# Europe Faces AI Dependency and Export Control Risks

**Podcast:** Mikroökonomen a.k.a. Mikrooekonomen
**Published:** 2026-08-15

## Transcript

Mikroökonomen, der Podcast über Wirtschaft.
Wir blicken hinter die Kulissen.
Analysen, Berichte und Debatten aus der Welt der Politik und der Märkte.
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Heute ist Dienstag, der 7.
Juli 2026.
Willkommen zum 54.
Mikrogespräch.
Heute soll es um die Zukunft der künstlichen Intelligenz gehen in Europa, in der Welt.
Und dazu begrüße ich recht herzlich Marcel Weiß.
Hallo Marcel.
Hallo.
Marcel, wer bist du und was machst du?
Ich bin freier Analyst und Publizist.
Ich schreibe neunetz.com.
Da mache ich ein Newsletter, zum Teil öffentlich zu das heißt für zahlende Mitglieder.
Ich mache ein...
Podcast zum Anhandel mit Jochen Krisch auf Exciting Commerce und ich bin Autor bei der FAZ.
Schreibe da beim Digitalwirtschaftsbriefing jede Woche über Strategiethemen, Technologie und wenig überraschend, fast ausschließlich KI in letzter Zeit.
Allerdings hat es einen wirtschaftlichen Hintergrund, könnte man fast sagen, so ein bisschen in den geopolitischen Bereich rein als Aufhänger.
Und zwar sind mal wieder, muss man fast sagen, Antropic und die US-Regierung aneinander geclashed.
Das ist ja komischerweise nie OpenAI, die mit der US-Regierung aneinander clashen.
Und früher war das ja mal bei der Frage der militärischen Nutzung von Claude oder den dahinterstehenden LLMs.
Und die neueste Wolte war ein Exportverbot für das Modell Fable 5.
Und das wiederum, weil der Amazon-CEO Sassi behauptet hat, dass es jailbreaken könne.
Das wurde dann unter Auflagen mittlerweile wieder eingestellt, die Exportkontrolle.
Heißt aber nicht, dass jeder alles nutzen kann, sondern eben die Auflagen sind, dass eben nicht jeder alles nutzen kann und manche Leute dann einfach downgerated werden bei der Nutzung des Modells.
Und da sieht man eigentlich ganz gut, die US-Regierung strebt nach der Kontrolle über die Nutzung der künstlichen Intelligenz in ihrem Einflussbereich.
Das wäre jetzt mal so die vielleicht zugespitzte Version, aber ich glaube, die ist nicht so ganz verkehrt, Marcel, ne?
Nee, die ist überhaupt nicht verkehrt.
Und ich würde sogar sagen, dass das etwas ist, womit zu rechnen war, auch unabhängig davon, wer im weißen Haus sitzt, dass das kommen wäre.
Also ich habe damit gerechnet.
Ich habe damit jetzt nicht so schnell gerechnet und auch nicht auf die Art und Weise, wie es jetzt gekommen ist.
Rückblickend total naheliegend, dass mit der Administration das alles ein bisschen chaotisch vonstatten geht.
Aber grundsätzlich...
Ist das eine Richtung, mit der zu rechnen war?
Du hast das ja jetzt schon so ein bisschen zusammengefasst.
Enthropic hat, ich glaube, Anfang des Jahres war es, als sie einen Mythos vorgestellt haben, ihr neues Modell.
Und das ist sozusagen das erste Modell von einer neuen Generation gewesen.
Also meine Vermutung ist auch die Vermutung in der Branche, dass das so ein neuer Pre-Training-Run war.
Also ein neuer Traininglauf auf die Trainingsdaten, auf diese riesigen Mengen an Daten, die sie haben.
Und auf denen dann...
mit Fine-Tuning und Infos mit Learning und so weiter, mit den ganzen Techniken dann das entsprechende Modell rausgemacht.
Und was dann jetzt noch an, sagen wir mal, Mythos 1.2 und Fable 5.3 oder wie auch immer alles dann heißen wird, dann rauskommen aus den nächsten Versionen.
Also da haben wir so eine neue Generation und die haben ja damals dann, Entropic haben sie ja gesagt, hier, das ist total mächtig.
Und da war ich, ich war da ursprünglich erst noch ein bisschen skeptisch, ob das tatsächlich so der Fall ist mit diesem Mythos.
wie mächtig das dann tatsächlich sein wird.
Und wir haben ja jetzt mittlerweile, muss man sagen, wenn man die ganzen Zahlen sieht, die Bugs in der Software, die mit dem Modell gefunden werden, wie das von den Security-Firmen genutzt wird.
Das ist schon sehr massiv auf einer Ebene.
Und dann hast du jetzt als nächstes, Fable ist sozusagen der kleine Bruder von Mythos.
Und letzten Endes auf dem gleichen Grundmodell, vielleicht auch auf dem gleichen Post-Training und so weiter, das weiß man nicht.
Aber letzten Endes ein Modell für den Rest von uns.
mit Guardrails, also mit ganz vielen engen Schranken versehen.
Und das ist auf vielen Ebenen ganz interessant.
Du hast ja schon gesagt, Fable hatte ja von der US-Regierung eine Exportbahn und jetzt ist es wieder so ein bisschen aufgelöst.
Und jetzt können wir es ja mal aufnehmen.
Es ist gerade das Wochenende abgelaufen.
Dann haben wir einen Dienstag auf, an dem Fable wieder...
in dem Max-Plan, in dem teuersten dann gelandet ist von Antropic.
Ja, ich habe gestern die Nachricht gekriegt, aufgeploppt, Fable ist jetzt für dich da.
Mein Rechner ist jetzt die ganze Zeit offen gewesen.
Ich habe alle meine gevibe-codeten Apps habe ich dann schnell wieder über Fable drüberlaufen lassen und so Code-Reviews mit hunderten Sub-Agenten machen lassen und gucken, wo irgendwelche Bugs sind oder irgendetwas.
Und das war ganz interessant.
Das hat alles funktioniert.
