KI hat sich in kürzester Zeit von einem interessanten Experiment zu einer zentralen Geschäftsfunktion entwickelt. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, bauen Cloud-Anbieter ihre Angebote für GPU-as-a-Service (GPUaaS) und Large Language Model-as-a-Service (LLMaaS) aus, die das Rückgrat moderner KI-Fabriken bilden. Diese Umgebungen verwandeln Daten, Rechenleistung und Modelle in hochwertige Ergebnisse für Kunden.
Diese Angebote vereinfachen die Einführung von KI erheblich. Gleichzeitig setzen sie Anbieter jedoch neuen finanziellen und betrieblichen Belastungen aus. KI-Infrastruktur bereitzustellen ist eine Sache. Sie in großem Maßstab profitabel und mit planbarer Wirtschaftlichkeit zu betreiben, eine andere. GPU-Kosten, Herausforderungen bei der tokenbasierten Monetarisierung, Latenzprobleme und die Sicherheit in mandantenfähigen Umgebungen verdichten sich zu einer komplexen wirtschaftlichen Gleichung.
“Die Cloud-KI-Anbieter, die nachhaltig wirtschaften werden, sind diejenigen, die jetzt damit beginnen, ihre Architektur auf Skalierbarkeit auszurichten.”
Genau hier hat F5 BIG-IP Next for Kubernetes, insbesondere bei der Bereitstellung auf NVIDIA BlueField-3-DPUs, begonnen, die Funktionsweise von KI-Clouds grundlegend zu verändern. Die Plattform bietet Anbietern einen strukturierten Ansatz, um ihren Umsatz zu steigern, die Kosten pro Token zu senken und komplexe KI-Umgebungen effizienter zu betreiben.
Die sich wandelnde Wirtschaftlichkeit von KI-Fabriken
GPUaaS und LLMaaS haben sich durchgesetzt, weil sie enorme Einstiegshürden beseitigen.
GPUaaS ermöglicht es Kunden, Modelle zu trainieren und feinabzustimmen, ohne in GPU-Cluster oder spezialisierte Infrastruktur investieren zu müssen. Gesundheitsdienstleister, Industrieunternehmen und andere Unternehmen können hochwertige KI-Projekte wie diagnostische Bildgebung oder vorausschauende Automatisierung umsetzen, ohne selbst zum Infrastrukturbetreiber zu werden.
LLMaaS verfolgt den umgekehrten Ansatz. Damit entfällt die Notwendigkeit, Modelle selbst zu trainieren. Kunden integrieren vortrainierte Modelle wie Gemini oder GPTs über APIs in ihre Anwendungen und konzentrieren sich auf die Entwicklung von Lösungen wie Chatbots, Copiloten oder Echtzeitanalysen.
Diese Modelle erleichtern den Kunden die Nutzung, verlagern die Komplexität jedoch auf den Anbieter. Die Wirtschaftlichkeit hängt in hohem Maße von der GPU-Auslastung, der Latenz (insbesondere der Zeit bis zum ersten Token), der Genauigkeit der Token-Erfassung, der Mandantensicherheit und dem Betriebsaufwand ab.
Hier wirkt sich die Architektur unmittelbar auf die Rentabilität aus.
Umsatzsteigerung durch mehr Tokens
Der Umsatz mit GPUaaS und LLMaaS steigt mit der Nutzung. Je mehr Tokens verarbeitet und Workloads ausgeführt werden, desto höher ist der Umsatz. Das gelingt jedoch nur, wenn die Plattform eine schnelle und zuverlässige Nutzung ermöglicht.
BIG-IP Next for Kubernetes steigert das Umsatzpotenzial, indem GPUs auf KI-Berechnungen ausgerichtet bleiben statt Netzwerk-, Routing- oder Prüfaufgaben zu übernehmen. Durch die Auslagerung dieser Funktionen auf NVIDIA BlueField-3-DPUs werden Rechenkapazitäten freigesetzt und die Auslastung der GPUs reduziert, sodass sie mehr Workloads verarbeiten können.
Tests haben gezeigt, dass diese Architektur mit derselben GPU-Infrastruktur über 30 % mehr Tokens generieren und die Zeit bis zum ersten Token erheblich verkürzen kann.
