OpenAIs Sam Altman prognostiziert exponentielles Wachstum bei der KI-Token-Nutzung und stuft Intelligenz als versorgungsähnliche Dienstleistung ein
Wichtige Erkenntnisse
- •OpenAIs intensivster interner Nutzer verarbeitet Mitte 2026 monatlich rund 100 Milliarden KI-Tokens – eine Steigerung um das Millionenfache gegenüber dem Spitzenwert von etwa 100.000 Tokens Ende 2019.
- •Ein einzelner externer Nutzer verbrauchte in einem Monat 603 Milliarden Tokens und generierte eine Rechnung von 1,3 Millionen US-Dollar, die die Nutzung von OpenAIs eigenem intensivsten internen Nutzer überstieg.
- •Große Technologieanbieter wie Microsoft, Google und Amazon sind von Pauschallizenzen für Software zu verbrauchsabhängigen Preismodellen übergegangen, bei denen Kunden pro verarbeitetem Token abgerechnet werden.
- •Altman prognostiziert, dass einzelne Nutzer bis etwa 2032 bis 2033 durchschnittlich 500 Milliarden Tokens monatlich verbrauchen könnten, wobei einige Spitzennutzer potenziell monatlich Billionen (Quadrillionen im englischen Ziffernsystem) von Tokens verbrauchen.
- •Altman identifizierte „constant running proactive AI" – Systeme, die kontinuierlich im Hintergrund arbeiten, ohne menschlich initiierte Abfragen – als primären Katalysator für künftiges Wachstum beim Token-Verbrauch.
Im Juni 2026 wies OpenAI-CEO Sam Altman auf eine kennzeichnende Kennzahl hin, die das rasante Wachstum der Nutzung von Künstlicher Intelligenz verdeutlicht. Der intensivste interne Nutzer des Unternehmens verarbeitet nun monatlich rund 100 Milliarden KI-Tokens. Zum Vergleich: Die spitze monatliche Token-Nutzung Ende 2019 lag bei etwa 100.000 Tokens – eine Steigerung um das Millionenfache innerhalb von rund sechseinhalb Jahren.
KI-Tokens als neue versorgungsähnliche Dienstleistung
KI-Tokens sind die Grundeinheiten für Text und Daten, die große Sprachmodelle bei der Generierung von Antworten, beim Schreiben von Code oder bei der Analyse von Dokumenten verarbeiten. Altman und andere Branchenführer beschreiben KI-gestützte Intelligenz zunehmend als eine nach Verbrauch abgerechnete Versorgungsleistung und ziehen Vergleiche eher zu Strom als zu herkömmlicher Software. Diese Einordnung spiegelt einen breiteren Wandel in der KI-Branche wider, bei dem große Anbieter – darunter Microsoft, Google und Amazon – von Pauschallizenzen für Software hin zu verbrauchsabhängigen Preismodellen übergegangen sind, bei denen Kunden pro verarbeitetem Token bezahlen.
Die Grenze von 100.000 Tokens, die Ende 2019 die absolute Obergrenze der KI-Nutzung darstellte, entspricht heute dem globalen Pro-Kopf-Durchschnitt. Für die Zukunft prognostiziert Altman, dass einzelne Nutzer bis etwa 2032 bis 2033 durchschnittlich 500 Milliarden Tokens pro Monat verbrauchen könnten. An der Spitze könnten einige Nutzer monatlich Billionen (Quadrillionen im englischen Ziffernsystem) von Tokens verbrauchen.
Eine monatliche Rechnung von 1,3 Millionen US-Dollar
Das Ausmaß der externen Nutzung übertrifft bereits die interne. Ein externer Nutzer soll Berichten zufolge in einem einzigen Monat 603 Milliarden Tokens verbraucht und dabei eine Rechnung von 1,3 Millionen US-Dollar generiert haben. Diese Zahl übersteigt die 100 Milliarden Tokens, die OpenAis eigener intensivster interner Nutzer verarbeitet, was darauf hindeutet, dass die aggressivste Nutzung außerhalb des Unternehmens stattfindet.
Im Laufe des Jahres 2026 haben Unternehmen verschiedener Branchen verstärkt damit begonnen, Verbrauchskontrollen, Nutzungsobergrenzen und Messstrategien einzuführen, um ein unkontrolliertes Ansteigen der KI-bezogenen Ausgaben zu verhindern. Das Ansteigen des Token-Volumens hat zudem die Prüfung der physischen Infrastruktur – Rechenzentrumskapazitäten, Halbleiterversorgung und Energieverbrauch –, die der KI-Bereitstellung im großen Maßstab zugrunde liegt, verschärft.
„Constant Running Proactive AI" als Wachstumstreiber
Altman benannte ein Konzept, das er als „constant running proactive AI" bezeichnete, als wesentlichen Katalysator für künftiges Wachstum. Nach diesem Modell würden KI-Systeme nicht nur auf Benutzereingaben reagieren, sondern kontinuierlich im Hintergrund arbeiten – Systeme überwachen, Erkenntnisse generieren und Aktionen ausführen, ohne dass ein Mensch eine Abfrage initiieren muss. Das Konzept stimmt mit der aufkommenden Kategorie der agentic AI überein, bei der autonome Systeme dafür ausgelegt sind, mehrstufige Aufgaben mit minimaler menschlicher Initiierung durchzuführen – ein Schwerpunktbereich, den mehrere KI-Labore und Unternehmensanbieter öffentlich priorisiert haben.
