Die Demokratisierung der KI ist vorbei. Holt die Geldbörsen raus 💸

Erinnert ihr euch an meine letzten Beiträge über das Ende der Ära billiger KI-Agenten und wie Anthropic heimlich die Limits für Nutzer von Premium-Tarifen drückt, um Rechenleistung freizugeben?

Es gibt einen Artikel, in dem steht: Anthropic zeigt gerade knallhart seine Preismacht. Und das Interessanteste ist, dass das große B2B-Segment einfach still die Geldbörsen öffnet und diese Rechnungen bezahlt, egal wie hoch sie sind.

🤑 So funktioniert echtes IT-Business: Eure Tränen darüber, dass der Max-Tarif für 200 $/Monat nicht mal eine Session mit ein paar Prompts schafft, sind der Anthropic-Führung völlig egal. Die Unit-Economy schwerer Agent-Workflows hätte sich bei einzelnen Entwicklern nie gerechnet. Einzelpersonen wurden nur für billige Beta-Tests, das Sammeln von Edge Cases und die anfängliche Hype-Generierung gebraucht.
Und dieses ganze Märchen von „künstlicher Intelligenz für alle“ war nur eine Werbeaktion, großzügig finanziert mit Venture-Capital-Geld. Die Vorbereitung ist vorbei, dem Enterprise wurde erfolgreich die Idee verkauft, dass KI kein Kostenfaktor, sondern eine kritische Investition ist. Und solange das Top-Management bereit ist, gedankenlos Budgets hineinzupumpen, um nicht hinter die Konkurrenz zurückzufallen, werden die Preise durch die Decke gehen.

Inferenz mit Top-Modellen ist verdammt teuer. GPUs sind immer noch knapp. Es ist logisch, dass die Rechenleistung aggressiv von Physikern mit einem 100 $-Abonnement weggenommen und an Konzerne gegeben wird, die Millionen mit B2B-Verträgen einzahlen.

Und vielleicht müssen alle anderen sich daran erinnern, wie man Dokumentationen liest und mit den eigenen Fingern auf der Tastatur tippt.

Ich leide selbst extrem, buchstäblich heute habe ich 20 % der wöchentlichen Limits meines GLM Coding Plan Lite-Abos in 1 Stunde verbraucht! Es kostet 18 Dollar, und früher reichte mir der Tarif für 3 Dollar locker einen Monat.

Ich suche nach Alternativen, probiere den Minimax Token Plan (billig und effektiv) und den ModelArk Coding Plan (hat GLM5.1, aber noch unklar, wie es sich mit den Limits verhält).

Traurig 😩