Ein 23-jähriger Entwickler in Peking hat einen Text veröffentlicht, der in China zwei Tage lang die meistgelesene Seite der größten Wissensplattform war. Darin steht sinngemäß: In einem halben bis einem Jahr wird die KI das, was ich kann, mindestens so gut können. Er schreibt das nicht aus Angst, sondern aus Erfahrung. Er baut genau die Teile, um die es geht.
Der Entwickler arbeitet bei einem der großen chinesischen KI-Labore an sogenannten Kerneln. Das sind die kleinen Programmteile, die ein Modell milliardenfach ausführt, wenn es antwortet. Wer sie gut schreibt, macht ein Modell schneller und billiger. In seinem Text steht der Satz, um den es geht: Die Kernel, die eine KI schreibt, würden bald so gut sein wie seine. Er begründet das nüchtern: Die Maschine tippt in einer halben Sekunde eine Befehlszeile und hat in zwanzig Sekunden ein Stück Code fertig. Das kann er nicht.
Hinter diesem persönlichen Text stehen Zahlen, die man nachlesen kann. OpenAI hat am 6. September offengelegt, wie die eigene Forschung inzwischen arbeitet: Auf jeden menschlichen Arbeitstag kommen 3,1 Agenten-Arbeitstage, gemessen Mitte August. Umgerechnet sind das 24,8 Agentenstunden je Acht-Stunden-Tag. Bemerkenswert ist die zeitliche Entwicklung: Im Juni lag die gesamte Laufzeit der Agenten noch unter der menschlichen Arbeitszeit. Das ist der Sprung von einem Vierteljahr.
Anthropic hatte zuvor angegeben, dass sein Modell rund 26 Prozent der eigenen Forschungsarbeit eigenständig ausführt. Im Februar lag derselbe Wert nach Unternehmensangaben noch im niedrigen einstelligen Bereich. Und bei Google richtet Sergey Brin die Arbeit laut Berichten gezielt auf Systeme aus, die sich ohne menschliches Zutun verbessern.
Jetzt der Teil, den fast jede Meldung dazu weglässt, und der ist wichtig. 3,1 Agententage sind nicht die Arbeit von drei Menschen. Mehrere Agenten laufen gleichzeitig, die Stunden werden addiert. Man kann also nicht sagen, ein System habe drei Menschentage Forschung an einem Tag erledigt. Es heißt nur: Es läuft sehr viel Maschinenzeit neben der menschlichen Arbeit.
Genauso wenig sagt die Zahl etwas über die Qualität dieser Stunden. Ein Agent, der zwanzig Sackgassen ausprobiert, produziert viele Agentenstunden und kein Ergebnis. Wer aus diesen Zahlen ableitet, die Forschung laufe jetzt zu drei Vierteln von allein, überdehnt sie erheblich.
Die Richtung ist eindeutig, und sie ist schnell. Von „unter der menschlichen Arbeitszeit" im Juni auf das Dreifache im August, das sind zwei Monate. Bei Anthropic dieselbe Größenordnung innerhalb eines halben Jahres. Wer sagt, das sei alles nur Werbung, muss erklären, warum ausgerechnet die Leute, die daran verdienen, seit dem 12. September öffentlich über ein Tempolimit für genau diese Fähigkeit streiten.
Das Erste ist unbequem und betrifft jeden, der etwas richtig gut kann. Der junge Entwickler ist nicht arbeitslos. Aber die Fähigkeit, für die man ihn geholt hat, verliert gerade ihren Wert, und er sagt das selbst, öffentlich, mit 23. Das ist kein Grund zur Panik, sondern zum Nachrechnen: Wie viel von dem, was du kannst, ist Ausführung, und wie viel ist Urteil?
Ausführung wird billiger, und zwar schnell. Urteil nicht. Ein Meister, der sieht, dass eine Wand feucht ist, bevor jemand fragt, ein Verkäufer, der merkt, dass der Kunde eigentlich etwas anderes braucht, ein Chef, der weiß, welcher Auftrag mehr Ärger als Geld bringt: Das ist der Teil, der bleibt. Wer seine Arbeit darauf verlagert, hat mehr davon als jeder, der schneller tippt.
