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Künstliche Intelligenz soll Unternehmen Zeit und Geld sparen. Bei Amazon hat ein internes KI-Projekt offenbar zunächst das genaue Gegenteil erreicht: Ein Werkzeug auf Basis von Claude Sonnet verursachte Kosten von rund 1,8 Millionen US-Dollar, obwohl es lediglich Autorendaten mit Produktlisten abgleichen sollte.
Das ursprünglich eingeplante Budget wurde laut einem Bericht der Financial Times um 860 Prozent überschritten. Besonders bitter: Das fertige Werkzeug wurde nie veröffentlicht. Dass die Kosten vollkommen aus dem Ruder gelaufen waren, soll das Management erst nach rund fünf Monaten bemerkt haben.
Eine einfache Aufgabe wird zur Millionenrechnung
Das interne System sollte offenbar prüfen, ob Bücher beziehungsweise Produkte korrekt den jeweiligen Autoren zugeordnet waren. Auf den ersten Blick klingt das nicht nach einer Aufgabe, für die man ein Millionenbudget benötigt.
Das Problem lag weniger bei einer einzelnen Anfrage als bei der Arbeitsweise moderner KI-Agenten. Solche Systeme beantworten nicht nur eine Frage, sondern können selbstständig Daten abrufen, Ergebnisse überprüfen, Fehler korrigieren und einzelne Arbeitsschritte mehrfach wiederholen.
Jeder dieser Schritte verbraucht sogenannte Token. Dabei handelt es sich vereinfacht gesagt um kleine Textbausteine, die von einem KI-Modell gelesen oder erzeugt werden. Je länger ein Auftrag läuft und je häufiger sich das System im Kreis dreht, desto höher fällt die Rechnung aus.
Bei Amazon summierte sich dieser Verbrauch offenbar schneller, als die Verantwortlichen erwartet hatten.
Insgesamt rund 2,5 Millionen Dollar Mehrkosten
Das Autoren-Werkzeug war dem Bericht zufolge nicht das einzige problematische KI-Projekt bei Amazon. Auch bei Anwendungen für die Logistik und die Finanzprüfung sollen die Kosten deutlich über den ursprünglichen Planungen gelegen haben. Zusammen verursachten die drei Projekte demnach ungeplante Ausgaben von etwa 2,5 Millionen US-Dollar. Amazon bezeichnete die Fälle als einzelne Beispiele aus einer Phase, in der das Unternehmen noch lerne, KI-Technologien effizient einzusetzen.
Das ist grundsätzlich nachvollziehbar. Wer neue Technik ausprobiert, muss mit Fehlversuchen rechnen. Bei einem Konzern wie Amazon dürften einige Millionen Dollar zudem kaum die Bilanz erschüttern. Der Fall zeigt allerdings, wie schnell KI-Kosten selbst bei vermeintlich simplen Aufgaben außer Kontrolle geraten können.
Interne Rangliste förderte unnötigen KI-Verbrauch
Zusätzlich soll Amazon eine interne Rangliste namens KiroRank eingesetzt haben. Diese sollte Entwickler dazu motivieren, die angebotenen KI-Werkzeuge möglichst häufig zu verwenden.
Daraus entwickelte sich offenbar das sogenannte Tokenmaxxing. Mitarbeiter übergaben der KI zusätzliche oder unnötige Aufgaben, um ihren Verbrauch zu erhöhen und dadurch in der Rangliste aufzusteigen. Was wie ein schlechter Wettbewerb aus einem Büro-Sketch klingt, kann bei nutzungsabhängig abgerechneten KI-Diensten schnell teuer werden. Amazon soll die Rangliste inzwischen wieder abgeschafft haben.
Auch die US-Armee verbrannte ihr Jahreskontingent in wenigen Wochen
Amazon ist mit diesem Problem keineswegs allein. Ein ähnlicher Vorfall ereignete sich erst kürzlich bei der US-Armee.
Die Streitkräfte hatten ihren Mitarbeitern im Mai 2026 praktisch unbegrenzten Zugriff auf KI-Modelle über die Plattform Ask Sage ermöglicht. Darüber konnten unter anderem Modelle von OpenAI, Google und Meta genutzt werden. Bereits Mitte Juni war der zentrale Token-Pool jedoch aufgebraucht. Laut einer internen Nachricht mussten daraufhin erneut Nutzungslimits eingeführt werden. Ein Mitarbeiter beschrieb die Situation gegenüber Wired so, dass die gesamte Armee offenbar das für ein Jahr vorgesehene Kontingent innerhalb weniger Wochen für nur einen Dienst verbraucht habe.
Der Fall ist besonders bemerkenswert, weil das US-Verteidigungsministerium den Einsatz generativer KI zuvor ausdrücklich vorangetrieben hatte. Wenn hunderttausende oder sogar Millionen Beschäftigte plötzlich mit KI-Modellen arbeiten, kann aus vielen kleinen Anfragen allerdings sehr schnell ein gewaltiger Ressourcenverbrauch werden.
KI ist günstig – bis sie selbstständig arbeiten darf
Einzelne Anfragen an ChatGPT, Claude oder Gemini kosten normalerweise nur wenige Cent. Dadurch entsteht leicht der Eindruck, dass der Einsatz von KI grundsätzlich billig sei.
Bei selbstständig arbeitenden Agenten sieht das anders aus. Sie benötigen unter Umständen zahlreiche Modellaufrufe, um eine einzige Aufgabe abzuschließen. Dabei können sie Dateien mehrfach einlesen, denselben Code wiederholt überprüfen oder nach einem Fehler immer wieder einen neuen Lösungsversuch starten.
Eine Untersuchung zu den Kosten von Coding-Agenten kam zu dem Ergebnis, dass agentische Aufgaben bis zu 1.000-mal mehr Token verbrauchen können als gewöhnliche Fragen zu Programmcode. Zudem können verschiedene Durchläufe derselben Aufgabe sehr unterschiedlich teuer ausfallen, ohne dass ein höherer Verbrauch automatisch ein besseres Ergebnis liefert.
Unternehmen brauchen harte Kostenbremsen
Die Vorfälle bei Amazon und der US-Armee zeigen vor allem, dass klassische Jahresbudgets für KI nur begrenzt funktionieren. Niemand kann zuverlässig vorhersagen, wie intensiv Mitarbeiter neue Werkzeuge verwenden oder wie viele Arbeitsschritte ein autonomer Agent tatsächlich benötigt.
Unternehmen benötigen deshalb technische Obergrenzen, automatische Warnungen und klare Regeln. Ein KI-Agent sollte nicht fünf Monate lang Geld verbrennen können, bevor jemand die Rechnung bemerkt.
Ebenso fragwürdig ist es, Mitarbeiter anhand ihres KI-Verbrauchs zu bewerten. Viele verbrauchte Token sind kein Beleg für produktive Arbeit. Im schlimmsten Fall zeigen sie lediglich, dass ein System für eine banale Aufgabe besonders lange gebraucht hat.
KI kann Prozesse erheblich beschleunigen. Ohne Kostenkontrolle wird aus dem versprochenen digitalen Mitarbeiter allerdings schnell ein Kollege, der rund um die Uhr arbeitet – und dabei die Firmenkreditkarte zum Glühen bringt.
Quellen:
- WinFuture: Amazon verballert per KI 1,8 Millionen Dollar für banale Coding-Aufgabe
- Wired: The Army Is Burning Through Its AI Tokens
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