Weshalb die Operationalisierung von Unternehmensdaten die nächste wirtschaftliche Herausforderung für produktive KI darstellt
Floyd Christofferson, VP Product Marketing, Hammerspace
Wer heute KI-Initiativen im Unternehmen aufbaut oder skaliert, wird Zeuge eines bemerkenswert raschen Wandels der Prioritäten. Zunächst dominierten die Modelle die Diskussion. Danach rückten Rechenleistung, GPUs, AI Factories und die Effizienz der Inferenz in den Fokus. Heute verschiebt sich der Blickwinkel zunehmend auf die Token-Ökonomie. Woche für Woche tauchen neue Lösungen auf mit dem Ziel, Token-Kosten zu senken, die Auslastung von GPUs zu steigern, Inferenzprozesse zu beschleunigen und KI-Infrastrukturen insgesamt effizienter zu betreiben.
Diese Entwicklung ist eine natürliche Folge der zunehmenden Industrialisierung von KI. Sobald KI aus der Experimentierphase in den produktiven Unternehmenseinsatz übergeht, verschiebt sich die zentrale Fragestellung von „Können wir KI entwickeln?“ hin zu der differenzierteren Sichtweise „Können wir KI wirtschaftlich, skalierbar und effizient betreiben?“ Kennzahlen wie etwa Cost per Token, Time to First Token, GPU-Auslastung, Token-Budgets sowie KI-Ausgaben entwickeln sich damit zu den operativen Leistungsindikatoren der Enterprise AI.
So wichtig diese Kennzahlen an sich auch sind, ihnen liegt eine wesentliche Annahme zugrunde: dass die Daten, auf die KI angewiesen ist, bereits operationalisiert wurden. Die tatsächliche Situation ist jedoch komplexer. Unternehmen stellen zunehmend fest, dass der Betrieb von KI im produktiven Maßstab grundlegend andere Herausforderungen mit sich bringt als die erfolgreiche Umsetzung eines ersten Pilotprojekts. Sie erkennen, dass die eigentliche Wertschöpfung erst dann beginnt, wenn ihre Daten operationalisiert und für produktive KI-Anwendungen nutzbar gemacht werden.
Weshalb Token-Effizienz allein nicht ausreicht
Bevor ein KI-System auch nur einen einzigen wertvollen Token erzeugen kann, muss es die richtigen Informationen finden, auf sie zugreifen und ihren Kontext verstehen. Genau hier liegt eine der größten Herausforderungen moderner Unternehmen: relevante Daten befinden sich nur selten an einem einzigen Ort. Während ein Teil in strukturierten Systemen wie ERP-, CRM- oder Transaktionsdatenbanken gespeichert ist, liegt ein großer Teil des für produktive KI entscheidenden Kontexts als unstrukturierter Datenbestand vor. Dazu zählen technische Dokumentationen, Forschungsdaten, operative Dateien, Medienbestände, Simulationsergebnisse, wissenschaftliche Datensätze und jahrzehntelanges institutionelles Wissen. Diese Daten sind über Speichersysteme, Cloud-Plattformen, Geschäftsanwendungen, entfernte Standorte und zunehmend unterschiedliche Rechtsräume mit eigenen Anforderungen an die Datensouveränität verteilt.
Das grundlegende Problem besteht darin, dass moderne Anwendungslandschaften nicht für die Anforderungen produktiver KI geschaffen wurden. Sie sind über Jahre hinweg gewachsen, um einzelne Geschäftsprozesse zu unterstützen, mit jeweils ganz eigenen Mechanismen hinsichtlich Datenzugriff, Speicherung und Governance. Neue Anwendungen, Speicherplattformen, Cloud-Dienste und Betriebsmodelle kamen hinzu, um konkrete Herausforderungen zu lösen. Das Ergebnis ist eine heterogene IT-Landschaft, in der wertvolle Informationen fragmentiert, mehrfach gespeichert und über organisatorische sowie technologische Grenzen hinweg nur schwer für KI-Anwendungen erschließbar sind. Es ist wesentlich zu erkennen, dass KI diese Komplexität nicht verursacht hat. Sie macht sie lediglich sichtbar.
KI-Wirtschaftlichkeit endet nicht beim ersten Token
Eine der ersten wirtschaftlichen Hürden besteht für Unternehmen darin, KI-Projekte überhaupt auf den Weg zu bringen. Bevor ein Modell seinen ersten Token erzeugt, investieren Teams häufig Wochen oder sogar Monate in die Beschaffung der Infrastruktur, die Vorbereitung der Umgebungen, das Auffinden relevanter Informationen sowie die Bereitstellung der benötigten Daten. Deshalb erweist sich Time to Very First Token zunehmend als hilfreiche Perspektive, um den Grad der KI-Bereitschaft eines Unternehmens zu bewerten.
Doch KI-fähig zu werden, stellt lediglich den ersten Schritt dar. Sobald das erste KI-Projekt produktiv geht, verändern sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen.
