Diese Geschichte begann für mich, nachdem X plötzlich anfing, alles in alle Sprachen zu übersetzen. Irgendwann ertappte ich mich bei dem Gedanken: Wie viel kostet so etwas eigentlich, wenn man es nicht als „Übersetzen“-Button macht, sondern auf Plattformebene?

Nicht einzelne Beiträge, nicht per Benutzerklick, sondern den gesamten Strom. Ein Beitrag oder Kommentar erscheint – sofort durch das Modell gejagt, Übersetzungen in die Datenbank gelegt, indexiert, an die Nutzer und Suchmaschinen ausgeliefert.

Auf dem Papier sieht das sehr mächtig aus. Derselbe Inhalt wird sofort global. Jeder Thread kann in der eigenen Sprache gelesen werden, Suchmaschinen erhalten Seiten für verschiedene Länder, der Zugang zum Produkt wird breiter. Aber dann stellt sich eine einfache technische Frage: Wie viel kostet das tatsächlich?

Erste Schätzung: H100 und ein großes Modell

Zuerst bin ich den naheliegendsten Weg gegangen. Ein leistungsstarkes Universalmodell auf DeepSeek-Niveau nehmen und auf H100 setzen. Einfach, weil das derzeit der Standardansatz ist, wenn man „maximale Qualität“ möchte. Dann habe ich den Beitragsstrom auf Reddit geschätzt. Pro Tag erscheinen etwa 10 Millionen Beiträge und Kommentare. Der durchschnittliche Textabschnitt ist kurz, etwa 75 Token. Das ergibt etwa 800 Millionen Eingabe-Token pro Tag. Bei Übersetzung in 10 Sprachen werden daraus etwa 8 Milliarden Ausgabe-Token.

Wenn man dies auf die tatsächliche Leistung einer großen LLM überträgt, erhält man ein unangenehmes Ergebnis. Um diesen Strom zu bewältigen, werden etwa 1100 Grafikkarten der H100-Klasse benötigt. Das ist kein „Server mit GPU“ mehr, das ist ein vollwertiges Rechenzentrum.

Allein die Grafikkarten kosten etwa 40 Millionen Dollar, und mit Servern, Netzwerk, Kühlung und allem anderen wird es noch mehr. In diesem Moment wurde mir klar, dass ich in meinen Überlegungen völlig falsch lag.

Die Schlussfolgerung liegt auf der Hand – wir tauschen das Modell oder die Grafikkarten.

Wenn die Aufgabe nur Übersetzung ist, warum brauchen wir ein Modell, das denken, Texte schreiben und Dialoge simulieren kann? Ich habe gegoogelt und herausgefunden, dass es spezialisierte KI-Modelle für Übersetzungen gibt. Zum Beispiel NLLB. Es ist speziell für Übersetzungen trainiert, arbeitet schneller und günstiger.

Und hier ändert sich die Wirtschaftlichkeit drastisch. Ein solches Modell läuft problemlos nicht auf H100, sondern auf viel gewöhnlicheren Karten:

RTX 4090, L40S, A10, A100.

Für die Produktion optimal erscheint die L40S. Es ist eine normale Serverkarte, nicht weltraumteuer, und bietet einen guten Durchsatz. Nach der Neuberechnung ergibt sich, dass wir statt tausend H100 einen Cluster von etwa 250 L40S benötigen. Das ist immer noch ein großer Maßstab. Aber es ist nicht mehr auf dem Niveau von OpenAI. Es ist einfach eine teure Infrastruktur, die man berechnen und aufbauen kann.

Wie viel kostet das?

Nehmen wir dieselben 250 L40S. Eine Karte kostet etwa 7.000 Dollar. Allein die GPUs ergeben etwa 1,75 Millionen Dollar Kosten.

Aber in der Praxis existiert eine Karte nicht für sich allein. Es werden Server, CPU, Speicher, Festplatten, Netzwerk, Racks und Strom benötigt. Normalerweise kommt das etwa genauso viel oben drauf, aber etwas günstiger. Am Ende haben wir etwa 2,5 Millionen Dollar für den gesamten Cluster. Das ist eine grobe Schätzung, aber die Größenordnung ist klar.

