Beyond the AI hype: Wo wir wirklich stehen und was uns erwartet

Vielen, vielen Dank. Äh, es hat so ein

bisschen St. Pauli mit 5000 Stehplätzen.

Danke fürs Erscheinen. Ich freue mich

sehr. Ihr wisst, wer ich bin. Ihr wisst,

warum ihr hier seid. Äh, wir gehen

direkt rein. Ähm, es geht wieder um

Beyond the AI Hype. Wir haben letztes

Jahr mit dem Hype Cycle angefangen. Es

gibt noch keinen neuen. Letztes Jahr

gingen wir in dieses unschöne Tal

hinein. Ähm, Leute haben sich gefragt,

also die generative KI hat in dieses Tal

quasi Einzug genommen. Leute haben sich

gefragt, ob KI gegen eine Wand fährt, ob

KI sich überhaupt noch weiterentwickelt,

ob wir viel mehr Geld, viel zu viel Geld

da reinstecken. Ich habe gesagt, das ist

Quatsch. Und ich glaube, wir wissen

heute, dass es Quatsch ist. Es gibt kein

Jahr, in dem sich KI so stark

weiterentwickelt hat wie das letzte.

Ähm, das hier ist der Artificial

Intelligence Index, der zeigt die

Fähigkeiten der Modelle auf einer Skala

von 0 bis 100. Ich habe mal die

gekennzeichnet, die die besten Modelle

waren, als ich das letzte Mal hier

stand. Ähm, die Firmen sind heute ähm

dort. schaut man sich das auf so einem

Grafen an, das sind verschiedene

Benchmarks, wo man die Fähigkeiten

misst, ähm sieht man ebenfalls, dass es

zu einer vollkommen stetigen

Weiterentwicklung äh kam und keine keine

äh Mauer gegen die KI fährt ähm in Sicht

ist. Es gab wirklich krasse Durchbrüche

auch insbesondere z.B. zuletzt bei den

Bildgebungsmodellen.

Chat GPT oder Mai hat gerade das Images

2 Modell rausgebracht, was einfach eine

Liga für sich ist. Es ist äh wenn man

weiß, wie dieser ELOScore funktioniert,

da 300 Punkte vorne sein, ist einfach

eine komplett neue Liga. Und das diese

neuen Bildgebungsmodelle machen einfach

diese alten Fehler nicht mehr. Die

Schrift die Schriften sind nicht mehr

kaputt. Das ist nicht mehr irgendwie

verwischt, verwischt, verwaschen, da

sind keine Artefakte drin. Ich kann

touristische Karten, die nicht perfekt

sind, aber viel viel besser als zuvor

bauen. Ich kann historische Poster

generieren, super PowerPoint Slides

bauen innerhalb von einer Minute in

einem Shot. Äh, ich kann Wimmelbilder

für Kinder Kinder malen. Ähm, ist

einfach eine komplett neue Größenordnung

äh, die da geschaffen wurde von Open AI

in dem Fall. Eine andere Sache, die sich

stark äh geändert hat, ist das

Zeitfenster, in dem KI autonom arbeiten

kann. Als ich hier das letzte Mal stand,

konnte KI so 2 3 Minuten ein kleines

Stück Software schreiben, eine kleine

Automatisierung für Excel schreiben, ein

längeren Text ausspucken. Heute kann KI

autonom halben Tag lang mit einem

Orchester von Agenten vor sich

hinarbeiten und dann mit einer

Wahrscheinlichkeit von 50% erfolgreich

ein Task beenden. Also ihr geht abends

ins Bett, sagt Claud oder Codex, was es

tun soll und am nächsten Morgen ist die

Arbeit erst fertig, weil die KI das

ganze die ganze Nacht durchgearbeitet

hat. KI entwickelt sich nicht nur Linie

A weiter gerade, sondern die Entwicklung

beschleunigt sich sogar. Ich glaube, es

liegt an drei Dingen. Einerseits, weil

wir nicht nur an besserer Software und

Hardware arbeiten, sondern weil auch die

Datenqualität immer besser ist. Es gibt

inzwischen viele Firmen, die aktiv daran

arbeiten, Daten noch besser für KI

anzureichern. Das andere ist, dass KI

sich inzwischen selber verbessert. Da

kommen wir später noch mal drauf. Und

die Einführung von Reinforcement

Learning in KI macht die KI halt während

ihr sie nutzt immer besser. Das ist das,

was Google schon seit 10, 15 Jahren

macht, dass sie aus eurem Verhalten

lernen, ob die Ergebnisse besser oder

schlechter sind. Und das macht KI

sozusagen immer noch besser. Deswegen

sollt ihr mal ja oder nein sagen hinter

jedem Ergebnis. Äh eure Aktivitäten mit

KI werden getrackt. Wenn ihr immer

weiter fragen müsst die KI, dann merkt

das Unternehmen, das war schlecht. Wenn

ihr happy seid, Copypaste macht oder das

Ergebnis teilt, dann wissen Sie, das war

ein gutes Ergebnis und dadurch wird KI

immer noch besser. Ähm, ich habe letztes

Jahr erklärt, dass KI eigentlich alles,

was Menschen sozusagen lernen können,

schon besser kann heute unter zwei

Bedingungen, nämlich, dass man es aus

dem Internet lernen kann oder aus Daten

lernen kann und dass Menschen einen Test

dafür gebaut haben, ist KI heute besser

darin? Ist ein Fakt. Das war vor einem

vor einem Jahr ein Fakt. Deswegen hat

man dieses letzte Examen der Menschheit

gebaut. 2500 super knifflige Fragen aus

allen Bereichen Mathematik, Biologie,

Geschichte, ähm Logik, die KI damals

2000 Ende 2024 nicht lösen konnte. Ich

erzähle das noch mal, weil inzwischen KI

50% dieser Fragen löst. Ja, also wir

brauchen wahrscheinlich demnächst ein

neues letztes Examen, äh weil die KI

sich da den 100% nähern wird. Ähm, was

ich auch, was ich der Nullinie lehrt,

sind die Kosten äh von der Anwendung von

KI. Wenn ich mit der gleichen Leistung

wie letztes Jahr zufrieden bin, kriege

ich die Faktor 10 oder sogar Faktor 100

mal günstiger inzwischen. Die nicht das

Training, aber die Anwendung von KI wird

immer immer günstiger. Z.B. diesen, wer

kennt oder hat jemand Leotols Teu Krieg

und Frieden gelesen? Ich auf jeden Fall

nicht. Ach da, Lis, sehr gut. Also ist

ein richtiger Schmöger. 1000 Seiten, 300

000 Tokens oder so, das sind so 250 000

Worte Wörter waren das ungefähr.

Der würde heute, also Leotols Toy hat da

7 Jahre dran geschrieben. Das würde

heute eine Minute dauern und 15 Cent

kosten, das hinzurotzen für KI. Ja. Äh,

es gibt noch dickere Schinken, 4000

Seiten. Ähm, das würde dementsprechend

70 Cent kosten, alle deutschen

Steuergesetze ähm zu zu generieren ähm

über Nacht. Wir sind inzwischen an dem

Punkt, wo die Generation oder das

Generieren von von Text so günstig

geworden ist, dass wir das erste Mal

letztes Jahr mehr KI-Texte im Internet

hatten als menschlichen Content. Äh, das

ist, wo wir jetzt sind. Ähm, und es

nimmt definitiv Überhand. Es gab zuletzt

eine Auswertung. Es gibt so ein ganz

typisches Artefakt, was wenn ihr mit

CHGBT oder Clode arbeitet, es gibt so

diese langen Bindestriche, das wisst ihr

bestimmt, oder so Worte wie Delf, die

ganz oft vorkommen, aber auch ich nenne

das Fake Dialectic, also dass man sagt,

das ist nicht das, aber das das lest ihr

immer wieder und wenn ihr es liest, dann

hat jemand KI genutzt. Das kann man

relativ klar sagen. Und also so ein

typisches Beispiel, Basketball ist not

just a game, it's a global cultural

engine. That's not just a tech upgrade,

it's a cultural shift. Das liest man

überall, wenn wir es ein ihr könnt das

nicht mehr nicht sehen, wenn ihr es

einmal wisst, ja? Und es hat man jetzt

gemessen und das sind nur bis 2025

Zahlen. Und hier geht's nicht mal um

LinkedIn oder Instagram, sondern das

ist, was Street Unternehmen ihren

Aktionären erzählen. Also, es sind echte

CEOs, Manager, die schon überwiegend

offenbar ihre Reden mit KI geschrieben

bekommen. Politiker genauso übrigens.

