doppelgaenger.ai: Transkriptionen zum Doppelgänger Tech Talk Podcast

Willkommen zum Doppelgänger-Podcast, Folge 576, am 4. Juli 2026. Ich bin Philipp Klöckner und telefoniere zweimal die Woche mit dem Tech-Analysten Philipp Klöckner.

Pip, ist es rausgekommen, wer hat drauf gewettet, dass Fable 5 wieder online ist? Das wissen wir noch nicht, aber auf magische Weise ist kurz vor dem 1. Juli Fable 5 wieder auf den Markt gekommen. Oder am 1. Juli, glaube ich. Also die eine Wette ist explodiert, die andere hat ganz gut funktioniert. Es ist noch bis zum 7. Juli, glaube ich, inkludiert in der Standard-Subscription. Ein bisschen eingebremst aber auch und dann müsste man dafür irgendwie mehr zahlen. Aber theoretisch ist dieses entschärfte Mythos-Modell jetzt wieder auf dem Markt. Anthropic konnte sich einigen mit der Trump-Administration und den verschiedenen Behörden. Was genau der Charakter dieser Einigung ist, ist glaube ich nicht so richtig durchgedrungen. Also ich konnte nicht viel lesen darüber. Hast du irgendwas mitbekommen?

Ich habe mich nur überrascht, dass wir selbst als Ausländer das noch nutzen dürfen. Also ich habe jetzt hier die App auf und da steht Fable 5 for your toughest challenges.

Vielleicht zahlt Anthropic auch in die Trump-Accounts ein oder hat Trump-Coin gekauft. Da kommen wir noch später drauf. Ja, toughest challenges.

Entschuldigung? Ich habe mich gefragt, was für tough challenges wir Fable 5 wohl geben könnten. Wann platzt die KI-Bubble zum Beispiel?

Ja, in mehr als eineinhalb Jahren.

Ist es möglich, dass die KI die KI-Bubble vorhersagt? Wenn die KI so schlau ist, dass sie weiß, wann die Bubble platzt, dann...

Aber das wäre ein typisches Fable-Projekt, würde ich sagen. Du kannst eine Analyse machen, also... Um das mal zu sagen, wenn ich sage, es dauert mehr als anderthalb Jahre oder ich habe das Gefühl, wir haben noch zwei Jahre Zeit oder so, dann geht es ja immer um Szenarios und Wahrscheinlichkeiten. Das heißt, in meinem Kopf habe ich so eine Glockenkurve, die sagt, es gibt ein kleines Risiko, dass es morgen platzen könnte. Black Swan, nächster Diebsieg-Moment oder so, kann passieren. Ich schließe das nicht aus. Das ist nicht unmöglich. Bewertungen sind überhöht. Der Markt ist fickrig. Kann immer sein, dass es genau morgen platzt. Das Risiko halte ich aber für unter zwei Prozent. Dass es in zwei, drei Jahren zu einem Rücksetzer kommt, ist auf jeden Fall ein zweistelliges Risiko. Das ist ja irgendwann so die Glocke, wo wir heute am Unabhängigkeitstag sind. Wie schön auch das Bild der Glocke. Also da, wo die Freiheitsglocke quasi ein Höhepunkt ist, das sehe ich irgendwo in zwei, drei Jahren, ehrlich gesagt. Also ich fühle mich wie 1998 im Dotcom-Boom. Kann aber auch länger gehen und das ist sozusagen die andere Seite der Glocke vielleicht. Gibt auch ein Risiko, dass es erst 2030 mal passiert oder auch theoretisch gar nicht. Niemand kann das voraussagen, aber ich glaube, du kannst ein Modell dazu bringen, zu sagen, was sind die größten Risiken, was ist der wahrscheinlichste Zeitpunkt, was sind die wahrscheinlichsten Auslöser. So eine Art Risikoanalyse kannst du mit Fable zum Beispiel super schreiben. Und gleichzeitig, weil jetzt viele Leute rumlörgeln an der Fable-Limitierung usw., Ich glaube, man muss die Nutzer da auch ein bisschen bevormunden. Also A, wer Geld zahlen will, kriegt Fable ja kostenpflichtig und es ist dann eben nicht ganz günstig, weil es das wertvollste Modell ist. Und Leute sehen da schon auch relativ klar die Qualitätsunterschiede zu den anderen Modellen. Gleichzeitig musst du irgendwie unterbinden, dass alle Leute standardmäßig auf Fable stellen und dann die stupidesten KI-Tasks auf den teuersten Modellen machen lassen. Dafür wurde übrigens ein zweites Modell herausgegeben, nämlich Sonnet 5 gibt es jetzt auch, also das mittlere Modell des Arbeitstier. Sekunde bin ich übrigens gerade hier in der falschen Folge drin, habe nämlich die Sonnet 5 Karte vermisst. Sonnet 5 soll besonders gut für agentische Arbeit sein, dann relativ günstig. Die Leute sind nicht so begeistert davon. Erstes Feedback eher so mau, nicht desaströs, aber mau, kein Game-Chainer, sagt man. Aber ich denke mal, das soll so ein bisschen das ökonomische Arbeitstier auch werden. Was noch ganz spannend ist an der die Entropic gesendet hat für Redeploying Fable 5, also am 30. Juni, ach doch, doch am 30. Juni haben wir angekündigt, dass es ist und am 1. Juli wurde es dann redeployed, am 30. wurde es angekündigt, das wird für Polymarket natürlich wieder ein schöner Case, das aufzulösen, weil Ich glaube, die Bedingung für das Ding war, dass der Zugang wieder hergestellt wird. Das heißt, die Ankündigung am 30. hilft dir nicht, wenn es am 1. Juli erst passiert ist. Das ist so ein bisschen wie die Fußballtore, die nach der 90. Minute fallen und dann hast du deine Wette trotzdem verloren. Wie auch immer, es gibt einen spannenden Absatz, finde ich, in der Bekanntmachung, die Anthropic macht. Und zwar schreiben sie im dritten Absatz der zweiten Subüberschrift Our testing confirmed that many less capable models, including Claude Oppos GPT 5.5, Kimi 2.7, could identify the same vulnerabilities as Fable 5 did in the report. When it came to the demonstration of how to exploit the single vulnerability, Every model we tested could produce the same demonstration as Fable 5. Also Sie sagen so ein bisschen, was unabhängige Security-Analysten vorher gesagt haben und ich reproduziert hatte, dass so wie dieses Modell aufs Kreuz gelegt wurde, hättest du auch andere Modelle aufs Kreuz legen können, beziehungsweise hätten sie die ähnlichen Modelle. Vorschläge geben können. Ich glaube, das ist nicht ganz unwichtig, weil es ja ein kleiner Hin darauf ist, dass man sich hier vielleicht wirklich ungerecht oder zumindest nicht fair im Sinne von gleich mit anderen behandelt, führt. Neben Sonnet 5 gab es noch einen weiteren Produktrelease, die Geschwindigkeit wie gesagt relativ beeindruckend und zwar es gibt Claude Science jetzt, was nochmal explizit Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen unterstützen soll beim Research, also ein Modell, was besonders stark auf wissenschaftlichen Research basiert. Man spricht davon, dass es sich mit wissenschaftlichen Datenbanken verbindet, also mit 60 Scientific Databases schreiben sie hier, also Konnektoren dazu. Das ist dann vielleicht so Springer Nature oder Archive oder was gibt es da noch so, wie die alle heißen? Blancet maybe, whatever. Und der Vorteil ist, glaube ich, unter anderem, das ist ja eigentlich so ein REC-System, wenn du möchtest, also Retrieval Augmented Generation, das heißt... Du holst nicht mehr aus den Trainingsdaten die wissenschaftlichen Texte und Fakten, sondern du schaust sie in einer Datenbank nach. Das reduziert die Halluzination und sollte insbesondere falsche Zitate und sowas auch reduzieren dadurch. Also der Unterschied ist, beim Generieren von KI-Ergebnissen kommt es ja zu diesem stochastischen Raten, was immer zuverlässiger wird, aber eben doch ab und an Halluzinationen macht, weil man eben die nächste Silbe bzw. den nächsten Token einfach nur errät mit einer hohen Zuverlässigkeit, aber nicht Perfektion und perfekter Genauigkeit. Ich kann aber natürlich stattdessen ein System bauen, was prinzipiell generativ arbeitet, aber insbesondere Fakten, Zitate, Quellen, aus einer Datenbank rot, also wo es quasi wie ein normaler Worker arbeitet, ohne zu additionieren, sondern quasi Copy-Paste, also wie soll man sagen, Search and Find und Copy and Replace Arbeit macht. Das scheint da eins der Hauptfeatures zu sein von Cloud Science, also die Verbindung zu Datenbanken, sodass man nicht mehr aus Trainingsdaten raten muss, was eventuell richtige Aussagen sind, sondern man kann, das wird zum Beispiel ganz viel bei den bei Harvey oder Legora auch gemacht, glaube ich. Also dass du, wenn du Urteile nachschaust, eben nicht mehr das Modell generieren lässt, sondern du schaust stattdessen in Westlaw oder was auch immer, Lex, Mlex oder so, also in den Nachschlagewerken nach, damit du nicht aus Versehen falsche Urteile halluzinierst oder zitierst. Insofern ist es, glaube ich, schlau, dass du bei einem Science-Assistenten dann das machst. Ich glaube, im Hintergrund der KI-Applikationen, passiert das sowieso schon ganz viel. Also wenn du Aktienkurse aufrufst, glaube ich, versucht er das nicht aus, Trainingsdaten zu reproduzieren, was gestern der Aktienkurs von Palantir war, sondern hat nun vielleicht eher eine API zu Reuters oder Bloomberg und holt das exklusiv daher. Also alles, was man an strukturierten Daten irgendwie aus einer Datenbank holen kann, sollte man aus einer Datenbank holen und nicht generieren als KI. Und das scheint so ein bisschen der Hook bei Cloud Science zu sein.

Glaubst du an diese Startups, die halt sehr spezifisch einen Use Case machen? Also zum Beispiel im Anwaltswesen oder so?

Nicht an alle. Jeder Markt, der groß genug ist, das sieht man jetzt hier zum Beispiel bei Science, kann halt auch einfach ein Produkt für N-Shopic sein. Am Ende hilft es, glaube ich, schon, sich einem Thema komplett zu widmen. Noch zeigen die Statistiken relativ klar, dass die spezifischen, also in der Legal-Arbeit quasi, die besser funktionieren, Legora oder Harvey. Das muss nicht immer so bleiben. Es gibt auch Studien, die sagen, dass die großen Modelle ganz oft besser sind als die spezialisierten, interessanterweise. Die Frage ist, ist es für Anthropic schlau, zu viele spezifische Produkte zu bauen, statt einfach nur das beste Modell zu verkaufen und andere gute Applikationen darauf bauen zu lassen? Wenn davon ausgeht, dass Anthropic aber eine unheimliche Entwicklungsgeschwindigkeit hat und eventuell, dass sie gar nicht so viele Ressourcen kostet, das anzupassen, dann könnte man sagen, vielleicht holen sie sich den Markt trotzdem früher oder später. Dagegen spricht wieder... dass Anthropic zumindest derzeit natürlich nicht die Leute hat in der Firma, die das gut beurteilen können, wofür man dann vielleicht wieder Joint Ventures macht. Also du könntest unterstellen, dass die Leute, die bei Harvey und Legora arbeiten, die anwaltlichen Tätigkeiten oder Paralegal-Tätigkeiten besonders gut kennen und dadurch es für sie einfacher ist, gute Produkte zu bauen. Der Vorteil von Entropic, also ein weiterer Vorteil, warum sie quasi das richtige Go-to-Market gemacht haben, ist ja, weil sie sich Software gewidmet haben, weil sie selbst AI-Researcher und Software-Engineer sind. Das heißt, sie konnten das Ergebnis ihrer Arbeit unheimlich schnell selbst beurteilen. Also ob der Code, der geschrieben wurde, gut oder schlecht aussieht, kann Entwickler oder Entwicklerin sehr schnell beurteilen. Ob ein irgendwie Anwaltliche Opinion, Textopinion oder ein Plädoyer vor Gericht gut formuliert ist, kann der Topic-Produktmanager erstmal nicht ohne weiteres gut beurteilen. Das heißt, man müsste dazu sehr spezialisierte Teams aufbauen und man müsste dann eigentlich eine ähnliche Organisation wie Legora oder Harvey wieder, also das sind die Startups, die sich mit quasi KI für Anwälte und Anwältinnen beschäftigen, aufbauen. Deswegen, ich glaube, es wird schon ein paar spezialisierte Use Cases, Open Evidence für Ärzte ist ein gutes Beispiel zum Beispiel. Ich glaube, die großen Modelle werden das trotzdem alles relativ gut können, aber die Integration in den Workflow am Ende, in die Praxissoftware vielleicht auch, in bestehende Prozesse, das gelingt dann vielleicht anderen Firmen doch einfacher, ehrlich gesagt. Wenn du irgendwann mit KI überfasst, sozusagen eigene Produktabteilung, also spinnen wir mal ein bisschen weiter drei Jahre. KI wird noch autonomer, du kannst so Produktloops bauen und fast kleine Produktorganisationen bauen. Ich würde es nicht komplett ausschließen, dass du irgendwo dahin kommst, dass die KI sich mehr oder weniger Nischenmärkte selber sucht und an eigenen Projekten quasi arbeitet, das besetzt. Aber ich meine, am Ende musst du es auch noch verkaufen. Du musst es mit Kunden irgendwie... Du brauchst das Kundenfeedback. Ich glaube, da sind wir schon noch weit von entfernt. Und ich glaube, dass Entropic auch gut daran tut, sich weiterhin erstmal auf den Softwaremarkt zu fokussieren und vielleicht den Cowork-Use-Case für Professionals. Und da wird es schon schwer genug, gegen Microsoft anzustinken und gegen die Google WorkSuite plus KI in Zukunft. Von daher... Ich finde prinzipiell gut, dass sie es auch Wissenschaftlern zur Verfügung stellen und das wissenschaftliche Produkt damit verbessern, weil Wissenschaftler natürlich sowieso Cloud schon nutzen, sicherlich. Und dann es besser zu machen, damit zum Beispiel die Halluzinationen verschwinden, ist, glaube ich, eine schlaue Weiterentwicklung des Produkts. Den Wissenschaftsmarkt jetzt aktiv zu targeten, weil da ein bisschen Geld lungert, hielt ich für eine falsche Entscheidung. Aber wenn ein Entropic in seine Cloud-User-Daten reinschaut, Wer sind die typischen Nutzer? Es sind so freie Kreative wie wir sicherlich. Es sind Corporate-Leute. Es sind natürlich ganz viele Software-Engineers. Es sind ja Marketing-Management-Rollen typischerweise. Aber es sind bestimmt wissenschaftliche Leute, die auch ganz viel einsetzen schon als Assistenten. Und allein damit dein Ruf nicht irgendwann darunter leidet, ist es dann schon schlauer, das Produkt auch so gut wie möglich zu machen.

Ja, ich habe gedacht, vielleicht ist es auch einfach, also kulturell passt das Produkt irgendwie zu Anthropic. Also ich könnte mir vorstellen, dass das irgendwie intern aus irgendeiner Unit raus ist. Das würden wir gerne selbst machen.

Ja, ich würde eine Sache nochmal zurückrudern. Nämlich natürlich hat Entropic nicht nur Software-Engineers, sondern auch AI-Researcher sind ja auch Researcher, wenn du so möchtest. Also sind Wissenschaftler. Insofern verstehen sie vielleicht das schon ganz gut. Also sie verstehen es für eine medizinische Studie vielleicht nicht mehr ganz so gut. Aber insofern, wenn du sagst, die wollen nur ihre eigene Arbeit auch verbessern, dann macht es total viel Sinn, dass sie auch ein Research Assistant baut. Ich nehme alles zurück, was ich gesagt habe und behaupte das stattdessen.