Verschiedene Apps, die ich gemacht habe, aber dann war auch eins, ich habe bereite gerade eine Funktion vor, einen Code, der nicht dann auch im Server laufen wird, also der dann im Netz sein wird.
Und da wollte ich das auch, habe ich gesagt, ja, das machen wir hier, überprüfen wir mal die Security.
Und das ist Code gewesen, den Fable komplett in derselben Session selbst erstellt hat.
Aber Security als Keyword hat ausgereicht und sagt, oh, nee, Fable darf nicht.
Hier runtergestuft auf Opus 4.8, also auf das ältere Modell.
Und Ich glaube, das ist ein Zustand, der wird jetzt so nicht mehr weggehen.
Also ich bin sehr gespannt, wie das dann tatsächlich so von der Architektur her dann mal sein wird.
Aber diese Abstufung, dass wir, ich sage mal in Anführungszeichen, normalen Menschen, du und ich, erst recht, wenn wir außerhalb der USA sind, wenn wir keine US-Bürger sind, dass wir nur noch abgeschwächte Versionen von diesen Technologien, von diesen Modellen werden benutzen können.
Und warum und so weiter, können wir gleich noch drüber reden.
Aber ein interessanter Punkt noch.
Eine Vermutung, die ich neulich gesehen habe, die ich sehr nachvollziehbar finde, ist, dass ein Grund auch für diesen Exportbann war, also neben den persönlichen Animositäten zwischen der Administration und Antropic, auch, dass die NSA zum Beispiel Mythos benutzt, offensiv, also für Angriffe.
Und dass sie einen Anreiz haben, dass...
dass es sowieso nicht einfach öffentlich verfügbar ist.
Aber selbst die abgeschwächte Version Fable einfach nicht für den Fall, dass das dann doch irgendwie noch genutzt werden kann, auch defensiv von irgendwelchen gegnerischen Parteien, dass man sozusagen diesen Zeitvorsprung noch nutzt.
Also das fand ich einen ganz interessanten Gedanken, gerade wenn man bedenkt, wir hatten ja jetzt vor ein paar Tagen, weiß nicht, ob du das mitbekommen hast, diese Warnung von den Five Eyes, also von den Geheimdiensten, die davor gewarnt haben, wie mächtig diese Modelle sind und dass die auch Regierungsstellen zum Beispiel auch antreifen kann.
Also alles, was softwarebasiert ist, man wird überall Bugs finden.
Im Großen wie im Kleinstil.
Ja gut, eine AI hat ja auch einen strukturellen Vorteil im Gegensatz zu uns Menschen.
Sie kann halt einfach rechnen, rechnen, rechnen, rechnen, rechnen, gucken, gucken, gucken.
Und sie sind geduldig.
Genau, und guckt halt einfach so lange, bis da was da ist.
Das ist jetzt etwas, was ein einzelner Mensch...
vielleicht nicht in der Lage ist, selbst wenn man eine Gruppe an Menschen hat, wird das dann schon schwierig.
Das heißt also, das muss jetzt gar nicht so sehr an diesem Fakt liegen, dass das Modell ist so mächtig, sondern auch halt an der Tatsache, dass du es halt ewig laufen lassen kannst, bis du dann halt was hast.
Ja, aber man sieht schon in den Zahlen schon einen Unterschied.
Ich habe jetzt neulich eine Grafik gesehen, ich weiß gar nicht, wo ich den Graf habe, aber da kann ich den auch nochmal.
schicken, wenn ich das dann finde, vielleicht kannst du das auch in die Show-Notes packen, wo man wirklich sehen kann, dass mit der Veröffentlichung von Mythos die Zahl der bekannt gewordenen Bugs, die auch Unternehmen gesagt haben, hier, das haben wir gefunden und das haben wir jetzt gefixt, um den Faktor 3 gestiegen ist, was öffentlich bekannt geworden ist.
Und das ist schon eine massive Zahl.
Ich habe zu der Geschichte letztens auch eine Diskussion gehabt, die auch in diese Richtung ging.
Das Teil ist nur, dass die dann halt auch Bugs finden, die quasi in der...
in der Ausführung diverse zeitliche Zusammenhänge mit anderen Vorgängen haben, also so gar nicht, sage ich mal, machbar wären für einen normalen Menschen, die jetzt aber natürlich aufgrund der Technologie dann erst zu einem Problem wären.
Also etwas, was man vorher gar nicht untersucht hätte, weil es offensichtlich nicht durchsetzbar wäre.
Aber unabhängig davon wäre dann ohnehin die Frage, dass wenn man einmal an dem Punkt ist, dass die Technologie jetzt selber die Bugs entdeckt oder zum großen Teil entdeckt.
dass man dann halt so eine Phase hat, so eine Übergangsphase, wo sich das alles einpendelt und dann müsste das ja eigentlich wieder so ein Level-Playing-Field geben nach so einem halben Jahr, wenn dann jeder quasi da dran geklemmt ist.
Deswegen verstehe ich zwar einerseits die Aufregung.
aktuell, dass das ein Problem sein könnte, aber so auf die Zeitschiene eigentlich eher nicht.
Außer man sagt, die Modelle werden immer so viel besser in der nächsten Version, dass dann unglaublich viel mehr auftaucht an Fehlern oder Ähnlichem, dass das bedrohlich wäre.
Aber da muss ich sagen, irgendwo gibt es auch eine Abflachung in der Performance geben bei den Dingern.
Ja, absolut.
Aber das ist ja die Argumentation von Antropic.
Also wir haben jetzt hier Mythos, das ist extrem mächtig.
Wir geben es hier den großen Banken und anderen Konzernen, damit ihr defensiv alle eure Lücken schließen könnt, bevor irgendwelche feindlichen Parteien dann entsprechend mit Modellen auf der ähnlichen Stufe dann anfangen, eure Systeme anzugreifen.
Das ist eine Argumentation, die auf der einen Seite nachvollziehbar ist, weil es nicht mehr so beobachtbar ist, dass keins von den Labs jetzt einen Vorsprung hat von, weiß ich nicht, ein, zwei Jahren, sondern es sind nur Monate.
