KI-Kosten und Marktvergütung nach Stelle
Modellierte KI-Betriebskosten mit Marktvergütung vergleichen.
Durchsuche repräsentative Stellenschätzungen, Aufgabenklassen, Quellenhinweise und die Verlässlichkeit zentraler Schätzungen.
Jede Zeile verwendet dieselben repräsentativen Eingaben für Stufe 2 und mittlere Erfahrung, damit Stellen vergleichbar sind. Erstelle mit deinen eigenen Aufgaben, Stunden, deinem Standort und deiner Erfahrung eine Auswertung für eine persönliche Schätzung.
Unternehmensausgaben und offengelegte KI-Umsätze
Ausgewiesene Investitionen mit ausgewiesenen Umsätzen vergleichen.
Lies vor dem Vergleich die Zahlen zusammen mit ihren jeweiligen Rechnungsgrundlagen.
Hyperscaler-Capex, 2025
Unterlagen von Amazon, Alphabet, Microsoft und Meta für das Geschäftsjahr 2025
Offengelegter KI-Umsatz
Zwei der vier Unternehmen weisen keinen eigenen KI-Umsatzposten aus
Nvidia-Rechenzentrumsumsatz
Daneben stehen $6 Mrd. eigene Investitionsausgaben von Nvidia im Geschäftsjahr 2026
Quellenverzeichnis und Hinweise zur Rechnungslegung öffnen
Börsennotierte Hyperscaler: Investitionsausgaben und offengelegte KI-Umsätze
Amazon
FY2025-Capex (unternehmensweit)
AWS-KI-Umsatz-Run-Rate, Q1 2026
Amazon FY2025-Capex & AWS-KI-Run-Rate (Yahoo Finance) (2026-04-09)
Alphabet (Google)
FY2025-Capex
Keine KI-spezifische Umsatzposition
Alphabet Q4- & FY2025-Ergebnisbericht (2026-02-04)
Microsoft
Einziges Unternehmen dieser Gruppe, das sowohl KI-Umsatz als auch KI-Investitionsausgaben ausweistFY2025 KI-Rechenzentrums-Capex
KI-Geschäfts-Run-Rate, Q3 FY2026
Microsoft FY2025 KI-Rechenzentrums-Capex (CNBC) (2025-01-03) · Microsoft Q3-FY2026-Newsroom (KI-Run-Rate 37 Mrd. $) (2026-04-29)
Meta
FY2025-Capex
Keine KI-spezifische Umsatzposition
Meta Q4-2025-Ergebnisse (8-K, Exhibit 99.1) (2026-01-28)
Nvidia
Anbieter von KI-InfrastrukturFY2026-Capex (eigene Sachanlagen)
FY2026-Rechenzentrumsumsatz
Nvidia Q4- & FY2026-Ergebnisbericht (SEC) (2026-02-25)
Private KI-Labore: aufgenommenes Kapital und gemeldete Umsatz-Run-Rate
OpenAI
Aufgenommenes Kapital, Runde März 2026
Umsatz-Run-Rate, Feb. 2026
OpenAI-Runde über 122 Mrd. $ (Bloomberg via Yahoo Finance) (2026-04-02) · OpenAI-Run-Rate von ~25 Mrd. $ (The Information via Yahoo Finance) (2026-02-15)
Anthropic
Serie H, Mai 2026
Umsatz-Run-Rate, Mai 2026 (selbst gemeldet)
Anthropics Ankündigung der Serie-H-Runde (hochgerechneter Jahresumsatz: 47 Mrd. $) (2026-05-28)
xAI
Serie E, Jan. 2026
FY2025-Umsatz (konsolidiert, eingereicht)
xAIs Ankündigung der Serie-E-Runde (2026-01-06) · xAI FY2025-Umsatz, SpaceX S-1 (via Yahoo Finance) (2026-05-21)
Wie diese Zahlen funktionieren
Die Zahlen stammen aus Unternehmensunterlagen, offiziellen Ergebnisberichten und namentlich genannter Finanzberichterstattung, die bis June 2026 verfügbar waren. Die Quellen stehen in jeder Zeile. Die Zahlen sind nicht direkt vergleichbar: Investitionsausgaben sind in einem Geschäftsjahr gebundene Mittel; eine Umsatz-Run-Rate ist eine zu einem Zeitpunkt gemeldete annualisierte Zahl; aufgenommenes Kapital ist Finanzierung, nicht Ausgabe. Wir ziehen diese Größen nicht voneinander ab. Weist ein Unternehmen keinen KI-spezifischen Umsatz aus, steht in der Tabelle „Nicht offengelegt“. Mit geschätztgekennzeichnete Zahlen stammen aus Presseberichten oder Unternehmensangaben und nicht aus einer offiziellen Einreichung. Das Layout wurde inspiriert von isaiprofitable.com; Wagecore hat die Zahlen zusammengestellt und die Quellen oben verlinkt.