Und es wird inzwischen komplett

übertrieben. Hier z.B. äh T Online Job

sagt: "Recruiting beginnt nicht mit der

Stellenanzeige, es beginnt mit

Sichtbarkeit." Hä, wie soll ich wofür

denn Sichtbarkeit, wenn ich keine

Stellenanzeigen äh hätte? Oder hier

unsere liebe libertären Freunde von der

Initiative Neue Marktwirtschaft, die

sich um Jobs kümmern, wie wir wissen,

ähm das sind keine Statistiken, das sind

Lebensläufe, ja? oder dieser anonyme

Unternehmer, ich habe es mal geschwärzt,

kommt im weitesten Sinne aus dem

Strukturvertrieb. Ähm der hat jetzt

wirklich

give me a break, das zeugt nicht von

Kompetenz, sondern von Unsicherheit. Das

ist keine Stärke, das ist Figer, das

keine Führung, das merkt man ist kein

Spaß, kein Give me a break. Hallo. Also

und es ist nicht nur einer das, ihr seht

das überall in der Vergangenheit und das

ist das Gegenteil von Leadership, wenn

ihr von der Stand vom

Standardeinstellung von KI eure Texte

schreiben lässt. Es kostet euch ein

Markdown Fil der KI zu erklären, wie ihr

natürlich redet. Also, wenn ihr das

macht, was total okay ist, vielleicht

werd wird euer Output besser dadurch,

aber macht es in eurem Stil und nimmt

nicht die Standard. Verbietet der KI das

zu tun, weil niemand nimmt euch ernst,

wenn ihr das macht. Jetzt, wo ihr das

gesehen habt, werdet ihr es nie wieder

nicht sehen. LinkedIn ist verdorben für

euch. Ähm, was auch mehr und mehr

verdorben wird, ist Spotify mit AI Slop.

Deswegen hat Spotify jetzt einen Siegel

für menschliche Artists eingeführt. Und

das ist der richtige Weg. In der

Vergangenheit man hat man viel darüber

nachgedacht, wie man KI Content

kennzeichnet. Das ist vergeben. Wir das

wird immer überlistet werden. Wir können

KI Watermarks funktionieren nicht. Wir

müssen menschlichen Content mit einem

Biosiegel auszeichnen, weil in Zukunft

wird menschlicher Content 5% des

Contents sein und der Rest wird

vollkommen naturgemäß AI sein. Also,

wenn, dann müssen wir Signaling nutzen

und die wenigen Menschen, die noch

Content produzieren, auszeichnen. Ähm,

ich habe gesagt, die Kosten werden immer

günstiger von der Nutzung von KI. Die

Kosten KI zu trainieren werden immer

teurer bzw. pro eine Milliarde Dollar

bekomme ich immer weniger Fortschritt.

Ähm, das heißt, es wird immer teurer in

diesem Rennen mitzumachen und das beste

Modell ähm zu bauen. Und gleichzeitig

sind die besten Modelle nur für wenige

Wochen oder Monate wirklich die besten

Modelle. Das heißt, die Zeit an der

Spitze sind oft nur wenige Monate. Das

ist als wäre ich ein Pharmaunternehmen.

Ich habe gerade Osemp erfunden und nach

einem Monat dürfen es alle kostenlos

nutzen bzw. Weiß, ich kann es

abschreiben, weil es ein besseres

Medikament gibt. So ungefähr

funktioniert KI Forschung und deswegen

brauchen diese Unternehmen so viel Geld.

Sie brauchen so viel Geld, weil um das

beste Modell jedes Jahr zu bauen,

braucht man fünf mal mehr Hardware. Ja,

wenn ich nur dreimal so viel Hardware

habe, fliege ich aus der ersten Liga

raus. keine Champions League mehr für

uns. Ähm fünf mal mehr Hardware jedes

Jahr, was dazu geführt hat, dass im

letzten Jahr 400 Milliarden US-Dollar in

Data Center äh geflossen sind. Dieses

Jahr werden es 790 Milliarden sein

voraus voraussichtlich. Die Zahl habe

ich schon einmal abgedatated, die wird

über das Jahr wahrscheinlich noch mal

erhöht werden. Das ist zumindest, was

letztes Jahr passiert ist. Ähm, das sind

187% der Cloudumsätze dieser

Unternehmen. Die geben vielfaches von

dem, was sie mit Cloud verdienen im

Moment inzwischen für KI aus. den

gesamten Cashflow, den Google, Amazon,

Microsoft machen, den wird der wird

inzwischen durch die Investition

übertroffen. Das heißt, diese

Unternehmen müssen sich netto

verschulden, um noch mehr zu

investieren, als sie selber zu

verdienen. Weil 790 Milliarden Begriff

ist, mit dem niemand was anfangen kann,

habe ich es versucht ein bisschen

greifbar zu machen und mit ein paar

historischen Projekten verglichen. Das

ist immer inflationsart justiert. Also

das Manhattan Projekt, die Erfindung der

Atombombe hat eigentlich nur 2

Milliarden gekostet. In heutigen Geld

wären das aber 50 Milliarden. Der

Marshallplan, das Europy Program, das

ist das Programm, was die Infrastruktur

und Industrie in Europa nach dem Zweiten

Weltkrieg wieder aufgebaut hat, wären in

heutigen Dollars 190 Milliarden. Das

Apollo Programm 17 Missionen Menschen

auf den Mond zu packen hat 290

Milliarden gekostet. Das größte Projekt

der Menschheit, die internationale

Raumstation hat 155 Milliarden ähm

gekostet. Diese vier Projekte zusammen

ist immer noch weniger als was BigTech

in diesem Jahr für neue Dataacenter

ausgeben wird. Das viel zu hohe

EU-Budget sagen andere ähm ist nur ein

Bruchteil davon. Das Sondervermögen, was

unsere deutsche Wirtschaft über 5 Jahre

retten soll, also was über 5 Jahre

ausgegeben wird, ist kleiner als das,

was Bigtech äh für Datacenter ausgibt.

790 Milliarden sind 2 Milliarden pro

Werktag. Es werden jeden Werktag für 2

Milliarden neue Dataacenter gebaut in

Deutschland, das sind gerechnet auf

ungefähr 1,3 Milliarden Nutzer von KI,

600$ pro Nutzer. Das heißt, das ist die

Erwartung, was ihr irgendwann an KI

Umsatz generieren müsst, ähm damit diese

Unternehmen die äh Investition auch

amatisieren können. Es ist 2 % des US

Bruttosozial ähm Produkts. Für diese

Unternehmen ist das nicht schlimm, die

werden immer wertvoller. Ähm BigTech ist

inzwischen 20 Billionen 20.000

Milliarden wert. Der DAX im Vergleich

ist ungefähr so groß wie Meta allein.

Also die 40 größten deutschen

Unternehmen sind so viel wert wie Meta.

äh der Rest äh der US-Unternehmen ist

noch mal der nur nur der Big Tech

Unternehmen ist äh zehn mal größer. Sie

haben alleine in den letzten 12 Monaten

6 Billionen 6000 Milliarden an Wert

zugelegt durch den KI Boom. Ähm, wer

noch nicht so viel Geld hat, sind die

Frontier Labs, also die forschenden

Pharmaunternehmen hätte ich beagt, die

forschenden AI Unternehmen, KI

Unternehmen. Ähm, es wurde in der

Vergangenheit total oft kritisch

hinterfragt, wie viel Geld Amazon

verbrannt hat, um irgendwann mal

profitabel zu werden. Ähm, Amazon hat 2

Milliarden US-Dollar investiert, um

irgendwann mal profitabel zu werden.

Dafür wurde es immer kritisiert. Spotify

auch 2 Milliarden. Ähm Tesla hat 5

Milliarden verbrannt, bevor sie Geld

verdient haben, über 30 Milliarden. Es

war ein Skandal damals. Wie kann man 30

Milliarden investieren, bevor man ein äh

Return sieht? Im Vergleich zu den

unseren KI Unternehmen ist das alles ein

Witz. Ja, Open AI wird mindestens 250

Milliarden Verluste anhäufen, bevor sie

den ersten Dollar

positiven Ertrag verdienen. Die eine

große Hong Kong Shanghai, die HSBC, eine

große Bank schätze sogar auf 500

Milliarden bevor. OpenI profitabel

werden wird. Deswegen nehmen diese

Unternehmen mehr Geld auf. Ähm denn je

OPMEI hat gerade eine Megaunde mit 122

Milliarden, glaube ich, ähm neuem

Kapital ähm aufgenommen. Das sorgt

dafür, dass für die ganzen anderen

Startups eigentlich kaum noch Geldter

ist. Also ein Großteil des

Wagniskapitals fließt inzwischen nur

noch in KI Unternehmen und für die

anderen Weib kaum noch was übrig. Warum

man sich inzwischen nach neuen

Geldquellen ähm umschaut. Ähm für andere

Unternehmen, also Open AI ist so 850

Milliarden wert. En Shopic könnte so 900

die nächste Runde machen. Andere

Unternehmen hat's 40 Jahre gebraucht, um

dorthinzukommen und sie mussten ähm an

die Börse gehen. Und natürlich werden

auch die KI Unternehmen dieses Jahr an

die Börse gehen. Äh sie sind auch reif

dafür. In der Vergangenheit sind

Unternehmen, also die BigTech

Unternehmen sind im Schnitt schon nach 6

Jahren an die Börse gegangen. Äh

insofern sind die beide reif dafür. Es

wird natürlich aber hinterfragt, ob die

nicht viel zu hoch bewertet sind. Ähm

man kann das mal vergleichen mit anderen

Softwareunternehmen, die zuletzt an die

Börse gegangen sind oder so wie Data

Bricks das demnächst machen wollen. Und

wenn man

das eingesetzte Geld bisher vergleicht

mit wie viel Umsatz haben die eigentlich

gemacht, dann sieht man immer so ein

Verhältnis von 3:1. Also, ich muss 3 $

investieren in Startup, um $ Umsatz zu

generieren. Und diese ähm KI Unternehmen

sind total in dem Bereich drin. Das

heißt, die sind gar nicht weit äh davon

entfernt von diesem Standard. Ähm die

Bewertung ähm ähm sind natürlich höher,

aber gemessen am Umsatz wiederum gar

nicht so groß. Sie wachsen auch viel

schneller als historische Unternehmen.

