Mehr KI gab es nie – die Favoriten des Wassili Papas, Vol. 2

Das sind die Finanzthemen des Tages. Wir bringen heute den zweiten Teil des Gesprächs mit dem KI-König. Und wer glaubt mehr, geht doch eigentlich gar nicht der. Denn wir reden zuallererst über die drei bevorstehenden Mega-IPOs. Dann wird unser Triple-E Superstar Stammgast die neue KI-Realitätsgezieren. Es geht um die Frage, wie und wohin sich Arbeit verschiebt, ob der Fortschritt Krönung ist oder Kränkung erzeugt und was wir gewinnen und was verlieren. Hier kommt die Fortsetzung des Gesprächs mit Vasili Papas. Alles auf Aktien, der tägliche Börsenschot. Es begrüßen euch, Polgarchapids und Namno-Summerfeld aus der Weltwirtschafts-Seraktion. Die im Podcast besprochenen Aktien und Forst stellen keine spezifischen Kauf- oder Anlage empfehlungen dar. Die Moderatoren und der Verlaghaft nicht für etwa gelustet, die aufgrund der Umsetzung der Gedanken oder Ideen entstehen. Das Sonntag der 5. April, wir wünschen froh Ostern und viel Erfolg bei der Eier- und Hasensuche. Da sind wir schon bei einem kurzen Stichermann, was ich ganz kurz an man anschneiden muss. Es gab ein bisschen Verwirrungen, den ich es jetzt mal vorsichtig, um die "Was war's Osternh" auf "Dee Osternhasen"? Da vorne hat es so ganz kurz gesprochen. Das ging in ungünstiger Preise. Genau. Genau. Und dieses 21er AfD-Osern packen irgendwie. Es gab wirklich die Leute, wann verwirrt. Und irgendwie. haben sie es in falschen. Also die Ironie, die darin steckte und ich sag es, die immer wieder die Börger. Ironie versteckt man nicht. Beziehungsweise ist es ganz schwierig. Es fein verdeckt das Sport. Also, Holger hatte nicht vor, Werbung für die AfD-Osernhasen zu machen. Sondern ich glaube, aber du hattest sogar irgendwie erklärt, dass es im Zug eine Recherche. Es war eine offiziell Fendshop-Gesprache. Es war eine Recherche. Ich sag es gerne noch mal. Es war die Recherche. Ich hab mich gefragt, ob die Meldung AfD lehnt, um die neue Messer er vorzustellen, wo dann Berlinerinnen und Berliner feststellen können, wo Kriminalität mit dem Messer stattgefunden hat, ob das ein Aprilscherz war oder das Ernst gemeint war. Ich hab mich gesucht und hab nix gefunden, den Termin zum Ministerin wieder auf der AfD-Berlinseite. Dann hab ich halt weiter gesucht oder. Ich hab halt Zufall auf diese Fendshop. Guck, was gibt's in einem Fendshop? Dann kam ich auf diese Osterhasen, fand das so absurd und so bin ich drauf gekommen. Aber ich gebe es zu. Ich hatte dann den Tap nach offen im meinem Google Chrome. Und dann sieht er mit meinem Sohn hier in Zrayland gefahren. Und ich sag auf, wenn man Tap mit AfD draufsätter. Da muss ich jetzt aber aufpassen, das kommt nicht gut. Und dann merkte ich schon so. Es war ein Gerk. Ich war es nie. Ich fand es auch lustig. Und wir entspannen uns jetzt mal alle. Und jetzt kostet es so was. Wir sind zum Wiesentlichen. Aber. - Wir müssen das an der Unzutage an den Lu auch noch. Ein Kassenbaum von ihrem Netto geschickt, wie sie vor Ostern, die schon die guten Lind Osterhasen günstiger bekommen hat. Und sie schrieb, früher hätte sie jetzt immer eine Woche später Oster gefeiert, die vor günstigten Sachen verstecken zu können. Und dies ja. Können Sie das sogar mal pünktlich stattfinden lassen? Das fassen wir doch sehr schön. Ja, war sehr interessant. Überhaupt gab es sehr viel Feedback und. Also zu Vasi-Papa selbst, das Feedback richtig gut, wenig anders erwarten. Manche einer Seite wäre ein bisschen mit CPU und GPU und so weiter. Wenn ein bisschen zu viel gewesen oder zu Deep habe ich auch gelesen und gehört. Das ist daher was zu Deepa. Das wird jetzt in der zweiten Folge ein bisschen anders. Da wird es ein bisschen emotionaler. Da geht es auch um sehr grundlegende Sachen. Da geht es auch irgendwie um das Thema wohin bewegt sich sozusagen. Auch die Arbeiten, was verschwindet, was bleibt, was verändert sich da. Krass, da hat er auch sehr, sehr gute Klugel genanke dazu. Was sich sehr lustig fand, auch das hatten ein paar Hörer geschrieben und meinen Nachbar Olli. Hier besser bekann ich auch als Otto. Der hat es mir vor Augen kurz zu gofen. Es wäre schon auffällig gewesen. Also wenn jemand der Gast 15 Minuten quasi am Stück fast redet, ich glaube ganz zu viel war es am Anfang nicht. Und Hörer, kein Wortser hat. Dann muss es wirklich eine besondere Qualität haben, die sehr, dieser Gast. Nein, die sind ja auch als Ziele, ist ja auch jemand, der in einer. mit dieser Ruhe und dieser Gelassenheit, die Sachen ausbreitet, ausfaltet und das fast Druck reifformulieren. Man könnte wahrscheinlich da einen Buch direkt machen. Es gab auch eine, der hat uns geschrieben, er hat daraus ein richtiges Klossage gemacht, also unser Podcast und wollte jetzt dieses Klossar bei LinkedIn gerne veröffentlichen aufgrund unseres Podcasts, dann sage ich, Mensch, solle doch wahre das auch schön, wenn wir selbst für Bildung was tun mit unserem Podcast. Und so ist es halt. Wenn jemand so zu ist, dann. weiß ich nicht, dann hört man da auch zu. Und der gibt es auch nicht, wo man links oder rechts abbiegen will. Ich spreche manchmal zwischend klar, ja, ich weiß auch was, kenn ich den Effekt, hab ich manchmal auch. Und man hab ich aber auch so ein Effekt der erzählt jemand was. Und da muss man unbedingt. will ich jetzt unbedingt noch mal. das noch mal genauer wissen oder noch mal danach fragen oder sonst was. Und so kommt das halt. Und bei Brasilie, der erzählt die Geschichte einfach. Und da will man auch nicht links oder rechts abbiegen, so eine erzählt selbst, in der Güte, in der man gerne so ein Vortrag hören möchte. Und deswegen muss man da auch nicht reinkreiten. Genau, das machen wir nämlich jetzt auch nicht. Und wir hatten schon gesagt, das ist wirklich eine ganz andere A. Also der zweite Teil ist wirklich anders, ähnlich klug, aber er hat eine ganz andere Tunalität, dann geht dann auch nachher. Ich glaube, es ist auch noch ein sehr intensives Geständnis, nenne ich es mal von Brasilie. Also da könnt ihr ja sehr, sehr gespannt sein und. und ihr könnt euch jeder nachfragen. Und das ist schöne. Das sind Diskussionen, die ja jeder selbst führen kann. Wenn ich sich seinen eigenen Job anguckt und guck, was die KI an seinem eigenen Job verändern kann. Und wo muss ich hier selbst dann befragen? Wer hat das noch der Job, weswegen man den Job gemacht hat? Oder fühlt man sich dann bei diesem Job irgendwie in der Art und weiß, entfremde? Und diese, genau diese Frage, die wird was siliche sehr klug beantworten. So ist es. So. Und ich würde sagen, jetzt rein, in Teil 2. Lass uns mal ein Schritt weitergehen, was Sili, weil ich. wir hören die ganze Zeit Open AI und Propic. Müssten wir jetzt, wenn wir auf den Aktien mal gucken, auf die Börse gucken, müssen wir nicht. das sind doch dann die Akteure, auf die wir auch als Anleger warten müssen. Ich meine, zumal das doch alles wahrscheinlich mal lange dauern wird, bis wir die IPO sehen. Oder ich meine, das sind doch relativ klare. Möglichkeiten, immer vorbehaltlich zu dem Preis, indem sie kommen. Es wird sich hellig spannend zu sehen sein, wie Aufnahme bereit der Markt sein wird für diese großen Summen. Weil es ist ja zusätzlich SpaceX, kommt ja auch noch. Und das sollen rund 75 Milliarden sein. Und. ein Propic möchte, glaube ich, im Oktober an die Börse gehen. Sehr wahrscheinlich wird Open AI auch noch dieses Jahr den Börsengang machen. Und. 100 Milliarden. Genau, und. Und das ist der Markt hin? Ja. Also. Ja, das hat ja noch nie, oder? Wir hatten das in 2021, da hatten wir über 300 Milliarden an IPOs aber. In 2021 hatten wir Rekordniedere, die sind deswegen Corona. Ja. Ja. Das heißt, da konnte man fast alles verhaufen. Und. Jetzt jetzt wird es interessant zu sehen sein, wie Aufnahmebob die. Ob der Markt diese Kapazität hat, diese Summen aufzunehmen. Es wird sicherlich davon abhängen, wie gut die Equity-Stories sein werden. Also das muss man dann abwarten. Und das werden große Indexgewichte sein. Das heißt, bis zur Aufnahme in den Index werden diese Achze laufen. Also SpaceX wird bis zur Aufnahme in den Index, weil die Index-Formen Index-Formen dann kaufen müssen. Oder vielleicht schon vorher wird die Achze laufen. Die Frage ist danach. Und was ist die Bewertung? Und ja, also. Und dann wie ist die Wies der Wettbewerb für gerade bei Firmenkunden? Openair macht ja so ein bisschen Rücks hier bei Privatkunden. Sie haben Sora eingestellt, sie haben nicht genug Rechenleistung. Und. ein Throbbig läuft ihnen den Rang ab bei Firmenkunden, weil Openair. ein Throbbig hatte sich nie auf Start, auf den Konsumenten fokussiert, sondern immer auf Firmenkunden. Und sie bieten eine bessere Nutzeroberfläche an die Gestaltung, dass Design der PowerPoint-Sleiz, der Grafik, ist einfach schöner. Beim Programmieren ist das Frontend besser. Aber Openair hat andere Schandre stärken. Und die müssen nachziehen. Und das versuchen sich jetzt ein Throbbig war als erster. Hat als erster dieses Co-Work angeboten, die sagendische Architektur, mit denen man dann auch andere Anwendungen ansteuern kann. So Openair muss. muss jetzt nach. ja, muss aufholen, um damit ein Throbbig nicht davon zieht. Weil sonst den Marktanteilsverlierer, der wird wahrscheinlich eine niedrige Bewertung bekommen. Und der Marktanteils-Gewinner bei Firmenkunden ist zu Zeit an Throbbig. Okay, und wenn du jetzt hast du schon eine Idee, ob du das zeichnst oder ob du. musst du da sehen, was dafür bewegt. Wärtungen dran sind oder sozusagen, also das ist eine einmalige Chance oder sozusagen Space X habe ich schon gehört, die brauchen die Kohle eigentlich gar nicht