Tech-Branche: Wenn die KI teurer wird als die Mitarbeiter
Zwei Jahre lang haben Tech-Unternehmen KI-Budgets kaum hinterfragt. Jetzt kommen die Rechnungen – und die Zahlen sind schwer zu ignorieren.
Bryan Catanzaro, Vice President of Applied Deep Learning bei Nvidia, brachte es gegenüber Axios auf den Punkt(öffnet im neuen Fenster): Bei seinem Team übersteigen die Rechenkosten die Personalkosten deutlich. Noch vor wenigen Jahren wäre das eine absurde Aussage gewesen.
Token-Kosten laufen aus dem Ruder
Der CTO von Uber hat sein gesamtes KI-Budget für 2026 laut The Information(öffnet im neuen Fenster) bereits weit vor Jahresende verbraucht – hauptsächlich durch Token-Kosten. Kein Einzelfall. Nutzungsbasierte Preismodelle erweisen sich branchenweit als schwerer kalkulierbar als erwartet.
Amos Bar-Joseph, CEO von Swan AI, erregte auf Linkedin Aufmerksamkeit(öffnet im neuen Fenster), als er die Anthropic-Rechnung seines Unternehmens öffentlich als Erfolgszeichen feierte: "Wir bauen das erste autonome Unternehmen – Wachstum durch Intelligenz, nicht durch die Anzahl von Mitarbeitern." Ob dieses Modell langfristig trägt, bleibt offen.
Laut Gartner(öffnet im neuen Fenster) sollen die globalen IT-Ausgaben 2026 auf 6,31 Billionen Dollar steigen – ein Plus von 13,5 Prozent gegenüber 2025. Der Löwenanteil des Zuwachses entfällt auf KI-Infrastruktur, Clouddienste und Softwarelizenzen.
Investoren verlangen Antworten
Doch Ausgaben in dieser Größenordnung verlangen irgendwann nach Rechtfertigung – besonders bei börsennotierten Unternehmen, die quartalsweise gegenüber Aktionären Rechenschaft ablegen. Boards und Finanzverantwortliche stellen die Frage nach dem messbaren Mehrwert von KI-Investitionen immer drängender.
Brad Owens von Asymbl beobachtet einen Bewusstseinswandel: Die Frage sei nicht mehr nur, was KI kostet, sondern was ein Mitarbeiter – menschlich oder digital – tatsächlich wert sei. Eine Antwort darauf gebe es noch nicht – aber die Frage werde häufiger gestellt.
Das Gesamtbild zeigt einen Markt, der noch herausfindet, was KI im industriellen Maßstab tatsächlich wert ist. Wenn KI-Anbieter die Preise erhöhen und sich die Token-Kosten summieren, kann aus einem vermeintlichen Wettbewerbsvorteil still und leise ein Margenproblem werden.
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