Andererseits ist es natürlich auch etwas, was natürlich sehr, sehr gut für ein Unternehmen funktioniert, wenn man sagt, du musst jetzt leider unser Produkt benutzen, sonst kann es schwierig werden.
Super Marketing, ne?
Aber das ist ja das Interessante, das eine schließt ja das andere nicht aus.
Richtig.
So, du hast in deinem Newsletter drei Ehren der KI definiert.
Wollen wir da mal kurz durchgehen?
Wir sind jetzt in der dritten.
Was waren denn die ersten zwei?
Die ersten zwei haben mehr Spaß gemacht, muss ich sagen.
Die erste Ära begann mit dem Launch von ChatGPT, also sozusagen die Chatbot-Ära, wo wir mit den KIs angefangen haben zu chatten und verblüfft waren, was geht und viel, ich sag mal, Text hin und her kopiert haben, permanent.
Und die zweite Ära war jetzt, ich würde sagen, hat so Ende letzten Jahres.
irgendwann angefangen.
Und das ist so die Agenten-Ära, die Modelle sehr gut geworden, was längeren Kontext angeht, was komplexe, mehrstufige Aufgaben angeht, was Tool-Cores angeht, also sprich Modelle, die quasi eigene Skripts bauen oder auf programmierischen Stellen zugreifen und so weiter.
Und für uns Endkunden oder Enduser ganz konkret solche Sachen wie Cloud Code, Cloud Cowork oder Codex von JGBT oder jetzt, wenn man besonders mutig ist, OpenClaw oder Hermes, wenn man viel Zeit hat, um das alles Open Source zu installieren.
In dem Fall dann KI, der man jetzt sagt, okay, hier hast du jetzt einen Ordner auf meinem Rechner und da habe ich jetzt, weiß ich nicht, meine Rechnungen drin oder meine Notizen als Forscher oder Forscherin oder was auch immer.
Und das ist da der Kontext, mit dem wir jetzt arbeiten.
Und dann kannst du sehr viel mehr mit der KI machen.
Also für mich persönlich zum Beispiel hat sich in dem letzten halben Jahr...
reichlich halben Jahr meine Nutzung von KI massiv geändert.
Das ist sehr viel intensiver und sehr viel tiefgehender dadurch geworden.
Und das waren die zwei Ähren, die Spaß gemacht haben.
Und jetzt sind wir in der dritten und zwar in der, dass wir nicht alle automatisch das beste Frontier-Modell zur Verfügung gestellt bekommen und alle nutzen können, wenn wir bereit sind, so und so viel Geld zu bezahlen.
Genau, das wollte ich gerade fragen.
Also das eine ist natürlich, dass jetzt der Staat eingreift und sagt, also stopp mal, jetzt macht man langsam hier mit der Verteilung an äußere Personen.
Das andere ist ja, dass die Kosten da teilweise so hoch sind, dass man jetzt auch nicht unbedingt sagen konnte, wir hatten da einen freien Zugang.
Also selbst Unternehmen sind ja mittlerweile an einem Punkt angelangt, wo sie sagen, ja Leute, macht mal ein bisschen halblang hier mit der AI-Nutzung, also Token-Maxing, wie das da hieß, das wollen wir jetzt nicht mehr haben.
Nein, es war schon bis zu dem Punkt, bis zu dem Fable-Verbot oder beziehungsweise bis zu der Segmentierung beim Mythos.
Im Mythos war ja dann auch nur, okay, da kommt nur rein, wer mit uns geredet hat.
Bis dahin war es bei KI schon so, wie was, was Andy Warhol mal gesagt hat, dass jeder dieselbe Coca-Cola trinkt, egal ob du ein Milliardär bist oder ein normaler Arbeiter.
Wenn du das Geld hattest, um dir eine Coca-Cola zu kaufen.
Und da war das schon so, dass wenn du das Geld hattest, egal, also...
Außerhalb von China, also in China nicht, klar.
Aber außerhalb von China war es schon so, dass du, wenn du das Geld hattest, um jetzt einen großen Opus zu benutzen oder GPT-55 Pro oder so, dann kannst du das benutzen.
Klar, musst du den Preis zahlen.
Das ist auch nochmal eine interessante Unterscheidung zwischen den kostenfreien Modellen und den Kostenpflichtmodellen.
Der Qualitätsunterschied, der glaube ich auch schon stark auf die öffentliche Wahrnehmung einspielt.
Weil ich glaube, dass Leute, die nur die kostenfreien Modelle kennen, ganz offen den Kopf schütteln, wenn Leute über die Fähigkeiten von KI reden, die dafür bezahlen.
Weil da ist der Unterschied schon sehr groß geworden.
Aber grundsätzlich war es für alle offen.
Und die neue Ära ist jetzt schon etwas, also da wird es für uns in Europa schon schwierig.
Vor allem, weil wir uns nicht so wirklich darauf vorbereitet haben, wie wir uns auf so viele Sachen oft nicht vorbereiten oder beziehungsweise immer überrascht sind, wenn es dann passiert, weil das Exportverbot von Fable jetzt, also das war jetzt so ein erstes Signal, wie man sieht, was dann jetzt kommt.
Und Mythos ist jetzt auch noch für europäische Organisationen, Banken, Konzerne und so weiter zugänglich.
Und es wird auch für GWT 5, 6, Sol, das auf der ähnlichen Größenordnung so spielen soll, dann ebenso sein.
Aber es ist offensichtlich, dass die nächste oder die übernächste oder die überübernächste Generation nicht in dem gleichen Ausmaß für Unternehmen außerhalb der USA verfügbar sein werden wie in den USA.
Jetzt könnte man natürlich sagen, gut, wir haben einen Haufen Unternehmen, die sind auch in den USA tätig.
Da ist dann auch immer die Frage, ob die darüber dann Zugang erhalten würden und können.
Aber so grundsätzlich ist es ja ein Wettbewerbsnachteil.