oder die brauchen die Kohle nur um ihr XAI, ihr komisches KI-Modell was hinten dran ist irgendwie weiter durchfüttern zu können oder was hast du auf dem Gefühl wenn du diese diese diesen Riesen IPO siehst? Ich bin mir nicht sicher was die Wachstumsperspektiven von Space X sind und wie die Bewertung sein wird. Sie wollen das ja kombinieren, also sie haben es kombiniert mit XAI und haben jetzt auch GROG, damit ist auch GROG Teil von Space X und sie wollen Datenzentren im Weltall bauen, Rechenzentren, KAI-Rechenzentren und man muss auch sehen, man muss mal abwarten ob Space X mit Tesla verschmalzen wird, weil Tesla wird homanoide Roboter brauchen und die wird man benötigen wenn man dann eine Kolonie auf den Mond und später eine Kolonie auf den Mars bauen möchte. Aber was so der Return on Investment sein wird? Ja, die Frage. Wenn jetzt die menschenliche Zivilisation anfängt eine andere Sternsysteme zu besiedeln, das weiß ich jetzt nicht. Für die KI-Unternehmen, da bin ich sehr positiv, weil ich sehe das Potenzial in den praktischen Anwendungen und die KI ist letztendlich die generative KI ist eine Automatisierungstechnologie, die kognitive Arbeit betrifft. Und kognitive Leistung macht ca. 40-50% des globalen Bips aus, das GGP. Und das globale BIP beträgt ca. 110 Billion USD, das heißt um es rund zu unten, der kognitive Anteil, denn an der Anteil den dazu kognitive Leistung beiträgt, sind rund 50 Billionen USD. Und wenn man jetzt sagt, die KI wird für mehr Wachstum sorgen, für diesen Teil 10% mehr Wachstum, als wenn wir die KI nicht hätten, das heißt 5 Billionen zusätzliches BIP aus kognitive Leistung und um ganz offen zu sein, 5 Billionen als 10% wird sie ersetzen, da werden sich die Rollen ändern. So wenig. Also ich berechte, ich stape jetzt vielleicht tief um, wir können uns darüber unterhalten, das ist ein wichtiger Punkt. Aber wenn wir jetzt mal diese Zahlen zugrunde legen, 10 Billionen ist der Tam. Und wenn man jetzt annehmt eine Brottermajorie von 50% pro dann erfordert das Investition von in KI, Rechenzentren und KI Hardware von 5 Billionen pro Jahr und wir sind noch bei 700 Milliarden, das wird nicht geradelinig verlaufen, wie wir wie ich eben gesagt habe, es ist unklar, wie, ob wir in eine Wachstumstelle in 20-28 kommen und danach das Wachstum wieder sich beschleunigt. Aber ich bin fest davon überzeugt, dass das Potenzial sehr groß ist und sehr wahrscheinlich werden das Rennen mit Sicherheit diese zwei Unternehmen, die wir besprochen haben, machen die KI in Nativ, obwohl sie keiner einer Mama aus dem Angestammten geschäft wie Google zum Beispiel. Google ist interessanterweise bei Firmenkunden unterfährnder liefen. Es sind wirklich an Thropic, die Starkwachs und Open AI und Metakrichts gar nicht hin, mit ihren Modellen. Also das scheint doch schwieriger zu sein, das Vortrennieren ist nicht so schwer, aber das Reinforcement Learning, das ist sensibler, anfälliger für Fehler. Und das können nur die wenigsten scheint es. Auch Grog, wer weiß, ob Grog 5 überhaupt kommt, weil mittlerweile habe ich gelesen, das ist der siebte Gründer von XEI gegangen. Die ganze Mannschaft ist gegangen. Das ist gar nicht so. Du glaub ich nur 8 mit Elon Musk und die anderen 7 sind gegangen. Grog schafft es nicht XEI, Meta schafft es nicht die Rechenleistung haben, Einnahmen aus seinem Angestammten geschäft und Daten. Gehmini das Modell bei Firmenkunden wird es nicht wirklich angenommen. Die Sturze sind sehr sehr zuverlässig und die sind auch in einer agentischen Architekturstruktur einbinden, sodass sie Recherche machen können, sehr zuverlässig Daten extraieren können und daraus sehr gute Antworten synthetisieren können. Also das ist die Stärke von Openair. Also diese 2 Unternehmen, ich wäre wahrscheinlich, wenn an Thropics-Wachstumsraten weiter so stark sind und Openair-Heyes-Modelle weiter so gut, wäre ich natürlich, genaig diese Unternehmen zu haben aus den genannten Gründen. Und wir können uns dann gleich unterhalten, was bedeutet das für den Arbeitsmarkt und Arbeitnehmer und auch gesamtwirtschaftlich für. Was sind die Auswirkungen für eine Volkswirtschaft, wenn Arbeit automatisiert wird und dadurch Menschen ihre Aufgabe verlieren und im schlimmsten Fall auf die Straße gesetzt werden und welches Ausmaß kann das annehmen, das ist ein Thema, ich denke, wir sollten uns darüber unterhalten. Über diese Folgen unterhalten, hätte ich noch eine Frage zu Microsoft. Ich habe mir jetzt mal angeguckt, Microsoft hat dem ersten Quartal gegenüber dem S&P 500, also dem Vergleichsindex Amerika, eine andere Performance von 19,5 Prozentpunkten. Das ist die größte andere Performance seit, jetzt grüßen wir hier weiter unten, dem 4. Quartal 2000. Das zeigt schon, was da gerade los ist. Müssen wir die abschreiben oder ist das irgendwie, ist das jetzt die Max7-Aktze, die. Ich weiß nicht, ich dachte immer, die wären egal, was passiert, die sind bei Unternehmenskunden gut, die haben Privatkunden, die sind mit OpenA1 noch, haben sie einen KI anbieten und eigentlich, das ist doch. War das da immer der Player, der irgendwie eigentlich relativ zu die langweilige Wette, aber ja, wenn ich mir die Kurse anguckisch起 ans anderes darzustehen, habe ich da. muss ich da irgendwie neu denken? Sie haben ja Produktivitätstul, SARS-Produktivitätstul, und dieser Teil des Geschäfts macht 35 Prozent der Umsätze aus, und 50 Prozent der Gewinne. Dann auf der Cloud Infrastruktur hohsten sie ja Anwendungen und wir hatten letztes Mal schon besprochen, dass die Cloud anbieter, dass die Einnahmen für ein Cloud-Unternehmen wie Google Cloud oder Microsoft Azure oder Amazon AWS, die kommen ja Hauptsarchitat, durch in dem sie Anwendungen als Service anbieten, Software-Service. Und wenn jetzt Software-Service desruptiert wird, durch Kainativ anbieter, dann müssen sie erstens mehr investieren. Das heißt, die Kapitalintensität steigt, sie müssen mehr investieren, um mithalten zu können, bei der Entwicklung von KI-Modellen und KI-Anwendungen, einmal damit sie diese Workloads haben in der Cloud, weil wenn die SARS-Workloads kleiner werden und der Setz werden mit KI-Workloads, brauchen sie mehr KI-Workloads und die sind Kapitalintensiver. Und vielleicht brauchen sie auch ihre eigenen KI-Lösung, wenn sie auch eigene Produkte haben, was Google hat und auch Amazon hat, Microsoft hat. Das heißt, sie brauchen Microsoft-Copilot, der gescheitert ist. Dann müssen sie einen dritten Anbieter einkaufen oder vertreiben, so wie Cloud-Cowork, was sie jetzt tun. Das heißt, es drückt auf die Marge, aber sie müssen sich verteilen. Das heißt, die Kapitalintensität steigt. Die Unsicherheit, dass das Cloud Hosting-Geschäft kleiner wird, besteht. Das Risiko, dass sie in ihren Produktivitätsanwendungen disruptiert werden, ist da. Das heißt, die fallen in den Topf Potenziella KI-Lusa. Das ist nicht schön. Aber hast du nicht eben gesagt, Wir brauchen Rechenleistungen für 5 Billion, aber wir werden erst bei 700 Milliarden Investitionen. Und wer das nicht automatisch, das ist, wenn ich jetzt weniger Saarsanwendungen auf der Azure Cloud laufen, das wir dann die ganzen Agenten, auf der Cloud laufen haben und irgendwie andere Sachen da laufen haben und wir uns keine Sorgen machen müssen, wenn irgendwie ein paar Saas-Applikationen nicht mehr bei Azure laufen, sondern wir kriegen schon noch irgendwie anderweitig, Comput, Nachfrage oder habe ich da wieder was verpasst. Doch schon, langfristig ist es so, aber das kommt mit einer höheren Marsch oder höheren Kapitalintensität. Und deswegen wurde auch Meta, jedes Mal, wenn Sie das CapEx hochgenommen haben, aber die Umsatzprungnose nicht, wurden Sie alle abgestraft, auch Amazon, weil im Moment sind Sie in einer Phase, sowie zu frühen Zeiten der Cloud, Sie müssen mehr investieren. Und man in der Frage, die Renditen auf diesen Kapital einsatz. Und langfristig ist es so, wie du es beschrieben hast, aber die wenigsten machen diese Rechnung, die ich eben gemacht habe, 5 Billionen Investitionen pro Jahr und 10 Billionen Umsatz. Aber langfristig ist es schon so, dass wir dann die Hyper-Scala sein, vielleicht nie auch Cloud-Unternehmen auch, die davon profitieren und die Kairhardwer-Unternehmen sowieso. Ja, das ist schon so, aber im Moment sind wir in so einer Phase, die Betalintensität steigt, Wettbewerbsrisiko erhöht sich, unsicherheit, Disruptions- und Sicherheitsbestät, dann bleibe ich lieber auf der Seitenlinie und warte ab. Das ist ein rationales Verhalten der Andere und die Bewerke werden an der Dritte. Aber wer langfristig denkt, der kann sagen, okay, das sind diese 700 Milliarden, die mögen jetzt vielleicht, vielleicht das Wachstum sich abschwächen, in 2028, vielleicht weil die Zinsen auf einmal so hoch sind oder weil wir keine Energie mehr haben für die ganzen Rechnzentrums Investitionen. Aber eigentlich langfristig sollte da weiter Wachstum sein und Jensen Wangen mit seinen Billionen-Ideen, der hat irgendwie von zwei Billionen gesporn. Du hast jetzt hier 5 Billionen in den Ring geworfen, sollte dann Comput nachgefragt sein. Es kann nicht sein, dass dann irgendwann Google kommen und sagt, wir haben übrigens einen neuen Algorithmus geschrieben, da brauchen wir viel weniger, weil wir Daten komprimieren können. So was noch passiert, dass wir das dann vielleicht doch gar nicht brauchen? Oder sind diese 5 Billionen von den du gesprochen hast, egal, dass es wenn jemand kommt und komprimieren kann, dann haben wir es noch billiger, wenn es billiger wird, haben wir wieder Jeffens Paradox und können da noch mehr nachfragen und noch mehr Agenden und noch mehr oder wie wird das sich