- Die Preise für KI-Inferenz sinken rapide, da Modellanbieter um die Kostenführung kämpfen.
- Die Preiserhöhungen von DeepSeek zeigen, dass sich das Rennen zum Tiefpunkt bereits umkehren könnte.
- Günstigere KI könnte mehr Nutzung erzeugen und den Wert von Modellen zu Chips und Infrastruktur verschieben.
Der nächste Kampf der KI-Branche dreht sich nicht darum, wer das klügste Modell hat. Es geht darum, wer eine Aufgabe am günstigsten ausführen kann. Dieser Wandel wurde in diesem Monat deutlich, als US-Labore die Preise senkten, um günstigere chinesische Konkurrenten abzuwehren, nur damit der günstigste dieser Konkurrenten, DeepSeek, seine eigenen Preise erhöhte.
Warum die Kosten und nicht nur die Fähigkeit jetzt den Markt bestimmen
Chinesische Openweight-Modelle übernehmen still und leise. Berichte aus diesem Jahr zeigen, dass chinesische Anbieter inzwischen mehr als die Hälfte des gesamten US-gerouteten Datenverkehrs auf OpenRouter abwickeln, der Plattform, die viele Entwickler zum Vergleich und Zugriff auf Modelle nutzen – gegenüber etwa einem Zehntel im Jahr zuvor.
Die Präsentation ist einfach: nahezu führende Leistung zu einem Bruchteil des Preises. Dieser Druck zwang OpenAI zum Handeln.
Am 30. Juli senkte es die Inputpreise für GPT-5.6 Luna um 80 %, von 1 auf 0,20 $ pro Million Tokens, wobei der Outputpreis von 6 $ auf 1,20 $ sank. Jefferies zitierte Daten von Silicon Data zeigen, dass die durchschnittlichen Inferenzkosten für Unternehmen von etwa 2,04 US-Dollar pro Million Token Ende Mai auf etwa 1,16–1,18 US-Dollar im August gesunken sind, einem Jahrestiefst.
DeepSeeks Kehrtwende
Unterdessen hat das Unternehmen, das den Preiskrieg gestartet hat, seine eigenen Preise deutlich erhöht. Ab dem 16. und 17. August führte DeepSeek für seine V4-Pro- und V4-Flash-Modelle die Spitzen- und Off-Peak-Abrechnung ein, wobei Erhöhungen je nach Modell und Tageszeit von 50 % bis über 1.100 % reichten.
Die V4-Pro-Ausgabe steigt von 0,87 $ auf 3,96 $ pro Million Token in der Spitzenzeit (9 Uhr bis 12 Uhr und 14 bis 18 Uhr Pekinger Zeit), also 1,98 $ außerhalb der Hauptverkehrszeit. Die V4-Flash-Leistung steigt von 0,28 $ auf 1,32 $ in der Spitzenzeit und außerhalb der Spitzenzeiten auf 0,66 $.
DeepSeek sagt, die Änderung solle die Nachfrage gleichmäßiger über die gesamte Infrastruktur verteilen. Selbst nach der Erhöhung bleiben die Zinsen unter vielen Konkurrenten, aber die Lücke zum reduzierten Luna-Modell von OpenAI hat sich stark verringert und ist in einigen Spitzenvergleichszeiten vollständig verschwunden.
Der Jevons-Paradoxon-Winkel
Fallende Preise bedeuten nicht zwangsläufig fallende Rechnungen. Wenn jede Aufgabe deutlich günstiger wird, wird es wirtschaftlich, viel mehr davon zu betreiben: mehrstufige Agenten, automatisierte Arbeitsabläufe und Prozesse, die sich vorher nicht zu automatisieren lohnten.
Analysten haben bereits festgestellt, dass agentische Arbeitslasten, die Dutzende von Anrufen miteinander verknüpfen, die früher unpraktisch waren, heute günstiger sind als ein einzelner Anruf vor einigen Wochen. Das ist das klassische Jevons-Paradoxon: Effizienzgewinne können den Gesamtverbrauch schneller steigern, als sie den Preis pro Einheit senken. Mit anderen Worten: Die Ausgaben für Unternehmens-KI könnten weiter steigen, selbst wenn die Kosten pro Aufgabe sinken.
Wer verliert tatsächlich
Wenn die Inferenz weiterhin in Richtung Rohstoffpreise geht, stehen Modellentwickler, die auf der Rohleistung konkurrieren, mit dem größten Druck konfrontiert, besonders da OpenAI und Anthropic Börsengänge mit Bewertungen von fast 1 Billion Dollar verfolgen. Dünnere Token-Margen machen diese Bewertungen allein durch Modellverkäufe schwerer zu rechtfertigen.
Die Infrastruktur wirkt besser isoliert. Mehr Aufgaben, Agenten und Inferenzaufrufe erfordern weiterhin Chips, Cloud-Kapazität und Rechenzentren, egal wer den Preiskrieg gewinnt.
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