Das Zweite ist praktisch. Wenn sich die Werkzeuge in diesem Tempo verbessern, dann hat jede Werkzeugentscheidung ein Verfallsdatum. Das haben wir diese Woche zweimal erlebt: Am Montag war das große Modell die richtige Wahl für gute Ergebnisse, am Dienstag lag das halb so teure zwei Punkte dahinter.
Daraus folgt nicht, ständig zu wechseln. Daraus folgt: Setz dir einen Termin im Quartal, an dem du prüfst, ob dein Werkzeug noch das richtige ist. Und bau deine Abläufe so, dass ein Wechsel keine Katastrophe ist, also mit aufgeschriebenen Schritten statt mit einem Wirrwarr, das nur mit genau diesem einen Werkzeug funktioniert. Das ist dieselbe Hausaufgabe wie bei der Betriebsübergabe, über die wir gestern geschrieben haben.
Die häufigste falsche Reaktion auf solche Meldungen ist Abwarten, weil in drei Monaten ja alles besser sei. Stimmt, und in sechs Monaten auch. Wer deshalb nie anfängt, hat in zwei Jahren immer noch keine Erfahrung, während die Werkzeuge längst da sind. Anfangen mit dem, was heute geht, und die Entscheidung regelmäßig überprüfen, schlägt jedes Warten auf den richtigen Moment.
Nimm dir deinen letzten normalen Arbeitstag vor und schreib auf, womit du die Zeit verbracht hast. Dann zieh hinter jedem Punkt einen Strich: Ausführung oder Urteil. Angebot tippen ist Ausführung. Entscheiden, ob du den Auftrag überhaupt willst, ist Urteil. Wenn der Ausführungsteil deutlich überwiegt, weißt du, wo du als Erstes ansetzt. Nicht um dich zu ersetzen, sondern um den Teil zu vergrößern, für den dich niemand ersetzen kann.
Mich beeindruckt an dem Text aus Peking die Nüchternheit. Da jammert niemand. Da beschreibt jemand, der ganz vorne mitarbeitet, dass sein Vorsprung schmilzt, und rechnet vor, warum. Solche Stimmen sind mir lieber als jede Untergangsprognose und jedes Werbeversprechen.
Und die Zahlen dahinter sind beeindruckend genug, ohne dass man sie aufblasen muss. Von „weniger als die Menschen" im Juni auf das Dreifache im August ist eine Ansage. Dass daraus keine dreifache Forschungsleistung folgt, gehört genauso dazu. Beides zu sagen ist anstrengender als eine Schlagzeile, aber es ist das, was man braucht, um Entscheidungen zu treffen.
Quellen: OpenAI, „Research acceleration: The view inside OpenAI" vom 06.09.2026 (3,1 Agenten-Arbeitstage je menschlichem Arbeitstag, Stand Mitte August, entsprechend 24,8 Agentenstunden je Acht-Stunden-Tag; im Juni lag die gesamte Agentenlaufzeit noch unter der menschlichen Arbeitszeit; ausdrücklicher Hinweis, dass mehrere Agenten gleichzeitig laufen und die Zahl deshalb nicht die Arbeitsleistung von drei Menschen bedeutet), wiedergegeben unter anderem von Unite.AI; die Seite von OpenAI selbst ist für uns nicht direkt abrufbar. Die Angabe zu rund 26 Prozent stammt von Anthropic, siehe unseren Beitrag zur Frontier Firm. Die Ausrichtung der Arbeit bei Google auf selbstverbessernde Systeme berichtet Reuters. Anlass war ein Video von Everlast AI vom 29.09.2026, aus dem auch der Hinweis auf den Text des Entwicklers stammt; dessen Namensschreibweise haben wir nicht verifiziert und deshalb weggelassen, ebenso eine dort genannte Zahl zu 1.000 Forschenden bei Google, die wir nicht bestätigen konnten. Stand: 29.09.2026.
Welches Modell für welche Aufgabe, welche Tools wirklich zählen und wie du richtig promptest — komplett lesbar, kein Download.
Jetzt gratis lesen →Wir gehen deinen Arbeitstag durch und trennen, was Ausführung ist und was Urteil. Danach weißt du, welchen Teil du abgeben kannst und welcher dich unersetzlich macht. Ohne Werkzeugverkauf, mit einer Liste, die für dich gilt.