So schnell alterniert meine Einstellung.

Wie Hartkäse aus Milch wird Hartkäse, wie jemand neulich zu treffen formuliert hat.

Wie geht dieser Frankfurter Spruch? Was interessiert mich? Mein Gelaber von gestern?

Mein Geschwätz von gestern. Ich glaube, es ist eine gute Eigenschaft, flexibel bei sein. Also nicht flexibel im Sinne von heute so, morgen so, aber eine der wichtigsten Eigenschaften von intelligenten Menschen ist ihre Meinung. zu ändern, wenn sich die Fakten ändern oder Fakten, die man vorher nicht einbezogen hat, dann nochmal von seinem netten Kurs aufmerksam gemacht wird. Aber du hast eine tolle Überleitung parat.

Hast du deine Meinung auch geändert zu AI-Jobs, beziehungsweise dem Ende von Jobs wegen AI?

Naja, also ich habe ja letzte... Letzte Folge lang darüber fabuliert, dass ich glaube, dass diese Junior-Hypothese so ein bisschen Bullshit ist. Dass es, wenn dann auch daran liegen könnte, dass der Supply, also der Arbeitssuchende, diese Jobs nicht mehr sucht und gar nicht, dass die Firmen sie nicht schaffen. Und prinzipiell habe ich die Wissenschaftliche Einwandfreiheit dieser Studie so ein bisschen hinterfragt. Und jetzt bekomme ich quasi Wind in meinen Segeln vom Chefökonom von Ramp. Das ist die Firma, wo wir gern die Marktanteilsdaten im B2B-Markt für KI herbekommen. Also ein Fintech, was viel AI-Spending oder Spending insgesamt checken kann, auch andere Software, SaaS-Software. Sehr wertvolle Daten. Noch spannender ist natürlich so Adyen oder Stripe, die unheimlich viele Daten hatten, wer was kündigt, wer was Revenue Expansion und so weiter macht. Genau, dieser Ramp quasi, die viele Firmen beobachten können, deren Chefökonom heißt Ara Karazian, armenischer Herkunft wahrscheinlich. Der schreibt jetzt auf LinkedIn, Überschrift, we can finally say AI isn't killing jobs. Jetzt bin ich natürlich geneigt zu sagen, geil, der sieht das genauso. Fairerweise. Der Wissenschaftlichkeit verhaftet, würde ich sagen, dass diese Studie jetzt aber genauso flawed ist. Also auch die RAMP-Daten sind eine Stichprobe, die sich nicht auf die Gesamtwirtschaft hochrechnen lässt. Den Marktanteil zwischen Entropic und OpenAI können sie, glaube ich, relativ gut hochrechnen. Aber was Sie jetzt quasi sagen, ist, dass Firmen, die KI adoptieren, wir sagen auf Deutsch, die KI einsetzen, in den nächsten 24 Monaten 12% mehr Leute haben. Also deren Headcount wächst um 12% innerhalb von 24 Monaten. Während die Kontrollgruppe, die KI nicht nutzt, fast unverändert bleibt. Heißt das jetzt, dass durch das Einsetzen von KI mehr Leute eingestellt werden? Das ist natürlich ein fataler Case von Correlation and Causation. Wahrscheinlich ist es eher so, dass die Firmen, die technologisch fortgeschrittener sind, die KI nutzen, generell auch schneller wachsend sind und deswegen mehr Leute einstellen. Also ältere Firmen, kleine, mittlere Unternehmen... nutzen KI wahrscheinlich noch weniger und wachsen typischerweise nicht so schnell, während schnell wachsende Unternehmen, also wenn du heute schnell wachsen willst, kommst du um KI auch nicht drum. Also die Logik ist meiner Meinung nach komplett verdreht. Die Unternehmen, die Ramp auswählen als Provider, Es ist auch eine spezielle Art von Unternehmen, also die so ein Fintech für ihr Spendmanagement nutzen. Die Stichprobe sind 22.000 Firmen, das würde ich sagen, das ist schon relativ repräsentativ, aber natürlich ist es, glaube ich, keine gute wissenschaftliche Arbeit. Der, den ich letztes Mal zerpflückt habe, Brünjolfsen, der hat auch kommentiert, dass er vorsichtig wäre mit solchen Aussagen. Also das zu überschreiben mit I can finally say AI isn't killing jobs, ist eine vollkommene Anmaßung, eine Übertreibung, was aus den Daten meiner Meinung nach nicht funktioniert. ablesbar ist, weil es zeigt auch noch nicht, ob in anderen Unternehmen, die jetzt keine KI einsetzen, dann vielleicht Jobs verloren gehen und so weiter und so fort. Aber ich meine, es zeigt jetzt auf jeden Fall, Was man schon daraus sagen kann, ist, dass Unternehmen dadurch, dass sie KI einsetzen, dass sie dann keinen... Also das ist noch die andere Aussage, nämlich das Entry-Level-Headcount grew even faster. Während die Gesamtanzahl der Köpfe nur um 10,2% steigt, sind Entry-Levels sogar 12% gestiegen. Was wiederum auch meiner Hypothese unterstreicht, dass insbesondere wenn du KI einsetzt, brauchst du junge Leute und brauchst Berufsanfänger, die gerade von der Uni kommen, weil die anderen, die seit 10 Jahren im Job sind... tendenziell ein bisschen weniger Ahnung haben von KI, würde ich sagen. Das sieht man hier in unserem Team, glaube ich, schon ganz repräsentativ. Also nicht repräsentativ, aber anekdotisch. Und insofern unterstützt auch das meine These, aber auch, wie gesagt, ich würde das jetzt nicht als wissenschaftlichen Beweis bezeichnen. Deswegen erwähnen wir das gern, weil das rausgekommen ist und relativ viel Reichweite auch bekommen hat, diese Daten. Ich finde das jetzt aber wissenschaftlich Sogar noch schlechter als die Studie, über die wir letztes Mal geredet haben, ehrlich gesagt. Also im besten Fall kann man sagen, es gibt hier sehr widersprüchliche Daten und damit würde ich es auch belassen. Also bloß weil mir das jetzt sozusagen nach dem Mund redet oder nützlich wäre, will ich nicht behaupten, dass das jetzt die bessere Studie wäre.

Ich bin gerade am überlegen. Vor kurzem hat mir jemand erzählt, wie er in einem Corporate eine Webseite selbst gebaut hat, anstatt es einer Agentur zu geben, weil er das jetzt mit AI machen kann. Und ich denke schon, dass man so, also es wird ja jedes Jahr in größeren Konzernen dann irgendwie verhandelt, so wie viel FTE ist, wie viele Mitarbeiter kann man noch in seinem Team aufhaben und irgendwie die Strukturen geben ja schon oder Kultur und Strukturen geben irgendwie her, immer mehr Leute zu haben, weil man dann ein bisschen wichtiger ist. Vielleicht kann uns das mal jemand per Mail oder so bestätigen oder sagen, dass es nicht so ist. Aber ich könnte mir schon vorstellen, dass in vielen Unternehmen jetzt, wenn jemand kommt, so hey, ich brauche für Marketing noch zwei Leute oder so oder für Sales oder für Customer Service, dass dann von der Führungskraft oft gesagt wird, Guck doch erstmal irgendwie, wie weit du mit KI kommst.

Ich glaube, dass das gesagt wird. Ich glaube außerdem, dass die Leute, die KI wirklich einsetzen, eher überlegen, wen sie alles nicht mehr brauchen, ehrlich gesagt. Also ein Manager, der bisher vielleicht drei Reports hat, die dann wiederum ein Team von fünf bis zehn Leuten haben. Und wenn der Manager oder die Managerin selber KI nutzt, Dann denkt sie gerade darüber nach, wen man nicht hätte von einem halben Jahr sowieso feuern müssen eigentlich, behaupte ich.

Aber die Struktur ist anders.

Genau, du hast gesagt in Corporates und ich glaube, eines der größten Missverständnisse ist, dass Corporates auch die nächsten zwei Jahre von dieser Entwicklung noch fast gar nicht betroffen sein wird. Also die machen das ganze Blabla mit, die reden über Entlassung, die reden über Effizienz, aber sie sind die Letzten zusammen mit großen öffentlichen Trägern, also Regierung, Länder, Städte, Kommunen, öffentliche Träger. Das sind die Letzten, die irgendwie an dieser KI-Transformation teilnehmen würden. Es war Genauso beim Internet, zwar genauso beim Mobile Shift. Und warum würdest du glauben, dass ausgerechnet die es jetzt hinbekommen, diese Technologie besonders gut einzusetzen? Wir kommen später noch drauf, wie man versucht, das mit der Brechstange zu erzwingen. Weil natürlich da die großen Budgets und Umsätze winken. Aber wenn wir über produktiven KI-Einsatz reden, dann dürfen wir da nicht hingucken. Also wir müssen da hingucken, um dann zu sagen, da passiert das nicht. Aber wenn du sehen willst, wie KI funktionieren kann, dann musst du in Firmen gucken, die in den letzten zwei Jahren gegründet worden sind oder die im nächsten Jahr gegründet werden oder die noch einigermaßen fit sind. Vielleicht so ein Coinbase oder vielleicht ein Trade Republic oder dies oder jenes. noch einigermaßen die Geschwindigkeit haben, um das zu integrieren in ihre Arbeitsabläufe, die auch bereit sind, Leute gehen zu lassen und nochmal das Personal auszutauschen, nochmal ein ganzes Team gehen zu lassen und dann ein neues Team, das das nur noch mit KI macht, vielleicht einzustellen. Da gibt es nicht viele von, vielleicht gibt es ein paar Grown-Ups, weiß nicht, ob die nicht genannt haben, repräsentativ sind, aber für mich ist relativ klar, dass das, was wir jetzt irgendwie unter KI, Wertschöpfung, Produktivitätsgewinn, verstanden, erstmal nicht in großen Unternehmen passiert wird, sondern das ist in großen Unternehmen, Corporates, öffentlichen Trägern ein Transformationsprozess und Transformationsprozesse, meiner Meinung nach, funktionieren nicht, beziehungsweise dauern 20 Jahre, nämlich eine Generation von Menschen. Und selbst das ist noch wäre noch eine sehr positive Lesweise. Das ist meine persönliche Meinung. Man darf das gerne anders sehen. Natürlich muss man es trotzdem versuchen. Natürlich muss man trotzdem KI in die großen Unternehmen bringen. Natürlich ist es dort wichtiger denn je, gerade in einem Land wie Deutschland. Aber das ist glaube ich auch Der Hauptfehler, den wir bei der ganzen Beurteilung von KI machen, ist, dass wir immer von einem Markt sprechen, von einer Technologie, von Adoption-Produktivität bezogen auf die gesamte Wirtschaft. Und die Wahrheit ist halt immer, dass ganz viele Sachen gleichzeitig wahr sind, nämlich dass große Unternehmen überwiegend noch überhaupt nichts anfangen können mit KI, während einzelne Mitarbeiter in Unternehmen ganz, ganz viel aus KI rausholen, im Privatleben aber auch auf Arbeit, während es auch Startups gibt, die komplett auf KI, also 80% auf KI setzen, ganz viele Prozesse gar nicht mehr mit Menschen besetzen, wo Prozesse auch wegfallen, die gar nicht mehr gebaut werden. Und davon jetzt abzulesen, dass KI insgesamt funktioniert oder nicht funktioniert, Das ist die falsche Frage, sondern die Frage ist, für wen funktioniert es und wie schnell können Startups, die jetzt diese Geschwindigkeit haben, den großen Unternehmen, die wieder durch 20 Jahre Transformation gehen werden, die Marktanteile abspenstig machen. Weil das ist doch, was mit der Digitalisierung passiert ist. Es ist doch nicht, dass Deichmann digital geworden ist, sondern es ist, dass Zalando inzwischen wahrscheinlich nicht viel Umsatz macht oder so. Weiß ich nicht, ob das stimmt, aber... Das ist doch wie Ökonomie funktioniert, dass die Schnellen die langsam überholen fressen, in der Bewertung überholen. Es geht doch nicht darum, ob Deichmann und Reno digital werden. Das werden sie nicht. Und die werden auch keine KI-Unternehmen werden. Das wird mit einem Otto nicht passieren. Das wird mit einem, keine Ahnung, Eon nicht passieren. Sondern die Frage ist... Gibt es Unternehmen, die neu gebaut werden mit KI, die viel effizienter, vor allem schneller sind? Das ist die Schnelligkeit, die Produktgeschwindigkeit ist das Wichtige, glaube ich. Wie viele Marktanteile können die den Alten abjagen? Oder wie viel Prozent des Wachstums können die für sich einnehmen und dabei auch Marktanteile gewinnen? Also die Alten verteidigen ihre Schrumpfung und versuchen, die so langsam wie möglich zu machen oder ihr 1-2% Wachstum. Ein Großteil des Wachstums der Märkte, wo es noch Wachstum gibt, wird an neue, schnelle Firmen gehen. So war es bei Digitalisierung, so war es im Mobile-Shift, so wird es auch bei KI sein, bin ich mir 100% sicher. Weil der Tech-Stack und der Personal-Stack in den großen Unternehmen einfach Faktor 10 mal so schlecht funktioniert mit KI, wie du holst jetzt junge Leute aus der Uni, die die letzten zwei Jahre quasi ihr Studium mit KI bestritten haben und lässt die auf Ich will nicht sagen, dass die Herausforderungen in einem Unternehmen einfacher sind als die an der Uni, aber ich fand die Probleme, die ich in einem Unternehmen zu lösen hatte, trivial vergleichsweise mit irgendwas, was ich in der Uni bespielen sollte. Aber ich glaube, ich hatte auch ein relativ anspruchsvolles Studium.

Also, wenn du dein Studium komplett mit KI gemacht hättest, wärst du doch wahrscheinlich nicht so schlau wie ohne KI.

