(C) unter Verwendung eines Motivs von Andrei Suslov / 123RF.com

Wie das US-Nachrichtenportal Axios berichtet, hat ein namentlich nicht genanntes großes US-Unternehmen innerhalb nur eines Monats bis zu 500 Millionen Dollar für Token an Anthropic für die Nutzung von dessen Sprachmodell Claude bezahlt. Offenbar gab es keine Limitierung für die Anwender.

Der Fall reiht sich in eine Reihe ähnlicher, wenn auch nicht so drastischer Fälle ein, die die Frage nach einer messbaren Rendite beim KI-Einsatz stellen. Zuweilen wurden Mitarbeiter sogar dafür belohnt, wenn sie KI möglichst umfangreich nutzten. Solche Bestenlisten gibt es beispielsweise auch bei OpenAI und Meta. Bei Meta und Shopify fließt KI-Nutzung zudem in Leistungsbeurteilungen ein, rechtfertigen muss sich dort, wer wenig KI verwendet. Das Phänomen wird auch als Tokenmaxxing bezeichnet und hat dazu geführt, dass Beschäftigte, nur um im internen Ranking aufzusteigen, völlig sinnlose Aufgaben an die KI delegierten.

Selbst wenn es sich um sinnhafte Aufgaben handelt, geht die Verhältnismäßigkeit verloren, wenn etwa – das berichtet die New York Times – ein schwedischer Softwareingenieur im Monat mehr für Anthropics Claude ausgibt, als er selber verdient. Ein Ingenieur bei OpenAI soll im Laufe einer Woche 210 Milliarden Tokens verbraucht haben, mehr als nötig ist, um die gesamte Wikipedia 33-mal zu füllen. Großzügige Token-Budgets entwickeln sich für Programmierer zu einem geldwerten Vorteil, ähnlich wie eine Zahnversicherung oder ein kostenloses Mittagessen, und manche geben monatlich Tausende von Dollar aus, um so viel wie möglich von ihrer eigenen Arbeit zu automatisieren.

Dabei waren extrem große Mengen an Tokens bis vor einiger Zeit noch kaum zu verbrauchen, denn das hätte erfordert, unentwegt Anfragen einzutippen. Aber mit dem Aufkommen der agentischen KI, die mehrere und komplexe Arbeitsabläufe selbstständig steuert, hat sich der Tokenverbrauch sprunghaft erhöht. Jeder Agent kann seinerseits wieder Subagenten für Teilaufgaben beschäftigen, die jeweils Tausende Token verbrauchen und das rund um die Uhr.

Damit wird fraglich, ob das Ziel, Kosten durch KI-Nutzung einzusparen, überhaupt erreichbar ist. Und ob der Wettbewerb um möglichst intensive KI-Nutzung durchzuhalten ist.