# AI Infrastructure Shifts and Mega-IPO Market Realities

**Podcast:** Alles auf Aktien – Die täglichen Finanzen-News
**Published:** 2026-04-05

## Transcript

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 AAA Superstar Stammgast die neue KI-Realität skizzieren.
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 Holger Czepitz und Nando Sommerfeld aus der Weltwirtschaftsredaktion.
Die im Podcast besprochenen Aktien und Fonds stellen keine spezifischen Kauf- oder Anlageempfehlungen dar.
Die Moderatoren und der Verlag haften nicht für etwaige Verluste, die aufgrund der Umsetzung der Gedanken oder Ideen entstehen.
Heute ist Sonntag, der 5.
April.
Wir wünschen frohe Ostern und viel Erfolg bei der Eier und Hasensuche.
Und da sind wir schon bei einem kurzen Stich.
Was ich ganz kurz einmal anschneiden muss.
Es gab ein bisschen Verwirrung, nenne ich es jetzt mal vorsichtig: um die Osterhaar AfD-Osterhasen.
Davon hattest du ganz kurz gesprochen.
Es ging ja um günstigere Preise.
Genau, günstiger Preise, genau.
Und dass dir dieses 21er AfD-Osterhasenpack irgendwie.
Und es gab wirklich irgendwie waren verwirrt und irgendwie haben sie ein falsch?
Also die Ironie, die darin steckte, und ich sag's dir immer wieder, lieber Holger, Ironie versteht man nicht.
Beziehungsweise es ist ganz schwierig mit Ironismus.
It's a feinverdeck.
Holger hatte nicht vor, Werbung für die AfD Osterhasen zu machen.
Bis zum nächsten Mal auf diesen Fanshop gestoßen.
Es war eine Recherche, und ich sage es gerne nochmal: es war die Recherche.
Ich habe mich gefragt, ob die Meldung AfD laid, um die neue Messer-App vorzustellen, wo dann Berlinerinnen und Berliner feststellen können, where criminality with the message stuff had an April Shirt was or obviously ernst gemeint war.
And I've such a few, denied off the AfD Berlin Seite.
And then we hold per Zufall auf diesen Fanshop and guys: Was gibt es in deinem Fanshop?
And then came from this Osterhasen und fand was so absurd, and so gekommen.
But ich hatte dann den Tab offen in meinem Google Chrome.
And as I mean, so in Rheinland gefahren, and he saw a Tab mit AfD drauf und sagte, da musst du jetzt aber aufpassen.
And dann merkte ich schon so, hm.
Aber es war ein Gag.
Ich fand's auch lustig.
And we entspannen uns jetzt mal alle.
So was ist es.
Yeah, but we will have a Kassenborn von ihrem network geschickton, wie sie auch vor Ostern dieses Jahr schon die Lint-Osterhasen günstiger bekommen had.
And she said, Früher hätte sie jetzt a week later Ostern gefired, um die vergünstigten Sachen verstecken zu können.
And this year couldn't he sort of pünktlich stattfinden lassen.
Das fand man doch sehr schön.
Yeah, it was so interessant.
Manchine said a bit with CPU and GPU and so we like a bit too much, or too deep, have you said and heard.
This was just in the first time a bit and it's a bit emotional.
Day is um, there is this thing, woof the arbeiten.
Da hat er ja auch sehr, sehr klug dazu.
Was ich sehr lustig fand, auch ein paar Hörer geschrieben, and my Olli, here's Otto, der hat es mir vorhin auch noch kurz zugerufen.
Er meinte, es wäre schon auffällig gewesen.
Also, when you have 15 minutes quasi fast, ich glaube ganz so viel was am Anfang nicht, and Holger kein Wort sagen, dann muss es wirklich eine besondere Qualität haben, dieser Gast.
Vassili ist ja auch jemand, der in einer Ruhe anderer Gelassenheit, ausfaltet und das fast druckreif formuliert.
Man könnte wahrscheinlich ein Buch direkt machen.
Es gibt auch eine, der hat uns geschrieben, er hat daraus a rich closet gemacht, also so ein Podcast and wollte jetzt this Closard by LinkedIn veröffentlicht auf unserem Podcast.
Und sag ich, Mensch, soll er doch machen, it's doch schön, wenn we self for building was doing with unserem Podcast.
And so is it high.
And when name so zuhörst, then hört man da auch zu.
And it's not links or rechts abbeat.
Ich spreche manchmal zwischen klar, ja, ich weiß auch was, can ich den effect habe ich manchmal auch.
And man has an effect, there it's unbedingt, will you just unbedingt this genau wissen, or not, or something?
And so comes home.
And bei Vassili, there is the Geschichte einfach and links or rechts upbeat, sondern in the Güte, in der man gerne so ein Vortrag heißen möchte.
And deswegen muss man da auch nicht reincreten.
Genau, das machen wir nämlich jetzt auch nicht.
And we had schon gesagt, this is really a ganz.
Ahnlich klug, aber er hat eine ganz andere Tonalität.
Und ihr könnt euch jeder nachfragen.
Und das Schöne ist, and this is Diskussionen, die ja jeder selbst führen kann, wenn sich sein eigenen Job anguckt und guckt, was the KI in seinem eigenen Job verändern kann.
Man muss sich ja selbst dann befragen, where that's not the job, wesw many job gemacht has, oder fühlt man sich dann bei diesem Job irgendwie in einer Art and Fremdet?
Und diese Frage, die wird Vassili hier sehr klug beantworks.
So is it.
So, and ich würde sagen, jetzt rein in Teil 2.
Lass uns mal einen Schritt weitergehen, Vasili, weil wir heute die ganze Zeit Open AI, Anthropic.
Müssen wir jetzt, wenn wir auf den Aktienmarkt gucken, auf die Börse gucken, müssen wir nicht.
Das sind doch dann die Akteure, auf die wir auch als Anleger erwarten müssen.
Ich meine, zumal das doch alles wahrscheinlich nicht mehr lange dauern wird, bis wir die IPOs sehen, oder?
Ich meine, das sind doch relativ klare Möglichkeiten.
Immer vorbehaltlich zu dem Preis, zu dem sie kommen.
Es wird sicherlich spannend to sehen, wie aufnahmereit the market for these growth summen.
Weil es ist ja noch, es ist ja zusätzlich SpaceX, kommt ja auch noch.
Und das sollen rund 75 Milliarden sein.
Und Anthropic möchte, glaube ich, in October in die Börse gehen.
200 Milliarden.
Tja, also man muss sagen, oder?
Wir hatten das in 2021.
Da hatten wir über 300 Milliarden an IPOs, aber in 2021 hatten wir Rekord niedrige Zinsen wegen Corona.
Das heißt, da konnte man fast alles verkaufen.
Und jetzt wird es interessant zu sehen sein, wie Aufnahme Bob 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 Aktien laufen.
Also SpaceX wird bis zur Aufnahme in den Index, weil die Index Fonds dann kaufen müssen.
