KI-Kosten hängen von Nutzungsmustern und Modellabfragen ab, nicht nur von Infrastrukturkapazität – klassisches FinOps muss um Unit-Economics-Tracking und Use-Case-Zuordnung erweitert werden.
Nutzungsbasierte KI-Preismodelle und mangelnde Kostenmanagement-Strukturen führen dazu, dass 49 Prozent der Unternehmen KI-Projekte verschieben oder überarbeiten – Personalabbau bringt nicht die erwarteten Ersparnisse.
KI-Coding-Infrastrukturkosten könnten bis 2028 mit Einzelentwicklergehältern konkurrieren, wenn Unternehmen Verbrauch und Abrechnung nicht aktiv steuern.
Firmen-KI-Ausgaben sind außer Kontrolle geraten; OpenAI verspricht effizientere Modelle, während das Jevons-Paradoxon längerfristig wieder steigende Nachfrage antreiben könnte.