irgendwie langfristig auswirken? Du hast ja gesagt, Hyper-Skehler, lasst mir jetzt mal aus den Augen, kurzfristig, das ist ja das was Sorge gesagt. Aber langfristig wären sie eine Rolle spielen, bzw. wer wird dann am ersten Rolle spielen bei den Hyper-Skehler? Also die 5 Billionen sind die gesamten Investitionen und davon ist sicher die halbste Computer, das heißt, wir haben dann noch die Energieerzeugung und die anderen, die Vernetzung und so weiter, die Gebäude selber. Ich denke, die Zahlen, die könnten hinkommen, die 2 Billionen Comput und die 5 Billionen gesamten KI Hardware und KI Rechenzentren. So Frage der, wer wird der Gewinner sein, unter den Cloudanbietern? Also wer ist der offensichtlichste Gewinner? Der offensichtlichste Gewinner, nachdem die Auflagen des Richters bei Google bekannt gegeben wurden, hat die Börse gesagt, dass es Google, weil Google ist integriert mit eigenen Beschleunigern, die Piusen, sie mit eigenen Rechenzentren, KI Rechenzentren, mit Daten, mit Vertrieb, um mit eigenen Modellen und Vertrieb. Also, wir haben die gesamten Stapel aus einer Hand, sie können die KI Modell entwickeln, durch die eigenen Chips, in den eigenen Rechenzentren, mit den Daten, die sie von mir haben, leider, unter anderem von vielen anderen Kunden. Und sie können sie vertreiben, weil sie Produkte haben. Sie haben die vergleichbaren Produkte wie Microsoft Workspace, heißt das glaube ich bei Google. Sie haben die Privatkund, die Konsumenten, Produkte haben sie auch. Jedes Mal, wenn ich eine Suche mache, können sie mir eine KI-Zusammenfassung geben. Ich weiß nicht, ob sich das für sie gerechnet. Und das ist so der offensichtlichste Gewinner, weil sie den kompletten Stack haben, sagen wir mal. Amazon, das muss man beobachten. Vielleicht kommt das mehr über die Automatisierung, bei den E-Commerce-Geschäfts, dass sie mehr über Roboter automatisieren, als über das Cloud-Geschäfts. Aber es sind natürlich der größte Cloud-Anbieter. Und sie haben sich jetzt. sie haben auch eigene Chips. Und sie haben. sind eine Kooperation eingegahmt, mit Open AI und sie haben eine mit einem Throbbake. Die wichtigsten Workloads auch. Oracle ist hoch verschuldet. Also das ist. Und sie haben eine hohe Abhängigkeit von Open AI. Wenn Open AI tatsächlich zurückfallen sollte, bei Firmen konnten, gegenüber ein Throbbake, das ist der einzige ernst-zunehmende Wettbewerber für Open AI im Moment bei Firmenkunden. Und sie werden sicherlich aufholen können, da wo die Stärken von Unthrobbake werden sie einholen können. Aber es ist halt ein sehr hohes Verschulder so einnehmen. Microsoft scheint mir ein paar Trends verschlafen zu haben. Es gibt keinen Grund, warum. Microsoft nicht hätte. Co-Work entwickeln können. Es scheint doch schwieriger zu sein. Und die besten Leute haben sie offensichtlich auch nicht. Die sind bei den. keinativen Unternehmen, Open AI und Unthrobbake. Und Metazimübringen auch nicht, wie wir sehen können. Also, wahrscheinlich Google hat sehr gute Leute, weil Google hat die. KI-Tropper von Google mit Deep. mit Google Deep-Mind zusammengelegt. Und Google Deep-Mind-Leute sind natürlich beeindruckend, das, was sie geschafft haben. Ich weiß nicht, wie sehr das die Konsumentenmodelle oder die Gemini-Modelle von Google verbessert, weil es ist immer noch eine getrennte Organisation Google Deep-Mind. Aber es wird sicherlich. da. Synagien geben, dass es bessere Gemini-Modelle gibt. Sie werden sicherlich lernen, dass. die Gemini. das Gemini-Team wird von Google Deep-Mind lernen können, für das Reinforcement Learning zum Beispiel. Und das erste Gemini-Modell war ja schlecht. Die Gemini-Drei war dann sehr, sehr gut. Ja, sogar besser als GPT-5. Und auch besser als GPT-5.1 oder GPT-5.2. Opener ist erst mit GPT-5.4 vorbeigezogen, kann man sagen, für das Konsumentenmodell. Also. Google ist wahrscheinlich der, wenn ich jetzt sehr wertig die Box. so. Komprimierung. daran arbeiten alle, was Google. dieses. Komprimierungsalgorette muss, denn Google Offiziell veröffentlicht hat. letzte Woche der Tourboc-Fan. - Tourboc-Fan. Der wurde eigentlich schon im April letzten Jahres publiziert, als Preprint. Machen wir uns 20 April, 2025. Jetzt ist das peer-reviewed worden, also nochmal über Prüfhorn. Und jetzt steht auch eine. ja, ich glaube, ein Kongress an. Und deswegen haben wir, wo sie darüber sprechen, möchten, weil Google hat halt. einen sehr akademischen Ansatz, die kleine Gruppen bei Google, die dürfen forschen, ohne unter Druck zu sein. Marktfähige Produkte zu entwickeln. Und diese Forschungsergebnisse werden dann veröffentlicht. Das haben Sie auch mit der Transformarchitektur gemacht in 2017. Und die hat dann Opener übernommen und kombiniert mit Reinforcement Learning und es dann dann Google mit GPT 3.3, 3.5 und dann mit 4 an Google vorbeigezogen. Und jetzt veröffentlichten Sie das auch. Und ich denke, es ist auch ein Code. Und was letztendlich macht es, ist komprimiert, den. Speicher, den Arbeitsspeicher im Chat, weil der Chat muss immer den gesamten Chatverlauf lesen, um die nächste Frage zu beantworten. Und wenn das Kontext-Fanster, je länger das Kontext-Fanster ist, desto dynamischer wächst die Speicheranforderung. Und das ist natürlich ein Problem, weil wir möchten damit die. kein nützliches möchten, wir sehr große Kontext-Fanster haben, um das sehr viel Informationen der KI zu geben, dem Chat zu geben. Aber dann wächst der. die Arbeit, die Arbeitsspeicheranforderung exponentiell. Und. diese Algorithmen komprimieren ihn um das Sechsfache. Und das wird wahrscheinlich zum mehr Nachfrage führen, und ich sehe da unvoraligen, es wurde nur getestet bei kleinen Modellen. Die Konvention führt zu. zu Mehrhalozinationen. Und wenn man es einsetzt wird, so wie die Psyk sein, dass wir zu mehr Nachfrage führen. Und man ist jetzt an das LEMMIT gestoßen, an die absolute maximale Daten-Kompression. Man nennt das Schannen-Lemmit, an die absolute maximale Daten-Kompression, die theoretisch-verlustfrei erreicht bei es. Und man kann ich weiter komprimieren. Man muss jetzt neue Algorithmen schon durchbrüchen, das heißt, das war es jetzt erst mal mit der Kompression. Und mit dem wir brauchen weniger Speicher in der Zukunft. Und da es geht nicht weiter mit Kompressionsalgerätmen. Und das ist letztendlich ein Netopositiv. Also ich sehe das nicht als besorgniserregend eher wie du gesagt hast, dass das das Gegenteil. Okay, also müssen wir nicht Angst haben, weil danach sind gleich die Speicher-Chip-Aktien alle abgestürzt, aber gut, die waren eh hochbewertet. Das sucht man ja vielleicht manchmal nur einen Grund, warum es mal runtergehen kann. Und dann hatte man den halt gefunden und dann ging es runter. Haben wir in dem ganzen, im ganzen Aktienunivers um noch irgendwas vergessen irgendwelche Trends, die du gerade siehst, wo du gerade denkst, so wow, bevor wir dann die macroeconomische Geschichte noch mal streifen, was das alles für Gesellschaften heißt. Wenn diese KI uns die intellektuelle Arbeit zum Guteil abnimmt. Genau, du hast ja diesen Abzweichrichtung angenommen, das ist das heißt relativ klar identifiziert. Gibt es da noch andere Akteure? Weil arm ist ja jetzt nicht so richtig, dritte vierte Reihe ist er so zweite Reihe hinter den Hyperskehlen gibt es da noch so paar Akteure, die vielleicht so in der wirklich dritten Reihe, zweiten Reihe sich herauskristallisieren oder sektoren, wo du das das in die nächsten? Wir bewegen uns aufgrund der Größe der Form, es bewegen wir uns selten in der zweiten Reihe auch aus Risiko gründen. Wir müssen gleichzeitig das Risiko managen und bei sehr hochbewerteten sagen wir mal Quantenrechner akzieren, Quantenrechungen und so das natürlich das schwierig für uns, weil wir müssen immer sehen, was ist das Risiko, Chance Risiko verhältnis und ich habe lieber eine große Position in arm, wo der Trend klarer wird und wo die Puzzle und Quantenrechner. Aber gibt es irgendwie andere von den, wenn wir auch selbst, wir müssen nicht, zweite oder dritte Reihe, wenn du insgesamt kuchst, vielleicht gibt es ja KI Anwendung noch, wir hatten ja mal digitale Zwillinge und solche Geschichten, wo ja auch mal die Hoffnung war oder vielleicht sieht man jetzt auch in der Pharma-Branche auf einmal durch Einsatz von KI plötzlich Produktivitätssprünge, wo wir vielleicht irgendwas passiert oder wir sehen irgendwie in anderen Gebieten was, wo du sagst wo, da ist gerade richtig was los. Genau, oder die Siemens dieser Welt, denn das ist in der fabrikanen ankommt oder das so war immer sonst, sonst, sonst, sonst, so ein Favorit von dir gibt es da, sozusagen jetzt Bewegungen, Dynamiken, die entstehen. Die Frage beinhaltet ja wer sind Gewinner von der Anwendung der KI, oder KI Anwendung. Das wäre so die dritte Welt, die dritte Welt, genau aus den etablierten Unternehmen, also Software und Unternehmen werden mittlerweile alle in ein Topf gesteckt, auch wenn sie langfristig sich als Gewinner herauskristallisierten sollten, das müssen sie in den Zahlen zeigen, sie müssen Wachstumsbeschleunigung zahlen und im Moment verlangsamt sich das Wachstum bei allen Software unternehmen. Manchmal sind es strukturelle Effekte und konjunkturelle Effekte oder konjunkturelle Effekte, die das überlagern und das strukturelle Wachstum kommt auch nicht durch. Manchmal sind es tatsächlich Wettbewerbseffekte durch keinativen Anbieter, wie wir eben besprochen haben, aber es ist zu früh bei Software zu sagen, können wir da schon differenzieren. Der Markt ist ja nach diesem Zitrinibbericht dazu übergegangen und hat ein Fallierer nach dem anderen aus den etablierten Industrien gesucht, ob es Finanzwerte