Oder vielleicht schon vorher wird die Aktie laufen.
And then wie ist der Wettbewerb für gerade bei Firmenkunden?
OpenAI macht ja so ein bisschen Rückzieher bei Privatkunden, sie haben Sora eingestellt, sie haben nicht genug Rechenleistung anderic läuft ihnen den Rang up bei Firmenkunden, weil OpenAthropic hatte sich nie stark auf den Konsumenten fokussiert, sondern immer auf Firmenkunden und sie bieten eine bessere Nutzeroberfläche an, die Gestaltung, das Design der PowerPoint Slides, der Grafiken ist einfach schöner.
Beim Programmieren ist das Frontend besser.
Aber Open Air hat andere Stärken und die müssen halt nachziehen, nachholen.
Und das versuchen sich jetzt.
Und Anthropic war als erster hat als erster dieses Cowork angeboten, diese agentische Architektur, mit der man dann auch andere Anwendungen ansteuern kann.
Also OpenAI muss jetzt aufholen, um damit Anthropic nicht davon zieht, weil sonst den Marktanteilsverlierer, der wird wahrscheinlich eine niedrigere Bewertung bekommen.
Und der Marktanteilsgewinner by Firmenkunden ist zu Zeit anthropic.
Okay, und wenn du jetzt hast du schon eine Idee, ob du das zeichnen würdest, oder ob du da sehen, was da für Bewertungen dran sind, oder zu sagen, also das ist eine einmalige Chance, oder würdest du schon sagen, nee, SpaceX habe ich schon gehört, die brauchen die Kohle ja eigentlich gar nicht, oder die brauchen die Kohle nur um ihr XAI, your komisches KI-Modell, was hinten dran ist, irgendwie weiter durchfüttern zu können, oder was hast du für ein Gefühl, wenn du diese riesen IPOs siehst.
Ich bin mir nicht sicher, was die Wachstumsperspektiven von SpaceX sind und wie die Bewertung sein wird.
Sie wollen das ja kombinieren, also sie haben es kombiniert mit X, mit XAI, and haben jetzt auch Groc ist Teil von, damit ist auch Grog Teil von SpaceX und sie wollen Datenzentren in the Weltall bauen, Rechenzentren, KI-Rechenzentren.
And man muss auch sehen, man muss mal abwarten, ob SpaceX mit Tesla verschmolzen wird, while Tesla will humanoid robot, and then a colony of the moon and space a colony of the Mars bowed.
For the KINE, that was the potential in the practice.
That is the cognitive Anteil, denn der Anteil, den dazu cognitive Leistung beiträgt, sind rund 50 billionen US-Dollar.
Und wenn man jetzt sagt, die KI will for more waxing for mehr Wachstum sorgen für diesen Teil, 10% mehr Wachstum, als wenn wir die KI nicht hätten.
Das heißt 5 Billionen zusätzliches BIP aus cognitive Leistung.
And um ganz offen to sein, 5 billionen, 10% wird sie ersetzen, da werden sich die Rollen ändern.
So wenig nur.
Also ich stapel jetzt vielleicht tief und we können uns darüber unterhalten.
Das ist ein wichtiger Punkt.
But when we just mal these zahlen zugrelegen, 10 Billionen is der TAM.
And when many brutto-marge von 50%, then erfordert das Investition in KI-Rechenzentren and KI-Hardware von 5 Billionen pro Jahr, and we sind noch bei 700 Milliarden.
Das wird nicht geradlinig verlaufen, wie wir eben gesagt haben.
It's unklar wie ob wir in eine Wachstumsstelle in 2028 kommen anders wieder sich beschleunigt.
Aber ich bin fest davon überzeugt, dass das Potenzial sehr gross ist.
And sehr wahrscheinlich werden das Rennen with Sicherheit diese zwei Unternehmen, die wir besprochen haben, machen die KI-nativen, obwohl sie keine Einnahmen haben aus dem angestammten Geschäft wie Google.
Google is interessant by firmkunden liefen.
It's really anthropic, die stark wachsen with OpenAI.
And Meta can't with their modellen.
Also, it should be.
Meta is not, the Rechenleists have some ungestamped geschosh and Daten.
Gamini, that model by firm is not really angenommen.
Anthropic is good, you have a stärken, die ich eben beschrieben in frontend by programmieren, by the gestalting of PowerPoint-Slides, being on Spreadsheets and Graphen.
OpenAI stärke sind die sehr intelligent modelle, die sehr, sehr zuverlässig sind und die sie auch in anstruction, so that they recherche.
Daten extrahieren können anders very good synthetizieren.
So, these two underneath, I was like when Anthropics Wachstumsrates, when Anthropic Wachstumsraten and OpenAI modelle so good, I think these underneath to have aus the genuine ground.
And what can this annex is a theme that I think we sold us inhaling?
Before wir uns über die über diese Folge unterhalten, hätte ich noch eine Frage zu Microsoft.
Ich habe mir jetzt mal angeguckt, Microsoft hat im ersten Quartal gegenüber dem S P 500, that's in Vergleich Index America, eine Underperformance of 19,5% Punkten.
Das ist die größte Underperformance seit, jetzt gucke ich mal hier weiter unten, dem vierten Quartal 2000.
Das zeigt schon, was da gerade los ist.
Müssen wir die jetzt abschreiben oder ist das irgendwie, ist es jetzt die Mac7-Aktie, die ich weiß ich nicht.
Ich dachte immer, die wären egal was passiert, die sind bei Unternehmenskunden gut, die haben Privatkunden, haben die, die sind mit OpenAI noch, haben sie ein KI-Anbieter und eigentlich ist es doch immer der Player, der irgendwie eigentlich relativ so die langweilige Wette.
Aber ja, wenn ich mir die Kurse angucke, scheint es anders da zu stehen.
Habe ich da, muss ich da irgendwie neu denken?
Sie haben ja Produktivitätstools, SARS-Produktivitätstools und dieser Teil des Geschäfts macht 35% der Umsätze aus und so viel und 50% der Gewinne.
Dann auf der Cloud-Infrastruktur hosten 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 hauptsächlich dadurch, indem sie Anwendungen als Service anbieten, Software as a Service.
So, und when Software as a service disruptiert is KI-native Anbieter, then the capital intensity steigt, Sie müssen mehr investieren, um mithalten zu können by the entwickling of KI-Modellen and KI-Anwendungen.
Einmal damit sie diese Workloads have in der Cloud, weil when the SARS-Workloads kleiner werden anders werden mit KI-Workloads, brauchen sie mehr KI-Workloads and kapitalintensiver.
And vielleicht brauchen sie auch ihre eigenen KI-Lösungen, wenn sie auch eigene Produkte haben, was Google hat anderes Microsoft hat.
Das heißt, sie brauchen Microsoft Co-Pilot, der gescheitert is.
