Amazons KI-Projekte: 2,5 Mio. Dollar in den Sand gesetzt

Amazon: KI-Projekte verursachen unerwartete Millionenkosten

Fehlerhafte Projekte mit KI haben bei Amazon unerwartete Ausgaben von rund 2,5 Millionen Dollar verursacht, meldet T3N.de unter Berufung auf Berichte der Financial Times und von The Next Web. Besonders teuer wurde demnach ein internes Vorhaben, bei dem Daten von Autor:innen mit passenden Angeboten im Amazon-Shop abgeglichen werden sollten. Grundlage war Anthropics Modell Claude Sonnet. Das Projekt überschritt sein Budget um 860 Prozent, verursachte Kosten von etwa 1,8 Millionen Dollar und wurde am Ende nicht eingesetzt.

Brisant ist vor allem die Dauer der Kostenexplosion: Über fünf Monate unentdeckt blieb dem Bericht zufolge, dass das Projekt weit über den geplanten Rahmen hinauslief. Weitere unerwartete Ausgaben entstanden bei KI-gestützten Finanzprüfungstools, die rund 541.000 Dollar kosteten. Ein weiteres Tool, das die Liefergeschwindigkeit verbessern sollte, verursachte zusätzliche 134.000 Dollar; diese Kosten wurden erst nach mehr als zwei Wochen bemerkt.

Intern sollen Mitarbeitende die Folgen solcher Fehler als „katastrophal teuer“ beschrieben haben. Der Grund liegt in der Funktionsweise moderner KI-Systeme: Token-basierte Abrechnung, leistungsstarke und damit teure Modelle sowie KI-Agenten, die besonders viele Anfragen auslösen, können Programmierfehler finanziell stark verstärken. Was in klassischen Systemen kaum ins Gewicht gefallen wäre, kann bei generativer KI innerhalb kurzer Zeit hohe Rechnungen erzeugen.

Amazon weist zugleich zurück, dass einzelne Vorfälle ein allgemeines Bild des KI-Einsatzes im Konzern zeichneten. Nach Unternehmensdarstellung handle es sich um Beispiele, aus denen Teams lernten, nicht um den Normalfall. Tatsächlich sollen nur wenige Teams betroffen gewesen sein. Im Verhältnis zu Amazons Größenordnung wirken die Summen begrenzt: Genannt werden ein Quartalsumsatz von rund 200 Milliarden Dollar im zweiten Quartal 2026 und ein Quartalsgewinn von 62,6 Milliarden Dollar. Strategisch bleibt der Vorgang dennoch relevant, weil Amazon zugleich Stellen abbaut und dutzende Milliarden Dollar in den Ausbau seiner KI-Infrastruktur investiert.

Bemerkenswert ist zudem, dass Amazon über AWS selbst Werkzeuge anbietet, mit denen sich solche Kostenfallen reduzieren lassen. Genannt werden etwa Batch-Inferenz zu halbierten Preisen, ein günstigerer Flex-Tarif, Caching mit deutlich niedrigerer Eingaberate und Routing, das einfache Aufgaben an günstigere Modelle weiterleitet. Auch ein weniger kostspieliges Modell wie Anthropics Haiku hätte statt Claude Sonnet eingesetzt werden können. Künftig will der Konzern laut Bericht automatisierte Leitplanken für KI-Projekte entwickeln und seine Abhängigkeit von Claude verringern; als mögliche Option wird auch OpenAI genannt.

Der Fall zeigt, dass KI im Unternehmen nicht nur Innovationspotenzial, sondern auch neue Anforderungen an Controlling, Modellwahl und technische Governance mit sich bringt. Gerade im E-Commerce, wo Prozesse skalieren und Automatisierung schnell große Wirkung entfalten kann, werden Kostenkontrolle und Transparenz zu zentralen Voraussetzungen für produktiven KI-Einsatz.