Ja, nein, auch das ist eine Frage, die man nicht im Durchschnitt beantworten sollte. Ich glaube, es gibt Leute, die mit KI noch schneller, noch mehr lernen und noch mehr nutzen können, wie viel Wissen verfügbar ist heute. Und es gibt Leute, also wenn du KI immer nur als Umweg nutzt oder als Shortcut nutzt, dann wirst du dümmer. Also wenn du alles von KI lösen lässt, dann wirst du dümmer. Wenn du KI nutzt, um selber bessere Lösungen zu finden... kannst du dabei schlauer und fähiger werden, glaube ich. Du kannst sagen, KI macht Leute dümmer. Du kannst auch sagen, schlaue Leute sind zehnmal so fähig wie vor zwei Jahren. Beides ist richtig. Und genau sowas ist aber in Medien eigentlich nicht erklärbar, wenn man ganz ehrlich ist. Dafür braucht man zwei Stunden Podcast, damit man jede einzelne Hypothese so differenziert betrachten kann. Und jede Verkürzung ist eigentlich unzulässig. ob KI Produktivität steigert oder nicht. Natürlich gibt es eine Durchschnittsbetrachtung und die hängt davon ab, wie viele Marktanteile eben die schnellen, die die KI anwenden, gewinnen können. Aber ja, ich finde es kompliziert und die Reichweite bekommst du natürlich mit reißerischen Aussagen wie I can finally say AI doesn't kill jobs, sondern Firmen haben 12% oder 10% mehr Personal nach zwei Jahren. Das ist eine super Headline, deswegen kommst du damit auch in die Financial Times am nächsten Tag, als relativ kleines Fintech. Anstatt zu sagen, ich weiß nicht, was passiert. Das beschreibt nicht den Zustand der Wirtschaft. Das beschreibt nicht den Zustand von... Also, was ist ein schöner deutscher Mittelstand? Wenn Herrn Knecht morgen KI einsetzt, dann stellen die nicht 10% mehr Leute ein über die nächsten zwei Jahre. Das schwöre ich dir. Oder wenn der gesamte deutsche Mittelstand, wenn wirklich viele von uns, das wird denen nicht passieren. Sondern es ist... Ja, also es ist viel komplexer. Und mich wundert, dass selbst die Wissenschaftler, die daran forschen, also ich kenne den Hintergrund von dem Lead Economist von Ramp nicht, aber der Brinjolfsen von Stanford, auch der muss ja irgendwie verstehen, es gibt nicht ein Typ von Firmen. Und dass die Durchschnittsbetrachtung, ich will nicht sagen wertlos ist, die hat ja eine Aussage, aber sie ist nicht geeignet zu erklären, was der Effekt von AI ist. Dafür musst du auf die differenzierten Effekte Das Thema wird uns eh immer wieder verfolgen und aufploppen, von daher haben wir schon später Zeit, auch wieder differenziert darauf einzugehen. Wir geben mal ein bisschen Gas und zwar kündigt jetzt auch Entropic an, seine eigenen Ships zu bauen. Partner der Wahl soll vermutlich Samsung werden, das ist ein südkoreanischer Ship-Hersteller. Es geht natürlich um Inferenz-Chips, also um KI noch günstiger auszulassen. Relativ vorhersehbar, dass das passiert. Kosten sind ein wichtiger Faktor für die Kompetitivität der Modelle. Also du möchtest nicht nur das beste Modell, sondern du musst es auch irgendwie günstig anbieten können. Einfach gesagt, wenn du ein fremdes Datacenter mieten willst, musst du die Marge von TSMC anbieten. von dem Chip- Designer eventuell und die vom Datacenter zahlen. Also vom Chip Foundry, Chip Designer und Chip Designer wäre zum Beispiel Nvidia, Chip Foundry wäre in dem Fall TSMC oder eben Broadcom oder Samsung und das Datacenter. Datacenter, das möchte Rohmarge wahrscheinlich 50 Prozent haben. Nvidia hat 75 bis 80 Prozent, wissen wir. Foundry mindestens auch 60 bis zu 80 Prozent, teilweise Micron haben wir gesehen, sogar noch mal mehr. Das heißt, du musst eigentlich so tief wie möglich in der Wertschöpfung, also du musst auf jeden Fall das Datacenter rausnehmen. Also du willst deren Maße nicht bezahlen. Du willst aber eigentlich auch den Chip-Designer nicht bezahlen, das heißt, du wirst selber der Chip-Designer und dann musst du nur noch in Anführungsstrichen die Chip-Factory oder Foundry bezahlen, die dir den Chip zusammenbaut. Dann bist du einigermaßen kompetitiv, was das Produkt vielleicht angeht. Also du betreibst den Chip selber, du designst ihn vielleicht selber, damit du Nvidia-Marge ausschneidest, was ja... Faktor 5 ist bei den Kosten. 80% Rohmarge heißt, du zahlst fünfmal so viel, wie es Nvidia gekostet hat, das Ding einzukaufen. Du musst in der Supply Chain runtergehen und selber Chips bauen, so wie Google das vor 13 Jahren gemacht hat oder begonnen hat zu machen. Ansonsten müssen deine Kunden am Ende auch das 10-15-fache für die gleiche Leistung zahlen. Das wäre mein Cross-Read darauf. Dann gibt es News so ein bisschen aus der Stablecoin-Branche und zwar nicht, dass wir jetzt Krypto oder Stablecoins besonders eng beobachten würden, aber einfach, weil sich hier wirklich große Namen zusammentun und zwar Visa, Stripe, Mastercard, BlackRock und Coinbase haben jetzt einen neuen Standard zusammengebaut, den sogenannten Open Standard. Und die bauen den OpenUSD Stablecoin, der OUSD abgekürzt wird. Also Stablecoins ist programmierbares Geld, was gebunden an den Dollar ist, aber quasi über die Blockchain mehr oder weniger gesettelt wird. Und das kann natürlich gerade in der Agentic World super interessant werden. Also warum willst du noch diese ganzen Kreditkartennetzwerke, obwohl hier sind ja Kreditkartennetzwerke dabei, aber willst du alle Issuing Banks, die akzeptierenden Banken, Kreditkartennetzwerke? Du hast relativ viele Player in so einer Payment Service Provider und so weiter. In dieser Wertschöpfungskette hast du viele Player und Ob du wirklich echtes Geld und die damit verbundenen Regularien auch brauchst oder ob es nicht für gewisse Sachen, insbesondere wenn man eh über APIs und Protokolle arbeitet, einfach ist quasi mit digitalem Programmiergewahn Geld zu arbeiten, ist glaube ich eine relativ interessante Proposition oder was weiß ich. höchstwahrscheinlich sinnvoll ist. Ich würde sagen, das ist einer der sinnvolleren Use Cases von Blockchain insgesamt, dass man quasi digitales Geld, was dann wieder an den Dollar gebunden ist, nutzt, womit es aber einfacher ist, im sozusagen digitalen Verkehr zu hantieren. Wie gesagt, die Player, die dabei sind, drückt eine gewisse Ernsthaftigkeit aus. Der erste Chef der Firma wird wohl aus dem Universum von Stripe kommen, die das vielleicht auch so ein bisschen treiben. Man kann auch sagen, das ist erstmal nur eine Open Standards, bessere Letter of Intent. Ich glaube, die meinen es ernst, aber gleichzeitig hat es jetzt keine direkten Konsequenzen erstmal, sondern bereitet sich darauf vor, so eine Vereinigung zu bauen, in der man dann relativ viel Marktmacht hätte, um sowas vielleicht auch sehr schnell durchzusetzen, wenn der Markt dafür bereit ist oder der Nutzen entstehen würde oder der Need des Marktes entstehen würde. Ich würde sagen, im Moment ist es noch nicht so stark, einfach weil Agenda Commerce noch kein riesen Use Case ist. Sollte das abheben, haben sich hier aber große Player vorbereitet drauf. Wo wir gerade bei digitalem Geld sind, In den USA ist auch relativ sang- und klanglos, würde ich sagen, X-Money gestartet. Also die Everything-App X, oder Elon Musk möchte X eben als Twitter ja zur Everything-App machen, unter anderem auch mit Zahlungsfunktionen. Und das erste Produkt soll jetzt an Beta-User, und zwar das sind ausschließlich Premium-Plus-Nutzer in den USA, die ausgewählt worden sind, die können eine X-Kreditkarte nutzen. mit dann doch sehr vorteilhaften Konditionen nutzen. Also der größte Nachteil sicherlich, dass sich von Elon Musk X rausgegeben wurde. Aber ansonsten kriegt man 6% Zinsen auf das Cash, was auf dem Konto ist. Das ist mehr, als die Zentralbank geben würde. bezahlen tun, dass die SpaceX-Aktionäre am Ende was man da zusätzlich bekommen. Bis zu 10 Millionen Guthaben ist FDIC versichert, also das ist deren Einlagensicherung. Unlimitiertes 3% Cashback auf alle eligible, also zulässigen Karten Transaktionen. 3% ist ein sehr kompetitiv hohes Cashback. Ich würde sagen, vergleichbar gibt es das nur bei Crypto.com und da wird es aber in dem Cryptocoin ausgezahlt, also ist nicht vergleichbar mit echtem Dollar Cashback, da gibt es vielleicht bis zu 5 oder sogar 6%, 5 glaube ich, aber auch nur, wenn man ganz viel Geld vorher in den Cryptocoin da reinschmeißt und dann kriege man eventuell Cryptocoins zurück, wenn man Geld ausgibt über die Karte. Aber also ein bisschen rein finanziell erstmal attraktive Konditionen, es ist eine Brushed Metal Card, das ist heutzutage kein Differenziator, muss man auch mal sagen, also wer jetzt glaubt, Irgendwie eine schwarze Metallkarte oder irgendwie rasierte mit Baby-Schafhaaren besetzte Karten ist jetzt ein großer Differenziator. Revolut hat gerade eine Doge-Karte rausgegeben, die leuchtet. Whatever. Die kann man halt einfach so gestalten, wie man will. Das hat nichts mit wirklichem Status mehr zu tun, würde ich sagen.

Wer braucht denn noch Karten? Das zahlt zwar eh alles mit dem Telefon.

Ja, genau. Der zahlt doch mit Telekom. Man zahlt doch mit Uhr oder Chip in der Hand oder Zauberstab oder was weiß ich. Hast du das Video nicht gesehen, wo so ein Typ mit so einem Feenstab rumläuft, wo er vorne quasi den NFC-Chip reingebaut hat, der die Kreditkarte überträgt? Du kannst dir das auch in die Hand einsetzen lassen, so einen kleinen Chip.

Du kannst doch so einen Stab kaufen, wo du die Kreditkarte reintust.

Das ist auch schlau. Das ist noch einfacher.

Das ist nicht so, wie ich das auch zahlen werde.

Genau.

Hallo.

Jetzt kannst du dich nicht mehr konzentrieren, weil du mich mit so einem Fähnen... Ich habe jetzt das Bild im Auge, wie du an der Rezeption eines Luxushotels stehst und in einem rosa Tütü mit einem Fähnenstab die 200 Euro im Vergleich. Genau. Instant Peer-to-Peer-Payments auf X. Ja, kostenlose Domestic Wires, bla bla bla. Das ist alles nicht so überraschend. Aber man rollt es noch relativ vorsichtig erstmal raus. Nur an Premium-Plus-Nutzer, also so ein bisschen Sektenmitglieder auf X. Aber immerhin kommt man dem, was man schon lange versprochen hat, zumindest mal einen Schritt näher. Wer die Kreditkarte vielleicht brauchen könnte in Zukunft, um die Miete zu bezahlen, sind die Tech-Worker in San Francisco. Und zwar tut sich da so ein bisschen so eine Zwei-Klassen-Gesellschaft, also eher Drei-Vier-Klassen-Gesellschaft aus. Aber Tech-Worker galten bisher ja als die Besserverdienenden, die andere Leute aus ihren Wohnungen raus gentrifizieren, verdrängen das irgendwie. Wenn du nicht einen Job in Tech hast, kannst du dir eigentlich im Silicon Valley das Leben, zumindest irgendwie in Palo Alto oder San Francisco, nicht mehr leisten. Da hat sich das Schicksal jetzt aber so ein bisschen gewandelt. Nämlich die schlechter verdienenden Tech-Worker, die vielleicht in Anführungsstrichen nur 180.000 Dollar im Jahr verdienen, die haben inzwischen Probleme, ihre Mieten zu bezahlen, weil die, die bei KI-Firmen arbeiten und ganz oft zumindest auf dem Papier Millionäre sind und eventuell auch nochmal höhere Gehälter mit nach Hause bringen, die verdienen halt, wie gesagt, auf einem ganz anderen Level und das macht das Leben für Leute, die in Anführungsstrichen nur 200.000 Dollar verdienen, schwer, weil du dir eigentlich das Leben in San Francisco damit nicht mehr gut leisten kannst, ganz abgesehen von Menschen, die irgendwie nur drei Restaurantshops haben oder so, für die es sowieso nur mit langem Commute geht. Wahrscheinlich, das berichtet die New York Times unter anderem in einem aktuellen Artikel. Wir packen es mal in die Kronos. Das war natürlich auch relativ erwartbar so. Open Air und Entrapic müssten zusammen so 15.000 Mitarbeiter haben. Das verändert das ganze Gefüge natürlich schon sehr. Plus die Leute, die auch bei den großen MAGA-Firmen, MAGA? Nee, GAFA-Firmen, obwohl ich das nicht selbst glaube. MAGA stimmt auch. Bei den MAGA7 arbeiten. Bei denen, MAGA-Boss, da noch keiner drauf gekommen, Sekunde. Das hat doch bestimmt schon mal jemand gepointiert.

Das war Scott Galloway noch nicht durchs Land gefallen.

Es gibt kein Suchergebnis für Marga7. Sekunde. Fand noch niemand so lustig wie ich. Na gut. Dann ist es vielleicht auch gar nicht so lustig wie ich dachte. Marga7. Marga7 gentrifiziert San Francisco. So. Wo waren wir?

Zurück zu dem Artikel. Ich finde die Mieten im Vergleich von vor 15 Jahren gar nicht so krass.

Inwiefern?

Naja, also vor 15 Jahren, glaube ich, hast du in New York auch schon für irgendwie eine Einzimmerwohnung einen Tausender die Woche bezahlt.

Ja, aber in New York ist ja nochmal was anderes als Silicon Valley.

Ja, aber San Francisco, so viel Unterschied war da auch nicht.

Aber in New York ist es ja schon seit Ewigkeiten so, dass die Hälfte der Stadt es sich eigentlich nicht leisten kann. Also netto Geld verliert, während sie dort wohnen. Du versuchst es halt irgendwie zu machen und wenn du es innerhalb von fünf Jahren nicht geschafft hast, ist dein Geld alle oder du bist verschuldet und dann musst du entweder sehr weit raus, nach New Jersey oder was weiß ich. Oder in New York hat es sich auch erledigt. Ja. Wir machen weiter. Und zwar haben wir letzte Sendung darüber geredet, dass, ich glaube, DeepSeq war es, die dieses D-Spark erfunden haben, eine schlaue Möglichkeit, Inferenz zu machen. Ich will nicht nochmal erklären, wie es läuft, kann man in der letzten Folge hören. Ich wollte es nicht erklären. Aber sie haben quasi gesagt, sie können die Geschwindigkeit von Inferenz verdoppeln, Chips früher freigeben, dadurch die ganze Nutzung von KI zur Token-Generierung damit schneller und effizienter machen. Und Stunden danach kommt auf einmal die Information, eine gute Information aus dem OpenAI-Umfeld, dass man dort behauptet, man hätte auch einen Weg gefunden, um die Inferenzkosten zu halbieren, ohne irgendwie zu beschreiben. wie das geht. Also hier wird so ein bisschen spekuliert, es könnte Quantization, Key-Value-Caching sein, Memory-Cache-Lösung insgesamt. Aber es gibt keine Informationen darüber, wie OpenAI das geschafft wird, aber offenbar hat man aus dem Umfeld verlautbaren lassen, es gibt eine Möglichkeit, dass wir das auch können. Das erwähnen wir natürlich nicht, weil das jetzt eine besonders glaubwürdige News ist, sondern weil es eben besonders auffällig ist, dass man ohne jegliche Substanz behauptet, man würde das sowieso ja selber auch schaffen, aber man hat kein Interesse, das an die Bevölkerung weiterzugeben oder an die Kunden weiterzugeben oder was soll jetzt die Message sein? Wir haben was gefunden, was die Kosten halbiert, aber wir nutzen es nicht.

Wer hat hier von wem abgeschrieben? Sie fragen, wer hat von wem destilliert?

Die Frage ist, ob es überhaupt wahr ist. Oder ob sie es einfach nur sagen, damit sie nicht weniger kompetitiv wirken.

Lass uns zu eigentlich der News der Woche gehen. Man könnte sagen, der nächste Diebstieg-Moment.