Aber im Grunde geht es ja darum, die Unternehmen, die dann in den USA sind, haben Zugriff auf stärkere, bessere KI-Modelle, während europäische Unternehmen diesen Zugang vielleicht erst später erhalten.
Ein halbes Jahr, ein Jahr, man weiß es nicht.
Es kann ja alles Mögliche sein.
Als Alternative haben wir dann in Europa Mistral.
So als großes LLM und das war es dann, glaube ich.
Und dann haben wir noch die Open Source Geschichten aus China, wobei auch in China die Finanzierung mittlerweile so unklar ist, dass es mit dem Open Source auch mittlerweile in Frage steht.
Also da weiß man auch gar nicht, wie lange, wie viel und in welchem Umfang einem da zur Verfügung steht.
Aber selbst wenn es einem zur Verfügung steht, muss man dann ja nochmal ran und das Ganze um den Propaganda-Einfluss der Chinesen da zu verbreinigen.
Also das ist jetzt auch nicht so einfach, dass man das dann ad hoc zur Verfügung hätte, wenn man es nutzen will.
Das heißt, wir stehen so vor so einem Größen...
größeren Problem, wo wir im Grunde sagen müssen, wir haben nichts, dass wir dem entgegensetzen können, zumindest auf der LLM-Ebene.
Ich weiß jetzt nicht, ob es bei den spezialisierten Modellen da vielleicht bessere Sachen gibt für Europa, wo wir da etwas besser dargestellt sind, aber so grundsätzlich.
Wir stehen blank da.
Das ist leider wahr und Mistra ist jetzt auch nicht mehr, was man Frontier-Lab nennt würde.
Also die sind schon gut, was die machen, aber die sind jetzt auch nicht mehr so ganz vorne dran.
Spezialisierte Modelle ist mal so ein bisschen schwierig, weil das ist ganz oft.
stelle ich fest, dass Leute, dass vor allem Laien dann sagen müssen, wir haben einen gesunden Menschenverstand.
Warum muss man denn diese riesigen Modelle, die so teuer im Training sind, wir können doch jetzt einfach, wenn wir das jetzt für Medizin wollen, dann machen wir das einfach nur mit Medizindaten und machen das nur dafür oder wofür auch immer.
Und ich habe das auch lange gedacht und ich habe aber für die FAZ, jeden Monat gucke ich immer so in die KI-Forschung und sammle dann so Papers und habe dann auch wirklich lange immer geguckt, okay, kleine Modelle, wie entwickeln die sich?
Wie läuft das da?
Und es war total interessant, das zu beobachten und auch ein bisschen angestarrt, zu sehen, dass kleine Modelle, die auf einen spezifischen Use Case hin optimiert wurden, ganz oft entweder gleich oder ein bisschen schwerer, ein bisschen schlechter abgeschnitten haben als ein allgemeines großes Sprachmodell.
Also da war es dann damals halt GBT4O oder dann auch ONE und so weiter.
In letzter Zeit habe ich das gar nicht mehr so oft.
Ich habe gar nicht mehr, ob ich es so gesehen habe, diese Vergleiche.
Und es liegt daran, an etwas, mit dem wir, glaube ich, also ich zumindest, nicht gerechnet habe, nämlich dass in diesen großen, komplexen Systemen, in diesen Sprachmodellen, irgendeine Art von emergenten Eigenschaften drin sind, die ihnen helfen bei Pattern Recognition und so weiter, also bei der Datenauswertung.
Die ihnen helfen, da auch spezialisierte Use Cases dann besser auszuführen.
Und das heißt ja nicht, dass das immer so bleiben muss.
Aber das ist nicht so, dass man sagen kann, okay, wir haben keine großen Sprachmodelle, aber ist ja egal.
Wir müssen doch einfach kleine Fokussierte bauen und die werden dann genauso gut sein, so wie man als Mensch sagt, ich bin jetzt als Experte fokussiert in der Nische.
Und das ist leider so einfach nicht.
Und das ist eine sehr ernüchternde Erkenntnis, weil das auch bedeutet, dass man nicht so richtig zumindest...
kurzfristig, mittelfristig an diesen großen Investitionen vorbeikommt.
Weil um solche großen Sprachmodelle zu trainieren, brauchst du ein großes Rechenzentrum, das du aufbauen musst, in dem das dann trainiert wird.
Weil auch Rechenzentren verteilt trainieren, das wird zwar daran gearbeitet, aber das funktioniert nicht so richtig.
Die Chinesen behaupten, dass sie das hinkommen haben, aber weiß man nicht genau.
Kann man auch nicht so richtig nachweisen.
Und deswegen brauchst du einfach so einen Riesenteil.
mit 100.000 GPUs.
Und das ist letzten Endes auch das, was ich am Anfang mit Mythos und Fable gesagt habe.
Das ist jetzt eins der ersten der neuen Generation, die, ich weiß nicht auf welcher Nvidia-Generation, die da jetzt trainiert sind, aber das ist jetzt sozusagen die nächste Stufe gewesen von leistungsfähigen GPUs und ganz groß, auf das das dann trainiert wurde.
Und da haben wir hier in Europa, wie du schon sagst, Mistral, wir haben so ein paar Lichtpunkte, aber die sind halt so fern in der Zukunft.
Wir haben in Großbritannien, haben wir in Effable Intelligence, das ist ein ehemaliger DeepMind-Mitarbeiter, Manager gewesen.
Und ich bin jetzt nicht sicher, ob ich mich richtig erinnere, aber ich glaube, es war auch einer der Autoren von dem Transformer Papier.
Bin ich jetzt aber nicht hundertprozentig sicher, aber ich glaube ja.
Und dann haben wir in Paris jetzt noch als zweites noch das AmiLabs von dem Jan Lecum, der Meta verlassen hat.
Und die beiden in Effable Intelligence in Großbritannien und AmiLabs in Paris, die bauen jetzt nicht Sprachmodelle per se, sondern die bauen, was man so Weltmodelle nennt.
Also letzten Endes Modelle, die dann die Welt verstehen sollen, wie physikalische Abläufe zum Beispiel, dass sie Kausalität zum Beispiel verstehen.
