# AI Infrastructure, Capital, and Regulatory Risk

**Podcast:** Tech and Tales
**Published:** 2026-08-15

## Transcript

Tech & Tales Hallo und herzlich willkommen zur 93.
Folge von Tech & Tales.
Heute bin ich allein, ich habe keinen Interviewgast, denn mich treibt ein Thema um, was wahrscheinlich alle umtreibt, nämlich wo KI eigentlich grundsätzlich steht.
Also wirtschaftlich, politisch, gesellschaftlich.
Und dabei muss man fast zwangsläufig Richtung USA schauen, egal ob man das jetzt gut oder problematisch findet.
Und ich habe meine letzten Wochen bei meiner Familie in Amerika verbracht und selbst die sind völlig überrascht und fragen sich natürlich, wo soll die Reise hingehen.
Denn es werden immer mehr Datencenter gebaut.
Es ufert quasi aus, wenn man sich das genau ansieht.
Und es fragen sich alle, wo das hinführen soll, beziehungsweise wo die einzelnen...
Gains sind sozusagen.
Und die USA hat inzwischen 5.427 Datencenter, aber...
Die wird gefolgt von Deutschland tatsächlich und wir haben an die 529 momentan.
Das sind natürlich nicht alles GPU-Datencenter, das sind nicht alles die NVIDIA-Chips, die dort verbaut werden.
Aber es ist trotzdem erstaunlich, dass wir so weit vorne anliegen, insbesondere wenn man sich unsere Energiepreise ansieht und den Umstand, dass wir eigentlich keine eigenen propriétéren Modelle haben, die trainiert werden müssen.
Und dafür werden ja diese Riesenkolosse...
von Grog, also von XAI und so weiter, überwiegend genutzt.
Und in den USA ist es tatsächlich momentan so, dass Amazon plant, ein riesengroßes Datencenter in Texas zu bauen mit 35 Gasturbinen und das wäre dann der größte Luftverschmutzer beziehungsweise Emittent der Vereinigten Staaten.
Die Ausmaße, die das Ganze annimmt, sind, glaube ich, uns noch nicht so ganz klar.
Amazon ist ohnehin einer der größten Emittenten, denn die verbrauchen oder emittieren mehr CO2 als...
Shein, Apple und Cola kombiniert, nämlich an die 60 Millionen Tonnen jährlich.
Und Shein und Cola und Apple, die liegen alle bei um die 20 Millionen Tonnen.
Und von diesen 60 Millionen ist natürlich sehr viel das Geschäft mit den Paketen, aber es sind tatsächlich 18 davon auch die Datencenter, die das Ganze emittieren.
Deswegen, diese Frage, die stellt sich natürlich, lohnt es sich eigentlich?
Und dann muss man da näher reingucken, um das zu verstehen.
Es gibt dazu tatsächlich eine Studie und die haben 64 verschiedene Szenarien durchgerechnet und festgestellt, dass selbst wenn die Datencenter, die für die KI genutzt werden, ungefähr 1,8 Gigatonnen imitieren jährlich.
Das heißt, es sind ungefähr...
zwischen 1 und 5 Prozent der globalen Energieemissionen.
Selbst dann ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass die Vorteile größer wiegen.
Und natürlich basierend auf diesen Szenarien werden alle Entscheidungen getroffen letztlich.
Und selbst die zirkuläre Wirtschaft, die inzwischen aufgestellt ist, zwischen NVIDIA, OpenAI, also das heißt...
Nvidia hätte ja nicht mehr genug Geld, diese gesamten Chips, die sie bräuchten, zu bezahlen.
Das heißt, was macht Nvidia?
Sie investieren 100 Milliarden Dollar in OpenAI, damit sie letztlich diese Chips kaufen können.
Und diese zirkuläre Ökonomie findet überall statt.
Es sind absurde...
Transaktionen.
Also Alibaba zum Beispiel hat in China gerade ein riesengroßes Modell gelauncht, das 2,4 Trilliarden Parameter hat, um Kimi K3 zu schlagen.
Allerdings gehört Alibaba auch 36 Prozent von Moonshot, der die Firma, die hinter Kimi K3 steckt.
Das heißt, diese gesamten wirtschaftlichen Aspekte machen eigentlich nicht so viel Sinn.
