Niedrigere Preise für KI-Modelle bedeuten nicht immer niedrigere Infrastrukturkosten. Erfahren Sie, wie sich Agentenaktivität, Datenbewegungen und die Platzierung von Workloads auf die KI-Ausgaben von Unternehmen auswirken.
Anant Dadu, Mitgründer von Zingle AI, erwartete niedrigere Kosten, als sein Team auf ein KI-Modell umstieg, das pro Token 80 % günstiger war. Stattdessen stiegen die Ausgaben des Snowflake-Data-Warehouse-Teams am folgenden Tag Berichten zufolge von rund 14.000 auf 26.300 US-Dollar, wie aus einem von ihm veröffentlichten LinkedIn-Beitrag hervorgeht. Dadu zufolge waren Nutzer, Fragen und die zugrunde liegenden Daten unverändert geblieben.
Zum Zeitpunkt des Beitrags hatte das Team noch nicht festgestellt, was den Anstieg verursacht hatte. Mehr Datenbankabfragen, ineffizientes SQL oder zusätzliche Wiederholungen könnten eine Rolle gespielt haben, bestätigt war jedoch keine dieser Vermutungen.
Diese Anekdote verdeutlicht ein mögliches Kostenproblem agentischer KI: Die Arbeit, die Agenten in Datenbanken und anderen Systemen erzeugen, kann zusätzliche Ausgaben verursachen, die allein durch die Token-Preise nicht erfasst werden.
Warum KI-Agenten mehr Datenabfragen erzeugen
KI-Agenten können eine einzelne Anfrage in mehrere Schritte aufteilen und dabei Abfragen sowie Tool-Aufrufe erzeugen.
Stellen wir uns vor, ein Mitarbeiter fragt einen Agenten, warum die regionalen Umsätze zurückgegangen sind. Der Agent könnte Transaktionsdaten untersuchen, Lagerbestände vergleichen, historische Trends prüfen und mögliche Erklärungen untersuchen. Sind die Ergebnisse nicht eindeutig, kann er seine Abfragen überarbeiten oder zusätzliche Informationen abrufen.
Jeder Schritt verbraucht Infrastrukturressourcen, selbst wenn der Mitarbeiter nur die endgültige Antwort sieht. Cloudera veranschaulichte in einem Video anhand der Erfahrungen des Analytics-Teams, wie die Kosten der Dateninfrastruktur trotz niedrigerer Modellpreise steigen können.
Gartner prognostizierte im August 2026, dass sich die Inferenzkosten pro agentischem Workflow bis 2028 mehr als verfünffachen würden, da KI-Anwendungen immer ausgefeilter werden. Die Prognose bezieht sich auf Inferenzkosten, zeigt aber, wie komplexe Workflows Einsparungen durch günstigere Tokens aufwiegen können.
Die verborgene Datenrechnung hinter günstigerer KI
Modellpreise lassen sich leicht vergleichen, doch die Aktivität von Agenten verursacht Ausgaben in mehreren Unternehmenssystemen. Die folgende Tabelle nennt die wichtigsten Kostenkategorien und zeigt, was Unternehmen überwachen sollten.
Kostenkategorie | Wie KI-Agenten Kosten verursachen | Was überwacht werden sollte |
Modell- und Tool-Nutzung | Inferenz, wiederholte Prompts, Orchestrierung und API-Aufrufe | Token-Ausgaben und Tool-Aufrufe |
Datenverarbeitung | SQL-Abfragen, Vektorabrufe, Transformationen und Warehouse-Computing | Abfragevolumen, gescannte Daten und Rechennutzung |
Infrastruktur-Overhead | Speicherung, Datenübertragungen, Synchronisierung und unterstützende Dienste | Übertragungsgebühren, Speicherkosten und Wiederholungen |
Eine Abfrage, die eine unbrauchbare Antwort liefert, verbraucht trotzdem Verarbeitungsressourcen. Wiederholte Suchvorgänge können besonders teuer werden, wenn Agenten große Datensätze durchsuchen oder ineffizientes SQL ausführen.
Auch die Leitlinien der FinOps Foundation vom Oktober 2026 nannten Observability, Evaluierungstools, Orchestrierungsplattformen und Vektordatenbanken als mögliche Quellen unerwarteter KI-Ausgaben.
Da diese Dienste möglicherweise separat erworben und abgerechnet werden, fällt es Unternehmen schwer, die Gesamtkosten für den Betrieb einer KI-Anwendung zu erkennen.
Die Kostentransparenz hängt auch davon ab, welche Anwendungen die Aktivität erzeugen. Die Verfolgung von Abfragen und Infrastrukturverbrauch nach Agent oder Workflow kann Teams helfen, kostspielige Vorgänge zu identifizieren und die Verantwortung für Ausgaben zuzuweisen, bevor die Nutzung skaliert.
Eine Studie von EY vom September 2026 schätzte, dass die vollständigen Unternehmenskosten von KI nach Berücksichtigung von Infrastruktur, Software, Governance, organisatorischen Veränderungen und weiteren Ausgaben ungefähr das Dreifache der Token-Rechnung erreichen könnten. Die Schätzung basiert auf einem Modell und sollte nicht als universeller Multiplikator verstanden werden.