Was die KI-Betriebskosten enthalten
Die Tokenrechnung ist nur ein Teil der Kosten.
Gängige Abkürzung
KI-Kosten allein aus der API-Nutzung schätzen.
Wagecore berücksichtigt
Über diese 20 repräsentativen Stellen machen reine Tokenkosten 0 % der modellierten KI-Betriebskosten aus. Prüfung, Wiederholungen, erwartete Fehlerkosten und Integration bilden den Rest. Die durchschnittliche wirtschaftliche Substituierbarkeit liegt bei 19/100. Bei 54 % der Stunden führt ein Mensch die Arbeit mit KI-Unterstützung aus oder erledigt sie verlässlicher beziehungsweise kostengünstiger.
Über die veröffentlichten Stellen
Sieh, wie die ausgewählten Aufgaben eingeordnet werden.
- 20
- Stellen mit berechneten Kosten
- 19 / 100
- Durchschnittliche wirtschaftliche Substituierbarkeit
- 4%
- Anteil der Aufgaben, die KI weitgehend übernehmen kann
Jeweils anhand einer repräsentativen Zelle der Standortstufe 2 mit mittlerer Berufserfahrung.
Ein niedrigerer Wert bedeutet, dass ein kleinerer Teil des repräsentativen Aufgabenmixes wirtschaftlich mit KI erledigt werden kann. Bei 54 % der Stunden führt ein Mensch die Arbeit mit KI-Unterstützung aus oder erledigt sie verlässlicher beziehungsweise kostengünstiger.
Anteil der Aufgabenstunden über die repräsentativen Stellen in diesem Tracker.
Durchschnittliche Verteilung der Aufgabenstunden
Stelle für Stelle
Modellierte KI-Betriebskosten nach Stelle vergleichen
Sortiere die repräsentativen Schätzungen nach wirtschaftlicher Substituierbarkeit, Marktvergütung oder der Differenz zwischen Vergütung und modellierten KI-Betriebskosten.
Die wirtschaftliche Substituierbarkeit fasst den repräsentativen Aufgabenmix auf einer Skala von 0 bis 100 zusammen. Ein niedrigerer Wert bedeutet, dass unter den modellierten Annahmen ein kleinerer Teil dieser Arbeit wirtschaftlich mit KI erledigt werden kann. Die KI-Betriebskosten umfassen Tokens, Prüfung, Wiederholungen, erwartete Fehlerkosten und Integration für KI-bearbeitete Stunden. Sie sind keine Einsparungszahl.
Berechnet mit Fähigkeitsmatrix v1 und Modell v1-mvp bei repräsentativen Eingaben für Stufe 2 und mittlere Erfahrung. Die mediane Vergütung verwendet BLS OEWS und Marktvergütungsdaten. Methodik: /methodology.
FAQ
So liest du den Tracker
Sagt dieser Wert voraus, ob eine Stelle ersetzt wird?
Woher kommen die Zahlen?
Warum sind die KI-Betriebskosten so viel niedriger als das Gehalt?
Warum diese Stellen und warum eine repräsentative Zelle?
Erstelle eine Auswertung mit deinen eigenen Aufgaben und Stunden.
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