Aber wir sind halt mit AI auf einer völlig neuen...
und sehen deswegen Dinge, die vorher sämtliche Red Flags gelauncht hätten.
Und das heißt, dieses Datencenter-Problem ist quasi ein großer Komplex.
Aber ich persönlich denke, dass das nicht mal das Schwierigste an dieser Blase oder an dieser wirtschaftlichen Entwicklung von KI ist, weil da ja immerhin Hardware hintersteckt und man diese Chips sonst auch in verschiedenen anderen Szenarien quasi nutzen könnte.
Aber ich glaube, das größere Problem tatsächlich ist dieser Wettlauf rund um die Modelle und eben das Training, das es kostet.
Denn wenn wir uns nur die vier großen Tech-Konzerne, Google, Microsoft, Meta und Amazon angucken, dann haben die nach Branchenschätzung ungefähr 450 Milliarden Dollar ausgegeben für reine KI-Infrastruktur.
Das ist so extrem, dass selbst Alphabet im zweiten Quartal 2026 erst mal seit Jahren einen negativen Cashflow hatte.
Und das heißt, die langfristigen Schulden haben sich in der ersten Jahreshälfte auf ungefähr 98 Milliarden mehr als verdoppelt.
Und auch bei Amazon sieht es ähnlich aus.
Das heißt, deren langfristige Schulden stiegen im ersten Quartal auch um 81 Prozent auf 119 Milliarden Dollar.
Selbst die großen Tech-Unternehmen wetten gerade auf KI mehr als auf alles andere je.
Der CEO von Google hat gesagt, dass er quasi alles aufs Spiel setzen würde, bevor er diese Wette verlieren würde.
Und auch wenn es so ein bisschen aussieht, als ob...
damit, also mit diesen ganzen zirkulären Deals und so weiter, dass eigentlich eine quasi künstliche Nachfrage entsteht, die sich von den echten Endkunden erlösen eigentlich entkoppelt.
So gibt es auch komplette Gegenpositionen dazu.
Das heißt, der BlackRock-Chef Larry Fink zum Beispiel hat beim World Economic Forum im Januar gesagt, bei dem ich ja war, oder beziehungsweise er fragte, ob man nicht eigentlich viel zu wenig investiere statt zu viel, im Hinblick auf den Infrastrukturbedarf für KI und Energie.
Und das ist natürlich auch eine valide Frage, die davon immer noch abhängt, inwieweit wir es schaffen, mit künstlicher Intelligenz neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Denn wenn man sich anschaut, wo die eigentlichen Hebel sind mit künstlicher Intelligenz, dann sind sie sicherlich nicht.
In der Prozessautomatisierung, ja, dann sind sie sicherlich nicht in dem effizienter Machen von Mitarbeitern.
Das heißt, wenn jemand ein E-Mail-Steller schreibt, dann hat man vielleicht netto am Ende der Woche zwei, drei Stunden gespart, die man dann aber auf der anderen Seite wiederum braucht, um sich mit neuen Technologien auseinanderzusetzen.
Also das sind die beiden Säulen, an die ich auch glaube und die ich auch als notwendig erachte.
Aber letztlich...
ist künstliche Intelligenz da, neue Dinge zu erschaffen, neue Dinge umzusetzen sozusagen.
Und das ist die Wette neben den anderen halt, auf die alle setzen.
Und deswegen glauben ja auch alle, dass es wert sei quasi, diese wahnsinnigen Datencenter zu bauen, während wir, wie gesagt, die LED-Lämpchen einschrauben.
Und weil KI am Ende des Horizontes alle Probleme für uns lösen soll.
Im Zuge dessen sind verschiedene Dinge schwierig.
Die Doppelrolle von Nvidia ist natürlich schwierig.
Das heißt, dass Nvidia gleichzeitig Lieferant und Financier der eigenen Kunden ist.
Es ist quasi wie ein Bäcker, der die Brötchen backt und dann seinen Kunden Geld leitet, damit sie die Brötchen kaufen können.
Das heißt, beide haben in der Stelle dann ein Umsatzwachstum, aber nachhaltig ist es natürlich nicht.
Was ich sagte hinsichtlich dieser drei Säulen, also das heißt die KI, die entweder in den Arbeitsmarkt geht, also dort die Leute effizienter macht oder eben in Unternehmen die Prozesse gestaltet oder eben neue Dinge entwickelt.
