Die KI-Jobapokalypse ist abgesagt. Die Token-Ökonomie könnte menschliche Gehirne wieder nach vorn bringen
Die KI-Jobapokalypse ist abgesagt. Unsere menschlichen Gehirne könnten Frontier-LLMs ab diesem Herbst ausstechen. Simple Ökonomie.
Hier eine Überlegung, die ich mit dir teilen möchte.
Wer die KI-Labs und Zugangsanbieter verfolgt, sieht: Die Token-Preise steigen. Oder du bekommst weniger Tokens für dasselbe Geld. Anthropic macht seit Monaten schrittweise das Zweite.
Der Trend in Zahlen.
GitHub Copilot Pro+: 40 € pro Monat. Mit der nutzungsbasierten Abrechnung ab 1. Juni kostet dieselbe intensive agentische Nutzung zu Token-Listenpreisen eher 960 € pro Monat. Rund das 24-Fache.
Claude Code Max 20×: 200 $ pro Monat. Entsprechender API-Listenwert für einen intensiven Nutzer: etwa 5.000 $ pro Monat. Rund das 25-Fache.
Aber was heißt das konkret?
Die klügsten LLMs von heute werden besser, indem sie länger über jede Frage nachdenken. DeepSeeks R1 nutzt dasselbe Basismodell wie V3, nur mit zusätzlichem Reasoning. Mehr Denken heißt mehr Tokens. Wenn die Subvention endet, landen diese Kosten auf der Rechnung.
Jensen Huang (CEO von NVIDIA) im All-In-Podcast: „Wenn dieser 500.000-Dollar-Ingenieur nicht mindestens 250.000 Dollar an Tokens verbraucht hat, bin ich zutiefst alarmiert.“ Huang meinte das als Bull-Case zu subventionierten Preisen: die Hälfte des Grundgehalts in Tokens, um den Ingenieur zu verzehnfachen. Beim 25-Fachen des Listenpreises kostet dieselbe Nutzung 6,25 Millionen Dollar gegen einen 500.000-Dollar-Ingenieur. Die Rechnung kippt.
Schauen wir auf zwei Kategorien von Arbeit und darauf, was Token-Kosten proprietärer Modelle mit ihnen machen.
A. Routinearbeit.(z. B. Kundenservice der ersten Ebene, Dokumentenklassifikation und -extraktion im Volumen, routinemäßige Vertragsprüfung.)
Hier gewinnt KI gegen Menschen beim Preis, denke ich, mit Leichtigkeit. „Wer arbeitet wie ein Roboter, dem nimmt ein Roboter den Job.“ Gerd Leonhard.
B. Komplexe Arbeit.(z. B. Senior-Softwareentwicklung in fremden Codebasen, komplexe Vertragsgestaltung und -verhandlung, strategische Synthese aus vielen Quellen.)
Zu Token-Listenpreisen steigt der Mensch wieder in den Wettbewerb ein. Es ist möglich, dass Menschen sich einige der anspruchsvollen Denkaufgaben zurückholen.
Zugleich ist offen, wie sich die Technik von hier aus entwickelt.
Open Source könnte proprietäre Modelle überholen oder zumindest konkurrenzfähig bleiben.
Zwei Wege für ein Budget im zweiten Halbjahr 2026.
- KI von ein bis zwei KI-Labs mieten
Was passiert? Das KI-Oligopol aus Anthropic, Google und OpenAI schöpft den Großteil des Werts ab, den KI erzeugt, indem es die Preise erhöht, aber nur so weit, dass ihre KI für dich gerade noch etwas wirtschaftlicher bleibt, als keine KI zu nutzen.
Das können sie, weil du im Lock-in steckst: Prompts, Tools, Agent-Scaffolding, Evals. Die Macht liegt bei ihnen. Je länger du bleibst, desto stärker der Lock-in.
- Eine eigene souveräne KI-Infrastruktur aufsetzen
Wie sieht das aus? Du steckst offene und geschlossene Modelle je nach Aufgabe ein. Frontier, wo es den Preis verdient, Open Source für den Rest.
Der Harness gehört dir. Die Macht liegt bei dir. Die Kosten bleiben beim Skalieren niedriger, du wechselst Modelle jederzeit, du behältst das Steuer.
Die Token-Ökonomie hat die Jobapokalypse beerdigt.
Aber dein Bankkonto und deine Unabhängigkeit sind jetzt in Gefahr.