Weiß man aber nicht, was draus wird.
weiß man noch nicht, ob das dann tatsächlich so funktionieren wird.
Beide auch so leicht unterschiedliche Ansätze.
Vielversprechend auf jeden Fall, dass man daran arbeitet, weil das natürlich dann auch für Robotik interessant ist, dass du das dafür, die Steuerung von Robotik, dann da vielleicht schneller vorankommst, das zu nutzen.
Als ein Lichtblick, den man nennen kann in Europa, bleibt tatsächlich Frankreich, Paris.
Da hat jetzt Softbank bekannt gegeben, dass sie...
viele, viele Milliarden investieren werden in Infrastruktur.
Da haben wir ja jetzt schon Mistral und da haben wir AmiLabs.
Das sind schon zwei interessante Startups, die auf der Modellebene arbeiten und Mistral ja auch schon vieles in Produktion hat.
Und da werden jetzt auch einige Rechenzentren gebaut.
Und das ist letztendlich auch das, was wir brauchen.
Also wir brauchen unterschiedliche Stufen der, sage ich mal.
Also Industriepolitik würde ich selber sagen oder Standortpolitik.
Ich hatte das Anfang des Jahres mal für die FAZ in ganz vielen Punkten aufgeschrieben.
Das ist der Text, den ich dir vorher noch geschickt hatte.
Wir müssen letzten Endes auf der einen Seite brauchen wir eine Lösung, dass wir keine Modelle haben in Europa, die ganz vorne mitspielen können.
Und auf der anderen Seite brauchen wir eine, ich sage mal, eine Inferenzstrategie.
Also, dass wir eine Infrastruktur aufbauen, auf der KI laufen kann, auf der KI betrieben werden kann.
Und da müssen wir auch viel mehr machen.
Und das müssen auch Dinge sein, die nicht...
zu, weiß ich nicht, 100 Prozent unter Kontrolle von US-Konzernen dann liegen.
Das sind die zwei Dinge, bei denen wir bei beiden hinterherhinken.
Und mittelfristig geht es in meiner Ansicht nach um die Inferenzseite, also die Infrastrukturseite, die wir aufbauen müssen, weil wir jetzt aktuell noch die Modelle aus China mit den offenen Gewichten benutzen können.
Aber mittelfristig, langfristig, ist das, was du vorhin schon angekündigt hast, wird das auch nicht mehr der Fall sein.
Also China wird auch ab irgendeinem Punkt, wird Peking sagen, so, jetzt ab hier ist Schluss.
Ihr könnt dann noch abgestuft, noch dumme Modelle in die Welt rauslassen.
Aber das jetzt hier, das darf nur die Partei benutzen.
Das darf nur die chinesische Wirtschaft benutzen, weil das dann zu gut ist und das andere darf dann auch nicht mehr raus.
Oder man darf es dann vielleicht als europäisches Unternehmen dann auf einem Server von Alibaba benutzen.
Das willst du dann aber auch nicht.
Ich war ja vor ein paar Tagen Dubai Airport.
Da hängen dann überall die Alibaba Cloud und Qwenn Poster rum, dass man doch da sich hineinbegeben soll an dieses Ökosystem.
Die machen das ja recht erfolgreich in China, dass sie zumindest nicht den Anschluss verlieren.
Aber natürlich unter der Maßgabe, erstens, dass die Politik sagt, ihr müsst soweit es geht vermeiden, US-Technologie einzusetzen.
Ihr könnt natürlich bei denen klauen, wo es nur geht.
Was die Technologie betrifft, das machen sie ja auch recht aktiv.
Enthropic hat ja vor ein paar Tagen wieder verkündet, dass er da ein paar Accounts gefunden hat, ein paar Zehntausende Accounts, ich glaube 25.000 oder irgendwie sowas in der Art.
Also über 20.000 Accounts, die dann irgendwie versucht haben, da was rauszuziehen, gefunden haben.
Also diese Distillationsthema ist auch interessant.
Das ist ja noch gar nicht klar.
wie weit wirklich tatsächlich die chinesischen Modelle auf einer Distillation von den US-Modellen passiert.
Also das ist ja, was die US-Labs sagen.
Also die nutzen unsere Modelle, lassen sich Output generieren, synthetische Daten, mit denen sie dann ihre eigenen Modelle erstellen.
Und es war irgendein, ich weiß gar nicht, welches großes chinesische Modell das war.
Das hat auch von sich behauptet, dass es clort wäre.
Aber es ist nicht ganz klar, wie weit das tatsächlich ist, weil du hast schon Forschungsdurchbrüche bei DeepSeq.
War das nicht Minimax?
Ja, es kann sein, dass die das waren.
Aber du hast schon spürbare Forschungsdurchbrüche jetzt bei DeepSeek und wirklich bei diesen chinesischen Frontierlabs.
Aber das ist interessant.
Wir werden jetzt, dadurch, dass das Mythos überhaupt nicht verfügbar ist, außer ein paar hundert Organisationen und Fable so krass beschnitten ist, dass es in ganz vielen Stellen gar nicht benutzt werden kann, werden wir jetzt in einem halben Jahr oder so, wenn dann bei den Chinesen es nicht genauso weitergeht.
Oder vielleicht weiter geht, werden wir dann die Antwort haben auf die Frage, wie viel Distillation steckt in den chinesischen Modellen.
Was man auf alle Fälle sagen kann, ist, dass dadurch, dass China dafür sorgt, oder die Politik dafür sorgt, dass möglichst wenig US-Technologie benutzt wird, und da reden wir jetzt über die Hardware-Seite, es auf alle Fälle so ist, dass DeepSeq jetzt das letzte Modell, was sie herausgebracht haben.
Jetzt schlag mich nicht tot, welche Nummer das ist.
V3, glaube ich, oder sowas?
Nee, ich glaube, sie sind einen Ticken weiter.
Oder V4.
Also da haben sie ein bisschen länger gebraucht.
Sie wollten es eigentlich zu chinesisch Neujahr rausbringen, haben es dann ein paar Wochen später rausgebracht.