war, versichert mit Formationsdienstleister. So ein richtigen KI-Gewinner aus der in der dritten Welle hat sich nichts herauskastalisiert und letztendlich kam es alles auf KI-Hardware zurück. Die Gewinner werden die Befähigungs, die die zugrunde liegen der Befähigungstechnologie anbieten, worauf diese Workloads dann laufen werden. Und die Frage ist, wie viel von der Wertschöpfung und dem Volkswirtschaftlichen Einkommen werden sie abschöpfen. Also ich umgehe wieder die Frage oder ich weiche wieder aus auf das Volkswirtschaftlich, weil die einfache Antwort ist, wir wissen es nicht. Wir wissen nicht ob traditionelle Industrie unternehmen, sowas wie ASMR zum Beispiel, dass sie Litografiemasken durch den Einsatz von KI schneller erstellen können oder ihre Prozesse produktiver gestalten können und dadurch ihre Marja anheben können, weil sie eben eine Monopolstellung haben. Beanahe wird es so sein, sie werden Produktivitätsgewender haben durch den Einsatz von KI, aber die müssen sie in Form von niedrigeren Preisen an den Kunden an die Kunden weitergeben. Also wenn ich die Frage beantworten müsste, würde ich sagen, ASMR. Monopolstellung? Das muss jemand sein, der Preissetzungsmacht hat und der nicht das wegkoguriert bekommt, weil jeder dann immer, wenn alle das haben, können sie ja alle einsetzen und wenn es alle einsetzen, dann wird es wegkoguriert. Es ist für die so krass. Genau. Im Moment würde ich sagen, wenn ihr mich fragt, ich verwehre, dass die Antwort, wer wird der Gewender sein durch den Einsatz von KI zur Produktivitäts- und Marsen- und Marschentsteigerung, würde ich ganz klar sagen. Der erste Name, der man einfällt, um wo ich mich wohlfühle mit ist ASMR. Okay. Schade, ich hätte noch noch andere Anbieter sein können Siemens, Industrie, Vierpunkt Null, irgendwas. Vielleicht, das wird abzuwarten sein. Wir müssen es in den Zahlen sehen. Vielleicht auch, wir wissen es, wir müssen eine Beschleunigung sehen. Vielleicht auch Anbieter von Software für die Durchführung von klinischen Studien, sowas wie war zum Beispiel in den USA, weil durch die KI mehr molekühler entdeckt werden. Und das bedarf dann mehr klinische Studien, wobei man muss sagen, das werden dann Phase 1, Phase 2 klinische Studien sein, ob sich dann wirklich schaffen in die Phase 3 und erst in der Phase 3 verdienen Anbieter von Software zur Durchführung von klinischen Studien oder sowas wie IQ-Wir, die die klinischen Studien dann durchführen und das so bietet auch Software um klinische Studien durchzuführen. Erst in der Phase 3 wird das große Geld verdient. Das heißt, wenn wir jetzt sagen, es werden mehr Wirkstoffe werden getestet werden, ja, aber nur in Phase 1 und Phase 2 und es bleibt abzuwarten, ob die Durchfallzrate niedriger ist und diese molekühle schneller und erfolgreicher in die Phase 3 gelangen können und dann auch zu Medikamenten entwickelt werden können. Also das könnte einzigment sein, aber diese Aktien sind auch unter Druck. Noch zu essen, auch. Ich habe es schon gesehen, dass ich aus der Gehäder schaffe. Ja, ja. Da hat er auch so ein Mensch, die müssten doch gewähnen, aber nee, zumindest nicht so eintäutig, ist man es heute schon wüsste. Also wenn man den KI komplex macht, dann ist wirklich es einzige, wo es eindeutig ist, die Hage, chips. Ja, ich fast schon langweilig. Okay, die Chips und bei Chips weiß man aber auch nicht, ob AMD jetzt derjenige wird oder arm oder ob Intel vielleicht noch mal eine große Rolle spielt. Was ist auch unsicher? Wobei ich, bevor wir dann jetzt zu den Makro auswirken kommen, also zwei ziemlich eindeutige, soweit man das sagt. Oh ja, Sili Gewinner, hast du ja einfach hast du genannt, identifiziert, das sind Alphabet und Asamel, also das sind die beiden Namen, auf die du dich jetzt auch schon länger festlegst und die du auch sozusagen mittel- bis langfristig in die Zukunft prognostizierst. Darf ich das revidieren? Also sind Arm und Asamel? Schade. Ja, Arm und Asamel. Genau, Alphabet oder Google Alphabet hat der Markt gesagt, das ist Alphabet tickt einfach alle Boxen, der Kriterien, die als Voraussetzung gelten, in dieser neuen Welt zu gewinnen, gegenüber den anderen Hyperskälern. Ob es dazu kommt, das bleibt abzuwarten. Also im Moment ist es so, aber bei Technologie gibt es hohe Innovationsgeschwindigkeit und es ist immer mit großer Unsicherheit behafter solche prognosen. und ich fühle mich wohl bei den Monopolstellungen. Und deswegen Arm und ASMR. Arm hat eine Monopolstellung und ASMR hat eine Monopolstellung. Das spiegelt sich in den hohen Bewertungen wieder. Aber es kommt mit einer höheren Sicherheit. Es ist mit einer höheren Sicherheit behaftet, dass sie noch in fünf Jahren ein attraktives Geschäft haben werden. Aber warum ist dann Nvidia so niedrig bewertet? Ist da diese Sicherheit. glaubt man das nicht? Die sind ja niedrig bewertet, als der S&P 500. Als der durchschnet. Man denkt man schon, der S&P 500 ja hat auch Wachstum. Aber Nvidia würde ich schon mal, wo sie ja schon. Visibilität bis Ende 2027 angekündigt haben. Da ist ja mehr Wachstum als das vom S&P 500. Da muss ja irgendwie irgendwas. ja. Warum ist die so niedrig bewertet? Trotz dieser Idee. Und drei Gründe. Einmal schon weit vorausgelaufener Investitionszyklus, wo wir uns uns sicher sind, ob eine Wachstumstelle nach 2027 kommen. Die 2. die schon sehr hohe Erwartungen selbst verschuldet für 2027. Wo man sich fragen muss, was ist das positive Überraschungspotenzial. Ich möchte ich sagen, dann teils verliegern, aber dann teils abgehbar. Weil durch den "Ferenzwork loads", also die Work loads verschieben sich weg vom Training hin zu den "Ferenz", also die Generation da antworten. Und das Bereinstellen der Modelle und das Abfragen. Und diese "Ferenzwork loads" benötigen teilweise andere Chips. Deswegen hat ja auch Arm grocke kauft. In Video hat grocke kauft. Genau, sorry. In Video hat "Grocke kauft" und sie haben heute. sind sie in einer Partnerschaft mit Marvell eingegangen. Was völlig rechtliche sehr weitern das Ökosystem, so dass sie die Kunden den Kunden Flexibilität geben, wenn sie Marvell Chips oder Marvell Netzwerbtechnologie einbinden möchten, dass das Kompatibel ist, das Stärkt das Ökosystem und damit auch die Attraktivität von Nvidia GPUs. Und mit "Cork" haben sie ein "Inferenzchap" für den Teil des "Inferenzwork loads" denn die GPU nicht übernehmen kann oder nicht so gut übernehmen kann. Das ist das Beantworten der Prompts. Die GPU kann den Prompt sehr gut bearbeiten, weil das ein paralleler Berechnungsprozess ist und daran ist die GPU sehr gut. Aber das Erstellen der Antwort, das generieren der Antwort, das erfordert mehr Speicher. Das können XPUs oder Kunden spezifische A6 von Broadcom, Marvell oder jetzt auch die Chips von Grog besser. Und in Video hat das in Haus gebracht, diese Technologie. Die Technologie können alles aus einer Hand anbieten, also geben aber Markthanteile ab, weil die Markthanteile von +80% auf 70% in einem stark wachsenden Markt zurückgehen werden. Das sind die drei Gründe, ich selber habe Nvidia. Ich habe das gesagt, wie ich die drei kombiniere. Man kann aber auch die Kombination anders machen. Es gibt Gründe, die für Broadcom sprechen und für AMD. Ich habe Nvidia im komplex neutral und eine größere Überzeugung bei ARM und ISML. Ich komme zu den macroeconomischen Folgen, die du schon genannt hast. Wobei dein Synno gar nicht so krass war. Also hast du gesagt, okay, 50% des BIP wird durch kognitive Fähigkeiten. Erwirtschaftet. Von diesen können wir 10% Wachsungen durch die KI erwarten. Also schon mal 5 kriegen wir oben drauf. Die gibt es als quasi, sind das dann 5% Wachstum weltweit Protonanzprodukt. Und dann hast du gesagt, von den 50 wird wie viel von KI genommen? 5 Billionen. Also 10% vereinten. 10% wird von der KI erwirtschaftet. Für 10% Wachstum sorgt die KI so 10 Billionen. Wir machen immer noch Unterstützung. Assistiert von KI-System machen wir noch 45 Billionen. Das ist sicherlich zu debattieren, ob das zu tief gestapelt ist. Und ob vielleicht die KI doch mehr setzt und unsere Rollen dann sich noch mehr vereint. Oder es zu steigenden Arbeitslosigkeit führen. Das kann man debattieren. Aber das hieß ja, wenn ich sage, okay, die nimmt uns 10%. Dann könnte man eine arbeitslosen Quote von, kann man das ungefähr abschätzen, wie viele Prozent sind, sind kognitive Arbeitsmenschen, wenn wir davon so und so viel wegnehmen. Was wäre das für eine arbeitslosen Quote? Wenn ich mir damals den Zitrinir Report angeguckt habe, das stand drin. Die arbeitslosen Quote ist bei 10%. Das ist natürlich viel, wenn man Freude in Amerika von, wie wir haben wir jetzt 4, was. Das ist natürlich viel, aber 10% heißt ja immer noch 90% arbeiten. Das wäre noch kein Weltuntergang und dann könnte man ja sagen, okay, entweder kriegt man das gehandelt, indem wir einen Grundeinkommen haben oder indem man einfach Arbeit an das verteilt oder sonst wie. Das wäre aber noch kein wirklich richtiges krasses Senai, wo wir mit sozialen Problemen kämpfen würden oder mit Maschinenstörmern, die jetzt kommen und die KI-Zertrümern wollen, weil irgendwie die Jobs weg sind. Zitrinir hat argumentiert, dass über die Hälfte der Jobs in den USA aus Büro und Wissenstops bestehen. So haben sie dann Grundannahmen getroffen, um auf diese 10% zu kommen und das war eine Szenario-Nalyser. Ich denke, wenn sollte die Arbeitslosigkeit in den USA auf 10% ansteigen, weil KI-Arbeitsplatz ersetzt, dann können wir den Aktienmarkt vergessen. Dann wird das zu sozialen Unruhen kommen. Dann werden vielleicht die Notenbank stark mit Zinsenkungen gegensteuern. Aber es gibt ja jetzt schon einen