Demnach werden die weltweiten Ausgaben für künstliche Intelligenz im Jahr 2026 2,59 Billionen US-Dollar erreichen eine Gartner-Prognoseein Anstieg von 47 % gegenüber dem Vorjahr. Diese Zahl umfasst mehr als Chips und Rechenzentren.
Es deckt auch die Rechnung ab, die Unternehmen jedes Mal zahlen müssen, wenn ein Mitarbeiter oder ein Mitarbeiter eintrifft KI Der Agent sendet eine Anfrage an ein Modell wie ChatGPT oder Claude.
Diese Anfragen werden in Token abgerechnet, der Basiseinheit, die KI-Anbieter zur Preisgestaltung der Nutzung verwenden. Ein Token ist ein Fragment eines Wortes, und jede Aufforderung, Antwort und autonome Aktion verbraucht einen stetigen Strom davon.
Dieses Abrechnungsmodell führt dazu, dass die Kosten in die Höhe schnellen können, ohne dass sich jemand im Unternehmen tatsächlich dazu entschließt, mehr auszugeben.
Die Lücke zwischen der Einführung von KI und der Kontrolle ihrer Kosten führt mittlerweile zu alarmierenden Zahlen. Eine Axios-Untersuchung fanden heraus, dass ein großer Unternehmenskunde in einem einzigen Monat 500 Millionen US-Dollar für KI-Dienste ausgab, nachdem er kein Nutzungslimit festgelegt hatte. Vorstände fangen an, Finanzteams um Antworten zu bitten, die noch niemand hat.
OpenAI erstellt ein Dashboard für den Gesetzentwurf, den niemand erklären konnte
Offene KI eingeführt Neue Nutzungsanalysen und Ausgabenkontrollen Um diese Sichtbarkeitslücke zu schließen, kombiniert die Global Admin Console am 18. Juni für ChatGPT Enterprise nun die Nutzung von ChatGPT- und Codex-Guthaben in einer einzigen Ansicht und schlüsselt den Verbrauch nach Benutzer, Produkt und Modell auf. laut OpenAI.
Endlich können Unternehmen ihre Ausgaben bis zu den Arbeitsabläufen zurückverfolgen, die sie generieren, anstatt den Gesamtbetrag erst nach Eingang der Rechnung zu ermitteln.
OpenAI bietet Administratoren außerdem direkte Möglichkeiten, auf das, was sie sehen, zu reagieren. Administratoren können ein Standardkreditlimit für einen gesamten Arbeitsbereich festlegen, separate Limits für bestimmte Teams konfigurieren und individuelle Überschreibungen für Mitarbeiter erstellen, die mehr Kapazität benötigen. sagte das Unternehmen.
Mitarbeiter können ihre eigene Nutzung mit ihrem Budget vergleichen und im Kontext der Aufgabe weitere Gutschriften anfordern – eine Struktur, die widerspiegelt, wie Unternehmen bereits Cloud-Computing-Rechnungen verwalten.
Uber und Microsoft haben das Problem, das OpenAI löst, bereits erlebt
Das Timing von OpenAI verfolgt eine Reihe von Kostenausfällen im Bereich der Unternehmens-KI, die Anfang dieses Frühjahrs in den Nachrichten bekannt wurden.
Das sagte der CTO von Uber Die Informationen dass das Unternehmen bis April sein gesamtes KI-Codierungsbudget für 2026 aufgebraucht hat, nachdem die Auslastung seiner Mitarbeiter bei etwa 5.000 Ingenieuren innerhalb von drei Monaten von 32 % auf 84 % gestiegen ist.
Microsoft hat seinen eigenen Entwicklern die KI-Codierungslizenzen entzogen Monate nach der Gewährung, und ein Priceline-Mitarbeiter erzählte es TechCrunch dass eine routinemäßige Vertragsverlängerung für ein Codierungstool vier- bis fünfmal teurer ausfiel als geplant.
Jeder Fall hat dieselbe Grundursache: Die Nutzung nahm schneller zu, als die Finanzteams sie verfolgten, und autonome KI-Agenten verbrauchen Token viel schneller als einfache Chat-Sitzungen.
Ausgabenkontrollen werden zum Produkt, das KI-Unternehmen tatsächlich verkaufen
Das deutlichste Zeichen dafür, wie ernst dieses Problem geworden ist, kam am 3. Juni, als die Linux Foundation ihre Absicht ankündigte, die Tokenomics Foundation zu gründen, eine gemeinnützige Organisation, deren Ziel es ist, die Art und Weise zu standardisieren, wie die Branche die Ausgaben für KI-Token misst und regelt die eigene Ankündigung der Linux Foundation.
Das Größenproblem, das hinter den Bemühungen steckt, stellt die Überschreitung eines einzelnen Unternehmens in den Schatten. Schätzungen zufolge wird sich die weltweite Token-Nutzung zwischen 2026 und 2030 um das 24-fache vervielfachen und 120 Billiarden Token pro Monat erreichen, während der zugrunde liegende Inferenzmarkt von etwa 106 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 255 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wächst Forschung von Goldman Sachs zitiert in der Mitteilung der Stiftung.
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Die ersten Unterstützer der Stiftung lesen sich wie eine Liste der Unternehmen, die dem Problem am stärksten ausgesetzt sind, darunter AccentureGoogle Cloud, IBMJPMorganChase, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAFTund Booking.com, laut die Veröffentlichung.
Chris Reed von Booking.com, Senior Director für IT-Finanzierung des Unternehmens, sagte Es brauchte neutrale, herstellerunabhängige Standards, anstatt sich auf Nutzungsdaten zu verlassen, die jeder KI-Anbieter offenlegt.
Ramps eigene Abrechnungsdaten zeigen, wie ungleichmäßig diese Belastung bereits ist. Das durchschnittliche Unternehmen zahlte im April 2026 2.246 US-Dollar pro Monat für KI-Token, der Durchschnitt lag jedoch bei 140.842 US-Dollar Daten zur Token-Ausgabenverwaltung von Ramp. Diese Lücke zeigt, wie ein unkontrollierter Arbeitsablauf dazu führen kann, dass die Rechnung eines Unternehmens weit über das vorgesehene Budget hinausgeht.
Das ist genau das Problem, das mit den neuen Ausgabenkontrollen von OpenAI erkannt werden soll, bevor es zu einer Vorstandssitzung kommt. Für Investoren ist das Signal, dass KI-Anbieter und Kostenmanagement-Startups jetzt sowohl bei der Governance als auch bei der Modellfähigkeit miteinander konkurrieren.
Die Unternehmen, die am meisten von der nächsten Phase der KI profitieren, sind möglicherweise nicht die Modellanbieter, sondern diejenige Ebene von Tools, die die KI-Ausgaben vorhersehbar genug macht, damit ein CFO sie genehmigen kann.
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