Der Preis für den Einsatz künstlicher Intelligenz sinkt rapide. CNBC berichtete, dass eine genau beobachtete Messung der KI-Token-Preise diese Woche neue Tiefststände erreichte, das jüngste Anzeichen für sinkende Kosten in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt für den Zugang zu großen Sprachmodellen.
Der LLM Token Expenditure Index, ein täglicher Maßstab für Marktpreise des Geheimdienstunternehmens Silicon Data, fiel am Montag auf 97 Cent. Laut CNBC war dies der niedrigste Wert des Index seit seiner Einführung Ende letzten Jahres – und der Wert hat sich gegenüber dem Anfang des Sommers verzeichneten Höchststand mehr als halbiert. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer neueste KI-Entwicklungen.
Was der Index misst
Der Index von Silicon Data verfolgt den aktuellen Marktkurs für einen Token für große Sprachmodelle – die Texteinheit, die Modelle lesen und generieren, und die Einheit, auf der die meisten KI-Preise basieren. Wenn der Index sinkt, kostet die Durchführung von Anfragen an beliebte Chatbots wie ChatGPT von OpenAI, Claude von Anthropic oder Gemini von Google im Allgemeinen weniger Anbieter für die Bedienung und Benutzer weniger für den Kauf.
Das sind gute Nachrichten für alle, die auf KI-Modellen aufbauen. Für die Unternehmen dahinter ist es komplizierter. Wie CNBC feststellte, kann ein starker Preisverfall dazu führen, dass Verbraucher niedrigere Preise für den KI-Zugang erwarten, was die Preissetzungsmacht der Labore, die die Modelle herstellen, untergräbt.
Warum die Token-Preise weiter fallen
Der jüngste Rückgang ist zum Teil auf den Aufstieg chinesischer Open-Source-Modelle zurückzuführen. In einem von CNBC zitierten Dienstagsbeitrag verwies Charles-Henry Monchau, Chief Investment Officer der Syz Group, auf Kimi K3 von Moonshot, das niedrigere Preise erzielen kann als Alternativen von führenden Grenzlabors. Günstige, leistungsstarke Modelle mit offenem Gewicht legen einen Referenzpreis fest, über dem geschlossene Modelle kaum mithalten können.
Frontier Labs haben auch ihre eigenen Preise gesenkt. OpenAI kündigte Ende Juli Preissenkungen für zwei seiner GPT-5.6-Modelle an, und Monchau teilte den Lesern von CNBC mit, dass andere Grenzlabore Angebote mit Funktionen zur „dynamischen Preisgestaltung“ eingeführt haben, die es ermöglichen, die Zugangsraten mit der Nachfrage zu erhöhen und zu senken. Sinkende Produktionskosten in der gesamten Branche – billigere Rechenleistung, effizientere Modelle – haben den Marktpreis für Token weiter unter Druck gesetzt.
Der Druck auf Foundation Model Labs
Die wirtschaftlichen Aspekte der Token-Deflation sind für die Unternehmen, die die Modelle entwickeln, schwerwiegend. „Modelllabore der Stiftung sind am unmittelbarsten exponiert“, schrieb Monchau laut CNBC. „Die Token-Deflation schmälert die Umsatzgrenze, während die Rechenverpflichtungen unverändert bleiben.“
Seine vorgeschlagene Reaktion ist bereits branchenweit sichtbar. „Die strategische Reaktion ist sichtbar: Der Burggraben muss sich weg von der reinen Modellfähigkeit – wo die offene Gewichtslücke jetzt in Monaten gemessen wird – hin zu Verteilung, Gedächtnis und Kontext verlagern“, schrieb Monchau. Mit anderen Worten: Wenn der Roh-Token zu einer Ware wird, liegen die dauerhaften Vorteile darin, die Kundenbeziehung zu besitzen, den Benutzerkontext beizubehalten und KI in Produkte einzubetten, die Menschen bereits verwenden.
Der Zeitpunkt ist wichtig. Wie CNBC berichtete, könnte der Rückgang des LLM Token Expenditure Index den Gewinndruck auf KI-Marktführer wie Anthropic und OpenAI erhöhen, die über einen Einstieg in den öffentlichen Markt nachdenken – beide Unternehmen haben diesen Sommer vertraulich einen Börsengang bei den Aufsichtsbehörden beantragt. Öffentliche Anleger beobachten sinkende Stückpreise tendenziell weitaus intensiver als private.
Welleneffekte für Investoren und Nutzer
Der deflationäre Trend erschwert auch die Anlageargumente für den umfassenderen KI-Ausbau. CNBC wies darauf hin, dass Anleger möglicherweise ihre erwarteten Renditen für die Hunderte Milliarden Dollar, die in Rechenzentren und Chips gesteckt werden, überdenken müssen, wobei Mega-Technologieunternehmen wie Nvidia und Microsoft zu denen gehören, die Milliarden für den Ausbau der KI-Kapazität bereitgestellt haben. Wenn der Output dieser gesamten Kapazität – der Token – immer billiger wird, erscheinen die Umsatzprognosen, die auf den heutigen Preisen basieren, optimistisch.
Die Märkte herrschten bereits in einer vorsichtigen Stimmung. CNBC berichtete, dass Technologieaktien am Dienstag den breiteren Markt nach unten führten, wobei der technologielastige Nasdaq Composite um fast 1 % einbrach und der S&P 500 um 0,4 % nachgab.
Für die Nutzer ist der Trend mittlerweile durchaus willkommen. Entwickler, die KI-Funktionen in großem Maßstab ausführen, Startups, die Produkte mit API-Zugriff entwickeln, und alltägliche Chatbot-Benutzer profitieren alle direkt, da die Kosten pro Anfrage sinken. Die offene Frage ist, wie tief die Untergrenze sinkt – und welche Anbieter dort noch ein profitables Geschäft betreiben können.
Was Sie sehen sollten
Drei Signale sollten in den kommenden Monaten beobachtet werden: ob sich der LLM Token Expenditure Index stabilisiert oder weiter sinkt; ob mehr Grenzlabore eine dynamische Preisgestaltung einführen, um ihre Einnahmen zu sichern; und wie OpenAI und Anthropic die Token-Ökonomie im Vorfeld ihrer möglichen Börsengänge gestalten. Für eine kontinuierliche Berichterstattung über KI-Preise, Modellökonomie und das Geschäft mit KI folgen Sie unserem Abschnitt zum KI-Geschäft.
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