Äh das ist jetzt geschätzt. Wir wissen

noch nicht, wie schnell sie gerade

wachsen, wachsen, aber mit Sicherheit

mehrere hundert ähm Prozent. Und

insofern ist hier Umsatz Maltepill, also

wie man die Firma bewertet eigentlich

relativ fair mit einer Ausnahme, das ist

SpaceX, weil die nur mit 18 % wachsen,

die verdoppeln oder verdreifachen sich

nicht. Ähm, die sind zwar einigermaßen

profitabel gewesen, ähm aber die zeigen

daraus und die Bewertung von SpaceX.

SpaceX soll für 1750 Milliarden an die

Börse gehen im Juni. Die Bewertung von

SpaceX, 80% dieser Bewertung wurden in

den letzten 12 Monaten gemacht und zwar

nicht von externen Investoren, sondern

von Elon Musk selbst, der Space X mit

also erst X mit XCI, dann XCI mit SpaceX

verschmolzen hat und sich irgendwelche

Bewertung ausgedacht hat dabei. Ich bin

mir aber sicher, dass SpaceX für 2

Billionen an die Börse gehen wird und

dass der Kurs sogar steigen wird. Ich

würde da nicht investieren, aber ich bin

mir sicher, der Kurs wird ähm steigen.

Ähm die Frage ist bei diesen ganzen

Börsengängen, woher das Geld kommen

soll, um diese Firmen zu also um diese

Börsengänge zu finanzieren. SpaceX will

ungefähr 100 Milliarden Geld einsammeln.

Das ist nur 5% der Firma, die verkauft

wird an der Börse quasi. Ähm und das bei

2 Billionen Bewertung wären das aber 100

Milliarden. Äh wenn man jetzt die

anderen Firmen, die auch alle dieses

Jahr noch an die Börse wollen,

hinzurechnet, kommt man auf eine offene

Rechnung oder ein Liquiditätsbedarf von

250 Milliarden. Ähm das Geld ist aber

gar nicht da. Also, woher sollen die 250

Milliarden kommen?

Ähm in alle IPOs der letzten vier Jahre

zusammen haben nur 100 Milliarden

geraed. Also SpaceX alleine wird so viel

Geld an der Börse raisen, wie in letzten

vier Jahren insgesamt durch IPOs erlöst

wurde. Und was für die anderen übrig

bleibt, ist höchstfaglich. Wer bezahlt

das alles? ihr mit euren Sparplänen.

Ähm, das ist quasi der Anteil, den diese

drei Unternehmen Space X, Open and

Shopic, wenn sie an die Börse gehen und

einer vereinfachten Darstellung ähm an

diesen großen Indizes haben wird. Das

heißt, sie hätten im MSCI World so

maximal diversifizierter Index sofort 6

%. Ihr seid Wagniskapitalgeber ab dem

Tag, wenn die an die Börse gehen. S&P

500 sogar 8 % im Nestdeck. Äh werd ihr

mit über 13% dabei. Leute, die sich mit

der Börse auskennen, würden, sagen: "Ja,

aber da gibt's ja Regeln, man muss

profitabel sein, sonst wird man gar

nicht in den Index aufgenommen und man

muss einen hohen Freflow, also man muss

viele Aktien am Markt haben und viel

Handelsaktivität, sonst funktioniert das

alles nicht so."

Ähm, das ist richtig, aber SpaceX

versucht genau das gerade aufzulösen.

Also die US-Börsen kommen diesen

Unternehmen massiv entgegen und die

Regeln, die für Hygiene am Finanzmarkt

sorgen sollten in der Vergangenheit,

versucht man massiv aufzuweichen. Gerade

ähm Space X ist, wie ich schon gesagt

habe, eigentlich ein sehr profitables

Unternehmen, hat ein positives Adjusted

Ebita, da werden jetzt viele

Investitionen, die man gemacht habe,

wegadjustiert, aber trotzdem verdient

Space X bestimmt Geld. Aber dadurch,

dass man XEI gerettet hat, also XEI

wurde nicht gekauft, weil das eine Super

Fusion wäre oder weil es da Synergien

gibt, das ist alles Bullshit, glaube

ich. Das Problem war XCI ist das die

große KI Company mit dem wenigsten

Umsatz. Das heißt, ich glaube, Elan Musk

war vollkommen bewusst, dass er keine

neuen Investoren für XI finden würde und

deswegen hat er es mit SpaceX äh

verschmolzen, weil für SpaceX gibt's

viel Investoreninteresse und SpaceX

erwirtschaftet Überschüsse und diese

Fusion war quasi das Rettungsprogramm

für XAI.

Ähm,

wir kommen so ein bisschen wieder zu dem

Hauptproblem der KI immer noch, dass ihr

alle es nicht benutzen wollt äh und eure

Eltern und eure Großeltern. Ähm, das

tatsächliche Bild ist, vielleicht haben

einige von euch diese Präsentation die

diese Präsentation habt ihr hoffentlich

noch nicht gesehen. Ähm, einige von euch

haben vielleicht diesen äh Slide schon

mal gesehen im Internet. Jeder dieser

Punkte sind 3 Millionen Menschen. Die

grauen Punkte sind Menschen, die noch

nie KI genutzt haben in ihrem Leben. Das

Gute ist, das ist das Potenzial, was wir

noch haben. Die grünen Punkte sind

Menschen, die schon mal KI kostenlos

genutzt haben. Die gelben Punkte sind

die wenigen Menschen, die für KI

bezahlen bis heute. Ja, das zeigt, wie

klein KI heute noch ist, obwohl es schon

ein Billionenmarkt ist. Der rote Punkt

sind Menschen, die schon mal irgendwas

gebaut haben mit KI, die schon mal was

eine App gebaut haben, Programm gebaut

auf Excel was automatisiert haben. Das

heißt, wir sind noch ganz am Anfang und

wenn ihr schon mal irgendwas mit KI

gemacht habt oder dafür bezahlt, dann

seid ihr automatisch in den Top 3% der

Weltbevölkerung. Ähm, sozusagen ist eine

riesen Chance.

Ähm, diese grünen Punkte von den KI

Nutzern sind aber immer noch sehr

trügerisch, weil viele von denen, die KI

begonnen haben zu nutzen, schon nach

einem Monat aufhören. Zwei Drittel, also

das ist so ein Retention Graph, der hat

zeigt quasi, wie viel Leute sind nach 1

2 3 4 5 Monaten noch da und nach dem

ersten Monat haben zwei Drittel der

Leute schon aufgegeben KI zu nutzen oder

sind zu einem anderen Tool gegangen, das

kann es auch heißen, haben ihr Tool

gewechselt, also man ist sehr illoyal.

Das heißt, die Leute experimentieren

noch viel und spielen eigentlich nur mit

Kari rum. 75%

dieser grünen Punkte, die KI nutzen,

nutzen sie gar nicht richtig. Also sie

machen weniger als zehn Konversationen

in der Woche. Ja, Heavy Us, also jemand,

der wirklich KI nutzt, macht glaube ich

mindestens 10 Konversationen am Tag. Die

Leute machen nicht mal zehn die Woche.

Das heißt, die spielen eigentlich auch

nur rum und fragen Fußballergebnis oder

was weiß ich, was sie machen. Aber auf

jeden Fall nutzen sie KI noch nicht

wirklich äh intensiv. Sie nutzen noch

nicht das volle Potenzial. Die absolute

Mehrheit hat noch nie eine KI länger als

eine Minute nachdenken gesehen. Ja, ein

Bild erstellen oder einen richtigen

Research Task machen dauert alles über

eine Minute inzwischen. Dazu haben

Menschen heutzutage quasi noch gar

keinen Zugang gesucht. Ja, also diese

grünen Punkte sind total irreführen.

Trotzdem ist KI, das sind Gartnerzahlen.

Die Quellen seht ihr mal oben rechts

übrigens. Ähm, das sind Gartnerzahlen.

Äh, KI ist schon heute ein 2,5 Billionen

Markt. Man kann die untere Hälfte

abziehen. Das Lilane ist quasi das Data

Center Business, also die Hardware äh

und Infrastruktur Investition, aber

selbst Services, Software und so sind äh

riesige Multi Multi Multimilliarden äh

Märkte. Das liegt daran, dass

Unternehmen insbesondere KI schon

relativ stark integrieren. Also das sind

Mcinse Zahlen. Die sehen inzwischen die

Adoption Rate von KI in Unternehmen bei

weit über 80%. Was aber auch richtig

ist, ist, dass die meisten Unternehmen

noch Pilote oder Experimentierphasen

machen. Also in der wirklichen

Skalierung von KI im Ausrollen ähm ist

man noch nicht wirklich begriffen.

