Sam Altman hat Jahre damit verbracht, jedem, der zuhörte, zu erzählen, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz über das hinausgehen würde, was sich die meisten Menschen vorstellen könnten.
Am 2. Juni enthüllte er bei einem OpenAI-Enterprise-Livestream eine Zahl, die seine eigenen Argumente für ihn darlegte und diese dann im gleichen Atemzug untergrub.
Die Zahl betrug 100 Milliarden Token pro Monat. Die Komplikation bestand darin, dass selbst diese Zahl, die vor sechs Jahren undenkbar gewesen wäre, nicht mehr der Rekord ist.
Was Altman über den KI-Token-Verbrauch verriet und warum er wichtig ist
Rede auf der Unternehmensveranstaltung „Intelligence at Work“ von OpenAI am 2. Juni: OpenAI CEO Sam Altman gab bekannt, dass der größte interne Token-Benutzer des Unternehmens mittlerweile jeden Monat etwa 100 Milliarden Token verbraucht.
„Der Token-Leader bei OpenAI verwendet etwa 100 Milliarden Token pro Monat“, sagte er. „Zu meiner Verlegenheit ist das nicht der Token-Führer der Welt. Wir haben jemanden gefunden, der noch mehr verwendet“, heißt es Axios.
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Der Kontext macht die Zahl noch auffälliger. Vor sechseinhalb Jahren verbrauchte der größte OpenAI-Benutzer etwa 100.000 Token pro Monat, ein Wert, der damals wahrscheinlich der höchste der Welt war. Heute liegt der globale Pro-Kopf-Durchschnitt bei 100.000 Token pro Monat.
Der Top-Benutzer innerhalb von OpenAI verbraucht jetzt eine Million Mal mehr als der frühere Rekord. Altman prognostiziert für die Zukunft eine weitere millionenfache Ausweitung der Token-Nutzung.
Warum Altman auch zugab, dass die Kosten für KI zu einem riesigen Problem geworden sind
Das gleiche Ereignis, das zur Offenlegung des 100-Milliarden-Tokens führte, brachte auch etwas hervor, das vom CEO des wertvollsten KI-Unternehmens der Welt weniger erwartet wurde: eine offene Anerkennung, dass Kostenmanagement für Unternehmenskunden zu einem ernsten Problem geworden ist.
Altman sagte, Kostenbedenken seien mittlerweile die zweithäufigste Beschwerde, die OpenAI von Unternehmenskunden erhalte. Er verwies auf ein Meme, das unter Firmenkunden kursierte: „Das Unternehmen hat im ersten Quartal sein gesamtes Budget für 2026 ausgegeben. Können Sie es effizienter machen?“
Er räumte ein, dass das Problem „ganz plötzlich“ aufgetaucht sei und dass sich Anfang 2026 „niemand um die Kosten gekümmert habe. Alle seien mit ihren Ausgaben zufrieden“, heißt es Axios.
Das hat sich stark verändert. Uber hat sein gesamtes geplantes KI-Budget für 2026 in vier Monaten aufgebraucht, CEO Dara Khosrowshahi sagte The Verge. Da ich zuvor berichtetam 2. Juni, dass Uber für alle Mitarbeiter eine Obergrenze von 1.500 US-Dollar pro Monat und Agent-Codierungstool, einschließlich Claude Code und Cursor, festgelegt hat.
Andrew Macdonald, COO von Uber, ging noch einen Schritt weiter und sagte öffentlich, dass das Unternehmen noch keine klare Grenze zwischen seinen steigenden Token-Ausgaben und verbraucherorientierten Produktverbesserungen ziehen könne.
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Wie Microsoft, Amazon und Walmart alle an die gleiche KI-Kostengrenze stoßen
Uber ist kein Einzelfall. Das von Altman beschriebene Kostenproblem tritt gleichzeitig bei einigen der größten Technologieunternehmen der Welt auf.
Microsoft hat die meisten seiner internen Claude Code-Lizenzen bis Mitte Mai gekündigt und Ingenieure in seiner Experiences and Devices-Abteilung bis zum 30. Juni, dem Ende seines Geschäftsjahres, zu GitHub Copilot CLI umgeleitet, wie ich sagte zuvor berichtet. Der Schritt erfolgte, nachdem die internen Ausgaben für KI-Codierungstools das Budget von Microsoft überstiegen.
Unabhängig davon war die gleiche Spannung zwischen KI-Investitionen und Personalkosten sichtbar, als Scout-KI-Agent wurde zusammen mit internen Dokumenten veröffentlicht, in denen beschrieben wird, dass das Produkt dazu gedacht ist, Benutzer „süchtig“ zu machen, bevor es Funktionen erweitert.
Amazon hat seine interne KI-Token-Bestenliste gestrichen, nachdem ein leitender Angestellter seinen Mitarbeitern gesagt hatte, sie sollten aufhören, KI als Selbstzweck zu nutzen.
