LONDON (IT BOLTWISE) – In deutschen Unternehmen wachsen die Kosten für KI-Anwendungen weiter, obwohl Tokenpreise wegen technischer Fortschritte tendenziell sinken. Für 2026 werden Ausgaben für KI auf rund 28,7 Milliarden Euro veranschlagt. Davon entfallen etwa 11,5 Milliarden Euro auf generative KI. Der Haupttreiber ist das Abrechnungsmodell pro Token, während zugleich ineffiziente Anfragen teure Modelle unnötig stark auslasten.
Die Wirtschaftlichkeit von KI kippt in vielen deutschen Unternehmen gerade von der Modellfrage zur Verbrauchsfrage. Auch wenn sich die Preise pro Token durch technologische Fortschritte tendenziell verringern, steigen die Gesamtausgaben weiter. Als Grund wird ein Abrechnungsmodell genannt, das direkt an die verarbeiteten Texteinheiten großer Sprachmodelle gekoppelt ist. Wenn Unternehmen Nutzung und Automatisierung ausweiten, wächst damit oft nicht nur der Nutzen, sondern auch der gesamte Tokenverbrauch – und genau dort setzt die aktuelle Gegenbewegung an.
Für das Jahr 2026 werden die Ausgaben für KI in Deutschland auf circa 28,7 Milliarden Euro veranschlagt. Besonders auffällig: Die reinen Ausgaben für generative KI sollen dabei auf etwa 11,5 Milliarden Euro steigen – und damit verdoppeln. Der Mechanismus dahinter ist weniger überraschend als die absoluten Zahlen: Generative Systeme werden zunehmend als Baustein in Prozesse eingebunden, statt nur punktuell genutzt zu werden. Dadurch sinken zwar die Kosten je Token, aber die Menge der verarbeiteten Tokens wächst häufig schneller als die Einsparungen. In dieser Logik passt auch die Prognose von Goldman Sachs, dass der Tokenverbrauch bis 2030 um das 24-Fache steigen kann, sobald Unternehmen stärker autonome KI-Agenten einsetzen.
Dass es nicht automatisch günstiger wird, liegt zugleich an der Art, wie Anfragen durch ein Unternehmen laufen. Laut Analysen von Accenture reichen für lediglich 10 Prozent der betrieblichen Aufgaben modernste, leistungsfähige KI-Modelle aus. Trotzdem werden nach dieser Darstellung mehr als die Hälfte der Anfragen genau an diese teuren Systeme weitergeleitet. Dieses Missverhältnis wirkt wie ein Verstärker: Jede unnötige Weiterleitung erhöht die Tokenkosten, selbst wenn der eigentliche Auftrag nur ein „kleineres“ Modell bräuchte. Hinzu kommt, dass nur rund 30 Prozent der Unternehmen automatisierte Systeme nutzen, um Anfragen abhängig von ihrer Komplexität dem passenden Modell zuzuweisen – dort liegt ein konkretes Optimierungsfeld, das unmittelbare Wirkung auf das Kostenprofil verspricht.
Die technische Antwort darauf heißt vor allem Model-Routing. Konzerne wie Siemens und SAP setzen hierfür auf Logiken, die Anfragen je nach Anforderungen an das günstigste geeignete Modell weiterleiten. In der Praxis bedeutet das: Ein klassifizierender Vorprozess bewertet Eingabe, erwartete Output-Tiefe und mögliche Risikostellen, bevor das eigentliche Sprachmodell „durchgeschaltet“ wird. Ergänzend kommt Prompt-Caching zum Einsatz, also ein Zwischenspeichern wiederkehrender Kontexte, damit die KI bei identischen oder sehr ähnlichen Abfragen nicht jedes Mal erneut den kompletten Kontext vollständig verarbeiten muss. Zusammengenommen funktionieren solche vorgeschalteten Kontrollinstanzen wie ein wirtschaftlicher Filter: Sie erhöhen den Ertrag pro eingesetztem Token und senken gleichzeitig die Varianz der Kosten, weil teure Modelle gezielter zum Einsatz kommen.
Neben der Technik verlagert sich die Steuerung immer stärker in Governance-Mechanismen. Unternehmen steuern die KI-Nutzung über organisatorische Regeln, Schulungen und individuelle Kontingente, statt nur „frei zu nutzende“ Tools bereitzustellen. Zalando, SAP, Zeiss und die Deutsche Bank setzen laut der beschriebenen Praxis auf flexible Limits, etwa rollen- oder projektbasiert. Das adressiert einen typischen Lernprozess: Ohne Leitplanken steigt die Zahl der Anfragen, aber nicht automatisch die Qualität der Prompts. Schulungsprogramme sind in diesem Zusammenhang nicht nur „Change Management“, sondern ein wirtschaftlicher Hebel, weil sie das Bewusstsein für effizientes Prompting und den Kostenwert von Tokens schärfen.
Damit wird auch erklärbar, warum Tokenomics oder transparente Kostenansichten in Schulungsformaten eine größere Rolle spielen. Konzerne wie Mercedes, Merck und Eon setzen dabei offenbar auf die Aufklärung der Belegschaft – mit dem Ziel, dass Mitarbeitende Prompting-Strategien nutzen, die weniger Iterationen erfordern und Kontext gezielter bereitstellen. Die Entwicklung zeigt außerdem, dass die Beschaffung nicht mehr nur nach „bestem Modell“ läuft. Lokale KI-Modelle tragen etwa bei g+ dazu bei, einfache Aufgaben intern und damit unter Umständen mit deutlich kontrollierbaren Betriebskosten zu erledigen. Für Fachbereiche kann das bedeuten: Routineanfragen laufen schneller und günstiger, während nur die wirklich anspruchsvollen Fälle an zentrale, sehr leistungsfähige Systeme gehen.
Auch wenn die Meldung vor allem die steigenden Ausgaben in den Vordergrund stellt, ist die eigentliche Botschaft für IT-Leiter und Produktverantwortliche pragmatisch: Optimierung findet zunehmend im Zusammenspiel aus Architektur, Abrechnung und Prozessdesign statt. Ein Unternehmen kann Tokenpreise nicht allein beeinflussen, wohl aber seinen eigenen Verbrauch, indem es Routing, Caching und Nutzungsregeln wirksam orchestriert. Wenn die Prognosen zu starkem Wachstum beim Tokenverbrauch stimmen, wird dieser Ansatz nicht zur Kür, sondern zum Standard – und zwar unabhängig davon, ob die eingesetzte KI im Hintergrund als generatives System, als Agent oder als lokales Modell umgesetzt wird.
Für die nächsten Quartale dürfte spannend sein, wie schnell sich automatisiertes Modellzuweisen in der Breite durchsetzt. Genau dort bleibt laut den beschriebenen Daten ein Ersparnispotenzial ungenutzt. Wer jetzt auf Model-Routing, Prompt-Caching und Rollen-/Projekt-Limits setzt, kann Kostenentwicklung früh stabilisieren und gleichzeitig die Nutzerakzeptanz erhöhen, weil klare Regeln die Unsicherheit im täglichen Prompting reduzieren. Und wer dabei auch lokale Modelle einplant, reduziert Abhängigkeiten von zentralen Gebührenmodellen und schafft Alternativen für wiederkehrende Routineaufgaben.
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