Inferenz als treibende Kraft der KI-Wertschöpfung

Inferenz: Der eigentliche Motor der KI-Wertschöpfung

Die künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung durchlaufen und ist aus dem modernen Unternehmensumfeld nicht mehr wegzudenken. Während die anfängliche Begeisterung oft dem Training immer grösserer und komplexerer Modelle galt, zeichnet sich nun ein klarer Paradigmenwechsel ab: Die eigentliche "Goldgräberstimmung" verlagert sich zunehmend auf die Inferenz. Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell genutzt wird, um auf neue Daten zu reagieren, Vorhersagen zu treffen oder Antworten zu generieren. Dieser Wandel hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit, die Infrastruktur und die strategische Planung von KI-Anwendungen in Unternehmen.

Die Ökonomie der Inferenz im Fokus

Die Kosten für das Training von KI-Modellen, insbesondere von grossen Sprachmodellen (LLMs), sind beträchtlich. Sie stellen eine einmalige, aber enorme Investition dar. Im Gegensatz dazu generiert die Inferenz fortlaufend Kosten, da jede Abfrage und jede Interaktion mit dem Modell Rechenressourcen verbraucht. Mit der zunehmenden Komplexität von KI-Modellen, die nicht mehr nur einfache Antworten liefern, sondern mehrstufige Denkprozesse, Werkzeugeinsatz und Folgeaktionen erfordern, steigen auch die Anforderungen an die Inferenz erheblich. Dies führt dazu, dass Inferenz zu einem der grössten Treiber der Rechenkosten in der KI wird und damit zum entscheidenden Faktor für die tägliche Wertschöpfung.

Ein unabhängiger Benchmark, InferenceMAX v1, hat erstmals die Gesamtkosten des Rechenaufwands in realen Szenarien gemessen. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Plattformen wie NVIDIAs Blackwell-Architektur in Bezug auf Leistung und Effizienz führend sind. Eine Investition von 5 Millionen US-Dollar in ein NVIDIA GB200 NVL72 System könnte demnach etwa 75 Millionen US-Dollar an Token-Einnahmen generieren, was einem 15-fachen Return on Investment entspricht. Solche Berechnungen verändern die Perspektive von Unternehmen auf ihre KI-Inferenzinfrastruktur grundlegend.

Warum Inferenz Training übertrifft

Die UBS-Bank prognostiziert, dass die Nachfrage nach GenAI-Inferenzrechenleistung in den nächsten fünf Jahren um das Hundertfache oder mehr steigen wird. Dies ist auf mehrere Faktoren zurückzuführen:

• Allgegenwart der Anwendungen: Während das Training selten stattfindet, treibt die Inferenz tägliche, Echtzeit-Interaktionen über Milliarden von Nutzern und Unternehmensaufgaben hinweg an.
• Aufkommen agentischer KI: Agentische KI-Systeme, die zu autonomen Arbeitsabläufen, Kundensupport und strategischer Planung fähig sind, werden als der wichtigste Wachstumsmotor betrachtet, mit einer prognostizierten Nachfrage von 14 ZettaFLOP/s bis 2030.
• Steigende Modellkomplexität: Neue Techniken wie Chain-of-Thought (CoT) Reasoning und multimodale Verarbeitung erfordern exponentiell mehr Rechenleistung auf der Inferenzschicht.

Diese Entwicklung zeigt, dass die Infrastrukturkosten für Inferenz, und nicht für das Training, den Grossteil der Investitionen ausmachen werden. Unternehmen, die diese Dynamik verstehen, können ihre Infrastrukturstrategien neu definieren, um den grössten Wert zu erzielen.

Effizienz als neuer Wettbewerbsvorteil

In einer Welt, in der generative KI zu mehrstufigen Denkprozessen und Werkzeugeinsatz übergeht, produzieren Modelle pro Abfrage deutlich mehr Tokens, was die Rechenkosten vervielfacht. Effizienz wird somit zum neuen Wettbewerbsvorteil. Für grosse KI-Rechenzentren sind Metriken wie "Tokens pro Watt" und "Kosten pro Million Tokens" entscheidend für die Rentabilität.

NVIDIAs Blackwell-Plattform demonstriert hierbei eine signifikante Überlegenheit: Sie liefert die 10-fache Durchsatzleistung pro Megawatt im Vergleich zur vorherigen Generation und senkt die Kosten pro Million Tokens um das 15-fache. Dies führt für Betreiber massiver Inferenz-Workloads zu niedrigeren Kosten und höheren Margen.

Hardware- und Software-Innovationen treiben die Entwicklung voran

Die Fortschritte in der Inferenz-Effizienz sind das Ergebnis einer engen Verzahnung von Hardware- und Software-Entwicklung. NVIDIAs TensorRT LLM-Bibliothek, kombiniert mit DGX Blackwell B200 Systemen, hat die Leistung von Open-Source-LLMs bereits an neue Grenzen gebracht. Updates wie TensorRT LLM v1.0 verbessern die Parallelisierung und nutzen die hohe Bandbreite des NVLink Switch, um den Durchsatz zu steigern.

Auch die Architektur der Blackwell-Plattform selbst ist entscheidend: Sie nutzt das NVFP4-Präzisionsformat für verbesserte Effizienz ohne Genauigkeitsverlust und eine fünfte Generation von NVLink, die bis zu 72 GPUs zu einem massiven Prozessor verbindet. Software-Optimierungen, unterstützt durch offene Frameworks wie TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, SGLang und vLLM, tragen ebenfalls massgeblich zur Leistungssteigerung bei.

