Ein zentrales Argument für das Potenzial explosiven wirtschaftlichen Wachstums durch KI ist die Möglichkeit, digitale Arbeitskräfte in großem Maßstab zu skalieren – also „digitale Arbeiter“, die Aufgaben übernehmen, die bisher Menschen vorbehalten waren. Während sich die menschliche Bevölkerung nicht verdoppeln lässt, können AI-Systeme durch mehr Hardware und Chips exponentiell hochskaliert werden. Doch wie viele dieser digitalen Arbeiter könnten KI-Labs wie OpenAI heute schon tatsächlich einsetzen?
Die Autoren des Artikels – Denain, Ho und Sevilla von Epoch AI – liefern eine Schätzung: OpenAI könnte heute etwa 7 Millionen digitale Arbeiter betreiben. Diese Zahl basiert auf zwei Modellrechnungen:
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Token-Vergleich: GPT-5 verarbeitet täglich rund 19 Billionen Tokens. Wenn ein menschlicher Arbeiter an einem Tag etwa 240.000 Tokens denkt, liest und schreibt, entspräche das rein rechnerisch rund 80 Millionen digitalen Arbeitern – doch dieser Vergleich ist ungenau, da KI-Token nicht direkt gleichwertig sind.
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Aufgabenorientierter Vergleich: Laut METR-Studien braucht GPT-5 etwa 100.000 bis 1 Million Tokens, um eine Programmieraufgabe zu lösen, für die ein Mensch eine Stunde benötigt. Runtergebrochen auf den Arbeitstag ergibt das eine Bandbreite von 2,4 bis 24 Millionen digitalen Arbeitern.
Die resultierende Mittelwertschätzung liegt bei etwa 7 Millionen digitalen AI-Arbeitern – allerdings mit großer Unsicherheit (400.000 bis 300 Millionen).
Was bedeutet das? Diese Arbeiter können nicht alle menschlichen Aufgaben übernehmen, da KI derzeit nur bestimmte Tätigkeiten abdecken kann. Aber dort, wo sie einsetzbar sind – z. B. beim Programmieren, Debugging oder Übersetzen – sind sie deutlich günstiger als menschliche Arbeitskräfte. Ein Beispiel: Eine Programmieraufgabe, die ein Mensch für 50–100 $ erledigt, kostet mit GPT-5 nur 1–10 $.
Besonders relevant wird diese Zahl, wenn man berücksichtigt, dass diese Millionen digitalen Arbeiter parallel eingesetzt und kontinuierlich verbessert werden können. Dadurch könnten KI-Systeme nicht nur günstiger, sondern auch schneller lernen als Menschen. Auch wenn 7 Millionen im Vergleich zu den weltweit über 3 Milliarden Arbeitskräften wenig erscheinen, ist die Zahl im Kontext von Forschung und Entwicklung gewaltig – weit mehr als die gesamte derzeitige globale KI-Forscher-Community.
Ob dies letztlich zu einem wirtschaftlichen „Takeoff“ führt, hängt davon ab, wie schnell KI weitere Aufgabenfelder automatisieren kann und wie effizient verfügbare Rechenressourcen genutzt werden. Die Autoren kündigen an, in zukünftigen Beiträgen genau diese Fragen weiter zu untersuchen.
Quelle:
Gradient Updates – How many digital workers could OpenAI deploy?