Dann müssen Sie einen Drittanbieter einkaufen oder vertreiben, so wie Cloud Cowork, was sie jetzt tun.
Das heißt, es drückt auf die Marge, but 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.
So, das heißt, die fallen in den Topf potenzieller KI-Loser.
Das ist nicht schön.
Das ist nicht schön.
Aber hast du nicht eben gesagt, we bräuchten Rechenleistungen für 5 Billion, or we were erst by 700 Milliarden Investitionen.
And that's then not automatic that many SaaS-Anwendungen auf the Azure Cloud laufen, that we then the cloud laufen and other things have, and we can SaaS-Application not by Azure law, so we can underweight compute, or have you done what it comes with a higher marge or higher capital intensity.
But long fristing is it shown so.
Das werden dann die Hyperscaler sein, vielleicht Neo-Cloud Unternehmen auch, die davon profited and the KI-Hardware-Unternehmen sowieso.
But in the moment in so much, aber im Moment sind wir in so einer Phase that Kapitalintensität steigt, Wettbewerbsrisiko erhöht sich, Unsicherheit, Disruptionsunsicherheit.
Dann bleiben wir lieber auf der Linie and that is an rationale.
The Anleger and the Bewert werden attractive.
But who longfristiged, that can say, okay, there are these 700 million.
They can just violate, da wird man vielleicht wachst, 2028, vielleicht, weil die Zinsen auf einmal so high, weil we got for the investment.
But either longfristic will there wax sein, and Jansen Wang with some billion ideas, he had 2 billion.
It can say that iron Google comes and said, Oh, we have a new algorithm, dass wir das dann vielleicht doch gar nicht brauchen.
Oder sind diese 5 billion von denen du gesprochen hast, where we have data comprimieren and so we are.
Egal, selbst wenn jemand kommt und komprimieren can, then we're not billiger.
And when it's billiger wird, have we got the Jevins Paradox and können dann noch mehr Nachfragen und noch mehr agenten und noch mehr oder wie wird das sich irgendwie langfristig auswirken?
Oder sagen wir es so: Du hast ja gesagt, Hyperscaler, lassen wir jetzt erstmal aus den Augen.
Kurzfristig, ne?
Das ist ja das, was Horger gesagt hat.
But langfristig werden sie eine Rolle spielen, beziehungsweise wer wird dann am ehesten eine Rolle spielen bei den Hyperscalern.
Also die 5 Billionen sind die gesamten Investitionen und davon ist circa die Hälfte Compute.
Das heißt, wir haben dann noch die Energieerzeugung und die anderen, die Vernetzung und so weiter, die Gebäude selber.
Ich denke, die Zahlen, die können hinkommen, die 2 Billionen Compute und die 5 Billionen Gesamt KI-Hardware und KI-Rechenzentren.
Also wer ist der offensichtlichste Gewinner?
Der offensichtlichste Gewinner, nachdem die Auflagen des Richters bei Google bekannt gegeben wurden, hat die Börse gesagt, das ist Google, weil Google ist integriert mit eigenen Beschleunigern, TPUs nennen sie, mit einem eigenen Rechenzentren, KI-Reichen-Zentren, mit Daten, mit Vertrieb und mit eigenen Modellen und Vertrieb.
Also sie haben die gesamte Stapel aus einer Hand.
Sie können die KI-Modelle entwicked the eigenchips in the eigencentren with the data, which they from me have leider, under few other Kunden.
Vielleicht comes there with the automatisierungsseite by the E-Commerce Geschäft, that they may be Roboter automatisieren as with Cloud-Geschäft.
But they are the greatest Cloud-Anbieter and Chips and Cooperation eingegan with OpenAI, and they have one with Anthropic, that's they need the wichtigsten workloads out.
Oracle is hookers, and they have an hour from OpenAI.
When OpenAI tatsächlich zurückfallen sollted by firmkunden gegenüber Anthropic, that is either the either anzunehmen Wettbewerber for OpenAIM Kunden.
And they are sicherly offholen können, the sterken of Anthropic holen could.
Microsoft should have a trends version to have.
But it was synergies given that it's better.
You can learn this, the Team was from Google Deep Mind learning for the reinforcement learning to be.
And the first GMI Model was left, and Game E 3 were good.
OpenAI is erst with GPT 5.4, can we say for the consumentenmodel?
Also Google is the one that you just say the box.
So, arbeiten all Google this compressions algorithms, and Google official had the last year.
Where we have Google has a very academic answer.
There are clear groups by Google that under drug to market product to entertain.
And these forgiveness were then foroffled.
That's with the transform architecture gemacht in 2017.3, 3.5 and then with 4 on Google for us.
And then they have the same code.
And what let's make it is it comprimmed the speicher, the arbeit speicher in chat, but the chat must have the same chat verlauf lays to the next frame to beantworks.
And when the contextfenster, the less the contextfenster is dynamisch the speicher.
And that's a problem, but we have the KI nutrient, we have a great contextfense, and there are so much information to the KI to give, the chat to give.
zu mehr Halluzinationen.
Und wenn man es einsetzt, wird das so wie DeepSeak sein, das wird zu mehr Nachfrage führen.
Und man ist jetzt an das Limit gestoßen an die absolut maximale Datenkompression, man nennt das Shannon Limit.
An die absolut maximale Datenkompression, die theoretisch verlustfrei erreichbar ist.
Und man kann nicht weiter komprimieren.
Man muss jetzt neue algorithmische Durchbrüche finden.
Das heißt, das war es jetzt erstmal mit der Kompression und mit dem, wir brauchen weniger Speicher in der Zukunft.
Also es geht nicht weiter mit Kompressionsalgorithmen und das ist letztendlich netto positiv.
Also ich sehe das nicht als besorgniserregend.
Eher wie du gesagt hast, das ist das Gegenteil.
Okay, also müssen wir nicht Angst haben, weil danach sind gleich die Speicherchip-Aktien alle abgestürzt, aber gut, die waren eh hoch bewertet.
Da sucht man ja vielleicht manchmal nur einen Grund, warum es mal runtergehen kann.
And then hatte man den halt gefunden und dann ging es runter.
Haben wir in dem ganzen Aktienuniversum noch irgendwas vergessen, irgendwelche Trends, die du gerade siehst, wo du gerade denkst, so wow, bevor wir dann die makroökonomische Geschichte nochmal streifen, was das alles für Gesellschaften heißt, wenn diese KI intellektuelle Arbeit zum Gute abnimmt.
Genau.
Du hattest ja diesen Abzweig Richtung ARM genommen.
Das hast du relativ klar identifiziert.
Gibt es da noch andere Akteure?
ARM ist ja jetzt nicht so richtig dritte, vierte Reihe, es ist ja eher so zweite Reihe hinter den Hyperscalern.
Gibt es so da noch so ein paar Akteure, die vielleicht so in der wirklich dritten Reihe, zweite Reihe sich herauskristallisieren oder Sektoren, wo du sagst, das sind die nächsten?