Unmut bei den Amerikanern, weil ihre Strompreise steigen, wegen des Ausbaus der KI-Rechenzentren. Es gibt auch eine Skepsis oder Fonsicherung, was das tatsächlich für Auswirkungen haben wird. Diese Automatisierung der Arbeitsplätze, zum Welcher, Arbeitsplätze, Ersetzt und Automatisiert werden. Ich muss sagen, ich war auch sehr etwas Bonrucht nach dem Zitriniebericht und habe auch wenig Konsumwerte, also keine Nuchso-Sküter, keine Bekleidungsunternehmen bei einzelnen Handlern, nur die ganz defensiven Geschäftsmodelle. Weil ich wirklich besorgt bin, dass das kein unrealistisches Zenario ist, das Zitrinie da gezeichnet hat. Die Zitrinie-Leute sind sehr klug. Das ist alles sehr schlüssig argumentiert, aber man kann auch Teile der Annahmen nehmen und zeigen, dass es genau zum Gegenteil führt. Der Grund, warum ich das sage, ist, ich habe etwas mehr Mut bekommen, dass die KI-Positive-Effekte haben wird, auf die Gesellschaft und auch den Arbeitsmarkt der Volkswirtschaft, weil die Zahl der offenen Stellen für Ingenieure steigte in den USA. Jetzt weiß man nicht genau, woran das liegt, ob das die Auflösung der Handels- der Zoll- thematik ist, ob es die Rückführung der Produktion oder Teilrückführung von Produktionen in den USA ist, ob es der Ausbau der KI-Infrastruktur ist, weil KI schafft auch Arbeitsplätze. Erst einmal, oder ob es die Coating-Agenten sind von "Ansthropic and Opener" klot "Code" und "Codex". Weil Zitrinie macht ja das Argument, dass wir zu einem negativen Neukopplungskreislauf kommen, denn wenn KI-Arbeits substituiert und dadurch Arbeitslosigkeit steigt, dann befällt der Beschäftigungsanteil. Und es fällt, die Lohnquote, der Anteil des ertwirtschafteten Einkommens in einer Volkswirtschaft, der an die Arbeitnehmer geht, in Form von. Löhnen und Gehältern. Und wenn viel unternehmen gleichzeitig Tätigkeiten automatisieren, dann wird das so sein und um dann meine Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten und meine Kosten zu senken, automatisierig noch mehr, Füger, aber der Schutz geht macroeconomisch noch mehr nach hinten los. Das ist das Zitrinia-Gomente, das sehr besorgnisarigen ist. Was ist aber, wenn durch den Einsatz von KI und das wird für Teile der Berufe sicherlich so sein? Aber was ist, wenn die KI durch den Einsatz von KI, die Produktivität so sehr steigt, dass es sich lohnt, mehr zu investieren. Zum Beispiel durch die Code-Ingergen, vielleicht wächst deswegen die Nachfrage für Ingenieure. Weil das Argument ist, ja, wenn Ingenieure schneller mit KI programmieren, testen, dokumentieren können, dann sinken die Kostenprojekt. Und wenn die Kosten sinken, Volkswirtschaftlich steigt die Nachfrage. Da die KI aber noch nicht 100% verlässliches, muss sie überprüft, überwacht und gesteuert werden von Leuten, die Grundlagen verstehen, also Ingenieuren. Und das ist natürlich ein sehr positives Zenario. Ein anderes Beispiel, wenn die KI zu besseren, die Uni Heidelberg hat ein KI-Assistenten zur Früherkennung von Hauttumoren entwickelt, melanomen. Und dieses KI-Assistentsystem kann früher und präziser melanoma erkennen. So, wenn jetzt die Qualität steigt, der Ergebnisse eines bildgebenden diagnostikverfahrens, der bildgebenden Diagnostik. Und die Kosten vielleicht auch fallen, wird dann mehr bildgebende Diagnostik durchgeführt oder weniger. Wahrscheinlich mehr braucht man mehr Radiologen oder weniger Radiologen oder mehr. Wahrscheinlich mehr, weil jemand muss, dass der gebnis der KI frei geben. Wenn wir mehr Informationen abfragen, brauchen wir mehr Qualitätsjournalismus oder weniger. Wahrscheinlich mehr. Wenn ich aber meine Steuererklärung mit OpenClaw mache, dann braucht ich wahrscheinlich nicht den Steuerberater. Also es wird, man muss das differenziert betrachten. Es wird Berufe geben, die werden automatisiert werden. Es wird Berufe geben, da wird Sektoren geben, Industrie geben, da wird der Bedarf an Arbeitskraften wachsen, weil die Nachfrage steigt, weil der Preisfeld und die Qualität der Dienstleistung und das Produkt, das sich verbessert. Und es wird Industrie geben, da werden sich die Rollen verändern. Also nur müssen zu verfolgen stellen. Ich glaube nicht, dass wir mehr Finanzanalysten und Portfolio-Management brauchen werden. Das geht nicht mehr. Aber schon erlisten hast du genannt. Das fand ich sehr nett, dass wir die positiv sind. Der Punkt ist doch aber die Effekte, die wir auf Arbeitsmarkt sehen werden, in Sachen Produktivität und Verschwinden von Jobs, die scheinen sehr schnell zu kommen. Wir hatten jetzt hier vor Kurzem jemanden, der hat bei uns ein Podcast gesagt, ich brauche tatsächlich eigentlich grad niemanden, weil die KI ist so effizient, dass alles, was wir noch brauchten vor ein, zwei Jahren brauchen wir jetzt nicht mehr. Also da verzichten wir schon mal. Das heißt, und diese super spezialisierten Jobs, die werden sich wahrscheinlich herausbilden, weil wir es uns recht geben, Radiologen, diesen Effekt, die werden wir wahrscheinlich nicht in ein, zwei Jahren haben, aber den Effekt beispielsweise, dass wir die ganzen sogenannten Beginner oder die Absolventen jetzt schon nicht mehr brauchen auf dem Arbeitsmarkt, den haben wir jetzt eingeschön. Also dieses, ich will jetzt keine schlechte Stimmung machen, aber dieses Unruhen in Amerika-Szenario, was du gesagt hast bei 10% Arbeitslosigkeit, das kommt womöglich diese 10% kommen womöglich, bevor wir den gegenläufigen Effekt haben, weil das, ehrlich gesagt, halt ich für Wahrscheinlichkeit, die Produktivitätsgewinne, die gehen ja jetzt los. Ich gesagt, sieben wir bei uns in Deutschland schon in Amerika ja ohnehin schon. Also ich sehe es ein bisschen negative, ehrlich gesagt. Es ist sicherlich negative für die Einstiegsposition, das ist richtig und das ist eine große Herausforderung, wie man dann das onboarding gestaltet, dass man weil um die KI zu überwachen und zu Steuer anzuleiten, braucht man ja auch Erfahrung. Brauchst du Senior Menschen? Genau. Das sind die großen Probeitteure, aber wo kommt jetzt der Einsteiger hier? Genau, wie bekommt man Erfahrung als Programmierer, wenn man erst gar nicht eingestellt wird? Das heißt, es ist eine große gesellschaftliche und wirtschaftliche Herausforderung, was die Einstiegspositionen angeht und wenn man keinen jungen Leute einstellt, hochschulabsolvent, dann hüllt man die Karriereleiteren aus und irgendwann man hat man nicht mehr die Fachleute, die dann tatsächlich die KI mit der KI arbeiten können. Das ist ein Problem, das zeigen auch die Zahlen, dass auch in den USA und auch in Deutschland, dass die Einstiegspositionen verschwenden, da wo KI einzug erfährt. Das muss man, ja das muss die Wirtschaft lösen, das Problem und geht es einzelner Unternehmen. Was die Automatisierung angeht, wenn man eine schrumpfende Erwerbsbevölkerung hat, dann ist vielleicht Automatisierung durch KI nicht unbedingt das schlechteste, was uns in Europa passieren kann. So sehe ich das, aber wie gesagt mit der Einschränkung einstiegspositionen sind ein Problem. Für USA ist es noch wahrscheinlich ein Problem, weil die Bevölkerung schrumpf nicht dort, schrumpf nicht, aber der demografische wandel findet auch dort statt, sie werden auch im Alter im Durchschnitt und für China sowieso, aber dort ist der Automatisierungskrat schon jetzt viel höher als irgendwo anders in der Welt, auch durch den Ansatz von KI und Robert Hand. Man muss das beobachten, letztlich muss man die Arbeitsmarktzahl, der letzte Arbeitsmarktbericht war nicht besonders gut. Die Zahlen der neu geschaffenden Stellen schrumpfte, wir bekommen jetzt den nächsten am Freitag. Die Erwartungen sind, dass es so um die 60.000 neu geschaffenden Stellen sind. Wir müssen uns jetzt von einem Arbeitsmarktbericht zum nächsten Arbeitsmarktbericht entwickeln oder langhangeln. Ja, das war das Freitag, das ich suchte, um dann letztendlich die Frage beantworten zu können. Aber im Moment, alles, was man vom Arbeitsmarkt sieht, bis auf diesen einen sehr schlechten Bericht für Februar, das muss ich bestehen. Aber ich glaube nicht, dass das KI-Effekte waren, der war schon besorgnisarregend. Aber im Moment bin ich nicht zu beunruhigt wie direkt nach dem Zitrinie bericht. Und ja, also die Automatisierung ist ja es ein zweischneidiges Schwert. Also ich kann es nicht, ich kann es nicht, letztendlich beantworten, weil es noch zu früße, aber ich habe jetzt mehr Hoffnung als ich es noch vor ein paar Wochen. Es hatte weil mir einfach eingeläuchte, das wie verändern, welche Transformation diese KI, diese KI-Modelle eingebundenen, diese agentischen Architekturen, welche Transformation das bedeutet und welche Vorteile das bringt. Also es ist eine deutliche Erleichterung mit guten KI-Modellen zu arbeiten und es ist eine deutliche Entlastung, muss ich sagen, für mich selber. Und ich bin ganz offen gesagt sehr dankbar, dass es diese Tools gibt, die mir, die mich produktiver machen und meine Arbeit deutlich stressfrei freier machen als sie noch vor ein paar Jahren war. Du kannst halt schneller zusammenfassen, schneller auch mal, musst dir nicht so viele Studien wahrscheinlich lesen, kannst dir Modelle selbst erstellen und so weiter, wahrscheinlich ist das, sehen wir ja auch als Journalisten, dass wir ungefähr 60 Prozent Produktivitätszuwachs haben. Das ist ja umbestritten. Aber mir Zeit haben wir trotzdem nicht und du ja auch nicht, was Sili, oder? Also du bist dann besser, aber wenn jetzt alle besser werden, das ist viel im Stadion. Wenn alle aufstehen, dann haben sie genau in die schlechten Blick, wie wenn sie alles sitzen geblieben, wir werden sie darüber aufgestanden. Ist es jetzt auch in