Und der Knaller daran war jetzt nicht, dass das alles 75 Prozent günstiger ist und so weiter, was ja so öffentlichkeitswirksamer diskutiert wurde, sondern der Knaller war, dass sie dann am Ende gesagt haben, also wir haben es jetzt länger gebraucht.
weil wir das für Huawei-Chips zugänglich gemacht haben.
Also dass du quasi auf denen arbeiten kannst mit dem Modell.
Da hieß es dann, die haben quasi eins fürs Team genommen auf sich.
Und das sind aber Entwicklungen, die halt möglich werden, weil die Politik in diese Richtung pusht.
So, wenn wir jetzt wiederum sagen, naja, also wir müssen jetzt gucken, dass wir Anreize schaffen, damit in Europa ähnliche Sachen entstehen, dann haben wir ja schon mal das Problem, dass die Wirtschaft sagt, naja gut, dann warte ich halt ein halbes Jahr auf das Modell.
Da brauche ich doch jetzt nicht Milliarden in die Hand nehmen, um da irgendwie ein Problem zu lösen, sondern da warte ich einfach ab.
Also immer wieder das gleiche Problem.
Die Wirtschaft sagt, ich nehme nicht das Geld in die Hand, ich warte einfach ab.
Das Problem wird dann nach hinten rausgeschoben und der Staat im Grunde hat auch gar nicht, oder die Staaten in der EU wäre ja eigentlich die Idee, das auf EU-Ebene zu lösen, wollen dann auch nicht die 10 Milliarden, 100 Milliarden in die Hand nehmen, die es da vielleicht braucht, um irgendwie voranzuschreiten.
Und damit haben wir ja ein aktives Problem.
Auf der anderen Seite haben wir genug.
Hardware-basierte Technologie, die die USA brauchen.
Und was ich nicht ganz verstehe, vielleicht kannst du mir da weiterhelfen, wäre ja eigentlich mein EU-Vorstoß jetzt an der Stelle zu sagen, ja passt mal auf Leute, also ohne uns macht ihr auch keinen Einzündschip hier.
Ohne ASML könnt ihr gar nichts, ohne jeden Optik-Spiegel kriegt ihr einen Scheiß hin.
wir wollen den gleichberechtigten Zugang haben, sonst kriegt ihr unsere Sachen nicht mehr.
Und das wäre ja mal der erste Schritt.
Der zweite Schritt wäre dann, so ein Level-Playing-Field auszuhandeln.
Aber so könnte man halt auch vorgehen.
Ja, und so wird man wahrscheinlich auch irgendwann vorgehen müssen.
Und irgendwann, wenn es schon viel zu spät ist, vorgehen.
Also aktuell ist es ja noch nicht so, dass wir wirklich jetzt so eine Zweigleisigkeit haben.
Wir haben jetzt letzten Endes nur so einen Ausblick bekommen.
Bei mir hatte ich es so den...
den Grönland-Moment der KI genannt, sodass das jetzt eine absehbare Entwicklung jetzt so sichtbar geworden ist.
Grönland wurde ja auch nicht übernommen.
Da gab es auch keine Invasion, aber es hat halt schon was deutlich gemacht.
Und wir haben jetzt Fable auch hier so ein bisschen über API dann teuer, dann jetzt auch wieder verfügbar in Europa und europäische Konzerne für den Security-Mythos-Zugang.
Aber wie gesagt, ich sehe nicht, dass das lange so bleiben wird.
Und dann stellt sich die Frage, hat Europa Ich sage mal in Anführungszeichen das Rückgrat und das dann, also auch zum einen die Vision zu sehen, dass das gehandelt werden muss und auch das Rückgrat um zu handeln.
Und da bin ich halt nicht so sicher, ob wir das wirklich dazu in der Lage sind, weil das ja dann auch, wie es an so vielen Stellen Europa halt das Problem hat, dass unsere Entscheidungsstrukturen es sehr schwer machen, solche drastischen Entscheidungen durchzusetzen.
Also da muss man sich in Brüssel ja dann einig sein, dass man dann diesen Schritt macht.
Und da sagt dann zum Beispiel, da kann es ja sein, dass dann die Niederlande sagen, nee, wir wollen, dass ASML so viel Umsatz macht, wie sie wollen.
Nee, machen wir nicht.
Oder irgendein anderes Land dann auch sagt, naja, wenn dann aber dann wiederum die USA mit NATO austritt.
Rot, Polen zum Beispiel oder so, dann wollen wir das nicht.
Da gibt es ja so viele, so eine Gemengelage, die damit reitspielt, dass ich nicht sicher bin, wie stark dieser Hebel, den wir haben, wie stark der tatsächlich sein wird.
Aber tatsächlich ist es genau das, was du sagst.
ASML und auch die europäischen Zulieferer, aber vor allem ASML, ohne die läuft nichts in den Hightech-Chips.
Also die haben das Monopol, also noch mehr als ein TSMC, das die Mehrheit der Hightech-Chips macht.
Aber dann hast du noch Samsung.
Aber die brauchen alle die EUV-Maschinen und die kommen von ASML auf absehbare Zeit.
Jetzt gibt es noch ein ökonomisches Argument zu der ganzen Geschichte, was ich erstmal so grundsätzlich nachvollziehen kann, was ich aber als Denkansatz nicht sonderlich begrüße, weil so ein bisschen die Machtoption verwischt oder die Machtposition zwischen den Protagonisten.
Also die Aussage, ich glaube, Dezernat Zukunft hat das etwas vorangetrieben, das Argument.
Im Grunde ist es halt so, dass die USA...
A, um diese ganzen AI-Investitionen finanzieren zu können, den europäischen Markt brauchen.
Also ohne europäischen Markt werden die alle ihr Geld nicht zurückbekommen.
Und dann droht, das wäre dann die Konklusion daraus, Platzen der AI-Blase und Milliardenverluste für die US-Wirtschaft.
Ist es das?
Ich fürchte nein, weil die Technologie jetzt schon so mächtig ist und noch mächtiger wird.
