Zwei Vorfälle der vergangenen Wochen zeigen, wie dramatisch KI-Betriebskosten eskalieren können. Uber und ein anonymer Enterprise-Kunde von Anthropic stehen exemplarisch für ein systemisches Problem.
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Uber verbrennt 3,4 Milliarden in vier Monaten
Für das Gesamtjahr 2026 hatte Uber ein KI-Budget von 3,4 Milliarden Dollar eingeplant. Das Budget war bereits vor Mai vollständig aufgebraucht. Das entspricht einem monatlichen Verbrauch von über 850 Millionen Dollar. Details zu den Projekten, die diesen Verbrauch verursacht haben, kommunizierte Uber nicht öffentlich. Warum KI-Infrastruktur so viel mehr kostet als erwartet, haben wir bereits analysiert.
Wer KI-Kosten nicht von Anfang an mit derselben Disziplin steuert wie Cloud-Infrastruktur, wird böse Überraschungen erleben.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Enterprise-Kunde: 500 Millionen in 30 Tagen
Noch drastischer ist ein zweiter Fall: Ein nicht namentlich genannter Enterprise-Kunde von Anthropic hat in nur 30 Tagen eine Rechnung von 500 Millionen Dollar aufgebaut. Fehlende Nutzungslimits in der API-Integration führten dazu, dass automatisierte Prozesse unkontrolliert auf Claude zugreifen konnten. Anthropic bestätigte den Vorfall indirekt.
Warum KI-Budgets so schnell explodieren
Beide Fälle haben dieselbe Grundursache: KI-Dienste werden wie SaaS-Abonnements eingekauft, aber wie Cloud-Compute abgerechnet. Token-basierte Preismodelle skalieren mit der Nutzung, ohne automatische Deckelung. Unternehmen, die KI-Tools ohne Governance-Struktur einführen, riskieren genau diese Szenarien. Die technische Lösung ist trivial: Rate-Limits, Budget-Alerts, automatische Abschaltmechanismen. Die organisatorische Umsetzung ist es häufig nicht.