der Produktivität, und wir alle diese Produktivität haben, haben wir alle nichts gewonnen und wir sind nur produktiver geworden und eigentlich ist es ja dann doch wieder stressiger, weil wir viel weniger leerlauf-Kognitiv haben, weil wir viel höher drehende Sachen haben, weil wir irgendwie, wenn wir die KI nutzen und da im Austausch sind, ist ja dann eigentlich dann doch wieder stressiger, oder habe ich hier was übersehen? Also ich muss ganz offen sagen, ich lasse die KI auch die Quartalzahn analysieren, die Protokolle der Telefonkonferenzen. Ich lasse da ganz 10, 12, 15, seitige Analyse machen, weil ich nutze das Pro-Modell von OpenAI und das kostet und das bezahl ich privat, 229 Euro im Monat. Und das Modell ist wirklich sehr, sehr gut. Also mittlerweile ist ein großer Teil oder ein Teil meines Analyse workflows, besteht mittlerweile nur noch aus CopyPaste. Und ich kann während das Modell arbeitet und analysiert, Tabellen erstellt, zusammenhängen sieht und auch nicht mehr Informationen erzeugt, sondern Informationen in Handlungsfähigkeit verwandelt, kann ich andere Sachen erledigen. Und ich kann also meine Produktivität zahlen. Ich bin, was die Analyse betrifft, bin ich drei bis viermal produktiver, als was ich vorher war. Also meine Produktivität zahlen, wie ich das Pro-Modell sind, ich bin viel entspannter. Ich bin am Ende des Tages nicht gestresst. Ich bin am Ende der Woche nicht gestresst. Und ich kann verstehen, dass KI zur Belastung wird. Wenn KI schlechte Ergebnisse liefert, Fehler macht, dann wird dann verlagert sich Arbeit von selber tun, zuständig prüfen. Und ständig prüfen ist kein zumodbarer Zustand für hochfallifizierte Mitarbeiter. Und das habe ich auch bei uns gesagt. Ich habe gesagt, wie gut das zugrunde liegen der Modell ist, ist viel wichtiger. Wir haben ein KI-Bord. Das war etwas, was ich letzte Woche gesagt habe. Ist viel wichtiger als wie bequem ist der Zugang zum Modell, weil wenn das Modell Fehler macht, dann wird der Einsatz von KI zur Belastung, dann leh sich die Protokolle lieber selber. Wenn das Modell Dinge über sieht, zusammenhängen nicht versteht, sind semanticer, zusammenhängen nicht versteht. Zum Beispiel hatte ich das Beispiel. Ich hatte das Protokoll von Micro. Das Protokoll von Micro war 27 Seiten lang von der Telefonkonferenz zu einer letzten Quartale Zahl. Und sie haben zwei Telefonkonferenzen. Aus jungen einem Grund machen sie zwei Telefonkonferenzen. Das eine war 15 Seiten lang und das andere 12 Seiten lang, 27 Seiten. Und ich hatte dann es gut analysieren lassen, also der Bericht war tip top so gut, kann ich nicht analysieren und zusammenhängen, der er sehen und daraus Schlussfolger und auch eine Einschätzung machen und ich überprüfe das dann auch und mit meinen Kenntnissen. Aber ich wollte dann wissen, weil diese Memory herstellt. Es ist ein Logopolis. Im Westen gibt es nur drei oder in der entwickelten Welt. Es ist SK Heinigs, Samsung und Micro. Sie gehen dazu über immer mehr längerfristige Verträge mit den Kunden zu machen und den Kunden nicht die Spottpreise von den Kunden, die Spottpreise für Speichertships zu verlangen, sondern offensichtlich Vertragspreise, Kontraktpreise. Man sieht dafür aber abseits auf den Tisch lassen, aber mehr Planung Sicherheit haben. In der Vergangenheit war es so, dass diese Verträge ein Jahr betrogen und wenn es dann zu einem Abschon kam, musste man trotzdem Preize zugeständen zu machen. Und mittlerweile hat Michael und den ersten strategischen Nänders, sie nennen das jetzt nicht mehr Long Term Agreements, RTA, sondern sie nennen das Strategic Customer Agreements, SCA, SCA ist die Abgürzung, Strategic Customer Agreements und diese Betragen fünf Jahre. Also sie haben sehr hohe Planung Sicherheit und sie geben keine Details, ist das mit ein Minimum der Abnahme verbunden, ein Preisboden und so weiter, Preisfloor. Das geben sie nicht bekannt, weil sie noch weitere abschließend möchten und das ist so früh. Und dann wollte ich, dann habe ich die KI gefragt, die Modelle gefragt, "Gibt mir alle Passagen, alle Aussagen des Managements aus den 27 Seiten in der Frage und Antwortrunde, die sich auf diese Strategic Customer Agreements beziehen." Und das konnte tatsächlich auch alle Modelle machen. Es gab aber eine Passage, da war weder in der Frage noch in der Antwort des Managements, kam das Wort Strategic Customer Agreements oder kam die Baubuschtam SCA vor. Da kam aber der Begriff, da kam der Ausdruck, wie es Agreements vor, diese Abkommen. Und es gab Modelle, die erkannten diese Passage nicht als relevant, um sie zu zitieren und es gab andere Modelle, die erkannten sie. So und da muss sie mich fragen, bevor das Modell Jürgen etwas übersieht. Schlechte KI-Ergebnis, schlechte KI-Orkbot ist nicht neutral. Der wird selber so ein Überlastungsfaktor, weil ich ständig prüfen, wer refizieren muss, nachschauen muss. Und deswegen sagt ich ja die Open-Ei-Modelle mittlerweile auch das 23 Euro-Modelle von ich übersehen höch raus. Von der 29 Euro-Modelle von Open-Ei gar nicht zu spreiten. Die liefern sehr, sehr verlässliche Ergebnisse und machen so gut analysen. Also das ist wirklich eine große, große Entlastung für mich und ich könnte gar nicht meine Arbeit bewältigen, ohne diese, ohne diese, besonders ohne das Pro-Modell. Es wäre, ich glaube, ich würde erschöpft sein und ich merke vielleicht letztes Mal war ich sehr müde. Und dieses Mal bin ich frischer. Das ist schon mal gut. Du bist das weichst du immer noch kaufrisch. Was ich mich über Frage, gehen jetzt Fähigkeiten bei dir verloren, die du vorher besser konntest. Also ich stehe bei mir beispielsweise fest, dass ich lange Studien nicht mehr leese, dass ich aus Fauleit viele Sachen nur noch irgendwie verstümmelt aufschreiben und sagt, komm, mach mal was Schönes draus oder so. Ist das so, weil wir ja müssen die KI-Manage und aber nicht mehr so viel analysieren und merkst du, dass du da auch kokitive Fähigkeiten einbüßt auf irgendeiner Weise? Also die Frage kann ich in zwei Formen beantworten, einmal generell und dann für mich generell besteht natürlich die Gefahr, dass wenn man wichtiger Analysarbeit für die man ausgebildet wurde, für die man studiert wurde, die man gelernt hat über viele Jahre, wenn man sie jetzt plötzlich einer künstlichen Intelligenz anvertraut überlässt, dass man, dass die Arbeit nicht mehr so erfüllend ist, dass man sich nicht selber mehr in der Arbeit erkennt, weil man keinen Einfluss darauf hat und ich muss sagen, auch seit dem Prompt habe ich keinen Einfluss auf die Analyse der Quartalzahlen und der Telefonkonferenzen. Ich habe nur Einfluss über den Prompt und über das Urteil des Ergebnisses und ich habe mich also, das ist natürlich die Gefahr, das ist die Entfremdung von der Karl Marxsprach und das muss jeder in die widual beantworten. Ich habe für mich entschieden, dass meine Rolle und meine Fähigkeiten sich ändern müssen, weg von Ausführung der Analyse hin zur Orkestrierung und Beurteilen der Ergebnisse und wenn das zu einer zu besserer Qualität führt, besserer Analysequalität, besseren Investmententscheidung und ich dabei viel mehr Analysen machen kann, viel mehr Informationen an aufnehmen kann und entspannt bin, nicht erschöpft, dann nehme ich das dankbar an, aber das muss jeder uns nicht sehen bei uns, gerade bei den jüngeren Kollegen, da gibt es wieder Stand, da kommt ich wirklich Begeisterung auf, wenn ich die Saha Analyse ich teile natürlich, einer der Lysen-Mital-Kollegenen und unserem Teams-Kanal, so richtig viele Thams abkrieg ich dafür nicht. Das ist, ich weiß, im Journalismus ist ja nicht anders, da ist es ja ähnlich, dass viele sich beleidigt fühlen, dass ihre Arbeit nicht mehr so wertvoll ist, weil die KI ein Großteil davon übernimmt, aber man muss es halt annehmen und muss halt seine Stärken sehen und muss halt gucken, wie man das beste am Produkt dann am Ende rausbringt oder das ist und dann fühlt man sie auch nicht schlecht dabei oder? Man ist auch viel motiviert, also ich muss sagen, wenn ich morgens aufhören, es gab Quartalzahn, ich laden die Protokolle hoch, ja, ich stelle den Prom, das mache ich noch im Bett mit meinem laptop, ich mittlerweile muss man der KI die Präsentation, die Slide Decks der nicht zeigen, weil die KI sucht selber, ruft dann im Brause auf und geht auf die Internet, auf die Investor-Lacenzeit und ruft die richtigen Präsentation auf, aber zur Sicherheit bin ich die Quellen immer noch ein, aus Gewohnheit, die vorherigen Modellen, da musste man's machen. So und dann dusche ich während die Analyse läuft, ich frühstücke, ich schaue mir die die E-Mails an, ja und ich bekomme eine so guter Analyse, ja, ich habe ein vielklare Bild, wo der Schuh drückt bei Macron, ja, weil eben Quartal, über Quartal, das Bitwachstum, das Volumenwachstum so gering war, und das Wachstum, das gigantische Umsatz und Gewinnwachstum hauptsächlich überpreis kam und die KI Schlussfolger da richtig, Das ist natürlich die Preise, wegen der Knabbeizuhuhe. Aber wenn es mir angebot wird, werden die Preise runterkommen. Ich meine, darauf hätte ich jetzt auch gekommen. Aber es ist natürlich schön und sie formuliert auch so schön. Ja, sie kann die zusammenhängen. So diese Modelle sind so gut trainiert. Und das sind keine vortrainierten Modelle, die lernen, was kommt als nächstes in den Training-Staten. Sondern sie werden mit Reinforcement-Learning trainiert, die Daten an der Lüsen zu machen, auf Werkzeuge zuzugreifen, Tabellen zuerstellen, zusammenhängen zu erkennen, logisch zu Schlussfolger. Also dieser zweite Schritt, es gibt im Grunde, wenn es noch im Gibt es drei Schritte. Es