Der erste Teil des Arbeitsmarktes sehe ich nach wie vor nicht so dramatisch.
In den USA sieht es ein bisschen anders aus, da sind alle wahnsinnig besorgt.
Aber ich denke immer, wenn man sich tatsächlich de facto anguckt, was die Menschen machen müssen, dann geht das ja weit darüber hinaus.
als die eigentliche Arbeit.
Da ist ja immer sehr viel Kontext.
Die müssen ja nicht nur wie Maschinen Dinge abarbeiten, also Sachbearbeiter oder wie auch immer, sondern haben immer noch mehr, wesentlich mehr Dinge, sagen wir mal, auf der Platte oder zu tun, die unabhängig sind von reinem fachlichen Abarbeiten.
Das heißt, diese Angst vor der massiven Verdrängung ist natürlich sehr real und die wird auch nach wie vor von diesen ganzen einflussreichen Stimmen wie Dario Amodey und so weiter geschürt, der alle paar Monate sagt, das sind 18 Monate.
Das sind immer diese wahnsinnige Zahlen.
In 18 Monaten werden die gesamten White-Collar-Jobs durch die AI eliminiert.
Aber wisst ihr was?
Das hat er vor 18 Monaten schon mal gesagt.
Die Microsoft-Jünger und alle anderen Unternehmen ebenfalls.
Und bisher ist es noch nie eingetreten.
Und ich denke, dass Dario Amodey eben dafür sorgen möchte, dass er weiterhin Presse bekommt und sichtbar ist.
Das ist nämlich insbesondere wichtig, weil er ein Mega-IPO plant.
Und übrigens, wenn ihr nochmal wissen wollt, wie ein IPO geht, kann ich die eine sehr technische, aber doch sehr sachliche Folge von uns sehr empfehlen, in der ein Banker nämlich das genau erklärt hat, wie das funktioniert von Anfang bis Ende.
Und Dario Amodey plant ein Zwei-Trilliarden-Präschen.
was natürlich wieder neue Maßstäbe setzt.
Und er sagte interessanterweise dazu, beziehungsweise sagt es vor ein paar Tagen, dass er mehr Fokus auf das Gesundheitswesen haben möchte, um dem Imageschaden der KI entgegenzutreten.
Das hat er tatsächlich gesagt, was mich wundert, weil er ja dafür eigentlich die Verantwortung trägt, dass die KI diesen Imageschaden bekommen hat.
Aber...
Und dem ist halt so.
Das heißt, der Arbeitsmarkt wird meines Erachtens, wird sich finden.
Es gibt auch mehrere Studien, zum Beispiel von Gartner, die sagt, dass ab 2030 mehr Jobs durch KI geschaffen werden, als eliminiert werden.
Es wird nur sicherlich horizontal ein bisschen Wandel geben.
Das heißt, dass Menschen vielleicht andere Jobs machen oder der Human in the Loop sind.
Es werden immer Menschen sein, die am Ende die Entscheidung treffen.
Das heißt, wie sich das aber ausgestalten wird.
ist halt nicht abzusehen so.
Aber meines Erachtens wird es keine Massenarbeitslosigkeit geben, weil ich das momentan noch in keinem Unternehmen gesehen habe.
Aber diesen Wandel tatsächlich, also diesen Wandel sehen wir sogar in den Tech-Unternehmen.
Also die Chief Revenue Officerin von OpenAI hat gerade gestern bekannt gegeben, dass sie das Unternehmen verlassen würde.
Und das heißt, es ist sehr viel Wandel drin.
Das sind jetzt so ein bisschen, nach meinem Empfinden, sind das so nicht die Early Adopter gewesen, sondern die so ein bisschen mit der zweiten, auf der zweiten Welle reiten.
Auch bei Google gab es sehr viele Departures an Mitarbeitenden, die jetzt eigene Unternehmen gründen wollen.
Also für mein Gefühl haben die alle FOMO, dass sie ein riesen milliardenschweres Unternehmen hätten gründen können, schon viel eher und haben es halt nicht gemacht.
Und jetzt trauen sie sich alle.
Aber ich bin mir nicht sicher, ob das unbedingt jetzt so der richtige Zeitpunkt ist.
Im Übrigen möchte ich noch einmal eine Studie hinzufügen zu der White-Collar-Job-Apokalypse, die nicht eintreten wird.
