KPMG: 29 % der leitenden Geschäftsleiter haben Schwierigkeiten, KI-Kosten zu verstehen und zu kontrollieren

KPMGs Global AI Pulse für das zweite Quartal 2026 ergab, dass fast ein Drittel der Unternehmensführer nicht verstehen oder kontrollieren kann, was die Laufkosten ihrer KI-Systeme betragen. 

Unternehmen, die Mitarbeiter entlassen und ihren Haushalt zugunsten der erwarteten günstigeren KI-Technologie umstrukturiert haben, werden nun pro Token abgerechnet, was zu massiven KI-Ausgabenrechnungen führt. 

Ist KI für Unternehmen zu teuer? 

KPMG befragte 2.145 C-Suite- und leitende Geschäftsleiter aus 20 Ländern für sein vierteljährliches Global AI Pulse Survey. Die Ergebnisse zeigen, dass 29 % der Führungskräfte Schwierigkeiten mit den Betriebskosten haben, insbesondere wenn die KI-Nutzung über das Teststadium hinausgeht und in großem Maßstab eingesetzt wird. 

Ein weiteres Drittel der Befragten nannte ihr eigenes schwaches Verständnis der KI-Wirtschaft als Hindernis für die Einführung von KI-Agenten überhaupt.

Der Hauptgrund für diese Schwierigkeit ist, dass KI-Unternehmen nun nach Nutzung abrechnen. Anbieter wie Anthropic, OpenAI und GitHub operierten zuvor mit festen Abonnements, aber jetzt wird jedes Prompt und jede Antwort pro Token berechnet. 

Ein Token ist ein kleines Stück Text oder Code, das ein Modell verarbeitet, und da es nicht sauber einem einzelnen Wort zugeordnet werden kann, ist es sehr schwer, die Kosten eines Projekts vorherzusagen, bevor die Rechnung eintrifft.

In einem verwandten KPMG-Umfragenannten nur 26 % der Unternehmen, dass sie einen umfassenden Echtzeit-Überblick über die KI-Ausgaben hatten. Die Hälfte hatte eine teilweise Aufsicht. Die restlichen 22 % hatten entweder keine oder erfuhren erst, was sie ausgegeben hatten, als die Rechnung erschien.

Steve Chase, globaler Leiter von KI bei KPMG, erklärte, dass KI-Technologie „eine neue Ressource ist, die verwaltet werden muss“. Er sagte auch, dass sein Unternehmen derzeit Kunden berät, die ein ganzes Jahr ihres Token- und Cloud-Budgets in wenigen Monaten aufgebraucht haben. 

Wofür geben Unternehmen Geld für KI aus? 

Ein nicht namentlich genanntes Unternehmen soll angeblich in einem einzigen Monat eine Rechnung von rund 500 Millionen US-Dollar für Anthropics Claude angehäuft haben, nachdem es keine Nutzungsgrenzen für Mitarbeiter festgelegt hatte. Als GitHub Copilot am 1. Juni 2026 vollständig auf nutzungsabhängige Abrechnung umstellte, stiegen die prognostizierten monatlichen Kosten eines Entwicklers von etwa 67 € (72 $) auf 966 € (1.040 $). 

Unternehmen reagieren auf diese exorbitanten Kosten, indem sie zurückhaltender werden. KPMG fand heraus, dass fast die Hälfte der Organisationen die Einführung ihrer KI-Produkte verlangsamt oder verzögert hat, nachdem die Kosten den erwarteten Wert überstiegen hatten. 

Günstigere Modelle mit hoher Wiedergabetreue sind nun der am schnellsten wachsende Einflussfaktor auf die KI-Strategie, ein Anstieg um sieben Prozentpunkte seit dem ersten Quartal. 

Cryptopolitan berichtete, dass Uber (NYSE: UBER) sein gesamtes KI-Coding-Budget für 2026 bis April, vier Monate in das Jahr hinein, aufgebraucht hatte, und jetzt seine Ingenieure auf 1.500 $ pro Tool und Monat beschränkt. Meta (NASDAQ: META) hat etwa 6,000 Mitarbeitern mitgeteilt , dass es ein internes Gateway mit Budgets und Ausgabenwarnungen aufbaut, um „Tokenmaxxing“ einzudämmen.

Amazon (NASDAQ: AMZN) hat die Leaderboard, das es Ende Mai eingeführt hatte, um die KI-Nutzung zu fördern, abgebaut, nachdem Mitarbeiter es mit sinnloser Aktivität manipuliert hatten.

Cryptopolitan berichtete kürzlich dass Coinbases CEO, Brian Armstrong, vorschlug, günstigere Open-Weight-Modelle zur Kontrolle der steigenden KI-Kosten zu verwenden, aber dieser Vorschlag stieß auf Kritik und Bedenken aufgrund von Sicherheitsimplikationen.