Willkommen zum Doppelgänger Tech Talk Podcast Folge 356 am 25. Mai 2024. Ich bin Philipp Klöckner und telefoniere zweimal die Woche mit Philipp Klöckner. Und heute wieder zwei Grüße. Also Grüße gehen raus an den netten Hörer, der mich am Mittwoch beim Boarding gefragt hat, welche Episode er hören soll. Eher eine von OMR oder von Doppelgänger. Fand ich eine sehr nette Ansprache und witzig. Und die zweiten Grüße gehen raus an die Person, die so schräg gegenüber, schräg vor mir saß, den Notebook ab und zu aufgeklappt hat und da an der Präsentation gearbeitet hat. An was für Präsentationen arbeitet man, wenn man im Flieger mal kurz PowerPoint aufmacht oder generell überall auf der Welt aktuell eine Präsentation aufmacht?

Es kommt drauf an, wo du hingeflogen bist.

Natürlich AI. Eine schöne AI-Präsentation. Und dabei habe ich mir überlegt... ob es überhaupt Sinn macht, dass jetzt jeder irgend sowas mit AI macht. Also es erinnert mich so ein bisschen wie damals, als alle irgendwie eine Uber-App bauen wollten oder Uber für irgendwas, Airbnb für irgendwas. Dann erinnert es mich so ein bisschen daran, dass es als der Mann bei der Post meinte, zu seinem Kollegen meinte, was jetzt der letzte Crypto-Coin-Super-Tipp wäre, ein bisschen an die Zeit, als selbst du ein NFT gekauft hast, Und ich habe das Gefühl, viele verschwenden vielleicht ein bisschen zu viel Zeit mit dem nächsten großen AI-Startup.

Weißt du, woran es mich erinnert? An die Zeit, als irgendwelche Deppen gesagt haben, muss jetzt wirklich jeder was mit Internet machen.

Hast du damals schon gelebt?

Ja, natürlich.

Wolltest du damals schon was mit Internet machen?

Ja, ich hatte so eine Doppel-ISDN-Leitung und viel Geld dafür bezahlt, im Internet rumzufummeln. Also ich verstehe, dass sich das so hype-mäßig anfühlt, aber ich glaube, so breit wie die Technologie eingesetzt werden wird, ist es durchaus sinnvoll, dass jeder sich damit beschäftigt, würde ich sagen.

Aber macht es Sinn, dass sich jeder damit beschäftigt? Weil es fühlt sich ja so an, als ob es einfach in der Hand von irgendwie 1, 2, 3 Playern ist.

Du musst es ja trotzdem verstehen und anwenden. Als wenn du fragst, hätte sich jeder mit Elektrizität beschäftigen müssen oder hätte sich jeder mit dem Internet beschäftigen müssen? Braucht jetzt jeder ein Telefon wirklich? Es ist halt eine General-Purpose-Technologie. Also sag mir, wer keinen Zugang zur AI braucht in Zukunft. Du wirst es entweder in deinem persönlichen Umfeld, also du nicht, du boykottierst ja sämtliche Trends, außer NFTs, aber ansonsten wirst du es mindestens in deinem privaten Leben nutzen und allein da bietet es sich an, das zu verstehen. Und die allermeisten Leute werden es auch in ihrem beruflichen Umfeld irgendwie einsetzen. Das heißt nicht, dass jetzt jeder selber ihr Ei baut oder implementiert oder so. Wir coden ja auch nicht alle Webseiten oder Applikationen. Aber trotzdem ist es doch sinnvoll, dass man sich damit beschäftigt.

Beschäftigen auf jeden Fall. Und ich sehe auch den Case, dass Beratungsfirmen unheimlich viel Geld damit verdienen werden, das in großen Firmen zu implementieren und alles. Und es macht jeden effizienter. Da bin ich voll dabei. Aber muss jetzt jeder irgendwie ein AI-Startup machen oder das Startup zu AI umbranden?

Macht doch nicht jeder. Macht doch nicht jeder. Macht deine kleine Bubble vielleicht. Oder unsere LinkedIn-Bubble. Aber ist doch gar nicht so, dass jeder sich mit AI beschäftigt. Und jedes Startup wird ein AI-Startup werden. Das ist halt so. Das ist Also du hast einen riesen technologischen Durchbruch, ja, ja, ich weiß, es ist 50 Jahre alt, die Technologie und so weiter, aber trotzdem hast du ganz offensichtlich einen riesen wissenschaftlichen Fortschritt gerade oder einen produktiven Fortschritt. den Rückenwind nicht zu nutzen. Also stell dir mal vor, du arbeitest gerade an irgendwas, keine Ahnung, vielleicht kein gutes Beispiel, aber ich könnte mir selbst vorstellen, wenn du ein mittelmäßig gutes Startup hättest, das wegzuschmeißen und es neu zu machen, wenn du was findest, wo du wirklich ein Edge hast mit AI. Ich glaube, das ist total sinnvoll. Was nicht heißt, dass jeder ein AI-Experte werden muss und nicht jeder muss ein AI-Startup werden, auch wenn es vielleicht so wirkt, aber ich glaube, im Zweifel tun das noch viel zu wenig Leute.

Und wenn man jetzt ein AI-Startup startet oder hat, was müssten Kriterien sein, dass du dort investieren würdest? Außer Chamath hat gerade irgendwas von seinen alten Investments gefunden und bringt das in jeden TV-Spot, den es irgendwie möglich gibt.

Ich glaube, es sind halt die gleichen Kriterien wie vorher auch schon. Man könnte einfach sagen, wenn ich AI überall aus dem Deck streiche, macht das immer noch Sinn? Ist das immer noch ein guter Markt? Ist das immer noch ein gutes Team? Haben die immer noch irgendeine Edge? Und AI ist definitiv nicht die Edge, das haben wir jetzt irgendwie schon ein paar Mal besprochen. Also wenn alles andere passt, so wie ich auch früher auf dem Startup geguckt hätte, ich glaube, das ist wichtig, haben die... Irgendein Mode oder Differentiator, zum Beispiel eigene Daten. Wenn ihr jetzt irgendwie drei Modelle zusammenklebt und daraus irgendeine neue App oder so baut, finde ich nochmal eine neue Analytics-App für Marketing oder so, das finde ich auch ein bisschen unterkomplex und langweilig. Aber ich glaube, eigene Daten fände ich sehr, sehr gut. Irgendeinen anderen unfairen Vorteil, eine gewisse Industrie, wo das Team tiefe Insights hat oder so, Ansonsten werden ganz viele Sachen so commoditized werden. Selbst wenn du ein sehr spezielles Modell baust, könnte ich mir vorstellen, dass die generellen Modelle da sehr nah rankommen.

Aber hast du im Gegensatz zu früher das Gefühl, du kannst diese Burggräben gar nicht so schnell oder so groß bauen, weil diese Modelle sich so schnell entwickeln? Wir reden ja später über DeepL, die jetzt das wertvollste AI-Startup Deutschlands sind. Aber selbst die haben die irgendwie Burggräben, die so groß sind, dass die Modelle dort nicht gekommen sind. Lassen wir zurück zum Beispiel an unsere Transkripte denken. Als wir angefangen haben mit dem Podcast, war es unheimlich schwierig, gutes Transkript zu bekommen. Wir haben es versucht, wir haben Leute dafür bezahlt, die das komplett hören und abtippen. Irgendwann hat dann ein Hörer mit verschiedenen Modellen das zusammengebaut und das Ergebnis ist ganz okay und relativ schnell kommt das Transkript jetzt auch in die Player. Also bei Apple im Podcast-Player sind beispielsweise alle Podcast-Folgen jetzt transkripiert. Das ist doch so schnell... Selbst wenn du jetzt die perfekten Daten hast mit einem Modell, kannst du überhaupt langfristig, unsere Startups brauchen halt sieben, zehn Jahre, bis sie wirklich groß sind, kannst du so lange überhaupt diese schnelle Entwicklung mithalten?

Ja, also ich verstehe, was du sagen willst. Also ich glaube, so Transcription und sowas, glaube ich, das wird kein, also das wird jedes Standardmodell können. Da bin ich total bei dir. Das war vielleicht von Anfang an nicht absehbar, wie schnell die, wie gut in wie vielen Disziplinen die werden. Da könnte man sagen, da gibt es keinen Mode. Also hätte man sich das vorher angeschaut, Transcription, hätte man gesagt, ja, was differenziert dich dabei eigentlich von anderen? Das ist komplett undifferenziert, wenn irgendjemand, das kann jeder andere auch technisch knacken. Und jetzt ist es so, dass es mehr oder weniger als Abfallprodukt von bestehenden Modellen oder so schon anfällt. Weil die Video und Audio verstehen müssen, können sie automatisch auch gut transkribieren. Deswegen wären halt eigene Daten oder... Ich glaube, es ist besser, dass da ein Beispiel hinzukommt. Uns fallen ja bestimmt in den nächsten Wochen immer mal wieder neue Startups auf die Füße. Dann können wir es ja so ein bisschen am Beispiel vielleicht besprechen.

Ich hätte ein Beispiel für dich. Suno AI. Würdest du da... Zur aktuellen Bewertung einsteigen?

Die aktuelle Bewertung ist eine halbe Milliarde, glaube ich. Sunria ist Text-to-Audio im weitesten Sinne. Also generiert Musik aus Talk-Text-Prompts.

Wir können uns das einmal von Jan aus dem Off richtig erklären lassen, weil der hat damit unseren Sommerhit geschrieben.

