{"id":35350,"date":"2026-03-17T12:26:44","date_gmt":"2026-03-17T12:26:44","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=35350"},"modified":"2026-03-17T12:26:44","modified_gmt":"2026-03-17T12:26:44","slug":"cost-of-training-llm-from-scratch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/cost-of-training-llm-from-scratch\/","title":{"rendered":"Kosten einer LLM-Ausbildung von Grund auf im Jahr 2026: Reale Zahlen"},"content":{"rendered":"

Kurzzusammenfassung:<\/b> Das Training eines LLM von Grund auf kostet zwischen 1,4 Billionen Tsd. 78 und 1,4 Billionen Tsd. f\u00fcr Spitzenmodelle wie GPT-4 und Gemini Ultra 1.0. Diese Kosten werden durch massive GPU-Cluster, Strom, Datenerfassung und qualifizierte Ingenieure verursacht. Kleinere Modelle lassen sich mithilfe von Cloud-Infrastruktur f\u00fcr 1,4 Billionen Tsd. 50.000 bis 1,4 Billionen Tsd. ...<\/span><\/p>\n

Gro\u00dfe Sprachmodelle haben unsere Interaktion mit Technologie grundlegend ver\u00e4ndert. Doch was die meisten Menschen nicht wissen: Die Kosten f\u00fcr die Erstellung dieser Modelle sind astronomisch.<\/span><\/p>\n

Laut dem Stanford AI Index Report 2025 sind die Trainingskosten f\u00fcr fortschrittliche KI-Modelle drastisch gestiegen. Das Training von GPT-4 belief sich auf etwa 1,4 Billionen US-Dollar ($78 bis $100 Millionen US-Dollar). Die Trainingskosten f\u00fcr Gemini Ultra werden dem Stanford AI Index Report 2024 zufolge auf rund 1,4 Billionen US-Dollar ($191 Millionen US-Dollar) gesch\u00e4tzt. Dies entspricht einer Steigerung um das 287.000-Fache gegen\u00fcber den Trainingskosten eines Transformer-Modells im Jahr 2017, die lediglich 1,4 Billionen US-Dollar ($670 US-Dollar) betrugen.<\/span><\/p>\n

Was verursacht also diese enormen Ausgaben? Und noch wichtiger: Was kostet es tats\u00e4chlich, wenn man ein eigenes Modell von Grund auf trainiert?<\/span><\/p>\n

Aufschl\u00fcsselung der tats\u00e4chlichen Kosten der LLM-Ausbildung<\/span><\/h2>\n

Das Training eines gro\u00dfen Sprachmodells von Grund auf ist nicht nur teuer \u2013 es ist ein mehrdimensionales finanzielles Engagement, das Hardware, Energie, Daten und Humankapital umfasst.<\/span><\/p>\n

Recheninfrastruktur: Der gr\u00f6\u00dfte Kostenpunkt<\/span><\/h3>\n

Die Rechenkosten dominieren alles andere. Hochleistungs-GPUs wie die NVIDIA H100 k\u00f6nnen 14.000 US-Dollar pro St\u00fcck kosten. Aber das ist erst der Anfang.<\/span><\/p>\n

Zum besseren Verst\u00e4ndnis: Das Training von Spitzenmodellen erfordert Tausende von GPUs, die wochen- oder monatelang kontinuierlich laufen. Untersuchungen von arXiv zur Wirtschaftlichkeit von GPUs ergaben, dass eine A800 80G GPU st\u00fcndliche Basiskosten von etwa $0,79 verursacht, wobei die typischen Kosten je nach Konfiguration und Cloud-Plattform zwischen $0,51 und $0,99 pro Stunde liegen.<\/span><\/p>\n

Berichten zufolge investierte OpenAI \u00fcber 1,4 Billionen US-Dollar in das Training von GPT-4, wobei ein erheblicher Teil auf Cloud-Computing-Kosten entfiel. Das Ausma\u00df ist kaum vorstellbar.<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Modell<\/span><\/th>\nGesch\u00e4tzte Schulungskosten<\/span><\/th>\nQuelle<\/span><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
GPT-4<\/span><\/td>\n$78M-$100M+<\/span><\/td>\nWall Street Journal, Stanford AI Index 2025<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Gemini Ultra 1.0<\/span><\/td>\n$191M<\/span><\/td>\nStanford AI Index Report 2024<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
GPT-4o<\/span><\/td>\n~$100M<\/span><\/td>\nBranchensch\u00e4tzungen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Transformer (2017)<\/span><\/td>\n$670<\/span><\/td>\nStanford AI Index Report 2025<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Energieverbrauch und Umweltkosten<\/span><\/h3>\n

Der Dauerbetrieb Tausender GPUs verbraucht enorme Mengen an Strom. Eine im Jahr 2025 bei Springer ver\u00f6ffentlichte Studie zur Energieeffizienz gro\u00dfer Sprachmodelle zeigt, dass die Dynamik des Energieverbrauchs direkt mit der Modellgr\u00f6\u00dfe und der Batch-Konfiguration korreliert.<\/span><\/p>\n

Die Umweltauswirkungen reichen weit \u00fcber die Trainingsphase hinaus. Mit steigendem Rechenaufwand wachsen auch die Bedenken hinsichtlich Nachhaltigkeit und CO\u2082-Fu\u00dfabdruck.<\/span><\/p>\n

Datenerfassung und -aufbereitung<\/span><\/h3>\n

Ein Aspekt, der zu wenig Beachtung findet: Die menschliche Arbeitsleistung bei der Erstellung von Trainingsdaten wird deutlich untersch\u00e4tzt. Ein Positionspapier, das im April 2025 auf Hugging Face ver\u00f6ffentlicht wurde, argumentiert, dass die Kosten der Datenproduktion mindestens so hoch sein sollten wie die Rechenkosten des Trainings.<\/span><\/p>\n

Qualitativ hochwertige Datens\u00e4tze entstehen nicht aus dem Nichts. Sie erfordern Folgendes:<\/span><\/p>\n