Unternehmen stehen vor einer paradoxen Herausforderung: Trotz sinkender Kosten pro KI-Token explodieren die Gesamtausgaben für Inferenz-Workloads. Der Grund liegt in der massiv gestiegenen Nutzung, die traditionelle Rechenzentrumsarchitekturen an ihre Grenzen bringt. Agentische KI, bei der KI-Assistenten und Automatisierungen kontinuierlich Anfragen verarbeiten, verändert die Spielregeln der Infrastruktur – und macht Effizienz zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
Von Trainingsjobs zu Echtzeit-Inferenz: Die neue Kostenlogik
Frühe KI-Projekte konzentrierten sich auf einmalige Trainingsjobs mit klaren Zeitfenstern. Doch der Wechsel zu agentischer KI – also der Einsatz von KI-Systemen, die eigenständig Aufgaben erledigen – erfordert eine völlig andere Infrastruktur. Kurze, unvorhersehbare Inferenz-Anfragen, die gleichzeitig auf tausende GPUs zugreifen, stellen neue Anforderungen an Rechenleistung, Netzwerke und Speicher. "Jeder Mitarbeiter mit einem KI-Assistenten, jede automatisierte Workflow-Komponente generiert ständig neue Token und belastet die GPU-Infrastruktur", erklärt Anindo Sengupta, Vice President of Products bei Nutanix. "Diese Anfragen durchlaufen spezialisierte Netzwerke und greifen auf Speichersysteme zu, die speziell für KI-Workloads optimiert sind."
Die sinkenden Token-Kosten täuschen dabei einen falschen Eindruck vor. Zwar sind die Preise pro Token in den letzten zwei Jahren um etwa eine Größenordnung gesunken – doch der Verbrauch ist um mehr als das Hundertfache gestiegen. Das Ergebnis: Die Gesamtkosten steigen, ein Phänomen, das Ökonomen als Jevons-Paradoxon bezeichnen. Für IT-Verantwortliche bedeutet das, dass Metriken wie Token-Kosten und GPU-Auslastung zu zentralen Steuerungsgrößen werden – neben klassischen Kennzahlen wie Verfügbarkeit und Durchsatz.
"Der Fokus auf Token-Kosten ist im Grunde eine Frage der Gesamtbetriebskosten für Inferenz-Modelle", betont Sengupta. "Die Auslastung entscheidet darüber, ob teure GPU-Ressourcen maximal genutzt werden. Beide Faktoren werden für Unternehmen überlebenswichtig, wenn sie KI in die Produktion überführen wollen."
Agentische KI entlarvt die Schwächen klassischer Infrastruktur
Traditionelle Rechenzentren sind für vorhersehbare Lasten und langfristige Planung ausgelegt. Agentische KI-Systeme arbeiten jedoch mit hochfrequenten, unvorhersehbaren Anfragen, die neue Anforderungen an Netzwerke und Speicher stellen. Die Infrastruktur muss nicht nur höhere Durchsätze bewältigen, sondern auch dynamische Lastverteilung, schnelle Datenspeicherung und GPU-Optimierung unterstützen – alles Fähigkeiten, die klassische CPU-basierte Systeme nicht bieten.
Ein weiteres Problem: isolierte Teillösungen. Wenn GPU-Ressourcen, Netzwerke und Speicher unabhängig voneinander verwaltet werden, entstehen Engpässe und Ineffizienzen. GPUs bleiben oft ungenutzt, während gleichzeitig Speicher- oder Netzwerkressourcen zum Flaschenhals werden. Laut Sengupta ist dies ein häufiges Szenario in Unternehmen, die ihre Infrastruktur aus Einzelkomponenten zusammensetzen.
Vollständig integrierte Systeme als Lösung für skalierbare KI
Angesichts dieser Herausforderungen setzen Infrastruktur-Anbieter zunehmend auf vollständig integrierte, für KI optimierte Plattformen. Der Grundgedanke: Eine durchgängige Optimierung von Compute, Netzwerk, Speicher und Software reduziert Leerlaufzeiten und senkt die Kosten pro Token – im Vergleich zu einer Kombination aus Einzelkomponenten unterschiedlicher Hersteller.
Nutanix verfolgt diesen Ansatz mit seiner Agentic AI-Lösung, die auf der Hypervisor-Plattform Nutanix AHV, der Nutanix Enterprise AI-Suite und der Nutanix Kubernetes-Plattform basiert. Die Lösung verbindet traditionelle Rechenleistung für Agenten-Orchestrierung mit beschleunigter Inferenz auf GPUs. Spezielle NVIDIA-Topologie-Optimierungen in AHV sorgen dafür, dass GPUs, CPUs, Arbeitsspeicher und DPUs automatisch und effizient auf virtuelle Maschinen verteilt werden. Zudem übernimmt das Nutanix Flow Virtual Networking die Lastverteilung auf BlueField DPUs, wodurch GPU-Zyklen für Inferenz frei bleiben und hohe Durchsätze ohne Sicherheitsrisiken möglich sind.
Die Lösung unterstützt den sofortigen Einsatz von NVIDIA NIM-Mikroservices sowie Open-Source-Modellen wie Nemotron und integriert einen KI-Gateway, der den Zugriff auf aktuelle Cloud-LLMs von Anbietern wie Anthropic, Google und OpenAI regelt. Ein Model Context Protocol (MCP) ermöglicht dabei granulare Zugriffssteuerung auf Unternehmensdaten. Die gesamte Lösung läuft auf Cisco-Infrastrukturen, sodass Unternehmen ihre bestehende Hardware nutzen können.
"Durch die Integration aller Komponenten – vom Hypervisor bis zur Kubernetes-Plattform – eliminieren wir die Silos, die KI-Projekte verlangsamen", sagt Sengupta. „Unternehmen erhalten so eine agile Umgebung, in der Plattform-Teams und Entwickler gleichzeitig effizient arbeiten können.“
Zukunftssichere Infrastruktur erfordert neue Denkweisen
Die Einführung agentischer KI stellt Unternehmen vor eine organisatorische Herausforderung: Wie lassen sich Plattform-Teams, die die gemeinsame Infrastruktur verwalten, mit Entwicklern abstimmen, die KI-Anwendungen erstellen? Während Plattform-Teams auf Stabilität und Skalierbarkeit setzen, benötigen Entwickler Flexibilität und schnelle Iterationen. Eine integrierte KI-Infrastruktur kann hier Brücken bauen – indem sie beide Anforderungen unter einem Dach vereint.
Die Zukunft gehört Unternehmen, die ihre KI-Infrastruktur nicht nur als Kostenfaktor, sondern als strategischen Hebel begreifen. Wer die neuen Metriken wie Token-Kosten und GPU-Auslastung beherrscht, wird nicht nur wirtschaftlicher arbeiten, sondern auch schneller auf Marktveränderungen reagieren können. Die Technologie ist da – doch die Kunst liegt darin, sie richtig einzusetzen.
KI-Zusammenfassung
AI projelerini tam ölçekli dağıtıma taşırken şirketler, altyapı maliyetlerini düşürmek için agentic AI'nin zorluklarına çözüm arıyor. Tam yığın AI platformları, daha iyi kullanım ve düşük token maliyetleri sunuyor.