Für ein erstes KI-Projekt können wenige, klar abgegrenzte Datenquellen oft noch ausreichen. Sobald jedoch weitere Anwendungsfälle hinzukommen, steigen die Anforderungen deutlich: zusätzliche Datenquellen müssen integriert, neue Nutzergruppen unterstützt und Informationen teamübergreifend verfügbar gemacht werden. Gleichzeitig werden neue Modelle verfügbar, während das Unternehmen kontinuierlich neue Daten erzeugt. Hinzu kommen plötzlich Anforderungen an Governance oder Datensouveränität, die zuvor keine Rolle spielten.
Schon nach kurzer Zeit verschiebt sich die zentrale Herausforderung: nicht der Start von KI ist der kritische Punkt, sondern ihre nachhaltige Versorgung mit den richtigen Daten, ohne bestehende Geschäftsprozesse zu beeinträchtigen, die auf dieselben Informationen angewiesen sind.
Mit anderen Worten: Genau in dem Moment, in dem die Branche immer erfolgreicher darin wird, die Kosten für die Generierung von Tokens zu senken, erkennen Unternehmen, dass die tatsächlichen Betriebskosten ihrer KI-Initiativen zunehmend von einem anderen Faktor bestimmt werden: nämlich davon, wie aufwendig es ist, KI kontinuierlich mit den Informationen zu verbinden, auf die sie angewiesen ist.
Hier beginnt sich operative Reibung aufzubauen, und mit ihr steigen die Kosten. Nicht nur die Kosten für Tokens selbst, sondern auch die operativen und infrastrukturellen Aufwendungen, die notwendig sind, um das zugrunde liegende Datenproblem zu bewältigen. Sinkende Kosten pro Token bedeuten daher nicht automatisch sinkende Betriebskosten für KI.
Ein neuer Blick auf KI-Bereitschaft
Die Kosten der produktiven KI entstehen nicht nur durch die Generierung von Token. Wenn operative Reibungsverluste zu einem wesentlichen Kostentreiber werden, wird ihre Reduzierung ebenso wichtig wie die Optimierung der reinen Inferenzkosten.
Die bisherige Reaktion der Branche ist nachvollziehbar. Benötigt KI Zugriff auf Informationen, wird ein weiterer Speicherort geschaffen. Es entsteht eine zusätzliche Datenpipeline. Ein weiteres Repository wird eingeführt und die erforderlichen Daten werden dorthin kopiert. Für das nächste KI-Projekt beginnt derselbe Prozess von Neuem.
Dieses Vorgehen kann einzelne Projekte beschleunigen. Gleichzeitig schafft jedoch jedes neue Projekt einen weiteren Zielort für Informationen, zusätzliche Betriebsprozesse und eine weitere Umgebung, die dauerhaft mit den eigentlichen Produktivsystemen synchron gehalten werden muss.
Es gibt jedoch eine andere Perspektive. Die Frage sollte nicht länger lauten, wohin Informationen verschoben werden müssen, damit ein KI-Projekt funktioniert. Entscheidend ist vielmehr, wie sich vorhandene Informationen dort operationalisieren lassen, wo sie bereits vorhanden sind. Dieser scheinbar kleine Unterschied verändert die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen von KI-Projekten grundlegend.
Ein grundlegender Paradigmenwechsel
Traditionelle Unternehmensanwendungen waren darauf ausgelegt, innerhalb ihrer jeweiligen Domänen zu funktionieren. KI durchbricht diese Architektur, weil ihr Wert gerade daraus entsteht, Zusammenhänge über System- und Organisationsgrenzen hinweg herzustellen. Die zentrale Herausforderung liegt deshalb nicht mehr in der reinen Speicherung von Informationen, sondern darin, verteilte Daten aus isolierten Systemen so zu erschließen, dass sie als Teil einer einheitlichen operativen Umgebung für KI nutzbar werden.
Der entscheidende Punkt ist dabei, dass die Operationalisierung verteilter Informationen keinen weiteren Speicherort erfordert. Stattdessen wird eine gemeinsame operative Ebene über die bereits vorhandenen Datenbestände benötigt. Ohne Daten zunächst migrieren zu müssen, verbindet diese Ebene bestehende Silos miteinander und vereinheitlicht den Zugriff auf Informationen, ganz unabhängig davon, wo sie gespeichert sind.
Dadurch entsteht die operative Grundlage für eine unternehmensweite Governance über heterogene Daten- und Speichersysteme hinweg, mit einem gemeinsamen Betriebsmodell, das Informationen für produktive KI-Anwendungen verfügbar macht.
Im Ergebnis bedeutet dies, historisch fragmentierte, unstrukturierte und operativ voneinander getrennte Informationen mit einer gemeinsamen operativen Struktur zu versehen, ohne sie zuvor in eine eigens dafür geschaffene Umgebung migrieren zu müssen.