Was die KI Unternehmen dazu geführt hat,

sich ein paar neue Tricks auszudenken,

die vorher schon erprobt worden sind.

Z.B. wird man in Zukunft mehr und mehr

eigene Entwickler und Projektmanager in

die Unternehmen schicken. Das ist ein

Konzept, was Palentier, ich will nicht

sagen erfunden hat, aber sehr stark

ausgerollt hat. Ähm, das heißt, weil der

Kunde gar nicht weiß, wie er KI

einsetzen soll, weil die Datenstrukturen

gar nicht fertig sind, werden quasi äh

Open AI und Tropic ihre Leute

dahinschicken, um die Arbeit zu machen,

wie so eine Agentur, wie so ein

Exensure. Äh, [schnauben] das ist mit

bei Palentier sehr erprobt worden und

hat gut funktioniert und die werden sich

das abschauen. Ähm, dann versucht man

natürlich über die Consulting Firmen,

ne? Also am Anfang hat man gesagt, KI

wird Unternehmensberater abschaffen. Da

hat man relativ schnell gemerkt, dass KI

bei Unternehmens Beratern für

Sonderkonjunktur sorgt, weil sich

natürlich alle von Unternehmensberatern

die KI implementieren lassen. Und das

Dritte ist, das passiert gerade in

letzter Zeit, dass man mit Private

Equity Unternehmen zusammenarbeitet,

also mit den Helman and Freatments, TPG,

KKR und wie sie alle heißen, weil

Private Equity unter geführte

Unternehmen in der Regel einen höheren

Innovationsdrang haben, produktiver

sind, mehr Offenheit für neue

Technologien haben. Das heißt, Private

Equity drückt das so ein bisschen in

seine Portfolio Firmen und hat dafür

Joint Ventures mit Open AI und mit

Shopic gebaut, um das zusammen

voranzutreiben.

M schaut man, wer eigentlich die B2B

Kunden gewinnt, dann hat sich im letzten

Jahr das Bild sehr stark verändert. Man

sieht, dass es einen kometenhaften

Aufstieg von Entropic gab während des

letzten Jahres. Man sieht auch, dass

Open AI im B2B Markt quasi stagniert

gerade. Das sind äh Finanzdaten von

Ramp. Ramp ist quasi ein Kreditkarten

und Kontoanbieter für Unternehmen. Die

wissen genau, wer was kauft. Ähm und die

können die die sehen 100%, ob gerade

mehr Geld bei Shopic ausgegeben wird

oder bei Open MI. Und Open MI sieht da

gerade nicht gut aus. Tatsächlich ist es

so, dass Scott Gallowy hat den Chart,

glaube ich, gestern auch schon gezeigt.

Drei von vier Dollars, die Unternehmen

für KI ausgeben, gehen im Moment gerade

zu Shopic und nicht zu Open AI. die

Branchen, die sozusagen am meisten

voraus sind bei KI, also ähm Information

Technology, also Software im weitesten

Sinne, Finance und Professional

Services, Dienstleistungssektor

Consulting, die bevorzugen in der Regel

Cloud versus Chat GPT. Die Cloud Nutzer

sind auch besser verdient, besser

gebildet in der Regel. Es liegt

natürlich auch daran, dass insbesondere

Entwickler und Entwicklerinnen ganz viel

Clord benutzen und kreative, die

typischerweise ähm mehr Geld verdienen.

Entropic hat, glaube ich, viele Sachen

richtig gemacht beim Go-to Market, ähm

was diesen Erfolg im Nachhinein ähm

erklärt. Ähm sie haben sich auf den B2B

Markt fokussiert.

Der die B2B Anwenderunternehmen sind

nicht so illoyal. Das heißt, die

kündigen nicht von heute auf morgen.

Wenn sie einmal was implementiert haben,

dann ist es viel schwerer, sich davon

wieder ähm zu lösen. Die Revenue

Expansion ist einfacher, also jedes

Quartal ein bisschen mehr Geld aus dem

Kunden raus. Der, also der

Privatanwender zahlt $ jeden Monat. das

ändert sich nicht so schnell. Das ist

schwer mehr Geld von denen zu bekommen.

Ein Unternehmen wird KI natürlich immer

mehr nutzen. Ähm man kann die Daten,

wenn man mit mit Software startet, also

ein Shopic hat sich sehr stark auf dem

B2B Markt und auf den Softwaremarkt äh

festgelebt. Ähm bei Software kann man

sofort messen, ob was funktioniert oder

nicht funktioniert. Man hat so einen

schnelleren Feedback Cycle. Man hat auch

hervorragende Trainingsdaten,

also in GitHub, Stack Overflow, in

historischen Code, den man kaufen kann.

ähm ist unheimlich viel Daten versteckt

quasi, die man nutzen kann, um neue

Software zu bauen. Der Output ist

relativ strukturiert und eindimensional.

Also, wenn irgendwie ein Wort wie

Function kommen, weiß ich sofort. Jetzt

können nur noch drei oder vier Dinge

passieren und nicht, also das es ist

viel einfacher statistisch richtig zu

raten. Es ist auch gut, dass die

Entwickler und Entwicklerin bei Tropic

natürlich den Softwaremarkt am besten

verstehen, weil sie selber Entwickler

sind. Das heißt, das hilft auch dabei.

Also, es ist viel viel schwerer KI für

Medizin zu bauen als Entwickler als für

Software, weil Software kenne ich ähm

halt. Und das Wichtigste ist, dass

irgendwann die KI beginnt KI zu bauen.

Also es gibt diesen Software

Selbstoptimierungsloop.

Äh Tropic behauptet, das war letztes

Jahr noch ein groß großer Lacher hier,

als ich gesagt habe, die die wollen da

90% des Codes schreiben mit KI. Und ich

habe damals gesagt, passt auf, kein

Unternehmen versteht besser, wie Code

geschrieben wird als ein Shopic. Und

heute behaupten Sie, es sind 100%. Ob

das stimmt, ist eine andere Frage. Ähm,

aber Fakt ist, es scheint die

Entwicklungsgeschwindigkeit bei Entropic

massiv zu beschleunigen. Ähm, ich habe

mal in diesem Kalender alle Tage, an

denen Open AI und Shopic ein größeres

Update gemacht haben, äh letztes dieses

Jahr gekennzeitet und man sieht, dass im

April es kaum einen Tag gebä und das ist

das ist jetzt nicht irgendwie kleine

Sachen, das ist entweder ein neues

Modell, äh eine neue Industrie, neues

großes Feature. Ähm, es passiert

wirklich viel und jedes Mal, wenn das

passiert, ähm gehen ganze Industrien den

Bach runter. Also Tropic ist so ein

bisschen das neue Amazon geworden.

Früher war, wenn Amazon in Healthcare

gegangen ist, dann sind die Aktien der

Healthcare Provider runtergegangen. Wenn

irgend wenn Amazon was über Banken

erzählt hat, dann haben die Banken

Aktien verloren. Heute ist es so, dass

Entropic ein neues Feature

generiert oder produziert. Und wenn Sie

z.B. sagen, wir bauen was für Anwälte,

dann verlieren die Legaltech Provider

Thomson Reuters, Walters Clue Legal Zoom

und so weiter sofort zweistellig an

Wert. Da werden Milliarden vernichtet,

weil Shopic ein neues Feature ähm gebaut

hat. Und insbesondere Cloud Code, also

das Programmiertool von Tropic ist so

gut geworden, dass die Startups, die mal

mit KI Programmierung Geld verdient

haben in der Vergangenheit, die

verdienen immer noch, also ob sie Geld

verdienen, weiß ich, aber die bieten das

immer noch an, aber die wachsen nicht

mehr. Seit dem entstehen von Claud Code

sind diese Unternehmen, die vorher die

absoluten Highflyer waren, erstmal sehr

stark stagniert. Also Lovable Curser

Replet und das deutsche

Automatisierungstool. Äh, Nordomation

heißt es, glaube ich. Ähm, die

stagnieren relativ stark. Äh, das ist

Webtraffic. Äh, das ist relativ

repräsentativ äh für die Nachfrage. Und

schaut man sich dann die

Kohortentabellen an, dann sehen die

gerade nicht gut aus für andere Tools,

außer ähm Clode Code. Ähm, man kann

nicht ignorieren, dass immer mehr Code

mit KI gebaut wird. Das zu bezweifeln,

wä quatsch. Man sieht es allein am

Output, also wie viel mehr neue

Webseiten entstehen, wie viel mehr neue

Apps im Apps da hochgeladen werden, da

gibt's einen ganz klaren Trend gerade,

dass das massiv zunehimmt und es liegt

natürlich daran, dass jeder inzwischen

mit KI äh selber Produkte bauen kann.

GitHub, also da, wo man Code hochlädt

als Entwickler oder Entwicklerin, ähm

verzeichnet gerade so ein so eine

Explosion an neuen Commits, also neuen

Beiträgen wo neuer Code geschickt wird.