Genau, soll der Aspect das erklären, dann müssen wir nicht rumstammeln. Sehr gut. Ja, Suno AI ist eins von vielen Music Generation Tools, aber hat auf den ersten Blick irgendwie den besten Eindruck gemacht. Deshalb habe ich mich dafür entschieden. Wenn man sich kostenlos anmeldet, bekommt man 50 Credits, kann damit fünfmal prompten und kriegt für jeden Prompt zwei Songs, sodass die natürlich auch ein bisschen Daten haben, was einem besser gefällt. Man kann entweder die AI alles machen lassen, also Musik und den Text generieren lassen. Dabei hat man allerdings nur 190 Zeichen zur Verfügung und kommt relativ schnell an Grenzen. Und so lyrische Meisterwerke wie, das ist keine Anlageberatung, setzt niemals Short-Ideen in die Tat um. So spezifisch könnte man die Lyrics nicht feintunen, deshalb öffnet man dann relativ schnell den Custom-Modus. Im Custom-Modus kann man genau den Text eingeben, den er dann auch verwendet. zu 80% so wiedergibt, wie du ihn reingeschrieben hast. Dann bin ich schnell zu ChatGPT, hab irgendwie gesagt, hey, das hilft mir mal bitte, einen Schlagertext zu schreiben. Es geht um zwei Philips, die haben einen Podcast, die reden über Tech. Die AI ist gerade im Deutschen noch nicht so besonders gut darin zu verstehen, was sich wirklich reimt oder was ähnlich klingt und was nur gleich geschrieben ist, aber nicht ähnlich klingt. Auch sowas wie Flow war dann für den heutigen Text sehr schwierig, weil Beim Schlager kann man alle Wörter irgendwie länger ziehen oder kürzer ziehen, aber bei einem rappigeren Lied muss man schon die einigermaßen richtige Anzahl an Silben da haben. Das ging mit der AI nur so begrenzt gut. Also echte Rap-Ghostwriter müssen sich jetzt aktuell noch keine Sorgen um ihren Job machen. Man kann übrigens auch nicht sagen, mach mir das Lied bitte mal im Stil von Künstler XY, weil er dann sagt, nee, Künstlernamen bitte im Prompt nicht generieren und dann spuckt er einen Fehler aus. Man kann auch nicht zur Chatty-Physik gehen und sagen, hey, beschreib mir mal, wie Künstler XY klingt und diese Beschreibung dann als Prompt benutzen. Es klingt dann nicht so wie der Künstler, es ist alles relativ generisch. Man kann sagen, ob es fröhlicher oder schnulzenschlager ist oder aggressiver Rap oder eher Party-Rap. Aber so wirklich viel Feintuning-Möglichkeiten hat man nicht. Ich denke, da kommt noch viel an Customization in der Zukunft, also dass man sagen kann, behaltet bitte diesen Beat, aber statt einer Geige möchte ich ein Klavier und ein Cello. Das würde das Ganze nochmal sehr viel mächtiger machen. Naja, als ich dann einen Text hatte, mit dem ich einigermaßen zufrieden war, bin ich zurück zur Sono und habe dann, ich glaube nach 10 Prompts oder so, hatte ich die Version, die ihr in Folge 354 gehört habt. Da war ich relativ zufrieden mit. Nach der Folge habe ich mir dann gedacht, es wäre cooler, wenn es noch eine längere Version gäbe, weil Suno spuckt erstmal in der Regel nur eine Minute aus. Man kann dann sagen, hey, generiere mir mal ab Sekunde 50 nochmal neu mit eben diesem neuen Text. Aber da kommt dann oft Wischiwaschi raus und der Übergang ist nicht so gut. Bis ich dann die 2-Minuten-Version fertig hatte, habe ich tatsächlich so 800 Credits verbraucht gehabt. Man hätte da ein bisschen weniger perfektionistisch sein können, aber es macht auch Spaß. Genau, wenn ihr das selber mal ausprobieren wollt, schickt mir doch gerne eure Version auf Discord und vielleicht schafft ihr es auch ins Outro. Perfekt, vielen Dank. Und ich würde zum Beispiel sagen, dass das fast General Purpose wird, wahrscheinlich. Oder sozusagen durch General Purpose ersetzt wird. Oder zumindest keine echte Mode hat. Du kannst es in einem Jahr noch mal besser, noch mal schneller bauen. Wahrscheinlich. Du brauchst halt Zugang zu Musik. Entweder darf ihn keiner nutzen oder er ist frei. Oder du musst unheimlich viel Geld dafür bezahlen. Die Nutzerdaten helfen, also Vorsprung bei Nutzerdaten kann immer helfen, dass du dass du weißt, bei Mid-Journey zum Beispiel, wenn du da über Discord Bilder generierst, da kriegst du immer vier Varianten und dann entscheidest du dich dafür, eine zu verbessern oder eine zu hoch zu skalieren und zu nutzen. Und dadurch kriegt man sehr gute Feedback-Daten, was waren jetzt gute Bilder und was waren schlechte, weil offensichtlich die, die der Nutzer am Ende exportiert und hochskaliert, Das sind die, die am besten aussahen für den Nutzer oder die Nutzerin. Und dadurch kriegt man super Feedback, was jetzt gut ist und was ist nicht gut und kann darauf das Modell schon wieder weiter trainieren. Das könnte jetzt ein Vorteil sein bei Zuno, dass sie schon relativ viele Daten haben. Aber ich glaube, es ist nicht ausreichend differenziert, ehrlich gesagt. Ich würde eher dagegen wetten.

Und würdest du bei DeepL mitgehen?

Gute Frage. Also ich meine auch die Leute, die in Zuno, Sekunde, wir gucken mal, wer hier in Zuno investiert hat. Die sind jetzt alle nicht blöd, die haben sich diese Fragen natürlich auch alle gestellt. Sekunde. Lightspeed war schon drin. Net Treatment, Daniel Gross, Founder Collective. Ja, das sind jetzt nicht Leute, die dafür bekannt sind, jetzt so eine Entscheidung zu treffen eigentlich. Also DeepL ist schon ein relativ altes deutsches Unternehmen, was früher dafür bekannt war unter der Webseite, wie hießen die nochmal? Weißt du jetzt zufällig die Webseite, die sie betrieben haben?

Irgendwas mit Lingo.

Lingo mit O-O oder so? Irgendwie so. Die hatten es geschafft, einen Übersetzer zu bauen, der zum Beispiel deutlich besser als der Google Translator war und in vielen Sprachen so gut funktioniert. Ich glaube, dass das generelle Gen-AI sehr, sehr nah an die Performance rankommt. Ich glaube schon, dass DeepL im Moment noch eine Edge hat. Und ich glaube, ihr Go-To-Market ist jetzt mit großen Unternehmen quasi auf deren Enterprise eingegangen. Anforderungen zu arbeiten, weil da die Fehlertoleranz niedriger ist. Also wenn du mal einen Songtext übersetzt oder so und da ist ein Wort falsch, das ist nicht schlimm. Oder die sagen so, dass eine Speisekarte übersetzen, du bist irgendwie in Spanien im Urlaub und der macht irgendwie aus Gambas ein Schimpfwort oder so, kannst du auch mitleben. Wahrscheinlich geht die Welt nicht unter. Aber wenn du jetzt Firmenkommunikation, irgendwie Verträge vielleicht sogar oder Customer Service, Angebote, sowas automatisch übersetzen möchtest, dann brauchst du ein hohes Grad an Zuverlässigkeit. Und wenn ich es richtig verstehe, soll das ihre Edge werden, dass sie einfach noch zuverlässiger sind und dass sie so idiomatische Dinge auch gut verstehen. Also übertragene Sprache, wenn man es nicht wortwörtlich meint. Also Google Translator ist wirklich noch super bescheuert bei sowas ganz oft. Wenn du da irgendein englisches Idiom, irgendwie Sitting on the Fence oder so eingibst, dann schreibt er wirklich, du sitzt auf dem Zaun. Das ist ja nicht das Meaning dieses Idioms. Und das kann die Bedeutung besser. Aber meine Angst wäre schon, dass viele Standardmodelle da sehr, sehr nah rankommen an die Performance. Und das heißt gar nicht, dass dieser Edge in diesen Enterprise-Use-Cases, wo es besonders wichtig ist, dass der dann verloren geht. Aber der Gesamtmarkt wird natürlich immer kleiner, weil es irgendwann nur noch die kritischsten Kunden überhaupt gibt. sozusagen die Qualität brauchen. Und das macht das Go-to-Market und das Verkaufen ja schon nochmal deutlich schwerer. Es verkleinert die Marktgröße und zwei Milliarden ist auch ordentlich Geld. Also einerseits bin ich total stolz, dass das aus Deutschland, ich glaube Köln oder so, also die Ecke irgendwo Rheinland, ist natürlich toll, dass wir irgendwie ein führendes AI-Startup haben in dem Bereich. Und trotzdem, ich glaube Index Venture hat das gemacht, die werden sich diese Fragen auch alle gestellt haben und offenbar positiv für sich beantwortet haben. Also ich kann es nachvollziehen, warum es Use Cases gibt, wo eben das normale Modell nicht reicht. Die Frage ist aber, ist dann der Markt noch groß genug, so würde ich sagen. Ansonsten glaube ich aber, dass die Standardmodelle schon sehr, sehr, sehr gute Übersetzer werden und dass da auch eigentlich... immer einfach ein gutes Open-Source Translation-Only oder Translation-Spezialisten-Modell bauen kann. Zum Beispiel, sagen wir, du baust ein breites Modell, so ein Mix of Experts, dann könnte ein Experte oder ein Expertenmodell Translation sein. Und sobald das Modell merkt, es geht um Transcription, Translation, solche Sachen, ruft es halt diesen Experten sozusagen auf und ist damit schon sehr, sehr nah an der echten Performance vielleicht dran. Aber fairerweise muss man sagen, DeepL hat bisher immer sozusagen gezeigt, dass sie qualitativen Vorsprung haben, zu jedem Zeitpunkt. Den habe ich noch nicht in Gefahr gesehen. Ich würde auch sagen, dass die generellen Modelle im Moment noch nicht so stark sind. Die sind bestimmt on par mit Google Translate sehr schnell oder sogar besser als Google Translate geworden. DeepL hat schon den qualitativen Vorsprung und der ist bestimmt monetarisierbar für Use Cases. Die Frage ist eben dann, wie groß sind diese Use Cases noch, die den hohen Qualitätsanspruch haben am Ende.

Auf Discord hat noch ein Hörer geschrieben, dass DeepL wohl ein sehr umfangreiches Tool ist, welches OpenAI und Google nicht bauen wird. Also kann es sein, dass sie verschiedene Services haben, die halt dann die großen nicht bauen und dass das Cutting Edge ist?

Ja, das ist ja so ein bisschen die Flipside von dem, was ich gerade gesagt habe. Wenn es so ist, dass die großen Modelle relativ weit an die Performance rankämen von DeepL, Dann ist der verbleibende Markt relativ klein, habe ich gesagt. Und dann wiederum würde es auch keinen Sinn mehr machen, ein spezialisiertes Tool zu bauen für diesen relativ kleinen Markt. Also ich würde sagen, ein OpenAI oder ein Google hat da einen bigger fish to fry. Also da gibt es dann einfach vielleicht Anwendungsfälle, die viel attraktiver sind, weil die Märkte größer sind, könnte ich mir vorstellen.

Ja, und Deepfell hat wahrscheinlich so das... Translation-Geschäft, also Dolmetscher-Geschäft, ganz schön verändert. Ich kann mich erinnern, ich habe mal mit einem gesprochen, der so eine Agentur hatte und der meinte, für ihn hat sich, also das Geschäft vor DeepL war auf jeden Fall einfacher und das war schon vor drei oder vier Jahren.