Laut Walmart hat Walmart außerdem begrenzt, wie oft seine Mitarbeiter seinen internen KI-Agenten nutzen können, nachdem es den Mitarbeitern zuvor unbegrenzte Token zur Verfügung gestellt hatte PYMNTS.
Das Muster ist konsistent: Unternehmen förderten eine maximale KI-Einführung, legten Budgets auf der Grundlage der Nutzungsraten von 2025 fest und stellten Anfang 2026 fest, dass die tatsächlichen Kosten für Agenten-KI-Tools weit über diesen Prognosen lagen.
Die gleiche Dynamik war sichtbar, als Amazon-Ingenieure dass das Unternehmen 200 Milliarden US-Dollar für die KI-Infrastruktur ausgab und gleichzeitig 30.000 Stellen abbaute, ein Konflikt zwischen Kapitaleinsatz und Personalkosten, der sich nun auf der Ebene der einzelnen Tools in Unternehmen wiederholt, die versuchen, ihre monatlichen KI-Rechnungen zu verwalten.
Schlüsselzahlen von Altmans Unternehmensveranstaltung am 2. Juni und dem allgemeineren Bild der KI-Kosten:
- Die Token-Nutzung von OpenAI ist in sechseinhalb Jahren um das Millionenfache gestiegen: Der Top-Benutzer ist von 100.000 Token pro Monat im Jahr 2019 auf 100 Milliarden heute gestiegen; 100.000 Token pro Monat sind laut Angaben mittlerweile der globale Pro-Kopf-Durchschnitt Axios
- OpenAI unterhält eine interne Token-Bestenliste und hat eine Kultur, in der Mitarbeiter darum konkurrieren, die meisten Token zu verbrauchen; Altman selbst beschrieb die Bestenliste und sagte, dass einige Mitarbeiter ihre Gesamtergebnisse öffentlich auf X veröffentlichen TechCrunch
- Peter Steinberger, ein Entwickler der OpenClio-App, gab öffentlich bekannt, dass er innerhalb von 30 Tagen 603 Milliarden Token verbraucht hat; In einem Bericht der New York Times wurde ein OpenAI-Mitarbeiter identifiziert, der in einer einzigen Woche 210 Milliarden Token verwendet hat, was laut Altman die monatliche Zahl von 100 Milliarden übersteigt PYMNTS
- Andrew Macdonald, COO von Uber, sagte im Rapid Response-Podcast im Mai 2026, dass das Unternehmen „noch keine Grenze“ zwischen seinen steigenden Claude-Code-Token-Ausgaben und verbraucherorientierten Funktionen für Fahrgäste und Fahrer ziehen könne Bloomberg
- Altman gab außerdem bekannt, dass Anthropic OpenAI bei den KI-Ausgaben von Unternehmen bei Unternehmenskunden überholt hat. Damit ist es das erste Mal, dass ein Konkurrent OpenAI bei dieser Kennzahl anführt. Er bezeichnete dies als Beweis dafür, dass der Markt für Unternehmens-KI expandiere und nicht einen Wettbewerbsrückschlag darstelle Axios
Was die KI-Kostenkrise für die Unternehmen bedeutet, die KI-Infrastruktur aufbauen und kaufen
Die von Altman beschriebene Kostendynamik hat zwei unterschiedliche Zielgruppen. Für Unternehmen, die KI-Tools kaufen, ist die Botschaft, dass sich die Kostenkurve schneller entwickelt hat als erwartet, und dass das Budgetproblem nun ein Mainstream-Unternehmensproblem und kein Randfall für Early Adopters ist.
Für Unternehmen, die eine KI-Infrastruktur aufbauen, einschließlich Nvidiaden großen Cloud-Anbietern und OpenAI selbst ist die Botschaft komplizierter.
Ein steigender Token-Verbrauch in dem von Altman beschriebenen Ausmaß ist letztendlich gut für Infrastrukturunternehmen. Jeder verbrauchte Token ist ein Umsatz für OpenAI, ein Rechenumsatz für Cloud-Anbieter und eine Nachfrage nach Nvidia-Chips.
Das millionenfache Wachstum der Nutzung innerhalb von sechseinhalb Jahren impliziert, wenn es sich wiederholt, einen Markt für KI-Infrastruktur, der um Größenordnungen größer ist als das, was heute existiert.
Die Spannung besteht darin, dass die Unternehmen, die diesen Infrastrukturausbau finanzieren, Uber, Microsoft, Amazon und Walmart, gleichzeitig lernen, dass die Token-Kosten schwieriger zu kontrollieren sind als erwartet.
Wenn der Budgetdruck dazu führt, dass Unternehmen die Nutzung begrenzen oder reduzieren, stößt der von Altman prognostizierte Wachstumskurs an eine kommerzielle Obergrenze. Die Zahl von 100 Milliarden Token ist beeindruckend. Das Meme über Unternehmen, die ihre Jahresbudgets im ersten Quartal aufbrauchen, ist ein Signal dafür, dass die nächste Phase des KI-Booms sowohl von Kostendisziplin als auch von Leistungsfähigkeit geprägt sein wird.
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