Rechenleistung frisst Personalbudgets

Die Betriebskosten generativer KI übertreffen in immer mehr Unternehmen die Gehälter der Beschäftigten, die sie ablösen sollte.

Vom Sparversprechen zum Kostenproblem

Was 2022 als günstige Alternative zu menschlicher Arbeitskraft angepriesen wurde, entwickelt sich vielerorts zum finanziellen Bumerang. Zwar sanken die Einzelpreise pro Token laut Bain & Company zwischen Ende 2024 und Ende 2025 um die Hälfte. Doch der tatsächliche Verbrauch stieg im selben Zeitraum um 450 Prozent.

Konzerne verlieren die Kontrolle

Uber verbrauchte sein gesamtes KI-Jahresbudget von rund 3,4 Milliarden Dollar bereits nach vier Monaten. Microsoft kappte interne Claude-Code-Lizenzen für rund 5.000 Beschäftigte. Bei Meta warnte CTO Andrew Bosworth die Belegschaft davor, KI-Tools nur um der Nutzung willen einzusetzen. Gartner prognostiziert, dass die monatlichen Token-Kosten pro Softwareentwickler innerhalb von zwei Jahren das Gehaltsniveau erreichen könnten.

Produktivitätsgewinne bleiben aus

Eine Fortune-Befragung unter 6.000 Führungskräften zeigt: 90 Prozent sehen nach drei Jahren keinen eindeutigen Produktivitätseffekt. Goldman Sachs findet gesamtwirtschaftlich keinen statistisch belastbaren Zusammenhang. Die Entwicklerplattform GitClear dokumentiert zugleich steigende Fehlerquoten im KI-generierten Code.

Strukturelle Engpässe verschärfen die Lage

GPU-Lieferzeiten von bis zu einem Jahr, Stromengpässe in Rechenzentren und Preisanstiege bei KI-Software zwischen 20 und 37 Prozent treiben die Gesamtkosten weiter nach oben. Reuters Breakingviews fasst zusammen: Ohne eine überzeugende Killer-Applikation sei das aktuelle Investitionsniveau nicht tragfähig. Die einfache Gleichung, wonach billige Rechenleistung teure Arbeitskraft ersetzt, geht schlicht nicht mehr auf.