Diese Verbesserungen wirken sich unmittelbar auf das Kundenerlebnis und die Nutzung aus. Wenn sich die Antworten von LLMs schnell und interaktiv anfühlen, nutzen Anwender den Dienst ganz selbstverständlich intensiver. Steigt der Durchsatz, ermöglichen dieselben GPUs mehr abrechenbare Nutzung. So können KI-Dienste ihren Umsatz steigern, ohne zusätzliche Hardware zu benötigen.
Kosten senken durch eine bessere GPU-Auslastung
GPUs sind das finanzielle Herzstück jeder KI-Cloud. Jede Ineffizienz, jeder Leerlauf und jeder CPU-Engpass führt unmittelbar zu höheren Kosten pro Token und geringeren Margen.
BIG-IP Next for Kubernetes trägt zur Kostensenkung bei, indem ein erheblicher Teil der Netzwerk-, Sicherheits- und Datenverkehrsverarbeitung auf die NVIDIA BlueField-3-DPUs verlagert wird. Dadurch entfällt zusätzlicher Verarbeitungsaufwand, der andernfalls CPU- und GPU-Ressourcen beanspruchen würde. Zudem werden Datenverkehrsmuster und die Weiterleitung von Workloads optimiert, sodass Anbieter eine nahezu optimale GPU-Auslastung erreichen können.
Dadurch können Anbieter die Kosten pro Token deutlich senken und die Effizienz ihrer KI-Cluster erheblich steigern.
Eine bessere GPU-Auslastung verstärkt diesen Effekt. Je kontinuierlicher GPUs mit Aufgaben versorgt werden, desto geringer sind die Kosten pro Kunde und desto höher ist der Gesamtumsatz pro GPU-Stunde. Die Architektur wirkt sich unmittelbar auf die Wirtschaftlichkeit aus.
Steigerung der betrieblichen Effizienz
KI-Clouds müssen über mehrere Cluster, Regionen, GPUs und Modelltypen hinweg betrieben werden. Die Komplexität nimmt schnell zu und kann Teams ohne die richtigen Kontrollmechanismen überfordern.
BIG-IP Next for Kubernetes bietet sichere Mandantenfähigkeit, starke Segmentierung, API-Schutz und umfassende Beobachtbarkeit in Kubernetes-Umgebungen. Diese Funktionen geben Anbietern eine klare Kontrolle darüber, wie sich Workloads verhalten, wie Mandanten voneinander isoliert werden und wie Richtlinien durchgesetzt werden.
Speziell für LLMaaS ermöglicht BIG-IP Next for Kubernetes tokenbewusstes Routing, eine verbesserte Cache-Effizienz und eine konsistente Verarbeitung des Datenverkehrs über verschiedene GPUs und Modelle hinweg. Dadurch werden Inferenz-Workflows schneller, effizienter und besser vorhersehbar.
Aus betrieblicher Sicht bedeutet dies, dass Anbieter Mandanten schneller einbinden, Probleme zügiger beheben und ihre Infrastruktur skalieren können, ohne dass der Verwaltungsaufwand entsprechend steigt. All dies verbessert die Wirtschaftlichkeit und ermöglicht ein nachhaltigeres Servicemodell.
KI-Fabriken in nachhaltige Geschäftsmodelle verwandeln
Die Nachfrage nach KI wächst schneller, als die meisten Anbieter ihre Infrastruktur ausbauen können. Langfristig werden nicht einfach die Plattformen mit den größten Clustern erfolgreich sein, sondern diejenigen, die ihren Umsatz durch Leistung steigern, ihre Kosten durch Effizienz senken und ihren Betrieb transparent und kontrolliert führen.
BIG-IP Next for Kubernetes wurde speziell für diese geschäftlichen Anforderungen entwickelt, insbesondere für den Einsatz mit NVIDIA BlueField-3-DPUs. Die Lösung erhöht den Durchsatz, reduziert die Latenz, stärkt die Mandantenfähigkeit, optimiert die GPU-Effizienz und senkt die Kosten pro Token – nachweislich bestätigt durch Tests.
KI-Workloads nehmen weiter zu. Die Anbieter, die nachhaltig wirtschaften wollen, müssen ihre Architektur jetzt auf Skalierbarkeit ausrichten.
Diese gemeinsame Architektur von F5 und NVIDIA zeigt einen klaren Weg auf, dieses Ziel zu erreichen.
Erfahren Sie, wie F5 und NVIDIA die technischen Grundlagen schaffen für die nächste Ära intelligenter, zielorientierter KI-Systeme.
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