Die Cloud-Kostenkrise 2025: Warum Data-, BI- und AI-Teams spätestens 2026 handeln müssen

TL;DR Executive Summary

Die Cloud-Verschwendung hat 2025 ein neues 10-Jahres-Hoch erreicht², während die Kostentransparenz weiterhin auf einem niedrigen Niveau bleibt³. Fehlkonfigurationen, die Intransparenz in Plattformen wie Microsoft Fabric und Databricks, die begrenzten Monitoring-Möglichkeiten in Qlik Cloud sowie der stark schwankende Ressourcenverbrauch von AI-Workloads führen zu einer stetigen, oft unbemerkten Kosteninflation. Gleichzeitig erhöhen viele Cloud- und SaaS-Anbieter ab 2026 ihre Preise, was den finanziellen Druck zusätzlich verstärkt.

Kunden sagten uns:

„Die Unvorhersehbarkeit ist schlimmer als die Kosten selbst.“

Auch intern: Eine vergessene VM hat unsere Dev-Umgebung verdoppelt.
2026 belohnt vor allem: Vorhersagbare Architektur.

‍

Ein schwieriges Jahr und ein struktureller Wendepunkt

2025 war eines der herausforderndsten Jahre für cloud getriebene Organisationen. CFOs aus DACH sagten uns immer wieder:

„Die Rechnung ist nicht das Problem. Die Blackbox ist das Problem.“

Selbst Unternehmen mit guter Kostenplanung wurden überrascht, nicht durch neue Features, sondern durch:

• stille Fehlkonfigurationen
• intransparente Plattformabrechnungen
• Inter-Region-Transferkosten
• RAG und AI Inference Spitzen
• DSGVO-bedingte Architektur-Vorsicht
• Überwachungsdefizite (insbesondere Fabric und Qlik Cloud)
• Databricks Autoscaler Eigenheiten
• fehlende FinOps-Reife

Cloud-Komplexität + AI-Komplexität + Compliance-Komplexität = Unvorhersehbarkeit.
Und genau diese Unvorhersehbarkeit wird 2026 nicht mehr akzeptiert werden.

‍

1. Warum die Cloud-Kosten 2025 explodiert sind

1.1. Die 20/80-Realität: 20 % der Workloads erzeugen 80 % der Kosten

In unseren Audits zeigte sich consistently:

• wenige Workloads
• verursachen den Großteil der Kosten
• ohne klare Zuordnung
• ohne Verantwortlichkeiten

‍
BCG bestätigt:

„Bis zu 30 % der Cloud-Ausgaben sind verschwendet.“ ²

Das deckt sich vollständig mit unseren BI-, RAG- und Data-Engineering-Erfahrungen.

‍

1.2. Azure und Fabric: Intransparente Überwachung = intransparente Kosten

Azure Cost Monitoring und Microsoft Fabric abstrahieren Komplexität und verbergen gleichzeitig kritische Kostentreiber:

→ Fabric bündelt Ingestion, Compute und Serving
→ serverlose Ingestion taucht verzögert auf
→ Log Analytics repliziert Logs überraschend über Regionen hinweg
→ keine Pipeline-genaue Kostenzuordnung
‍

TechRadar bestätigt den Trend:

„94 % der IT-Entscheider kämpfen mit Cloud-Kostenoptimierung.“ ³

Wenn Transparenz fällt → fällt Vorhersagbarkeit.

‍

1.3. Unsere eigene Lektion: Eine vergessene VM verdoppelte die Dev-Kosten

Bei der Entwicklung eines internen High-Performance-AI-Services:

→ blieb eine VM auf voller Kapazität aktiv
→ Monitoring war noch nicht aktiviert
→ die Workload änderte sich nicht
→ es gab keine Alerts
‍
Ergebnis: Verdoppelte Dev-Kosten.
Ein klares Signal: Defaults sind gefährlich. Selbst Senior-Teams unterschätzen sie.

‍

1.4. AI-, LLM-, RAG- und GPU-Jobs: Die neuen Kosten-Wildcards

AI-Workloads verhalten sich völlig anders als BI-Workloads:

• GPUs bleiben teuer, selbst im „Idle“
• Inference-Spitzen erzeugen unkontrollierbare Peaks
• Embedding-Loops laufen stundenlang
• Training in falscher Region erzeugt massive Cross-Region-Kosten

Die EU-Kommission bestätigt, dass Multi-Region-Setups die Kosten deutlich erhöhen.⁴
‍

Beispiele aus der Praxis:
→ 1.600 € über Nacht durch einen festhängenden Embedding-Loop
→ ungebremste RAG-Reindexing-Jobs
→ Agent-Trigger, die Inference-Schleifen auslöse

AI macht alles mächtiger, auch die Cloud-Rechnung.

‍

1.5. DSGVO-bedingtes Region-Verhalten und Logging-Druck (low-key, aber real)

Die meisten Unternehmen setzen noch kein AI-Act-Logging um. Aber DSGVO-Unsicherheit und digitale Souveränität prägen schon heute Architekturen:

• regionen-spezifische Deployments
• redundante Replikation
• vorsichtiges Logging im BI-Bereich
• erweiterte Metadaten-Retention
• Vermeidung grenzüberschreitender Datenflüsse (CLOUD Act)⁵

Data Act + EU-Souveränitätsdebatte⁶ führen zu „Better safe than sorry“
-Designs und diese verursachen schon heute spürbare Mehrkosten. Unternehmen zahlen inzwischen eine „regulatorische Sicherheitsprämie“.