Absolut. Also was ich vielleicht noch spannend fände an DeepL oder was ich mir vorstellen könnte, was ein Grund ist, warum ich das doch probieren würde vielleicht oder investieren würde, Ich könnte mir vorstellen, dass sie eine sehr gute Revenue-Expansion haben. Das heißt, du gewinnst einmal mit neuen Kunden, das hilft. Und wenn ein Kunde das aber einsetzt, dann wächst er mit den Übersetzungsvorgängen des Kunden. Stell dir vor, jemand nutzt das wirklich für... sein Customer Service und Customer Service Vorgänge steigen halt prinzipiell. Gerade wenn sie automatisch, also A, würde man immer mehr Customer Service vielleicht sozusagen ohne Mensch machen und in die Tech-Sphäre verlegen. Das könnte helfen. Das ist so ein bisschen wie der Snowflake-Effekt, weißt du, dass du einfach mit dem Kunden mitwächst. Einerseits hast du mehr Kunden, aber jeder Kunde erledigt auch mehr und mehr Geschäft mit dem Tool und dadurch hast du eine sehr gute Revenue-Expansion und vielleicht hast du sogar noch irgendeine dritte Wachstumsdimension, dass du wirklich mehr Produkte an den gleichen Kunden bringst. immer mehr Sprachen anbietet zum Beispiel, das könnte es vielleicht hinten raus sehr attraktiv machen, könnte ich mir vorstellen. weil es ja irgendwann hochautomatisiert ist. Du hast dann nur noch die Cost of Goods, sind halt die Inferenzkosten. Also irgendwo wird DeepL entweder in der Cloud oder in einem Rechenzentrum auch seine Inferenzchips und das wird vielleicht sogar noch günstiger für sie stehen haben. Und für den Kunden ist der Wert, aber ich könnte mir vorstellen, dass das ein 85-90% Grossmargin-Modell wird. Das war hohe Entwicklungskosten, also R&D müsste relativ hoch sein. Ich glaube, es haben auch 900 Leute inzwischen. Aber Für den Kunden ist der Übersetzungsnutzen eigentlich relativ groß im Vergleich zu bisher hätte das ein Mensch machen müssen. Also selbst wenn du noch 3, 4 Euro zahlst für einen Text, ist das relativ günstig im Vergleich zum echten Übersetzer oder Übersetzerin. Und die Kosten für die Inferenz sind aber wahrscheinlich weit unter 20 Cent eventuell, würde ich schätzen. Oder könnten dahin gehen. Und dadurch könnte ich mir vorstellen, dass man zu einer sehr attraktiven Rohmarge kommt langfristig. Das mit der Verbindung, dass man immer mehr Vorgänge durch die AI laufen lässt am Ende, fände ich eventuell spannend. Aber ich habe mir das nie so genau angeschaut, fairerweise, aus Helikopterperspektive auch.

Kurze Werbeunterbrechung. Wie du weißt, nutze ich Notion für meine Podcast-Notizen und sonstige Ideen, die ich realisieren möchte. Wie zum Beispiel die How to turn a podcast into a business keynote. Ich nutze Notion aber auch privat und für die kommenden Tage habe ich mir eine kleine Challenge ausgedacht. Ich möchte die nächsten 30 Tage mindestens 7 Minuten Sport machen, mich gesund ernähren, 45 Minuten konzentriert lernen und kein Social Media nutzen. Das Ganze tracke ich auf Notion und du kannst auf doppelgänger.io slash Notion nachverfolgen. Falls du eine ähnliche Challenge machen möchtest, kannst du die Seite einfach kopieren. Es ist ein kleines, witziges Projekt, um meine täglichen Gewohnheiten zu verbessern und mit dir zu teilen. Notion ist ein Ort, an dem du schreiben, planen, organisieren und die Freude am Spielen wiederentdecken kannst. Alleine oder im Team. Probiere Notion kostenlos aus. Gehe einfach auf notion.com.dg für Doppelgänger. Alles klein geschrieben. notion.com.dg und beginne deine Ideen in die Taten umzusetzen. Durch die Verwendung unseres Links unterstützt du zusätzlich unsere Show, also notion.com. Viel Spaß mit der weiteren Folge. Werbung Ende. Freust du dich, Ticketmaster genauer anzuschauen? Glaubst du, das wird ein großer Case in den nächsten Monaten?

Ja, also wer das nicht mitbekommen hat, in der Vergangenheit gab es immer Debatten in den USA um sogenannte Junk Fees. Und Ticketmaster war immer das Beispiel dafür. Ticketmaster ist die beherrschende Ticketing-Plattform, gehört zu einem Konzern. Also Live Nation hat Ticketmaster für, ich glaube, zweieinhalb Milliarden mal gekauft 2009. Und dadurch, Live Nation war so eher ein Event-Promoter und Ticketmaster sozusagen die Ticketing-Lösung. Und zusammen haben sie, je nach Markt, im Ticketing-Markt glaube ich 80%, im Live-Nation-Gesamtmarkt 50% Marktanteil. Und dann angeblich, oder was ihnen vorgeworfen wird, ist, dass sie eben diese immer wieder zusätzliche Gebühren raufkommen. Am Sekundärmarkt, also nicht Schwarzmarkt ist es ja nicht, aber also wenn jemand Tickets weiterverkauft über so einen Fansale oder so, Seed, wie heißt das? Nicht Seed Guru, wie heißen die Plattformen? Weißt du, wie der Sekundärmarkt heißt von Ticketmaster? Fällt mir gerade nicht ein. Also Ticketmaster, da kaufst du Konzerttickets oder Sporttickets. Und dann gibt es natürlich die Möglichkeit, das später dann weiter zu verkaufen, wenn du nicht hin kannst oder Geld verdienen möchtest. Dann verdienen sie daran nochmal und es gibt so eine vielfältige Gebührenstruktur und das steht unter... Beschuss. Letztlich wirft das Department of Justice ihnen vor, dass sie sowohl für die Künstler als auch für Konsumenten als auch für die Betreiber der Venues, der Locations, quasi keine vernünftigen Konditionen anbieten oder ihre Marktmacht ausnutzen. Und deswegen strebt das DOG jetzt eine Zerschlagung. SeatGeek meinte ich. Ich glaube SeatGeek. Oder StubHub. Die machen quasi Sekundärmarkt, also Zweitverwertung von Tickets. Ja, und weil es ein Thema ist, was natürlich Menschen, es gab so diesen Taylor Swift-Eklat, wo der Server eingebrochen ist bei Ticketsmaster und so weiter. Und es juckt natürlich Konsumenten, ist für die Politik ein ganz schönes Thema, weil jeder es mal gespürt hat, dass er irgendwie 200 Euro für ein Musik-Ticket zahlen muss und sich darüber aufregt und dann die ganzen Gebühren noch draufkommen und so weiter und Versicherungen. Und deswegen mag die Politik das Thema, glaube ich. Was ganz lustig ist, ist, also wenn du mal schaust, wie viel Geld macht eigentlich Ticketmaster damit? Schätze mal, was die operative Marge ist, also die Profitmarge von Live Nation. Also Live Nation, Ticketmaster ist eine Firma. 10%. Nee, es sind tatsächlich nur zwischen 2 und 4 Prozent, je nachdem, ob Net Margin oder Operating Margin.

So wenig?

Also es sieht nicht aus, als wenn die sich damit dumm und dämlich verdienen. Und das Lustige ist aber, dass es ja in Deutschland einen Anbieter gibt, der 85 Prozent Marktanteil hat und damit 20 Prozent oder 21 Prozent EBITDA-Marge macht. Und wenn ich der wäre, dann hätte ich ja Schweißperlen auf der Stirn. Ich glaube, die Praxis ist dann nicht ganz so brutal wie bei Ticketmaster vielleicht. Aber von der Marktmacht her sind die eigentlich mindestens genauso mächtig, sowohl gegenüber den Event-Venues als auch gegenüber den Künstlern und Konsumenten.

Du meinst also, dass die EU sich jetzt inspirieren lässt aus Amerika?

Das weiß ich nicht, ich will mich dazu aufrufen, aber wenn das jetzt so durchgeht, dann würde ich in Bremen jetzt schlechter schlafen, glaube ich, ehrlich gesagt. Aber ich meine, gleichzeitig ist das bekannt und das Bundeskartellamt beschäftigt sich, glaube ich, seit Ewigkeiten damit und offenbar scheint es ja niemanden zu jucken oder niemanden Handlungsbedarf zu sehen. Aber der eigene ist angeblich auch sehr gut vernetzt in der Politik und so weiter. Aber wie gesagt, darüber gibt es Dokumentationen und Reportagen in ausreichender Zahl.

Und zurück zu Ticketmaster. Wenn die jetzt zerschlagen werden, ist es doch eigentlich besser, oder? Also als Aktionär hast du dann zwei Firmen und gewinnst ein bisschen. Oder hat das auch Nachteile?

Es gibt Fälle, wo das so ist. In dem Fall glaube ich, dass die zusammen natürlich schon mehr Marktmacht haben. Ich glaube, dass hier Sum of the Parts nicht wertvoll ist, ehrlich gesagt. Aber was mich wirklich wundert, ist, warum die es nicht schaffen, Geld damit. Also wie unfähig muss man denn sein, dass man als eigentlich quasi Monopolist es nicht schafft, über eine 2-3% operative Marge rauszukommen. Wenn sich jemand damit besser auskennt, vielleicht weil er die Aktie tatsächlich besitzt oder so, das muss mir mal einer erklären. Spendern ist das schlechteste Monopol der Welt, würde ich sagen. Warte Sekunde, ich gucke mal einmal ganz kurz, bevor ich jetzt so ein Statement gemacht habe. Ich muss einmal ganz kurz in die Ergebnisse reingucken. Vielleicht erschließt sich das ja irgendwie. Also Umsatz wächst um 21%. Also wachsen tun sie schon nochmal ordentlich. Q1 2024 Operating Income minus 36,5 Millionen bei 3 Milliarden Umsatz. Bei fast 4 Milliarden Umsatz machen sie 36 Millionen Verlust. Hä? Hä? dann adjustiert, dann machen sie auf einmal 367 Millionen Gewinn. Jetzt müssen wir gucken, was die da weg adjustieren. M&E-Ausgaben, das macht natürlich Sinn. Astroworld Estimated Loss Contingencies, keine Ahnung, was das ist, leider. Dazu kenne ich es nicht gut genug. Aber selbst im Jahr davor haben sie halt sau wenig Gewinn gemacht. Da waren sie bei 4-5% immerhin. Aber das ist genau, was ich davon gesagt habe. Also ich würde Free Cashflow auch negativ. Ich würde sagen, schlecht ist das Monopol der Welt. Naja, ein bisschen übertrieben, aber Boulevardesk verkürzt, würde ich das sagen.

Lass uns bei Monopolen bleiben. Meta und Google pitchen jetzt AI in Hollywood. Merkt OpenAI jetzt die Sales-Maschinerie von den anderen großen Tech-Firmen?

