KI-Agenten laufen zunehmend im Dauerbetrieb – doch wie viele könnten gleichzeitig aktiv sein? In einem am 2. Oktober 2026 veröffentlichten Bericht mit dem Titel „How many AI agents could run on the AI chips shipped through 2027?“ gibt Epoch-AI-Forscher Jason Li eine Antwort von der Angebotsseite: Ausgehend vom High-Bandwidth-Memory (HBM), der von 2025 bis 2027 ausgeliefert wird, könnte die weltweite Hardware rund 30 Millionen bis 170 Millionen gleichzeitig laufende Agenten auf Basis von Frontier-Modellen tragen. Zählt man nur die Lieferungen bis 2026, liegt die Spanne bei 16 Millionen bis 56 Millionen.
So wird geschätzt: HBM ist der Engpass
Die Methode ist bewusst eng gefasst. Epoch nutzt die HBM-Liefermengen als bindende Obergrenze und nimmt an, dass die Hardware vollständig installiert ist und ausschließlich für diese Art von Arbeitslast läuft. Beantwortet wird also die Frage „Wie viele könnte die Hardware höchstens betreiben?“ – nicht „Wie viele wird der Markt tatsächlich brauchen?“. Auch die laufenden Kosten unterscheiden sich je nach Last deutlich: In Epochs Analyse von Agentenverläufen kosteten Codex-Workloads im Schnitt etwa 16 bis 18 US-Dollar pro Stunde, Claude-Code-Workloads dagegen etwa 24 bis 50 US-Dollar. Dieselbe Hardware kann also je nach Einsatz sehr unterschiedliche Rechnungen und Ergebnisse liefern.
In Arbeitskraft umgerechnet: beeindruckende Stunden, mit Vorbehalt
Ein Agent kann 168 Stunden pro Woche arbeiten, das 4,2-Fache der 40 Stunden einer Vollzeitkraft. In Wochenstunden umgerechnet entspricht die oben genannte Gleichzeitigkeit – inklusive der Lieferungen von 2027 – rund 140 Millionen bis 720 Millionen Vollzeitbeschäftigten. Zum Vergleich: Die USA haben 342 Millionen Einwohner und etwa 100 Millionen Wissensarbeiter. Mit einem effizienteren Modell steigen die Zahlen weiter: Nach den Serving-Benchmarks von DeepSeek V4 Pro könnte dieselbe Hardware rund 1,9 Milliarden Agenten gleichzeitig betreiben, deren Wochenstunden denen von 8 Milliarden Menschen entsprächen. Epoch betont jedoch, dass die Qualität der Ergebnisse schwankt und der Vergleich nur die Dauer zählt – Laufzeit ist nicht gleichbedeutend mit Arbeit gleicher Qualität.
Hält das Geld Schritt? Das Angebot könnte die Nachfrage überholen
Hinter dem Ausbau der Rechenleistung stehen immer größere Infrastrukturinvestitionen, und auch die Finanzierung dahinter wächst, wie Broadcoms 42-Milliarden-Dollar-Kredit an Anthropic: vom Geldgeber zum größten Kunden – wie tief ist das Wasser im Compute-Geschäft? zeigt. Epoch rechnet auch die Nachfrageseite durch: Schon die Nutzung von nur 20 Prozent seiner zentralen Kapazitätsschätzung würde, zu API-Preisen gerechnet, jährliche Ausgaben von 2,6 bis 5,3 Billionen US-Dollar bedeuten – während die Einnahmen der Modellentwickler selbst bei einer Verfünffachung pro Jahr Ende 2027 auf Jahresbasis nur rund 1 Billion US-Dollar erreichen würden. Die Nachfrage könnte mit dem Angebot nicht Schritt halten; es drohen Überkapazitäten. Zugleich müssen Agenten nicht in großen Rechenzentren laufen: Sie können auch auf lokaler Hardware betrieben werden, und Desktop-Geräte werden zu einem weiteren Weg, wie DGX Spark 64GB-Version ab 23. Oktober erhältlich: 4.999 US-Dollar, um große Modelle zurück auf den Schreibtisch zu holen zeigt. Die Zahlen sind daher am besten als Obergrenze zu lesen: Sie markieren, was die Hardwareversorgung erlauben könnte – keine Prophezeiung künftiger Nachfrage.
