähigkeit, die tatsächlichen Kosten, die Auslastung und den ROI dieser Infrastruktur transparent zu messen und zu steuern.

2. Warum ist die niedrige GPU-Auslastung problematisch?
GPUs verursachen deutlich höhere Betriebskosten als CPU-basierte Systeme. Eine Auslastung von häufig unter 50 Prozent, teilweise sogar unter 10 Prozent, bedeutet, dass ein großer Teil der investierten Kapazität ungenutzt bleibt und somit unnötige Kosten verursacht.

3. Welche strategische Konsequenz hat die hohe Wechselbereitschaft?
Die Bereitschaft, innerhalb kurzer Zeit Anbieter zu wechseln, signalisiert eine bevorstehende Umstrukturierung der zugrundeliegenden KI-Plattformen. Unternehmen bewegen sich von generischen Hyperscalern hin zu spezialisierten KI-Clouds und alternativen Beschleunigern, um bessere Integration und TCO zu erreichen.

4. Welche Rolle spielt der KV-Cache zukünftig?
Bei der Inferenz großer Sprachmodelle wird der KV-Cache zum limitierenden Faktor, da seine Größe linear mit der Kontextlänge wächst. Die Optimierung der Speicherbandbreite und Techniken wie KV-Cache-Offloading werden daher zu zentralen Architekturaufgaben.