Zum Meta. Ja. Also, wir fangen erst mal an. Es ist so aus internen Meetings durchgedrungen, dass Mark Zuckerberg sich mal wieder vor die Belegschaft gestellt hat. Und ich finde... Es spricht sehr für die Kultur von Meta, dass inzwischen jedes interne Meeting geleakt wird, so wie Mark Zuckerberg und das Unternehmen sich verhält. Vielleicht auch nicht überraschend, dass die Leute, die da arbeiten, inzwischen selber so ein bisschen zu... Ja, zu Spionen im eigenen Unternehmen werden und da interne Sachen immer relativ schnell in die Presse weitergeben. Und zwar, ja, er hat sich vor die Leute gestellt und gesagt, er ist nicht besonders zufrieden mit den KI-Entwicklungen. Zuletzt, man ist da hinter den Zielen zurückgeblieben. In den nächsten sechs Monaten soll sich das bessern. Das nächste Muse da, Spark, soll besser werden, ihr eigenes Die Restructuring hat sich noch nicht so richtig ausgezahlt, ist noch nicht perfekt gelaufen, sagt er. Man überlegt auch aber trotzdem, wie man wieder die Leute bei der Mausbewegung tracken kann im eigenen Unternehmen. Dies und das. Gleichzeitig hat, ich glaube, Bloomberg als erstes erfahren, dass Meta wohl plant, Teile seiner Cloud-Kapazität, an dritte Player zu vermieten. Also der SpaceX-Move eigentlich. Ich glaube, Holger Zschäpitz hat es nicht sogar vermutet im Definitely Zschäpitz-Podcast, den wir diese Woche gemacht haben. Ich weiß gar nicht mehr. Mir ist so, als wenn wir darüber spekuliert haben. Also einfach gesagt, Meta ist ja relativ aggressiv, auch beim Cloud Spending, also wollte auch bis zu Sekunde, ich schaue mal hier in meine Zahlen rein, CapEx, Meta plant derzeit von 71 auf 135 Milliarden zu gehen, also ein Fünftel der Gesamtinvestition der Marga7. wollte Meta quasi stimmen. Und sie sind aber einer der, die es nicht sinnvoll einsetzen können, zeigt sich jetzt. Sie können es ein bisschen einsetzen, um ihren eigenen Ad-Serving-Feed-Algorithmus zu verbessern. Das ist ihnen gelungen, die Zahlen sprechen ja dafür, dass sich da die Ergebnisse stark verbessert haben. Sie können es ein bisschen einsetzen, um dir KI so in WhatsApp und Facebook und überall so ein bisschen unter die Nase zu reiben. Das wird offensichtlich aber nicht viel nachgefragt. Aber Fakt ist, sie scheinen jetzt schon Überkapazität zu haben und sie wollen es auch nicht exklusiv nutzen, um die eigenen Modelle zu trainieren, weil das einfach nur Kosten produziert und wie wir ja wissen, keine besonders guten Outcomes im Moment. Also Machen Sie das, was logisch ist und beginnen jetzt, Ihre Data Center an andere zu vermieten. Was wir wissen, derzeit ein sehr einträgliches Business ist. Mit der Einschränkung, dass es natürlich längst nicht so einträglich wie Metas Werbemodell ist. Also die Rohmarge und operative Marge würde sich dadurch tendenziell verschlechtern. Man würde zusätzliche Umsätze, zusätzliche Gewinne machen, aber... Das Margenprofil von Meta verändert sich eher negativ. Dadurch, während Amazon zum Beispiel natürlich mit jedem Umsatz, den sie im Cloud-Bereich machen, ihre Marge eher verbessern, weil der Retail-Umsatz relativ schlecht ist, ist es hier eher so, dass es eine negative Verbesserung der Umsatzqualität bringen würde. Es ist natürlich immer das Eingeständnis, KI hat für uns nicht so funktioniert, wie wir wollen. Wir haben zu viel Kapazität aufgebaut, wir kriegen sie nicht los. Ich glaube, Vor dem Hintergrund muss man auch sehen, was Meta alles hinzukauft. Also auch das ist ja die Parallele zu SpaceX. SpaceX hat sich Cursor gekauft, weil Cursor hat keine Kapazität. Aber Kunden, Meta wird wahrscheinlich, könnte ich mir vorstellen, weiter Firmen kaufen, die KI-Dienstleistung anbieten, aber keine eigenen Datacenter haben. Vielleicht kaufen sie so ein Legora oder N8n oder whatever. Bin mir sicher, sie reden gerade mit ganz vielen Firmen. Sie bauen selber irgendwelche... Sie sollen jetzt wieder in irgendeiner Gaming-App gerade die Pocket oder so heißt, glaube ich, arbeiten. Sie machen Prediction Markets. Sehr random schmeißen Sachen gegen die Wand. Mit Strategie hat das nicht viel zu tun. Aber natürlich, wenn du vorletztes Jahr 40 Milliarden, das Jahr danach 70 Milliarden investiert hast und dieses Jahr 135 Milliarden investieren willst, dann musst du natürlich irgendwelche Returns zeigen. Und aus dem Metaprodukt alleine kommt das nicht. Bei der Forschung sind sie nicht erfolgreich genug mit ihrer komischen Söldnertruppe, die sie sich da zusammengekauft haben. Und jetzt bleibt nur die Überkapazitäten zu verkaufen, was im Zweifel gut ist für die Entropic, die Googles, die zu wenig Kapazität aufbauen konnten in der Vergangenheit. Die Aktie hat darauf aber erstmal positiv reagiert, weil interessanterweise das natürlich dann doch im Zweifel die zweitbeste Möglichkeit ist, ihre KI-Ressourcen zu monetarisieren. Also dass sie damit beginnen, heißt... Sie werden jetzt anfangen, vernünftige Returns, zumindest in den nächsten zwei Jahren erstmal. Wie lange das anhält und so, muss man sehen. Aber sie werden jetzt wahrscheinlich gute Returns für diese Infrastrukturinvestments machen, wenn sie die so bauen können alle und so. Das muss man auch erstmal alles sehen. Aber die Investoren fanden es dann doch gut, haben die Aktie fast 10% hochgeschickt. Das war aber insgesamt ein guter Tag, glaube ich. schwerer macht es das vielleicht irgendwann für die ganzen kleineren Datacenter-Betreiber, die ja immer mehr Konkurrenz bekommen. Damit also das Angebot am Markt steigt gerade bei KI. Die Nachfrage steigt auch noch. Die Frage ist halt, ob es irgendwann außer Balance gerät, also ob eventuell wirklich dann die Nachfrage nicht mehr so schnell steigt, wie der Datacenter-Ausbau. Das kann natürlich passieren. Das wäre so ein Moment, der die Blase oder zumindest ein bisschen Luft aus den Märkten rauslassen könnte auch vom Platz in der Blase würde ich trotzdem noch nicht sprechen, ehrlich gesagt. Genau. Aber sozusagen Meta, könnte man sagen, kopiert eins zu eins die SpaceX-Strategie. Ich gehe davon aus, dass sie auch weitere Firmen kaufen werden, um die Datacenter auszulassen und irgendwie ein bisschen was mit KI hinzubekommen. So weit, so gut. Weil es ganz gut hier reinpasst, wir bleiben mal in der Bubble Corner. Ich habe gerade über die kleineren Cloud-Anbieter gesprochen. Und da gibt es noch ganz spannende News von Nvidia, berichtete Information exklusiv. Und zwar... hat Nvidia wohl ein neues Geschäftsmodell entwickelt. Und zwar verkaufen sie den kleinen Cloud-Anbietern, also die jetzt noch ein Level unter Nebius oder CoreWeave sind. Also du hast die ganz großen Hyperscaler, AWS, Microsoft, Azure, vielleicht noch ein Oracle. Dann SpaceX gehört jetzt auch noch dazu. Dann hast du die Next Generation, Nebius, CoreWeave, noch ein, zwei andere. Und dann gibt es aber natürlich auch immer wieder neue, die jetzt gegründet werden. Und insbesondere die Neueren haben natürlich ein Problem, Funding zu bekommen. Also ich brauche ja Fremdkapital, Kredite, um die Datacenter zu bauen. Wenn ich ein Startup bin, relativ schwer gute Konditionen zu bekommen im Vergleich zu einem Google, Amazon oder so, die natürlich viel bessere Kreditkonditionen haben wegen besserer Bonität. Und was NVIDIA denen jetzt anbietet, ist Bürgschaften, dass wenn die NVIDIA GPUs, die in den Datacentern betrieben werden, nicht ausgelastet sein sollten, dann mietet entweder sie selber zurück. Das ist insofern spannend. Also einmal, wie gesagt, dieser Backstop nennt man das im Englischen, aber das ist letztlich einfach eine Garantie oder Bürgschaft. Und der sorgt halt dafür, dass die Unternehmen, die die Datacenter bauen, mehr Sicherheit haben, eine bessere Bonität dadurch, weil klar ist, sie bekommen das Geld entweder vom Kunden und wenn es nicht genug Kunden gibt, dann wird Nvidia selber einspringen. Dadurch kaufen sie natürlich auch mehr, entweder GPUs oder sind in der Lage, mehr Datacenter zu bauen mit der Garantie. Sie verbessern ihre Funktionalität. Also Bonität, ihre Finanzierungsbedingungen und damit auch ihre Gesamtmarge. Und von dieser Marge holt sich Nvidia wiederum was zurück. Also sie lassen sich das bezahlen, die Bürgschaft, was normalerweise auch logisch wäre. Also Staaten bürgen manchmal kostenlos, um ihre eigene Wirtschaft zu fördern, aber auch nicht immer. Aber für Nvidia ist eine Bürgschaft natürlich eine Verpflichtung und die kann man sich bezahlen lassen. Das heißt... Sie nutzen ihre eigene starke Bilanz, ihr Balance-Sheet, um ihre Bonität an andere zu verleihen, indem sie sagen, wenn es nicht läuft, kaufen wir es einfach zurück. Aber das ist natürlich nochmal eine Quadratur des Kreises von Circular Financing, wenn du so möchtest. Ich habe das mal, ich glaube damals auch für das Reschke-Fernsehen ein Stück, aber auch hier im Podcast schon mal erwähnt, dass Die Unit Economics für NVIDIA sind so, dass sie wirklich, sie könnten Geld in ein Startup investieren, die Chips selber mieten und würden immer noch Geld verdienen, weil sie einfach mit dem 20, 25-fachen des Umsatzes bewertet werden von der Börse. Könnten sie sich quasi Geld nehmen, 10 Milliarden jemandem geben, damit er ein Datacenter baut. Davon würden 5 Milliarden ungefähr in NVIDIA Chips fließen. Diese 5 Milliarden Nvidia-Chips würden für 5 Milliarden mal 20, nehmen wir mal ganz konservativ, würden für 100 Milliarden mehr Bewertung sorgen bei Nvidia. Das heißt, sie hätten nach den 10 Milliarden Investment noch 90 Milliarden plus gemacht. Und die 90 Milliarden, von denen können sie jetzt weitere 12, 15 Milliarden ins Anmieten der eigenen Chips investieren und hätten immer noch 75 Milliarden. Plus gemacht, obwohl sie eigentlich nur einen Datacenter gebaut haben, wo sie ihre eigenen Chips anbieten. Das ist diese furchtbar gefährliche Incentive-Lage, die du gerade hast. Das heißt, Jensen Wang hat überhaupt kein Interesse, solche Deals nicht zu machen, sondern es ist wirklich wie so ein Infinite-Money-Glitch, bis es irgendwann nicht mehr funktioniert. Es ist jetzt noch nicht so, dass sie ihre Chips selber mieten, aber sie bieten schon an, dass wenn es nicht, also das ist die Vorstufe, würde ich sagen, wenn es nicht läuft, wenn ihr das Datacenter nicht auslasten könnt, dann kaufen wir unsere Chips zurück quasi und lassen es selber aus.

Wir werden jetzt wahrscheinlich die größten Kunden von Meta werden.

Bei Meta ist es nochmal anders. Die bauen ja auch SPVs und da ist Meta selber aber der Bürger. Das heißt, da würden jetzt die SPVs schon hochfliegen, wenn Meta nicht gesagt hätte, wir garantieren für die Abnahme interessanterweise. Was ja auch der Grund ist, warum das buchhalterisch nicht so ganz einfach ist. Aus der Wirtschaftsprüferperspektive, also ist das nur ein Kredit, den Meta haben sollte oder ist es ein echtes SPV und auf Balance-Sheet-Financing? Wenn du dann wiederum garantierst, dass ich die Leistung abnehme im Ernstfall, dann habe ich eigentlich eine Verpflichtung. Wie auch immer, Nvidia nimmt diese Verpflichtung gerne auf das eigene Balance-Sheet als, ich würde sagen, Absatzförderungsmaßnahme. Man kann es Jensen Wang nicht vorwerfen, der Stock-Market inzentiviert ihn dazu, genau das zu tun, aber das birgt natürlich jetzt wirklich eine Gefahr für Übertreibung, weil jeder hier in dem Spiel hat kein Interesse daran, dass nicht, also die regulativen Kräfte des Marktes werden hier so ein bisschen außer Kraft gesetzt natürlich. Wenn der Data-Center-Betreiber nicht mehr befürchten muss, dass er es dass er Überkapazität aufbaut, weil im Zweifel Jensen Wang seine eigenen Chips zurückkauft, mehr oder weniger, also zurückmietet. Ja, so baut man Blasen, würde ich mal sagen. Es ist jetzt nicht so, dass jeder Deal, der gerade gemacht wird, so aussehen würde, aber es gibt welche, die jetzt so aussehen. Fast schon. Viele, ja, viele, viele. Aber ja, wir...

Ich checke jetzt auch, warum OpenAI diese News gebracht hat mit den Kostenhalbieren. Weil die werden als nächstes den SpaceX OpenAI Deal machen und sagen, wir verkaufen jetzt AI Compute.

Also...

Da müssen sie nicht sagen, unsere Sachen werden nicht mehr genutzt. Sie sagen einfach, wir haben einen Weg gefunden, dass wir nicht so viel Compute brauchen. Deswegen können wir jetzt hier ein bisschen die auch verkaufen. Das einzige Problem ist, wer kann die abnehmen? Also ist Anthropic dann irgendwann die einzige Käufer von Compute?

