KI-Kostenexplosion: 23% der Firmen verlieren Kontrolle über Ausgaben
Veröffentlicht am: 03.09.2026 um 19:52 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Implementierung von Lösungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) stellt Unternehmen zunehmend vor finanzielle und organisatorische Probleme. Eine aktuelle Studie der Beratungsgesellschaft KPMG legt offen, dass ein erheblicher Teil der Führungskräfte die Kontrolle über die entstehenden Ausgaben verliert.
Demnach gaben 23 % der Befragten an, Schwierigkeiten mit nutzungsabhängigen KI-Kosten zu haben. Während 42 % lediglich einen teilweisen Überblick über ihre Ausgaben verbuchen, räumten 33 % ein, die zugrunde liegenden Kostenstrukturen überhaupt nicht zu verstehen.
Explosionsartiger Anstieg des Ressourcenverbrauchs
Wie massiv der Bedarf an Rechenkapazitäten in der Praxis wächst, verdeutlicht die Entwicklung beim IT-Dienstleister Adesso. Dort hat sich der Token-Verbrauch seit dem Herbst 2025 verhundertfacht. Insgesamt verarbeiteten 4.800 Mitarbeiter rund 450 Milliarden Token. Trotz der damit verbundenen Kosten berichtete das Unternehmen von signifikanten Effizienzsteigerungen: In der Spitze seien Produktivitätsgewinne von bis zu 60 % erzielt worden.
Diese Entwicklung spiegelt sich in globalen Marktprognosen wider. Analysten von Gartner rechnen damit, dass die Ausgaben für KI-Modelle um 63 % auf insgesamt 64 Milliarden US-Dollar steigen werden. Der gesamte weltweite IT-Spend soll demnach um 14,2 % wachsen.
Langfristige Projektionen von Bain & Co. deuten zudem darauf hin, dass KI die IT-Kosten eines typischen Konsumgüterunternehmens mit einem Umsatz von 10 Milliarden US-Dollar bis zum Jahr 2035 um bis zu 75 % in die Höhe treiben könnte.
Infrastrukturinvestitionen erreichen Billionen-Grenze
Um die steigende Nachfrage zu bewältigen, fließen enorme Summen in den Ausbau der Infrastruktur. Experten von Social Graph VC schätzen, dass die Investitionen in Rechenzentren im Jahr 2026 die Marke von einer Billion US-Dollar überschreiten werden – dies entspricht einer Verdopplung gegenüber den Ausgaben der vier größten Cloud-Anbieter im Vorjahr.
Für das Ende des Jahrzehnts werden jährliche Investitionen zwischen 3 und 4 Billionen US-Dollar erwartet, bis 2031 könnten es gar 10 Billionen US-Dollar sein.
Konkrete Großprojekte unterstreichen diesen Trend. Anthropic schloss jüngst einen Cloud-Deal mit Lambda über 35 Milliarden US-Dollar ab, um Kapazitäten für seine Modelle Claude und Claude Code zu sichern. Ein weiterer Vertrag mit Nscale über 45 Milliarden US-Dollar adressiert Standorte in West Virginia.
Auch AWS verstärkt sein Engagement und kündigte an, bis zum Jahr 2036 insgesamt 5,9 Milliarden Franken in der Schweiz zu investieren. Auf dem AWS Summit Anfang September wurde bekannt, dass der Dienst Bedrock im ersten Quartal 2026 bereits mehr Token verarbeitet hat als im gesamten Zeitraum zuvor.
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Mittelstand kämpft mit Hardware-Kosten und Altsystemen
Während Großkonzerne Milliarden investieren, steht der deutsche Mittelstand vor pragmatischen Hürden. In einer im Juli 2026 veröffentlichten Studie von CIO, Computerwoche und Dell nannten 41 % der befragten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) in der DACH-Region zu hohe Hardware-Kosten als größte Barriere für KI-Investitionen.
Die bestehende Infrastruktur erweist sich oft als unzureichend: 44 % der KMU nutzen herkömmliche Desktops oder Clients als Server-Ersatz, 25 % setzen auf dedizierte On-Prem-Server. Von letzteren ist jedes dritte System älter als fünf Jahre. Dennoch planen 40 % der Firmen, ihre lokale KI-Infrastruktur innerhalb der nächsten zwölf Monate auszubauen. Insgesamt messen 60 % der Befragten On-Prem-Lösungen für die Zukunft eine bedeutende Rolle bei.
Energie und Modellpreise als kalkulatorische Risiken
Neben der Hardware rückt die Energieversorgung in den Fokus. Greg Abel, CEO von Berkshire Hathaway, bezeichnete Strom als den nächsten kritischen Engpass für die KI-Entwicklung. Ein Energieversorger in Iowa decke bereits 8 % seines Strombedarfs allein durch Rechenzentren. Neue Anlagen dürften laut Abel nur dann entstehen, wenn sie keine Kostensteigerungen für Bestandskunden nach sich ziehen.
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Gleichzeitig bleibt die Preisgestaltung der Modell-Anbieter volatil. Google veröffentlichte jüngst die Modelle Gemini 3.8 Flash und Flash Cyber. Während die Einführungspreise bei 0,75 US-dollar pro Million Input-Token liegen, wurde bereits angekündigt, dass sich diese Kosten ab Januar 2027 verdoppeln werden.
Im Vergleich zum Vorgängermodell 3.7 Flash steigen die Kosten pro Aufgabe damit um 40 %. Dennoch positioniert Google das Angebot preislich unterhalb von Wettbewerbsprodukten wie GPT-5.6 Sol oder Claude Opus 5.