Wir werden zähneknirschend weiterhin für Opus bezahlen, auch selbst wenn wir Fable nicht hätten.
Also ein Beispiel, dass du selbst mit der vorhergehenden Generation arbeiten kannst.
Und zusätzlich ist das auch wieder ein, man muss ja mal den Blick letzten Endes mal versuchen, die andere Position anzunehmen.
Also nehmen wir mal an, wir sitzen im Weißen Haus.
Du bist jetzt der US-Präsident.
Und jetzt hast du zwei Möglichkeiten, was die KI-Regulierung und den KI-Export angeht.
Möglichkeit eins ist, dass du damit die Labs, möglichst viel Geld verdienen können, dass sie diese Modelle kostenpflichtig zur Verfügung stellen können weltweit, sodass sie auch den europäischen Markt bedienen können.
Und dann werden die KI-Labs, dann werden ein Shopping, dann werden ein OpenAI, mindestens ein zweites Google, ein zweites Amazon.
Ich gehe davon aus, dass die größer werden, weil der Markt dafür viel, viel, viel größer ist und man das ansetzen kann und wo der Wertschöpfung dann dafür da ist.
So, dann hast du zwei weitere große Tech-Konzerne.
Das ist deine Option 1, also S-Präsident.
So, Standort, Politik.
oder Wirtschaftspolitik, die zweite Option ist, dass du sagst, ja, pass mal auf, wir haben aber auch eine US-Pharma-Industrie.
Die besten Modelle, da dürfen nur US-Pharma-Konzerne benutzen, um dann Medizinprodukte zu entwickeln, Medizinforschung zu betreiben, dass sie dann wiederum auch nach Europa verkaufen können.
Und die europäischen Pharmakonzerne dürfen diese Modelle nicht benutzen, um eine ähnliche Forschung zu betreiben.
Und das kannst du jetzt für jede Industrie, kannst du das jetzt durchgehen.
Und da ist es doch total naheliegend, dass du als US-Regierung sagst, dass das zweite Szenario eine viel bessere Standortpolitik darstellt für dich als Land, als USA, als das erste, wo du so zwei riesige Klops einfach entstehen lässt in Kalifornien.
Da zu sagen, nee, wir nutzen das, um das an ganz vielen Stellen dann unsere Industrie zu stärken und wir in Europa.
Wir kaufen dann die Produkte, die sehr viel besseren Produkte, aber wir kaufen dann sozusagen das Nachgelagerte dann, weil wir gar keine andere Wahl haben.
Und unsere Unternehmen sind immer weniger wettbewerbsfähig.
Und genau die gleiche Überlegung kannst du auch bei Peking durchspielen.
So, und wie kommen wir da raus?
Die einfachste Frage.
Die Frage hättest du 23 stellen müssen.
Die haben wir ja gestellt.
Also in unserem ersten Podcast haben wir ja auch schon drüber geredet zum Thema KI, dass wir vor diesen Problemen stehen.
Ich meine, es war sogar, naja, 24 wahrscheinlich.
Ja, ja, das war ungefähr, ja.
Also die Problemlage hat sich im Grunde nicht verändert.
Man hat eher das Gefühl, sie ist ein bisschen größer geworden.
Auf der anderen Seite vielleicht...
stehen wir doch ein bisschen besser da, als ich dachte.
Was man ja auch sagen muss, wir haben in Europa durchaus Datenschätze, die die USA nicht haben, weil wir noch ein produzierendes Gewerbe haben.
Also da gibt es durchaus noch Dinge, wo man Einigungsmasse hat.
Aber da läuft es halt auch immer wieder auf Verhandlungen hinaus und Abgleich und wie oft kann man das tun.
Der einfachere Weg wäre ja im Grunde zu sagen, okay, wir müssen technologisch aufholen.
Aber das ist ja ein wesentlich größerer Prozess, als einfach nur zu sagen, wir pumpen jetzt Geld in LLMs rein und dann wird das schon irgendwie.
Sondern das ist eine wirtschaftsstrukturelle Entscheidung, die wir da treffen müssen.
Ja, absolut.
Also das setzt an relativ vielen verschiedenen Stellen an.
Das ist auch so ein bisschen so meine Angst, dass man dann irgendwann hier in Europa sagt, oh Gott, oh Gott, oh Gott, wir brauchen ein eigenes JetGPT und dann hast du dann irgendwo in Paris oder in Frankreich irgendwie ein Unternehmen sitzen, so wie dieses, wir brauchen jetzt ein europäisches Google.
Genau, Quant.
Also das auf Gottes Willen.
Was wir brauchen ist letzten Endes, wir brauchen...
Das klingt so bescheuert, wenn man das sagt.
Aber wir brauchen wirklich, wir brauchen in Europa ein anderes Mindset.
In der Wirtschaft als auch in der Politik brauchen wir ein neues Mindset, dass sich auch was zutraut, dass auch Europa was zutraut.
Und dass dann aber auch ehrlich auf die aktuelle Situation schaut und man sich dann nicht freut, wenn man mal irgendwie ein, zwei Milliarden locker macht und das dann irgendwie in 20 Projekte steckt.
Also aufteilt auf 20 Projekte und sagt, guck mal, jetzt haben wir ja mal richtig was investiert in...
weiß ich nicht, KI-Themen, wo man die Hände über den Kopf zusammenschlägt, wenn man weiß, was allein die Hyperscaler in Deutschland investieren.
Da muss man nicht mal irgendwie in Europa gucken oder nicht mal irgendwie weltweit gucken, was die investieren oder was die aufbauen an Infrastruktur.
Wir brauchen eine Politik, die sich dessen bewusst macht, wie ernst die Lage ist, also die auch wirklich mal extrapoliert, wo wir uns...
aktuell gerade hinbewegen, wenn wir uns wirklich mal konkret fragen.
Man kann das ja zum Beispiel mal ganz konkret ernst nehmen.
Er hat man benutzt jetzt seit einiger Zeit dieses Bild, dass KI wie Elektrizität wird.
Dass das einfach überall drin ist, dass das benutzt wird, dass das alles powert.
