LONDON (IT BOLTWISE) – Unternehmen und Verbraucher könnten KI-Nutzung künftig wie Strom abrechnen: nicht pauschal, sondern nach Tokens. Eine neue Auswertung von 380 Billionen Token stellt darauf ab, wie sich der Anstieg der KI-Nutzung in den Erwartungen der Finanzmärkte widerspiegelt. Dabei zeigt sich ein messbarer „AI-Premium“-Effekt: Bestimmte Firmenaktien reagieren stärker positiv auf wachsende KI-Verbräuche als andere. Noch spannender: Die Token-Daten könnten Ökonomen künftig in Echtzeit neue Messmethoden für die Verbreitung von KI liefern.
Wenn Künstliche Intelligenz tatsächlich zur „utility“ wird, wie es OpenAI-Chef Sam Altman in einer vielzitierten Aussage formuliert hat, dann wandert die Frage von „Wie leistungsfähig ist ein Modell?“ in Richtung „Wie wird KI gemessen und abgerechnet?“ Genau hier setzen „AI tokens“ an: Tokens sind die kleinsten Recheneinheiten in einem KI-System, also Text- und Datenfragmente, die ein Modell einliest, verarbeitet und wieder ausgibt. Wer mehr oder längere Prompts nutzt, automatisiert mehr Workflows oder lässt ein Modell länger „arbeiten“, löst in der Regel auch mehr Token-Processing aus. Damit wird aus einer schwer greifbaren Betriebsgröße eine abrechenbare, skalierbare Metrik – die im Artikel als Gegenstück zur Kilowattstunde beschrieben wird: ein Maß, das Nutzung greifbar macht und Kosten steuerbar macht.
In der Praxis zeigt sich die Abrechnung entlang dieser „Meter“-Idee bereits deutlich im B2B-Umfeld. Viele Anbieter offerieren zwar für Konsumenten weiterhin Flatrates, doch für Unternehmen und Entwickler wird Token-basierte Preisgestaltung immer wichtiger: Abgerechnet wird dann nach Anzahl der genutzten Tokens, nicht nach einem festen Monatsumfang. Das verändert das Verhalten. In der Vergangenheit haben manche Teams Künstliche Intelligenz in einem nahezu ungezügelten Modus ausprobiert („tokenmaxxing“), bis die Rechnung und die Kostenstruktur sichtbar wurden. Danach folgten in Unternehmen häufig Gegenmaßnahmen („tokenminimizing“): Guardrails, bessere Prompt-Hygiene, kürzere Kontextfenster, model routing und die Umstellung komplexer Aufgaben auf günstigere Modellvarianten.
Die eigentliche wissenschaftliche Idee der neuen Arbeit liegt aber weniger im Kostenmanagement, sondern im Datenabdruck, den Token-Nutzung hinterlässt. Künstliche Intelligenz erzeugt beim Betrieb eine digitale Spur: Prompts, Antworten, aber auch Nutzungsmetriken wie Tokencounts und Verläufe. Ökonomen Nicola Borri, Aleh Tsyvinski und Yukun Liu nutzen dafür einen vergleichsweise neuen Datenkanal: OpenRouter. OpenRouter fungiert als eine Art zentraler Zugang zu vielen Modellanbietern, sodass Entwickler nicht jede einzelne Vertragsbeziehung separat pflegen müssen. Je stärker Unternehmen und Beschäftigte auf Plattformen wie diese ausweichen, um Preise zu vergleichen und je nach Aufgabe Kosten zu optimieren, desto „reicher“ wird auch das beobachtbare Nutzungsprofil – wobei die Daten im Datensatz anonymisiert sein sollen, um individuelle Identitäten zu schützen.
Auf dieser Grundlage analysieren die Forschenden 380 Billionen KI-Tokens zwischen Januar 2024 und April 2026. Diese Zeitspanne wird als relevant dafür beschrieben, wie sich die Nutzung im Markt hochschaukelt. Aus den wöchentlichen Änderungen von Tokens, Ausgaben und aktiven Nutzern verdichten sie das Ganze zu einem aggregierten Messwert, den sie „AI Factor“ nennen. Anschließend koppeln sie diesen Faktor statistisch an die Kursentwicklung von Unternehmen: Welche Aktien steigen, wenn der „AI Factor“ wächst, und welche bewegen sich weniger oder umgekehrt? Das ist im Kern eine klassische Brillenübung der Finanztheorie: Aktienkurse gelten als verdichtetes Signal für Erwartungen des Marktes über die Zukunft. Natürlich können Märkte danebenliegen – Finanzblasen gehören zur bekannten Historie – aber genau deshalb ist die Frage spannend: Welche Firmen werden als besonders durch KI profitieren könnend eingepreist, und welche bekommen eher Gegenwind?