Google hat gerade erhebliche Probleme mit der Qualität ihrer neuen AI-Search-Experience. Was gut funktioniert, ist, dass sie den Publishern und Content-Anbietern und SEOs schon irgendwie zweistellige Prozente Traffic abnimmt, so berichtet man aus den USA. Dadurch, dass diese AI-Experience darüber geklebt wird und andere Ergebnisse verdrängt und eventuell Fragen schon beantwortet, die sonst der Content beantwortet hätte oder die verlinkten Webseiten. Und da kommt es zu allerlei furchtbar falschen Aussagen. Vielleicht packen wir einfach mal den, hatte ich den schon im Chat geteilt, den Link? Ja, ne? Wir packen ihn einfach mal in die Shownotes, damit wir es nicht alles verlesen. Genau, George Lee Orris, also Pragmatic Engineer, hat einen ganz guten Thread zusammengestellt mit verschiedenen Problemen, die aufgetreten sind. Da geht es darum, also jemand schreibt, ich bin deprimiert und die AI Experience sagt angeblich, ich weiß jetzt nicht, ob das fake war oder echt, aber ein Reddit-User hat gesagt, man kann von der Golden Gate Bridge springen. Oder irgendwie um den Pizzakäse klebriger zu machen, soll man Leim hinzufügen und ähnlich schlaue Dinge. Und viele andere, wir haben letztes Mal schon ein bisschen das angeschnitten. Aber da passiert jetzt genau das, was Google nämlich immer verhindern wollte natürlich und warum sie so vorsichtig mit dem Thema waren. dass ein Produkt, was vorher überwiegend, nicht immer, aber überwiegend eine gute Auswahl an Ergebnissen zurückgespielt hat und selten vollkommen falsche Fakten nach oben gespült hat, dem kannst du jetzt eigentlich nicht mehr vertrauen inhaltlich. Und ich meine, das sollte man natürlich lernen, dass man so oder so nochmal recherchieren muss, woher die Fakten eigentlich kommen. Und das bietet die Experience ja eigentlich nicht gut genug an, dass man sagt, das habe ich hier gefunden und da solltest du nochmal nachschauen. Naja, das könnte so ein bisschen problematisch bleiben. Die Frage ist, ob Google das zurückrollen muss und das, was sie mit dem Image Generator 2 gemacht haben, auch machen, weil es zu sehr ein PR-Desaster wird. Also je mehr dieser Fehlerberichte sich jetzt häufen, Google kann hier natürlich eins zu eins fixen. Dass sie sagen, da machen wir mal eine Sonderschleife rein und das fangen wir ab und das blockieren wir und da forcieren wir ein anderes Ergebnis. Aber wenn es zu viel wird irgendwann... kriegen sie ja ihr PR-Problem. Und da kannst du noch so oft, das ist experimentell, oder Beta runterschreiben. Das ist nicht die Erwartung von Nutzern, dass wenn eine Mutter irgendwie panisch eingibt, mein sechs Monate altes Kind kriegt keine Luft, was muss ich machen? Und dann sagt jemand, ja, lass mal einen Beutel atmen oder so. Das ist wahrscheinlich nicht die richtige Lösung in dem Fall. Auch wenn es vielleicht irgendwo mal im Internet so stand. Von daher kann das, glaube ich, sehr gefährlich werden für Google.

Ich fand überraschend, dass sie sich selbst von The Onion, also so einem Satire-Magazin, Infos gezogen haben. Also irgendwie das Beispiel war, wie viele Steine soll ich am Tag essen? Und die Ornien hat irgendwie gesagt, man sollte drei oder vier Steine am Tag essen.

Oder irgendwie so ein Beispiel. Harvard-Professor hat angeblich gesagt, man soll Rocks essen, um seinen Mineralhaushalt auszugleichen. Deswegen ein paar Kieselsteine oder Donnerkeile, was man so findet, am besten ins Müsli mischen. Und Google hat es wirklich zurückgespielt.

Großartig. Du würdest davon ausgehen, dass Google einigermaßen versteht, welche Webseiten irgendwie auf der anderen Seite der Suchmaschine stehen. Wie ist so etwas denn möglich?

Aber The Onion wird ja viel verlinkt. Also in Googles Augen ist Onion wahrscheinlich eine reputable Quelle erstmal. Nach allen Daten, die Google haben kann, ist es eine reputable Quelle. Es ist unheimlich viel auf Reddit verlinkt, was ja, wie wir wissen, hilft. Es hat viel natürlichen Traffic. Es bekommt viele Verlinkungen aus sozialen Medien und dem Rest des Webs. Das ist natürlich ein nächster Schritt, den man machen kann, dass dass sozusagen beim Training man erstmal Daten labelt und auch in gewisse, entweder politische Kategorien oder Kategorien wie Satire, eher faktisch, eher wissenschaftlich, eher Boulevardesque und so einordnet. Aber ja, hier führt es auf jeden Fall zu erheblichen Problemen. Und es zeigt auch, wie gefährlich es ist, dass man nämlich, wie wichtig Kontext ist. Würde ich auf The Onion Land landen oder würde ich auf dem Postellion landen, da ist halt so ein Comic mit so einem Typen auf dem Steckenpferd, da checke ich vielleicht, das könnte hier eine Satirezeitschrift sein, auf der ich gerade rumlaufe. Wenn Google aber das extrahiert und die Inhalte aus dem Web wegscrapet und dann selber wiedergibt und dem Nutzer vorsinkt, Dann fehlt auf einmal der gesamte Kontext der Quelle, der nämlich wichtig ist, woher diese Information kommt. Und dann führt das zu schlechten Ergebnissen. Das passiert, wenn du dich der Inhalte des Webs ermächtigst, ohne noch die Quelle oder den Publisher, den Verfasser zu referenzieren. Von daher ist das eigentlich die verdiente Strafe auch ein bisschen. Für Google an der Stelle, würde ich sagen. Und ich glaube, das ist on the edge. Wenn das noch zwei Tage weiter eskaliert und noch mehr solcher Ergebnisse rauskommen, dann müssen sie es eigentlich zumindest teilweise zurückfahren, glaube ich. Gleichzeitig wollen sie es strategisch natürlich gewinnen und zeigen, dass sie es können. Und das Ding ist natürlich, in der gleichen Zeit gab es Milliarden von richtigen Antworten vermutlich, aber die paar tausend falschen, die spürt es natürlich nach oben und der Anspruch an Google ist eben zehnmal höher als an irgendeinem AI-Startup. Aber eigentlich wollten wir reden über, dass Meta und Google gerade in Hollywood Content shoppen gehen. Und das hat OpenAI angeblich auch schon getan, aber sowohl Meta als auch Google, und bei Google ist es wahrscheinlich nicht verwunderlich, aber dass Meta jetzt auch schon versucht, Videocontent zu ziehen, ist erstmal nicht ganz so offensichtlich. Wobei gerade der AI-Chief Scientist von Meta, also Yann LeCun, sich ja sehr stark dafür ausspricht, dass er glaubt, Videos sind spannender zum Lernen von Daten, einfach weil sie eine höhere Datendichte oder Informationsdichte haben. Eine Textseile sind halt nur so und so viel Bit durchs menschliche Auge, aber zum Beispiel können tausende von Bits pro Sekunde an Informationen verarbeitet werden, oder durch den Generv genau gesagt. Und deswegen gibt es Wissenschaftler, die davon ausgehen, dass du von Videos eigentlich viel schneller und viel mehr lernen kannst und dass das der Grund ist auch, warum Menschen, also Kinder relativ schnell lernen können, weil sie quasi ein breites Spektrum an Sinn haben und Informationen und Daten, die damit erhoben werden im Vergleich zu einem Textmodell. Zum Beispiel sowas wie Physik. Also dass du weißt, wie Dinge sich im Raum verhalten. So ein Video zu generieren, wie bei Sora, oder auch nur ein Bild zu generieren, Der Grund, dass Finger oft so komisch aussehen oder sich Dinge überlappen, die sich nicht überlappen sollen. Oder man aus dem Glas trinkt und dann ist das Glas nicht leer. Das ist ein gutes Beispiel. Nehmen wir mal das Glas, das ist das einfachste Beispiel. Du trinkst gerade aus dem Glas so, bei der AI würde das Glas jetzt nicht leerer werden. Wenn du in der AI aber auch wirklich einen Videoinhalt trainierst und nicht auf Bildern und daraus nur neue Frames machst, dann lernst du natürlich viel schneller, dass wenn menschliche Lippen an einem Glas saugen, das hinterher weniger im Glas ist. Wenn sich ein Glas auf eine Tischkante hinzubewegt und über die Tischkante hinaus bewegt, dann steht das danach nicht einen Meter neben dem Tisch, sondern liegt auf dem Boden. Es gibt Leute, die glauben, dass AI daraus viel schneller lernen kann, wie die echte Welt und Physik und Naturgesetze funktionieren, wenn sich einfach... Ganz viele Videos anschauen. So ein bisschen wie die Szene aus Das fünfte Element, wo sich da die orangehaarige Frau vor den Fernseher setzt und die ganze Weltgeschichte schnell konsumiert. So würde ich mir das vorstellen. Und ich glaube, unter anderem deswegen möchte man jetzt Hollywood filmen. Einerseits kann man, wie gesagt, daraus allgemein lernen. Aber man lernt natürlich insbesondere auch, wie man Videos generiert. Und das könnte für Meta und Google funktionieren. zum Beispiel Band sein, um dann Editoren anzubieten, um zum Beispiel Werbefilme noch viel einfacher zu generieren. Du kannst halt jedem Temu-Händler oder jedem Amazon-Händler anbieten, gib uns ein Produkt, wir hauen das in unseren Videogenerator und dann machen wir dir die ertragstiefste Instagram-App, die du je gesehen hast. Dafür gibt es ja schon Tools, die das auch können, mehr oder weniger gut. Aber das könnte vielleicht für Meta und Google nochmal besonders spannend sein.

Ist es dafür spannend oder ist es spannend, selbst den Content zu kreieren, der zwischen der Werbung konsumiert wird? Oder sind Menschen immer noch die günstigsten Content-Creator? Also es ist wahrscheinlich günstiger, von der Community den Content zu nehmen und die Werbung zu generieren und damit Geld zu verdienen.

Also mindestens drei Kategorien, wo du hier sozusagen ein Incentive hast. Das eine ist eben, du kannst allgemein lernen aus diesen Videos. In den Hollywood-Archiven sind ja viele so Sachen, die einfach auch faktisch richten. Es gibt halt Fiction, aber es gibt auch irgendwie dokumentarische Filme, wo du einfach über die Geschichte lernen kannst und so. Das hilft schon irgendwie die Welt zu... Du hast ja wenig Filme, wo zum Beispiel Dinge ablaufen, die komplett...

Absurd sind oder so.

Deine ganzen Happy Gilmore Filme?

Deine ganzen Happy Gilmore Filme? Wie heißt der?

Adam Cantler? So sollte die Welt funktionieren. Also ich kann es erstmal sozusagen inhaltlich lernen aus dem Film. Es hilft dir die Welt zu verstehen. Also wo kriegst du sonst so viel Video her? Google hat YouTube und kann daraus lernen. Aber alle anderen müssen eigentlich an große Filmbibliotheken. Das kannst du halt nur über die Hollywood Studios wahrscheinlich machen oder öffentlich-rechtlich oder was weiß ich. Das ist Nummer eins. Dann Nummer zwei ist, klar, du kannst selber künstlerischen Content generieren damit, also neue Filme. Und drei, aber das ist nicht unwichtig, glaube ich, weil es sehr nah an der Monetarisierung dran ist, ist, glaube ich, das Erstellen von kleinen Werbeclips für die Werbenetzwerke. Denke ich schon, dass das auch nicht irrelevant ist. Ob du jetzt dafür Hollywood brauchst? Ich glaube, schon, ja.

Du könntest dann auch schön in die Hollywood-Filme die Werbung rein triggern. Dass du sagst, okay, hier stehen überall die Drinks und einmal den Film bitte nur mit Apple-Produkten und einmal den Film bitte nur mit Samsung-Produkten und einmal den Film bitte nur mit deutschen Automarken und einmal den Film bitte nur mit amerikanischen Automarken.

