KI-Coding-Startups: Margenkrise durch hohe LLM-Kosten

Der Sektor der KI-Coding-Assistenten kämpft trotz des großen Hypes und schnellen Wachstums mit einer gewaltigen Herausforderung: Die hohen Betriebskosten schmälern die Gewinnmargen und bedrohen die langfristige Rentabilität selbst der vielversprechendsten Startups. Diese zugrunde liegende finanzielle Zerbrechlichkeit wurde durch die jüngste Geschichte von Windsurf, einem KI-Coding-Startup, das zunächst erhebliches Investoreninteresse weckte, aber letztendlich einen Ausstieg suchte, deutlich illustriert.

Im Februar befand sich Windsurf Berichten zufolge in fortgeschrittenen Gesprächen, um eine beträchtliche Finanzierungsrunde zu sichern, die das Unternehmen mit beeindruckenden 2,85 Milliarden US-Dollar bewertet hätte – dem Doppelten seiner Bewertung von nur sechs Monaten zuvor. Doch dieser Deal kam nie zustande. Stattdessen tauchten im April Nachrichten auf, dass Windsurf beabsichtigte, sich für eine ähnliche Bewertung von etwa 3 Milliarden US-Dollar an OpenAI zu verkaufen. Obwohl diese Übernahme bekanntermaßen scheiterte, drängte sich eine entscheidende Frage auf: Wenn das Startup so schnell wuchs und ein so hochkarätiges Risikokapitalinteresse anzog, warum sollte es überhaupt einen Verkauf in Betracht ziehen?

Branchennahe Quellen enthüllen eine ernüchternde Wahrheit: Trotz ihrer Beliebtheit können KI-Coding-Assistenten massive Verlustgeschäfte sein. Unternehmen wie Windsurf arbeiten oft mit so teuren Strukturen, dass ihre Bruttomargen – die Einnahmen, die nach den direkten Kosten für die Herstellung eines Gutes oder einer Dienstleistung verbleiben – „sehr negativ“ sind. Im Wesentlichen kostet die Bereitstellung des Produkts mehr, als das Unternehmen seinen Kunden berechnen kann.

Dieser finanzielle Druck rührt hauptsächlich von den exorbitanten Kosten her, die mit der Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) verbunden sind. KI-Coding-Assistenten stehen unter immensem Druck, ständig die neuesten, fortschrittlichsten und folglich teuersten LLMs zu integrieren. Dies liegt daran, dass Modellentwickler ihre neuesten Iterationen ständig für eine überragende Leistung beim Codieren und verwandten Aufgaben, wie dem Debuggen, feinabstimmen, wodurch ältere Modelle schnell obsolet werden.

Erschwerend kommt die intensive Konkurrenz auf dem Code-Assist-Markt hinzu. Etablierte Akteure wie GitHub Copilot und Anyspheres Cursor verfügen bereits über riesige Nutzerbasen, was es neuen Marktteilnehmern erschwert, sich zu differenzieren und Marktanteile zu gewinnen, ohne Spitzenleistungen anzubieten.

Der direkteste Weg für diese Startups, ihre Margen zu verbessern, besteht darin, eigene proprietäre LLMs zu entwickeln, wodurch die erheblichen Gebühren, die an externe Anbieter wie Anthropic und OpenAI gezahlt werden, entfallen. Wie ein Insider es ausdrückte: „Es ist ein sehr teures Geschäft, wenn man nicht im Modellgeschäft mitmischt.“ Der Bau eines LLM ist jedoch ein monumentales und kostspieliges Unterfangen. Windsurfs Mitbegründer und CEO, Varun Mohan, entschied sich letztendlich gegen diesen Weg für sein Unternehmen, eine Entscheidung, die sich strategisch als vorausschauend erwies, da gerade die Modellhersteller, darunter Anthropic mit Claude Code und OpenAI mit Codex, nun direkt auf dem KI-Coding-Markt konkurrieren. Windsurfs strategischer Schritt zum Verkauf war teilweise ein Versuch, eine hohe Rendite zu sichern, bevor sein Geschäft von seinen eigenen Lieferanten untergraben werden konnte.