gibt noch super weiß Feintuning, da wird noch die Sprache noch mal ein bisschen verfeinert, aber der gehört zum Vortrain. Es gibt Vortrainungen und das Nachtrainungen. Und dieser Bereich Reinforcement-Learning, der ist da differenzieren sich die Anbieter. Es gibt einen Grund, warum XAI, Grog 5, Finnauzzüger und Meta nichts auf die Reihe kriegt und vielleicht auch Schwächen bei den anderen Anbietern da sind. Und es gibt einen Grund, warum die Open-Air-Heyenmodelle so viel verlässlicher sind oder sehr, sehr verlässlich sind. Und die haben einfach ein besseres RL-Team. Die haben ein besseres RL-Zettab. Die haben vielleicht die besseren Leute, weil sie die Erfahrungen haben auch historisch gesehen. Kamiya Open-Air aus dieser Ecke, aus dieser China, aus Reinforcement-Learning. Sie trainierten eine KI, einen Computer-Spiel zu spielen, Dota 2 und besiegten die Weltmeister. Das ist ein Multiplayer-Spiel, ich bin selber kein Spieler. Und das musste mit Reinforcement-Learning gemacht werden. Das ist auch die Stärken von Google Deep-Mind im Übrigen. Aber es überträgt sich nicht unbedingt auf Game-Mini, auf das Game-Mini-Team, weil es immer noch, wie ich es sagt, ein separatist, die immer aber Google Deep-Mind hat auch über Reinforcement-Learning dann Alpha Go und Alpha Fold, und dieser Teil des Trainings, den darf man nicht unterschätzen. Und was dabei rauskommt, ist wirklich magisch. Man merkt, man denkt, da ist wirklich, da ist ein Tetastät intelligent. Also man kann nicht sagen, dass die einfach nur nach Sprache nacharm. Es ist nicht der Papa-Guide, der nach irgendwelchen Proper-Polystischen sagen soll. Das ist schon wie geht es schon in Richtung superintelligenz. Wird es die irgendwann geben mit Weltmodell und allem? Oder glaubst du, wir sind jetzt schon so weit gekommen, dass das was, das will ja nicht am Ende sind. Oder dass die Steigungsraten nicht mehr so groß sind. Oder glaubst du, dass wir irgendwann wirklich die AGI haben und dann auch das Weltmodell da ist? Oder siehst du schon Anteiler von Weltmodellen in den Modellen? Ich denke, es ist eine akademische Debatte. Und sie wird hauptsächlich geführt von den Urgesteinen der KI-Wissenschaftler, die auch großes Geleisnet haben, große Durchbrüche gemacht haben. Aber ich habe so ein bisschen ein Eindruck. Da ist ein Bestreben da, ein synthetischen Menschen zu schaffen mit übermenschenen Fähigkeiten. Also alles das, was wir tun können, so entscheiden können, so Schlussfolge an können, nur noch viel besser. Und es ist letztendlich für das, wofür wir die KI brauchen, irrelevant diese Debatte. Es ist eine reiner akademische Debatte. Und ich kann verstehen, warum man sagt, wenn man Modelle beibringt, was kommt als, wenn man Modelle trainiert mit, was kommt als nächstes in den Training-Staten, dann werden sie zu nach plappernen Papageien, aber man über sieb auf dieses Reinforcement-Learning. Und da ist eben, da bringt man ihn viel mehr bei. Man bringt ihn, funktionieren das Programmieren, bei saubere Faktenextraktionen, in feste Formate, das Anwend von komplexen Regeln, wenn man bringt ihn juristisches Wissen bei medizinisches Wissen, Datenanalyse, in Westmann Entscheidungen zu treffen. Und letztendlich, die Steuererklärung zu machen. Letzendlich ist das, was zählt heute, ja. Weil das ist das, was Arbeit erweitert. Es ist Fachintelligenz. Wir brauchen nicht AGI. Wir brauchen Fachintelligenz in Fachgebieten, die Experten und Experten erweitern in unseren Fähigkeiten, die uns besser machen, produktiver machen, so dass wir mehr die Qualität, unserer Arbeit verbessern und die Kosten senken und damit die Produkte zugänglich machen für mehr Menschen. So lange, wie gesagt, das Marko-Echrononomisch, die die Wirtschaft nicht nach hinten losgeht, ist die Entwicklung gut und es ist völlig irrelevant. Marko-Echrononomisch, erst einmal, ob für AGI bekommen. Das, was wir heute am Reich schon, und so wie die Modelle heute schon trainiert werden, reicht, um unser Leben besser zu machen. So würde ich sagen, mit dem Risiko, dass gewisse Teile der Arbeit nehmen, dass die natürlich, dass da die Rollen verschwinden und vielleicht das in großen Schritten geht, wie Nando gesagt hat, dass die Entwicklung, dass der Fortschritt in sehr großen Schritten geht und das neue Arbeit und neue Tätigkeit nicht schnell genug entstehen und dass die Rollen, dass man sich nicht schnell genug auf die neuen Rollen anpasst. Und deswegen ist es ganz wichtig, sich sehr früh, mit der KI auseinanderzusetzen. Es gibt ein. Ich meine, ich mache das nicht ohne Grund, privat für Modelle zu bezahlen, die wir dann später hoffentlich, das muss noch von. Kompleien, oder von der IT akreditiert werden, die wir dann später bei der Arbeit einsetzen. Ich habe jetzt schon einen Vater. Ich brauche keine Prompt-Ingeniering-Schulungen. Ja, das Modell, ich weiß, wie ich mit dem Modell arbeite. Und vor allen Dingen, Modelle, die ich, wo ich lernen muss, wie ich sie prompte, damit ich zuverlässige Ergebnisse kommen, kommen gar nicht in Frage. Das Modell muss sich uns anpassen und nicht wir dem Modell. Man muss mit dem Modell sprechen, so wie wir miteinander sprechen. Und das Modell muss entweder einen detaillärteren Prompt erstellen oder gleich daraus verstehen, was man will. Also wenn ihr meine Prompt seht, die sind so. Anweisungsdicht. So. nicht gut, also sehr. lange. nicht gut strukturiert. Es gibt viele Wiederholungen. Und sehr sehr Anweisungsdicht. Und das Modell liefert Ergebnisse, die sind ein Saar. Aber nicht alle. Manche fallen auseinander. Die liefern dir die falschen Zahlen da. Und dann heißt es, ja, du beschuld. Du musst das. den Prompt-Inger definieren oder darfst es nicht so offen lassen. Du musst Quellen einbinden, von wegen. Ja, wenn ich anfange, lernt zu müssen, wie behandlich die KI mit Samtanschuhen, dann mache ich die Arbeit lieber selber. Ja, und deswegen komme ich wieder darauf zurück. Ich muss ganz offen sagen, also die Open-Air-Leute verstehen, mit diesem Prommodell, wie man alles an ein Modell auf ein Modell zuwerfen kann und es immer noch fantastische Ergebnisse. Und deswegen arbeite ich mit dem Modell und nicht mit den anderen, die mich anstrengen. Und wo ich nicht weiß, sind die Ergebnisse zuverlässig. Und das muss jeder für sich entscheiden. Und ich habe meine. Ich hab die. Ich hab die anderen Modelle probiert. Ich möchte nicht in dieser Phase meiner. Arbeitsentwicklung oder meiner Lebensphase. Ich möchte nicht, dass eine neue Technologie kommt, die mich anstrengt. Die noch anstrengt. Die mein Leben anstrengender macht. Und ich noch mehr arbeiten muss. Also das. Es reicht jetzt. Bis hier gab es nur Technologien, wir uns zwar produktiver gemacht haben, aber wir mussten noch mehr arbeiten. Um wir waren am Ende des Tages erschöpfter. Und das ist die erste Technologie, die verspricht, uns unser Arbeitsleben besser zu machen und uns entspannter zu machen. Und ich werde nichts einsetzen, was dieses Versprechen nicht einhält. So. Jetzt was du die Antwort hast, mich. Sili steht nicht auf im Stadion und kann trotzdem gut gucken. Stimmt. Das ist ja Antwort. Ach, was Sili, das war wirklich ein schönes Batterie. Ja. Für. Aber der Sam war jetzt. er hat den größten. den größten Mitschtreiter in dir gefunden. Das ist doch. Also ich hab auch schon eine Ahnung, welches IP U-Dur am ersten zeignet. Das wird dann doch wahrscheinlich oben mehr eisein. So, vielleicht sehen wir dann, wenn oben. Aber wenn oben eher in die Börse kommen, sehen wir vielleicht wie viel Minus sie macht, weil noch nicht so viele Leute wie Sili, Ticken und das teure Modell abonnieren. Und viele vielleicht meinen, sie könnten mit dem günstigen Modell durchs Leben kommen. Aber wüsste was? Wir werden. Das werden wir erörd, dann. Das ist jetzt wieder dieser Stelle einfach schluss, mal. Ich glaube, es ist der längste Triple A-Vollege, die wir. aber es hat sich in jeden Fall gelohnt. Das werden wir. wir besprechen, wenn diese IP U-Dur sind. Ist das stimmt? Und das wird ja. das wird ja bald sein. Wenn die IP U-Dur sind, kommst du wieder. Da müssen wir. Da müssen wir wieder kommen. Und nicht erst nach. Wir müssen. Können nicht wieder einigen. Ja, wir machen. 