Analysten von a16z haben Daten zu den KI-Ausgaben in Unternehmen zusammengestellt und diese interessanten Grafiken erstellt. Kurz gesagt, sie haben berechnet, dass in den Top-1%-Unternehmen die Ausgaben für KI-Token pro Mitarbeiter fast dem durchschnittlichen Jahresgehalt eines Ingenieurs entsprechen.

Gleichzeitig war das Wachstum in letzter Zeit exponentiell, sodass die Ingenieure bei dieser Entwicklung bis zum Jahresende bei den Gehältern deutlich hinter den LLMs zurückbleiben werden. Lustig, oder? Uns wurde versprochen, dass es umgekehrt sein würde.

Und das sind nur die expliziten Kosten. Wenn man tiefer gräbt, stellt sich heraus, dass KI neben den Token-Kosten auch viele neue Arbeitsplätze schafft: Die zweite Grafik zeigt, dass Unternehmen mit hoher KI-Intensität ihre Belegschaft innerhalb von zwei Jahren nach der Einführung um +10,2 % aufgestockt haben, während Unternehmen mit niedrigen KI-Ausgaben praktisch stagnierten, die Belegschaft blieb nahezu unverändert. (Dies ist jedoch nur eine Korrelation, die auch durch andere Faktoren erklärt werden kann.)

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