Die Ergebnisse fallen dabei nicht nur für Tech-Konglomerate aus, sondern wirken überraschend breit. Die Studie berichtet einen „AI Premium“-Effekt: Firmen, deren Aktienkurse am stärksten auf steigende Gesamtnutzung von Künstlicher Intelligenz reagieren, erzielten anschließend im Schnitt deutlich höhere Renditen. Im Text wird dieser Effekt als Differenz von etwa 0,64 Prozentpunkten pro Woche zwischen den als großen Gewinnern und den als wenig profitierend betrachteten Unternehmen beschrieben. Noch wichtiger als die Richtung ist die Reichweite: Laut Arbeit erwarten Marktteilnehmer nicht nur in der Software- oder Chip-Industrie eine KI-Wirkung, sondern auch in Branchen wie Airlines, Kreuzfahrt, Versorgern, Industrie, Handel, Banken oder sogar in der Entsorgungswirtschaft. Außerdem sei der „AI Premium“ besonders stark für Unternehmen in den USA und Europa, während er in China und anderen Schwellenländern schwächer ausfällt; parallel deuten die Auswertungen darauf hin, dass der Zusammenhang besonders ausgeprägt ist, wenn die Nutzung besonders leistungsfähiger „Frontier“-Modelle zunimmt.
Konkreter wird es anhand der Beispiele, die die Autoren im Datensatz nennen. Unter den S&P-500-Werten mit besonders hohen „AI Premium“-Markern werden laut Text unter anderem AppLovin, Carvana, Lumentum, Expand Energy und Baker Hughes aufgeführt. Umgekehrt nennt die Arbeit auch einen „Verlierer“-Block mit offenbar geringerem KI-Nutzen-Effekt auf die erwartete Wertschöpfung: Moderna, Estée Lauder Companies, ON Semiconductor, Skyworks Solutions und Aptiv. Gleichzeitig betont der Artikel mehrere Einschränkungen, die gerade für Entscheider relevant sind: Erstens handelt es sich um einen Working Paper-Status ohne Peer Review. Zweitens könnte die Token-Datenbasis von OpenRouter einen Selektionsbias enthalten, weil Plattformnutzer häufig erfahrene, kostenbewusste Power-User sind, die Modelloptionen aktiv gegeneinander austarieren. Das ist nicht automatisch falsch, aber es bedeutet, dass „KI-Nutzung“ hier eher die Nutzungsmuster von fortgeschrittenen Anwendern abbilden kann als den Durchschnittskunden mit einzelnen Monatsabonnements für Chatbots.
Für den Unternehmensalltag folgt daraus vor allem eine doppelte Botschaft. Strategisch gesehen bestätigt die Studie, dass Token-basierte Nutzung als Messgröße nicht nur für Abrechnung und Kostenkontrolle taugt, sondern auch als Proxy für die wirtschaftliche Durchdringung von Künstlicher Intelligenz interpretiert werden kann. Operativ heißt das: Wer Tokenverbrauch reduziert, ohne Wert zu verlieren, optimiert nicht bloß Budgets, sondern beeinflusst womöglich auch, wie stark der eigene Einsatz im größeren Marktradar sichtbar wird – zumindest in Märkten, die auf solche Signale reagieren. Ökonomisch interessant ist zudem die methodische Verschiebung: Statt Umfragen, Gewinnaufrufen oder Produktankündigungen könnten Forschende stärker auf die „digitale Papierspur“ von Tokens setzen, um Verbreitung nahezu in Echtzeit zu beobachten. Ob die identifizierten Gewinner auch dauerhaft Kurschancen liefern, lässt sich daraus nicht als Investmentstrategie ableiten; dafür sind Märkte zu wandelbar und die Effekte könnten bereits eingepreist sein. Aber als neues Messinstrument für die KI-Industrialisierung – als „KI-kWh“ – ist der Ansatz jedenfalls greifbar.
Am Ende steht damit weniger die konkrete Börsenprognose im Vordergrund als die Frage, wie sich Künstliche Intelligenz in Kennzahlen und Datenströme übersetzen lässt. Wenn Tokens wirklich zu einer Art Standardmetrik werden, entsteht ein Messproblem, das über die reine Technik hinausgeht: Welche Anwendungsfälle erhöhen den Tokenbedarf nachhaltig? Wie schnell wandern Einsätze aus Pilotbereichen in produktive Prozesse? Und wie wirken sich Modellwechsel, Routing-Strategien und Guardrails langfristig auf die tatsächliche Wertschöpfung aus? Genau hier könnte die Verbindung aus Token-Datenzugang, ökonomischer Methodik und marktlicher Erwartungsbildung neue Forschungskorridore öffnen.
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