Nvidias Huang preist KI-Token neben dem Gehalt als Agenten die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, verändern

Die Vergünstigungen, die mit der Arbeit im Silicon Valley verbunden sind, umfassen seit langem hohe Gehälter. Jetzt werden einige Ingenieure möglicherweise mit einem neuen Anreiz versehen: künstliche Intelligenz-Token.
Nvidias CEO Jensen Huang schlug am Montag ein neuartiges Vergütungsmodell vor, das Ingenieuren zusätzlich zu ihrem Grundgehalt ein Token-Budget gewährt, wodurch sie effektiv bezahlt werden, um KI-Agenten als Produktivitätsmultiplikatoren einzusetzen.
Token, oder Dateneinheiten, die von KI-Systemen verwendet werden, können für den Betrieb von Tools und die Automatisierung von Aufgaben ausgegeben werden und werden „zu einem der Rekrutierungswerkzeuge in Silicon Valley“, sagte Huang.
„[Ingenieure] werden ein paar hunderttausend Dollar pro Jahr verdienen, ihr Grundgehalt“, sagte Huang auf der jährlichen GPU Technology Conference des Chipmakers.
„Ich werde ihnen wahrscheinlich die Hälfte davon zusätzlich zu [ihrem Grundgehalt] als Token geben ... weil jeder Ingenieur, der Zugang zu Token hat, produktiver sein wird.“
Der Pitch signalisierte Huangs breitere Vision des Arbeitsplatzes, in dem Ingenieure eine Flotte von KI-Agenten beaufsichtigen, die in der Lage sind, komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom mit minimaler Benutzereingabe zu erledigen.
Es ist eine Vision, auf die Huang öffentlich hinarbeitet. Letzten Monat sagte er CNBC, dass Nvidias Mitarbeiter eines Tages neben Hunderttausenden von KI-Agenten arbeiten werden.
„Ich habe 42.000 biologische Mitarbeiter und werde Hunderttausende digitale Mitarbeiter haben“, sagte er.
Die Äußerungen erfolgen, während Bedenken wachsen, dass KI-Agenten – Softwaresysteme, die in der Lage sind, komplexe, mehrstufige Aufgaben unabhängig auszuführen – weiße Kragenarbeit untergraben werden.
In einem Memo an Investoren warnte Howard Marks, Gründer von Oaktree Capital Management, vor „einem unglaublichen Sprung nach vorne bei den Fähigkeiten der KI“, die es ihr nun ermöglicht, „autonom zu handeln“ – ein unterscheidendes Merkmal, das ihre Fähigkeit bestimmt, menschliche Arbeit zu ersetzen.
„Dieser Unterschied ist es, was einen Markt von 50 Milliarden Dollar von einem Multi-Trillionen-Dollar-Markt unterscheidet“, sagte der erfahrene Investor.
Goldman Sachs schätzt, dass KI potenziell Aufgaben automatisieren könnte, die 25 % aller Arbeitsstunden in den USA ausmachen, was ausreicht, um Ängste vor dem, was manche düster als „Job-Apokalypse“ bezeichnen, zu schüren.
Die Bank sieht einen Produktivitätsanstieg von 15 % durch KI, was zu einem Verlust von 6 % bis 7 % der Arbeitsplätze während der Einführungsphase führen könnte.
„Risiken sind auf eine größere Verlagerung von Arbeitsplätzen ausgerichtet, wenn KI arbeitsplatzverdrängender ist als frühere Technologien“, sagte Joseph Briggs, Goldmans leitender globaler Wirtschaftswissenschaftler.
Etwa 60 % der heutigen Arbeitnehmer sind in Berufen beschäftigt, die es 1940 noch nicht gab, sagte Briggs unter Berufung auf eine Studie des Ökonomen David Autor, was darauf hindeutet, dass KI einige Rollen überflüssig machen wird, während andere geschaffen werden, die noch nicht existieren.
KI-Agenten treiben die Software-Nachfrage an
Huang hat eine optimistische Sicht auf die Auswirkungen von KI-Agenten auf die Softwareindustrie eingenommen und sie als „kontraintuitiv“ beschrieben. Anstatt die Nachfrage nach Software zu reduzieren, werden KI-Agenten zu ihren gierigsten Kunden.
