Anthropic veröffentlicht Wirtschaftsprognose für 2030: Schnelles Wirtschaftswachstum, sinkende Löhne für Arbeitnehmer

Quelle: Innovationsbeobachtungsstelle

Wenn es um die Auswirkungen von AI auf Arbeitsplätze geht, wird am häufigsten diskutiert: Wird AI viele Menschen arbeitslos machen?

Doch die neueste wirtschaftswissenschaftliche Studie von Anthropic stellt eine vielleicht noch schwierigere Frage: Was passiert, wenn AI nicht nur keinen wirtschaftlichen Zusammenbruch verursacht, sondern vielmehr ein historisch beispielloses Wirtschaftswachstum auslöst?

Die Antwort ist: Nicht jeder wird automatisch reicher.

Im radikalsten Szenario der von Anthropic entworfenen Modelle könnte das US-BIP im Jahr 2030 um 32,4% höher liegen als auf dem „ohne AI“-Pfad, die jährliche Wachstumsrate zwischenzeitlich 15,4% betragen und die gesamte Wirtschaftsleistung etwa alle 4,5 Jahre verdoppelt werden. Gleichzeitig könnten die Löhne der Wissensarbeiter um mehr als 10% sinken, die Zahl der Arbeitsplätze in wissensbasierten Berufen drastisch schrumpfen und erstmals übersteigt das Kapital die Einkünfte aus Arbeit.

Anders gesagt: Es könnte ein scheinbar widersprüchliches Zukunftsszenario eintreten – die Wirtschaft expandiert rasant, aber für viele werden Arbeit und Einkommen instabiler.

Kürzlich veröffentlichte das Anthropic Institute das Arbeitspapier „Economic Scenarios for Transformative AI“, das systematisch den Einfluss von AI auf das US-BIP, Löhne, Beschäftigung, Arbeitslosenquote sowie die Verteilung zwischen Arbeit und Kapital im Zeitraum 2026–2030 untersucht.

Wichtig ist: Anthropic bezeichnet diese Zahlen ausdrücklich nicht als „Prognosen“. Das Forschungsteam stellt klar, dass es sich um Szenariomodelle handelt: Forscher variieren Parameter wie AI-Fähigkeiten, Verbreitungsrate, Automatisierungsgrad, Produktivitätssteigerung und Geschwindigkeit der beruflichen Neuorientierung und beobachten, wie sich die Wirtschaft unter verschiedenen Voraussetzungen entwickelt.

Gerade deshalb lohnt diese Studie nicht unter dem Gesichtspunkt „was 2030 definitiv passiert“, sondern als Möglichkeit, dass mit zunehmender AI-Fähigkeit erstmals eine deutliche Entkopplung von Wirtschaftswachstum, Beschäftigung und Vermögensverteilung stattfindet.

Anthropic modelliert drei Szenarien für 2030

Anthropic unterscheidet drei Szenarien für die Zukunft.

Das erste ist relativ moderater Wandel. AI wird wie das Internet zu einer wichtigen allgemeinen Technologie, aber die Verbreitung erfolgt langsamer und die Auswirkungen auf die Makroökonomie bleiben im historisch nachvollziehbaren Rahmen.

Im Jahr 2030 liegt das US-BIP 1,6% über dem „ohne AI“-Pfad, etwa bei 34,1 Billionen US-Dollar. Das Wachstum steigt von 2% ohne AI auf 2,4%.

In diesem Szenario verbessert AI die Produktivität, aber der Arbeitsmarkt bleibt stabil. Die Arbeitslosenquote liegt im Modell bei ca. 3,9%, die Wissensarbeiter verdienen ca. 0,4% mehr als auf dem „ohne AI“-Pfad. Das ist das vertraute Muster der meisten technischen Revolutionen.

Arbeitsmarkt in den drei Szenarien 2025–2030

Unternehmen werden effizienter, einige Jobs verschwinden, neue entstehen – am Ende absorbiert die Wirtschaft den Technologie-Schock.