Denn es gibt zum Beispiel eine Gegenrechnung aus dem Washington Monthly.
Das heißt, seitdem es ChatGBT gibt, 2020 sind in den USA rund drei Millionen neue Bürojobs hinzugekommen.
Das heißt, man muss sich diese ganzen Jobzahlen immer so ein bisschen differenzierter ansehen und nicht nur die Gesamtsumme sozusagen am Arbeitsmarkt, die wiederum...
ja überwiegend durch die Interests, also durch die Zinssätze des Feds beeinflusst wird.
Zum Beispiel gibt es 21 Prozent mehr Paralegals als seit 2022 und das sind ja gerade solche Berufe, sind ja die, die am ehesten davon betroffen werden sollen.
Und es gibt auch 10 Prozent mehr Radiologen, auch obwohl KI wesentlich besser ist darin, Bilder oder bildgebende Verfahren zu nutzen, um Diagnosen zu erstellen.
Aber es gibt auch tatsächlich 7% mehr Softwareentwickler laut dieser Studie, laut der Washington Monthly.
Das heißt, ich sehe es nicht.
Ich glaube, es wird sehr viel mehr Arbeit geben und hoffentlich wird es bessere Arbeit geben.
Tatsächlich.
Was natürlich ein Problem sein wird, ist, dass diese Einstiegsjobs, darüber haben wir auch häufig gesprochen, dass es da sich zurecht rütteln muss, bis die Unternehmen alle verstehen, dass nach wie vor die Juniors eine absolute Daseinsberechtigung haben.
Das heißt, als Zwischenbilanz lässt sich sagen, dass der ganze Wahnsinn mit den Datencentern sich lohnen soll.
So they say.
Sind wir mal vorsichtig optimistisch, dass dem dann wirklich auch so ist.
Und wenn wir uns jetzt den dritten Teil anschauen, der dritte Teil ist meines Erachtens die Politik und da kommt man natürlich nicht um die USA herum.
Wenigstens passiert da was, muss ich sagen.
Also was bei uns passiert, ist ja tendenziell immer eher langweilig.
Da fühlt sich dann irgendein Politiker übergangen oder so.
Aber bei den USA ist irgendwie immer Action.
Das heißt, die Pressesprecherin Carolyn Lewitt ist ja gerade gegangen und ich habe gerade wieder lustige Memes gesehen, wie Marco Rubio mit so einer blonden Perücke gefühlt und so ein Carolyn Lewitt Kostüm so leicht maulend auf der Couch sitzt und jetzt überlegt, was er als neuer Pressesprecherin machen muss.
Das wird er wahrscheinlich nicht.
Es ist tatsächlich so, dass in den USA viel passiert.
Nämlich die haben auch gerade auf der regulatorischen Seite.
Ich meine, wir haben ja diesen leidigen AI-Act, der irgendwie so ein bisschen in der Umsetzung hängt und keiner weiß genau, was davon jetzt wirklich umgesetzt werden muss und so weiter.
Und Deadlines wurden sich mal verschoben.
Aber in den USA ist das Ganze noch wilder.
Denn die haben ja gar kein umfassendes Bundesgesetz für KI.
Aber es gibt einige Staaten, haben sich da was ausgedacht.
Also Kalifornien, Texas, Illinois und Utah haben einige bereits geltende Regeln tatsächlich.
Das heißt, Kalifornien hat den AI Transparency Act.
Der ist am 2.
August tatsächlich diesen Monat erst in Kraft getreten.
Colorado hat auch ein neues Rahmen gesetzt, aber verschiebt die Pflichten auch auf dem Januar 2027.
Und die haben dann zusätzlich dazu einen parteigreifenden Vorstoß für ein einheitliches Bundesrahmengesetz, das heißt GAIA mit Doppel A, gab es als Vorschlag, aber steckt fest, weil die sich darüber streiten, ob tatsächlich das Bundesgesetz dann die Landesgesetze verdrängen soll.
Das nennt sich dann Preemption.
in Amerika.
Und das ist bei diesem Hinblick auf den ganzen Föderalismus und diesen ganzen Drama immer eine viel diskutierte Frage.
Also nicht nur in AI, sondern auch in anderen Bereichen.
Daher bleibt das abzuwarten.
