Wenn das so weitergeht mit der KI-Entwicklung, dann wird in nahezu jedem Geschäftsmodell ein AI-Modell stecken - und damit auch Kosten für die Token. Sie sind die kleinste Einheit und Berechnungsbasis für alles, was LLMs heute und künftig leisten, und werden voraussichtlich mitbestimmen, was künftig wie viel kosten wird - sei es die Überarbeitung eines Buches oder der Handgriff eines Roboters.
In der neuen Folge von "Wasner + Steinschaden" sprechen Jakob Steinschaden, Mitgründer von newsrooms und Trending Topics, und Clemens Wasner, CEO von EnliteAI und Vorsitzender von AI Austria, über folgende Themen:
🎯 Token-Economy Grundlagen: Einführung in die Token-Ökonomie und das Phänomen „Token-Maxing“, bei dem Unternehmen ihre KI-Token-Nutzung maximieren und zunehmend auf eigene Rechenzentren setzen
🏆 Marktüberblick der KI-Anbieter: Anthropic führt mit Claude die Rankings an, überholt OpenAI im B2B-Umsatz, während Google mit Gemini aufholt und China den Open-Source-Markt dominiert
💰 Von IT-Budget zu Arbeitskosten: AI-Spending wandert aus dem klassischen IT-Budget heraus und wird zunehmend mit Personalkosten verglichen – Tokens kosten Hunderte bis Tausende Dollar pro Mitarbeiter
📊 Token-Preise und Kostenstruktur: Eine A4-Seite verbraucht 750-1.000 Token, die Bibel 1,2 Millionen Token – bei Claude Opus kostet Input 5 Dollar, Output 25 Dollar pro Million Token
⚡ Energie-Infrastruktur als Flaschenhals: Rechenzentren-Kapazität verdoppelt sich alle sieben Monate, Hyperscaler investieren in Small Modular Reactors, da Solar allein nicht ausreicht
🏢 Geschäftsmodelle im Umbruch: Unternehmen wie Uber verbrauchten ihr Jahres-Token-Budget bereits im März, Software-Firmen müssen Token-Kosten in ihre Pricing-Modelle einkalkulieren
🌍 Volkswirtschaftliche Implikationen: Microsoft-CEO Satya Nadella sieht Token-Preise als Faktor für BIP-Wachstum, Diskussionen über Robotersteuer und Besteuerung von KI-Arbeit nehmen zu
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