Die "Token-Ökonomie" und die Notwendigkeit der richtigen Infrastruktur

Der Begriff "Token" wird zunehmend als fundamentale Einheit der KI verstanden. KI-Systeme verarbeiten Text, Bilder oder DNA-Sequenzen nicht direkt, sondern codieren sie in Tokens. Die Nachfrage nach Tokens ist auf einem Allzeithoch, angetrieben durch agentische KI und Reasoning-Modelle, die deutlich mehr Tokens generieren.

Da eine direkte Beziehung zwischen generierten Tokens und dem Umsatz von KI-Anbietern besteht, lässt sich der Umsatz pro Sekunde basierend auf der Fähigkeit eines Anbieters, Tokens zu generieren, annähern. Der Wert eines Tokens wird jedoch nicht ausschliesslich durch das Volumen gemessen, sondern auch durch die Qualität der Ausgabe in Bezug auf Relevanz und Nützlichkeit. Unternehmen müssen daher ihre Infrastruktur strategisch anpassen, um diese anspruchsvollen Workloads zu unterstützen und den maximalen Wert aus der Token-Ökonomie zu schöpfen.

Die Bereitstellung einer "richtig dimensionierten" Infrastruktur ist dabei eine strategische Priorität. Es geht darum, die richtige Auswahl an Prozessoren, Beschleunigern und Speichern für spezifische KI-Modelle zu treffen, abhängig davon, ob Latenz, Durchsatz, Reasoning-Komplexität oder eine Kombination davon priorisiert werden muss. Testumgebungen wie das AI Proving Ground ermöglichen es Unternehmen, verschiedene KI-Lösungen und Konfigurationen zu validieren, bevor sie umfassende Investitionen tätigen.

Von KI-Experimenten zu KI-Fabriken

Die KI-Branche durchläuft einen Wandel von isolierten Pilotprojekten hin zu "KI-Fabriken" – Infrastrukturen, die darauf ausgelegt sind, Daten in Echtzeit in Tokens, Vorhersagen und Geschäftsentscheidungen umzuwandeln. Offene, transparente Benchmarks wie InferenceMAX unterstützen Unternehmen bei der Auswahl der richtigen Hardware, der Kostenkontrolle und der Planung von Service-Level-Zielen bei wachsenden Workloads.

Die Think SMART-Strategie von NVIDIA zielt darauf ab, Unternehmen durch diese Phase zu führen, in der die Inferenzleistung nicht nur eine technische, sondern auch eine finanzielle Metrik darstellt. In diesem Wettbewerb um die KI-Inferenz ist Geschwindigkeit wichtig, aber Effizienz entscheidet über den Erfolg.

Herausforderungen und Ausblick

Der Anstieg der Inferenzkosten, insbesondere bei Reasoning-Modellen, stellt auch Herausforderungen dar. Unternehmen, die KI-Code-Generierung oder Kundenservice-Agenten anbieten, sehen sich mit exponentiell steigenden Kosten pro Token konfrontiert. Dies führt zu Anpassungen bei den Preismodellen, weg von festen Jahresgebühren hin zu nutzungsbasierten Abrechnungen oder Hybridmodellen, die eine bessere Abstimmung von Umsatz und Kosten ermöglichen.

Die Integration von spezialisierten Tools und die Entwicklung sogenannter "agentischer Workflows" sind entscheidend, um die Fähigkeiten von KI-Systemen zu erweitern. Es geht nicht mehr nur darum, was ein Modell weiss, sondern wie schnell und effektiv es dieses Wissen in neuen Situationen anwenden kann. Dieser Fokus auf Werkzeuge, Workflows und kollaborative Problemlösung verspricht eine Zukunft, in der KI-Systeme besser interpretierbar, kontrollierbarer und stärker an menschlichen Werten ausgerichtet sind.

Die Inferenz-Optimierung und tool-gesteuerte Intelligenz versprechen eine vielversprechendere und potenziell sicherere Zukunft für die KI-Entwicklung. Anstatt dass immer grössere Modelle auf mysteriöse und potenziell unkontrollierbare Weise intelligenter werden, bewegen wir uns auf ein vertrauteres und handhabbareres Paradigma zu. Die KI der Zukunft wird nicht nur durch rohe Rechenleistung definiert, sondern durch die geschickte Anwendung von Ressourcen und die Genialität der Workflows, die auf KI basieren.

Bibliography

- "The new token economy: Why inference is the real gold rush in AI" by Muhammad Zulhusni, Developer-Tech.com - "Inference-as-a-Service: The Real AI Gold Rush" by Gennaro Cuofano, FourWeekMBA.com - "UBS: Inference, Not Training, Will Dominate the Next AI Supercycle" by Parth Sanghvi, FinancialModelingPrep.com - "Right-sizing AI Infrastructure in the Token Economy" by Anjali Sharma, WWT.com Blog - "The New AI Economy: Trading Training Costs for Inference Ingenuity" by Alex Woodie, BigDataWire.com - "How the Economics of Inference Can Maximize AI Value" by Kyle Aubrey, NVIDIA Blogs - "The AI Gold Rush Is HERE, and It's Not What You Think!" by Piyush Malik, LinkedIn - "How reasoning models broke the economics of AI code generation" by Thomas Hodson, CBInsights.com - "The crypto incentive gold rush fuelling decentralised AI", FLock.io Blog