KI-Modelle und Plattformen
Ramp-Daten zeigen: Die Nutzung von KI-Tokens in Unternehmen wächst schneller als die Ausgaben
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TechCrunch berichtete am 6. November 2026, dass Daten von Ramp zeigen, dass die Ausgaben für KI-Tokens im August und September 2026 insgesamt nur um 1,5 % stiegen, gegenüber einem monatlichen Wachstum von 42 % im Juli – obwohl das Token-Volumen weiter zunahm. Diese gegenläufige Entwicklung stellt eine grundlegende Annahme infrage: Eine intensivere geschäftliche Nutzung von KI führt nicht automatisch zu einem entsprechenden Wachstum der Einnahmen von Modellanbietern.
Der aktuelle Ramp AI Index zeigt im Oktober eine Erholung, die den Abstand jedoch nicht schließt. In der Woche bis zum 23. Oktober 2026 stiegen die gesamten Ausgaben für Tokens gegenüber der vergleichbaren Woche bis zum 25. September 2026 um 8,9 %, während das Token-Volumen um 37,1 % zunahm. Der Verbrauch wächst somit deutlich schneller als die Ausgaben, selbst nachdem diese wieder zu steigen begonnen haben.
Sinkende Preise und konzentrierte Nachfrage
Zwischen diesen beiden Wochen sank der durchschnittliche Preis pro Million Tokens für OpenAI und Anthropic von 0,76 $ auf 0,56 $. Der Index beziffert den Rückgang auf 26,8 %; für OpenAI betrug er 42,4 % und für Anthropic 15,7 %. Diese Preissenkungen erklären mit, warum ein deutlicher Anstieg der Nutzung zu einem wesentlich geringeren Ausgabenwachstum führen kann.
Die Ausgaben sind außerdem so stark konzentriert, dass eine kleine Kundengruppe den Gesamttrend beeinflussen kann. Laut Ramp-Analyse vom 14. Oktober 2026 entfielen 80 % der Ausgaben für OpenAI und Anthropic auf 1 % der Unternehmen; zudem wurden zwei aufeinanderfolgende Monate mit nahezu gleichbleibenden Token-Ausgaben festgestellt. Im September beliefen sich die mittleren monatlichen KI-Ausgaben pro Mitarbeiter bei den obersten 1 % der Unternehmen, die für KI bezahlten, auf 9.568 $, gegenüber 813 $ bei den obersten 10 % und 15,70 $ beim Medianunternehmen.
Die Nutzung kostenpflichtiger Angebote breitet sich dennoch weiter aus: Dem Index zufolge zahlten im September 55,9 % der Ramp-Unternehmen für KI, darunter 43,8 % für Anthropic und 40,6 % für OpenAI. Anthropics Anteil an den Token-Ausgaben stieg von 51,3 % in der Woche bis zum 25. September auf 60,5 % in der Woche bis zum 23. Oktober, während der Anteil von OpenAI von 44,2 % auf 35,1 % sank. Ein Anbieter kann seinen Anteil an den Ausgaben steigern, obwohl der Gesamtumfang der Ausgaben durch Effizienzgewinne der Kunden beeinflusst wird. Eine Verschiebung der Marktanteile allein beantwortet daher nicht die Frage, wie sich die Gesamtausgaben entwickeln.
Große Kunden kontrollieren ihre Kosten
Ramp-Chefökonom Ara Kharazian sagte gegenüber TechCrunch, die Verlangsamung sei kein Nachfrageproblem. Stattdessen verwies er auf sinkende Modellpreise und den Wettbewerb, die einen Käufermarkt geschaffen hätten. Erfahrene Kunden gehen zudem disziplinierter vor: Sie legen Standardeinstellungen fest, die verhindern, dass teure Modelle für lang laufende Aufgaben eingesetzt werden, setzen Budgets für Mitarbeiter fest und nutzen Router, um Aufgaben von Standard- oder Light-Modellen auf günstigere Light-Modelle zu verlagern.
Kharazians Einschätzung zufolge reicht das Wachstum bei den Unternehmen im Median und im obersten Dezil nicht aus, um die geringeren Ausgaben der größten Nutzer auszugleichen. Er bezweifelte, dass Arztpraxen oder Autohäuser die Ausgabenintensität der führenden Kundengruppe erreichen werden – selbst angesichts der Nachfrage nach Coding-Agenten in der Software- und Finanzbranche. Für Käufer bedeutet das: Sie können KI stärker nutzen und zugleich weniger dafür ausgeben. Für Modellanbieter wird dadurch der Zusammenhang zwischen Nutzung und Umsatz komplizierter.
Grenzen des Datensatzes und die nächste Wachstumsprobe
Der Index stützt sich auf mehr als 85.000 US-amerikanische Unternehmen und auf Geschäftsausgaben in Milliardenhöhe, die über die Firmenkarten- und Rechnungszahlungsplattform von Ramp abgewickelt werden. Die Verbreitung kostenpflichtiger Angebote wird anhand beobachteter Zahlungsvorgänge ermittelt, nicht anhand von Umfragen. Ramp zufolge unterschätzt dieser Ansatz die tatsächliche Nutzung wahrscheinlich, da kostenlose Tools keine Zahlungen verursachen und Mitarbeiter möglicherweise private Konten verwenden. Die Token-Kennzahlen decken eine kleinere Gruppe ab, die Ramp Token Spend Management mit verbundenen Nutzungs- und Abrechnungsdaten der Anbieter einsetzt. Diese Gruppe ist hinsichtlich des gesamten KI-Ausgabenvolumens bei Ramp nicht repräsentativ, ihre Ergebnisse weisen jedoch in dieselbe Richtung.
Auch die Zahlen zur Ausgabenkonzentration sind mit einem Vorbehalt zu betrachten. In der Oktoberanalyse von Ramp heißt es, dass es sich bei den obersten 1 % um eine kleine Gruppe handelt, deren Ausgabenschätzungen stärker schwanken als die für den Median und die obersten 10 %. Außerdem habe Ramp die Schätzungen nach oben korrigiert, nachdem neue KI-Anbieter aufgenommen worden seien. Dadurch ist die genaue Größe der führenden Gruppe weniger sicher. Die getrennt ermittelten Kennzahlen zu Token-Volumen und Token-Ausgaben, auf denen die zentrale Diskrepanz beruht, bleiben davon jedoch unberührt.
Kharazian sagte, künftige Produkte könnten eine weitere Wachstumsphase auslösen. Die derzeit verfügbaren, kommerziell ausgereiften Produkte zeigten jedoch, dass sich das Ausgabenwachstum verlangsame. Er bezweifelt, dass persönliche Agenten die wirtschaftliche Produktivität von Coding-Agenten erreichen werden. Offen bleibt, ob eine weitere kommerziell wertvolle Anwendung die Nachfrage über die heute dominierenden Käufer hinaus schnell genug ausweiten kann, um sinkende Preise und ein besseres Kostenmanagement auszugleichen – statt lediglich mehr Tokens zu geringeren Kosten bereitzustellen.