Ja, finde ich ganz spannend. Ist wahrscheinlich noch zu teuer, einen Film individuell für einzelne Menschen zu generieren. Aber klar, du kannst sowieso alternative Endings machen. Es gibt Leute, die kennen Leute, die schalten einen Film ab, wenn er zu gruselig wird. Und es gibt aber Leute, die hältst du nur mit ständigem Terror eigentlich am Fernseher. Du kannst ja sagen, dass die gleiche Serie du sozusagen umschreibst für Leute oder an den Nutzer anpasst. Diese ganze 1 zu 1 Kommunikation, also wenn du wirklich alles irgendwann personalisierst, hast du ja nur noch 1 zu 1 Medien eigentlich. Das könnte schon sein, das ist aber im Moment noch zu aufwendig, das zu generieren für jeden, glaube ich. Aber ansonsten kannst du schon sagen... Dem Glückler muss ich ja keine Apple Devices mehr im Film zeigen, beziehungsweise ich möchte vielleicht eine neuere Generation oder ich weiß nicht. Du trinkst eh kein Alkohol und deswegen zeigen wir einfach andere coole Drinks, die da gesippt werden. Weil wir wissen, mit Alkohol kriegen wir dich eh nicht vom Ofen vorgeholt.

Das wird dazu enden, dass wir alle eigenen Content kriegen. Aber hat man noch eine eigene Meinung, wenn man sich nicht mehr mit anderen Leuten unterhält? Früher hat man eine Fernsehshow geguckt und hat sich dann am nächsten Tag darüber unterhalten. Das waren soziale Interaktionen anhand von einem Content-Medium. Das ist ja jetzt mittlerweile nicht mehr so. Du kannst trotzdem, wenn mal eine Serie rauskommt und ein paar Leute die gleiche Serie gucken, kannst du dich darüber unterhalten, aber durch die Feeds und... TikTok, Instagram, was auch immer, alles personalisiert, hast du ja wesentlich weniger gemeinsame Punkte, über die du dich unterhalten kannst. Und wenn dann irgendwann der Content, selbst das Long-Format, sich so individuell entwickelt, hast du ja noch weniger, um dich zu unterhalten. Es könnte ja sein, dass wir die gleiche Serie gucken... Aber bei dir ist deine Dauer doppelt so lang, weil ich einfach nicht so lange...

Ich habe keine Spanne wie ein Goldfisch. Aber es ist ein total guter Punkt, den du bringst. Genau das ist die große... Da habe ich gestern gerade mit jemandem drüber geredet. Genau das ist eine große, riesige Gefahr. Es ist lustig, dass dir das auch auffällt. Diese 1 zu 1, also dass jedes Medium für dich geschaffen wird, also wir reden jetzt über eine nicht mehr so weit entfernte Zukunft, aber ich glaube, es ist relativ absehbar. Du kannst sagen, in sozialen Medien passiert das eigentlich schon genauso und vielleicht wird es in anderen Medien bald oder mit Assistenten noch stärker so passieren. Aber es gibt, glaube ich, mindestens zwei so sofortige Probleme und ganz viele Second-Order-Effekte, glaube ich. Das eine ist das, was du sagst, wir haben nicht mehr die gleiche Faktenbasis, gleiche Realität. Wir unterhalten uns nicht, das ist für demokratischen Prozessen so schlecht. Das ist Nummer eins. Nummer zwei ist, du weißt nicht mehr, was jemand anderes überhaupt dazu gebracht hat, irgendwas zu denken, weil das vollkommen intransparent ist. Also du siehst nicht mehr das Fernsehen, du kannst es nicht mal nachvollziehen, wenn du wolltest. Wenn irgendwie deine Arbeitskollegen sagen hier, der AfD-Typ, der hat doch mal gesagt, wie es wirklich ist. Du kannst da nicht mal ganz nachgucken, um herauszufinden, warum die das so denken, weil nur die eventuell das gesehen hätten, so ungefähr. Das heißt, es wird vollkommen intransparent und nicht mehr nachvollziehbar, warum Menschen überhaupt zu irgendwelchen Auffassungen kommen, weil du weißt nicht, was deren AI-Entertainment-System ihnen vorgespielt hat gerade. Und wenn du sozusagen einen 1 zu 1-Kanal in das Brain eines Menschen bekommst, dann kannst du denen alles glauben machen. Also du kannst ihnen ja erziehen, wie du willst, mehr oder weniger. Nur über die Informationen, die du den Menschen gibst, kannst du letztlich einen Massenmörder draus machen oder, also jetzt sehr extreme Fälle oder so, aber Du kannst Menschen ja sehr stark prägen durch die Informationen, die du ihnen zur Verfügung stellst. Und wenn das nicht mal nachvollziehbar ist mehr für Dritte... dann ist es, glaube ich, ein Riesenproblem. Also jeder fällt wortwörtlich in sein eigenes Rabbit Hole eigentlich. Und andere werden nicht mal verstehen, auf welchem Planeten der lebt. Also du bist dann... Ja, es ist irgendwie wieder so eine Matrix-Dystopie oder Black Mirror-Folge eigentlich. Aber eigentlich leben wir alle in verschiedenen Realitäten. Wenn jeder von seinem AI-Assistenten informiert wird und die News selektiert bekommt oder sogar News neu zusammengeschnitten oder so wie Google, das macht eben Texte neu zusammengefügt aus irgendwelchen Quellen, die ich nicht mehr weiß und dabei das vielleicht noch interpretiert oder anpasst an meine Präferenzen, dann hat keiner mehr die gleiche Realität von uns. Dann lebt jeder in einer anderen Simulation. Und es kann auch gar keine Gesellschaft den Konsens mehr geben. Oder nur noch darüber, welche Farbe ein Headset hat oder sowas. Das ist gar nicht schön eigentlich so als Zukunft.

Ja, aber dafür sind alle länger auf den Plattformen und das ist ja das große Ziel.

Ja genau, das ist das Problem, dass die Plattformen das Incentive haben, dich so lange wie möglich da drauf zu halten. Und die haben einen hohen wirtschaftlichen Anreiz, genau das zu machen. Und die werden dich halt so gut können, die wissen halt genau, was sie dir zeigen müssen, damit du glaubst, du brauchst mal eine neue Brille. Oder zeigen dir immer wieder Inhalte, dass du denkst, du fühlst dich gerade schlecht angezogen und bist nicht mehr modisch gekleidet. Oder dass du dich gerade falsch ernährst und doch nochmal irgendwie grüne Algenrotze trinken musst. Oder sie wissen gerade, in welchem Status deines Zyklus du dich befindest und wofür du gerade besonders empfänglich bist. Du bist halt komplett Game für diesen Algorithmus. Bin nicht so schnell damit, irgendwelche Dinge zu untersagen eigentlich. Aber ich glaube, man muss sich wirklich überlegen, wenn du nur noch diese 1 zu 1 Medien hast, ob die nicht mehr nachvollziehbar sind für Dritte im Zweifel auch. Und du kannst ja auch nicht alles speichern. Du kannst sagen, du kannst alles speichern, das ist nachvollziehbar. Aber wie willst du denn so viel Kommunikation, also Videos speichern?

Das kannst du doch bald mit deinem super Microsoft Rewind-Produkt. Kannst du einmal in der Woche, triffst du dich dann mit deinen Freunden oder mit deinen Eltern und sagst dann, so, jetzt erzähl mir mal wieder, warum du mir hier, warum du hier beim Abendessen mir sowas erzählst. Lass mal eine Woche zurück. Microsoft, mach mir bitte mal eine Zusammenfassung von dem ganzen Stuss, den mein Vater hier zusammengefügt bekommen hat.

Ja, genau, genau, genau. Ich kann das sehr gut nachvollziehen, was du sagst.

Ähm, Früher konntest du sagen, Papa, in welcher Zeitschrift hast du das gelesen oder welcher Fernsehsender, welche Zeitschrift, wo kommst du auf solche Ideen?

Heute sagst du halt, ja, der liest Fokus, der ist halt ein bisschen daneben oder so. Oder, keine Ahnung, der ist im Internet mal falsch abgebogen oder der folgt auf TikTok der AfD und deswegen ist er ein bisschen komisch.

Da fällt mir was an. Hast du deinen Brief schon bekommen für Europawahl?

Ich habe Briefwahl beantragt, genau, weil ich unterwegs sein werde zur Wahl.

Ja, sehr gut. Kleiner Reminder, falls ihr so einen DIN A4 Briefumschlag bekommen habt, hier einmal kurz aufmachen, QR-Code scannen, Briefwahl oder so, oder wählen gehen. Wir müssen euch nicht sagen, was ihr zu wählen habt, ihr seid alle schlau genug, aber... Das macht auf jeden Fall Sinn zu wählen. So, weiter in der Geschichte.

Strategisch wählen bei der Europawahl, das ist auch ganz gut, dass man auch kleine Parteien wählen kann, die also dadurch, dass es keine 5%-Hürde gibt, haben ja auch kleinere Parteien seine Chance. Das heißt, man muss sich jetzt nicht überlegen, ob die Tierschutzpartei oder was auch immer man wählen möchte. Aber es gibt auch einen Wahl-O-Mat für die Europawahl, da könnt ihr das am besten mit euren eigenen Präferenzen abgleichen. Die AI würde Grün wählen. Hast du das mitbekommen?

Jede AI?

Nee, Grog würde bestimmt, ich kann schon denken, was Grog wählen würde.

Die Grafik spricht im Geisteszustand. Zurück zu Rewind. Also früher, oder jetzt kannst du sagen, du bist im Internet falsch abgebogen oder warst auf der falschen Zeitschrift. So. Was machst du in Zukunft? Zusammenfassung Rewind.

Die Rotze, ich will ja nicht dessen Kram auch noch anschauen.

Dann kannst du so einen Leserbrief schreiben an Microsoft oder an Google oder an OpenAI. Ich möchte bitte aus dieser Bubble raus.

Ja, aber ich meine, überleg mal, wie viele Menschen zumindest an einem Punkt in ihrem Leben sagen würden, ich will eigentlich nicht mehr sehen, was wirklich in Nachrichten kommt. Zeig mir einfach was, was schöne Gefühle macht. safe. Also ein Teil der Menschheit würde es sofort machen, andere vielleicht, wenn sie eine Krise haben oder wenn sie irgendwie gerade, keine Ahnung, wenn gerade ein Krieg läuft oder wenn man irgendwie eine Familie wird oder irgendwie sowas, irgendwann schaltest du ab und sagst, nee, jetzt bitte nicht mehr Realität.

Vielleicht kommt es auch dazu, dass du einfach sagst, okay, die ganzen digitalen Medien sind so unberechenbar und ich möchte das alles gar nicht sehen, deswegen schalte ich komplett ab.

Ja, du bist ja safe. Du benutzt ja keine sozialen Medien.

Ich habe doch nicht mal mitbekommen, dass es irgendein neues Video aus Sylt gibt.

Ja, sei froh. Ja, wird das vielleicht der neue Sommerhit? Mal sehen, was Jan... Ich hätte mir ja gewünscht, dass Jan unseren Sommerhit im Gigi-Dagostino-Style hintendran hängt, aber ich glaube, das war zu kurzfristig, um das noch zu machen.

Aber so ein Song ist doch einfach nur einmal prompten.

Weiß nicht, dass es so einfach geht.