Und Google? Google hat, glaube ich, ausreichend KI-Nachfrage, schaffen sie aber auch selbst, indem sie ihre Suche einfach auf KI umstellen. Aber ich würde schon sagen, wann immer die Incentives so quer liegen, also wenn Leute quasi keinen Grund mehr haben, über Investments nachzudenken, sondern es so ein bisschen linke Tasche, rechte Tasche ist oder im schlimmsten Fall, ich meine, du kannst argumentieren, entweder sie kaufen noch niemanden, aber der nächste Schritt wäre, Ich investiere in Startups, machen sie auch schon, aber ich kaufe Firmen, die dann wieder Chips kaufen ungefähr. Das wäre vielleicht ein bisschen zu offensichtlich, aber das Investieren ist schon der erste Teil und diese Backstops oder Bürgschaften, das setzt die Markthygiene schon stark auf der Kraft, würde ich mal behaupten. Apropos Hygiene, wir bleiben noch mal kurz bei Meta. Und zwar ist es eigentlich keine News. Also die News ist, Mark Zuckerberg ist immer noch Mark Zuckerberg. Und zwar haben wir darüber berichtet, dass mit Arena der Meta-Konzern ein eigenes Prediction-Market-Produkt launchen wird. Also sie haben sich dieses erfolgreiche Produkt von den ersten zwei großen Marktakteuren Kalschi und Polymarket so ein bisschen abgeschaut und bauen das selber. Und Natürlich hätte uns klar sein müssen, dass das nicht die ganze Story ist, sondern NPR berichtet jetzt exklusiv, dass bevor Meta beschlossen hat, dieses Produkt zu bauen, sie natürlich erstmal mit Kalschi geredet haben. Und man kann sich vorstellen, wie dieses Gespräch abgelaufen sein muss, weil das haben wir uns von Evan Spiegel, Instagram-Gründern usw. schon anhören können. Mark Zuckerberg ist ja so ein bisschen bekannt dafür, dass er Leuten sagt, ich würde dich gerne relativ günstig kaufen. Und ansonsten bauen wir es selber. So ungefähr kann man nur mutmaßen, könnte so ein Gespräch abgelaufen sein. Auf jeden Fall, also wie es abgelaufen ist, können wir nicht wissen. dass es stattgefunden hat, sagt aber schon einiges. Ich bin mir sicher, Mark Zuckerberg hat versucht, Calci oder vielleicht auch, Calci ist wahrscheinlich spannender, weil es der regulierte Player ist. Das heißt, man hat bestimmt versucht, sie zu kaufen. Vielleicht hat man auch einen fairen Preis angeboten. Offensichtlich konnte man sich nicht einigen, worauf man jetzt beginnt, sein eigenes Produkt zu bauen und damit tendenziell natürlich schon das Wachstum von Calci im Polymarket so ein bisschen behindert, könnte man sagen. Apropos eigenes Produkt bauen. Im Vorfeld des Börsengangs von SpaceX, also als man mit Investoren gesprochen hat, um Geld für den Börsengang einzuwerben, da ist man auf dieser Roadshow und spricht mit den größeren Geldverwaltern der Welt, erklärt nochmal, warum die Firma wirklich spannend ist, warum man jetzt Aktien von dem Unternehmen zeichnen sollte. Und innerhalb dieser Roadshow soll Elon Musk bzw. SpaceX wohl ein erstes Handset, also ein Mobiltelefon im weitesten Sinne, angeteasert oder sogar gezeigt haben. Da soll ein Qualcomm-Snapdragon-Chip drin gewesen sein, so ein typischer Mobilfunk-Chip. Es soll eher ein AI-Device sein, also man dementiert aufs Härteste, dass es sich dabei um ein Telefon handeln würde, sondern es wird hier von Wall Street Journal berichtet, dass exklusiv Also Sie reden von einem Handset, das ist erstmal nur ein Gerät, was man in der Hand hält und es geht eben um KI. Es soll natürlich XEI-KI nutzen, das Gerät. Es könnte dann natürlich Starlink Mobile irgendwann nutzen. Also es könnte die Kombination aus Hardware, Mobilfunknetz und Software, also XEI-KI vielleicht, werden. Also damit hatte man schon... quasi Leuten den Mund so ein bisschen wässrig gemacht und dann kommt neben der X-Kreditkarte vielleicht auch schon bald das X-Phone. Wer sich dann damit auf der Straße am Ohr sehen lassen will, bin ich gespannt. Also wer freiwillig Also in der Zeit, wo sich jetzt so jeder zweite Tesla eigentlich so einen Elon Musk Sticker drauf hat, von wegen ich habe das Auto gekauft, bevor der durchgedreht ist. Wer jetzt zumindest in Europa noch mit dem X-Fone an der Backe durch die Stadt laufen würde, bin ich gespannt. Also Datinghilfe ist das glaube ich erstmal nicht.

Aber mir ist in der heutigen Folge klar geworden, warum es ein AI-Device braucht. Also vielleicht nicht von X, aber es braucht diesen AI-Device. Und zwar ähnlich wie das iPhone 2.15. Als Signal oder Statement, dass CEOs zeigen können, dass sie was mit AI machen. Ich nehme mich zurück. 2015 kam die Apple Watch raus und auf einmal haben die CEOs die Rolex mit der Apple Watch getauscht. um auf den Fotos zu signalisieren, wir verstehen digitale Transformation.

Du brauchst ein äußeres Merkmal, dass du AI-Pill bist.

Genau, dass du dir schön als Auto-CEO dich hinstellen kannst und sagen kannst, wir werden zu einer AI-first Firma.

Stellt man sich dafür nicht irgendwie auf Ebay ein counterfeited Claude-Shirt oder so, um so zu tun, als wäre man da auf einer Veranstaltung gewesen? Ja.

Jetzt war uns im Merch-Shop.

Ich habe vorhin schon angedeutet, also wir haben in der ersten Hälfte des Podcasts, für die, die das geskippt haben, erzählen wir es einfach nochmal, um zu zeigen, dass das gar nichts bringt. Aber da haben wir darüber geredet, warum es gar nicht so einfach ist, KI in großen Unternehmen zu integrieren. Wir haben auch gesagt, dass es natürlich trotzdem passieren muss, sowohl von Seite der KI-Anbieter müssen die natürlich diese Riesenkunden gewinnen und natürlich müssen die großen Unternehmen sich auch transformieren, ob es einfach ist oder nicht, es bleibt ihnen keine Wahl. Und Wir wissen auch, dass OpenAI und Entropic ja schon Organisationen aufgebaut haben, die sogenannte Forward Deployed Engineers entsenden, also dass sie Entwickler und Entwicklerinnen, kleine Projektteams zum Kunden senden. Und dort quasi beginnen, KI zu implementieren, weil die Fähigkeiten, die Skills, die Capabilities bei den Kunden in der Regel noch nicht vorhanden sind. Schickt man Leute hin, die quasi ihnen die offensichtlichsten KI-Lösungen erstmal implementieren. Damit gewinnt man Kunden, damit schafft man vielleicht auch so ein kleines Flywheel, was jedes Jahr ein bisschen mehr Geld umsetzt mit den entsprechenden Firmen. Das ist gelernt von Palantir, die das sehr erfolgreich gemacht haben in der Vergangenheit, kann man zweifelsohne sagen. Und wie gesagt, die großen KI-Labore machen das schon. Und jetzt steigen die anderen Player im Enterprise-Markt auch schon ein. Und zwar berichtet TechCrunch am 30. Juni, dass Amazon wohl eine Milliarde investiert in eine FDI-Org, also genau solch einen Organisationsteil, der in Forward Deployed Engineers investiert und diese zu den Amazon-Kunden schickt. Mein erstes Gefühl war... okay, jetzt bauen wirklich alle KI-Firmen solche SWOT-Teams, die zum Kunden gehen, da solche Token-Krematorien aufbauen, die einfach irgendwelche Gentic Loops bauen oder Prozesse bauen mit KI, die schön Tokens verbraten. Ich will nicht sagen, dass sie deswegen nicht zwangsläufig keinen Sinn stiften. Es kann natürlich sein, dass sie trotzdem produktiv sind. Aber wenn du weißt, du verdienst in Zukunft als Hyperscaler oder eben auch als Frontier-Lab und Modell, also es trifft auf den Tropic Open AI genauso zu wie auf Amazon, du installierst bei einem Kunden einen Prozess, der dir zukünftigen Umsatz garantiert. Das ist so, als würde McKinsey in eine Firma gehen und sagen, Wir stellen mal euren Software-Stack um und ihr kauft jetzt alle SaaS-Software von McKinsey. Das versucht man ja teilweise schon auch bei anderen Beratungen. Aber es ist schon ein geiles Geschäftsmodell eigentlich. Also der Kunde ist zu blöd, deine Produkte sinnvoll einzusetzen. Deswegen schickst du ihm so einen Klimaanlagen-Monteur da rein. Der baut eine Klimaanlage ein und sagt... Wir kommen jetzt alle zwei Wochen vorbei und wechseln den Filter. Und der Filter wird jedes Jahr 20% teurer oder 50% teurer. Nächstes Jahr braucht ihr zwei Filter übrigens, weil wir haben gemerkt, die Luft ist hier besonders schmutzig. Also es ist schon ein bisschen geil, finde ich auch.

Ehrlich gesagt. Vor allem die Klimaanlage muss Tag und Nacht laufen, auch im Winter.

Genau. Und ich meine, man wird natürlich Prozesse bauen, die irgendwie sowas Gentic Loop-artiges haben, also Du kannst natürlich Leuten beibringen, KI zu nutzen, da nutzen sie es on demand. Noch geiler ist aber, du baust einen Prozess, der automatisch quasi die ganze Zeit läuft. Irgendwie eine schöne Supply Chain Analyse, schöne automatische ESG Report Erstellung oder, oder, oder. All das muss dann jede Transaktion der Firma von einem Modell durchrattern lassen. Das wiederum produziert Token und du hast beim Kunden so eine schöne Analyse. sind schön Tokenverbrenner installiert. Tokens werden günstiger oder teurer, weiß man nicht. Vielleicht beides, je nachdem welches Modell der Kunde möchte oder man ihm erzählt, welches er braucht. In jedem Fall schafft man es in der Regel, immer wieder neue Projekte zu finden und dadurch die Anzahl der Tokens zu erhöhen. Das sieht man ja relativ gut aus allen Zahlen gerade. Und wer glaubt, nur Amazon kommt auf diese Idee, hat sich getäuscht, weil Satya Nadella zwei Tage später angekündigt hat, dass sie eine 2,5 Milliarden Frontier Company gründen, also eine ganz neue Firma innerhalb von Microsoft, to Abet AI Engineers Inside Customers. Also die genau das gleiche machen. Es werden 6000 Leute sein, die bereits bei Microsoft arbeiten und die quasi auch als SWOT-Team zum Kunden gehen, KI-Lösungen implementieren, die natürlich bei Azure in der Cloud laufen werden. Das ist das Gleiche in grün natürlich, was wir gerade von Amazon erzählt haben. Deswegen würde ich das jetzt gar nicht weiter ausschlachten, weil es ist, wie gesagt, Copy-Paste, genau das Gleiche. Und es macht, man muss fairerweise sagen, es macht eben auch Sinn, weil die Kunden wissen teilweise, die Kunden schaffen es nicht, KI selber einzusetzen. Sie kennen ihre Use Cases nicht, sie wissen nicht, was bei anderen Kunden funktioniert hat. Die Unternehmensberatung selber schaffen es auch nicht. Gut genug das Wissen zu transferieren zwischen Firmen, habe ich zumindest das Gefühl, oder nicht immer. Gleichzeitig ist es schon so, dass wenn du die Anthropic oder OpenAI anschaust, vielleicht auch Microsoft und Teile von Google, dass die selber schon viel mit KI arbeiten inzwischen und es tendenziell besser hinbekommen. Wenn ich mir von irgendjemandem KI installieren lassen würde in meinem Unternehmen, dann wäre es natürlich die Leute, die es schaffen, das erfolgreich einzusetzen. Also ich würde mir halt schon von Anthropic oder OpenAI die KI verkaufen lassen und nicht irgendwie von McKinsey oder SAP im Moment.

Aber ich check das überhaupt nicht. Also wie kann das denn möglich sein, dass die das so ausrollen und auf der anderen Seite hast du ein Accenture, die irgendwie Year-to-Date 50% des Firmenwerts verlieren.

Ich lasse mir KI installieren von denen, die selber gut damit umgehen können. Und Accenture... Also die haben ihre eigenen Leute irgendwie so ein bisschen AI-Pill oder es versucht, so eine Schnellbesolung zu machen. Aber schaut euch mal die Prozesse innerhalb von Accenture an, wie die die KI so einsetzen. Also die konnten ja auch die Produktivitätsanstiegen nicht nachweisen. Während bei InShopic würde ich zumindest glaubhaft vermuten, dass sie, ich meine, die machen 8 Millionen Umsatz pro Mitarbeiter. Das halte ich jetzt schon für eine relativ hohe Produktivität, ehrlich gesagt. OpenAI 5 Millionen, ähnlich.

Also es fühlt sich ja schon so an, dass keiner die Produkte haben möchte und dann werden sie halt in den Markt gedrückt. Oder weiß, wie man sie ausrollt.

Ja, man versucht die Adoption zu beschleunigen. Man sollte das skeptisch betrachten, bin ich total dabei. Deswegen sage ich ja auch, die installieren Token Furnaces beim Kunden, wenn man ehrlich ist ein bisschen. Und wenn Kunden doof sind, da nicht drauf gucken, dann laufen da irgendwelche Prozesse, die dann irgendwie 50.000 Euro Tokens im Monat verbraten und du hast trotzdem nichts daraus bekommen, wenn keiner es nutzt oder niemand drauf schaut oder niemand es versteht. Die Gefahr besteht schon. Andersrum, bei Palantir scheint es ja einen erfolgreichen Geschäftsmodell begründet zu haben. Also die Kunden haben es nicht geschafft, ihre Daten zu normalisieren, die Anbindung von Daten zu bauen und am Ende hatten sie auch nicht das Frontend drauf. Ich meine, Ich würde immer noch sagen, Palantir ist ein glorifiziertes Tableau. Aber wenn du dein Data-Infrastructure-Team nicht im Griff hast, dann kannst du halt Tableau auch nicht einsetzen. Oder wenn die Daten überall verstreut rumliegen in 30 verschiedenen Währungen und so weiter. Dann brauchst du halt Leute, die in deine Firma kommen und sagen, so würden wir das machen. Oder so machen wir es bei uns intern und wir bauen euch das jetzt mal nach mit euren Daten. Die sind ein bisschen... Bisschen funny hier alle, aber wir können die normalisieren, nutzbar machen, in eine sinnvolle Taxonomie stecken und danach sind sie für euch nutzbar. Ob die dann dadurch bessere Entscheidungen treiben, ist eine andere Frage. Ich meine, es ist einfach Business Development, wenn du so möchtest. Ich kann mir gut vorstellen, dass nicht 100% dieser Projekte am Ende dauerhaft aktiv bleiben oder funktionieren. Ich glaube trotzdem, dass es von mehr Erfolg gekrönt sein wird, als die allermeisten KI-Beratungsprojekte, die gerade gestartet werden, wenn du mich fragst. Weil im Zweifel, also wie gesagt, die Frage ist ja, lässt du dir die Klimaanlage von einem Klima- und Heizungstechniker einbauen oder vom Mediamarkt-Mitarbeiter, der sie dir verkauft hat?

Oder von der Firma, die sie herstellt.

Das meine ich ja mit dem Heizungstechniker. Du hast recht, meine Analogie war nicht gut. Ich möchte von jemandem, der selber die Technologie sinnvoll einsetzen kann, vielleicht sie bei mir integriert haben. Und nicht bei jemandem, der sich selber noch ziemlich dämlich dabei anstellt, die KI zu nutzen.

So viel Rocket Science ist es ja auch nicht, das einzuführen.

In einem Unternehmen schon, glaube ich. Es ist ja nicht so, dass du Leuten sagst, jetzt mal Co-Pilot und dann läuft es.

Es geht ja um die Ausbildung und alles, dann wahrscheinlich mehr ums Onboarding und so. Da hätte ich jetzt gedacht, so ein Accenture, das ist irgendwie ganz gut.