Und der Grund dafür ist natürlich, dass

dieser Code mit KI generiert wurde.

Das gute am BTB Bereich habe ich schon

gesagt, dass die Kunden loyaler sind.

Sie geben das Tool nicht so schnell auf

äh wie im Consumerbereich und das sieht

man sehr gut bei dieser Retention Kurve.

2022, als ChatPT gerade rausgekommen

ist, haben die meisten Unternehmen die

Hälfte hat nach einem Jahr aufgegeben

und die Rechnung nicht mehr bezahlt.

Also, sie haben gesagt, KI haben wir

probiert, ist nichts mehr für uns.

Inzwischen bleiben 80 oder fast 85% der

Unternehmen dabei. Das heißt, KI scheint

besser zu werden, wenn immer mehr

Unternehmen das Tool nicht wechseln oder

das Projekt KI nicht aufgeben. Und

worauf wir hoffen, ist natürlich so

Retention Kurven, wie man sie aus der

Software kennt. Also man sagt dazu

lächelnde Retention Kurve, weil am

Anfang zwischen 20 und 40% der Nutzer zu

verlieren ist total okay. Für manche

passt das Produkt halt nicht. Aber die

Nutzer, die bleiben, sollen jedes Jahr

so 20% mehr ausgeben. Dann kommt man

quasi dazu, dass die dass diese Smile in

the Retention Kurve entsteht und dadurch

verbessert sich der, also man wächst

dann durch neue Kunden und weil die

bestehenden Kunden noch mehr Geld

ausgeben jedes Jahr. Und ich glaube, was

wir sehen werden [räuspern] bei

spätestens bei den Börsengängen von

Entropic und Open AI, eher bei

Anthrtropic glaube ich, ist, dass diese

Smiling Curve so aussehen wird.

Ähm, da rechnet man mit einer Revenue

Expension von 120%. Das heißt, das

Unternehmen gibt 2027 20% mehr aus als

äh 2026 für Software. Bei KI wird das so

aussehen. Das sind auch echte Daten von

Ramp wieder. Das heißt 2023 war der

durchschnittliche KI Vertrag noch

40.000$ wert. Inzwischen geben das

durchschnittliche Unternehmen gibt

140.000$ anend Shopic oder Open AI aus.

Letztes Jahr waren schon eine halbe

Millionen pro Unternehmen und dieses

Jahr rechnet man mit einer Million. Und

es liegt nicht daran, dass man größere

Verträge, wenn man unterschreibt, wenn

man anfängt, sondern dass wenn man

einmal beginnt KI zu nutzen, dann

explodieren die Kosten von ganz alleine,

weil ich natürlich merke, was ich alles

damit machen kann. Die Software brauche

auch immer mehr Tokens, die Rechnungen

werden größer. Inzwischen überlegen

Leute wieder Menschen einzustellen, weil

die KI so teuer ist. Ähm, aber diese

Revpion ähm wird den Umsatz von Entropic

brutal antreiben und von OpenI auch im

B2B Geschäft. Man sieht es auch ganz gut

bei Google, das ist jetzt äh

quartalsweise und nichtweise.

Ähm Google gibt immer raus, wie viel

Bill wie viel Millionen äh

Entschuldigung, wie viel Milliarden

Tokens innerhalb von einer Minute

generieren. Tokens sind quasi der Output

Produkt von KI. Ähm und das ist übers

letzte Quartal allein um 60% gestiegen.

Also auf Jahresssicht wahrscheinlich so

rund 300% Outputwa Wachstum und

Tokenwachstum heißt in der Regel auch

Umsatzwachstum. Ähm also wir werden

ungeahnte Umsatz Expansion sehen in dem

Bereich. Was erstaunlich ist, wenn man

weiß, dass immer noch nur einer von fünf

Mitarbeitern überhaupt Zugang zu einem

Chatbot von seinem Arbeitgeber bekommt.

Das ist eigentlich die traurigste Zahl,

zeigt aber im besten Fall, wie viel

Potenzial noch da drin steckt. Wir sind

jetzt bei Folie 70 ungefähr von 150.

Sind auch noch 20 Minuten Zeit.

Meine Lieblingsfolie, die zeige ich

glaube ich seit 3 Jahren jedes Jahr und

ich höre nicht auf sie zu zeigen, bis

ich glaube, dass sie nicht mehr wahr

ist. Ich habe damals gesagt, das das

Beste LLM zu haben ist gar nicht so

wichtig. Viel wichtiger als eigene

Daten, Hardware und Distribution. Ich

möchte zwei Dinge daran erklären.

Einmal, warum Google wieder so gut

geworden ist in KI, warum das Gemini

Modell äh extrem gut geworden ist und

das andere, wo wir in Deutschland

stehen. Ich glaube, Google hat genau

diese Vorteile, Hardware Daten und

Distribution perfekt gespielt. Die

Google hat vor 12 Jahren, vor 13 Jahren

begonnen eigene KI Chips zu bauen und

deswegen sind Sie der einzige, die super

günstig kostenlos KI anbieten können.

Quasi für jeden, der gerade Google

nutzt, kriegt man kostenlos AI Overview

oder kann den AI Mode nutzen. Kein

anderes Unternehmen könnte das dauerhaft

subventionieren, behaupte ich. Google

hat zweifels ohne die meisten Daten,

müssen wir nicht drüber reden, das gibt

kein Unternehmen auf der Welt, was mehr

Daten hat als Google und es hat allein

neuen Apps mit einer Distribution von

mehr als eine Milliarden Menschen. Ja.

Jedes Unternehmen würde sich über eins

dieser Features freuen. Google hat all

das, eigene Ships, die meisten Daten,

neuen Apps, die mehr als eine Milliarde

Menschen nutzen. Außerdem haben sie mit

Deepmind ein Nobelpreis gewinnendes äh

Forschungslabor äh und sie haben den

Cashflow, um das dauerhaft

durchzuziehen, neue Datacenter zu bauen

und so weiter. Das Problem mit dem

Aufstieg von Google und dass es KI

subventioniert ist, dass der Rest des

Internets langsam äh ausstirbt. Ähm, um

das klar zu sagen, Google würde diese

Aussage erheblich widersprechen. Ähm,

deswegen sollte man sich die Zahlen

anschauen. Das Blaue ist den Umsatz, den

Google mit der Websuche macht. Der rote

Graf ist der Umsatz, den Google mit dem

Rest des Webs macht. Also, wenn ich

Google Werbung einbinde, ähm das ist das

sogenannte Google Netzwerk Revenue, das

Displaygeschäft von Google. Das ist der

einzige die einzige Businessline bei

Google, die immer weiter schrumpft um 3

4% äh im Jahr. Und das liegt daran, dass

der Rest des Netz kein Traffic mehr

bekommt von Google, weil diese AI

Overviews, egal wie ihr da optimiert,

niemand klickt auf die Links da oder 1%

der Menschen klicken auf die Links. Das

heißt, das hilft dem Rest des Webs

nicht. Gleichzeitig scrapen die KI Bots

die Webseiten komplett kaputt. Das sind

Daten von Cloudflare, die haben wir

berechnet, wie oft der Chatboard bei

euch vorbeikommt, bevor euch ein

Besucher schenkt. Ähm und im Fall von

Antropic ist das so, dass der Cloudbot

71 000 mal auf eurer Webseite

vorbeischaut, bevor er einen einzigen

Besucher mal zu euch schickt. Ja, wenn

ihr CL nutzt, ist gar nicht so einfach,

da eine Citation oder eine Referenz oder

ein Link zu finden. Der Content wird

einfach wiedergegeben, egal, wo der

herkommt. Man schreibt vielleicht noch

daneben, woher es kommt, aber warum soll

ich noch die Webseite äh besuchen? Die

Zahlen sehen nicht so viel besser aus

bei den anderen Playen Clode ist hier

aber äh im Zweifel ähm der schlimmste.

Ähm gucken wir noch mal äh auf

Deutschland. Das hier ist die

Modellperformance nach Ländern.

