de.wedoany.com-Bericht: Meta plant, die Anzahl der KI-Token, die Mitarbeiter nutzen dürfen, zu begrenzen. Diese Nachricht wurde über einen internen Brief an rund 6.000 Mitarbeiter bekannt gegeben. Zuvor hatte das Unternehmen dieselbe Gruppe erst dazu bewegt, KI in ihre Arbeit zu integrieren. Der Grund für den Kurswechsel sind Kostendruck: Laut The Information verbrauchten die Mitarbeiter innerhalb von 30 Tagen 73,7 Billionen Token. Für 2026 werden die Ausgaben des Unternehmens für KI auf mehrere zehn Milliarden US-Dollar geschätzt.
Um die Ausgaben zu kontrollieren, baut Meta derzeit das zentralisierte Dashboard AI Gateway auf, das den Verbrauch und die Ausgaben jedes Teams in Echtzeit verfolgen, Budgets festlegen und bei ungewöhnlichen Spitzen automatische Warnungen senden kann. Strenge Token-Kontingente werden später in Kraft treten. Das Unternehmen plant für 2027 eine strukturelle Budgetzuweisung. Gleichzeitig werden Ingenieure von externen Tools wie Anthropics Claude weggeführt und hin zum internen Codierungsassistenten MetaCode (ehemals Devmate) gelenkt, um die Ausgaben für externe APIs zu senken und das eigene Produkt zu verbessern.
Die überhitzte KI-Nutzung bei Meta ist zu einem großen Teil hausgemacht. Im November letzten Jahres gab das Unternehmen bekannt, dass „KI-gesteuerte Auswirkungen“ (AI-driven impact) eine grundlegende Erwartung für die Leistungsbeurteilung 2026 sein werde, wodurch die Nutzung von KI zu einer potenziellen Voraussetzung wurde. Mitarbeiter führten die interne Rangliste Claudeonomics (benannt nach Claude) ein, die die 250 aktivsten Token-Nutzer auflistet und Titel wie „Token Legend“ (Token-Legende) vergibt. Der Wettbewerb um die Plätze auf der Rangliste führte zu einem monatlichen Verbrauch von 73,7 Billionen Token. Einige ließen KI-Agenten stundenlang im Leerlauf laufen, nur um einen besseren Rang zu erreichen. Im April dieses Jahres versuchte Metas Chief Technology Officer Andrew Bosworth, die Begeisterung zu dämpfen, und schrieb, niemand solle KI um der KI willen nutzen; der Token-Verbrauch allein sei kein Maß für irgendetwas. Doch Worte allein reichten nicht – ein Dashboard war nötig.
Das Hauptproblem dieser Geschichte liegt in der Wirtschaftlichkeit der gesamten Branche. Meta gilt als Großkunde von Anthropic. Wenn die Token-Budgets gekürzt werden, trifft dies die Einnahmen des KI-Labors selbst. Es gibt bereits Anzeichen: Der LLM Token Spending Index (Index für Ausgaben für große Sprachmodelle), der die Zahlungsbereitschaft des Marktes für KI widerspiegelt, fiel sieben aufeinanderfolgende Handelstage – die längste Verlustserie seit Januar. Laut einem Bericht des Wall Street Journal erwägt OpenAI eine deutliche Preissenkung, um Unternehmenskunden zu halten. Früher, als Unternehmen darum wetteiferten, ihren Mitarbeitern mehr KI-Zugriff zu gewähren, lautete die Frage: „Können wir es nutzen?“. Jetzt lautet die Frage: „Wie effizient ist es?“.
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