Sobald Daten an ihrem bestehenden Speicherort operationalisiert sind, müssen sie nicht bei jedem neuen KI-Projekt erst erneut gefunden und erschlossen werden. Sie werden vielmehr zu einer gemeinsam nutzbaren Ressource, die nicht erst in neue Repositories kopiert werden muss, um für KI nutzbar zu sein. Die Daten können dort verbleiben, wo das Unternehmen sie bereits produktiv nutzt, und gleichzeitig für KI-Systeme, die sie benötigen, auffindbar, gemäß den Governance-Vorgaben verwaltbar, abfragbar und kontinuierlich verfügbar werden. Diese Tatsache verändert weit mehr als nur die Architektur. Sie verändert auch die Wirtschaftlichkeit von Enterprise AI.
Da diese operative Ebene gemeinsam genutzt wird, baut jede neue KI-Initiative auf derselben Grundlage auf. Die Wirtschaftlichkeit verbessert sich nicht deshalb, weil einzelne Projekte günstiger werden, sondern weil jedes erfolgreiche Projekt das nächste einfacher macht.
Statt mit jedem erfolgreichen KI-Projekt eine weitere isolierte Lösung zu schaffen, entsteht eine kontinuierlich wachsende operative Fähigkeit: Jede neue Implementierung baut auf derselben Grundlage und auf den vorherigen Implementierungen auf, kann wiederverwendet und erweitert werden und bildet damit die Grundlage für die zunehmende Skalierung von KI-Anwendungen im gesamten Unternehmen.
Das Ziel besteht damit nicht mehr allein darin, die Kosten für den nächsten Token zu senken. Es geht vielmehr darum, die operative Reibung zu reduzieren, die erforderlich ist, um jeden weiteren Token zu erzeugen.
Enterprise AI nach der Experimentierphase
Die KI-Branche setzt zu Recht einen starken Fokus auf die Token-Ökonomie. Unternehmen sollten dabei sowohl die Kosten pro Token als auch GPU-Auslastung, Inferenzeffizienz und die zahlreichen Innovationen im Blick behalten, die KI-Infrastrukturen insgesamt schneller und wirtschaftlicher machen.
Diese Entwicklungen werden sich weiter beschleunigen. Sie lösen jedoch nicht die zentrale wirtschaftliche Herausforderung produktiver KI. Denn KI kann nur dann echten Mehrwert schaffen, wenn sie kontinuierlich auf Informationen zugreifen kann, die ihre Antworten, Entscheidungen und Fähigkeiten ermöglichen.
Der nächste Wettbewerbsvorteil wird daher nicht allein in der effizienteren Token-Erzeugung liegen. Entscheidend wird vielmehr sein, die operative Reibung zwischen Unternehmensinformationen und KI-Systemen zu minimieren, die auf diese Informationen angewiesen sind. Darin liegt die Grundlage für skalierbare und wirtschaftlich produktive KI.
Unternehmen, die den größten Nutzen aus KI ziehen werden, sind daher nicht zwangsläufig diejenigen mit den niedrigsten Kosten pro Token oder den größten GPU-Clustern. Ihr entscheidender Vorteil wird vielmehr darin liegen, eine operative Grundlage zu schaffen, auf der jede neue KI-Initiative aufbauen kann und die weitere Anwendungsfälle schneller ermöglicht. Während sich Modelle weiterentwickeln, Infrastrukturen verändern und neue KI-Fähigkeiten entstehen, wächst der Wert dieser Grundlage kontinuierlich mit, anstatt durch wiederkehrende Zyklen und redundanten Datenkopien begrenzt zu werden.
Genau deshalb ist die Operationalisierung von Unternehmensinformationen zu einer strategischen Schlüsselaufgabe geworden. KI hat die Komplexität, mit der Unternehmen heute kämpfen, nicht verursacht. Sie hat lediglich die wirtschaftlichen Folgen dieser Komplexität unübersehbar gemacht.
Unternehmen, die diese Herausforderung erkennen und meistern, werden nicht nur die KI-Betriebskosten senken. Sie werden darüber hinaus auch den Weg von Unternehmensinformationen zu messbaren Geschäftsergebnissen erheblich verkürzen. Denn letztlich investieren Unternehmen nicht in KI, um Token zu erzeugen. Sie investieren in KI, um Probleme zu lösen.
Über Hammerspace
Hammerspace beseitigt Verzögerungen beim Datenzugriff für KI und Hochleistungsrechner. Die Datenplattform bietet ein paralleles globales Dateisystem mit hohem Durchsatz und geringer Latenz, das Daten vom Edge über den Core bis hin zur Multi-Cloud zusammenführt und über die Standards pNFS, NFSv3, SMB und S3 zugänglich ist. Die sofortige, agentenlose Bereitstellung mit nativer Linux-Unterstützung in Kombination mit migrationsfreier Datenassimilation beschleunigt Pipelines erheblich. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass die GPUs voll ausgelastet sind, beschleunigt die Zeit zum Reagieren auf erkannte Entwicklungen (Time-to-Insight) und steigert die Produktivität von Forschern und Entwicklern.
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