KI boomt weiterhin. Aber das Geschäftsmodell ändert sich.

Der Leiter von OpenAI's ChatGPT hat gesagt öffentlich, dass unbegrenzte KI-Pläne wahrscheinlich keinen Sinn mehr machen. Das Unternehmen berechnet mehr für sein neuestes Modell hat die Unternehmenspreise aber nicht so umstrukturiert wie Anthropic.

Der Tokenverbrauch ist zum Lieblings-Demand-Metrik der KI-Industrie geworden, wobei Entwickler darum wetteifern, herauszufinden, wie man Token maximieren kann.. Meta $META und Shopify $SHOP haben interne Bestenlisten erstellt um die Nutzung durch Mitarbeiter zu verfolgen. Nvidia $NVDA CEO Jensen Huang hat gesagt, er wäre beunruhigt wenn ein Ingenieur, der 500.000 Dollar kostet, nicht 250.000 Dollar an Token verbrennen würde.

Und der Kampf dreht sich zunehmend um Entwickler. Clade Code von Anthropic ist zu einem der wichtigsten Wachstumsmotoren des Unternehmens geworden. Das Unternehmen sagte, Clade Code habe im Februar eine Umsatzlaufquote von 2,5 Milliarden Dollar überschritten und sich seit Anfang 2026 mehr als verdoppelt; im April erklärte Anthropic insgesamt, dass sein laufender Umsatz über 30 Milliarden Dollar gestiegen sei, von etwa 9 Milliarden Dollar Ende 2025. OpenAI versprach, diesen Fokus zu spiegeln, und startete sein Konkurrenztool Codex, kürzlich mit der Einführung eines monatlichen Abonnementplans von 100 $ in einem Versuch, Power-User zurückzugewinnen, die zu Claude Code abgewandert waren.

Der Reiz ist offensichtlich. Entwickler verbrauchen Tokens, führen agentische Workflows durch, die noch mehr verbrauchen, und es wird schwierig, sie zu verdrängen, sobald KI in ihre tägliche Arbeit integriert ist. Für Labore die sich auf Börsengänge noch in diesem Jahr vorbereiten und versuchen, Nutzung in nachhaltige Einnahmen zu verwandeln, sind Programmierer nicht nur frühe Anwender. Sie sind der Keil.

Diese Kundenbindung ist realer, als die meisten Käufer erwartet haben. Eine Zapier-Umfrage unter mehr als 500 Führungskräften fanden heraus, dass 90 % glaubten, sie könnten innerhalb weniger Wochen zwischen KI-Anbietern wechseln. Nur 42 % von denen, die es tatsächlich versuchten, sagten, es sei reibungslos verlaufen. APIs, Trainingsdaten, benutzerdefinierte Werkzeuge und institutionelles Workflow-Wissen lassen sich nicht einfach übertragen.

Andere Unternehmen haben unterschiedliche Antworten auf die sich ändernde Landschaft. Meta launchte letzten Monat Muse Spark, das erste große Modell aus seinem Superintelligence Lab und eine scharfe Abkehr von der Open-Source-Llama-Linie, die die KI-Marke des Unternehmens aufgebaut hat. Muse Spark ist Closed-Source und Meta hat gesagt, es plant, Entwicklern den Zugang in Rechnung zu stellen, eine Umkehrung der Llama-Strategie. Investoren sind nicht überzeugt und die Aktie ist gefallen.

Apple $AAPL, das am Donnerstag berichtet, ging in die andere Richtung. Apple verfolgt einen Weg mit leichterer Infrastruktur und behandelt KI mehr als integriertes Produktmerkmal als einen eigenständigen Infrastrukturwettbewerb, während es teilweise auf Partnerschaften für umfangreichere Modellarbeiten setzt. Apples Investitionen sind ungefähr ein Zehntel von Metas und die Aktie hat sich nach einem schwierigen Jahr 2025 wieder erholt.

Selbst die anderen Hyperscaler setzen leicht unterschiedliche Wetten, indem sie sich darauf konzentrieren, was jeder am besten kann. Google $GOOGL meldete 63% Wachstum in der Cloud und verkauft seine TPUs an "ausgewählte" Kunden. Amazon $AMZN Web Services wuchs um 28% und gab einen Auftragsbestand von 364 Milliarden Dollar bekannt. Microsofts Azure- und KI-Dienste wuchsen um etwa 40%.

Ein bemerkenswerter Anteil des Cloud-Booms basiert jetzt auf zwei Startups. Anthropic ist einer dieser ausgewählten Kunden, und Amazon kündigte einen Deal über 100 Milliarden Dollar mit dem Unternehmen an. Etwa 45 % des zukünftigen Cloud-Umsatzes von Microsoft $MSFT stammen von OpenAI.

Die Wall Street wettet darauf, dass die Übergabe funktioniert. April war der beste Monat des S&P 500 seit der Pandemie, und die Rallye stützte sich erneut auf die glorreichen Sieben, die im vergangenen Jahr für mehr als 40 % der Gesamtrendite des Index verantwortlich waren. Ihre KI-Ausgabenpläne sind nicht mehr nur Unternehmensstrategie. Sie sind einer der Hauptmotoren des Marktes.

Die nächste Phase ist weniger nachsichtig. Die Hyperscaler können es sich leisten zu bauen, weil ihre Kernunternehmen immer noch Geld drucken. Die Labore können die Preise erhöhen, weil ihre besten Nutzer bereits gebunden sind. Aber die Kunden gaben in der ersten Phase des KI-Booms aus, dass Intelligenz reichlich und günstig sei. Jetzt stehen sie kurz davor herauszufinden, was ihre KI-Strategien wert sind, wenn der Zähler zu laufen beginnt.