Der eigentliche Wandel beginnt mit dem zweiten Szenario. Anthropic nennt es „Substantial Change“, also erheblichen Wandel.

In dieser Welt kann AI bis 2030 bereits etwa die Hälfte der wissensbasierten Tätigkeiten erledigen, davon einen beträchtlichen Teil autonom.

Doch „fähig“ ist nicht gleich „universal übernommen“. Die tatsächliche Verbreitungsrate liegt weiterhin unter dem Geschwindigkeit der Fähigkeitserweiterung, viele Aufgaben werden noch von Menschen ausgeführt. Trotzdem zeigen sich spürbare makroökonomische Veränderungen.

Das US-BIP liegt 2030 8,3% höher als ohne AI, bei 36,3 Billionen US-Dollar; das Wachstum beträgt 5,4%, mehr als doppelt so viel wie die 2% ohne AI.

Eine wichtige Spaltung tritt auf: Das durchschnittliche Einkommen liegt 2,1% über dem Wert ohne AI, doch Wissensarbeiter verdienen 0,3% weniger.

Gleichzeitig steigen die Löhne der nicht direkt von AI betroffenen Arbeitsplätze um 5,9%. Die Zahl der wissensbasierten Jobs sinkt gegenüber Mitte 2026 um 3,9%, die Arbeitslosenquote für Wissensarbeiter steigt von 2,9% auf 4,5%.

Anstieg der Arbeitslosenquote im Bereich Wissensarbeit

Ab jetzt wird eine bislang wenig beachtete Problematik sichtbar: AI-bedingte Produktivitätsgewinne fließen nicht gleichmäßig zu allen Arbeitnehmern.

Das dritte Szenario, das extremste im gesamten Bericht, treibt diese Spaltung auf ein ganz anderes Niveau.

BIP steigt um 32%

Löhne von Wissensarbeitern sinken

Anthropic nennt das dritte Szenario „Extreme Change“. Hier beginnt AI die Wissensarbeit vollständig umzugestalten.

Im Jahr 2030 sind ca. 30% aller Aufgaben in der Wirtschaft von AI beeinflusst, das entspricht etwa der Hälfte der Aufgaben von Wissensarbeitern im Jahr 2025. Von diesen Aufgaben sind 90% automatisiert, nur rund 10% werden von AI und Menschen gemeinsam erledigt.

Wesentlich ist: Das Modell geht davon aus, dass AI kaum neue Aufgaben für Wissensarbeiter schafft. Im Gegensatz zu früheren Technik-Revolutionen, wo Automatisierung alte Aufgaben ersetzte und gleichzeitig neue Jobs entstehen ließ.

ATMs verringerten die Bargeldabwicklung von Bankangestellten, ermöglichten aber mehr Fokus auf Beratung und Kundenservice; das Internet schuf neue Berufe wie E-Commerce, digitales Marketing und Softwareentwicklung.

Aber falls AI kontinuierlich auch neue Aufgaben übernimmt, könnte der Zyklus von „Alte Jobs verschwinden — Neue entstehen“ ins Stocken geraten.

BIP und Wachstumsrate in den drei Szenarien 2025–2030

Im extremen Modell von Anthropic ist der Produktivitätszuwachs enorm. Im Jahr 2030 liegt das US-BIP um 32,4% über dem „ohne AI“-Pfad, bei etwa 44,4 Billionen US-Dollar. Die jährliche Wachstumsrate beträgt 15,4%.

Setzt sich dieses Tempo fort, verdoppelt sich die Wirtschaftsleistung alle 4,5 Jahre; eine andere Formulierung im Technikreport ist, dass das Pro-Kopf-Einkommen etwa alle fünf Jahre verdoppelt wird – im vergangenen Jahrhundert brauchte die USA dafür rund 35 Jahre. Ein solches Wachstumstempo hat die moderne Wirtschaftsgeschichte bislang kaum erlebt.