10 Monate haben wir es letzte Mal warten müssen. Diesmal. Geht's hoffentlich schneller. Dankeschuss. Dank euch, was zuhören. Nein, die getohlen. Vielen Dank. Ja. Vielen Dank für die spannenden Idee. Und für diese Leidenschaft und das dafür lieben wir dich. Das für diese Leidenschaft und einfach den Leuten sagst, "Hey, eure Rolle wird. Wie geil ist mein Leben geworden durch diese Sache? Ich habe mir die Modelle anguckt, die funktionieren, wie ich sie will. Ich muss sie 5 Euro mehr ausgeben. Gebt sie auch privat aus. Ich mache das, weil ich ein lockerer und entspannteres Leben haben will. Das ist das, was man will. Vielen Dank, Vasele. Vielen Dank. - Ich darf sein Dorf der Euchernsgut und Euren zuhören. Danke. Ja. Und? Wie fasziniert es jetzt? - Ich finde, ich bin experiment mit den 2 Teilen. Ich fand das Experiment gut, weil ich hab mir auch Teil 1 angehört. Ich dachte mir, oh Mann, das ist gut. Du hast nicht so eine Einstiegshörde. Wenn du am Anfang gleich so 2 Stunden sehen würdest, dann würde ein, das glaube ich, eine Einstiegshörde für viele sein. Man hört sich es in 2 Teilen an. Das kann man mit jedem Podcast mal in der sonsten Samstagsfolge die 2-Stunden gehen. Auch da muss man nicht am Stück hören, dass alle 1- Teilen aufspaaren oder sonst wie. Es funktioniert. Und das fand ich schon mal klug. Und ich finde natürlich diese Idee klug, und das ist ja das, was uns auch im Journalismus so umtreibt. Und das haben wir ja selbst bei uns in der Praxis jedes Mal. Da habe ich auch einen Link in Kommentar zugeschrieben. Viele empfinden ja KI als persönliche Kränkung und sagen, "Hey, ich bin, nach der, der viel besser analysieren kann, ich bin, nach der viel besser schreiben kann, und ich bin doch derjenige, der das viel schneller besser und analytischer kann." Und viele sagen, "Kanikai" einfach schlicht besser. Natürlich kann ikai nicht Sachen rausfinden, die es noch nicht gibt und die, wo du irgendwie investigativ tätigst. Natürlich nicht. In der KI kann auch nicht an einem Tatort stehen und kann erkennen, was da gerade passiert. Aber bei vielen anderen Dingen kann ikai schon, die helfen, Sachen noch mal verständlich zu machen. Oder dass ihr jetzt in den Text geschrieben hast, kannst du in der KI sagen, guck mal drüber und sag mal, wo du in Konsistenzen feststellt, guck mal, wo ein Text noch besser werden kann. Und so weiter. Und die KI macht dann wirklich klugge Vorschläge. Du kannst sie so als Sparingspartner nehmen und kannst den Text auch so verbessern. Es gibt so viele Sachen, wozu man die KI nehmen kann und wo die KI auch nach hilft. Oder man hat einfach mal einen Tag, wo man einfach denkt, "Oh, jetzt hab ich keine Lust in den Text zu schreiben, macht einfach nur Stichwort." So, hier, das ist mir auffallen, das ist mir auffallen, das ist passiert. Das ist bei uns redet einfach irgendwas, sagt und sagt dann am Ende, liebe KI, machen wir aus diesen Text-Iden, oder aus diesen Ideen-Fetzen, die ich hier gesprochen habe. Mach mir da wirklich einen Tag. Ich glaube, macht das. Und es funktioniert. Und das, wo du früher vielleicht eine Blockade hätte, oder auch für Leute, die ein leeres Papierproblem haben und sagen, "Oh, ich muss ein ersten Satz aufschreiben, ich brauche einen Einstehe, ich brauche das." Ey, wie geil ist deine KI? Also, trotzdem ist natürlich die Frage, die viele umtreibt. Und das kann man ja auch verstehen, wo bleibt ich? Also was muss ich, was soll ich denn eigentlich noch machen? Was bleibt für mich noch über? Man ist hohe Steine mehrwert. Wo ist man mehr der Noose, wo eine mehrwertige No-Machter? Und dass die Menschen im Job vor allen Dingen, aber auch im Alltag, da dann oder vor allem im Job würde ich sagen, dass die da, dass diese Antwort noch nicht gefunden haben, man vielen stellen und sich dann, ich weiß, ob sie sich gekränkt fühlen, oder dass sie sich natürlich irgendwie wertloser fühlen. Das verstehe ich schon, aber ich glaube, der nächste Schritt wird dann einfach sein, dass man natürlich erkennt, dass du, wenn du ein gutes Ergebnis haben willst, dann musst du noch wirklich sehr viel leisten. Du musst nämlich die Gedankenarbeit, die Kreativität, die Ideen, die musst du nach wie vor liefern, auf eine Anrate und Weise. Und wenn wir jetzt mal beim Journalismus bleiben, natürlich, wenn die Schönschreiber, die werden die KI wahrscheinlich auch weiterhin nicht dafür nehmen, ihren Text noch schöner zu machen, weil sie sagen, wahrscheinlich auch zurecht, das ist das, was ich am allerbeste kann, aber sie werden sie an andere Stelle einsetzen. Können vielleicht um irgendwelche Fakten oder Hintergründe schneller zu recherchieren, was auch immer, was bisher vielleicht ihre Schwäche waren, sie aufgarten hat. Also, so kann glaube ich jeder am Ende da durchbesser werden noch. Ich fand ja vier Fähigkeiten, die KI, die Vasile auch für die neue KI-Welt für wichtige findet, die Urteilsfähigkeit und dass du halt stärker bewerten musst, ob ein Ergebnisstirm relevant ist und ob die Schlussfolgerung daraus auch irgendwie richtig ist. Dann es orchestrieren, dass du halt die Arbeitsschritte oder Tools um Modelle sinnvoller zusammenbringst und nicht nur eine Frage stellst, sondern eben einen ganzen Workflow aufsetzt und dann eben etwas kluges draus machst, sondern eben eine KI dazu bringst, das ordentlich zu orchestrieren, dann musst du natürlich auch ein Fachverständnis haben und um eine Kontrolle ausüben zu können, denn wenn du nicht weißt, was in der Welt passiert und die KI bitte was aus, dann denkst du, wo wird schon hinhauen, aber eben, du musst schon mal gucken, Grundlagen verstehen, nochmal gucken, ob dann zusammenhang, ein wichtiger Zusammenhang fehlt oder so weiter. Und auch als ich jetzt den Podcast mit Vasili zusammenfassen lassen habe und habe ich sogar mal das GBT Pro-Modell genommen. Und das machen lassen dauerte irgendwie 13 Minuten, wahrscheinlich, weil sie in die viel, viel Liter Wasser da gefloß sind. Die spannenden Aspekte, die ich am spannendsten fand, hatte mir nicht rausgefunden. Das waren mich genau dieser KI Aspekt, der unser persönliche Arbeit mit KI und diese Wechselwirkung und so weiter anbetrifft. Und ich finde, das hat sie nicht rausgefunden. Da musst du erst nochmal nachfragen, was hat dann dazu? Und dann kam das auch, aber wenn du eben die Fragen nicht stellst, und wenn du eben nicht die Zusammenhänge kennst, dann kann das halt auch, dann kann eben die möglicherweise die KI nicht, dass die Qualität rausbringen, die ist. Und das letzte, was da spannend fand, nach das soll zum Schluss mit Unsicherheit umgehen können, und dann die Verantwortung auch übernehmen muss, dass die Modelle ordentlich gearbeitet haben. Und dass so am Ende der Texte steht, der Dein Name drüber, und das steht ja nicht, es war die KI, du kannst ja nicht sagen. Und als wir nur als so früh geguggelt haben, hast du auch Google als Hilfsmittel genommen und war ja auch Dein Name drüber. Und nur weil du jetzt KI nimmst, heißt es ja nicht, dass du nicht trotzdem auch dafür verantwortlich bist. Und das finde ich schon wichtig, dass man auch das am Ende tut. Und deswegen fand ich den Aspekt nochmal wirklich spannend. Ja, ist stimmt. So, ich würde sagen, jetzt ist es genug mit dem S野. Mit dem S野. - Mit dem S野. So, ich finde es nicht so. - Ich finde, ich muss ja noch von meinem Oster erzählen, das ist, was die Familie. Zum einen habe ich festgestellt, die hat noch einen Oster. Und es geht doch auf der Ehrmache. - Ich hab ja in der Ehrmache schon am Samstag zusammen gefeiert, alle. Und zum einen fand ich sehr spannend, dass die Menschen alle über Akzen reden. Das ist schon ein klugel Neuesache. Also alle meine Kursien und auch Selbstaison von der Kursien reden viel über Akzen. Und das Thema ist jetzt richtig groß angekommen. Und wie auch unterschiedlich Leute mit Akzen umgehen. Die eine Kursine ist da ganz lässig, hat so ein lässigen Sparplan. Und die andere hat jetzt auch ein großes Erbe. Und musste irgendwie fragt sich, wie kriegt das Geld an den Markt? Und ist viel nervöser. Und fängt viel stärker hinterher zu Tränen und so weiter. Ich finde es schon interessant. Und ich glaube, das ist so eine Akzentkultur. Und wie jeder damit unterschiedlich umgeht. Ich glaube, das ist eine Sache, die. Ich hoffe, das ist nicht nur in meiner Blase so ist. Und das ist auch noch irgendwie. ein. eine Sache ist, die vielleicht ganz Deutschland zu o aslam. Wo viele über Akzent gehen. Vielleicht schreibt ja einfach mal. als ein. entweder Mehl, A, A, A, T, E, oder einfach auch mal in die Kommentare. bei Spotify oder wo auch immer, ob das ein größeres Phänomen ist, ob irgendwie Leute mehr darüber reden. Und die Leute auch die fragen, was mache ich meiner Riesterenter. Und alle haben sie irgendwie so eine komische Versicherung. Und haben mir gedacht, ich sag, ja. und waren enttäuscht und freuen sie jetzt über dieses neue. Altersvorsorgeproduktur. Ich glaube, das ist. da ist was in Gang gekommen. Und ich hoffe, dass es für diejenigen, die nur bei uns in der Familie ist, dann ist. und meine Familie hat wirklich nichts mit Börs oder Sands für die Saison. Die ein ist Prof. Säure, die andere ist Lehrerin. Ich meine, Kursien und die. angeheiraten Männer haben auch nichts mit Börsetonen und insofern. natürlich deine Verweihenden in der. Nee, nee. Ich hoffe, dass es wirklich passiert ist. Nein, ich kann schon sagen, dass es wirklich passiert. Ich glaube, ich deutsche an Diskutieren. Auf vielleicht ist es auch wirklich so. Und wenn es jetzt nicht so. wenn es bisher noch nicht so gewesen ist, wenn ihr die Folge am Sonntag hört, habt ihr immer noch Zeit, Sonntag oder Botach in der Familie drüber zu reden. Und jeder kommt aus seinem alten Riestervertrag raus, wenn er Bock hat. Es soll nicht kündigen, weil da musst du sofort alles zurückzeilen, aber du kannst jetzt in diese neue Welt migrieren. Da musst du ja nicht kündigen, sondern einfach überheben in die neue Welt. Und das kann jeder machen. - Genau. Wie es macht, das habt ihr alles schon gehört, die letzte Woche. Ja, aber das kann man schon. Trotzdem, wenn du den Regen der reinhörende könnt, der reinhörende. Genau. - Das ist in jeden Fall auch gut. Und es wird ja dann nach Ostern auch weitergerätet. Und wo du Urlaub hast, lieber Höhörger, wirst du weiter reden. Ja. Immer weiter, immer weiter. Ja, das ist doch. - Da wird die Familie wiederum nicht so großer fänden. Nee, ist ja auch nicht so. - Ja. Aber gut, wir sind jetzt hier gerade weniger, weil alles auf Aktion jetzt Höhörger auch mal im Urlaub ran. Und er macht es aber natürlich nicht alleine, sondern mit Philipp, wird sein Deiner Seite sein. Aber jetzt ist erst mal. 1-2 Tage noch Ostern, jetzt Ostern, Ostern, Ostern, Mondtache könnte etwas Sili hören. Und. Genau. Das das Spann ist und so weiter und sofort, das berichtet ihr bitte allen, fragt die Botschaft in die Welt hinaus und. - Mhm. Deshalb abonniert uns, sprechen über uns und empfehlt uns auch und freund. Und. Ich fülle und mich hörte dann am Dienstag ab 5 Uhr bei Welt und überall, wo es Podcast gibt.