Uber sprengt KI-Jahresbudget in vier Monaten und drosselt jetzt die Ausgaben. Der Fall zeigt, wie schnell Unternehmen die Kontrolle über ihre KI-Kosten verlieren. Ein Branchenproblem wird sichtbar.
1.500 Dollar pro Monat und Tool: Ubers harte Deckelung
Uber hat eine monatliche Ausgabengrenze von 1.500 Dollar pro Mitarbeiter und KI-Coding-Tool eingeführt. Betroffen sind Tools wie Claude Code und Cursor. Das berichtet Bloomberg erstmals. Die Maßnahme folgt auf eine peinliche Enthüllung: Ubers CTO gab im April zu, dass das Unternehmen sein gesamtes KI-Jahresbudget bereits nach vier Monaten aufgebraucht hatte. Zuvor hatte Uber seine Mitarbeiter dazu ermutigt, KI-Tools so viel wie möglich zu nutzen. Sogar interne Ranglisten zeigten, wer die meisten KI-Anfragen stellte. Das Resultat: unauskömmliche Rechnungen und ein Budget, das im April bereits leer war. Ausnahmen von der Deckelung sind nur mit ausdrücklicher Genehmigung möglich, wie Uber betont.
COO zweifelt an dem KI-Mehrwert
Ubers Betriebsoberhaupt Andrew Macdonald äußerte kürzlich in einem Podcast Zweifel. Es sei sehr schwer, eine direkte Linie zwischen KI-Ausgaben und neuen Konsumentenfunktionen zu ziehen. Diese Aussage ist bemerkenswert. Ein Unternehmen, das seine Entwickler zu maximalem KI-Einsatz animierte, stellt nun den Return on Investment infrage. Dabei ist Uber kein Einzelfall. Eine Bain-Studie vom April 2026 befragte 951 Unternehmen mit über 100 Millionen Dollar Umsatz. Das Ergebnis: 37 Prozent der Befragten erwarteten Kosteneinsparungen von 10 bis 20 Prozent durch KI. Tatsächlich erreichten 40 Prozent der Unternehmen weniger als 10 Prozent Ersparnis. Die Kluft zwischen Erwartung und Realität ist erheblich.
Copilot-Abrechnung löst Entwickler-Proteste aus
Am 1. Juni 2026 stellte GitHub Copilot auf tokenbasierte Abrechnung um. Statt monatlicher Festpreise gibt es jetzt sogenannte AI Credits, die pro Token-Verbrauch abgerechnet werden. Die Reaktion der Entwickler war eindeutig: Auf GitHub sammelten sich über 400 Kommentare und fast 900 Downvotes. Ein Nutzer berichtete von Rechnungen, die von 29 auf 750 Dollar pro Monat stiegen. Ein anderer projizierte Kosten von 3.000 Dollar monatlich. Die Kernkritik: Microsoft habe agentic Coding-Features gebaut, die Token massiv verbrauchen, und bestraft jetzt genau die Nutzer dafür, diese Features wie vorgesehen einzusetzen.
Microsoft setzt auf eigene Modelle
Gleichzeitig kippt Microsoft einen weiteren Deal. Die Experiences-and-Devices-Abteilung, zuständig für Windows, Microsoft 365, Outlook und Teams, entzieht ihren Entwicklern die Claude-Code-Lizenzen bis zum 30. Juni. Stattdessen sollen sie GitHub Copilot CLI nutzen. Offiziell heißt es, das sei eine strategische Konsolidierung. Finanzkreise sehen darin aber auch ein Kalkül: Der 30. Juni markiert das Ende von Microsofts Geschäftsjahr. Gekürzte Lizenzen senken die Betriebskosten genau zum richtigen Zeitpunkt. Microsoft präsentierte auf der Build 2026 zudem mit MAI-Thinking-1 und MAI-Code-1-Flash eigene Modelle, die OpenAI weniger abhängig machen sollen. Auch Apple setzt auf eine andere Strategie und wird auf der WWDC eine Gemini-basierte Siri-Überarbeitung vorstellen. Jedes große Unternehmen sucht nach Wegen, sich von einem einzelnen KI-Anbieter unabhängig zu machen. Wie wir bereits über den KI-Programmierer-Preiskampf berichteten, intensiviert sich dieser Wettbewerb weiter.
Die Abrechnung der unbegrenzten KI-Nutzung
Zusammengefasst zeichnen drei Geschichten dasselbe Bild: Unternehmen haben ihre Mitarbeiter zu unbegrenztem KI-Einsatz ermutigt. Nun kommen die Rechnungen. Uber verbrauchte sein Jahresbudget in einem Drittel der Zeit. Copilot-Nutzer zahlen plötzlich das Zehn- bis Fünfzigfache. Und Bain zeigt, dass die versprochenen Einsparungen vielerorts ausbleiben. Die Ära des unkontrollierten KI-Ausgabenwachtums neigt sich dem Ende zu. Unternehmen beginnen zu rationieren, zu deckeln und eigene Modelle zu bauen. Auch die neue Copilot-Token-Abrechnung zeigt, wie schnell aus Flatrates variable Kosten werden. Die Frage bleibt: Wenn selbst Uber sein Budget nicht im Griff hat, wie sollen es kleinere Firmen schaffen?