Jetzt der Strom. Eine L40S verbraucht bis zu 350 W. Insgesamt kommt der Cluster mit allem anderen auf etwa 180 kW. Pro Monat sind das etwa 130.000 kWh. Wenn man den Durchschnittspreis eines Rechenzentrums zugrunde legt, ergibt das etwa 25.000 Euro pro Monat. Und hier ist ein interessanter Punkt: Strom scheint nicht das Hauptproblem zu sein. Das meiste Geld fließt in den Kauf der Hardware.

Braucht es 10 Sprachen?

An diesem Punkt wurde mir klar, dass der Hauptkostentreiber die Anzahl der Sprachen ist. Jede neue Sprache erhöht die Last linear. Aber der Traffic wächst nicht linear. Die ersten Sprachen nach Anzahl der Sprecher haben eine enorme Wirkung, danach gibt es abnehmende Erträge. Zum Beispiel Finnisch zu übersetzen, wo es buchstäblich nur ein paar Millionen Sprecher gibt und die Englischdurchdringung bei 97 % liegt, ist absolut unrentabel. Daher habe ich mich entschieden, nicht 10 Sprachen zu nehmen, sondern zu überlegen, welche tatsächlich die maximale Abdeckung bieten. Die Auswahl erfolgte nach Anzahl der Sprecher, die Top sieht so aus:  Englisch, Spanisch, Portugiesisch, Französisch, Russisch, Hindi und Indonesisch. Überall gibt es auch Deutsch, aber ich habe gesehen, dass die Abdeckung nicht die größte ist (120 Mio.), während die Englischdurchdringung in Deutschland sehr hoch ist, also kann man das definitiv nicht priorisieren. Was bringt das an Abdeckung?

Wenn man grob alle Sprecher dieser Sprachen zusammenzählt, einschließlich derer, die sie als Zweitsprache verwenden, ergibt sich eine ziemlich beeindruckende Zahl. Englisch etwa 1,4 Milliarden, Hindi etwa 600 Millionen (ja, nicht alle in Indien sprechen Hindi), Spanisch etwa 560 Millionen, Französisch etwa 300 Millionen, Russisch etwa 250 Millionen, Portugiesisch etwa 260 Millionen, Indonesisch etwa 200 Millionen. Diese Zahlen kann man nicht einfach addieren, weil es Überschneidungen gibt. Aber wenn man es auf eine eindeutige Abdeckung bringt, erhält man etwa 3,5 Milliarden Menschen. Das sind etwa 65 % des gesamten Internets.

Neuberechnung für 7 Sprachen

Als die Berechnung von 10 auf 7 Sprachen wechselte, sank die Last um etwa ein Drittel. Dementsprechend verkleinert sich auch der Cluster. Statt 250 Karten erhalten wir etwa 180 L40S.

In Geld:

• GPU etwa 1,25 Millionen Dollar
• gesamter Cluster etwa 2 Millionen Dollar

Beim Strom:

• etwa 90.000 kWh pro Monat
• etwa 18.000 Euro pro Monat

Das heißt, man verliert einen kleinen Teil der potenziellen Abdeckung, spart aber stark bei der Infrastruktur.

Lohnt es sich für Reddit?

Unterm Strich sieht die Wirtschaftlichkeit recht einfach aus. Die Einführung eines solchen Systems würde etwa 2 Millionen Dollar kosten, plus etwa 0,5 Millionen Dollar pro Jahr für Wartung und Strom. Für ein Unternehmen von der Größe Reddits ist das kein Geld, das man nicht ausgeben kann, die Frage ist nur der Ertrag.

Und der Ertrag liegt hier in erster Linie im Traffic. Die Übersetzung öffnet den Zugang zur Suche in lokalen Sprachen und senkt die Einstiegsbarriere für eine enorme Anzahl von Nutzern. Selbst wenn dies nur ein paar Prozent Wachstum bringt, sind das bereits Dutzende Millionen zusätzlicher Seitenaufrufe und folglich Millionen Dollar Werbeeinnahmen pro Jahr. Bei einer ordentlichen Umsetzung sieht das wie eine Investition mit mehrfachem Return aus.

Daher denke ich, dass wir einen solchen Schritt von dem Unternehmen in sehr naher Zukunft sehen werden.