Bei Amazon setzen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter offenbar ein hauseigenes KI-Werkzeug für teils unnötige Aufgaben ein – nur, damit ihre KI-Nutzungszahlen stimmen. Das berichtet die „Financial Times“ und verweist auf Quellen aus dem Unternehmen.
Das interne Tool namens „MeshClaw“ ist ein KI-Agent, der den Mitarbeitern hilft, Aufgaben zu automatisieren, Code zu generieren und E-Mails zu sortieren – kurz: Arbeit zu erledigen. Doch einige Beschäftigte sollen laut dem Bericht das Tool einsetzen, um ihren sogenannten Token-Verbrauch absichtlich in die Höhe zu treiben – und dadurch in internen Rankings besser dazustehen.
Token sind dabei die Einheit, in der der Daten-Input, -Output und die Leistung von KI gemessen werden kann – und vor allem auch abgerechnet. Der Druck zum Verbrauch von KI-Token, so zitiert die „Financial Times“ einen Amazon-Mitarbeiter, sei hoch.
Wer verbraucht die meisten KI-Token?
Amazon habe seine Programmierer dazu angehalten, dass mehr als 80 Prozent von ihnen jede Woche KI nutzen sollten, so der Bericht. Dabei habe der Konzern auch Anfang des Jahres „Leaderboards“ eingeführt – gewissermaßen wird damit gemessen, welcher Mitarbeiter wie viele KI-Token verbraucht. Offiziell teilt der Konzern mit, die Zahlen flössen nicht in Leistungsbewertungen ein. Einige Beschäftigte haben aber offenbar den Eindruck, dass die Vorgesetzten doch hinsähen und ihr Token-Verbrauch im Zweifel auch in ihre Bewertung einfließe.
Aktuelle KI-Modelle, sogenannte Sprachmodelle, zerlegen Text für die Verarbeitung in kleinere Einheiten, Wortfragmente oder Zeichenfolgen, und verarbeiten sie als sogenannte Token. Token sind gewissermaßen die Silben der KI-Welt. Der Token-Verbrauch bei Unternehmen wird dabei von den KI‑Anbietern wie Strom abgerechnet. Die Token der nachgefragtesten Modelle sind dabei weitaus teurer als die der weniger nachgefragten Konkurrenz.
Bei günstigen Modellen kostet die Verarbeitung von einer Million Token nur wenige Cent. Eine der aktuell leistungsfähigsten KIs, die neueste Version von Anthropics „Claude“, verlangt laut Anthropics offizieller Preisliste 5 Dollar für die Eingabe von einer Million Token und 25 Dollar pro Million-Token-Ausgabe. Zum Vergleich: Jemand, der eine Hausarbeit mit einem Sprachmodell wie ChatGPT schreibt, kommt laut Schätzung der „New York Times“ auf einen Verbrauch von etwa 10.000 Token. Ein KI-Agent, der rund um die Uhr Code generiere, könne hingegen schon mal auf 700 Millionen Token pro Woche kommen.
KI-Wettlauf namens Tokenmaxxing
Im Silicon Valley heißt dieser inoffizielle Wettlauf um den Token-Verbrauch Tokenmaxxing. Bei Meta soll es laut einem Bericht des Portals „The Information“ schon ein internes Ranking mit dem Spitznamen „Claudeonomics“ geben, das die obersten 250 Power-User unter den rund 85.000 Mitarbeitenden aufliste. Spitzenränge haben dort dann Titel wie „Token Legend“ oder „Session Immortal“. Dabei soll auch Meta-Chef Mark Zuckerberg die Angestellten zum Verbrauch von KI-Token ermutigen – auch wenn er selbst in dem Ranking keinen Spitzenplatz belege.
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Dabei ist Zuckerberg nicht der einzige Tech-Boss, der zum Tokenmaxxing aufruft: So sagte Nvidia-Gründer Jensen Huang in einem Podcast, er wäre „alarmiert“, wenn ein Ingenieur mit 500.000 Dollar Gehalt nicht auch Token im Wert von mindestens 250.000 Dollar verbrauche. Meta-Technikchef Andrew Bosworth, intern „Boz“ genannt, soll laut dem Magazin „Forbes“ auf einer Konferenz erklärt haben, sein bester Mitarbeiter verbrauche KI-Token im Wert seines Jahresgehalts – und sei dafür fünf- bis zehnmal produktiver. „Das ist leichtes Geld. Macht weiter. Keine Grenzen“, wird Bosworth in Berichten dazu zitiert.
Token-Verbrauch könnte KI-Investment rechtfertigen
Dabei könnte hinter dem Wunsch zum Tokenmaxxing noch ein anderes Kalkül stecken: Konzerne wie Amazon und Meta haben selbst beispiellose Summen in den Ausbau von KI investiert. Die Summen waren dabei so hoch, dass sie teilweise sogar die Investoren der Unternehmen besorgten. Vor diesem Hintergrund läge es nahe, sich auch im eigenen Unternehmen für die Adoption der Technologie einzusetzen, allein schon, um ein positives KI-Signal zu senden.
Doch das Token-Wettrennen scheint sich dabei nicht immer auszuzahlen: So hat die Software-Analysefirma „Jellyfish“ für eine Auswertung das Programmierverhalten von Hunderttausenden Entwicklern aus 700 Unternehmen ausgewertet. In einem Interview mit „Business Insider“ erklärte Nicholas Arcolano, KI-Forschungschef bei Jellyfish, die obersten zehn Prozent der Nutzer des beliebten KI-Tools Claude-Code verbrauchten zwar rund zehnmal so viele KI-Token wie Entwickler im Mittelfeld, produzierten aber nur etwa die doppelte Code-Menge. Dieses Missverhältnis, so Arcolano, würde auch den Finanzchefs der Unternehmen auffallen, bei denen die Rechnungen für die Token auf dem Tisch landen.
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capital„Statt sich mit Kostenmanagement zu beschäftigen, ging es vielen Teams bislang vor allem darum, Entwickler zu ermutigen, so viele Token wie möglich zu verbrauchen – um so viel wie möglich, so schnell wie möglich zu lernen und zu erschaffen“, wird ein Jellyfish-Mitarbeiter in der Auswertung zitiert. Doch mit dem wachsenden Bewusstsein für die tatsächlich anfallenden Kosten habe sich die Rechnung verschoben. „Wir erwarten daher, dass die Branche Token-Kosten und Return on Investment künftig stärker in den Blick nehmen wird.“
In der noch jungen Token-Ökonomie ist neben dem Tokenmaxxing auch schon ein neuer Begriff aufgetaucht, der auf einschlägigen Foren diskutiert wird: Token-Effizienz.
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