Die Gewinnmargen-Geschichten von Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz erleben ihre erste "Überprüfung": Canva verlangsamt absichtlich das Wachstum, Figma trägt die Inferenzkosten selbst

Zwei führende Unternehmen aus dem Bereich Design-Software enthüllen mit ihren aktuellen Finanzdaten die verborgensten Kosten der AI-Transformation.

Canva hat diese Woche Investoren davor gewarnt, dass das jährliche Umsatzwachstum auf 20 % verlangsamt wird. Der Grund: Das Unternehmen hat bewusst den Rollout eines geplanten AI-Features zur Steigerung der kostenpflichtigen Abonnements gestoppt – die Nachfrage lag weit über den Erwartungen, genauso wie die Servicekosten. Der am Donnerstag veröffentlichte Quartalsbericht von Figma zeigt, dass das Umsatzwachstum im dritten Quartal von 48 % (im Juni-Quartal) auf 36 % sinken wird, und das Unternehmen gibt zu, dass mehrere ihrer AI-Tools sich noch in der Testphase befinden und kein tragfähiges kommerzielles Modell existiert. Nach Veröffentlichung der Nachricht stürzte die Figma-Aktie innerhalb eines Tages um etwa 15 % ab.

Laut dem Tech-Medium The Information weisen die Erfahrungen beider Unternehmen auf ein identisches strukturelles Problem hin: Die Beliebtheit von AI-Produkten bedeutet nicht automatisch ein gesundes Einheiten-Ökonomiemodell. Unter dem bisher von Investoren für AI-App-Unternehmen erwarteten Narrativ ist dies ein echter Stresstest aus der Praxis.

Canva: Zu hohe Nachfrage als Belastung, bewusste Bremse

Die Schwierigkeiten von Canva sind fast schon dramatisch – nicht weil es zu wenige Nutzer gibt, sondern weil es zu viele sind.

Berichten zufolge sagte COO Cliff Obrecht zu Kollegen, dass die Kosten, um viele kostenlose Nutzer zu bedienen, vor der Einführung von AI „sehr gering“ waren. Aber nach dem Rollout des AI-Features „sind diese Kosten erheblich gestiegen, das Einheiten-Ökonomiemodell hat sich grundsätzlich verändert, wodurch die Senkung der AI-Kosten wichtiger denn je wurde“.

Aus diesem Grund hat Canva beschlossen, den geplanten AI-Feature-Rollout bewusst zu verlangsamen – statt weiterhin mit hohen Kosten Nutzerwachstum zu kaufen. Diese Entscheidung senkte die Umsatzwachstumsprognose direkt auf 20 %, ausgehend von höheren Markterwartungen.

Um das Kostenproblem grundlegend anzugehen, investiert Canva massiv in eigene AI-Modelle. Das Unternehmen gibt an, dass die internen Modelle bei der Generierung von Bildern und Videos schneller und günstiger sind als die der führenden AI-Labore. Das Problem: Diese Modelle konnten das Zeitfenster für den aktuellen AI-Funktion-Rollout nicht einhalten, sodass das Unternehmen an entscheidenden Punkten weiterhin auf externe, kostspieligere Modelle angewiesen war.

Figma: Beta-Produkte kostenlos zugänglich, volle Übernahme der Inferenzkosten

Im Unterschied zur bewussten Bremse bei Canva steht Figma unter einer anderen Kostenbelastung – der Finanzierung noch nicht kommerzialisierter Produkte.

Der CFO von Figma, Praveer Melwani, erläuterte diesen Zusammenhang im Investoren-Call:

„Wir berechnen unseren Kunden derzeit keine Nutzungsgebühren für Produkte, die sich noch in der Testphase befinden. Die Inferenzkosten tragen wir selbst und es gibt keinerlei Einnahmen, die diese ausgleichen.“

Das bedeutet, Figma subventioniert mit eigenen Mitteln die Nutzung seiner AI-Funktionen, während das Unternehmen darauf wartet, dass die Tools aus der Testphase in die kommerzielle Nutzung übergehen. Figma erwartet, dass diese Kostenstruktur die Bruttomarge belastet.

Auch Figma investiert verstärkt in eigene AI-Modelle und hat begonnen, interne Modelle mit führenden Modellen zu kombinieren, um den neuen Figma AI-Agent zu unterstützen. Aber das Training eigener Modelle braucht Zeit und Geld – und die Geduld am Kapitalmarkt ist offensichtlich begrenzt: Nach Veröffentlichung der Prognose fiel der Figma-Aktienkurs um ca. 15 %.

Gemeinsames Dilemma: Die Kostenstruktur der AI-Transformation ist noch ungelöst

Laut Bericht offenbaren die Fälle von Canva und Figma ein allgemeines, temporäres Dilemma von AI-App-Unternehmen: Die Attraktivität auf Produktebene ist bewiesen, aber der Weg zu einem nachhaltigen Profitmodell bleibt unklar.

Beide Unternehmen sehen eigene Modelle als Schlüssel zur Lösung – durch geringere Abhängigkeit von externen, teureren Modellen das Einheiten-Ökonomiemodell nachhaltig verbessern. Allerdings existiert zwischen dem Aufbau-Zyklus eigener Modelle und den unmittelbaren Erwartungen des Marktes an Umsatzwachstum ein schwer zu überbrückender Zeitunterschied.

Analysten sind der Ansicht, dass diese beiden Finanzberichte als wichtiger Referenzpunkt dienen: Die Kosten der AI-Transformation stecken nicht nur in der Forschung und Entwicklung, sondern tiefer in jeder einzelnen Nutzeranfrage und den damit verbundenen Inferenzgebühren. Solange das Geschäftsmodell nicht ausgereift ist, wird dieser Kostenblock weiterhin die Bruttomargen auffressen.

Die AI-Story der Softwareunternehmen steht aktuell vor ihrer ersten echten finanziellen Prüfung.