Aber der Arbeitsmarkt geht nicht synchron in eine goldene Ära. Im Gegenteil: In diesem Szenario sind zwar die durchschnittlichen Löhne um 9,7% höher als auf dem „ohne AI“-Pfad, aber die Löhne der Wissensarbeiter liegen 11,5% niedriger. Die Löhne von nicht direkt ersetzten Tätigkeiten steigen um 33,6%.

Softwareentwickler, Büroangestellte, Kundenservice, Vertrieb und Berater erwarten eine ganz andere Zukunft als Elektriker, Pflegekräfte oder Bauarbeiter.

Der Grund ist einfach: Mit stark erhöhter Produktivität werden für Design, Projektgenehmigung, Auftragsabwicklung oder Softwareentwicklung weniger Menschen benötigt. Das Angebot an Wissensarbeit steigt, wird „übermäßig“.

Doch gleichzeitig schafft höhere Produktivität neue reale Nachfrage. Ein schnelleres Gebäude-Design kann mehr Bauprojekte ermöglichen; Unternehmen wachsen rascher und brauchen mehr Bau-, Installations-, Pflege- und andere Dienstleistungen im realen Umfeld.

Das Modell präsentiert daher ein paradoxes Ergebnis: Je besser AI im Bereich Wissen, desto weniger knapp ist menschliche Wissensarbeit; reale Tätigkeiten, die AI schwer übernehmen kann, werden rarer. Das Problem betrifft damit nicht nur den Lohn.

Im Jahr 2030 gibt es im Extremfall 21,5% weniger wissensbasierte Arbeitsplätze als Mitte 2026. Wissensarbeiter haben eine Arbeitslosenquote von 17,9%. Die Gesamtarbeitslosenquote in den USA liegt bei 11,9%.

Das heißt: AI kann durchaus zwei scheinbar widersprüchliche Zahlen produzieren: 15% Wirtschaftswachstum und fast 12% Arbeitslosenquote.

Bisher galten „wirtschaftlicher Aufschwung“ und „Beschäftigungsaufschwung“ als zusammenhängend. Im Anthropic-Modell können sich beide erstmals in völlig entgegengesetzte Richtungen bewegen.

Das wahre Problem
ist vielleicht „Wer bekommt das Wachstum?“

Bis hierhin lässt sich die Studie noch als weiteres „AI nimmt Jobs weg“-Papier verstehen.

Doch die wirklich bedeutende Schlussfolgerung von Anthropic steckt in einem anderen Wert: Anteil der Arbeitseinkommen. Heutzutage fließen von jedem US-Dollar, den die Wirtschaft produziert, etwa 60 Cent an die Arbeitnehmer und 40 Cent ans Kapital.

Wie das BIP zwischen US-Arbeitnehmern und Kapital verteilt wird

Natürlich ist das eine makroökonomische Vereinfachung, aber sie liefert einen wichtigen Blickwinkel: Wohin fließt der neu geschaffene Wohlstand nach dem Wirtschaftswachstum?

Faktorpreise und Anteil am Arbeitsmarkt in den drei Szenarien 2025–2030

Die drei Anthropic-Szenarien liefern völlig verschiedene Antworten. Im moderaten Szenario beträgt der Anteil der Arbeit am BIP 59,4%, des Kapitals 40,6%. Im Szenario des Wandels sinkt der Arbeitsanteil auf 56,1%, der Kapitalanteil steigt auf 43,9%.

Im Extremfall drehen sich die Verhältnisse erstmals um: Arbeit erhält nur noch 45,2%, Kapital steigt auf 54,8%. Der Kuchen wird viel größer.

Verteilung der Arbeitskräfte im Extremfall 2030

Auch die Art des Kuchenverteilens ändert sich. Die Logik dahinter: Wenn AI für immer mehr ehemals ausschließlich menschliche Tätigkeiten Rechenressourcen, Datenzentren, Chips, Software und weiteres Kapital nutzt, wird das Kapital immer wichtiger.