Ich glaube, in dem Fall geht es tatsächlich auch wieder mehr um Datenqualität. Wenn du in die großen Unternehmen reinhörst, und das fairerweise ist auch das, was die großen Unternehmensberatungen machen, also wenn die McKinsey, Accentures, die Leute da in die Unternehmen reinlaufen, Dann ist das erste Projekt auch, wir machen jetzt hier mal Databricks oder Snowflake, dann räumen wir die Daten auf und dann können wir in zwei Jahren mal über KI anfangen zu reden. Das Projekt heißt dann KI. Eigentlich ist es ein Digitalisierungsprojekt, wenn wir ganz ehrlich sind, oder ein Dataprojekt. Aber das ist dann eben die KI-Initiative, aber das fängt halt immer mit den Daten an. Deswegen gehe ich davon aus, dass es mehr oder weniger wirklich der Palantir-Blueprint ist, den man übernehmen wird. Ich glaube, es ist weniger. Natürlich wird dir Microsoft auch immer eine Schulung anbieten und sagen, wir schicken hier mal... Ich kann mir vorstellen, dass bei Microsoft gerade so 100 Product-Evangelist-Stellen ausgeschrieben sind von irgendwelchen gut aussehenden Menschen, die man in ein Unternehmen schickt, um zu erklären, was man als Co-Pilot dort machen kann. Oder ich weiß nicht, über welche Vertriebsorganisationen die das sonst abwickeln. Aber klar gehört die Menschenanleitung auch dazu. Aber ich glaube, um die wirklichen tokenlastigen Prozesse zu installieren, das schaffst du von Menschen ja kaum auszulösen, da brauchst du eigentlich mehr oder weniger automatisierte Datenprojekte. Könnte ich mir vorstellen. So. Cloudflare macht ernst. Wäre die Überschrift für das nächste Thema. Und zwar Cloudflare ist dieser im weitesten Sinne Hoster. Es geht um einen CDN-Anbieter. CDN sind Content Delivery Networks. Also die, die Inhalte im Netz, seien es Videos, Games, Text, Webseiten und so weiter. Die bringen die quasi in 20 Kilometer in eure Umgebung, damit ihr noch 15 Millisekunden schneller auf Google zugreifen könnt oder auf ein YouTube-Video. Oder auf Netflix-Filmen. Cloudflare hat einen relativ hohen Marktanteil. Ich glaube, so um die 40 Prozent, je nachdem, ob man auf die Top-Seiten schaut, also auf welchen Markt man schaut. Aber sie sind ein relevanter Player und der größte. Es gibt noch fast die Akamai und Cloudfront, was der Amazon-Dienst ist, unter anderem, die was Ähnliches machen. Und Cloudflare hat ja angekündigt, dass sie sich versuchen, so ein bisschen zwischen die KI-Crawler und die KI-Firmen und ihre Kunden zu stellen. Sie sagen, sie verkaufen sich eigentlich als der, der das freie Web retten will. Also wir blocken für euch die KI-Bots, damit die nicht eure ganzen Daten zum Training klauen und das ist ja ganz schön schwer, die zu blocken. Deswegen bauen wir automatisierte Lösungen dafür. Die Wahrheit ist natürlich auch, dass Cloudware da aus dem Geschäftsmodell machen möchte, nämlich ein Content-Marketplace, wo Entropic dann, wenn es anklopft, Geld zahlen muss, um die New York Times zu... Davon geht dann vielleicht nur 80% des Geldes an die Osnabrücker Nachrichten und 20% würde sich vielleicht Cloudflare einbehalten. Das heißt, sie haben da ein gewisses Interesse, sich zum Schleusenwerter zu machen. Das ist trotzdem im Sinne der Kunden, aber es ist keine Charity, würde ich behaupten. Es ist aber auch andererseits gutes Produktmarketing für Cloudflare, weil der Claim, ich schütze dein Projekt vor den bösen KI-Crawlern, ist natürlich auch einfach ein gutes Feature, selbst wenn du diesen Share vom Marketplace gar nicht nehmen würdest. Und was Cloudflare sagt, dass sie am 15. September ernst machen. Und zwar werden sie dann alle KI-Bots blocken, die nicht explizit zwischen Suche, Agentic Use und Training unterscheiden. Also im Moment ist es so, der Google-Bot oder Entropic-Bot oder so kommt auf die Webseite und macht irgendwas. Und was ich als... Teilweise gibt es schon Unterscheidungen, aber ich erkläre es jetzt mal ein bisschen vereinfacht. Was ich als Webmaster nicht weiß, ist versucht Google gerade meine Webseite zu indizieren? Hat gerade jemand Gemini genutzt, um was mit meiner Webseite zu machen? Also Agentic Use Case? Das wäre vom Nutzer ausgelöst. Während Search ist quasi die Indizierung, damit ich in der Suche auffindbar bin. Oder... in Anführungsstrichen klaut Google gerade meine Daten, um Modelle darauf zu trainieren. Das heißt, wenn ich das Training auf meinen Daten, sagen wir, ich bin ein wissenschaftlicher Fachverlag und ich will verhindern, dass meine Daten geklaut werden, dann müsste ich den Googlebot klauen, dann können auf einmal aber Leute Agenten nicht mehr nutzen mit meiner Webseite oder ich bin in der Suche nicht mehr auffindbar, im schlimmsten Fall. Wenn das alles von einem Bot gemacht wird. Gleiches gilt natürlich für Anthropic, für OpenAI, für alle Anbieter. Deswegen möchte Cloudware quasi durchsetzen, dass man ein Indizierungs-Bot hat, ein Gentikus-Bot, wo im Hintergrund eigentlich ein User-Intent steckt, also was vielleicht noch so das legitimste Interesse ist. das man auch immer zulassen möchte, wenn man über Agenten benutzbar sein möchte. Oder ob es ein Training-Bot ist, der Inhalte aus dem Web sammelt, um darauf KI zu trainieren, was sicherlich viele ausschließen wollen oder wo viele Leute Geld gern für hätten, wenn sie ihre Daten für Training bereitstellen. Und das versucht Cloudfares mit der Brechstange durchzusetzen. Es ist ein spannender Kampf. Sie kämpfen natürlich gegen Giganten, aber Cloudflare selber ist auch ein Gigant mit dem hohen Marktanteil, den sie vom Netz kontrollieren und von den größten Webseiten insbesondere. Ich bin gespannt, wie das ausgeht. Die spannende Frage ist, wird es ab dem 15. September dann ein Entropic Agent Bot geben, ein Entropic Training Bot, ein Entropic Search Bot und so weiter. Wir verfolgen das natürlich mit, aber man spielt jetzt hier mit relativ harten Bandagen. würde ich sagen.

Die Bandagen werden auch bei Tesla aufgezogen. Man versucht die Kosten zu regeln. Wie kann ich das verstehen? Ich bin davon ausgegangen, dass bei Tesla man nur mit der AI von X arbeiten darf.

Die Frage habe ich mich auch gestellt. Die News ist, die Information berichtet exklusiv, dass Tesla die KI-Ausgaben ihrer Mitarbeiter bei 200 Dollar pro Woche capped, also begrenzt. Und man würde ja vermuten, dass bei Tesla man das befreundete Produkt von XEI nutzen würde. Und dann muss man sich fragen, wenn man sich das Bewertungs-Multiple von XEI anschaut und wissend, dass SpaceX zum Beispiel auch gerne mal Cybertrucks bei Tesla kauft und so weiter, aber dann wäre es total sinnvoll, wenn Elon seinen Mitarbeitern sagt, hey, brennt mal richtig durch ein paar Tokens von XEI. Nutzt mal alles schön grog. Ob wir bei Tesla eine Milliarde mehr Kosten haben, ist inzwischen auch egal. Aber wenn ich eine Milliarde mehr KI-Umsatz bei SpaceX mache, dann ist das 100 Milliarden Börsenbewertung wert gerade. Aber das scheint nicht der Fall zu sein, wovon ich darauf schließen würde, dass man bei Tesla eben nicht XEI nutzt, sondern dass man hier die Kosten anderer Anbieter, nämlich Antropic und OpenAI ist wahrscheinlich, cappen will. Ansonsten wundert es einen fast, warum Elon Musk nicht sagt, lass mal richtig hier XEI nutzen innerhalb von Tesla, um den Umsatz anzufeuern bei SpaceX. Was ja trotzdem passieren kann. Es ist ja nicht ausgeschlossen, dass von dem geringen Umsatz, den Grog macht, sowieso trotzdem schon ein Teil von Tesla kommt. Relativ überraschend, die News, fand ich, ehrlich gesagt. Es macht natürlich auch vor dem Hintergrund Sinn, wenn man davon ausgeht, dass es sich bei diesen Anwendungen eventuell zum Beispiel um Claude handelt.

Weniger überraschend der TV-Auftritt von Palantir CEO diese Woche. Der versucht händeringend seine Aktien nach oben zu jubeln.

Ja, die ist ja zuletzt, also sie ist ganz lange extrem gut gelaufen, jetzt zuletzt wieder ein bisschen schlechter. Und der hatte mal wieder so ein Public Meltdown in TV-Berichten, Medien übereinstimmt. Das ist jetzt nicht meine Meinung, sondern das liest man eigentlich so regelmäßig als Take. Und zwar, ich würde jetzt mal sagen, das war hauptsächlich Marketing für eine neue Kooperation mit Nvidia. Also Palantir will mit Nvidia zusammenarbeiten. Der Hintergrund ist, dass Nvidia auch ein Open-Source-Modell hat, also das konkurrenzfähigste westliche Open-Source-Modell, was nicht in chinesischer Hand ist, ist Nimotron von Nvidia und noch ein südkoreanisches von LG. Und wenn man möchte, eins aus den Golfstaaten von der, wie heißt die Universität? Abu Dhabi. Fällt mir jetzt nicht ein. Also auf jeden Fall wollen sie das NVIDIA-Modell nutzen, um dafür explizit für die US-Regierung besonders autarke, souveräne Systeme herzustellen, die nicht die hohen Kosten von OpenAI oder Entropic zahlen. die vielleicht auch mehr glaubwürdige Unabhängigkeit schaffen können von Entropic. Also auch die US-Regierung muss ja gemerkt haben, wie gefährlich das ist, wie abhängig sie von Entropic und eventuell OpenAI sind. Sie behaupten immer, sie nutzen jetzt andere Modelle, aber wir wissen ja auch, dass es eigentlich eine hohe Präferenz gibt für Entropic-Modelle in gewissen Departments, die darauf angewiesen sind, insbesondere NSA, Cyber und so weiter. Und Palantir möchte jetzt eine Lösung bauen, die sie unabhängiger macht. Anthropic hat so eine Art eigenen Harness, ein System, das heißt Ontology, das färscht die Modelle quasi so ein bisschen ein, macht sie sicherer, nachvollziehbarer, sichert die Daten für die US-Regierung als Kunden in dem Fall, aber auch für andere kommerzielle Kunden. Da stecken sie jetzt eben Nemotron in Zukunft rein, nehme ich an, oder ein anderes spezielles Modell von Nvidia. Und Alex Karp nutzt das aber quasi... um die gesamte Nicht-Open-Source-KI-Industrie hinter den Bus zu schmeißen. Also er sagt mehr oder weniger wortwörtlich, es ist vollkommen verrückt, wie viel man für diese Tokens zahlt. Die gesamte Industrie der USA würden sich bei ihm beschweren, dass sie keinen Fortschritt oder keinen Return sehen für das ganze Geld, was sie an Shopee und OpenAI investieren. Die trauen sich nur nicht zu sprechen und sprechen durch ihn. Also er ist... Der Highland, der uns verkündet, was der Rest der US-Industrie, die komischerweise nichts dazu zu sagen hat und weder sich dahinter stellt noch dem widerspricht. Aber durch ihn spricht die US-Industrie, durch Alex Karp und sagt uns, es ist fucking insane quasi, was man da zahlen muss. Dass außerdem noch die Daten der Unternehmen geklaut würden, unterstellt er von N-Shopic. Dass das Alpha, also was immer ich als Vorteil habe, als Geschäftsgeheimnis, würde ich auch abgeben müssen. Das ist berechtigte Kritik, würde ich sagen. Natürlich muss ich fragen, wenn du eine API nutzt von OpenAI oder Entropic, was passiert eigentlich mit den Prozessen, die ich darauf aufbauend mache? Oder ist das nicht auch die Grundlage schon für ein System, was am nächsten Tag meinem Konkurrenten verkauft wird? Er hat da einen Punkt, würde ich sagen. Aber die Selbstüberholung von wegen, er muss jetzt die bittere Pille schlucken und er wird der Märtyrer, der im Auftrag der US-Industrie jetzt hier diese KI-Commercial Models der USA in den Dreck tritt und selber zufällig ein Open-Source-Modell, was es wahrscheinlich auch nicht umsonst geben wird, vermute ich, an den Markt bringt. Gutes Marketing, er hat viel Aufmerksamkeit damit bekommen. Er hat auch gleich selbst gesagt, jetzt wird er es wieder erzählt, ich nehme Drogen oder so, weil ich so durchdrehe. Ob das der Eindruck ist, kann jeder für sich selbst entscheiden. Die gewisse Selbstüberhöhung, die damit einhergeht, passt wieder zu mindestens einer Art von Drogen, würde ich sagen. Und er ist ein Langlaufskiläufer, muss man auch sagen. Wie gesagt, ich glaube, er hat ein paar Punkte. Natürlich, was mit den Daten eigentlich passiert und ob man nicht Geldschätzgeheimnisse und seine Edge, seinen Alpha nennt er das, abgibt an die KI-Firmen. Das ist nicht ganz unwichtig, aber die Frage ist, warum soll man sich das bei Palantir nicht auffragen? Er würde jetzt darauf natürlich sagen, bei Palantir, wir geben dem Kunden die Software, alles, was er da macht, ist seine Sache. Wir klauen gar keine Daten. Pipapo. Am Ende möchte er seine eigene Lösung verkaufen und hat es geschafft, da Aufmerksamkeit zu erringen. Ich glaube, er übertreibt, was die Unzufriedenheit der Kunden angeht. Ich glaube, nicht alle Kunden sind das so. Sie haben viele Probleme, den Return on Spend für KI zu rechtfertigen oder zu messen. Aber dann müssen sie halt ihr Spending anpassen und nicht sich über Alex Karp bei CNBC beschweren. Wie gesagt, ich glaube, er maßt sich da auch was an. Er gibt sich selber eine Prokura der amerikanischen Industrie, die ihm eigentlich nicht verdient wurde. Dafür haben die eigenen Verbände, durch die sie sprechen. Alex Karp ist sicherlich nicht die US-Handelskammer oder von wem auch immer man sich dafür vertreten sehen kann. Der Aktie hat es erstmal gut getan. Ich meine, es ist ein sinnvolles Produkt, möchte ich auch sagen. Also basierend auf Open-Source-Software Eigenlösungen zu bauen, wo ich eben weniger abhängig von Entropic, von OpenAI ist, wundert mich fast, dass das so spät kommt. Man sieht ja auch, dass Microsoft und Amazon längst in die Richtung gehen, dass du irgendwie auf Bedrock oder im Azure-Umfeld eben auch mehr und mehr Open-Source-Modelle nutzen kannst. Der Ontology-Harness oder die Ontology-Systeme drumherum ist bestimmt auch sinnvoll, wenn ich sicherstellen will, dass meine Daten nicht nach außen gelangen, dass Entscheidungen nachvollziehbarer sind, länger vorgehalten werden, dass es sinnvollen Kontext und Memory gibt. Sicherlich ein sinnvolles Produkt.

Dann lassen wir uns in die neue Kategorie gehen, in die Schutzgeldecke.

Schutzgeldecke nennst du es? Okay. Also, die Financial Times hat als erster berichtet, dass OpenAI vorgeschlagen hat, der Trump-Administration 5% an der Firma zu geben. Ich hoffe, damit meinen Sie nicht persönlich der Trump-Administration, sondern im Zweifel dem US-Staat. Aber man hielte das für den besten Weg, die Upside oder Benefits von KI zu teilen. Ich würde sofort das Wort Upside durch Downside und Risiko ersetzen und dann macht es auf einmal Sinn. Also ich gebe dem Staat 5% und dafür... hängt er dann aber im Gefangenen-Dilemma mit mir drin und kann eigentlich meine Firma nicht mehr wirklich bestrafen, weil er ja selber Shareholder ist. Die zweite Lesweise, die ich dazu hätte, die Frage ist, also die Überschrift lautet, sie geben dem Staat 5% an der Firma. Heißt geben, senken oder heißt es, der Staat darf auf der aktuellen oder sogar noch einer höheren Bewertung 5% an OpenAI kaufen? Also ist das nicht der verdeckte Ruf nach einem Bailout und die Private Markets, die VCs können und wollen schon lange nicht mehr in OpenAI auf einer Billion investieren?

Genau, die verkaufen an den Staat auf der Bewertung, die die Banker sich für den IPO nicht zugetraut haben.