Das hat uns Jan ja vorne erklärt. Kurze Werbeunterbrechung. Heute haben wir ein ganz neues Produkt von unserem Partner Liquid für euch. Und zwar Private Equity ab 10.000 Euro. Viele kennen Liquid bereits als einen der führenden Vermögensverwalter Deutschlands, der Zugang zu exklusiven Anlagemöglichkeiten, wie zum Beispiel Private Equity, ab 200.000 Euro bietet.

Mit dem neuen Liquid Private Equity Next investiert ihr jetzt bereits ab 10.000 Euro und mit einem monatlichen Sparplan.

Das Produkt wurde speziell für Privatanleger konzipiert und ermöglicht es euch unkompliziert, gemeinsam mit den weltweit führenden Private Equity Fonds zu investieren. Private Equity Next richtet sich an gewinnorientierte, langfristige Anleger. Mache jetzt online den Test und finde heraus, ob sich Private Equity Next auch für dich eignet. Mit dem Code DG2024 erhaltet ihr noch bis zum 30.06. einen 200 Euro Willkommensbonus und zum Start entfällt zusätzlich die Zeichnungsgebühr in der Höhe von 1%. Alle weiteren Informationen findet ihr auf liquid.de. Dies ist keine Anlageempfehlung, lediglich eine Werbung für unseren Partner Liquid. Also berücksichtige unseren Disclaimer und mach vor allem deine eigene Recherche. Viel Spaß mit der weiteren Folge. Werbung Ende. Was haben wir noch für große AI-Sachen? Ich bin echt der AI-Hype-Kritiker hier. Aber Scale AI, da bin ich ja auch der Meinung, dass das irgendwie too good to be true ist. Und die sind jetzt auch eine Mediale wert, weil die so einen schönen Titel haben.

Ich mag das eigentlich, dass du kriegst. Das ist endlich mal die Situation, dass wir so schön diametral gegeneinander argumentieren. Ich finde, dabei entstehen sehr gute Konversationen. Ich mag das. Du darfst das gerne weiter so vertreten. Und Scale.ai, genau, das ist, ich glaube, der jüngste Milliardär der Welt jetzt geworden. Alex Wang, wie heißt er?

War ja schon auf dem Cover von Forbes.

Bestimmt, bestimmt. Auf jeden Fall, Scale.ai ist schon relativ lange unterwegs, die Firma, und beschäftigt sich damit, die Daten aufzubereiten für die, genau, Alexander Wang heißt er. Die Daten aufzubereiten für das Training von Modellen und soll jetzt angeblich 600 Millionen bis hier geraced und soll jetzt eine Milliarde auf 14 Milliarden. Raisen. Angeblich werden auch schon ein paar Secondaries verkauft, aber wie gesagt, die Firma ist nicht ganz jung. Das gibt vielleicht gute Gründe dafür, Mitarbeiteraktien und so. Ansonsten muss man natürlich immer vorsichtig sein, wenn die Gründer ein bisschen früh auscashen. Aber angeblich Series F angeführt von auch Amazon und Meta wieder. Und dann alle möglichen Corporate-Venture-Arme. Wer ist da denn noch nicht drin? Nvidia, Co2, Y Combinator, Index Ventures, Founders Fund, Tiger Global, Thrive Capital, Spark, Green Oaks, Wellington Management, viele individuelle Angels, lauter Corporate VCs auch. Die müssten ja eigentlich mal an die Börse gehen. Aber haben jetzt verdoppelt innerhalb von einem Jahr, glaube ich, zweimal verdoppelt die Revaluation.

Und wie sieht es umsatzmäßig aus?

Davon wirst du hier keine Rede, oder?

Achso.

Smells like a bubble. Aber ich glaube, ich würde sagen, die machen schon 300 Millionen. Ah, 1,4 Milliarden wollen sie schaffen sogar. Subscription Revenue expected over the next 12 months to hit 1.4 Billion. Also ein bisschen mehr als 100 Millionen im Monat. Das geht doch. Dann ist es nur 10 Mal Umsatz. Das ist jetzt forward looking, aber das fände ich jetzt gar nicht so absurd. 8 Jahre alte Firma. 2023 haben sie 760 Millionen gemacht. Das heißt, es wäre nochmal eine Verdopplung.

Hießen die schon immer Scale AI?

Finde ich nicht absurd gepreist, ehrlich gesagt.

Ja. Ein halbes Duolingo.

Nee, ein halbes Deep L. Wie ein halbes?

Ach nee, die Raisen eine Milliarde.

Okay. Ja, ja, sind 14 wert. Wollen 14 wert sein.

Es ist alles unglaublich, aber gut.

Es handelt sich hierbei nicht um Anlageberatung. Man sollte aufgrund des Gehörten keine Kauf- und Verkaufsentscheidungen zu Aktien und anderen Wertpapieren treffen. Ihr müsst selbst hinterfragen, ob wir Milliarden meinen, wenn wir Millionen sagen. Es besteht immer das Risiko eines Totalverlustes. Solltet ihr dennoch aufgrund der Informationen im Podcast handeln, handelt ihr stets auf eigenes Risiko und wir können unmöglich für etwaige Verluste haften. Alles könnt ihr auch nochmal unter doppelgänger.io slash disclaimer nachlesen.

Nvidia ist jetzt auch irgendwie 1000 Dollar pro Share wert und macht einen Split.

Genau, kommen wir mal zu den erwachsenen AI-Companies, die börsennotiert sind. Du wolltest was sagen?

Ja, freust du dich auf den Börsensplit? Kannst du dir dann auch ein paar Aktien leisten?

Ich könnte mir auch gerade so noch eine für 1000 Dollar aus dem Rippen schneiden sonst. Also NVIDIA's Earnings wäre natürlich besonders beäugt, weil gefühlt der ganze letzte Aktienboom so ein bisschen sehr stark auf den Schultern von Jensen Wang lastet im CEO. Und tatsächlich hat es Nvidia geschafft, nicht nur nicht zu enttäuschen, sondern positiv zu überraschen. Und die Aktie ist sozusagen innerhalb von zwei Tagen, hat es nochmal 10% hinzugewonnen, ist ja 2,3 oder wahrscheinlich heute 2,4 Trillionen US-Dollar oder Billionen US-Dollars wert. Und damit ein bisschen mehr als das GDP von Russland. Ich glaube, Russland hat 2,3 Milliarden Gesamtwirtschaftsleistung. So viel ist Nvidia jetzt insgesamt wert. Gucken wir mal rein in die Ergebnisse. Also du hast es schon richtig gesagt, die Aktie ist danach börslich auf über 1000 Dollar gestiegen und man hat jetzt einen Split 1 zu 10 angekündigt. Das heißt, die ist dann nur 100 Dollar wert, man hat aber 10 mal so viele Aktien in Zukunft. Man hat die Dividende auch erhöht von 4 auf 10 Cent, damit es schön durch 10 teilbar ist wahrscheinlich. Es gibt pro Aktie 1 Cent Dividende. Damit ist die Dividendenrendite 0,01%. Aber gucken wir mal die Zahlen. Umsatz ist nochmal um 262% gestiegen gegenüber dem Vorjahr. Das ist fast so schnell wie im Vorquartal. Auf jetzt 26 Milliarden im Quartal. Vor einem Jahr waren es noch 7 Milliarden im Quartal, jetzt sind es 26 Milliarden. Die Cost of Revenues sind nur um 120% gestiegen. Das heißt, dass natürlich auch die Rohmarge sich nochmal deutlich verbessert hat. Auch jetzt 78,4%. Vor einem Jahr waren es noch 65%. Also komplett wahnsinnige Rohmarge für ein Hardwarekonzern. Also lassen die Chips ja im Auftrag bauen, aber es geht natürlich in die Cost of Revenues rein. Und trotzdem schaffen sie es quasi, Chips fünfmal teurer zu verkaufen, als sie sie selber produzieren. Die operativen Ausgaben halten sich mit 3,5 Milliarden auch in Grenzen und wachsen vor allen Dingen nur um 39%. Wie sich die Margensituation verbessert, ist so brutal. Der Umsatz wächst um 262%. Die Costs of Goods wachsen nur mit 120%. Dadurch erweitert sich die Großmarge schon auf 78%. Und jetzt ist es so, dass die operativen Kosten, die danach kommen, auch nur mit 40% wachsen, obwohl der Umsatz sich quasi fast vervierfacht hat. Und dadurch steigt die Profitmarge dann von 28,5% auf 57% Profitmarge nach allen Kosten. Das ist schon wahnsinnig. Operating Income hat sich verachtfacht. Q1 letzten Jahres 2 Milliarden, jetzt 17 Milliarden inzwischen. Kompletter Wahnsinn. Inventory sieht sehr gesund aus. Sie drehen die Ware immer schneller. Inventar ist nur um 27% gestiegen. Immer kleiner im Vergleich zum Umsatz. Entweder drehen sie es wirklich sehr, sehr schnell oder viel kommt auch einfach über die Preise. Achso, genau, weil es hauptsächlich ein Preiseffekt ist, musst du gar nicht so viel mehr umsetzen und drehen, weil die Sachen einfach immer teurer werden. Obwohl, dann würde das Inventory-Wert ja auch ansteigen. Dann drehen sie es doch schneller. Operating Cashflow steigt ähnlich an wie das Nettoergebnis eigentlich. Free Cashflow, keine großen Unterschiede. Insbesondere dieses Data Center Revenue, also das sind letztlich die AI-Chips, Hopper 100 oder die ganze Hopper-Serie und in Zukunft Blackwell, die nächste Serie. Die steigt um 430 oder 428 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Also verfünffacht sich der Datacenter-Umsatz. Die anderen Sparten sind eigentlich weniger als 20 Prozent zusammen noch. Die Datacenter-Sparte ist so groß, dass man sich den Rest kaum noch anschauen braucht eigentlich. Also Nvidia ist ja so viel wert wie Apple eigentlich mit 2,3 Trillionen Dollar. Und hat aber nur 30.000 Mitarbeiter. Das ist auch so krass. Wenn man Microsoft oder Google vergleicht, die 200.000 Mitarbeiter haben, dann hat einfach nur 30.000 Mitarbeiter. Und der Rohertrag pro Mitarbeiter ist mit 680.000 so ungefähr auf dem Niveau von Google oder so. Komplett brutal auch. So ein bisschen Gefahr ist natürlich diese hohe Bewertung. Und das sollte irgendwann mal dieser Nachfrageüberhang sich abbauen. dann wäre es natürlich so, dass die Margen auch genauso schnell zerbröckeln, wie sie jetzt sozusagen hochkriechen und dann müsste man Modelle ganz stark anpassen, dann würde die Bewertung sich auch sehr stark anpassen. Aber das kann man natürlich jedes Mal wieder sagen und gleichzeitig straft einen die Firma jedes Mal Lügen, indem sie doch wieder noch bessere Zahlen deliveren irgendwo. Zumindest diese dreistelligen Wachstumsraten werden schon irgendwann mal ein Ende haben. Aber Aber trotzdem sind es natürlich großartige Zahlen. Ich weiß gar nicht, ob irgendein Unternehmen so schnell in diese Liga vorgestoßen ist. Also von Nvidia war mal irgendwie ein paar 100 Milliarden wert. Oder war überhaupt 100 Milliarden erst wert. Auf jetzt sind sie 2,3 Trillionen wert. Ist ja keine 5 Jahre her eigentlich. Kompletter Wahnsinn. 65% operative Marge. Also zwei Drittel von jedem Dollar bleibt als Profit hängen.