Unternehmen benötigen mehr Rechenleistung, größere Rechenzentren, fortschrittlichere Chips und mehr Infrastruktur für AI. Die Produktivitätsgewinne fließen weniger in die Löhne, sondern zunehmend in Kapitalrendite und damit an die Eigentümer von Vermögenswerten.

Im Extremfall ist diese Veränderung enorm. Der Technikreport von Anthropic errechnet: Obwohl das BIP 2030 um etwa ein Drittel höher liegt, wachsen die Arbeitseinkommen gegenüber dem „ohne AI“-Szenario kaum.

Das erklärt sich mit einer einfachen Rechnung: BIP wächst um 32%, aber der Arbeitsanteil sinkt von 60% auf etwa 45%. Das Ergebnis: Fast der gesamte zusätzliche Wert fließt ins Kapital; das Kapital Einkommen liegt 81% über dem „ohne AI“-Pfad.

Das ist vielleicht die bemerkenswerteste Aussage der Studie: Das größte wirtschaftliche Problem von AI ist vielleicht nicht, ob genug Wohlstand geschaffen wird, sondern wie dieser Wohlstand verteilt wird.

Bisher war die AI-Debatte meist auf Produktivität fokussiert: Kann ein Mitarbeiter das Dreifache leisten? Kann ein Unternehmen seine Kosten um 30% senken? Kann ein Team an einem Tag schaffen, wofür früher ein Monat nötig war?

Doch aus wirtschaftlicher Sicht bedeutet Effizienzsteigerung nicht automatisch mehr Einkommen für den Einzelnen – oder dass sein Job noch gebraucht wird.

Bemerkenswerter Zeitpunkt
ist vielleicht nach 2027

Ein weiteres Detail ist erwähnenswert. Anthropic schreibt im Papier, dass die Spaltung der drei Szenarien erst ab 2027 richtig sichtbar wird, da sie alle auf heutigen, beobachtbaren Daten beruhen.

Kurzfristig sind die Unterschiede gering. Der große Abstand ergibt sich durch die künftige Geschwindigkeit der AI-Entwicklung, Übernahme durch Unternehmen sowie dem Verhältnis zwischen „Human Enhancement“ und „direkter Automatisierung“.

Anders gesagt: Auch wenn 2026 die Auswirkungen von AI auf den Gesamtarbeitsmarkt noch begrenzt sind, heißt das nicht, welches Szenario wir am Ende sehen werden. Es könnte bedeuten, dass AI nur eine generelle Technologie wie das Internet bleibt – oder dass größere Umwälzungen einfach noch nicht begonnen haben.

Anthropic hat zudem 10.980 US-Amerikaner befragt, wie sie AI-Fähigkeit, Verbreitung, Autonomie, Produktivitätszuwachs und die Zeit bis zur Neuorientierung nach Jobverlust einschätzen. Mit diesen Antworten im Modell gibt es eine interessante Erkenntnis.

Der mittlere Befragte sieht die Zukunft keineswegs im moderaten Szenario, sondern sehr nahe am Szenario „Substantial Change“ von Anthropic.

Unter den Teilnehmern, deren fünf Antworten in das vollständige Modell eingingen, liegt das mediane Ergebnis für 2030 bei: BIP 8,6% höher als ohne AI; jährliches Wachstum 5,3%; Beschäftigung in Wissensberufen sinkt um 4,2%; die Gesamtarbeitslosenquote liegt bei ca. 4,6%.

Mit anderen Worten: Selbst ohne die radikalsten Annahmen von Anthropic deuten die Erwartungen der Allgemeinheit bereits auf eine Welt, in der AI die Wirtschaftsstruktur deutlich verändert.

