Wat gebeurt er als bedrijven hun AI niet meer kunnen betalen?

In de beginjaren maakte Uber een rit naar de andere kant van de stad goedkoper dan een taxirit. Investeerders namen het verschil voor hun rekening, totdat het bedrijf winstgevend moest worden. Uit gegevens van Rakuten Intelligence bleek dat de prijzen voor ritdiensten in de VS tussen 2018 en 2021 met 92% stegen. In 2023 was zelfs de CEO van Uber verbaasd toen hij hoorde hoeveel een rit van drie mijl in New York inmiddels kostte.

Kunstmatige intelligentie nadert een vergelijkbaar kantelpunt. Anthropic bevestigde in juni dat het vertrouwelijk een aanvraag had ingediend voor een beursnotering in de VS, en naar verluidt bereidt OpenAI zich voor om dat voorbeeld te volgen. Beursgenoteerde bedrijven leggen elk kwartaal verantwoording af aan hun aandeelhouders, en die controle leidt doorgaans tot veranderingen in de prijsstelling.

Dat roept een vraag op die veel bedrijven zichzelf nog niet hebben gesteld: wat gebeurt er als de AI waarop hun producten steunen duurder wordt, aan strengere beperkingen wordt onderworpen, of allebei? Het antwoord hangt minder af van de beslissingen van AI-labs dan van de manier waarop elk bedrijf zijn activiteiten daarop heeft ingericht. Er is nog tijd om zich voor te bereiden.

AI-kosten zijn verschoven van het IT-budget naar het bedrijfsmodel

De eerste AI-rekeningen waren klein genoeg om onder experimentkosten te boeken. Inmiddels is AI ingebouwd in producten en werkprocessen, waardoor de prijs ervan rechtstreeks doorwerkt in de marges. De huidige prijzen weerspiegelen een periode van grote investeringen.

In een test van onderzoeksbureau SemiAnalysis leverde het Claude Max-abonnement van $200 per maand bij standaard-API-tarieven ongeveer $8.000 aan gebruik per maand op. Dat is royaal voor gebruikers en laat zien hoe ver sommige prijzen afliggen van de onderliggende kosten van de dienst.

Sommige aanpassingen zijn al begonnen. Halverwege 2025 verving de AI-codeertool Cursor zijn abonnement van $20 per maand door een model waarbij het gebruik tegen API-tarieven wordt afgerekend, en voerde Anthropic wekelijkse gebruikslimieten in voor de intensiefste gebruikers van Claude Code. Ontwikkelaar Simon Willison opperde dat het tijdperk van door investeerders gesubsidieerd AI-gebruik misschien ten einde loopt.

Analisten geven vergelijkbaar advies. In de richtlijnen van Gartner van augustus 2026 worden leidinggevenden aangespoord zich voor te bereiden op waarschijnlijke prijsstijgingen voor AI. De analisten waarschuwden ook dat organisaties die niet begrijpen hoe AI-kosten oplopen, die met 500% tot 1.000% verkeerd kunnen inschatten.

Dalende kosten per eenheid helpen, maar slechts tot op zekere hoogte. Epoch AI laat zien dat de prijs voor een bepaald prestatieniveau van AI elk jaar sterk daalt, maar onderzoekers van MIT ontdekten dat nieuwere redeneermodellen veel meer rekenkracht gebruiken om tot hun antwoorden te komen. De rekening loopt op naarmate het gebruik toeneemt, en dat gebruik blijft groeien.

Wat beursgenoteerde AI-labs kunnen betekenen voor de startups die op hun technologie voortbouwen

Een beursnotering brengt discipline met zich mee. Beursgenoteerde AI-labs zullen investeerders moeten laten zien hoe ze duurzame marges kunnen realiseren, en de prijsstelling is een van de meest directe middelen daarvoor. Dat kan leiden tot hogere catalogusprijzen, strengere gebruikslimieten, functies die naar duurdere abonnementsniveaus worden verplaatst of oudere modellen die eerder uit gebruik worden genomen.

