OpenAI und Anthropic stehen vor einer neuen Realität, da Kunden Tokenmaxxing gegen Kosteneffizienz eintauschen

Marktanalyse

Eine stille Abrechnung entfaltet sich in der KI-Branche. Nach Jahren einer Aufwands-um-jeden-Preis-Adoption, die explosiven Wachstum für die führenden Modellbauer ermöglichte, verlagern Unternehmenskunden sich von Tokenmaxxing, das eine maximale KI-Nutzung unabhängig von den Kosten incentiviert, hin zu engeren, auf Effizienz ausgerichteten Kontrollen. Dieser Wandel droht, die himmelhohen Umsatzverläufe von OpenAI und Anthropic zu verlangsamen und erklärt, warum beide Unternehmen offenbar motiviert sind, die öffentlichen Märkte zu suchen, solange ihre Zahlen noch außergewöhnlich aussehen.

Die Veränderung ist bereits in Startups und mittelgroßen Unternehmen sichtbar, die einst hohen Tokenverbrauch als Betriebsausgabe statt als zu verwaltenden Posten behandelten. Flo Crivello, CEO des 25-köpfigen KI-Startups Lindy, sagte, sein Unternehmen habe den gesamten Traffic von Anthropics Claude-Modellen auf DeepSeek verlagert, einen kostengünstigeren Open-Weight-Anbieter aus China. Die Kosteneinsparungen waren unmittelbar, sagte Crivello: Man konnte sehen, wie diese Kostenkurve nach unten ging, wie sie geradezu zu Boden krachte. Er erwartet, dass Lindy innerhalb weniger Monate Millionen spart, was, sagte er offen, eine Frage des Überlebens für das Unternehmen sei.

Diese Anekdoten spiegeln breitere Sorgen in großen Konzernen wider. Uber hat Ausgabenkategorien für die KI-Nutzung der Mitarbeiter eingeführt, beginnend mit einer Basisstufe von 1.500 US-Dollar pro Monat, nachdem seine Ingenieurteams Berichten zufolge ein gesamtes Jahres-KI-Budget in vier Monaten aufgebraucht hatten. Finanzchefs und Beratungsfirmen sagen, Unternehmen verlangten nun klarere Kapitalrenditen (ROI) aus KI-Projekten und verhängten entweder Obergrenzen, verschoben neue Initiativen um 1218 Monate oder implementierten Modell-Routing-Strategien, um Aufgaben bei Bedarf günstigeren Modellen zuzuweisen.

Dieses Zurückhalten ist wichtig, weil OpenAI und Anthropic direkte Nutznießer der Tokenmaxxing-Ära waren. Beide Unternehmen wiesen in diesem Jahr atemberaubende Run-Rates aus: Anthropic gab im Mai eine annualisierte Run-Rate von 47 Milliarden US-Dollar bekannt, gegenüber etwa 10 Milliarden US-Dollar Umsatz im vorangegangenen vollen Jahr, während Berichte über OpenAI auf eine Run-Rate näher bei 25 Milliarden US-Dollar hindeuten, gegenüber 13,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025. Diese Zahlen helfen zu erklären, warum beide Unternehmen Anfang Juni vertrauliche Börsenprospektunterlagen eingereicht haben und weithin als im Rennen betrachtet werden, sich zu listen, solange das Wachstum noch auf Höchstgeschwindigkeit ist.

Der Analyst Gil Luria von D.A. Davidson argumentiert, dieses Wachstum könne nicht unendlich so weitergehen: Die aktuellen Wachstumsraten für Anthropic und OpenAI seien die schnellsten, die sie je haben werden, was größtenteils eine Frage der einfachen Mathematik sei, sagte er gegenüber CNBC. Luria fügte hinzu, manche Unternehmenskunden könnten bald strengere Limits für die Token-Nutzung auferlegen, was für die KI-Führer Dringlichkeit schaffe, vor einer Normalisierung der Ausgaben Zugang zu den öffentlichen Märkten zu bekommen.

