Die anfängliche Euphorie um künstliche Intelligenz weicht einer ernüchternden Realität: Immer mehr Unternehmen berichten von massiven Kostenexplosionen und ausbleibenden Produktivitätssteigerungen. Einige Großkonzerne haben ihre gesamten KI-Jahresbudgets bereits im Mai aufgebraucht.
Milliarden für die KI – ohne messbaren Ertrag
Die Rechnung wird immer teurer. Ein US-Unternehmen verbuchte allein für einen Monat KI-Nutzung eine Rechnung von 500 Millionen Dollar – weil schlicht keine Begrenzung für Mitarbeiterlizenzen festgelegt worden war. Solche Fälle sind keine Einzelfälle mehr. Brancheninternen Daten zufolge haben sich die KI-Ausgaben vieler Firmen in den vergangenen Monaten verdoppelt oder sogar verdreifacht.
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Besonders deutlich wird das Problem in der Softwareentwicklung. Die Kosten für einen einzigen zusammengeführten Code-Abschnitt stiegen von 28 Cent bei geringer KI-Nutzung auf bis zu 89 Dollar bei intensivem Einsatz – ein Anstieg um das 300-fache. Der COO von Uber berichtete, dass das jährliche KI-Budget seines Unternehmens bereits nach vier Monaten aufgebraucht war. Der Haken: Eine messbare Produktivitätssteigerung blieb aus.
82 Prozent der KI-Ausgaben verpuffen wirkungslos
Die Zahlen sind ernüchternd. Branchenbeobachter schätzen, dass 82 Prozent der aktuellen Ausgaben für KI-Token – die Recheneinheiten, die diese Modelle verarbeiten – in keinerlei produktive Ergebnisse oder ausgelieferte Produkte fließen. Stattdessen landen die Milliarden in internen Experimenten oder der Fehlerkorrektur.
Denn die Qualität der KI-generierten Arbeit gibt zunehmend Anlass zur Sorge. KI-generierter Code verursacht einer Analyse zufolge 1,7-mal mehr Probleme als menschlich geschriebener Code. Noch alarmierender: 44 Prozent aller Token-Ausgaben fließen derzeit in die Behebung von Fehlern, die die KI zuvor selbst produziert hat.
Die Abhängigkeitsfalle: Entwickler ohne KI hilflos
Eine Studie aus dem Jahr 2026 zeigt ein weiteres Problem: Entwickler sind inzwischen so stark auf KI-Tools angewiesen, dass sie ohne sie kaum noch arbeiten können oder wollen. Frühere Produktivitätsgewinne ließen sich daher nicht reproduzieren. Forscher der Singapore Management University warnen vor erheblichen langfristigen Wartungskosten und technischen Schulden, die durch diese Abhängigkeit entstehen.
Anbieter reagieren mit Sparmodellen
Die Technologiekonzerne stellen sich neu auf. Google-CEO Sundar Pichai präsentierte auf der Google I/O im Mai 2026 das Modell Gemini 3.5 Flash, das speziell auf Kostensenkung für Unternehmenskunden ausgelegt ist. Google verspricht Einsparungen von über einer Milliarde Dollar jährlich, wenn Unternehmen 80 Prozent ihrer Arbeitslasten auf eine Mischung aus Flash- und Frontier-Modellen verlagern. Ermöglicht wird dies durch hauseigene TPU-Chips, die laut Google einen Kosten-vorteil von 50 bis 75 Prozent gegenüber der Konkurrenz bieten.
Auch OpenAI rät seinen Kunden inzwischen, Frontier-Modelle gezielter einzusetzen. „Hochleistungsmodelle sind nicht für jeden Arbeitsablauf notwendig“, erklärte Unternehmensvertreter Thomas Jeng. Er empfahl, verschiedene Modellstufen zu kombinieren, um die Kosten zu kontrollieren. Microsoft hat damit begonnen, KI-Lizenzen für eigene Mitarbeiter zurückzufahren.
Die Preismodelle wandeln sich ebenfalls: GitHub Copilot setzt auf nutzungsabhängige Preise, andere Anbieter wie Cursor haben unbegrenzte Tarife komplett gestrichen.
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Trotz der Krise fließt weiterhin enormes Kapital in die Branche. Anthropic schloss kürzlich eine Series-H-Finanzierungsrunde mit einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar ab und überholte damit OpenAI, das auf 852 Milliarden Dollar kommt. Anthropics Umsatz-Run-Rate soll im Mai 2026 die 47-Milliarden-Dollar-Marke überschritten haben. Das Unternehmen hat zudem einen Zehnjahresvertrag über Cloud-Infrastruktur im Wert von über 100 Milliarden Dollar abgeschlossen.
Finanzstrategen schlagen jedoch Alarm. Jefferies-Analyst Chris Wood sieht eine „massive Diskrepanz“ zwischen US-Investitionen von geschätzt 680 Milliarden Dollar und chinesischen Investitionen von 124 Milliarden Dollar. Er vergleicht den aktuellen Zyklus mit historischen Blasen wie der Dotcom-Ära und warnt vor einem Überinvestitions-Crash in den USA, der die KI-Einführung letztlich verlangsamen könnte.
Die Analyse von Panmure Liberum untermauert diese Bedenken: Für die meisten großen US-Tech-Firmen werden bis 2030 negative Renditen auf KI-Investitionen prognostiziert. Die erwarteten Renditen liegen demnach bei minus 15,7 Prozent für Alphabet und minus 28,8 Prozent für Meta. Amazon bildet die bemerkenswerte Ausnahme unter den Branchengrößen.