Wir bewegen uns aufgrund der Größe der Fonds, bewegen wir uns selten in der zweiten Reihe, auch aus Risikogründen.
Wir müssen gleichzeitig das Risiko managen.
Und bei sehr hoch bewerteten, sagen wir mal Quantenrechneraktien, Quantum Computing und so.
Das ist natürlich schwierig für uns, weil wir müssen immer sehen, was ist das Risiko, Chance-Risikoverhältnis und ich habe lieber eine große Position in ARM, wo der Trend klarer wird und wo die Produkte.
Genau und so Nummern hast.
Aber gibt es irgendwie andere von denen, vielleicht, wenn wir auch selbst, wir müssen nicht zweite oder dritte Reihe gehen.
Wenn du insgesamt guckst, vielleicht gibt es ja KI-Anwendungen 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 in anderen Gebieten was, wo du sagst, wow, da ist gerade richtig was los.
Genau, oder die Siemens dieser Welt, ne?
Dann dass es in der Fabrik Kallen ankommt, oder das so war immer so eine 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 Welle.
Die dritte Wähler aus den etablierten Unternehmen.
Also, Softwareunternehmen werden mittlerweile alle in einen Topf gesteckt, auch wenn sie langfristig als Gewinner herauskristallisieren sollten.
Das müssen sie in den Zahlen zeigen.
Sie müssen Wachstumsbeschleunigungen zahlen.
And im Moment verlangsamen sich das Wachstum by allen softwareunternehmen.
Manchmal sind es strukturelle Effekte und konjunkturelle Effekte oder konjunkturelle Effekte that überlagern.
And the structurelle Wachstum kommt noch nicht durch.
Manchmal sind es tatsächlich Wettbewerbseffekte durch KI-native Anbieter, wie weiter haben.
But it is to front by Software to say we differentiate.
Da hat sich nichts herauskristallisiert und letztendlich kam es alles auf KI-Hardware zurück.
Gewinner werden die sein, die die Bewegung, die die zugrunde liegende Befähigungstechnologie anbieten.
Worauf diese Workloads.
The Frage is the Wertschöpfung and the volkswirtschaft.
Also the Frage, or I wear the Volkswirtschaft.
We wish not traditional industryunternehmen, so ASML zum Beispiel, that they lithography masken with the insaticion of KI schneller, or your process productive gestal, and Marge, while they eat a monopoly.
But they must in form of needs to give.
Must be a pre-setzungsmacht and not weg konkurriert becomes.
When all this have, can't you all have and when all it is?
When you fragment, the answer is the gewinner durch den Einsatz von KI to Produktivity and Margenstein, would you say the error that If you wool with ASML.
Okay.
Schade, it's not other anbieter.
Siemens, Industrie 4.0, irgendwas.
We must in the zahlene.
Vielleicht auch das so.
We wissen es.
We must have a beschleunigung sein.
Vielleicht auch Anbieter von Software for the Durchführung von clinischen Studien, sowas wie Viva in den USA, weil durch die KI mehr Molecule entdeckt werden.
And that mehr clinical studies, wobei man muss, that Phase 1, Phase 2 clinical studies, obviously in the Phase 3.
And erst in the phase 3 verdienen Anbieter of Software to do clinical studies, or so we IQ via, die the clinical students, and that so bietet on clinical students to use.
That's why we just say get in phase 1 and phase 2, and it's up to warten if the durchfaltsrate needriger is and these molecule schneller and erfolgreas in the phase 3 gelangen and then entwick.
Staat under the RAD.
But so eindeutig, as many heute schon wisst.
By chips man aber auch nicht, ob AMD jetzt derjenige wird, oder ARM, or ob Intel vielleicht a grosse roller spielt.
Wobei ich, before we then jetzt to the Makro Auswirkungen kommen, also zwei ziemlich eindeutige, so weit man das sagen kann.
Gewinner hast du ja einfach, hast du genannt, identifiziert.
Das sind Alphabet and ASML.
That's the beide Namen, auf die du dich jetzt auch schon länger festlegst, and die du auch sozusagen mittel bis langfristig in the Zukunft prognostiz darf ich das revidieren?
Also it's the ARM and ASMR.
Yeah, ARM and ASMR.
Alpha by Alphabet or Google Alphabet had the Mark that is Alphabet tickt einfach all the box the criteria as Voraussetzing in this new world to give given other hyperscalers ob es dazu that bleibt up to warten also in moment is this so by technology and it is prognosen and full of the monopolstellungen and design ARM and ASML.
ARM had a monopolstellung and ASML had a monopolstellung.
I diese Sicherheit, glaubt man das nicht, oder die sind ja niedriger bewertet mittlerweile als der SP 500, als der Durchschnitt.
Da denkt man schon, der SP 500, ja, hat auch Wachstum, aber Nvidia würde ich schon mal, wo sie ja schon Visibilität bis N 2027 angekündigt haben, da ist ja mehr Wachstum als das vom SP 500.
Da muss ja irgendwie irgendwas.
Ja.
Warum ist sie so niedrig bewertet, trotz dieser Idee?
Drei Gründe.
Einmal schon weit vorausgelaufener Investitionzyklus, wo wir uns unsicher sind, ob eine Wachstumsdelle nach 2027 kommt.
Zweitens die schon sehr hohen Erwartungen selbst verschuldet für 2027.
Wo man sich fragt, was ist jetzt noch das positive Überraschungspotenzial?
Und drittens, ich möchte nicht sagen, Marktanteils Verlierer, aber Marktanteilsabgeber, weil durch die Inferenzworkloads, also die Workloads verschieben sich weg vom Training hin zu Inferenz, also die Generation der Antworten und das Bereitstellen der Modelle und das Abfragen und diese Inferenzworkloads benötigen teilweise andere Chips.
Deswegen hat ja auch ARM Grog gekauft.
Nvidia hat Grog gekauft.
Genau, sorry.
Nvidia hat Grog gekauft und sie haben heute, sind sie in der Partnerschaft mit Marvell eingegangen, was völlig richtig ist, sie erweitern das Ökosystem, sodass sie den Kunden Flexibilität geben, wenn sie Marvel Chips oder Marvell Netzwerk Technologie einbinden möchten, dass das kompatibel ist, das stärkt das Ökosystem und damit auch die Attraktivität von Nvidia GPUs.
Und mit Krog haben sie einen Inferenz-Chip für den Teil des Inferenzworkloads, den die GPU nicht übernehmen kann oder nicht so good.
This is the antworten of prompts.
The GPU can prompt, weil that is a parallel berechnotsprozess, and darin is the GPU sehr gut übernehmen kann.
And that can XPUs or kundenspecific ASICs from Broadcom, Marvel, or the Chips von Grog besser.
I have the drive.
Nation anders machen.
Es gibt Gründe, die für Broadcom sprechen und für AMD.
Und ich habe Nvidia im Komplex neutral und eine größere Überzeugung bei ARM und ASML.
Okay.
