Immer mehr Anbieter rechnen KI‑Nutzung pro Token ab — viele Firmen verstehen die Kosten nicht und rüsten Prozesskontrollen nach.
In Kürze
- Transparenz über Token‑Kosten fehlt in vielen Unternehmen
- Dashboards und Freigabeprozesse erhöhen nachweislich ROI‑Chancen
- Viele Firmen drosseln Projekte und testen günstigere Modelle
KI wird für Firmen zunehmend nach Nutzung abgerechnet — und das sorgt für Unruhe in den Chefetagen.
Wenn Anfragen an große Sprachmodelle in sogenannten Tokens gemessen werden, steht plötzlich nicht mehr nur die Technik, sondern das Portemonnaie im Mittelpunkt: Wie viel kosten unsere KI‑Anfragen wirklich? Laut einer KPMG‑Umfrage fehlt vielen Führungskräften darauf eine klare Antwort.
KPMG‑Umfrage
KPMG befragte mehr als 2.000 Führungskräfte aus 20 Ländern; die Unternehmen hatten jeweils einen Jahresumsatz von über 50 Millionen US‑Dollar. Ergebnis: Transparenz bei den KI‑Kosten ist oft Mangelware. Rund ein Drittel der Befragten sagt, sie verstehe die Kostenstrukturen nur schlecht. 42 % geben an, lediglich einen teilweisen Überblick zu haben.
Was genau ist ein Token?
Kurz gesagt: eine kleine Dateneinheit, die bei KI‑Anfragen gezählt wird. Je häufiger oder komplexer die Anfragen, desto mehr Tokens fallen an — und desto höher die Rechnung. Das macht Kostenplanung schwieriger, vor allem wenn unterschiedliche Modelle und Anbieter im Spiel sind.
Maßnahmen und Kontrollen in Unternehmen
Unternehmen reagieren unterschiedlich:
- Mehr als die Hälfte nutzt Dashboards zur Überwachung der KI‑Kosten (53 %).
- 54 % binden Kostenprüfungen in Genehmigungsverfahren für KI‑Projekte ein.
- Unternehmen, die solche Kontrollen implementiert haben, berichten deutlich häufiger von nachweisbarem ROI — 15 % gegenüber nur 3 % bei Firmen ohne entsprechende Kontrolle.
- Insgesamt sagen im Schnitt 7 % der Befragten, sie könnten einen messbaren Ertrag aus ihren KI‑Ausgaben feststellen.
Investoren, Ausgaben und Projektanpassungen
- 24 % der Firmen stehen unter dem Zwang, den Wert ihrer KI‑Investitionen gegenüber Kapitalgebern belegen zu müssen.
- 79 % der Führungskräfte sehen KI weiterhin als zentrales Feld für neue Ausgaben.
- 49 % haben Projekte wegen Kostenbedenken gedrosselt, pausiert oder verkleinert.
Sparmaßnahmen und Beispiele
Einen Weg, Ausgaben zu senken, prüfen derzeit 22 % der Unternehmen — sie testen günstigere KI‑Modelle. Prominentes Beispiel: Coinbase‑Chef Brian Armstrong hat öffentlich gemacht, dass sein Unternehmen mit offenen chinesischen Modellen wie GLM 5.2 und Kimi K2.7 experimentiert, weil sie deutlich günstiger sein sollen als die großen US‑Modelle (etwa von Anthropic oder OpenAI). Manche große US‑Firmen arbeiten zusätzlich mit strikt gedeckelten Token‑Budgets oder blockieren besonders teure Modelle komplett.
Die Zahlen zeigen: KI ist nicht mehr nur ein technisches Thema, sondern auch ein finanzielles. Rob Fisher von KPMG bringt das so auf den Punkt: „KI ist heute nicht nur ein technisches, sondern auch ein finanzielles Thema. Das größte Risiko sei, in KI zu investieren, ohne Kostentransparenz oder wirtschaftliches Verständnis.“
Quellen
Quellen
- Quelle: KPMG
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