Seine Logik lautet: Je mehr KI-Agenten es gibt, desto größer ist die Nachfrage nach der zugrunde liegenden Softwareinfrastruktur, auf der sie laufen – den Programmen, Tools und Rechenressourcen, die sie antreiben.
„Die Anzahl der C-Compiler, die wir verwenden, die Anzahl der Python-Programme, die wir haben, die Anzahl der Instanzen, wächst sehr, sehr schnell – weil die Anzahl der Agenten, die diese Tools verwenden, zunimmt“, sagte er.
Bruno Guicardi, Präsident und Gründer des Informationstechnologieunternehmens CI&T, beschrieb die Änderung als nichts anderes als einen Paradigmenwechsel. „Eine neue Abstraktionsebene wird durch Agenten geschaffen“, sagte er.
„Jetzt können Softwareingenieure den Computern sagen, was sie tun sollen, nicht in einer Programmiersprache, sondern auf einfachem Englisch. Arbeit, die früher Monate dauerte, dauert jetzt ein paar Tage. Und wir sehen, dass sich dies nur noch beschleunigt.“
'Talent-Paradoxon'
Die KI-bedingte Angst vor Arbeitsplatzverlusten war schwer zu bändigen, selbst während Unternehmen Schwierigkeiten haben, qualifizierte Arbeitskräfte zu finden.
Der Arbeitsmarkt erlebt derzeit ein „Talent-Paradoxon“, bei dem 98 % der Führungskräfte (C-Suite) erwarten, dass KI in den nächsten zwei Jahren zu einer Reduzierung der Mitarbeiterzahl führen wird, während 54 % Fachkräftemangel als ihre größte makroökonomische Herausforderung nennen, sagte Lewis Garrad, Leiter der Karrierepraxis bei der Beratungsfirma Mercer Asia.
Ungefähr 65 % der Führungskräfte erwarten, dass 11 % bis 30 % ihrer Belegschaft bis 2026 aufgrund von KI umgeschult oder neu eingesetzt werden müssen, schätzte Garrad.
Einstiegsjobs sind am größten Risiko, da KI die „Sprungbrett“-Aufgaben beseitigt, die historisch zur Schulung neuer Mitarbeiter verwendet wurden, was die Qualifikationslücke weiter vergrößert, während die Nachfrage nach KI-versierten Mitarbeitern zunimmt, fügte Garrad hinzu.
Rollen, die Datenanalyse, Dokumentenverarbeitung, Informationsvergleich und die Erstellung von ersten Berichten umfassen, laufen Gefahr, „erst in der Reihe“ für eine Verdrängung zu stehen, sagte Andreas Welsch, Gründer der Beratungsfirma Intelligence Briefing und Autor von The Human Agentic AI Edge.
Goldmans Briggs räumte auch ein, dass der Übergang nicht reibungslos verlaufen wird, selbst unter dem optimistischsten Szenario, und rechnet mit einer Höchstgrenze der Bruttoarbeitslosigkeit, die sich um etwa einen halben Prozentpunkt erhöhen wird, während sich der Arbeitsmarkt in eine neue Ära begibt.
Aber es werden neue Arbeitsplätze entstehen, sagte Briggs und betonte, dass technologischer Wandel schon immer ein Haupttreiber des Arbeitsplatzwachstums auf lange Sicht durch die Schaffung neuer Berufe war.
Zehn Millionen Menschen sind jetzt in Sektoren wie Computing, die Gig-Economy, E-Commerce, Content-Erstellung und Videospiele beschäftigt – Branchen, die vor einer Generation noch Science-Fiction waren.
Es gilt jedoch zu beachten, dass die Integration von KI-Funktionen in bestehende Unternehmensabläufe letztendlich schwieriger sein könnte als die Technologie selbst. Ungefähr 80 % bis 85 % der KI-Projekte sind seit 2018 gescheitert – eine ernüchternde Statistik für eine Branche, die von Begeisterung durchdrungen ist, stellte Intelligence Briefings Welsch fest.
„Es wäre unerwünscht, Hunderttausende von Agenten zu haben, die mehr Probleme verursachen, als sie lösen“, sagte er.