Gut.
Jetzt kommen wir zu den zu den makroökonomischen Folgen, die du schon genannt hast, wobei dein Szenario gar nicht so krass war.
Also du hast ja gesagt, okay, 50% des BIP wird durch kognitive Fähigkeiten erwirtschaftet.
Und von diesen können wir 10% Wachstum durch die KI erwarten.
Also haben wir schon mal fünf, die oben drauf.
Die gibt es, also quasi sind das dann 5% Wachstum weltweit Bruttoinlandsprodukt.
Und dann hast du gesagt, von den 50 wird wie viel von KI genommen?
5 Billionen.
Also 10% Vereinnahmen wird von den KI dann erwirtschaftet und 10% für 10% mehr Wachstum sorgt die KI, also 10 Billionen, sind KI generiert.
Wir machen immer noch mit Unterstützung, assistiert von KI-Systemen, machen wir noch 45 Billionen.
Ja, das ist so, das ist sicherlich zu debattieren, ob das zu tief gestapelt ist.
Und ob vielleicht die KI doch mehr ersetzt und unsere Rollen dann sich noch mehr verändern werden oder es zu steigenden Arbeitslosigkeit führen wird.
Ich ja, das kann man debattieren.
Aber das hieße ja, wenn ich sage, okay, die nimmt uns 10 Prozent, dann können wir eine Arbeitslosenquote von kann man das ungefähr abschätzen, wie viele Prozent sind kognitive Arbeitsmenschen, wenn wir davon so und so viel wegnehmen.
Was wäre das dann für eine Arbeitslosenquote?
Wenn ich mir damals den Citrini-Report angeguckt habe, da stand drin, ja, die Arbeitslosenquote ist bei 10 Prozent.
Das ist natürlich viel, wenn man Freude in Amerika von wie viel haben wir jetzt 4, irgendwas, oder sind es irgendwie viel, aber 10% heißt ja immer noch 90 Prozent arbeiten.
Das wäre ja noch kein Weltuntergang und dann könnte man ja sagen, okay, entweder kriegt man das gehandelt, indem wir ein Grundeinkommen haben oder indem man einfach Arbeit anders verteilt oder sonst wie.
Das wäre aber noch kein wirklich richtiges krasses Szenario, wo wir mit sozialen Problemen kämpfen würden, oder mit Maschinenstürmern, die jetzt kommen und die KI zertrümmern wollen, weil irgendwie die Jobs weg sind.
Citrini hat argumentiert, dass über die Hälfte der Jobs in den USA aus Büro- und Wissensjobs bestehen.
Und so haben sie dann nun haben einen Grundannahmen getroffen, um auf diese 10% zu kommen.
Und das war eine Szenarioanalyse.
Und ich denke, wenn sollte die Arbeitslosigkeit in den USA auf 10% ansteigen, weil KI Arbeitsplätze ersetzt, dann können wir den Aktienmarkt vergessen.
Dann wird das zu sozialen Unruhen kommen.
Und dann werden vielleicht, dann muss die Notenbank stark mit Zinssenkungen gegensteuern, aber es gibt ja jetzt schon einen Unmut bei den Amerikanern, weil ihre Strompreise steigen, wegen des Ausbaus der KI-Rechenzentren.
Und es gibt auch eine Skepsis oder Frauensicherung, was das tatsächlich für Auswirkungen haben wird.
Und welche Arbeitsplätze ersetzt und automatisiert werden.
Und ich muss sagen, ich war auch sehr etwas beunruhigt nach dem Citrini-Bericht und habe auch wenig Konsumwerte, also keine Luxusgüterunternehmen, keine Bekleidungsunternehmen.
Bei Einzelnen, Händlern, nur die ganz defensiven Geschäftsmodelle.
Weil ich wirklich besorgt bin, dass das kein unrealistisches Szenario ist, dass Citrini da gezeichnet hat.
Und die Citrini-Leute sind sehr klug.
Und das ist alles sehr schlüssig argumentiert, aber man kann auch Teile der Annahmen nehmen und zeigen, dass es genau zum Gegenteil führt.
Und 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 steigt in den USA.
Jetzt weiß man nicht genau, woran das liegt, ob das die Auflösung der Handels der Zollthematik ist, ob es die Rückführung der Produktion oder Teilrückführung von Produktion in den USA ist, ob es der Ausbau der KI-Infrastruktur ist, weil KI schafft ja auch Arbeitsplätze erst einmal.
Oder ob es die Coding-Agenten sind von Anthropic und OpenAI.
Cloud Code und Codex.
Weil Citrini macht ja das Argument, es wird zu einer zu einem negativen Rückkopplungskreislauf kommen.
Denn wenn KI Arbeit substituiert und der Output nach und dadurch Arbeitslosigkeit steigt, dann fällt der Beschäftigungsanteil.
Und es fällt der Lohnquote, der Anteil des erwirtschafteten Einkommens in einer Volkswirtschaft, der an die Arbeitnehmer geht, in Form von Löhnen und Gehältern.
And when viele Unternehmen gleichzeitig Tätigkeiten automatisieren, dann wird das so sein, and um dann meine Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten and my costs to senken, automatisiere ich noch mehr, füge haben, aber der Schuss geht makroökonomisch noch mehr nach hinten los.
That is the Citrini-Argument, das sehr besorgniserregend 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 to investieren, zum Beispiel durch die Coding Agent, vielleicht wächst deswegen die Nachfrage für Ingenieure.
Weil das Argument ist ja, wenn Ingenieure schneller mit KI programmieren, testen, dokumentieren können, dann sinken die Kosten pro Projekt.
And when die Kosten sinken, volkswirtschaftlich, steigt die Nachfrage.
Da die KI aber noch nicht 100% verlässlich ist, muss sie überprüft, überwacht und gesteuert werden von Leuten, die die Grundlagen verstehen, also Ingenieuren.
And this is a very positive Szenario.
Another beispiel wäre when the KI zu besseren, die Uni Heidelberg hat einen KI-Assistenten zur Früh erkennung von Hauttumoren entwickelt, Melanomen.
And this KI-Assistenzsystem can früher and präziser Melanoma erkennen.
So when the quality steigt, the ergebnisse eines bildgebenden Diagnostikverfahrens oder bildgebenden Diagnostik.
And the Kosten vielleicht auch fallen, wird dann mehr bildgebende Diagnostik durchgeführt oder weniger?
Wahrscheinlich mehr.
Braucht man mehr Radiologen or weniger Radiologen oder mehr?
Wahrscheinlich mehr, weil jemand the KI freigeben.
When we merken abfragen, brauchen wir mehr Qualitätsjournalismus oder weniger?
Wahrscheinlich mehr.
When I Steuererklärung mit Open Claw mache, then brauche ich wahrscheinlich nicht den Steuerberater.
Also man muss das differenziert betrachten.
Es wird Berufe geben, die werden automatisiert werden.
