Durch KI-Projekte laufen die IT-Budgets vieler Unternehmen aus dem Ruder. Ein Dreiklang aus Transparenz, Optimierung und Governance hilft dabei, die Kosten für Token und Modelle nachhaltig in den Griff zu bekommen.
AI Tokenomics: Transparenz bändigt KI-Kosten
Frederik Marx, der als Senior Advisor IT Financial Management bei IBM Apptio tätig ist, beschäftigt sich mit der Wirtschaftlichkeit von KI-Initiativen. Im „heise meets …“-Podcast erklärt er, weshalb AI Tokenomics als neue Abrechnungsdisziplin gilt.
Ein Token ist inzwischen eine Verrechnungseinheit wie eine Kilowattstunde Strom. Wer viele Prompts absetzt oder teure Modelle nutzt, treibt die Kosten schnell in die Höhe. Berichte über dreistellige Millionenbeträge bei Konzernen wie Microsoft oder Uber zeigen die Dimension.
Kostentransparenz: Unternehmen erfassen ihre KI-Ausgaben
Der erste Schritt führt über die Datenbasis. Cloud-Rechnungen von Azure, AWS oder GCP enthalten die meisten KI-Positionen. FinOps-Werkzeuge wie IBM Cloudability filtern die Token-Kosten heraus und ordnen sie Teams, Projekten oder Business-Einheiten zu.
Erst diese Zuordnung schafft Verantwortlichkeit. Entwickler und Fachbereiche sehen, welche Modelle sie nutzen und welche Kosten sie verursachen. Tagging gilt dabei als Königsdisziplin, um aus Millionen Rechnungszeilen belastbare Auswertungen zu gewinnen.
Vollkostensicht: CIOs bewerten den Wertbeitrag der KI
Token-Kosten machen laut Marx jedoch nur 15 bis 30 Prozent der gesamten Ausgaben einer KI-Initiative aus. Personal, Training und Integration schlagen deutlich stärker zu Buche. IBM Apptio Costing bildet diese Vollkosten ab und stellt sie dem Wertbeitrag gegenüber.
Ein Chatbot ersetzt externe Übersetzungsdienste, während ein Agent im Ticketsystem die Kundenzufriedenheit erhöht. Solche Effekte lassen sich beziffern. Der CIO erkennt, welche Projekte tragen und welche nur Kosten produzieren. Model-Gateways und Autorouting steuern zusätzlich die Modellwahl.
Im Jahr 2027 erwartet Marx eine breite Verlagerung von der Wachstumsphase hin zu Optimierung und Governance. Erste Anbieter experimentieren mit outcomebasierten Preisen, die den Erfolg statt den Verbrauch abrechnen. Die Details zu den Werkzeugen und Strategien liefert das Gespräch im aktuellen „heise meets …“-Podcast.
