KI-Ausgaben stagnieren laut Ramp. Für Einkäufer ist das die beste Nachricht

Klingt nach Krise: Die KI-Ausgaben von Unternehmen stagnieren. Ist es nicht. Es ist das, was in jedem Markt passiert, wenn das Produkt zur Ware wird.

Die Daten kommen von Ramp, einem US-Anbieter für Firmenkarten und Ausgabenmanagement, der sieht, wofür seine Kunden bezahlen. Laut Ramp-Daten, über die TechCrunch am 6. November berichtet hat, wuchsen die Token-Ausgaben in August und September zusammen nur um 1,5 Prozent, obwohl die genutzten Mengen weiter stiegen. Zum Vergleich: Im Juli lag das Plus noch bei 42 Prozent zum Vormonat. Im Oktober zog es wieder an, auf 8,9 Prozent. Im gleichen Zeitraum wuchs die Token-Menge laut Ramp AI Index aber um 37,1 Prozent.

Der Grund steht in den Preislisten. OpenAI hat im September die API-Preise für GPT-6 Sol und GPT-6 Luna halbiert. Anthropic hat die Preise für Fable 5.1 und Opus 5.5 deutlich gesenkt und laut TechCrunch in einer Pflichtmeldung beziffert, dass das rund 600 Millionen Dollar Umsatzwachstum gekostet hat.

Das ist ein Preiskampf, kein Nachfrage-Problem

Ramp-Chefökonom Ara Kharazian sagt es deutlich: Die Nachfrage ist nicht schwach, KI ist einfach billiger geworden. Gleichzeitig ziehen Firmen Kostenbremsen ein. Teure Models sind für lange Aufgaben per Voreinstellung gesperrt, Mitarbeitende bekommen Budgets, Routine-Arbeit läuft über günstigere Models.

Wer aus dem Media-Einkauf kommt, kennt das Muster. Erst zahlt man für Reichweite, dann für Ergebnis. Genau diesen Schritt macht der KI-Einkauf gerade. Die Frage ist nicht mehr „Welches Model ist das beste?“, sondern „Was kostet mich ein erledigter Task?“ Model-Routing ist der neue Media-Mix.

Wer gewinnt, wer zahlt

Aus meiner Sicht gewinnen alle, die jetzt einkaufen. Die beiden großen Anbieter kämpfen um Marktanteile, laut Ramp lag Anthropic in der Woche bis 23. Oktober bei 60,5 Prozent der Token-Ausgaben, OpenAI bei 35,1 Prozent. In so einem Markt sind Rabatte verhandelbar und lange Bindungen ein schlechtes Geschäft.

Interessant auch die Spreizung: Der Median liegt laut Ramp bei 12 bis 15 Dollar pro Mitarbeitendem und Monat, die obersten 10 Prozent zahlen 600 bis 1.000 Dollar. Der Großteil der Ausgaben kommt laut Kharazian von wagnisfinanzierten Tech-Firmen. Der typische Mittelständler ist noch weit weg von der Kostenfalle, die Vielnutzer gerade entdecken.

Der Haken

Ramp misst US-Firmen, die über Ramp zahlen, mit Schlagseite Richtung Tech. Für DACH sind das Signale, keine Marktdaten. Und billigere Tokens heißen nicht automatisch billigere Projekte: Wer mehr Agenten laufen lässt, verbraucht ein Vielfaches.

Was ich jetzt tun würde

• Keine Jahresverträge zu heutigen Preisen ohne Preisanpassungsklausel. Die Preise fallen gerade schneller als die Vertragslaufzeiten.
• Kosten pro Aufgabe messen, nicht pro Lizenz. Drei typische Tasks auswählen und mit zwei Models durchrechnen.
• Ein einfaches Routing festlegen: günstiges Model für Routine, teures nur für die Aufgaben, bei denen es den Unterschied macht.

Bottom Line: Wenn KI zur Ware wird, gewinnt nicht der größte Nutzer, sondern der beste Einkäufer.