Ich meine, entweder hast du Exit Liquidity für deine ersten Investoren, das heißt, du lässt deine Investoren auscashen oder du machst eine Kapitalerhöhung, also das wäre eine Secondary-Runde. Oder machst eine Primary Runde, gibst 5% neu raus auf einer Milliarden-Billionen-Bewertung. Der Staat zahlt 50 Milliarden und OpenAI, Sam Altman, hat wieder 50 Milliarden auf der Bank, die der Staat bezahlt hat, wenn die Private Markets das nicht mehr wollen. Es gibt die Möglichkeit, dass Giving wirklich Giving heißt, also sie verschenken das. Dann geht es einfach nur darum, den Staat mit in die Verantwortung zu nehmen. Vor dem Hintergrund könnte es sogar Sinn machen, 5% zu verschenken. Aber wenn da wirklich Geld fließt, wenn immer der Staat sich in sowas einmischt, ist es per se schon mal keine gute Sache. Das heißt in der Regel, dass die Private Markets die Firma aufgegeben haben schon. Es führt immer auch zu einem sogenannten Crowding-Out-Effekt, also dass private Investoren rausgedrängt werden im Zweifel, selbst wenn sie Interesse hätten, was ich nicht glaube, zumindest nicht auf der letzten Bewertung oder auf der nächsten, also auf einer höheren. Und wenn man die Benefits von KI unter der Bevölkerung aufteilen möchte, dafür hat mal vor langer, langer Zeit, vor ein paar tausend Jahren jemand ein super schlaues System erfunden, das heißt Steuern. Also man kann einfach von den Profiten 25% an den Staat überweisen und dann verteilen sich die Benefits in der Regel zusammen. nach einem mehr oder weniger fernen Schlüssel unter dem Beteiligten des Staates, nämlich den Bürgern. Also sorgt einfach nur dafür, dass ihr eure Steuern zahlt, dann müsst ihr eigentlich dem Staat nicht 5% geben. Also warum muss der Staat an den Capital Gains von OpenAI beteiligt sein? Es reicht doch vollkommen, wenn die Dividendenausschüttung und die Gewinne von OpenAI besteuert werden. Das ist vollkommen ausreichend. Also wäre ich der Staat, würde ich sagen, macht mal, behaltet eure 5%, Ich möchte das Risiko nicht. Die 5% Upside sind für mich auch nicht spürbar. Mir reicht es vollkommen, dass wenn ihr irgendwann mal eine Trillion-Dollar-Company seid, dann macht ihr ja bestimmt 10 Milliarden Umsatz jedes Jahr, überweist mir doch 2,5 Milliarden davon jedes Jahr. Läuft schon. Und die Leute, die eure Anteile verkaufen, zahlen Capital Gains irgendwann auf ihre IPO-Erlöse. Da profitiert der Staat ausreichend mit an der Upside. Da muss ich mich nicht an so einer Firma beteiligen und schon wieder Sozialismus hier aus den USA machen. Ich glaube, da sollen hauptsächlich die Risiken geteilt werden und der Staat quasi mit in die Bredouille gezogen werden. Ansonsten, wie gesagt, Steuern zahlen reicht vollkommen.

Was ist denn da für Musik raus jetzt?

Das ist die USA. Wir haben den 4. Juli heute die USA beim 250 und der Sozialismus zieht ein. Da müssen wir ein bisschen musikalisch untermalen auch mit dem Star Spangled Banner. Wir lassen das mal an, bis die Nachbarn kommen. Wir bleiben eigentlich dabei. Weitere News, die New York Times berichtet. dass der Chip-Hersteller Micron 250 Millionen in die Trump-Accounts für Kinder einzahlen wird. Also wie gesagt, statt Steuern zahlt man jetzt in Trump-Accounts ein in den USA. Das scheint einer der Wege zu sein, sich Gunst zu kaufen. Das hat vorher Michael Dell schon gut bewiesen mit seiner Einzahlung in Trump-Accounts. Klar ist das schön, Kindern von Start an ein schönes 1000 Dollar Depot zu geben. Es ist nicht ganz selbstlos natürlich, weil es auch zukünftige Aktienanleger erzieht so ein bisschen. Ich will gar nicht in Frage stellen, ob das nicht auch ein gewisses Charity-Motiv hat. Aber am Ende kauft man sich natürlich die Gunst von Trump damit. Und jetzt steigt nach Michael Dell auch noch Micron mit ein in den Sozialismus. Wir verteilen das Unternehmensgeld jetzt direkt unter den Kindern. Es ist so lustig, dass man sich einerseits immer über Sozialismus beschwert, wenn es um eine Billionärstext geht oder so weiter. Nicht, dass ich die jetzt für besonders schlau hielte, aber da schreibt man Sozialismus. Wenn Unternehmen jetzt an die Regierung spenden und es den Kindern einzahlen oder OpenAI für Staatteil verstaatlicht wird, Dann ruft niemand Sozialismus. Ich finde es wirklich sehr, sehr lustig. Und es ist nicht nur Micron, sondern auch hier haben wir eine gewisse Häufung der Ereignisse. Semaphore berichtet exklusiv, dass SpaceX wohl gerade dabei ist, mit dem US-Government zu diskutieren, Aktien in die Trump-Accounts zu tun für die Neugeborenen. Also auch ein weiterer Weg hier wieder, um die Verbindung zwischen Elon Musk und Trump zu fixen und zu bessern wiederherzustellen, indem man einen Teil der Bewertung von SpaceX nutzt, um damit die Trump-Acquirements für Kinder aufzublasen. Wie gesagt, auch hier kann man sagen, das ist doch gut, wenn die armen kleinen Leute, wobei ich vermute, dass die typischen Leute, die sich für Trump-Accounts bewerben, wieder ein bisschen weißer sind als andere und so weiter. Aber prinzipiell ist es natürlich eine Interessante Form von Umverteilung. Ich finde es auch gut, Leute kapitalistisch zu erziehen und dass sie so ein Depot bekommen. Es ist eine Chance, die ein bisschen Teilhabe in der Zukunft sichert, wenn sie Teil des Kapitals besitzen, egal wo du geboren bist. Prinzipiell ist es nicht schlecht. Es wären so ungefähr dreieinhalb Millionen, wir runden mal auf vier Millionen Leute in den USA geboren, jedes Jahr. Diese 1000 Dollar, die da in die Trump-Accounts kommen, sind also 4 Milliarden ungefähr. Das sind also 0,4% von Elon Musks Vermögen oder 0,3%. Wo steht Elon Musk gerade, weißt du das?

Keine Ahnung.

Ja, eine Trillion, genau. Also 0,4% von Elon Musk Vermögen. Elon Musk könnte alleine jedem neugeborenen US-Bürger 1000 Dollar geben. Und es würde ihm 0,4% seines Vermögens sein. Ich habe mal geschaut, wie viele Menschen weltweit eigentlich geboren werden. Ungefähr 130 Millionen. Das heißt, er könnte jedem neugeborenen Kind auf der Welt 10.000 Dollar geben. Oder andersrum, er könnte jedem 1.000 geben und das eigentlich aus den Zinsen oder aus dem Kapitalertrag. seines Vermögens oder dem durchschnittlichen Anstieg der letzten Jahre bezahlen. Also ohne ärmer zu werden, könnte Elon Musk jedem neuen geborenen Kind der Welt rund 1000 Dollar ins Depot legen. Wir wissen, das macht er nicht. Stattdessen sorgt er dafür, dass weniger Kinder gesund geboren werden und es ein paar weniger von diesen 130 Millionen gibt, indem man die USA kürzt. Aber ich glaube, man muss das mal verstehen, um zu realisieren, wie reich Elon Musk eigentlich ist und was für ein wirklich Nachkommereffekt es wäre, wenn SpaceX, und das ist ja nicht mehr er, das tragen die SpaceX, also es ist nicht Elon Musk, sondern es sind die SpaceX-Aktionäre, wovon er dann 40% hat, aber die das tragen und am Ende geht es um 4 Milliarden, würdest du jedem 1.000 geben, wahrscheinlich geht es um eine Aktie, das wären dann 400 Millionen, 500 Millionen, die man abgibt. Das ist gemessene an SpaceX Bewertung. Ist das eine Joke? Also einmalige Verwässerung von 500 Millionen ist eine einmalige Verwässerung von einem Viertausendstel, glaube ich, von SpaceX. Würde ich als SpaceX-Aktionär natürlich unterschreiben, um mir das Wohlwollen der Trump-Regierung zu sichern, ein Viertausendstel meiner Firma abgeben. Ist ein No-Brainer. Würde Elon Musk es aus der eigenen Tasche zahlen, ist es immer noch ein No-Brainer. Würde Elon Musk es für alle Kinder weltweit zahlen, würde er immer noch nicht Geld verlieren, höchstwahrscheinlich. Oder nur langsam Geld verlieren, im schlimmsten Fall. Ja, aber bin gespannt, welche Firmen da noch mit rein müssen, damit sie Business machen dürfen weiter in den USA. Vielleicht gibt es bald Entropic-Aktien in Trump-Accounts und deswegen... Wurde es wieder hergestellt, wo wir bei Entropic sind. Noch ein kleines Review oder Postmortem zu dem ursprünglichen Auseinanderfallen von Entropic und dem Pentagon. Wir erinnern uns an diesen ersten Streit zwischen Entropic und dem Pentagon. Da ging es um zwei Dinge. Anthropic wollte ausschließen, dass US-Bürger mithilfe von Anthropics-Technologie ausspioniert werden vom Geheimdienst. Und sie wollten ausschließen, dass Anthropic-Technologie genutzt wird, um letale Entscheidungen zum Beispiel auf dem Schlachtfeld zu treffen. Also wenn Anthropics-Technologie auf dem Schlachtfeld eingesetzt werden, muss es einen Mensch geben, der am Ende das Ganze abblasen kann oder die letale, die tödliche Entscheidung trifft. Und weil das Ding vor Gericht gegangen ist, gibt es jetzt Gerichtsakten dazu. Und da ist vor allen Dingen die Auseinandersetzung zwischen Emil Michael und Dario Amode interessant. Ich habe damals ja schon vermutet, dass es Emil Michael ist, der dieses Ding sehr vorantreibt oder der einer der Hauptopponenten von Dario Amode in dem Prozess ist. Emil Michael ist ein ehemaliger Uber-Mitarbeiter, also jemand, den man aus der Wirtschaft ins Pentagon bringt. gesetzt hat. Deren E-Mail-Verlauf hat das Wall Street Journal jetzt quasi im Verlauf des Verfahrens lesen dürfen. Da sieht man relativ klar, dass das Pentagon, ich würde mal sagen, ausdrücklich verlangt, dass man Domestic Surveillance machen kann. Da Amadei schreibt, the department does have authorities to conduct domestic surveillance under the law, Und deswegen möchten sie es zusätzlich beschränken. Sie erklären auch nochmal, wie sie das eben mit der Kriegstechnologie sehen. Ganz interessant, dass es eben nicht so selbstverständlich war, wie Sam Ortman es zum Beispiel versucht erscheinen zu lassen, dass es geht hier sowieso nur um legale Use Cases und deswegen müsse man da gar nicht unnötige rote Linien einziehen. Eigentlich kann man hier sehr gut nachvollziehen, wo das Problem für Entropic und Dario Amodei war. Wir packen es in die Shownotes, damit wir es jetzt nicht komplett verlesen müssen.

Dann gab es eine kleine News von Spotify, die deleten Streams, weil dort jemand gewettet hat auf einen Song, der meines Erachtens zwei Jahre alt ist. Ich kannte ihn nicht, aber es wurde gewettet, dass der Nummer eins wird auf Kalschi. Scheint doch immer noch einfach zu sein, Streams auf Spotify zu bekommen.

Hast du den Eindruck? Nicht so einfach wie auf YouTube. Und zwar, also auf diesen Breakthrough-Markets wird ja oft zum Beispiel darauf gewettet, wer ist in den Charts am obersten, was ist die meistgeschauteste Netflix-Serie, was ist das Suchwort des Monats auf Google. Dinge, wo typischerweise Leute auch sehr früh Insights haben. Aber es geht nicht nur um Insider-Insights, sondern es geht auch um die Fähigkeit, aktiv zu manipulieren. Und aus Erfahrung können wir euch, also nicht aus eigener Erfahrung, sondern aus Beobachtung des Marktes, kann man glaube ich schon sagen, dass es mit überschaubarem Aufwand möglich ist, Spotify-Streams zu generieren. Sei es für Musik, sei es für Podcasts, könnte ich mir vorstellen, dass das auch funktioniert. Jetzt ist es eben so, dass ein Song von Malcolm Todd relativ überraschend auf eins ist und jemand dass in letzter Sekunde quasi sieht man, wie die Quoten sich verbessern dafür. Es war eine unter 10%-Wette, galt nicht als besonders wahrscheinlich, 2,5% sogar nur. Und dann hat man wohl offensichtlich versucht, die Streams zu manipulieren, was so ein bisschen gang und gäbe in der Musikindustrie ist, ist mein Eindruck zumindest. Auf jeden Fall ein schönes Beispiel wieder, wie gefährlich und du kannst nicht sagen, die Prediction Markets haben nicht funktioniert, weil sie haben dann ja im richtigen Zeitpunkt vorausgesagt, was passiert. Aber davor sieht man, hatten sie genau kein Prediction Value. Und am Ende ist es einfach nur ein Spielplatz für Leute, die entweder die Chance haben, Dinge zu manipulieren oder die Insiderwissen haben und das monetarisieren können. Du könntest sagen, Prediction Markets sind letztlich der Marktplatz für Insiderwissen. Wenn das nach außen bringt, dann entsteht natürlich Wahrheit, wenn man so möchte, oder bessere Informationen für den Rest des Marktes. Aber die Kosten dafür sind, dass jemand reich wird auf die Kosten anderer. Und das ist in dem Fall wirklich null so umgeben. Du kannst sagen, die Information, die dabei frei wird, ist der Erfolg für alle oder ist die Rente für alle. Aber damit dieser Insider seine Information preisgibt, müssen andere Leute Geld verdienen, die er wettet oder sie wettet mit dem besseren Wissen. Und es gibt eine Argumentation, dass Märkte genauso funktionieren sollten, also den Austausch von Informationen ermöglichen sollen. Ob das jetzt eine idealtypische Lösung ist, da bin ich mir nicht so sicher, ehrlich gesagt. Apropos Information, und wir sind jetzt natürlich schon längst in der Schmuddelecke. Elon Musk hat wieder eine große Tat für die Freiheit der Meinung und Information getan. Wir wissen, Elon Musk ist eigentlich weltweit dem Auftrag verhaftet, Free Speech auf der ganzen Welt zu gewährleisten, wenn es nicht gerade um sein eigenes Flugzeug geht. Und nun ist auf wunderliche Weise ein X-Account, der Donald Trump Portfolio Tracker hieß und die Trades von Donald Trump verfolgt hat und so ein bisschen, ja, vielleicht auch der Machtmissbrauch, der da stattfindet, versucht hat, transparent zu machen. Aber dieser Account hat nur einen Tag überlebt auf X. Ist in der Zeit relativ schnell populär geworden. Aber jetzt ist er verschwunden, ohne weiteren Hinweis, warum das passiert ist. X äußert sich natürlich nicht dazu. Aber offensichtlich geht soweit die Meinungsfreiheit für Elon Musk dann doch nicht. dass man einfach so Donald Trumps Portfolio öffentlich machen dürfte aus öffentlichen Informationen. Das ist nur die Wiedergabe öffentlicher Informationen, die da freigemacht wird. Aber das ist zu viel freier Freedom of Speech und Freedom of Information für Elon Musk. Und deswegen ist dieser, unterstelle ich jetzt mal, vielleicht deswegen könnte dieser Account geschlossen worden sein. Von X, der von Nancy Pelosi, des demokratischen Gegenübers, scheint weiterhin zu funktionieren, interessanterweise. Wo wir gerade bei Elon Musk sind, Ein weiterer Höhepunkt oder Tiefpunkt, je nachdem wie man es betrachten möchte, ist, wir wissen, es war Elon Musks Geburtstag, sorry, dass wir das nicht mit der Hymne gefeiert haben heute, aber 55 Jahre ist unser Chief Innovating Officer geworden diese Woche. Und unter anderem seine Mutter hat dazu einen bewegenden Post auf X gemacht. Happy Birthday to my wonderful son. Elon Musk has given me 55 years of joy. It's so much fun to celebrate with family and friends. His cake is a rocket and a moon base. Darunter zwei Fotos, die weder Family noch Friends zeigen, sondern Elon Musk und eine Torte, die tatsächlich wie eine Rakete aussieht. Und interessanterweise den Vermerk trifft, made with AI. Und jetzt fragen sich X-User zu Recht, warum muss Elon Musk seine Mutter das Geburtstagsfoto von Elon Musk mit KI erstellen? Hatten die sich gar nicht gesehen zu seinem 55. Geburtstag? Oder hat er ihr die Bilder geschickt und sie repostet das noch? Es gibt ja außerdem seit längerem... Den Verdacht, dass Elon Musk den Account seiner Mutter betreiben soll. Da gab es mal so ein bisschen verwirrende Tweets, die darauf hindeuten, dass er mal kurz nicht wusste, in welchem Account war und im falschen gepostet hatte. Was es natürlich noch ärmer machen würde, dass er selber seinen Geburtstagsgruß von seiner Mutter aus seinem eigenen Handy mit einem falschen Account schreibt und dabei ein KI-Foto von der Geburtstags- Feier, die entweder so nicht stattgefunden hat, wo keine der zugegenseinenden Freunden, vielleicht auch weil so viel Trump läuft, aber man weiß es nicht. Es gibt fairerweise natürlich auch die Möglichkeit, dass man hier nur nochmal eine kleine Farbkorrektur vorgenommen hat oder einen kleinen Leberfleck aus Elon Musk Gesicht rausgeschnitten hat mit KI und deswegen steht Made with AI Runde. Da wissen wir nicht, ob das Foto komplett KI generiert wurde oder ob die Torte einfach Scheiße aussah und man das Starship nochmal ein bisschen nachformen musste mit KI, damit es nicht irgendwie aussieht wie ein grauer Penis. Das sind alles alternative Erklärungen, die auch möglich sind. Wir packen den Futurism-Artikel dazu in die Shownotes. Und dann kommen wir noch zu den eher besseren News. Diese Woche war auch der Bending Spoons vorgegangen. IPO, das ist die italienische Firma, die hauptsächlich Applications einkauft, die nicht mehr im Turbo-Wachstum oder Hyper-Wachstum begriffen sind, so Vimeo ist ein gutes Beispiel, WeTransfer, Komoot, also die deutsche Firma Komoot haben sie gekauft, Eventbrite haben sie gekauft, Evernote haben sie gekauft, also so eine Art super appspezifisches Private Equity Unternehmen, was in der Regel auch das PE Playbooks ein bisschen nutzt, oft Preise erhöht, oft Leute entlässt, Dinge automatisiert, refokussiert und damit erstmal jetzt ein 25 Milliarden Unternehmen gebaut hat aus Italien, was sicherlich beeindruckend ist und der Börsengang hat erstmal einen 40% Anstieg am ersten Tag gesehen und damit ein ganz gutes Ergebnis. erzielt. Mitte diesem Börsengeld war Bending Spoons im Vorfeld aber schon shoppen und zwar haben sie zuletzt Tractive gekauft. Das ist ein österreichisches Startup oder eine österreichische Firma.