Der Druck, dem Windsurf ausgesetzt war, ist nicht einzigartig. Viele in der Branche glauben, dass ähnliche Margenprobleme andere prominente KI-Coding-Tools plagen, darunter Anyspheres Cursor, Lovable und Replit. Nicholas Charriere, Gründer des KI-Coding-Startups Mocha, stellte unverblümt fest, dass die Margen bei „Code-Gen“-Produkten „entweder neutral oder negativ sind. Sie sind absolut miserabel“, und schätzte, dass die variablen Kosten im gesamten Sektor bemerkenswert ähnlich sind, wahrscheinlich in einem Bereich von 10% bis 15%.

Anysphere, das Unternehmen hinter Cursor, bietet eine gegenteilige Darstellung. Obwohl es ähnlichem Kostendruck ausgesetzt ist, hat sein schnelles Wachstum es ihm ermöglicht, Übernahmeangebote, Berichten zufolge sogar von OpenAI, abzulehnen, mit der Absicht, unabhängig zu bleiben. Im Januar kündigte Anysphere seinen ehrgeizigen Plan an, ein eigenes LLM zu entwickeln, ein Schritt, der ihm eine größere Kontrolle über die Ausgaben ermöglichen könnte. Das Unternehmen stellte im Juli sogar zwei Führungskräfte aus Anthropics Claude Code-Team ein, obwohl diese nur zwei Wochen später zu Anthropic zurückkehrten.

Eine weitere langfristige Hoffnung für diese Unternehmen beruht auf der Erwartung, dass die LLM-Kosten irgendwann sinken werden. Erik Nordlander, General Partner bei Google Ventures, teilte diese Ansicht und schlug vor: „Die Inferenzkosten heute, das ist das Teuerste, was es je sein wird.“ Diese Prognose ist jedoch nicht ganz eindeutig. Entgegen den Erwartungen sind die Kosten einiger der neuesten KI-Modelle tatsächlich gestiegen, da sie mehr Rechenressourcen benötigen, um immer komplexere, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen.

Der Markt bleibt dynamisch. Erst kürzlich stellte OpenAI GPT-5 vor, ein neues Flaggschiffmodell mit deutlich niedrigeren Gebühren als sein Konkurrent, Anthropics Claude Opus 4.1. Anysphere integrierte GPT-5 schnell als Option für Cursor-Benutzer. Doch Anysphere passte auch kürzlich seine Preisstruktur an und gab erhöhte Kosten, insbesondere für Anthropics neuestes Claude-Modell, an seine aktivsten Benutzer weiter. Dieser Schritt überraschte einige Cursor-Abonnenten, da sie zusätzlich zu ihrem 20-Dollar-Pro-Plan zusätzliche Gebühren erhoben bekamen, was eine Entschuldigung von Anysphere-CEO Michael Truell für die unklare Kommunikation nach sich zog.

Diese Situation verdeutlicht das prekäre Gleichgewicht, das diese Unternehmen finden müssen. Während Cursor beeindruckende Kennzahlen vorweisen kann und im Juni einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz von 500 Millionen US-Dollar erreichte, wird seine Nutzerbasis möglicherweise keine unerschütterliche Loyalität zeigen, wenn ein überlegenes, kostengünstigeres Tool auf den Markt kommt.

Am Ende erscheint Windsurfs Entscheidung, den Markt zu verlassen, verständlich. Nach dem Scheitern des OpenAI-Deals schlossen sich seine Gründer und Schlüsselmitarbeiter Google an, was zu einer beträchtlichen Auszahlung von 2,4 Milliarden US-Dollar für die Hauptaktionäre führte. Das verbleibende Geschäft wurde anschließend an Cognition verkauft. Während einige, darunter prominente Risikokapitalgeber, Mohan dafür kritisierten, etwa 200 Mitarbeiter ohne Rollen bei Google zu lassen, halten Quellen, die mit dem Deal vertraut sind, fest, dass die Übernahme letztendlich die Ergebnisse für alle Mitarbeiter maximierte.

Die Herausforderungen, denen sich KI-Coding-Tools wie Replit, Lovable und Bolt stellen müssen, die alle stark von externen Modellherstellern abhängig sind, unterstreichen eine umfassendere Besorgnis. Wenn dieser immens populäre und umsatzgenerierende Sektor Schwierigkeiten hat, nachhaltige Geschäfte auf der Grundlage bestehender LLM-Anbieter aufzubauen, wirft dies erhebliche Fragen zur Rentabilität anderer, noch jüngerer Industrien auf, die ebenfalls von diesen grundlegenden KI-Modellen abhängen.