Palo-Alto-CEO Arora fordert 90% Kostensenkung bei KI-Token

Nikesh Arora, CEO von Palo Alto Networks, schlägt Alarm: Die Kosten für KI-Token müssen nach seiner Einschätzung um bis zu 90% sinken, damit künstliche Intelligenz in Unternehmen wirklich breit eingesetzt werden kann. Arora gehört damit zu einer wachsenden Gruppe von Tech-Führungskräften, die den Druck auf KI-Anbieter erhöhen, ihre Preismodelle grundlegend zu überdenken.

Konkret fordert der Palo-Alto-Chef eine schrittweise Senkung der Token-Effizienzkosten: In den nächsten zwölf Monaten sollen die Preise um bis zu 20% sinken, im darauffolgenden Jahr dann um bis zu 90%. Die derzeitige Preisgestaltung mache die Implementierung von KI-Tools für Unternehmen zunehmend schwierig, so Arora. Steigende Token-Kosten hätten sich zu einem erheblichen Problemfaktor entwickelt und belasteten die KI-Budgets spürbar.

Token-Kosten als Bremse für die KI-Adoption

Das sogenannte Token-Modell ist die gängige Abrechnungsform bei großen Sprachmodellen wie denen von OpenAI oder Anthropic. Dabei werden Kosten pro verarbeiteter Texteinheit – einem Token – berechnet. Für Unternehmen, die KI in großem Maßstab einsetzen wollen, summieren sich diese Kosten schnell zu erheblichen Beträgen. Hohe Token-Kosten gelten daher als eines der zentralen Hindernisse für eine breite Akzeptanz der Technologie.

Arora ist nicht der Einzige, der dieses Problem öffentlich anspricht. In der vergangenen Woche kritisierte auch Alex Karp, CEO von Palantir, das Token-Modell von Anthropic und OpenAI scharf. Karp bezeichnete sogenannte Open-Weight-Modelle als potenzielle Lösung für das Kostenproblem. Open-Weight-Modelle sind KI-Systeme, deren Gewichte öffentlich zugänglich gemacht werden und die damit deutlich günstiger betrieben werden können.

Die Token-Problematik treibt viele Unternehmen bereits jetzt dazu, auf kostengünstigere Alternativen umzusteigen. Darunter befinden sich auch chinesische Modelle, die den Abstand zu US-amerikanischen KI-Laboren zunehmend verringern. Diese Entwicklung erhöht den Wettbewerbsdruck auf etablierte Anbieter wie OpenAI und Anthropic erheblich.

Rekordausgaben trotz Kostenbedenken

Paradoxerweise steigen die KI-Ausgaben der großen Technologiekonzerne gleichzeitig auf neue Höchststände. Der massive Infrastrukturausbau – von Rechenzentren bis hin zu Spezialhardware – erfordert enorme Investitionen. Tech-Giganten suchen dabei nach neuen Wegen zur Finanzierung: SpaceX sammelte im vergangenen Monat 25 Milliarden US-Dollar durch einen Anleiheverkauf ein, Amazon nahm in dieser Woche ebenfalls Fremdkapital in Höhe von 25 Milliarden US-Dollar auf.

Arora zeigte sich dennoch grundsätzlich optimistisch, was die langfristige Entwicklung betrifft. Der Markt werde beginnen, sich mit den Ausgaben zu arrangieren, oder die Unternehmen würden sich dem Markt anpassen, sagte er. Zudem würden die Budgets sinken, sobald die Technologie effizienter werde – ein Prozess, den Arora durch seine öffentlichen Forderungen offensichtlich beschleunigen möchte.

Für deutsche Unternehmen und Investoren ist diese Debatte von besonderer Relevanz. Die Frage, ob und wann KI-Anwendungen wirtschaftlich skalierbar werden, entscheidet maßgeblich darüber, wie schnell Produktivitätsgewinne durch KI in der Breite realisiert werden können. Sinkende Token-Preise wären ein wichtiges Signal für eine nachhaltige Massenadoption der Technologie.