Du schaltest im Hochsommer die Klimaanlage ein, die Fenster sind offen, die Kälte entweicht. Die Stromrechnung steigt, die Wohnung bleibt warm. Viele Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz geht es ähnlich. Die Kosten für KI, gemessen in Tokens, den kleinsten Verarbeitungseinheiten von Sprachmodellen, explodieren. Ein Großteil der Ausgaben bringt kein Produkt hervor.
Sam Altman, CEO von OpenAI, sagte im Juni 2025, Intelligenz werde bald so billig sein wie Strom. Ein Jahr später sind KI-Kosten eher wie eine Stromrechnung im Hochsommer bei offenen Fenstern. Unternehmen berichten, ihr Jahresbudget für Tokens sei in wenigen Monaten aufgebraucht. Manche Firmen überdenken oder canceln KI-Initiativen komplett. Schlagzeilen über „Tokenmaxxing“ – exzessiven Token-Verbrauch – und explodierende Budgets lassen Zweifel am KI-Hype aufkommen. Das Problem ist nicht der Verbrauch an sich, sondern die Verschwendung von Tokens für unproduktive Zwecke.
Das Startup EntelligenceAI veröffentlichte eine Zahl: Von jedem Dollar für KI landen nur 18 Cent in der Produktion. 82 Cent fließen in Fehlerbehebungen, Umschreibungen, Code-Überarbeitungen und Reviews. Die Schätzung mag ungenau sein, zeigt aber eine klare Tendenz. Tokenmaxxing lässt sich durch Budgetkontrollen oder Entfernen von Leaderboards eindämmen. Das eigentliche Problem ist die unproduktive Nutzung. Die Lösung ist nicht mehr Kontrolle, sondern echte produktive Anwendungen zu finden.
Andrew Macdonald, COO von Uber, sagte, KI-Ausgaben seien schwer zu rechtfertigen, weil sie nicht direkt zu Produktivitätssteigerungen führen. Sein Tweet wurde viel geteilt. Wenn Ubers Erfahrung repräsentativ ist, steht der Branche eine Phase langsamen Wachstums bevor. Negative Geschichten über KI verbreiten sich schneller als positive. Viele Unternehmen finden durchaus produktive Einsätze. Trotzdem muss die Branche den Return on Investment klären, sonst droht ein Rückschlag.
Die Lage ist angespannt. Microsoft Build Anfang Juni wird voraussichtlich neue KI-Modelle und Updates für Copilot bringen. Gleichzeitig eskaliert der Konflikt zwischen Medien und KI-Firmen: A.G. Sulzberger, Verleger der New York Times, warf OpenAI, Google, Meta und Perplexity vor, Journalismus zu untergraben. Floridas Generalstaatsanwalt verklagte OpenAI und Sam Altman wegen angeblicher Schäden durch Chatbots für Minderjährige – erstmals klagt ein US-Bundesstaat so.
NVIDIA kündigte den Superchip RTX Spark an, der Windows-PCs für persönliche KI-Agenten antreiben soll. Das bringt NVIDIA in direkten Wettbewerb mit Intel, Qualcomm, AMD und Apple. OpenAI veröffentlichte ein „Frontier Governance Framework“ und stellte 250 Millionen Dollar über die OpenAI Foundation bereit, um Arbeitskräfte auf KI-bedingte Umwälzungen vorzubereiten.
Anthropic schloss eine Serie-H-Finanzierung über 65 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar ab. Damit ist Anthropic das wertvollste KI-Startup der Welt, vor OpenAI. Der annualisierte Umsatz lag im Mai bei 48 Milliarden Dollar. Anthropic launchte Claude Opus 4.8 mit Verbesserungen in Codierung, Agentenaufgaben, Finanzanalyse, Schreiben und Wissensarbeit. Die Kosten pro Token sind dreimal niedriger, die Geschwindigkeit 2,5-mal höher als beim Vorgänger. Kunden wie Shopify, Cursor, Harvey, BrowserBase, Bridgewater, Thomson Reuters und Databricks nutzen es. OpenAIs Codex bleibt für alltägliche Programmieraufgaben stärker. Anthropic kündigte auch dynamische Workflows in Claude Code an, die parallele Sub-Agenten orchestrieren, etwa für Bug-Jagden oder Stresstests. Zudem reichte Anthropic den Börsengang ein.
Die Frage bleibt: Sind die Investitionen in KI gerechtfertigt? Unternehmen wie Uber zeigen, dass hoher Token-Verbrauch nicht automatisch Produktivität bringt. Firmen investieren in KI, weil sie glauben, dass Konkurrenten es tun. Dann steigen die Kosten, ohne klare Ergebnisse. Manche Analysten vergleichen die Situation mit den Anfängen des Internets, als viel Geld in unausgereifte Technologien floss. Der Unterschied heute: Die Technologie funktioniert, aber die Anwendung hinkt hinterher.
Speicherchips werden knapp und teuer, weil Rechenzentren ausgebaut werden. Wenn die Tokens nicht in produktive Anwendungen fließen, bleibt die Nachfrage künstlich. Robinhood erlaubt inzwischen, dass Chatbots für dich handeln. Eine andere Frage: Würdest du dein Gmail mit ChatGPT verbinden? Und würdest du deine Wohnung kostenlos putzen lassen, wenn der Putzroboter die Aufnahmen für Trainingdaten nutzt? Diese Fragen zeigen die Nähe zwischen Nutzen und Datenschutz.
Die Token-Abrechnung ist ein Weckruf. Unternehmen müssen weg vom bloßen Verbrauch und hin zu messbarem Nutzen. Wer blind Tokens verbrennt, steht morgen mit leeren Kassen da. Wer auf echte Produktivität setzt, kann profitieren. Der Weg dorthin erfordert Disziplin, nicht nur Technologie.
Quelle: bigtechnology.com