Ich gehe aber nicht davon aus, dass die das in den nächsten zwei Jahren in irgendeiner Form sinnvoll geregelt bekommen.
So, und es...
laufen zig Initiativen in den USA, die nicht unbedingt regulatorischer Natur sind.
Aber zum Beispiel die Gold Eagle Initiative, das ist eine KI-gestützte Cyber Security Kooperation zwischen Staat und Industrie.
Die soll über 5 Milliarden Dollar an Investitionen in KI für kritische Infrastruktur, Gesundheitswesen und Verteidigung stecken.
Und solche Dinge sind da en masse am Laufen.
Und der Vorteil ist natürlich, dass...
Aufgrund dieser Direktiven und Trumps relativ direkten Art zu regieren, sind die aber relativ schnell.
Das ist natürlich nicht unbedingt demokratisch und auch nicht nachhaltig, denn diese ganzen Direktiven beziehungsweise Executive Orders und so weiter, die sind natürlich von dem nächsten Präsidenten oder Präsidentin unmittelbar wieder zu überschreiben.
Aber auch Biden hat das gemacht.
Das ist typischerweise in den USA immer so, dass der...
Präsident erstmal alle möglichen Dinge entscheidet, bevor dann der Rest des Landes sich im demokratischen Prozess dazu irgendwie nicht nur äußern kann, aber bevor dann Gesetze wirklich verabschiedet werden.
Und in den USA ist es so ein bisschen, ich will sagen Sodom und Gomorra, aber es ist ein ziemlich, also Compliance auch jetzt im Hinblick auf AI ist ein sehr politisches Thema, aber es ist auch ein absoluter Bundesstaaten-Flickenteppich.
Weil die halt nicht wie wir ein einzelnes Gesetzbuch haben, das relevant ist für die Unternehmen und auch für die Einzelnen.
Das heißt, die KI-Produkte werden relativ unreguliert überall eingesetzt oder angeboten, aber eben mit diesen paar Ausnahmen.
So und das heißt, die Politik ist so ein bisschen am Straucheln, aber wo die USA definitiv nicht am Straucheln sind, sind im Wettrüsten hinsichtlich der Modelle.
Das heißt, es geht höher, schneller.
billiger weiter tatsächlich.
Das heißt, parallel zu diesen ganzen Geld- und Politikfragen gibt es einen knallharten Wettbewerb tatsächlich um die besten und absolut günstigsten Modelle.
Und das ist natürlich am Ende immer gut für den Kunden, also für uns.
Aber es ist halt die Frage, wie nachhaltig das Ganze ist und wie viel...
Kapital da verbrannt wird und von wem.
Weil ich meine, diese ganzen großen Unternehmen haben ja auch groß institutionelle Investoren, die zum Teil Renten verwalten und Pensionskassen eben sind.
Und die haben stellenweise einfach so große Allokationen in die einzelnen Unternehmen, dass die Open AI und so weiter, dass die einfach irgendwann too big to fail sind, weil eben zu viel Public Money auch dort ist.
Aber trotzdem, also ChatGPT beziehungsweise OpenAge geht es gut.
Die haben angeblich eine Milliarde wöchentliche Nutzer.
Wobei natürlich ein bisschen schwierig ist zu sagen, was ein wirklich weekly active User ist, eine Wow ist, weil die nach wie vor keinen Login requiren.
Aber das heißt, man kann das sicherlich bis zu einem gewissen Grad faken oder es ist random.
Aber ich denke mal, dass die meisten inzwischen Logins haben.
weil das auch sehr einfach ist, mit OutZero und so weiter sich einzulocken.
Aber im Vergleich zu OpenAI gibt es ja immer noch, was ist noch, aber gibt es ein Claude.
Ich bin nach wie vor ein größerer Claude-Fan, wie alle anderen wahrscheinlich auch.
Ist auch gerade die coolere Firma subjektiv.
Aber das kann sich im Übrigen auch immer wieder ändern, wie wir gesehen haben.
Aber die Claude's Fable 5.
Erzielt momentan in einem dieser Coding-Benchmarks, also das ist dieser SWE Bench Pro, 80,3%.
Das heißt, diese sind absolut führend im Coding.
Was natürlich auch eines der Kernbereiche ist von Cloud.
Wobei ich sagen muss, dass es nach wie vor recht teuer ist für Entwickler.