‍
‍

2. Die Überwachungs-Blindspots, über die niemand spricht

2.1 Fabric = Kapazität ohne Transparenz

• Ingestion nicht aufgeschlüsselt
• Transformationen gebündelt
• regionale Log-Verteilung

‍

2.2. Databricks = Autoscale ist nicht „by default sicher“

Ohne Tuning:

• schnelles Hochskalieren, langsames Herunterskalieren
• Retry-Stürme erzeugen Kostenlawinen
• „inaktive“ Cluster bleiben aktiv
• ein Kunde machte uns darauf aufmerksam, selbst wir hatten Autoscaler-Defaultsals harmlos eingestuft

‍

2.3. Azure = Traffic ist der stille Kostentreiber

• Inter-Region-Traffic = häufig größter versteckter Kostenfaktor
• Blob-Speicher wächst unbemerkt
• serverlose Trigger feuern unerwartet
‍

2.4. Qlik Cloud = begrenztes natives Monitoring

Die Überwachungsmöglichkeiten sind begrenzt:

• keine integrierte Kostenanalyse
• keine Reload-Kosten pro App
• keine Ingestion-Aufschlüsselung
• Kapazitätsverbrauch schwer nachvollziehbar
• Storage-Wachstum unüberwacht
• Auto-Scaling abstrakt

‍
Wir sahen Mandanten, in denen: Teams nicht wussten, welche Apps ihre Kapazitäten verbrauchten.

-> Ein BI-System ohne Observability ist ein Kostenrisiko.

‍

3. Wie Unternehmen 2026 gegensteuern sollten = Ein Kosten-Intelligenz-Framework

Stage 1 = Sichtbarkeit

• Tagging
• Workload-Zuordnung
• Drift-Dashboards
• Anomalie-Alerts
• Forecasting pro Datenprodukt

‍

Stage 2 = Waste Reduction

• Zombie-Ressourcen entfernen
• Compute richtig dimensionieren
• Storage bereinigen
• Region-Traffic minimieren
• doppelte Ingestion eliminieren
‍

Stage 3 = Architektur-Redesign

• Compute und Storage entkoppeln
• souveräne Regionen nutzen
• Event-Driven statt Always-On
• Inference-Caching
• vorhersagbare RAG-Orchestrierung

‍

Stage 4 = FinOps-Kultur

• Kosten-KPIs
• Kosten-Review pro Sprint
• Szenario-Modellierung
• Kostenimpact in Architekturentscheidungen

‍

4. Warum 2026 alles verschärft

Kunden sagten uns:

„Wir fürchten nicht die Cloud-Kosten, wir fürchten, dass wir sie nicht verstehen.“

‍

Und 2026 wird schwieriger:

→ BI wird AI-augmentiert
→ RAGs und Agenten generieren mehr Metadaten
→ Souveränitätsanforderungen ziehen an
‍→ Transparenzanforderungen steigen
→ jede neue AI-Komponente erzeugt neue Kostenrisiken

‍

Preissteigerungen ab 2026 und darüber hinaus

Zusätzlich sehen wir in mehreren Kundenprojekten bereits angekündigte oder kommunizierte Preissteigerungen für 2026 und darüber hinaus, sowohl bei Cloud-als auch SaaS-Anbietern.
Betroffen sind u. a. Data-Plattformen, Analytics-Services und BI-Tools.

Die konkreten Anpassungen variieren nach Region, Vertrag und Serviceklasse, aber der Trend ist eindeutig: Basistechnologien werden teurer. In Kombination mit den oben beschriebenen strukturellen Kostentreibern verstärkt dies die Unvorhersehbarkeit der gesamten BI- und AI-Kostenlandschaft. Cloud-Kosten sind kein Finance-Thema mehr, sie sind ein Governance- und Architekturthema.

‍

5. Wie inics hilft

Wenn Sie Klarheit möchten, bieten wir externe Cloud-Kosten-Audits ohne langfristige Bindung an.

Wir identifizieren:

1. Ihr 20/80-Kostenmuster
2. Fehlkonfigurationen
3. Souveränitäts- und DSGVO-bedingte Kostenlecks
4. AI- und RAG-Workloads mit Kostenspitzen
5. Architekturrisiken für 2026

Wenn sich Ihre Cloud wie eine Blackbox anfühlt, wir öffnen sie.

Final Note

2025 hat allen gezeigt, auch uns: Vorhersagbarkeit ist die neue Performance.

Definition: Was bedeutet „Unvorhersehbarkeit von Cloud-Kosten“?

Unvorhersehbarkeit entsteht, wenn Organisationen Cloud-Kosten nicht prognostizieren können,
aufgrund versteckter Workloads, AI-Pipelines, Fehlkonfigurationen oder intransparenter Preismodelle.

‍

FAQ:
Cloud Cost Optimization 2025

Was verursacht plötzliche Kostenspitzen?
Fehlkonfigurationen, AI-Inference Spitzen, Autoscaling-Verhalten, Inter-Region-Traffic, intransparente Abrechnung.

Warum sind AI-Workloads so teuer?
GPUs bleiben warm, Inference skaliert abrupt, Embedding/Training erzeugt unvorhersehbare Last.

Warum ist Qlik Cloud schwierig zu kontrollieren?
Begrenztes Monitoring, keine Kostenaufschlüsselung, abstraktes Autoscaling.

Wie kann man Kosten schnell reduzieren?
Waste eliminieren, Monitoring aktivieren, Compute richtig dimensionieren, Region-Traffic verringern.

‍

Warum wird 2026 schlimmer ohne Gegenmaßnahmen?
RAG- und Agent-Workloads und Compliance-Transparenz erhöhen Komplexität und Volatilität.

‍

Quellen:
1. Flexera – State of the Cloud (2025)
2. Boston Consulting Group (BCG)
3. TechRadar / Sapio Research / Crayon
4. Europäische Kommission – OOTS Cloud Infrastructure
5. ISACA – Cloud Data Sovereignty
6. BearingPoint – European Sovereign Cloud Strategy

‍