Deutschland ist gelb dargestellt. Wir

haben äh kein großes LM. Äh ich habe ja

gesagt, ich möchte auch noch mal unsere

deutsche Lage äh beschreiben. Also auf

dem LM Lea haben wir nichts. Wir haben

gerade Shopic nach Kanadachung, wir

haben gerade Alf Alpha nach Kanada

entsorgt. Ähm wir haben definitiv keine

Distribution. Ähm, wir haben keine

eigene Hardware. 90% der Hardware äh der

Welt wird in Taiwan auf dieser kleinen

Insel hergestellt. Ähm, das wissen die

meisten Leute nicht. Die meisten Leute

merken nicht mal, dass das Südkorea ist

und nicht Taiwan. Wer wusste das? Hände

hoch. Ja, ihr wisst es auch nicht. Das

sind nämlich die Philippinen. Das ist

Taiwan. Ähm, aber auf jeden Fall werden

neun von zehn KI Chips dort hergestellt

und die lassen sich nicht einfach in

Deutschland herstellen. Ein paar schafft

man in USA herzustellen, aber wir werden

das Hardwareproblem in Deutschland nicht

lösen. Das die einzige Lösung, die wir

haben, ist an unseren Daten festzuhalten

und sicherzustellen, dass wir die

Wertschöpfung aus diesen Daten

generieren und dass es nicht

US-Plattformen, die äh zu den Steuern in

Europa minimal beitragen, äh in Zukunft

tun. Die gute Nachricht ist, wir

brauchen vielleicht gar kein eigenes

Modell, weil Open Source Software das

für uns lösen könnte. M hier sieht man

ganz gut die blauen Modelle, die Open

Weights Modelle oder Open Source

Modelle. Mit einem kurzen Zeitverzug

werden die genauso gut wie die

kommerziellen Modelle und wir können sie

kostenlos nutzen. Ähm hier noch mal in

der anderen Darstellung, blau ist hier

wieder Open Source. Das Problem ist, die

kommen alle aus China. Das heißt, wir

müssen uns jetzt überlegen, ob wir mit

den großen US-Plattformen arbeiten

wollen oder mit kostenfreien

Chinamodellen. Es gibt viele Länder auf

der Welt, die die Entscheidung schon

getroffen haben. Ähm, die roten Länder,

also die Cuba, Venezuela, wie auch immer

man sie nennen möchte. Äh, auf jeden

Fall gibt's da so eine Art

Warschauerpakt schon, die eigentlich nur

noch chinesische Modelle nutzen und eben

nicht die westlichen Modelle. Den Lacher

machen wir noch mal, weil es so gut

ankam. Letztes Jahr in China gibt's ein

Modell, was man Set GPT nennt, weil es

quasi die Politik der chinesischen

Partei so gut inhaliert hat. Und das

zeigt so ein bisschen das Problem, weil

Open Source ist nicht zwangsläufig

wirklich open. Also die Openness eines

Modells definiert sich unter anderem

dadurch durch die Transparenz. Ob ich

weiß, worauf das trainiert wurde, also

woher kommen die Daten eigentlich? Ihr

würdet ja kein Medikament nehmen, wo ihr

keinen Beipackzettel habt. Ich will doch

wissen, wurde da beim Feine Tuning noch

was rausgesteuert? Äh woher kommen die

Daten ähm überhaupt? Und wirklich

wirklich open sind eigentlich nur die

Modelle, das eine Modell von Nvidia

links links oben wä quasi das beste von

Nvidia und das Modell K2, der

dunkelblaue Punkt ist das MBZ UAI. MBZ

steht für Mohamed bin Sayat, das heißt

kommt aus Abu Dhabi ist vermutlich auch

nicht besser. Niemand investiert mehr

allen Modelle als die USA. Die USA

investiert ungefähr 20 mal so viel wie

China und 60 mal so viel

ja 60 mal x 70 mal so viel wie

Deutschland. Das Problem ist, dass China

mit einem 20 der Kosten relativ nah an

die Leistung der USA rankommt bzw. mit

einem kleinen Leistungsverzug genauso

gut wird ähm wie die USA. Und was China

macht, ist quasi die Modelle der USA zu

destillieren, also das Wissen

rauszuziehen und dann Discount günstig

anzubieten. Ich habe hier mal Modelle

verglichen. Das links ist Clo, Cloud

Sonnet von Tropic. Kostet pro Output

Token 15$, also pro 1 Million Output

Token 15$. Das gleiche von Deepsiek

kostet unter ein $, das gleiche von

Alibaba Quen kostet unter $. Ja, das

heißt, viele Startups nehmen gar nicht

mehr die teuren US-Modelle, sondern sie

warten ein bisschen oder geben sich mit

etwas mehr Leistung zufrieden ähm und

kaufen die China Discount ähm Version.

Hier noch mal die Kosten dargestellt,

ganz recht wäre das neueste Chat GPT,

ganz link das Deepse, also es kostet 100

oder weniger als 1% an Output, wenn ich

mit ein bisschen weniger Leistung

zufrieden sind. Das sind ganz viele

Unternehmen, das sind Nutzungsdaten von

Open Router. Darüber kann ich Modelle

ansteuern über eine API und da sieht

man, dass die Top Plätze oder viele der

Top 10 nimmt inzwischen ähm China ein

und China wird gerade zur Tokenfabrik

der Welt, die quasi zu günstigsten

Preisen KI ersetzen und das ist das

größte Problem, was ich für die

US-Unternehmen gerade sehe, ehrlich

gesagt. Wer hier auch noch drin ist, ist

Grock von Elon Musk. Ähm warum ist Grock

eigentlich so günstig? Man hat raus,

Elon Musk musste vor Gericht gerade

zugeben, dass auch er Modelle

distilliert. Also auch XAI klaut quasi

die Intellectual Property von OpenI,

indem man aus den Modellen destilliert,

genauso wie China macht.

Und die Frage ist, wann China sozusagen

den Blinker rechts setzt und überholt.

Also im Moment schleifen sie immer

hinterher, wie Sie es in der

Vergangenheit vielleicht auch in der

Produktion oder bei Autos gemacht haben.

Ähm aber irgendwann wird China

vielleicht überholen und ist dann

günstiger, schneller und besser. Die

gute News,

der grüne Balken ist die Leistung des

besten Modells, was gerade im größten

Data Center der Welt läuft.

Der rote Strich ist die Leistung des

besten Modells, was gerade auf eurem

Gaming PC laufen kann. Mit einem

Zeitverzug von 6 bis 7 Monaten könnt ihr

auf eurem Heimpc nutzen, die so schlau

ist, wie was von einem halben Jahr in

ein Data Center laufen

würde. Das sollte zu ganz viel

Dispersion führen, zu ganz viel

Freiheit, dass jeder mit KI arbeiten

kann. Es ist logischerweise die

günstigste Variante und die, wo man am

wenigsten abhängig äh wä. Wir reden äh

noch ein bisschen weiter ähm über

Adoption. Ähm ich habe quasi ähm das ist

die verschiedenen Modelle werden immer

besser. Äh wer sich da durchaus raustut,

ist Google, die wirklich deutlich äh

besser geworden sind. äh letztes Jahr

noch mal das, wenn man das letzte Jahr

sich anschaut, hat Google Gemini am

stärksten zugelegt ähm von der relativ

kleinen Basis, aber man sieht, wie der

Marktanteil von Google Gemini, das sind

wieder similar Webdaten, richtig in den

Marktanteil von ChatGBT reinfrisst

gerade. Also ChatGBT ist noch

Marktführer bei Privatanwendern, aber

Google Gemini hat richtig viel

weggenommen und wir müssen auch mal

diese Zahlen hinterfragen. Also ChatBT

sagt oder OPMI sagt, sie haben 900

Millionen Nutzer. Die Frage ist, wie Sie

das messen können, weil Nick Turley

verkauft in dem hat in dem BG2 Podcast

gesagt, dass der beste Growthack, den

sie gemacht haben, ist die

Authentication Wall zu removen. Wenn ihr

so ein bisschen im Marketing arbeitet,

dann wisst ihr, dass es unheimlich

schwer wird, Menschen zu tracken, wenn

sie sich nicht mehr einloggen müssen.

Also, woher will Open, also wenn ich mal

Chat GPD auf dem iPad nutze, mal auf dem

Incognitor Browser, mal auf dem Handy,

woher weiß ich denn, wer jetzt Nutzer

ist und wer nicht nutzt? Also, wie will

ich meine wöchentlichen Nutzer denn

messen? Und genauso gut könnte Google

sagen, sie haben 3 Milliarden Nutzer,

weil jeder, der Google nutzt, nutzt

heutzutage KI. Überhaupt, es gibt nicht

einen Markt für KI, sondern es sind ganz

viele verschiedene Märkte. Ähm, ich

würde den Markt unterteilen in

Konsumenten, also Verbraucher, in

professionelle Anwender und in Firmen.

Und dann muss man glaube ich noch mal

unterteilen in möchte ich das kostenlos

nutzen oder irgendwo im Paket haben,

möchte ich dafür ein Abo bezahlen oder

möchte ich Nutzung nutzsbasiert

bezahlen? Es ist relativ klar, dass ein

Shopic gerade vorne ist bei Nutzung

nutzsbasierten B2B Markt. Ich glaube, es

ist auch klar, dass Google Gemini

gewinnen wird, weil nur Google kann

dauerhaft KI kostenlos anbieten, weil

sie ein super starkes Werbemodell

dahinter haben, weil sie es mit den

eigenen TPUs billiger anbieten können

als jeder andere. Es könnten sich noch

andere Gewinner in anderen Segmenten

hervortun. Im Unternehmen könnte Copilot

gewinnen, so wie Teams gewonnen hat,

einfach weil es zwangsläufig zur

Verfügung gestellt wird. Äh bei Leuten,

die Privatanwender sind und bezahlen

wollen, könnte JTBT vorne liegen.