Und wie viel von diesem Datacenter-Umsatz kommt jetzt von den Big-Tech-Firmen?

45 Prozent, weiß ich zufällig. Also das ist natürlich eine Frage, die immer aufkommt, ob sie nicht so abhängig von diesen Hyperscaler-Betreibern sind. Aber die CFO hat es selber beantwortet und gesagt, dass sie nur noch 45 Prozent ungefähr an die großen Cloud-Hoster ausliefern und der Rest an andere Kunden, an souveräne Kunden, an Forschungsanstalten, an kleinere Unternehmen geht.

Die haben ja jedes Interesse, das klein zu halten. Also aus Kostengründen, vielleicht auch irgendwie motiviert, dass sie nicht wollen, dass Nvidia mehr wert wird als sie selbst.

Oder ist? Ich glaube nicht, dass es wichtig ist, wie viel Nvidia wert ist. Aber sie wollen natürlich nicht die Abhängigkeit von einem so einem Player haben. Deswegen diversifizieren sie, indem sie selber Chips bauen. Und natürlich geht es dem Markt gut, wenn AMD oder Intel mal irgendwann an die Performance rankommen, was meiner Meinung nach nicht absehbar ist. Oder Qualcomm, was nicht absehbar ist. Ich glaube, dass du... Du hast ja eigentlich zwei Märkte. Du hast Training und Inference und eigentlich... oder werden zukünftig ganz sicher zwei Märkte sein. Das sind Chips, die besonders gut zum Trainieren sind. Das sind einfach mal die Hopper 100 im Moment oder in Zukunft die Blackwell 200. Aber du hast ja auch den Inferenzmarkt und da wird es wahrscheinlich nochmal deutlich eher vielleicht zu Konkurrenz kommen. Das könnte eben so ein Grog sein, das könnten die Inferentia-Chips von Amazon sein, die nächste Generation oder die Athene von Azure und so weiter. Das ist halt ein praktisches Monopol, aber es ist ja durch technologischen Fortschritt entstanden. Deswegen haben die es natürlich definitiv verdient. Das wäre das letzte Monopol, was sich zerschlagen würde oder so. Genau das soll ja die Motivation sein, dass du Monopolmargen hast, zumindest eine Zeit lang, weil du technologischen Fortschritt machst. Das soll ja Innovation treiben. Dafür ist es eigentlich ein schönes Beispiel. Aber ich glaube nicht, dass ein Markt über 20 Jahre solche Margen hat.

kann. Gut, aber bis dahin ist Nvidia dann 10 Trillionen wert.

Vielleicht ist es nur noch eine Vervierfachung, zwei Verdopplungen. Das klingt halt absurd, 10 Trillionen, aber natürlich werden wir irgendwann eine 10 Trillionen Dollar Company haben. Das sind zwei Verdopplungen noch. Und Nvidia ist da fairerweise näher dran als jede andere Company. Also Microsoft wächst halt nur noch niedrig zweistellig im Jahr. Also Nvidia könnte Ende des Jahres die wertvollste Company der Welt sein. Ob ich das richtig finde oder nicht, aber ich glaube, dass es, also wenn man in Sinaios denkt, ist das mit mehr als 30% wahrscheinlich, glaube ich. Also dass sie mehr als 3 Trillionen wert sind.

Ja, ich möchte nicht dagegen wetten, aber ich wette dagegen. Aber aktuell ist es halt der einfachste Weg, um zu zeigen, dass man irgendwas mit AI macht, ist zu sagen, hey, ich habe ein paar Chips gekauft und Jason ist hier auf meiner Konferenz und erzählt ein bisschen, wie innovativ wir sind.

Jensen habe ich neulich ein schönes Video wieder gesehen. Da habe ich gemerkt, wir haben das gleiche Managementprinzip und zwar Torture to Greatness. Falls sich Leute wundern, warum ich immer so böse zu dir bin. Ich torture dich nur zu Greatness. Er wurde gefragt, wie er Leute entlässt und er meint, er versucht sie nicht zu entlassen, sondern er foltert sie so lange, bis sie gut werden. Das fand ich sympathisch. Da habe ich mich sehr drin wiedergefunden.

Oder hast du deine alten Chefs gedacht?

Grüße gehen raus. Na, kann ich mir nicht vorstellen, dass jemand, also weder bei Rocket noch bei Iado, da gab es solche, sowas gab es da nicht. Meinst du, das habe ich da aufgepickt oder was?

Besser haben wir noch für schöne Earnings.

Ich würde auch das Thema wegbringen. Achso, Snowflake hat reported. Eigentlich ganz gute Zahlen und auch schöner Ausblick. Hat erst gefallen und dann mussten sie aber die ganzen Gewinne doch wieder abgeben. Was natürlich ein bisschen schade ist. Aber eigentlich hat der Markt so ein bisschen aufgeatmet. Umsatz wächst wieder um 34%. Das ist auf 33 sehr allmählich runtergegangen. Eigentlich sehr schön. Also der ist Product Revenue, spreche ich jetzt drüber. Gesamtumsatz ist bei 33%. Der war aber schon auf 31,5 runter. Das heißt, es ist eigentlich nur eine Beschleunigung des Umsatzwachstums gerade. Das mochte der Markt, aber dann eben doch nicht genug, um das dauerhaft nach oben zu ziehen. Die Aktie, aber Snowflake ist auch, wissen wir ja, sehr teuer bewertet und so weiter. Marge konnte nur ganz leicht ausgedehnt werden. Einen halben Prozentpunkt immerhin nochmal. Snowflake kämpft immer so ein bisschen mit der Rohmarge. Die sind bei 67, non-GAB noch ein bisschen mehr, aber bei 67% Rohmarge der Grund ist, weil sie selber in der Cloud hosten müssen. Also Snowflake baut Data Lakes as a Service in der Cloud. Ähm, und weil sie es aber nicht, oder wahrscheinlich, Sekunde, muss man auf die CapEx gucken. Ich glaube, die Frage hatten wir schon mal, dann hat es uns jemand erzählt, ob die selber Server bauen oder nicht. Die CapEx hier drin.

Nee, das war alles bei AWS, oder nicht?

Ich kann Free Cashflow mit Operating Cashflow vergleichen. Der sieht verdächtig ähnlich aus. Das heißt, ich würde davon ausgehen, dass sie es... bei anderen Cloud-Hostern hosten, weil sonst hätten sie höhere CapEx und dadurch würde Operating Cashflow und Free Cashflow weit auseinander liegen. Das heißt, ich gehe jetzt mal davon aus, dass sie eben, so wie ich es dann richtig gesagt hätte, in der Cloud hosten und deswegen haben sie immer diesen Wareneinstand von 33% und deswegen kommen sie nur auf eine Rohmarge von 67%. Die sich aber kontinuierlich verbessert um kleine Prozentpunkte, das muss man schon auch sagen. Aber wenn Amazon immer erstmal schon 20-30% eines Businesses haben möchte, dann ist es eben schwer noch auf 80% zu kommen. So ein bisschen das Spotify-Problem fast. Genau, dann ansonsten Ihre Sales-Ausgaben haben Sie nur um 21% gesteigert. Also schaffen Sie es gut, die Marketing-Ausgabenquote zurückzufahren und dadurch ein Operating Leverage auszubilden. R&D investieren sie weiter, 48%. Das wächst sogar schneller als der Umsatz noch. Das ist durchaus aggressiv, würde ich sagen. General Admin wächst nun mit 20%. Das sieht gut aus. Insgesamt wachsen die OPEX ein klein bisschen langsamer als der Umsatz, aber nicht signifikant. Deswegen verbessert sich das Ergebnis auch gar nicht so stark. Letztes Jahr minus 44% operative Marge, dieses Jahr nur minus 42%. Aber Sie müssen irgendwie ein Operating-Modell haben, wo sie hinten raus mit sehr viel Customer-Lifetime-Value. Ich glaube, sonst würde man in diesen Zeiten nicht mehr so hart im Gas fahren, bei minus 33% Wachstum und minus 42% operativer Marge. Fairerweise. Sie sind stark Cash-generierend. Also der Free-Cash-Flow ist im Q1 330 Millionen gewesen, bei Umsätzen von 828 Millionen. Also sie generieren schon Cash. Das ist wirklich nur Share-Based-Compensation. von ungefähr anderthalb Milliarden im Jahr, die das Ergebnis so weit runterziehen. Aber natürlich muss man das irgendwie einrechnen. Ich glaube aber, dass sie durch die starke Revenue-Expansion, die ist immer noch bei 128 Prozent, war mal früher bei 170, aber 128 immer noch ein Traumwert für die derzeitige Zeit, wo alle versuchen zu sparen. Und deswegen kann man wahrscheinlich härter am Gas fahren, weil man weiß, die Kundenkohorten geben später noch so viel Geld mit uns aus, wir können die ruhig ein bisschen teurer akquirieren gerade. Ich würde sagen, durchweg gute Zahlen. Guidance war ein bisschen soft. Da haben sie sicherheitshalber eher so Richtung 25% geguided. Ich gehe davon aus, dass sie über 30% schaffen im nächsten Quartal. Headcount heiern weiter Leute, 16% mehr Personal als vorher. Ja, ganz gute Zahlen eigentlich, haben kurz bis zu 10% zugelegt nach den Zahlen, dann konnten sie 4% davon kurzfristig halten und am Ende haben sie leider negativ geschlossen, weil der Tag aber auch da an dem Tag war, außer Nvidia alles rot, glaube ich, nicht so ein einfacher Tag. Genau, und dann haben wir noch Workday. Auch die haben nach den Zahlen eher verloren. Da ging es, glaube ich, hauptsächlich um eine Light Guidance. Umsatz haben sie eigentlich gesteigert um 18%. Das ist ein bisschen schneller als im Vorjahr. Leichte Akzelerierung des Wachstums. Das haben wir zuletzt bei vielen SaaS-Companies gesehen, dass sie wieder schneller wachsen. Diese ultra-harte Phase, niemand kauft mehr was, niemand macht Verträge, scheint so ein bisschen vorbei zu sein. Work Delighted ist natürlich besonders darunter, dass... Wenn die Firmen weniger Leute einstellen, dass du auch weniger Arbeitsplätze hast. Natürlich, du bist sehr stark über die Seeds gewachsen in der Vergangenheit und wenn jetzt nicht so viele neue Leute in die Firma kommen, dann ist der Wachstumshebel so ein bisschen weg. Ansonsten Rohmarge ein bisschen über dem Vorjahr, ganz leicht verbessert, nicht doll. Die operativen Kosten wachsen nur mit 12%, das heißt, das Ergebnis verbessert sich noch mal. Sie ist jetzt bei 3% operativer Marge. Zahlen, wie gesagt, eigentlich gar nicht schlecht. Operating Cashflow um 34% gesteigert, auch gut. Aber die Guidance war ein bisschen vorsichtig, hauptsächlich, weil man Seed-basiert nicht mehr so stark wachsen kann, wenn ich den CEO richtig verstanden habe. Achso, und Duolingo wollten wir noch machen? Achso, und AKAS hat sich auch jemand gewünscht. Haben wir noch Zeit? Ja, ein bisschen. Warum haben wir noch so viel Zeit? Ich habe das Gefühl, wir hatten uns komplett verquatscht vorhin. Sekunde. Duolingo, Sprachlern-App, sehr gute Zahlen zuletzt, inzwischen dann leider auch sehr gut bewertet, früher war es mal ein Schnäppchen. Wächst immer noch mit 45% beim Umsatz, brutal. Eigentlich seit die Börsen notiert sind, glaube ich, immer so um die 45% Wachstum, sehr berechenbar. Jedes Quartal 10% mehr Umsatz und damit eben dann 45% über dem Vorjahr. Cost of Revenues wachsen dieses Quartal leider auch so mit. Also die Rohmarge verbessert sich nicht mehr stark, aber ist mit 73% total okay. Könnte sich aber verbessern, dadurch, dass sie immer mehr Inhalte mit AI generieren in Zukunft. Das sollte nochmal helfen langfristig. Das hat so ein bisschen Anlaufkosten, aber müsste in Zukunft eigentlich dafür sorgen, dass es günstiger wird, die Inhalte zu produzieren für die Sprachlern-App. R&D nur 11% Steigerung der Kosten. Marketing auch nur 20% mehr ausgegeben als im Vorjahr. Das heißt, das Ergebnis wird sich stark verbessern. wenn die Kosten nur moderat steigen, aber der Umsatz um 45% und so shiften sie von minus 7,5% operativer Marge letztes Jahr auf jetzt plus 10%, also erheblicher Anstieg der Profitabilität. eigentlich super gute Zahlen. Operating Cashflow deutlich verbessert. Adjusted EBITDA deutlich verbessert. Monthly Active Users ist nur um 34% gestiegen. Die sind vorher immer mehr gestiegen. Das hat sicherlich so ein bisschen Besorgnis erregt. Aber sonst eigentlich sehr gute Zahlen. Aber wurden, glaube ich, wenn ich mich richtig erinnere, ein bisschen abgestraft, auch wegen des Ausblicks. Unter anderem, nehme ich an, wegen der etwas erlahmenden Nutzerakquisition. Und der Booking, Secondary Subscription Bookings, obwohl die Bookings sehen eigentlich gut aus. Die sehen auch gut aus. Vielleicht auch eine Kaufgelegenheit fast.