Es wird Berufe geben, da wird Sektoren geben gab, Industrien geben, da wird der Bedarf an Arbeitskräften wachsen, weil die Nachfrage steigt, weil der Preisfeld and the quality of Dienstleistungen anders verbessern.
And there Industrie given, there werden sich die Rollen verändern.
Also nur vollständigen.
Aber Journalisten hast du genannt.
Das fand ich schon sehr nett, dass wir die in the positive sagen.
Der punkt ist doch aber die Effekte, die we auf dem Arbeitsmarkt in Produktivität anders von Jobs, wir hatten jetzt hier for kurz, der hat bei uns gesagt, ich brauche tatsächlich niemanden.
Weil die KI is so efficient, dass alles brauchten forden, brauchen wir jetzt nicht mehr.
Also da verzichten wir schon mal.
Das heißt, diese super spezialisierten Jobs werden sich wahrscheinlich herausbilden, weil you will recht giveawah, 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 eigentlich schon.
Also, dieses keine schlechte Stimmung machen, aber dieses Unruhen in Amerika-Szenario, was du gesagt hast, bei 10% Arbeitslosigkeit, this comes wound, these 10% come wound before we denläufige effect.
We have wahrscheinlich, die Produktivitätsgewinne, die gehen ja jetzt los.
Ey, sehen wir bei uns in Deutschland schon and in Amerika ohnehin schon.
Also ich sehe es ein bisschen negative, ehrlich gesagt.
Es ist sicherlich negative for the Einstiegsposition, das ist richtig.
Und das ist eine große Herausforderung, wie man dann das onboarding gestaltet, dass man um die KI zu überwachen anders anzuleiten, braucht man ja auch Erfahrung.
Brauchst du Senior Man.
That's the großen Profiteure.
Aber wo kommt jetzt der Einsteiger?
Wie bekommt man Erfahrungen als Programmierer, wenn man erst gar nicht eingestellt wird?
Das heißt, es ist eine große gesellschaftliche und wirtschaftliche Herausforderung, was die Einstiegsposition angeht.
Und wenn man keinen jungen Leute einstellt, Hochschule Absolventen, dann hüllt man die Karriereleitern aus und irgendwann hat man nicht mehr die Fachleute, die dann tatsächlich die BKI mit der KI arbeiten können.
Das ist ein Problem.
Das zeigen auch die Zahlen, that in the USA and auch in Deutschland, dass die Einstiegsposition verschwinden, da wo KI-Einzug erfährt.
Das muss man, ja, das müssen muss die Wirtschaft lösen, das Problem und jedes einzelne Unternehmen.
Was the Automatisierung angeht, wenn man eine schrumpfende Erwerbsbevölker, then is violated automatisation durch KI not unbedingt the schlechteste, what in Europa passieren can.
So, we said with the Einschränking, Einstiegsposition is a problem.
For USA is not a problem, but the schrumpft, but the demographic stuff.
They were all in the door.
The last arbeitsmarktbericht was not besonders good.
The Zahl der neu geschaffenen Stellen schrumpfte.
We have the next one.
The erwartungen sind that it's so um die 60.000 new geschaffenen.
We must from one arbeitsmarktbericht zum nächsten Arbeitsmarktbericht weiter entwickeln oder langhangeln.
Yeah, ja, das war das Wort, um dann letztendlich die Frage beantworten zu können.
But im Moment alles, all from the arbeitsmarkt sieht, bis auf diesen einen sehr schlechten Bericht for February, das muss ich gestehen.
Aber ich glaube nicht, dass das KI-Effekte waren, there were schon besorgniserregend.
Aber im Moment bin ich nicht so beunruhiged wie direkt nach dem Citrini-Bericht.
Also ich kann es nicht, ich kann es nicht letztendlich beantworten, weil es noch zu früh ist, aber ich habe jetzt mehr Hoffnung als ich noch vor agence, weil man mir einfach eingeleuchtet ist, wie verändern, welche Transformation diese KI-Modelle eingebunden in diese agentische Architekturen, welche Transformation bedeutet, and welche Vorteile das bringt.
Also es ist eine deutliche Erleichterung mit guten KI-Modellen zu arbeiten, and it's eine deutliche Entlastung, muss ich sagen, für mich selber.
And ich bin ganz offen gesagt sehr dankbar, dass es diese Tools gibt, die mir produktiver machen und my arbeit deutlich stressfreier machen, als sie noch vor ein paar Jahren war.
Du kannst halt schneller zusammenfassen, schneller auch mal, du musst dir nicht so viele Studien lesen, kannst du dir Modelle selbst erstellen und so weiter.
Wahrscheinlich ist das sehen wir auch als Journalisten, dass wir ungefähr 60% Produktivitätszuwachs haben.
Das ist ja unbestritten.
Aber mehr Zeit haben wir trotzdem nicht und du ja auch nicht, Vasili, oder?
Also du wirst dann besser.
Das ist wie im Stadion.
Wenn alle aufstehen, dann haben sie genau den schlechten Blick wie wenn sie alles sitzen geblieben werden, sind aber aufgestanden.
It is jetzt auch in der Produktivität.
So, wenn wir alle diese Produktivität haben, haben wir alle nichts gewonnen anders.
And eigentlich ist es ja doch wieder stressiger, weil wir viel weniger Leerlauf kognitiv haben, weil wir ja 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.
Also, ich muss ganz offen sagen, ich lasse die KI auch die Quartalzahlen analysieren, die Protokolle der Telefonkonferenzen.
Ich lasse da ganze 10-seitige, 12-seitige, 15-seitige Analysen machen.
Weil ich nutze das Pro-Modell von OpenAI and that kostet, und das bezahle ich privat, 229 Euro im Monat.
And this model is really good.
Mm-hmm.
And I can when this model arrived and analysis, tabellenced, and not more information erzeuge, but information in handlers fähights, can I otherwise?
And I can also my productivity, I think what the analysis betriffed, three to four months productiver as this was.
I've been at the end of the gesture.
And it is a good for house.
And that was by used.
I have said that the model is very wicked.
We have a KI board.
That was what I last said.
It is very wicked as we bequem the model.
Then the KI to do.
Then let the protocol.
When the model things have a semantic.
I had the protocol from Micron.
The protocol of Micron was 720 for the telephone conference to the last quarter.
And we had two telephone conferences.
The one were 15 sites long and the other 12 sites long, 70 sites.
And I had good analysis.
The brief was tip top, so good.
And there was a shot and I proved this and with my work.
But I wanted to know this memory, it is a oligopolis.
In West is SK Heinrich, Samsung and Micron.
And they went to lessons with their companies to make, and the company not the prize, the spot prize, not for the country the spot prize for chips to Vertragspreise, but often contract prize, and they are up to the table, but more planning.
And in the world was so that these, and when it took an update came, price to me.
SCASCA is the upgrading strategic customer agreements.
And these are five years.
And then have the KIRL, give me all the passages, all the things of management of the 27 sites in the frame and these strategic customer agreements.