Prinzipiell treibt Shopic aber die Leute

sehr stark vor sich her. Ähm alle

verengen gerade ihre Strategie. Ähm ähm

Open AI macht gerade weniger Side

Projects und versucht auch stärker in

den B2B Sektor zu gehen und die

Strategie von Open von Tropic zu

kopieren. Ähm bei Google hat man ein

Strike Team gebaut, um das Coding zu

verbessern, um den Vorteil oder den

Vorsprung von Entropic einzu einzuholen.

Also Entropic bestimmt da wirklich den

Markt. Und wenn man jetzt auf die

jüngsten Zahlen schaut, ähm dann sieht

man, dass dieses Jahr, also im Februar,

ähm die den meisten Traffic

hinzugewonnen hat tatsächlich Clode von

Entropic. Das liegt vermutlich unter

anderem an der Geschichte, dass es eine

Auseinandersetzung zwischen Entropic und

dem Weißen Haus gab, wo gesagt haben,

wir möchten dem Pentagon keine Software

zur Verfügung stellen, dass das Pentagon

nutzen könnte, um amerikanische Bürger

zu bespitzeln oder tödliche

Entscheidungen auf dem Schlachtfeld. ähm

zu treffen. Enic ist trotzdem in

Palentier gerade integriert, also

Palentier und das Pentagon hat in der

Vergangenheit in Venezuela im Iran Claud

genutzt höchstwahrscheinlich nach den

Informationen, die verfügbar sind. Warum

das wichtig ist, ich möchte einmal

darauf hinweisen, dass a die

Einschränkung US-Bürger, also es möchte

nur, dass US-Bürger nicht bespitzelt

werden mit Hilfe von KI. Seit Edwards

Norden wissen wir, dass die ganze Welt

überwacht wird eigentlich. Ja, unsere

Gespräche können alle mitgehört werden.

Das einzige Problem ist, niemand kann

alle Gespräche der Welt auswerten.

Niemand konnte alle Gespräche der Welt

auswerten, weil KI ist die Technologie,

die es ermöglichen wird, dass jedes

Gespräch, jede aus, jede Konversation,

ob Text, ob Videochat,

ob Telefonat kann KI voll automatisch

auswerten. Und ich glaube, das ist der

Grund, warum mit Tropic sich dagegen

sträubt, aber sie sträuben sich nur bei

US-Bürgern dagegen. Ob unsere Gespräche

nicht längst von KI ausgewertet werden

automatisiert, ist eine Riesenfrage und

wir werden sehr viel sozusagen, ich

empfehle das Buch Surveillance

Capitalism. Ähm wir werden auch viel

über diese Probleme hören in Zukunft.

Ähm genau nachdem sichopic gewährt hat

gegen das Pentagon haben sie einen

unheimlichen Sturm an Signups für die

App gesehen. Das war die beste

PR-Kampagne, die sie gemacht haben. Das

kann man auf jeden Fall sagen. Letztes

Jahr, die Grafik ist ungefähr ein Jahr

alt. Letztes Jahr war Opmei noch weit

voraus beim Umsatz gegenüber Shopic.

Heute ist ein Shopic dabei Opi zu

überholen. Da drunter sieht man noch ZI,

XAI, Mistral und so, die spielen auch

mit. Das ist aber ein bisschen

täuschend, weil die Skala hier ist

logarithmisch. Tatsächlich sieht das so

aus. Das heißt, es gibt diese zwei

Unternehmen. Die anderen haben längst

aufgegeben oder haben beim Umsatz

eigentlich nicht mehr mitzuspielen, aber

was man sieht ist, dass Entropic massiv

äh gerade Umsatz gewinnt gegen Open AI.

Würde man Entropic ist ein bisschen

später gestartet, würde man das jetzt

nach links verschieben, dann wäre

Entropic äh so sogar da ähm heute. Und

während ich am Wochenende die Präs

während ich vor vielen Wochen diese

Präsentation gebaut habe, kam am

Wochenende noch eine neue Nachricht

herein und zwar hat die Firma

Semianalysis

berichtet, dass sie glauben, Entshopic

würde inzwischen sog bei 44 Milliarden

Umsatz sein. Die haben zwei Drittel

dieses Umsatzes nur dieses Jahr

aufgebaut. Ja, die sind wirklich, also

wenn es irgendwo ein Hockeystick Modus

gibt, dann das. Ob die Zahlen wahr sind,

weiß man noch nicht. Das werden wir in

Zukunft hören. Aber Semalysis versteht

sehr gut, wofür Chips genutzt werden und

sollte eigentlich einen guten Blick

darauf haben. Auch pro Mitarbeiter

verdienen diese Firmen unheimlich viel

Geld inzwischen. Ähm Open AI macht

ungefähr 5 Millionen Umsatz pro

Mitarbeiter zum Vergleich, was andere

Firmen gemacht haben, als sie so alt

waren. Shopic macht ca. 8 Millionen pro

Mitarbeiter. Jetzt kommt natürlich die

offensichtliche Frage, was ist mit Jobs?

äh wenn ein Mitarbeiter so viel Geld

machen kann. Äh Richy Sunak in der UK

ähm Prime Minister warnt vor weniger

Jobs für jungen Leute. Andere sehen

ganze Karrieren in Gefahr. Tatsächlich

geht die Hiringrate massiv runter ähm in

vielen Jobs. Es gibt ähm diesen Schart,

der vielen Angst eingeflößt

hat. Ähm der hat viele Fehler. Zwei sind

im Chart, zwei sind hinterm Chart. Die

zwei, die im Chart sind, ist diese

beiden Linien. Also, die sollen sagen,

Juniors haben es in Zukunft schwerer als

Seniors. Äh, was man sehen kann, ist,

dass diese Entwicklung schon vorher

begonnen hat. KI kann das nicht

erklären. Es hat einfach nichts mit KI

zu tun. Das andere ist, dass dieser

Coronahügel, den man da sieht, das ein

bisschen vertauscht. Das würde deutlich

smoother aussehen und weniger

bedrohlich, wenn man den Coronaeffekt

raus rechnet. Die anderen zwei Sachen,

die sich dahinter verstecken, ist, dass

dieser Chart für die 3% der Unternehmen,

die KI schon als erstes eingesetzt

haben, also Startups und so weiter, äh

gilt ähm und insofern die 97% der

anderen Unternehmen quasi überhaupt

nicht betrifft. Äh gerade es gibt eine

andere Studie, die heißt Canaries in the

Coalmine. Früher hat man Kanalienvögel

mit in die Minen genommen, weil die

früher an CO2 CO Kohlenmonoxidvergiftung

sterben als Bergleute. Ähm und man

wollte quasi sagen, das ist hier das

erste Anzeichen, das KI Jobs vernichtet.

Auch hier ging es wieder um Junior Jobs.

Das Problem ist, die Studie konnte nicht

erklären, warum Unternehmen 6 Monate vor

ChatGBT gesehen haben, dass sie die

Leute entlassen müssen. Also, man kann

schlecht sagen, ChatGBT ist schuld, ähm,

wenn ein halbes Jahr vorher schon die

Leute entlassen werden. Was viel

wahrscheinlicher ist, ist, dass die

Zinssteigerung in den USA, in der Zeit

wurden die Zinsen von 0,25 auf 4% erhöht

in den USA. Das ist der viel

wahrscheinlichere Indikator, warum diese

Jobs äh verloren wurden. Wenn man sich

die Zinskurve darüber liegt, sieht das

so aus und das scheint mir der bessere

Indikator für diesen Absturz zu sein,

als der Lounge von Chat GBT. Was die

Wissenschaftler auch erkennt haben,

warum die Studie inzwischen Kennary

Interest Race and Timing heißt. Ihr habt

nur die Richtigstellung nicht in den

Medien gelesen, weil die nicht so

spannend ist.

Diese ganze Kündigungswelle liegt auch

darin, dass viele Techjobs eigentlich

wegfallen, die in Corona überheiert

wurden. Also hat man hat viel zu viele

Leute eingestellt, die man jetzt wieder

loswerden wird. Das ist viel wichtiger

als der Effekt von KI.

Hier sieht man auch noch mal gut,

insbesondere Tech Layoffs, die fangen

lange vor Chat GPT an. Das liegt daran,

dass insbesondere Techunternehmen viel

mehr am Zinssatz und an der Finanzierung

hängen als andere. Ähm das die gute

News. Die schlechte News ist, das hilft

euch alles gar nicht. Weil das ist die

eigentlich wichtige Studie, die kommt

schon von 2010 und die sagt, ist es

immer beschissen aus der Uni zu kommen,

wenn es der Wirtschaft gerade schlecht

geht. Das ist nämlich die eigentliche

Erklärung. Ähm das heißt so oder so

sieht's nicht gut aus für euch. Ein

anderen Coutell noch mal, das ist eine

Goldman Sax Studie, die sagt Legal, also

Anwälte sind besonders stark bedroht von

KI. 44 % kann automatisiert werden. Noch

nie wurden mehr Anwälte geheiert äh als

jetzt gerade. Und was auch nicht zu dem

Narrativ, dass eure Jobs alle nicht da

sind, passt, ist, dass ausgerechnet seit

Clode Code im Mai 2025 gelauncht wurde,

ähm das Hiring von Entwicklern und von

Customer Service Leuten wieder gestiegen

ist. Es passt auch nicht da so. Es macht

alles keinen Sinn. Trotzdem haben

Techunternehmen unheimlich viele Leute

entlassen und der Grund ist, diese Leute

mussten wegen KI gehen, aber nicht, weil

ihre Jobs von KI genommen werden,

sondern weil das Geld, was ihre Jobs

bezahlt in Dataacenter fließen muss. Die

Unternehmen haben kein Geld mehr, um die

Datacenter zu bezahlen und deswegen

entlassen sie Leute, um schlanker zu

werden und mehr Geld in Datacenter zu

stecken. Was richtig ist, ist, dass ähm

es inzwischen deutlich weniger Leute

braucht, um ein Unicorn zu bauen. Das

heißt, Startups, also wir werden eine

Trennung der Ökonomie sehen. Alte

Unternehmen werden unheimlich langsam

dabei sein, wie bei der Digitalisierung

KI zu implementieren und Leute

freizusetzen, während Startups diese

Menschen gar nicht erst einstellen

werden. Ähm, es liegt natürlich auch

daran, dass es viel einfacher ist, ein

Unicorn zu bauen, weil gerade wieder

mehr Geld ähm verfügbar ist. Ähm, genau.

