In einem Beitrag vom 10. Oktober 2026 hob Grayscale eine Analyse von Zach Pandl hervor, wonach günstigere KI und autonome Agenten die Nachfrage nach Rechenleistung und der sie unterstützenden Infrastruktur erhöhen könnten.
Pandl verwies auf eine Prognose von Goldman Sachs, wonach der Tokenverbrauch bis 2030 um das 24-Fache steigen könnte, vor allem aufgrund der Verbreitung von KI-Agenten.
Grayscale schätzt, dass Agenten-Workflows je nach Aufgabe fünf- bis 50-mal mehr Tokens verbrauchen können als eine typische Chatbot-Interaktion.
In einem Beitrag vom 10. Oktober 2026, der auf die Analyse verwies, erklärte Grayscale, kostengünstigere Modelle und autonome KI-Agenten könnten die Nachfrage nach Rechenleistung verstärken. Grayscale-Forschungsleiter Zach Pandl argumentierte, dass die zunehmende KI-Nutzung Effizienzgewinne bei Modellen überwiegen könnte, während Strom, Rechenzentren und Grafikprozessoren weiterhin potenzielle Engpässe blieben.
Grayscale erklärte zudem, Agenten, OpenAIs „dots“ und neue kostengünstigere Modelle könnten die Nachfrage nach Rechenleistung weiter erhöhen. Pandl sagte, dies könne zusätzliche Chancen für Eigentümer knapper Rechenressourcen schaffen.
KI-Agenten erhöhen den Tokenverbrauch
Pandl zufolge senkt der Wettbewerb durch günstigere Open-Weight-Modelle die Kosten von Tokens, also den Texteinheiten, die KI-Systeme verarbeiten und erzeugen. Anthropic erklärt beispielsweise, dass sein jüngstes Sonnet-Modell für die Erledigung einer einzelnen Aufgabe bis zu 30 % weniger koste.
Gleichzeitig könnten autonome Agenten, die kontinuierlich auf die Ziele eines Nutzers hinarbeiten, die Rechenvolumina deutlich erhöhen. Anders als Chatbots, die einzelne Fragen beantworten, führen Agenten Abfolgen von Aktionen aus, einschließlich der Analyse von Daten, der Verarbeitung von Dokumenten und der Erstellung von Ergebnissen.
Grayscale schätzt, dass diese Workflows je nach Aufgabe fünf- bis 50-mal mehr Tokens verbrauchen können als eine typische Chatbot-Interaktion.
Daten von OpenAI, OpenRouter und Similarweb, die in einem Analysebericht der Krypto-Sparte von Andreessen Horowitz, a16z, veröffentlicht wurden, deuteten ebenfalls auf einen höheren Verbrauch durch Agenten hin. Dem Bericht zufolge verwenden KI-Agenten nahezu fünfmal mehr Tokens als Menschen, während ihr Tokenverbrauch seit Februar 2026 um etwa das 14-Fache gestiegen ist.
Dem Bericht zufolge erzeugen die aktivsten Unternehmen mehr als achtmal so viele Tokens wie typische Unternehmen. Die zunehmende Nutzung von Agenten beeinflusse zudem die Nachfrage nach Speicher und traditionellen Automatisierungstools.
Nachfrage nach Rechenleistung könnte Effizienzgewinne übersteigen
Pandl verwies auf eine Prognose von Goldman Sachs, wonach der Tokenverbrauch bis 2030 um das 24-Fache steigen könnte, vor allem aufgrund der Verbreitung von KI-Agenten. Er argumentierte, dass die Gesamtnachfrage nach Rechenleistung weiter steigen werde, wenn die KI-Nutzung schneller wachse als die Verbesserungen bei der Modelleffizienz.
Digitale KI-Dienste sind auf physische Infrastruktur angewiesen, darunter Strom, Rechenzentren und GPUs, deren Bereitstellung jeweils Zeit erfordert. Pandl verwies auf CoreWeave, das nach eigenen Angaben neue Verträge zu höheren Preisen für Rechenkapazität abgeschlossen habe.
Nach Pandls Auffassung werden günstigere KI und die Entwicklung autonomer Agenten die Bandbreite möglicher Anwendungen erweitern und könnten den Wettbewerb um begrenzte Rechenressourcen verschärfen. Dies könne Unternehmen zugutekommen, die die entsprechende Infrastruktur besitzen, sagte er.
Meta-Chef Mark Zuckerberg hat prognostiziert, dass in den kommenden fünf Jahren Milliarden Menschen persönliche KI-Agenten nutzen werden.
Quelle: HODL Press