Die wahre Frage
ist nicht mehr „Wird AI mich ersetzen?“

Natürlich gibt es große Unsicherheit. Anthropic betont, dass das Modell nicht als Landkarte ins Jahr 2030 verstanden werden sollte – es berücksichtigt keine Regierungspolitik, Konjunkturzyklen, Finanzmarktvolatilität, Nachfrageschwankungen oder Katastrophenrisiken.

Arbeitnehmer sind grob in Wissensarbeiter und andere eingeteilt – ohne Feinabstufung nach Alter, Region, Qualifikation oder Unternehmen. Auch die schnelle Entwicklung humanoider Roboter wurde absichtlich ausgeschlossen.

Sobald Roboter im großen Stil Einzug in die Realität halten, dürften die heute „sicheren“ Berufe wie Bau, Produktion, Pflege und andere ebenfalls betroffen sein. Deshalb sollten die 44,4 Billionen US-Dollar BIP und 17,9% Arbeitslosenquote unter Wissensarbeitern nicht als genaue Anthropic-Prognose für 2030 verstanden werden.

Es sind vielmehr Stress-Test-Ergebnisse. Anthropic fragt: Wenn AI wirklich stark wird – ist unser heutiges Wirtschaftssystem robust genug, um dieses Produktivitätswachstum zu verkraften?

In den letzten 200 Jahren hat sich beim Umgang mit technischen Revolutionen eine relativ stabile Logik ergeben: Maschinen erhöhen die Produktivität, Produktivität treibt das Wirtschaftswachstum, Unternehmen investieren, neue Branchen schaffen Jobs, die Löhne der Arbeitnehmer steigen. Industrielle Revolution, Elektrifizierung, Automobil, Computer und Internet – alle haben diesen Kreislauf nicht gebrochen.

Die größte Unbekannte von AI ist: Sie könnte direkt den Kern des Kreislaufs betreffen – die menschliche Arbeit selbst.

Wenn Maschinen ein bestimmtes Gerät ersetzen, können Arbeitnehmer lernen, damit umzugehen. Werden einzelne Aufgaben ersetzt, kann man auf andere wechseln. Aber ein immer universelleres AI-System, das stets neue Wissensaufgaben lernt, wird „Wohin mit dem Menschen?“ zur drängenderen Frage als je zuvor.

Anthropic liefert aber auch eine andere Antwort: Arbeitnehmer müssen nicht zwangsläufig ins Leere fallen. Die Nachfrage könnte sich auf Medizin, Pflege, Bau, Elektrik, Produktion und echte Dienstleistungen verlagern. Schwieriger ist: Von einem Softwareentwickler zum Elektriker, von einem Finanzanalysten zur Pflegekraft, vom Büroangestellten ins Baugewerbe – das geht nicht einfach durch „Umschulung“.

Hinter Berufen stehen Bildung, Fähigkeiten, Erfahrung, Region, Einkommensvorstellungen und persönliche Entscheidungen. Technikwechsel dauert oft Monate, Personalwechsel hingegen Jahre – die Zeit dazwischen erzeugt Arbeitslosigkeit. Darum bleibt aus dem Anthropic-Bericht weniger die Frage „Wie viele Jobs vernichtet AI?“.

Sondern drei grundlegendere Punkte: Wie viel Wert schafft AI? Wem gehört dieser Wert am Ende? Und wie lange brauchen diejenigen, die vom technischen Wandel betroffen sind, um sich neu zu positionieren?

Wenn AI langsam fortschreitet, bleibt die Antwort vielleicht ähnlich wie im Internetzeitalter.

Geht die Entwicklung aber radikaler voran, könnten wir 2030 vor einem seltenen Wirtschaftsthema stehen: Nicht zu wenig Wohlstand, nicht zu geringe Produktivität, nicht zu langsames Wachstum.

Sondern das Gegenteil – wenn Maschinen den Kuchen immer größer machen, müssen Menschen neu entscheiden, wie er verteilt wird.

Quelle: Anthropic