Aus dem Netzwerk von Runtastic.

Ach, das ist das Hunde-Ding? Ja. Ah. Ah. Ja, herzlichen Glückwunsch. Das ist ja dieser Hundekatzentracker.

Ja, ein, zwei Gründer hören mit. Grüße gehen raus.

Glückwunsch geht auf euch.

Aber ein bisschen schade für die ganzen Mitarbeiter jetzt.

That's a sacrifice they're willing to take. Würde ich sagen. Genau, also man war mit der neuen Bewertung schon so ein bisschen shoppen, habe ich das Gefühl. Haben wir auch im Dörfner Chippets Podcast ein bisschen besprochen. Also für Benning Spoon ist natürlich vor allen Dingen spannend, dass man mit dieser Bewertung jetzt, also mit den Aktien jetzt natürlich eine Währung in der Hand hat. Also man braucht nicht mehr Cash, sondern man kann durch Aktientausche auch Unternehmen kaufen, also zumindest Teile des Kaufpreises aus neu rausgegebenen Aktien oder Aktien, die noch im Firmenbesitz sind, bezahlen. Das ist für so eine Strategie ganz praktisch, um die Kapitalkosten unter Kontrolle zu halten. Das gibt die Möglichkeit, neben Schulden eben zusätzliches Kapital aufzutreiben. Es gibt schon Gerüchte darüber, wer die nächsten sein könnte. 770 Millionen haben die für Tractive gezahlt. Das ist ja richtig Asche.

Wahrscheinlich haben die Runtastic Gründer mit dem Ding mehr Kohle gemacht als mit Runtastic.

Na, aber hallo.

Flo, schick uns mal eine Sprachnachricht für die nächste Folge.

Ja, interessant. Ich will jetzt nicht zu viele Gerüchte in die Welt setzen, aber es gibt schon weitere, auch deutsche Firmen, die auf der Shortlist stehen sollen. Was ich mir gut vorstellen kann, ist, dass die nächsten Jahre für die Firmen, die selber vielleicht nicht 100% stark genug für ein IPO sind, vielleicht nicht mehr schnell genug wachsen. So ein Personio passt jetzt vielleicht nicht in die, also ist von der Größe glaube ich auch ein Stück zu groß, aber passt jetzt auch nicht 100% in das Profil. Es sind ja oft so eher App-based, Subscription-based Businesses, aber es gibt sicherlich welche. Sagen wir mal, du wächst eher unter 20%, gleichzeitig hast du aber noch nicht 15% EBIT-Marge. dann nutzt du vielleicht eher den Weg für einen Exit, als dass du selber an die Börse gehst. Wie gesagt, am Ende müssen dann oft Mitarbeiter daran glauben, das gehört schon auch dazu. Es ist nicht nur so, dass die Aktienbörsen gerade auf hohes Kursen stehen und der IPO-Markt richtig heiß läuft, sondern auch der M&A-Markt ist, glaube ich, 40, 50 Prozent über dem Vorjahr. Also Transaktionen finden auch wieder mehr und mehr statt. Ich schöpfe kurz sogar die Hoffnung, dass ich aus meinen 2021er VC-Fonds noch ein bisschen Geld rausbekomme irgendwann. So viel M&A wie gerade passiert. Wir werden sehen. Aber gut auf jeden Fall für die Liquidität im Ökosystem, gut fürs Ökosystem insgesamt. Mit jedem so riesen Exit entstehen auch wieder mehr neue Angel-Investoren, neue Investoren, neue Executives, die vielleicht sich trauen, noch was zu gründen oder signifikante Erfahrungen aufgebaut haben. Insofern gehört es hier definitiv in die guten News, würde ich sagen. Auch wenn es für die Hälfte der Mitarbeiter, die jetzt hier bei Tractive wohl gegenlassen werden, natürlich nicht großartig ist. Dann gibt es eine weitere interessante Finanzierungsrunde aus Deutschland. Das Manager Magazin berichtet unter anderem, dass Quantum Systems auf einer 8 Milliarden Bewertung 1,2 Milliarden US-Dollar aufgenommen haben soll. Von Advent, Blackstone, Airbus soll mit investiert haben, aber auch die vorherigen VCs nochmal nachgelegt haben. Ich glaube, bei Helsing redete man gerade über eine 18 Milliarden Bewertung, wenn ich es richtig gehört habe. Stark Defense hat zuletzt auf, was war das, 3, 4 Milliarden, wenn ich mich richtig erinnere, auch ordentlich eingesackt. Ich frage mich inzwischen langsam, wie groß kann dieser Sektor, also mal zum Vergleich, Rheinmetall ist etwas unter 50 Milliarden wert. Und der Verbund dieser, also nicht Verbund, aber diese Klasse von Drohnenunternehmen ist jetzt eigentlich zusammen bald in einem ähnlichen Bereich. Und wahrscheinlich falten die VCs inzwischen die Hände zusammen und hoffen, dass der Ukraine-Krieg nicht mehr vorbeigeht. Also wird man dauerhaft so viel Geld? Also es liegt natürlich auch daran, dass wir diesen 100 Milliarden Rüstungsfonds haben, der jetzt investiert werden muss. Und man könnte argumentieren, das wird mehr und mehr wie so ein Slush-Fund genutzt. Also das Geld ist da. Also muss man auch Möglichkeit schaffen, dieses Geld in die Märkte zu entlassen. Und dazu braucht man mehr und mehr neue Unternehmen. Klar brauchen wir die Fähigkeit, uns zu verteidigen. Also das wäre eine höhere Möglichkeit. höheres Bedürfnis für Verteidigung haben, ist natürlich auch klar. Aber ich mache mir zunehmend Sorgen, also A, dass wir fast militärische Aktivität brauchen, um diese Bewertung dauerhaft am Leben zu halten. Und das andere Problem ist, dass so insbesondere bei den kleineren Drohnen, nach meinem Verständnis ist, haben die nicht so eine lange Halbwertszeit. Also, da ist ja ein Akku drin, in der Regel. Es geht um die kleineren, nicht so eine Scheiddrohne oder so. Oder hier die Quantum Systems, dieses schöne Flugzeug, was so ein bisschen aussieht, als würde Friedrich Merz direkt einsteigen wollen. Aber die kleineren Drohnen, du hast halt einen Akku, was nicht ewig hält. Du kannst die Schaltkreise irgendwie, glaube ich, ein bisschen versiegeln, um die haltbar zu machen. Aber was ich sagen will ist, 20 Jahre kannst du die nicht lagern. Und wenn die nach 5 Jahren anfangen zu gammeln im Lager, Das ist kein Problem, wenn du so Loitering Munition baust. Die schickst du an die Front, wird innerhalb von Tagen wahrscheinlich eingesetzt. Fertig. Für den Bedarf gebaut. Aber Ich sehe eine gewisse Gefahr, dass wenn mehr und mehr Staaten diese Drohnen quasi auf Lager halten und wissen, in fünf bis zehn Jahren vergammeln die mehr oder weniger, weil die Platinen rosten, die Akkus kaputt sind und so weiter. Ich weiß nicht, wie gut man es haltbar machen kann inzwischen, aber mein letzter Stand ist irgendwie, dass sie schon eher nur fünf Jahre eventuell einwandfrei einsetzbar bleiben. Dann hast du irgendwann einen hohen Incentive, Einsatzmöglichkeiten zu schaffen für die Drohnen, einfach um das Investment im Nachhinein sinnvoll erscheinen zu lassen. Es ist halt schon so, dass Waffen, die du in die Welt setzt, auch den, also sagen wir mal so, meine Angst ist, dass wir in Europa ein bisschen auch ein drohendes, ein stehendes Drohnenheer aufbauen. Und was man über stehende Armeen sagt, ist glaube ich klar. Die kosten viel Geld und sorgen dafür, dass zukünftige Kriege eher wahrscheinlich werden. Und wenn man sich dann noch vorstellt, in der Hand welcher Parteien das in Zukunft mal sein könnte, im schlimmsten Fall wirkt das schon auch einige Gefahren. Aber wir kommen zu besseren News. Wir bleiben in Europa. Und zwar schreibt Capital, dass die italienische Bahn den Markteintritt in Deutschland wagt. Und zwar wird die Bahngesellschaft Italo, es gibt so verschiedene, ich glaube 4-5 in Italien, und zwar die Italo möchte mit ihren Hochgeschwindigkeits- auf die Fernstrecken mit dem ICE konkurrieren. Das sollte vor allen Dingen für das Preisgefüge erstmal gut sein. Wenn man manchmal schaut, selbst mit der Bahncard 50 kosten die populären ICE-Strecken, so München-Berlin oder Stuttgart-Berlin, manchmal immer noch 160 Euro. Also ohne würde es 300 kosten. Da brauchen wir vielleicht wirklich mal ein bisschen Konkurrenz. Das Problem ist natürlich, dass die Strecken schon überlastet sind. Und noch mehr Züge werden jetzt nicht zu weniger Verspätungen führen. Aber mal sehen, wie gut das klappen wird. Die Bahn wurde auf jeden Fall genötigt durch die DB-Infrastruktur, die die das freigeben. Die müssen 25 bis 40 Prozent an Wettbewerber abgeben, der Infrastruktur. Und dann könnten unter anderem neben französischen TGVs eben auch oder Thales auch die Italo-Hochgeschwindigkeitszüge demnächst in Deutschland verkernen. Und Mehr Markt, mehr Konkurrenz sollte ja erstmal nicht schlecht sein. Und ich bin gespannt, ob damit vielleicht höhere Taktzahlen entstehen, bessere Preise. Da wäre ich sehr interessiert dran. Und es gibt, glaube ich, auch noch viele neue Angebote, die demnächst gelauncht werden in dem Markt. Insofern erstmal Hoffnung, würde ich sagen. Ich traue mich nicht zu sagen, schlechter kann es ja nicht werden. Das hat die Deutsche Bahn leider in den letzten Jahren immer bewiesen, dass es eben doch noch Und dann noch eine richtig gute News. Und zwar Google verliert vor dem obersten Gerichtshof in der EU und muss seine Android-Strafe von 4,1 Milliarden Euro oder 4,7 Milliarden US-Dollar plus Zinsen doch zahlen. Man ist natürlich gegen das Urteil vorgegangen, damals gegen die Strafe. Mal zur Info, die Strafe wurde 2018 vor acht Jahren verhängt. Also Google hat es geschafft, mit der Ausschöpfung der Rechtswege die Wirksamkeit um acht Jahre zu verzögern. Zahlt dafür natürlich Zinsen, aber das zeigt, wie lange es braucht, um zu seinem Recht zu kommen. Wenn man zum Beispiel jetzt ein privates Unternehmen wäre, was davon betroffen wird, dann hängt man in der Zeit überwiegend in der Luft, kriegt erstmal noch keinen Schadenersatz, muss den Schadenersatz dann einklagen, was eventuell nochmal fünf Jahre dauert und so weiter und so fort. Geglückt ist es Google in diesem Fall nicht und dadurch addiert sich die 4,1 Milliarden Android-Strafe jetzt zu der 2,4 Milliarden Shopping- und 2,3 Milliarden Ad-Check-Display-Marktstrafe und was noch dazu kommen wird in Zukunft. Also mehr als Zeit hat Google hier nicht gewonnen und Ressourcen bei der EU gebunden. Es ist ja auch so, dass sich Anwälte, Case-Teams damit beschäftigen müssen, die in der Zeit schlecht an anderen Dingen arbeiten kann. Also man hat vielleicht auch immer den Anreiz, das System beschäftigt zu halten, weil es natürlich nicht nur endlich viele Ressourcen gibt bei den Wettbewerbsbehörden. Aber immerhin ist am Ende hier recht gesprochen worden, zumindest aus meiner Sicht. Und damit schließen wir diese Woche nach rund zwei Stunden.

Ja, kurze Folge ist over. Der arme Jan muss jetzt schneiden. Habt ein schönes Wochenende.

Herzlichen Glückwunsch an alle, die in Amerika leben, nochmal zu 250 Jahren Amerika. Ich glaube, es hat schon lange nicht mehr so schlecht gestanden, um das, was Amerika eigentlich ausmacht als Immigrationsland, als Hort des Kapitalismus, der freien Marktwirtschaft. Ciao, Kakao.

Doppelgänger Folge #576 vom 3. Juli 2026