Das kippen wir mal. Ähm, was euch auch

bewusst sein muss, wenn ihr wirklich

glaubt, es gibt ja Leute, die laufen

trotzdem rum und sagt, wir stellen keine

Juniors mehr ein. Die Juniors sind

natürlich die Generationen, die KI am

meisten nutzen. Es sind nicht die Silent

Generation, die Boomer, die KI nutzen

oder die in KI vertrauen, sondern es

sind die Juniors, die diese Technologie

verstehen. Und ich glaube, wenn ihr vor

dieser Entscheidung trifft, ob ihr

Günther heiert oder jemand junges,

ambitioniertes, der sich viel mehr mit

KI beschäftigt gerade, ich würde euch

sagen, ihr müsst unbedingt die junge

Personen, also nichts ist schlimmer als

jetzt keine Menschen mehr einzustellen.

Das hat man bei Digitalisierung gesehen.

Wenn ich die Leute, die sich mit Google,

mit Facebook ausken nicht einstelle,

dann

wird mein Unternehmen das wichtige Kno

Howow nicht haben. Amazon hat das

erkannt, Amazon stellt 11000 neue

Praktikanten ein. Also nichts ist

schlimmer als nur noch alte Leute

einzustellen. Das ist so als wenn ihr

zum Zeitungskios geht und sagt, ich

möchte gerne das doppelte fürs Hamburger

Abendblatt von gestern zahlen. Ihr

braucht die neuen Leute. So, das keiner

Datacenter wollt wollt, habt ihr bei

Scott Gallerway schon gehört. Da reden

wir nicht drüber. Ähm, wir werden

ungefähr 80 neue Kernkraftwerke bauen,

um all diese brauchen, um all diese

Datacenter zu bauen. Man kann das ähm

auch ganz gut hochrechnen,

wenn man ähm sich ähm einfach mal die

Prognosen von Nvidia anschaut. Also

Nvidia möchte bestimmt so mindestens 40%

wachsen. Im Moment wachsen sie mit 60

ähm %. Und äh sollte es sozusagen in

Mitja weiter so wachsen und rechnet man

einfach mal hoch, wie viel Energie diese

Chips brauchen und die Data Center

drumherum kommt man auf den gleichen

Wert über 100 Gigawt. Nvidia baut aber

nicht mehr alle KI Chips. Die Hälfte der

von KI Chips nach Stückzahl werden

inzwischen von Google, Amazon und

anderen Unternehmen äh gebaut. Also auch

das ist ein bisschen in Gefahr. KI

bringt ganz neue Cybergefahren ähm mit

sich. Es werden die große Unternehmen äh

werden gehackt. Das neue Mythos Modell

von ein Shopic gilt als zu gefährlich,

um es auf die Menschheit loszulassen. Es

bekommt nur die Regierung und große

Unternehmen ähm Zugang dazu. Und

sogenannte Zero Day Exploits, also dass

eine Lücke entdeckt wird und sofort

ausgenutzt wird, ähm nehmen gerade

massiv zu. Also, es dauert weniger als

einen Tag im Schnitt, bevor eine offene

Sicherheitslücke ausgenutzt wird. Äh,

das heißt, jedes Software ist sofort

vulnerabel ähm in Zukunft. Ich bin jetzt

fast fertig. Ja, das sind alle Themen,

die ich heute nicht geschafft habe. Wir

sind trotzdem durchscht, die 15 Minuten.

Ich möchte mich ganz kurz bei meinem

Team bedanken. Ähm, zwei Folien hat Jan

aus dem off gebaut. Vielen, vielen Dank

dafür. Mit Clot. Also eigentlich hat

Klot gebaut, wenn wenn ich Jan sage, ist

es Clot. Aber ansonsten habe ich noch

nie so viel KI genutzt wie für diese ähm

Präsentation.

Ähm zwei kleine Tipps für euch und dann

bin ich wirklich fertig. Das darf ich

alles gut. Ich sitze ganz gem.

Ich war neulich bei einem Unternehmen,

das wollte mich als oder hat er

überlegt, ob sie mich als Berater

feuern. Ich habe ihn gesagt, ihr solltet

das nicht tun. Ihr könnt euch heute mit

KI, das könnt ihr alle machen, wenn ihr

ein Startupt, egal was für ein

Unternehmen ihr habt, ihr könnt euch

euer eigenes Board of Directors baut.

Ihr könnt Leute nehmen, die schon tot

sind, irgendwie Steve Jobs, Leute, die

bald tot sind. Waren Buffett, ihr könnt

klass den besten Werber der Welt, ihr

könnt Menschen, die es nie gegeben habt,

Harvey Spectter oder sonu, der seit

Jahrhunderten tot ist, nehmen und euch

daraus quasi ein Beirat bauen. Wenn ihr

nicht wisst, wie das geht. Ihr könnt das

alle. Ihr fragt Clot einfach wie es

geht. Ihr geht zu Claude und sagt,

Philip Klöckner hat gesagt, ich kann mir

ein Board aus ein Beirat aus toten

Menschen bauen. Ich möchte wie wie kann

ich das machen? Claud erklärt euch ähm

wie es geht. Und es stehen dieses Jahr

auch noch viele private wichtige

Entscheidungen für einige von euch an

und ihr könnt euch euren eigenen

Ballomaten bauen oder fragt die KI, wenn

ihr nicht wisst, wie ihr wählen wollt.

Z.B. ich habe die KI mal gefragt, du

bist ein Senior Researcher bei einem

führenden Wirtschafts

Forschungsinstitut. Was wäre denn ähm,

wenn die AfD die Bundestagwahl gewinnt

und ihr Wirtschaftsprogramm in Politik

umsetzt? Was würde dann mit

Wirtschaftswachstums Arbeitslosenquote,

Inflation, Kaufkraft, Exportvolumen,

Ungleichheit, Binnachfrage, Wechselkurs,

Insolvenzquote, Politikverdrossenheit

ähm passieren und ähm das Ergebnis ist,

wie man es erwarten würde, ähm würde ich

sagen. Ähm also die Insolvenzquote

wird sich [applaus] die Danke,

die Insolvenzquote wird sich teilweise

verdoppeln, verdreifachen. Äh, da

stimmen fast alle, außer der kleine

Mecker Hitler von Elon M. stimmen fast

alle darüber ein, aber selbst Grock

weiß, dass wir in Rezession geraten und

dass die Arbeitslosenquote steigen

werden. Also, wir werden zweistellige

Arbeitslosenquoten endlich wieder haben.

Wir werden zweistellige ähm Inflation

haben, glauben manche Modelle. Alle sind

sich sicher, dass das Grab der deutschen

Wirtschaft sein wird. Also ist mir

scheißegal, wenn ihr die letzten Harz

herzlosen herzlosen Arschlecher seid,

aber wählt diese Partei nicht, wenn euch

irgendwas an der Wirtschaft liegt.

[applaus]

[applaus]

Da gibt's die Folien.

Ähm, ich werde die Folie in nächsten

Tagen auf LinkedIn posten. Ich hoffe,

dass ein Video von dem Vortrag

rauskommt. Ihr kriegt die Slides

definitiv, wenn ihr dem Newsletter

folgt, unserem Podcast folgt, mir auf

LinkedIn folgt oder dem Subsack folgt.

Vielen Dank für die extra 4 Minuten.

Philip Kner. Warte, Philip, ich habe

ganz kurz eine Frage [applaus]

ganz kurz, bevor ihr alle aufsteht und

wieder weggeht. Numero ein. Ich bin

immer wieder beeindruckt, wie du es

schaffst, so schnell so viel Information

zu teilen. 148 Folien hast du diesmal

wieder durchgeackert. Und wer ist dafür,

dass wir bei der OMR 2027 eine Philip

Klörlerhalle haben? [gelächter]

[applaus]

Philip Klöckner, vielen herzlichen Dank.

Wieder großartig. Danke dir. Dan

vielen Dank. [applaus]