Software volgde ooit een eenvoudige economische formule: veel uitgeven aan de bouw, en daarna vrijwel niets aan het bedienen van elke extra klant. Generatieve AI heeft dat model overhoop gegooid. Elke prompt, elke gegenereerde afbeelding en elke agentische taak kost echt geld om te produceren, en fraudeurs hebben ontdekt hoe zij iemand anders de rekening kunnen laten betalen.

Betalingsbedrijf Stripe slaat alarm rond wat het "token-diefstal" noemt, een fraudemethode die zich richt op de op-gebruik gebaseerde factureringsmodellen van AI-bedrijven, waarbij klanten worden afgerekend op wat ze daadwerkelijk verbruiken. Criminelen maken nepaccounts aan, verbranden dure API-tokens of tegoeden en verdwijnen voordat iemand de betaling kan innen.

De omvang van het probleem

AI-abonnementsbedrijven registreerden in slechts zes maanden een toename van 40% in pogingen tot misbruik met meerdere accounts, volgens cijfers die Stripe naar voren bracht. Somige segmenten van de AI-industrie zagen die pogingen met meer dan 600% stijgen.

Op transactieniveau worden AI-bedrijven geconfronteerd met fraudepercentages die 4,3 keer hoger liggen dan het gemiddelde startup. Zelfs na het implementeren van tegenmaatregelen zakt dat cijfer slechts naar 2,6 keer het normale niveau. Ruwweg één op de zes nieuwe klantaanmeldingen in de AI-sector houdt verband met token-diefstal. Het moment van de fraude verergert de schade: omdat gestolen gebruik in realtime wordt verbruikt op de eigen infrastructuur van de aanbieder, vallen de verliezen vóórdat er betaling kan worden geïnd, en is er achteraf geen product terug te vorderen.

Stripe-ceo Patrick Collison heeft de trend omschreven als een van de meest over het hoofd geziene risico's in het AI-landschap. Geautomatiseerde agents, zo merkt hij op, stellen dieven in staat budgetten uit te putten in een tempo dat menselijke fraudeteams in realtime eenvoudigweg niet kunnen bijhouden.

Waarom AI bijzonder kwetsbaar is

Traditionele software-as-a-servicebedrijven konden zich royale gratis proefperiodes veroorloven, omdat de marginale kosten van één extra gebruiker vrijwel nul zijn. AI-bedrijven opereren onder fundamenteel andere economische omstandigheden. Elke query naar een groot taalmodel verbruikt compute, elke taak voor het genereren van afbeeldingen kost GPU-cycli, en agentische workflows ketenen meerdere dure inferentie-aanroepen aan elkaar.

Gestolen AI-tegoeden hebben bovendien echte doorverkoopwaarde op secundaire markten, waar kopers toegang krijgen tot premium AI-mogelijkheden tegen een fractie van de winkelprijs — wat precies de reden is waarom de gratis tegoeden en proefperiodes die AI-bedrijven aanbieden om ontwikkelaars te trekken zo'n aantrekkelijk doelwit vormen.

ElevenLabs, het bedrijf dat AI-stemgeneratie aanbiedt, staat vooraan in deze strijd. Het bedrijf meldt dagelijks duizenden frauduleuze accounts te blokkeren om de verliezen beheersbaar te houden.

De reactie van Stripe

Stripe heeft zijn fraudedetectietool Radar specifiek bijgewerkt om het probleem van token-diefstal aan te pakken. Radar, de op machine learning gebaseerde fraudepreventiesuite van het bedrijf die door bedrijven op zijn betalingsplatform wordt gebruikt, blokkeerde in één maand meer dan 3,3 miljoen risicovolle registraties voor slechts acht AI-bedrijven.

De aanpak richt zich op de registratielaag in van op de betaallaag. Token-diefstal moet worden gestopt voordat kwaadwillenden het product überhaupt bereiken, omdat op het moment dat zij de dienst hebben gebruikt, de schade al is aangericht. Nu pogingen tot misbruik industriebreed blijven toenemen, is de vraag hoe ver registratieverdedigingen zoals die van Radar zich over AI-bedrijven verspreiden — en hoe de fraudecijfers er dan uitzien — een van de operationele verhaallijnen om te volgen nu op-gebruik gebaseerde AI-facturering rijpt.