EY-Studie: Vier von fünf Unternehmen wegen KI-Token-Kosten besorgt

Unternehmen sehen sich mit einer neuen finanziellen Realität konfrontiert: KI-Systeme verbrauchen Token in einem Tempo, das sämtliche Prognosen übertrifft. Dies zwingt Firmen dazu, ihre Einsatzstrategien zu überdenken und Maßnahmen zur Kostenoptimierung zu ergreifen, selbst wenn die Preise pro Token weiter fallen.

Eine diese Woche veröffentlichte EY-Studie, für die 500 US-Führungskräfte ab der Ebene Senior Vice President befragt wurden, ergab, dass mehr als vier von fünf KI-investierenden Unternehmen interne Bedenken hinsichtlich der Token-Nutzung und der damit verbundenen Implementierungskosten äußern. Die Ergebnisse erscheinen vor dem Hintergrund zunehmender Hinweise darauf, dass agentische KI-Systeme, die in mehrstufigen Schleifen logisch schlussfolgern, planen und Tools aufrufen, den Token-Verbrauch weit über das von Organisationen budgetierte Maß hinaustreiben.ciodive

Die verdeckte Token-Steuer

Die Diskrepanz zwischen sinkenden Preisen pro Token und steigenden Gesamtrechnungen für KI hat sich zu einer der zentralen wirtschaftlichen Herausforderungen beim KI-Einsatz in Unternehmen entwickelt. Goldman Sachs Research (The Goldman Sachs Group, Inc. ↗ 1.44%) schätzt, dass der Token-Verbrauch bis 2030 um das 24-Fache auf rund 120 Billiarden Token pro Monat steigen könnte, wenn agentische Technologien skaliert werden.techradar+1

Muster dieser Art haben bereits zu aufsehenerregenden Budgetüberschreitungen geführt. Laut Forbes hat Uber ↗ 1.81% nach der raschen Einführung von KI-Programmierwerkzeugen in seiner gesamten Technikabteilung bereits im April, also nach nur vier Monaten, sein gesamtes KI-Budget für 2026 aufgebraucht. Amazon (Amazon.com, Inc. ↗ 3.29%) stellte eine interne KI-Nutzungs-Bestenliste namens „KiroRank“ ein, da Bedenken aufkamen, diese fördere exzessiven Token-Verbrauch („Tokenmaxxing“). Führungskräfte forderten die Mitarbeiter auf, KI nicht bloß zu nutzen, um in der Rangliste nach oben zu klettern.forbes+2

Peter van der Putten, Leiter des AI Lab bei Pegasystems ↗ 0.45%, beschrieb die Dynamik in einer am Donnerstag veröffentlichten Analyse bei TechRadar wie folgt: „Die sichtbare Ausgabe, die Sie erhalten, ist nur ein kleiner Teil dessen, was hinter den Kulissen geschieht.“ Agenten interpretierten Anfragen, planten, riefen Tools auf und durchliefen wiederholt Schleifen, bevor sie eine einzige Antwort lieferten.techradar

Vom Experimentieren zur Disziplin

Trotz des Kostendrucks rudern die meisten Unternehmen nicht zurück. Laut dem EY-Bericht weiten 37 % der Unternehmen den Umfang ihrer geplanten KI-Implementierungen aus, während nur 15 % zu begrenzteren Einsätzen übergehen. „Unternehmen zeigen Anzeichen dafür, Prioritäten zu setzen, anstatt rein auf die Verbreitung zu drängen“, erklärte Dan Diasio, Global AI Consulting Leader bei EY.ciodive

Unternehmen setzen auf taktische Strategien zur Kostensenkung. Daten aus dem AI API Infrastructure Report 2026 von AICC, basierend auf 2,4 Milliarden zwischen Januar und April verarbeiteten API-Aufrufen, zeigen: Unternehmen, die Multi-Modell-Routing, Prompt-Caching und die Integration von Open-Source-Modellen nutzen, konnten ihre Kosten um 30 bis 80 Prozent senken. Open-Source-Modelle machten im ersten Quartal 2026 bereits 38 % des Token-Volumens in Unternehmen aus, verglichen mit 11 % im Vorjahr.openpr

Architekturen für mehr Effizienz

Branchenexperten unterscheiden zunehmend zwischen dem Einsatz von KI-Agenten zur Entwicklungszeit („Design-Time“) und zur Laufzeit („Run-Time“). Van der Putten plädierte dafür, dass Unternehmen teure Denkmodelle einmalig nutzen sollten, um Arbeitsabläufe zu entwerfen, und anschließend leichtgewichtige Systeme einsetzen, um diese wiederholt auszuführen: „Das ist so, als würde man einen Fünf-Sterne-Gourmetkoch einmal dafür bezahlen, ein Rezept zu erfinden, und danach geschickte, aber deutlich günstigere Köche die Mahlzeit zubereiten lassen.“techradar

Die FinOps-Disziplin, die ursprünglich auf Cloud-Kosten abzielte, wurde auf KI-Ausgaben ausgeweitet. Zudem soll die Tokenomics Foundation, ein im vergangenen Monat vorgestellter Ableger der Linux Foundation, Unternehmen dabei helfen, unternehmensweite KI-Kosten unter Kontrolle zu bringen. „Die Ära von ‚KI um jeden Preis‘ ist vorbei“, schrieb ein Strategieexperte für Unternehmens-KI diese Woche. „Der Erfolg gehört jetzt jenen Organisationen, die Beobachtbarkeit nicht als technische Anforderung, sondern als strategischen Imperativ betrachten.“electronicsmedia+1