Startups delen bovendien de markt met hun leveranciers. AI-labs bieden steeds vaker ook eigen toepassingen aan, zoals Anthropic met Claude Code, dus is het verstandig om duidelijk te maken welke waarde een bedrijf toevoegt boven op het model zelf.

Er is ook een positieve kant. Beursgenoteerde bedrijven maken meer informatie openbaar, waardoor klanten beter inzicht krijgen in de prijsstelling van AI. De concurrentie tussen aanbieders en de snel verbeterende open modellen zouden de prijzen in toom moeten houden voor wie bereid is over te stappen.

Zo kunnen bedrijven hun afhankelijkheid verkleinen

Het bedrijfsrisico komt neer op twee vragen. Zouden klanten de dienst waardevol genoeg vinden om er meer voor te betalen als de kosten stijgen? En is de marge groot genoeg om een prijsverhoging op te vangen? Voor bedrijven die de antwoorden niet weten, bieden vijf werkwijzen houvast. Geen daarvan vereist dat ze helemaal opnieuw beginnen.

Weet wat elke taak kost. Veel teams kennen hun maandelijkse AI-rekening, maar weten niet hoeveel één handeling van een klant kost. Door de kosten per taak te meten, wordt duidelijk welke functies, klanten of toepassingen verlieslatend zouden worden als de prijzen met 30%, 50% of zelfs 100% stijgen.

Zet AI in waar die de meeste waarde toevoegt. Grote modellen zijn bijzonder goed in het omgaan met onduidelijkheid, bijvoorbeeld wanneer ze een probleem voor het eerst aanpakken. Voor repetitief werk is conventionele software vaak geschikter. Bij softwaretests kan AI bijvoorbeeld eenmalig bepalen hoe een gebruikersproces moet worden gecontroleerd. Die controle kan vervolgens duizenden keren als gewone code worden uitgevoerd, zonder een model aan te roepen.

Kies een model dat bij de taak past. Epoch AI stelde vast dat de beste open modellen die op één grafische kaart voor consumenten kunnen draaien, ongeveer een jaar of minder achterlopen op de toonaangevende modellen. Voor routinematig werk kan een kleiner model of een model dat zelf wordt gehost tegen een fractie van de prijs aanvaardbare resultaten leveren.

Houd de mogelijkheid open om over te stappen. Producten die zijn gebouwd rond specifieke functies van één aanbieder, zijn het lastigst over te zetten. Een eenvoudige tussenlaag tussen het product en het model, in combinatie met regelmatig testen van alternatieven, maakt van een toekomstige prijsverhoging een onderhandelingskwestie.

Reken af op basis van het resultaat. Als klanten per token betalen, worden alle veranderingen in AI-prijzen rechtstreeks aan hen doorberekend. Een vast bedrag per resultaat, zoals een voltooide taak of een afgehandeld verzoek, houdt de prijzen voor klanten stabiel en geeft het bedrijf ruimte om veranderingen in de eigen kosten op te vangen. Dezelfde redenering geldt bij de inkoop: van tools die per resultaat worden geprijsd, zijn de toekomstige uitgaven makkelijker te voorspellen.

Betaalbaarheid is een ontwerpkeuze

De prijsverhogingen van Uber maakten geen einde aan appgebaseerde ritdiensten. Ze maakten wel een einde aan bedrijfsmodellen die ervan uitgingen dat ritten altijd gesubsidieerd zouden blijven. AI zal waarschijnlijk een vergelijkbaar pad volgen. Naarmate de grote AI-labs naar de beurs gaan, zal AI worden geprijsd tegen tarieven die dichter bij de kosten liggen om AI aan te bieden, en zullen bedrijven worden beoordeeld op de vraag of hun producten tegen die prijs nog steeds werken.

De bedrijven die het best zijn toegerust op die verschuiving, behandelen AI als een afhankelijkheid die moet worden gemeten en beheerd. Voor bedrijven die daar nog niet mee zijn begonnen, is het niet te laat. Elk van deze stappen kan dit kwartaal worden gezet, en elke stap maakt het makkelijker om de volgende prijsverandering op te vangen.