There came the beginning came the V agreements for, these upcomes.
And there were models that this passage as relevant to, and there are other models that you write before this model.
It is not neutral.
When you prove verifies, and that said the OpenAI model, the 320 Euro model.
It's not from the 2920 Euro model for OpenAI to speak.
They had so less and so good analysis.
This is a great for me.
And I couldn't have my art model.
I think I would say.
That's it.
And what I'm talking about is Fähigkeiten by you verloren that you better.
I should say by me first that I have students not a little, that I in Faulheit and say, machine was shown or so.
We can the KI management, but not more so much more analysis, and there are cognitive fähigations of the frame can also generally and then for me.
Generally the gefa, when without analyze for what I ausge, for what I studied, that man had over the year, when many intelligence, that the art so that you not in the art, where many had.
I have no influence on the analysis of the telephone conferences.
I have no influence in the prompt and the urteileness of ergebists.
And that must jeder individual beantworks.
I have this is actually the faith, this is the entschieden that my role and my fähigke.
Weg from the analysis into Orchestrian and beurteiling.
And when that quality analysis, lesser investment, and I have a few more analyses, and not eröffent, then I thank you anything.
I say by us, not by the younger colleagues, there is a wider stand, there come to begeister off.
So the journalism is not.
Mm-hmm.
The presentation, the slide decks, while the KILL and browser and went off the internet of the investor relations site and the presentation.
But to sich the Quellen immer noch ein aus Gewohnheit, that must have been the vorher musste man machen.
I should show the emails.
And I have a analysis.
And the gigantic and wax.
But when there's more, the price.
These models are so good trained.
And there are training models that comes as next in the training data.
So they have reinforcement learning, trained data analysis to greifen, tabells to erstellen, zusammenhängen zu erkennen, logisch to Schlussfolger.
Also, this is this shit.
It's in Grund gibt es drei Schritt.
There's no supervised fine-tuning.
There's the spray verfinity, but they went to the for training.
It's for training and that gives the next training.
And this is reinforcement learning, there differentiated the anbieter.
It's a grunt where XAI Grog 5 hinaus and Meta nice off the remote crystal and violence by the other anbieter.
And it's a grunt where the OpenAI modelles are so less, or less.
And they have a better RL team.
They have better RL setup, they have the better light, but they have historically came open air in this China, in reinforcement learning.
They trained an KI computer speaker to speak, Dota 2, and besieged the Weltmeister.
This is a multiplayer speed.
And this is training, they do not come is really magical.
Man denkt that is intelligence.
This is not the Papagei that's a properistic, but this is in Richtung Superintelligence.
Would you want to give Modell and all?
That's it, or that's the steigning rate so great, or even the AGI have the organs of Weltmodellen in the modellen, or I think it is an academic debate.
They have great breakfast.
There is a synthetic person to do with fairness.
And it is for this where we the KI do it is irrelevant.
It is a very academical debate, and I can see what we say when we modellen, what comes as when we modelled with what comes as next in the training data, then they took Papage.
But we see off this reinforcement learning, and that is more by.
Let's see what this is what it is for intelligence.
We don't have not AGI.
We have faith intelligence in the world that experts and experts in our fairness, they better productive, so that we the quality of our art and the cost, and the product for more people.
So long, we said the microeconomic is the entrance good, and it is very irrelevant microeconomic.
If we AGI become that we have so that the model trained, it is better to make it.
So would you say with the reason that the role and great, as Nando said that the entwick, that the forward in so much, and that the new art and new technicality still enter, and that's what we need not the new roles.
And this is worth it, so with the KI ause to set.
This must not compliance or from the IT accredited.
I have a forte.
If you want a prompt engineering, the model, I think we have the model.
And for all things, which I learned, how prompted, where to come not in.
The model must pass and not the model.
We must make the model, so we are.
And the model must have a detailed prompt, and we see what we will.
When you prompts, they are so not good, so long, not structured.
There are anything.
And the model that are not all.
And then it says you are.
We must define it, we need to not so often, we must.
When I want to learn to how the KI with something, then I want the work.
And this must often say the OpenAI with this Pro Model and there's not fantastic.
And this work with this model and not with the other who are, and where we know there are the evidence too.
And that must be.
I in this phase of my entwick or my lives phase.
I must not have a new technology comes that my life anstrengender and I not aren't.
This year there's no technologies that we are productive, but we must not more and we are at the end of the day.
And this is the first technology that our better to make and span to make.
And we should not set this.
But what is what we must have?
I think it's da sind.
Das stimmt.
Das wird ja, the AAA folks that we had.
But it has to be when these IPOs da sind, kommst du wieder.
Diesmal musst du schneller wiederkommen und nicht erst nach können nicht wieder in Jahr.
Zehn Monate haben wir das letzte Mal warten müssen.
Diesmal geht es hoffentlich schneller.
Danke.
Danke euch fürs Zuhören.
This one is better.
Thanks for the gold.
Vielen Dank für die spannenden Ideen.
Ja, und vor allem für diese Leidenschaft und das dafür lieben wir dich, dass du diese Leidenschaft hast und einfach den Leuten sagst, Hey, eure Rolle wird sich ändern, aber wie geil ist mein Leben geworden durch diese Sache und dass ich eben einfach auch mir angucke, die Modelle müssen funktionieren, wie ich sie will.
Im Zweifelsfall muss ich fünf Euro mehr ausgeben, gebt die auch privat aus und ich mache das, weil ich einfach ein lockeres und entspannteres Leben haben will.
Und das ist doch genau das, was man will.
Sehr gut.
Vielen Dank, Vasili.
Euch alles Gute und euren Zuhörern.
Danke.
Ja.
Und?
Ja, wie fandst du es jetzt?
Ich finde unser Experiment mit den zwei Teilen.
Ich fand ich fand das Experiment gut, weil ich habe mir auch Teil 1 angehört und dachte ich mir, oh man, das ist super.
Und du hast auch nicht so eine Einstiegshürde.
Wenn du halt am Anfang gleich so zwei Stunden irgendwas sehen würdest, dann wird einem das, glaube ich, eine Einstiegshürde für viele sein.
Und man hört sich das gerne auch in zwei Teilen an.
Und das kann man ja auch mit jedem Podcast machen, der sonst eine Samstagsfolge ist, die zwei Stunden geht.
Auch da muss man nicht am Stück hören und kann ja auch sich das einteilen, aufsparen oder sonst welche.
Also es funktioniert.
Und das fand ich schon mal, das fand ich schon mal klug.
Und ich finde natürlich diese I feel like this idea clug.
Und das ist ja das, was uns auch im Journalismus so umtreibt.
Und das haben wir ja selbst bei uns in the in the praxis jedes Mal.
Und da habe ich auch ein LinkedIn-Kommentar zugeschrieben.
Viele empfinden ja KI als persönliche Kränkung und sagen ja, hey, ich bin doch der, I'm not there that much analysieren kann.
