China hatte den Kryptohandel und das Mining Mitte 2021 verboten. Nun haben aber Krypto-Blogger WuBlockchain in einem Beitrag und auch Tron-Founder Justin Sun in einer Reihe von Tweets beschrieben, dass im Reich der Mitte verschiedene lokale Finanzbehörden Einkommensteuern in Höhe von 20 Prozent auf Krypto-Gewinne einheben.
Kommt nationale Krypto-Steuerregulierung?
Bis dato seien es nur Einzelfälle; Sun jedoch macht diese Entwicklungen als „großen Schritt“ in Richtung einer nationalen Krypto-Steuerregulierung in China aus.
„Die Steuer auf Krypto-Transaktionen ist ein klares Indiz dafür, dass die chinesische Regierung Kryptowährungen als eine legitime Form des Reichtums ansieht und deren ordnungsgemäße Besteuerung sicherstellen will“, schreibt der Founder.
Zero-Covid-Strategie
Ein Grund für den möglichen Sinneswandel könnte die Suche nach neuen Steuereinnahmen sein. Die „Zero-Covid“-Strategie und harte Lockdowns, besonders im Frühjahr 2022, haben zu Unsicherheiten im chinesischen Geschäftsalltag geführt und die Wirtschaft nachhaltig eingebremst, wie die WKO beschreibt. Während Chinas Wirtschaft im 1. Quartal 2022 noch ein Wachstum von +4,8 Prozent im Vergleich zur Vorjahresperiode verzeichnen konnte, brach dieses im 2. Quartal 2022 auf +0,4 Prozent ein.
China weiterhin Bitcoin-Hotspot
Ein weiterer Aspekt im für den Sinneswandel scheint darin zu liegen, dass trotz Verbot China weiterhin ein wichtiger Standort der Kryptobranche blieb.
Wie btc-echo berichtet, gab es zwar durch das „restriktive Vorgehen der Regierung einen Exodus vieler digitaler Bitcoin-Schürfer; Zahlen der Cambridge University würden jedoch zeigen, dass China noch immer einen großen Anteil zur globalen Bitcoin-Hashrate beitrage (21 Prozent). Günstige Energiepreise würde diese Entwicklung fördern und „Miner“ im Verborgenen schürfen, indem sie ihre Geräte an Wasserkraftwerke oder Datenzentren anschließen.
Studie zu KI-Arbeitsmarkt: Nur knapp 8 Prozent Junior-Ausschreibungen
Eine neue Studie von Nejo und data:unplugged liefert Einblicke in den österreichischen Daten- und KI-Arbeitsmarkt. Auffallend ist eine landesweite Junior-Lücke in den Ausschreibungen. Nur bei 10 Prozent der Stellen liegt ein expliziter Daten- oder KI-Titel vor.
Studie zu KI-Arbeitsmarkt: Nur knapp 8 Prozent Junior-Ausschreibungen
Eine neue Studie von Nejo und data:unplugged liefert Einblicke in den österreichischen Daten- und KI-Arbeitsmarkt. Auffallend ist eine landesweite Junior-Lücke in den Ausschreibungen. Nur bei 10 Prozent der Stellen liegt ein expliziter Daten- oder KI-Titel vor.
Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock
Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.
Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.
„Müssen die nächste Generation importieren“
Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.
Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.
(c) Daisy Report 2026.
Der versteckte KI-Arbeitsmarkt
Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.
„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“
Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien
Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.
Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis
Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.
Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.
Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.
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