Und es lohnt sich stellenweise gar nicht.
Und die Offshore-Entwickler sind günstiger, als eben sich eine Cloud-Lizenz zu leisten.
Auch das.
wird sich zeigen, wie lange die da quasi führend sind.
Und ich habe eine Sache vergessen eben bei der Regulatorik, nämlich es gibt tatsächlich Vorschläge, nämlich einmal der eine US-Senator Mark Warner hat gerade nämlich einen Gesetzentwurf vorgeschlagen, dass KI-Agenten offenlegen müssen, dass sie nicht menschlich sind.
Das heißt, Minnesota hat nämlich auch als erster Bundesstaat gerade ein Gesetz verabschiedet, dass nicht einvernehmliche KI generierte, sexualisierte Bilder bestraft werden.
Also immerhin, ja, es tut sich was, würde ich sagen.
Aber der Battle ist nach wie vor sehr real und dieses Wettrüsten findet eben nicht nur zwischen den USA und China statt, sondern auch...
zwischen den einzelnen Modellen in den USA.
Was ich so ein bisschen schade finde, weil ich glaube, dass es zwar für die Kunden, also wie gesagt, für uns ist es sicherlich der beste Output, aber es ist so ein bisschen schade, weil da eben sehr viele Ressourcen verbrannt werden.
Also ich glaube, zwei große AI-Unternehmen hätten es auch getan.
Aber ich glaube, dass...
Grundsätzlich der aktuelle Status Quo oder auch diese Blase, die immer überall besprochen wird, dass die komplexer ist.
Also es ergibt sich einfach kein einfaches Bild.
Wenn man diese Stränge zusammenzieht, Geld, der Arbeitsmarkt, die Politik und dieses Modell Weltrüsten, dann ist es eher ein Bild einer kompletten Volkswirtschaft, die eben diese enorme Wette abschließt mit recht unklarem Ausgang.
aber eben sehr klaren kurzfristigen Effekten.
Das heißt, wie gesagt, die Modelle werden günstiger, Einstiegsjobs werden schwieriger, Regulatorik gibt es keine wirkliche Antwort dazu und eine Politik, die auch nicht so richtig weiß, was sie will, also entweder so ein bisschen Abschottung gegenüber China oder China hält nach wie vor immer die Hand aus und möchte gerne gemeinsame Sachen machen.
Und in Deutschland halten wir uns vornehm zurück, würde ich sagen.
Das heißt, wir gucken aus der Ferne, was die in den USA eigentlich alles Wildes machen.
Aber sind eher halt die besten Anwender als diejenigen, die da tatsächlich irgendwie den Ton angeben.
Aber die Rahmenbedingungen in der Zukunft auf der regulatorischen Seite, auf dem Arbeitsmarkt und finanziell.
Die müssen, glaube ich, besser gesetzt werden und da haben die Amerikaner für mein Empfinden auch nur subjektiv jetzt aus Deutschland wieder noch sehr viel zu tun.
Denn bei aller Geschwindigkeit, die man sich wünscht, ist es trotzdem wichtig, dass es nicht komplett irgendwann aus dem Ruder läuft.
Gut, das war jetzt erstmal mein kurzer Ausblick oder Einblick aus den USA oder auch die Gespräche, die ich mit Amerikanern geführt habe.
Die haben alle so ein bisschen das Gleiche gesagt, dass die mit Staunen auf die Wirtschaft schauen.
Wir werden sehen, wie sich das in den nächsten Zeiten oder auch in den nächsten Monaten entwickeln wird.
Ich bin auf jeden Fall erstmal gespannt auf den IPO, der im Herbst sicherlich von Anthropik kommen wird.
Ich freue mich schon auf meine nächste Folge mit meinem Lieblingsstammgast Felix Schlenter, in der er erklärt, wie er AI First als Strategie definiert.
Wir haben wieder eine Doppelfolge gemacht und direkt in der Folge danach spreche ich ein bisschen über Case Studies beziehungsweise welche Unternehmen schon was erfolgreich wie umgesetzt haben.
Ich finde, das sind so lebendige Beispiele, sind immer am besten, um KI zu erklären und vielleicht könnt ihr euch daran auch in irgendeiner Form inspirieren.
Ich hoffe, ihr habt alle noch einen schönen Restsommer und freue mich auf die nächste Folge.
Bis bald, bye bye.