Jevons-Paradox ist Jensens großes Glück: Daten von Ornn, Silicon Data und Bloomberg (Stand August 2026) zeigen laut a16z ein klassisches Jevons-Paradoxon im KI-Markt: Token-Preise (die Abrechnungseinheit von KI-Modellen) fallen stetig, doch die Mietpreise für H100-GPUs (die Hardware dahinter) bleiben hoch oder steigen. Günstigere KI-Nutzung schafft mehr Nachfrage: Billigere Token ermöglichen KI-Agenten, Automatisierung und neue Anwendungen. Das Volumen wächst schneller, als die Stückkosten sinken.
Unklar bleibt dabei, wie viel der Nachfrage auf menschliches Nutzungswachstum zurückgeht und wie viel die Systeme selbst erzeugen. Gerade agentische KI verbraucht Token geradezu verschwenderisch.
H100-GPU-Mietpreis vs. Token-Preisindex, Daten bis August 2026. | Bild: via XDas ganze System hängt an einer grundlegenden Annahme: KI-Nutzung muss schnell genug wachsen, um sinkende Token-Preise auszugleichen. Solange das so ist, bleibt Hardware knapp und teuer. Sollte die Nachfrage abflachen, wäre die gesamte Kette betroffen: Chip-Hersteller, Speicheranbieter, Energieversorger und Cloud-Anbieter. Die Finanzmärkte könnten dann in eine Abwärtsspirale geraten. Wie empfindlich sie bereits reagieren, zeigte die negative US-Börsenreaktion auf die Nachricht, dass OpenAIs hochgerechneter Jahresumsatz womöglich geringer ist als zuvor berichtet.
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