KI-Ausgaben stagnieren, da Preiskampf Käufermarkt schafft

Die KI-Ausgaben von von Wagniskapital finanzierten Tech-Unternehmen sind ins Stocken geraten, während die Token-Nutzung stieg, so ein neuer Ramp-Bericht, auf den sich TechCrunch bezieht. Die Token-Ausgaben stiegen im August-September nur um 1,5 % nach einem Anstieg von 42 % im Juli, während Preissenkungen von OpenAI und Anthropic den Markt in einen Käufermarkt verwandelt haben.

Was passiert ist

• Aras Kharazian, Chefökonom bei Ramp, sagte gegenüber TechCrunch, dass die Token-Ausgaben im August und September stagnierten und nur um 1,5 % stiegen, im Vergleich zu einem Anstieg von 42 % im Juli.
• Die oberen 1 % der KI-intensiven Unternehmen fielen unter den Höchststand von 10.000 US-Dollar pro Mitarbeiter und Monat, den sie im Sommer erreichten, während die Median-Unternehmen nun 12–15 US-Dollar pro Mitarbeiter und Monat ausgeben und die oberen 10 % 600–1.000 US-Dollar.
• Die Daten für Oktober zeigten einen Anstieg der Token-Ausgaben um 8,9 % vom 23. September bis zum 23. Oktober, aber das Gesamtwachstum bleibt eingeschränkt.
• OpenAI halbierte die API-Preise für GPT-6 Sol und GPT-6 Luna; Anthropic senkte die Preise für Fable 5.1 und Opus 5.5, eine Maßnahme, die laut einer Einreichung etwa 600 Millionen US-Dollar vom Umsatzwachstum abgezogen hat.
• Bloomberg berichtete, dass die Bewertung von Anthropic von einer Schätzung von 2 Billionen US-Dollar Anfang Oktober auf 1,2–1,3 Billionen US-Dollar fiel, und die Bewertung von OpenAI von 1,4 Billionen auf 1,25 Billionen US-Dollar sank.
• Kharazian führt die Verlangsamung auf harten Preiskampf und klügeres Budgetmanagement der Kunden zurück, nicht auf einen Nachfrageausfall.

Warum es für Growth-Teams wichtig ist

Für kleine B2B-Growth-Teams sind KI-Tools ein Kernbestandteil der Lead-Generierung, der Anreicherung von Interessenten und der E-Mail-Automatisierung. Die Daten zeigen, dass Sie token-intensivere Workflows ohne proportionalen Kostenanstieg betreiben können, aber nur, wenn Sie auf günstigere Modelle umsteigen oder Nutzungslimits durchsetzen. Die Dynamik des Käufermarkts zu ignorieren, könnte dazu führen, dass Sie Premium-Preise für Aufgaben zahlen, die eine Lösung für 12–15 US-Dollar pro Mitarbeiter – oder sogar ein leichtgewichtiges Open-Source-Modell – genauso gut bewältigen könnte. Das Verständnis der Preislandschaft ermöglicht es Ihnen, begrenzte Budgets zu strecken und gleichzeitig den Produktivitätsboost der KI zu nutzen.

Was diese Woche zu tun ist

1. Ziehen Sie Ihre KI-Tool-Rechnungen und berechnen Sie die Ausgaben pro Mitarbeiter; vergleichen Sie sie mit dem Median-Benchmark von 12–15 US-Dollar und markieren Sie Ausreißer.
2. Testen Sie ein günstigeres Modell oder einen einfachen Ja/Nein-Dienst (z. B. Jev-artige Ausgaben) für Anwendungsfälle mit niedriger Komplexität wie die Triage von Leads oder grundlegende Sentiment-Checks.
3. Setzen Sie harte Nutzungs-Obergrenzen oder Budget-Warnungen in Ihren KI-Plattformen und verhandeln Sie Enterprise-Rabatte basierend auf dem tatsächlichen Volumen statt auf prognostizierten Ausgaben.

Quellen

• Ramp data shows AI spending stalling just as Anthropic nears its IPO — TechCrunch - AI