Aber jetzt mal zurück zu AI-Agents. Das, eine Sprache zu lernen, müsste doch super sein über irgendwie so ein Agent.

Ja. Die Frage ist, ob du es mit Duolingo machst oder nicht.

Für was brauchst du denn Duolingo, um das zu machen? Ich würde... Bring mir bei, Spanisch zu lernen. Sprech mit mir jeden Tag 10 Minuten Spanisch.

Ja, wenn du sagst, sprech mit mir jeden Tag Spanisch, dann brauchst du ja einen individuellen. Ansonsten willst du vielleicht auch einfach nur einen guten Kurs haben. Und dafür wäre DuLinger weiterhin die Lösung. Aber ja, die Inhalte... Das nächste Duolingo zu bauen ist deutlich günstiger. Das kann man schon so sagen, glaube ich.

Und wir erleben doch jetzt wahrscheinlich einen ähnlichen Shift wie die Firmen, die es nicht geschafft haben, zu Mobile umzuschiften. Zu den Firmen, die es nicht schaffen, zu AI umzuschiften. Beziehungsweise es gibt einfach ein neues Feld. Also wenn es wirklich jetzt alles AI-Devices werden und wir alle an diese Punkte reden, dann werden doch die alten... Probleme haben, dort mitzuhalten. Plus diese Agents sind halt, also der App Store ist ein anderer und du füllst den ja gar nicht mehr mit deinem eigenen Content, sondern eher von dem ganzen Wissen, den die AI so hat. Also ich sehe Duolingo zum Beispiel als ein mega disruptes Thema. Die App nutzen aktuell gefühlt alle Leute, um eine Sprache zu lernen. Sie hat super gute Features. Ich habe schon gehört von Teenagern, die lernen eine Sprache dadurch viel schneller lernen, weil sie mit ihren Classmates in Konkurrenz sind. Und alles so. State-of-the-art beste App überhaupt aktuell wahrscheinlich. Aber wenn wir so lernen, wie es OpenAI für uns ausmalt, dann ist das doch das Erste, was sich verändert.

100 Prozent, ja. Also Education ist maybe the most disruptable market für AI. Einfach weil, also unsere bisherigen Konzepte von Education sind entweder so Massive Multiplayer Online Schulung, also Udacity oder Duolingo, ein Kurs für Millionen von Rezipienten oder Lernenden. Oder eben Kursformate, kleine Klassen zwischen 10 und 30 Leute, Volkshochschule, normale Schule. Und kein Ziel der Formate geht ja individuell auf dich ein. Oder deine Fähigkeiten, dein Lerntempo, deine Lernpräferenzen, deine Tagesform, dein Mood und so weiter. Und das kann AI. Also das, was wir jetzt machen, kann sowieso schon besser als der Durchschnittslehrer. Und dann kannst du natürlich zudem noch viel individueller auf die Personen eingehen und sich deinen persönlichen Lernerfolg merken, zum Beispiel. Die Klassenlehrerin weiß doch nicht, wer jetzt wie gut bei welcher Aufgabe war das letzte Mal. Also vielleicht ein paar Fächern und ein paar richtig gute Lehrer kriegen das wahrscheinlich noch bei ein paar Klassen hin, aber gerade in Regionen, wo das Schulsystem auch noch gar nicht so gut ist. Also von daher, alles was Education ist, ist das, was AI sehr schnell deutlich besser machen kann. Das wäre jetzt dann kein Grund, long Duolingo zu gehen natürlich. Aber ich meine, gleichzeitig können sie natürlich immer noch den besten Agent dafür bauen. Ob jetzt der absolut allgemeine Agent wirklich der beste dafür ist, da bin ich mir noch nicht so sicher.

Und wie will Duolingo wissen, wie du die beste Lernperson bist? Oder also, weißt du, wird es einen AI-Agent geben, der dich am besten kennt und da deswegen für dich die besten Produkte hat? Oder... können AI-Agents für verschiedene Disziplinen verschieden von dir lernen und wissen.

Im Moment kriegen wir noch nicht so viel Kram hier in eine Kontext-Window rein zum Glück. Wir reden die ganze Zeit über diese hyperspezialisierten Agents und 1 zu 1 Produkte. Im Moment geht das noch nicht, weil die Trainingskosten, um ein Modell auf dich zu trainieren, zu groß werden und das Kontext-Window nicht groß genug ist, um das, was du in den letzten 10 Jahren gemacht hast, da reinzulegen. Von daher ist das im Moment noch Zukunftsmusik, aber ich glaube, wir sind auf einem sehr klaren Weg dahin. Das sieht man ja ganz gut. Selbst mit diesen Limitationen, wie weit wir schon kommen, zeigt ja auch ganz viel.

Kannst du dich noch an November 2021 erinnern?

Ja, da ist ChatGPT rausgekommen. Unter anderem. 21.

Achso, 21.

Entschuldigung. Das war ein Jahr bevor ChatGPT rausgekommen ist.

Und wir waren im Podcast-Himmel. Wir waren im Podcast-Himmel und du hast geglaubt, dass Acast eine super Wette wäre, um an Podcasts weiter zu glauben. Seitdem war die Wette jetzt auf jeden Fall von der Aktie nicht so gut.

Ja, aber das Podcast-Business war auch nicht so gut, glaube ich.

Ja, also 2020, 2023 war auf jeden Fall ein schweres Jahr für Podcast. Wie sieht es jetzt aus? Geht der Podcast-Markt langsam wieder nach oben?

Also hättest du vor einem Jahr E-Kasse gekauft, hättest du dein Geld schon wieder verdreifacht, glaube ich.

Oder verdoppelt zumindest.

Weiß ich nicht.

Verdoppelt.

Von 60 auf 21 oder so. Ich habe AKS sogar ein Sheet reingemacht.

Obwohl die Firma nichts wert ist.

Ja, nicht viel auf jeden Fall. Die Zahlen sehen auf jeden Fall besser aus. Geht in eine gute Richtung. Deswegen hat es sich auch ein bisschen sprunghaft gemacht. Fast 30% gemacht nach den Zahlen. Der Umsatzwachstum war im Weihnachtsquartal nur 9%. Also wirklich niedrig. Und dann dieses Quartal aber 25% Umsatzwachstum. Rohmarge hat sich auch nochmal verbessert, die ist sehr sehr klein, nur 38,5%. Und Kosten haben sie aber stabil gehalten, beziehungsweise sparen sie beim Personal. Dadurch hat sich das Ergebnis von minus 24 auf nur noch minus 8% verbessert. Und da kann man natürlich in die Profitabilität reinwachsen, wenn man um 25% wächst und nur minus 8% operativen Verlust hat. Dann ist das eigentlich auf einem ganz guten Weg. Es braucht noch Cash ein bisschen, also es generiert noch nicht genug Cash. Im Q4 wird es einen Überschuss machen, aber in den anderen Quartalen wahrscheinlich nicht. Aber es geht eigentlich relativ sichtbar in die richtige Richtung. Der Umsatz pro gehörter Show bewegt sich echt nur sehr, sehr langsam. Man sieht eigentlich, wie schlecht das Jahr 2022 und 2023 war, aber In Scrum haben sie sich wieder gut gefangen. Aber von dem Zeitpunkt, wo wir darüber geredet haben, haben sie wahrscheinlich mindestens 80% verloren, oder? So ein Pennystock war das ja schon immer. Ja, da haben sie 2,70 oder so gekostet. Jetzt sind sie bei 1,18, also gedrittelt. Aber kann ja noch kommen. Was kosten die? 2,5 Milliarden. Achso, schwedische Kronen. Das ist 1 zu 10, glaube ich, ne? 250 Millionen. Ja.

Und Revenue kommt von Werbeumsatz? Hosting machen sie noch?

Ja, hauptsächlich Werbeumsätze.

Sehr schön. Dann läuft der Podcast-Markt ja wieder.

Es scheint langsam anzulaufen.

In diesem Sinne, freut euch auf den nächsten Song von Jan aus dem Off. Habt ein schönes Wochenende. Diesmal ist wirklich Wochenende. Bis Mittwoch.

Peace. Ciao, ciao. Tick, Tick, Tick, Tick, Tick, Tick, Tick, Tick, Tick, Tick.

Trotzdem, weil brauchen wir ja noch

Wir spüren den Rhythmus im Algorhythmus. Neben jedem Beat in den Charts sind wir beliebt. Schön, dass es den Algo gibt.

Wir spüren den Rhythmus in diesem Algorhythmus.

Ich hätte mir gewünscht, dass Jan Gigi Lagostini... Gigi Lagostini... Scheiße.