Wettbewerbs- und struktureller Druck

Die Ausgabenklemme trifft in einen Moment intensivierender Konkurrenz. Microsoft, das ein großer Investor in dem Sektor ist, hat billigere Modelle eingeführt und intelligenteres Routing in Produkten wie GitHub Copilot betont. Microsoft-CEO Satya Nadella hat öffentlich davor gewarnt, zu viel Wert in wenigen Frontier-Modellen zu konzentrieren, und argumentiert, die Branche sollte vermeiden, eine kleine Anzahl dominanter Anbieter zu schaffen, die überproportionalen wirtschaftlichen Wert abschöpfen.

Amazon und Google zielen ebenfalls auf kosten-effizientere Angebote. Amazons oberster KI-Manager, Peter DeSantis, sagte, das Unternehmen erwarte, innerhalb eines Jahres mit Frontier-Modellen konkurrieren zu können, wobei es auf eigene Chips setzt, um Modelle auf einer niedrigeren Kostenbasis zu produzieren. Google hob bei seiner Entwicklerkonferenz leichtere Varianten wie Gemini 3.5 Flash hervor und nannte Preisniveaus, die für einige Workloads halb so hoch oder ein Drittel vergleichbarer Frontier-Modelle betragen.

Diese Schritte sind bedeutsam, weil Microsoft, Amazon und Google über große finanzielle Mittel und Full-Stack-Infrastruktur verfügen, die teurere Drittanbieter-Modelle unterbieten können. Der PitchBook-Analyst Harrison Rolfes deutete an, diese Firmen könnten unabhängige Model-Entwickler ausstechen, indem sie kosteneffiziente Alternativen in ihren Cloud- und Entwickler-Ökosystemen ausrollen.

Anthropic und OpenAI haben mit strikteren Unternehmenskontrollen und Analysen reagiert, um Kunden bei der Ausgabenverwaltung zu helfen. OpenAI führte neue Analysen und Unternehmensausgabenkontrollen ein, die Administratoren erlauben, die Nutzung von Credits aufzuschlüsseln, Limits zu setzen und Sichtbarkeit in Budgets zu gewähren. Anthropic hat ebenfalls Provisionierungs-, Analyse- und Ausgabenbegrenzungs-Tools für Teams und Organisationen eingeführt. Dennoch sagen Finanzverantwortliche, die Tools seien noch unreif und viele Finanzchefs seien von unerwartet hohen KI-Rechnungen überrascht worden.

Kapitalebedarf fügt eine weitere Druckebene hinzu, die IPOs vorantreibt. Sowohl OpenAI als auch Anthropic wurden von den großen Cloud-Anbietern finanziert; Microsoft hat mehr als 13 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert, und Berichte weisen auch auf beträchtliche Zusagen an Anthropic hin. Da diese Modellfirmen direkt mit ihren Unterstützern konkurrieren und da die Kapazität von Venture-Kapital für Mega-Kapitalbedarfe schwindet, könnten die öffentlichen Märkte der klarste Weg zu neuer Finanzierung sein.

Bemerkenswert ist, dass das Timing weiterhin unsicher bleibt. Berichte deuten darauf hin, OpenAI könne seinen Börsengang bis zum nächsten Jahr verschieben, was die delikate Kalkulation zwischen dem jetztigen Sichern von Kapital und dem Listing zu einem Zeitpunkt unterstreicht, an dem Marktbedingungen und Wachstumskennzahlen am günstigsten sind.

Mit Blick nach vorn steht die Branche wahrscheinlich vor einer zweigleisigen Zukunft: breite, nachhaltige Adoption von KI in Unternehmen, aber mit weitaus nuancierteren Kostenkontrollen und Modellwahl. Für OpenAI und Anthropic ist die kurzfristige Frage, ob sie den Wechsel vollziehen können von der Nutzung unlimitierter Token-Nachfrage hin zu der Überzeugung der Kunden, dass ihre Premium-Modelle genug zusätzlichen Wert bieten, um höhere Kosten zu rechtfertigen. Wenn Kunden weiterhin Effizienz über reinen Verbrauch priorisieren, könnte die Ära des ungezügelten, tokengetriebenen Wachstums zu Ende gehen, und die Unternehmen, die sich am schnellsten anpassen, werden für die nächste Phase der KI-Adoption am besten positioniert sein.