Goldman Sachs setzt auf KI-Agenten-Boom bis 2040, warnt aber vor Datenrisiken
Da agentenbasierte KI Diskurs Bereich der KI-Computing derzeit dominiert, veröffentlicht Investmentbank Goldman Sachs einen Bericht, der besagt, dass agentenbasiertes Computing einen Anstieg Token-Verbrauc

Kurzfassung
Warum das wichtig ist
- Da agentenbasierte Diskurs Bereich der KI-Computing derzeit dominiert, veröffentlicht Investmentbank Goldman Sachs einen Bericht, der besagt, dass agentenbasiertes Computing einen Anstieg Token-Verbrauc
- Die Bank geht davon aus, dass der Token-Verbrauch bis 2030 µm das 24-fige Niveau von 2026 steigen wird, während KI-Abfragen von fünf Milliarden auf 23 Milliarden zunehmen – vor allem getrieben durch nicht-menschliche Agenten.
- Das zentrale Thema des Goldman-Sachs-Berichts ist das rasante Wachstum der Nutzung agentenbasierter KI.
Agentenbasierte KI bezieht sich auf den Einsatz, die Probleme durch Berechnungen lösen; dieses Wachstum hat zudem neue Optimismus für die Zukunft, AMD und Arm geweckt. Laut Goldman Sachs wird die Ausbreitung agentenbasierter KI den Token-Verbrauch ankurbeln, was wiederum die massiven Investitionen in KI-Computing-Kapazitäten rentabel machen wird.
Die Bank ist der Ansicht, dass agentenbasierte KI den Token-Verbrauch treibt, da Agenten rund um die Uhr tätig sind, um ihre Umgebung zu überwachen, ihre Daten zu verifizieren und externe Werkzeuge einzusetzen. Folglich prognostiziert es, dass der globale Tokenverbrauch bis 2030 µm das 24-fache gegenüber den Werten von 2026 steigen wird.
Goldman Sachs ergänzt, dass die Anzahl der KI-Abfragen bis 2030 von 5 Milliarden im Jahr 2025 auf 23 Milliarden springen wird. Zudem wird es 30 % der Abfragen im Jahr 2030 auf agentenbasierte Anwendungen entfallen.
Moegliche Anwendungen
Der gestiegene Nutzungsgrad und der höhere Anteil agentenbasierter Lösungen werden durch Anwendungsfälle in Bereichen wie Lieferkettenmanagement, Programmierung und Recht vorangetrieben, bei denen Agenten Abfragen ohne Ermüdungsrisiko ausführen und eine Maschine-zu-Maschine-Kommunikation ermöglichen.
Die Bank ist noch optimistischer bezüglich des Jahres 2040 und geht davon aus, dass bis dahin der Einsatz agentenbasierter KI den Tokenverbrauch um das 55-fache steigern wird. Sie ist der Ansicht, dass Anwendungsfälle für agentenbasierte KI in Unternehmen sich derzeit noch in der Frühphase befinden, da weniger als ein Viertel der Unternehmen diese Technologie bereits nutzt.
Darüber hinaus weisen laut Goldman Sachs diejenigen Unternehmen, die die Technologie derzeit einsetzen, darauf hin, dass sie noch nicht auf einen vollständig autonomen Modus umgestellt haben. Was die Kosten betrifft, so geht die Bank davon aus, dass die neuesten Chips solche wie Trainium die Kosten pro Token-Berechnung jährlich um bis zu 60 % bis 70 % senken.
Auf dieser Basis argumentiert Goldman Sachs,
Auf dieser Basis argumentiert Goldman Sachs, dass die Bruttomargen zum ersten Halbjahr dieses Jahres positiv werden können. Gleichzeitig warnt sie davor, dass Risiken wie schlechte Daten zu einem hohen Ressourcenverbrauch ohne angemessene Renditen führen können. Über den Autor: Ramish ist ein erfahrener Technologieautor und Redakteur mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung.
Er spezialisiert sich auf die Halbleiterfertigung und Marktanalysen. Mit einem Hintergrund in Finanzen und Supply-Chain-Management – durch einen Bachelor in Finance und einen Micromaster in Supply-Chain Management – verbindet Ramish finanzielle Strenge mit tiefgreifendem Branchenwissen, um präzise und autoritative Berichterstattung zu liefern.
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Quelle und redaktionelle Angaben
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- Wccftech
- Originaltitel
- Goldman Sachs Bets Big On Agentic AI Boom By 2040, But Warns Bad Data Could Leave A Bad Taste
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- https://wccftech.com/goldman-sachs-bets-big-on-agentic-ai-boom-by-2040-but-warns-bad-data-could-leave-a-bad-taste/
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