Wie der Datenstandort die Kosten der KI-Infrastruktur beeinflusst
Wenn Agenten auf Daten in Cloud- und privaten Umgebungen zugreifen, kann das Kopieren oder Übertragen dieser Informationen die Speicher- und Verarbeitungskosten erhöhen.
Das Verschieben von Kundendatensätzen in eine separate KI-Umgebung kann den Zugriff beispielsweise vereinfachen, führt aber zu laufenden Anforderungen an Speicherung und Synchronisierung. Übertragungen zwischen Cloud-Plattformen oder Regionen können weitere Gebühren verursachen.
Unternehmen sollten prüfen, ob Agenten verwaltete Daten dort abfragen können, wo sie liegen. Datenvolumen, Zugriffshäufigkeit und Infrastrukturpreise bestimmen, ob der lokale Zugriff oder eine Verschiebung wirtschaftlicher ist.
Workloads kostenorientiert platzieren
Eine Public-Cloud-Infrastruktur bietet Flexibilität bei schwankender Nachfrage, während sich private Umgebungen für kontinuierliche Workloads oder sensible Daten eignen können. Die Kosten hängen von Auslastung, verfügbarer Kapazität und Infrastrukturpreisen sowie etwaigen Anforderungen an die Datenresidenz ab.
Eine Studie von McKinsey vom Oktober 2026 zur Skalierung von KI-Inferenz betonte, wie wichtig es ist, Bereitstellungsentscheidungen an den Anforderungen der Workloads auszurichten.
„Die Rechenleistung für Inferenz wird auf Cloud, Unternehmen, Edge und Endgeräte verteilt sein; der Standort wird durch Wirtschaftlichkeit, Latenz und Datenkontrolle bestimmt“, heißt es in der Studie.
Clouderas Anywhere Cloud unterstützt Daten- und KI-Workloads in Public Clouds, privaten Rechenzentren und souveränen Umgebungen. Die offene Lakehouse-Architektur ermöglicht es kompatiblen Verarbeitungs-Engines, auf gemeinsam genutzte Unternehmensdaten zuzugreifen, sodass für unterschiedliche Workloads weniger separate Kopien gepflegt werden müssen. Dadurch haben Unternehmen mehr Möglichkeiten, KI-Workloads in der Nähe verwalteter Daten zu platzieren und die von diesen Anwendungen verursachten Infrastrukturkosten zu steuern.
Abfrageoptimierung und Caching können die wiederholte Verarbeitung reduzieren, die von KI-Agenten ausgelöst wird. Auch Tabellenverwaltung und Begrenzungen wiederholter Vorgänge können die Effizienz verbessern. Teams sollten diese Faktoren beim Vergleich der Bereitstellungskosten berücksichtigen.
Den KI-ROI anhand abgeschlossener Aufgaben messen
Modelle mit ähnlichen Fähigkeiten können je nach Anzahl der Abfragen und Wiederholungen, die sie zum Abschluss einer Aufgabe benötigen, unterschiedliche Infrastrukturkosten verursachen. IBMs Leitfaden zum Management der Token-Ausgaben von KI-Agenten empfiehlt Unternehmen, sich zu fragen: „Wie viel haben wir ausgegeben, um die Aufgabe zu erledigen?“
Berechnen Sie die Gesamtkosten eines Workflows einschließlich fehlgeschlagener Versuche und menschlicher Prüfung und teilen Sie sie anschließend durch die Zahl der erfolgreich abgeschlossenen Aufgaben. Das liefert ein aussagekräftigeres Maß für die Betriebskosten von KI.
Teams können die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe mit dem von ihr gelieferten Wert vergleichen. Ein Agent, dessen Betrieb mehr kostet, kann dennoch eine bessere Rendite erzielen, wenn er manuelle Arbeit reduziert oder den Kundenservice verbessert. Die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben im Data Engineering oder in der IT-Sicherheit kann Mitarbeitern beispielsweise Freiraum verschaffen, damit sie sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.
Die Effizienz im gesamten KI-System verbessern
Bevor Unternehmen einen KI-Agenten aus der Pilotphase in den Produktivbetrieb überführen, sollten sie drei Fragen untersuchen:
- Wo liegen die benötigten Daten? Identifizieren Sie die Datensätze, die Agenten benötigen, und prüfen Sie, ob ihr Zugriff unnötige Verschiebungen oder Duplikate erfordert.
- Wie viel Arbeit erzeugt jede Aufgabe? Messen Sie die Abfragen, Übertragungen, Wiederholungen und Verarbeitungsschritte, die für ein erfolgreiches Ergebnis erforderlich sind.
- Laufen die Workloads in der richtigen Umgebung? Vergleichen Sie Infrastrukturkosten, Leistung und Governance-Anforderungen, um die wirtschaftlichste Platzierung zu bestimmen.
Die Überwachung der Workload-Aktivität kann Teams helfen, kostspielige Vorgänge zu erkennen, bevor sie skaliert werden. Wenn die Modellpreise sinken, können Unternehmen den KI-Einsatz ausweiten und gleichzeitig den Infrastrukturverbrauch unter Kontrolle halten.
Wenn Sie genauer erfahren möchten, wie Unternehmen ihre Dateninfrastruktur für die Unterstützung von KI anpassen, lesen Sie die Studie von Cloudera: The Great AI Re-Architecture.