Ich bin doch, der viel besser schreiben kann.
Und ich bin doch derjenige, der das viel schneller, besser und analytischer kann.
Und viele Sachen kann die KI einfach schlicht besser.
Now the KI not herausfinden, die it not, and what you investigative tätig will.
Not really.
The KI can also not stay and what we're gonna do.
But by many other things, can the KI helfen verständlicher to machen?
Or a text geschrieben hasst du eine KI sagen, guck mal drüber anders, wo du Inkonsistenzen feststellst, guck mal, wo man text besser werden kann and so weiter.
And the KI macht wirklich kluge Vorschläge, and so as sparing partner nehmen, kannst du einen Text so verbessern.
There are so many, wow man, the KI nehmen kann and where the KING hilft, or man has a time, where many have listened to the text to scheme, but I can't do a Stichworte, and so here that is me off, that is me off, die ich hier gesprochen habe, mach mir da wirklich ein Text.
And it funktioniert.
And that you from a Blockade had, machine in these textide or for people who have leares papier problems have an error, that you here have an Einstein, I think that's KI.
Trotzdem is actually the frame, which you can say.
What does it mean?
What is for me not to do it?
What is my brother?
And then I don't know if they're or that they actually wertloser.
But I think the next shit will be that many.
And when we just be journalism, the short people the KIH nicht dafür nehmen, your text to machen.
But they say this is this, what I am all about, but they can't set them.
Also, so kann jeder besser werden.
Ich fand ja vier Fähigkeiten, die KI, die Vasilia auch for the new KI Welt: the Urteilsfähigkeit, and striker bewerten musst, ob an relevant is, and ob the things daraus irgendwie richtig is.
Dann orchestrieren, dass du halt die Arbeitsschritte oder tools anders bringst and not a frame stellst, sondern a workflow aufsetzt and then eben was Kluges draus machst und dann eben eine KI bringst, das ordentlich to orchestrieren.
Then muss du natürlich auch ein Fachverstand have and a controller.
And when you not know what in the world, and the KIB was, then, we're sure.
But you muscle should not guess what we should guarantee, obviously, a wicker zusammenhang feel or so.
And also the podcast with Vassili zusammen, and this GBT Pro Model genommen and dauerte irgendwie 13, 13 minutes, I wish I didn't have a liter was that flossen.
That was this KI-Aspekt, unser personal arbeit with KI and this wechselwirking and so we can betriffe.
Und ich finde, das hat sie nicht rausgefunden.
Da muss ich erst nochmal nachframe, was hat er dazu gehabt?
Und dann kam das auch.
But when you eat the Fragen nicht stellst, und wenn du eben nicht die Zusammenhänge kennst, dann kann das halt auch dann kann eben die möglicherweise die KI nicht die Qualität rausbringen, die ist.
Und das letzte, was wir spannend fanden, auch dass du halt zum Schluss mit Unsicherheit umgehen kannst und dann die Verantwortung auch übernehmen musst für die, dass die Modelle ordentlich gearbeitet haben, und dass du am Ende der Text steht ja dein Name drüber, und es steht ja nicht.
Du kannst ja nicht sagen, als wenn du, als du früher gegoogelt hast, hast du ja auch Google as Hilfsmittel genommen und war ja auch dein Name drüber, 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 tut.
Und deswegen fand ich den aspect nochmal wirklich spannend.
Yeah, das stimmt.
So, ich würde sagen, jetzt ist es genug within.
Ich finde ja Ostern, ich muss ja noch von meinem Ostern erzählen, dass die Familie.
Zum einen habe ich festgestellt, ich habe noch einen Osterkraft.
We have schon am Samstag zusammen gefired alle.
Und zum einen fand ich es ja spannend, dass die Menschen alle über Aktien reden.
Das ist schon eine kluge neue Sache.
Also, all of my cousin and auch selbst der Sohn von der Cousin reads, die viel über Aktien.
Und das Thema ist jetzt richtig groß angekommen, and we are unterhalb Leute mit Aktien umgehen.
The one cousine is lässig, hat so einen lessen Sparplan, and the other hat jetzt auch ein größeres Erbe und musste irgendwie fragt sich, wie ich das Geld an den Markt ander is very nervös and fängt viel stärker hinterher zu trade, and so weiter.
Ich finde es schon interessant.
Und ich glaube, das ist so eine Aktienkultur, and wie jeder damit unterschiedlich umgeht.
I think this is a irgendwie.
Ich hoffe mal, dass it's not in my blase so, sondern, it's not iron, die.
Vielleicht schreibt ihr einfach mal entweder Mail, a little.de, or einfach mal in die comments by Spotify or what, obviously a great phenomenon, and obviously more dark reading, and if we really actien.
And the people, what do you want to mean?
And all have so much.
The one is professor, the other is a man.
My cousin and the unheard of men have nothing with Burse to do it.
Und ich hoffe mal, dass es wirklich passiert.
Ich glaube, insofar as a lot of the things that we've got to do.
Vielleicht ist es auch wirklich so.
Vielleicht ist es quasi.
Und wenn es jetzt nicht so, wenn es jetzt, wenn es bisher noch nicht so gewesen ist, wenn ihr die Folge am Sonntag hört, habt ihr immer noch Zeit, Sonntag oder Montag in der Familie drüber zu reden.
Und jeder kommt aus seinem alten Riester-Vertrag raus, wenn er Bock hat.
Er soll nicht kündigen, weil er muss sofort alles zurück sein, aber du kannst jetzt in this new way to migriere, and I musst du ja nicht kündigen, sondern einfach überheben in die neue Welt.
Und das kann jeder machen.
Und genau.
Und wie ihr es macht, das habt ihr alles schon gehört die letzten Tage.
Aber das war mal trotzdem, wenn man den reinhören, dann könnt ihr reinhören und hören.
Das ist in jedem Fall auch gut.
Und es wird ja dann nach Ostern auch weitergeredet.
Und wo du Urlaub hast, lieber Holger, wirst du weiterreden.
Immer weiter.
Es ist ein Traum.
Da wird die Familie wiederum nicht so ein großer Fan von sein.
Nee, ist sie auch nicht so.
Aber gut, wir sind jetzt hier gerade weniger bei alles auf Aktien.
Jetzt muss der Holger auch mal im Urlaub ran und er macht es aber natürlich nicht alleine, sondern mit Philipp wird er an deiner Seite sein.
Aber jetzt ist erstmal ein, zwei Tage nach Ostern.
Jetzt ist Ostersonntag, Ostermontag, da könnt ihr Vassilli hören.
Und genau.
Und dass das spannend ist und so weiter und so fort, das berichtet ihr bitte allen, tragt die Botschaft in die Welt hinaus.
Und deshalb abonniert uns, sprecht über uns und empfehlt uns euren Freunden.
Und Philipp und mich hört ihr dann am Dienstag ab 5 Uhr bei Welt und überall, wo es Podcasts gibt.