Und dann einfach mal, er versucht das so positiv zu verkaufen und versucht es zu verkaufen, was das für ein großer globaler Markt ist.
Und das stimmt ja auch.
Aber aus europäischer Sicht die Frage, was würde das denn für uns bedeuten, wenn Elektrizität, die wir benutzen, zu 90 Prozent aus den USA rübergeleitet wird.
Was können wir denn da hier damit aufbauen und was sind wir denn dann da auch auf der Abhängigkeitsseite?
Und das sind halt so Fragen, ich sehe diese Dringlichkeit nicht, die da sein muss, sowohl in der Politik als auch in der Wirtschaft.
Und das ist...
Auch gerade bei den großen europäischen Konzernen, also jetzt hatten wir, jetzt habe ich den Namen vergessen, dieser eine französische Konzern, der jetzt auch in die Modell...
ins Modelltraining einsteigt.
Ich weiß gar nicht, wie der hieß.
Das fand ich interessant, dass da etwas passiert, weil da passiert mir auf der Konzernebene viel zu wenig, was Startup-Beteiligungen angeht.
Was einfach auch den Aufbau eigener Kompetenzen angeht, um da irgendetwas an der Stelle zu machen.
Ich meine, in China hast du Restaurants, die liefert Dienste wie My2One, die einfach mal links und rechts als Hobby ein KI-Modell rausballern.
Das ist auch nicht einfach nur so ein Sidequest, weil man einfach mal zu viel Zeit hat, sondern das sind ja dann auch Forschungsergebnisse.
die dann auch zum Teil genutzt werden für smarte Routenplanung, für die Drohnenlieferung und lauter solche Dinge, wo das dann auch zum Einsatz kommt.
Also da fehlt mir ganz oft das Mindset und dann letzten Endes auch die...
wirklich die Expertise an vorderster, oberster Stelle.
Ich schreibe bei der FAZ regelmäßig über Dinge, die man machen kann, wo man ansetzen kann.
Ich hatte 2024, glaube ich, das erste Mal über so Modellkaskaden geschrieben.
Also du hast ein LLM, dann hängst du dahinter noch ein LLM oder davor.
Also du hast zum Beispiel ein sehr kleines Modell, das nimmt den Input und sagt, oh, das ist ganz einfach, das leiten wir jetzt hier zu einem.
kleineren Modell oder einen günstigeren oder das ist eine schwierige Aufgabe, das leitet sich um ein größeres Modell.
Und da konnte man schon richtig gut Kosten senken.
Und das war sehr offensichtlich etwas, womit man experimentieren kann, sodass man nicht sagen muss, wir haben jetzt ein Modell und damit muss jetzt meine ganze IT-Architektur, die man nicht mit KI machen will, abgedeckt sein, sondern du kannst dann sagen, okay, wie kann man das denn smart verdrahten?
Und dann auch die Frage dann, wie kannst du das dann auch besser werden?
Und jetzt hast du solche...
Dinge wie, ich weiß nicht, ob du es mitbekommen hast, OpenRouter, die verschiedene Inferenzprovider dann über eine API anbieten, wo du den nutzen kannst, die haben Fusion rausgebracht.
Das ist eine API, über die du ganz einfach mehrere Modelle benutzt.
Also du gibst einmal Input rein und statt dass das dann irgendwie zu ChatGPT geht, geht das dann an, kann man das auch einstellen, geht das dann an ChatGPT, Gemini und Claw zum Beispiel.
Und die geben alle drei dann ihre Ergebnisse.
Und dann gibt es nochmal einen Judge, also nochmal ein hintergelagertes Modell.
Das guckt sich alle drei Ergebnisse an und vergleicht die und entscheidet dann, was richtig ist und gibt dann nur die Zusammenfassung raus.
Und da kannst du zum Beispiel zum Teil auch bessere Ergebnisse rausbekommen.
Da war ein Beispiel, das habe ich gerade im Kopf, weil ich da gerade den Text drüber geschrieben habe.
Da war ein Beispiel Fable und GPT 5.5, glaube ich, haben zusammen leicht besser als...
Fable 5 abklinen und so Benchmarks.
Aber was das Interessante da eben auch ist, du setzt eine Stufe über den Modellen an, kannst da Systeme bauen und kannst die Modelle austauschbar machen da drunter.
Und im besten Fall machst du es auch noch günstiger, machst das Ergebnis, das Endergebnis, den Output besser und du machst dich unabhängiger.
Was ja jetzt auch immer wichtiger wird.
Und das sind halt Themen, warum kommt das von dem Open Router aus New York?
Oder Sarkana AI, dass sie mit Fugou sowas ähnliches machen, aber Publitea und Blackbox.
weiß man nicht genau, welche Modelle dahinter liegen, aber die kommen aus Tokio.
Ja, aber das löst ja nicht das Zugangsproblem.
Nee, aber die ändern die Arbeitsteilung im Markt und die schaffen eine Struktur, auf der du im Idealfall dann darunter zwar vielleicht noch ein Modell von Entropic liegen hast, und das ist auch wichtig, aber wenn das ausfällt, dass nur ein Baustein von vielen ist und damit leicht ersetzbar wird, als wenn es der KI-Baustein ist, ohne den alles umfällt.
Ja, aber wenn du da nur US-Modelle drin hängen hast, dann ändert das natürlich deine Problematik mit den USA gar nicht.
Aber das ist ja mein Punkt.
Das ist etwas, wenn du schon die Modelle nicht hast, dann musst du, ich habe da auch noch so einen Start-up aus den Niederlanden drin gehabt, die auch so etwas da machen, dann musst du dir überlegen, an welchen anderen Stellen du strategisch ansetzen kannst.
Und das ist etwas, was für Europa eine Ebene ist, die...
sowohl jetzt für Startups hierzulande als auch für Konzerne als Kunden und so weiter, einfach spannend ist, weil wir auf der Modellseite so schwach dastehen.
Und das löst nicht alle Probleme, aber das ist zumindest ein pragmatischer Ansatz, an den man ansetzen muss.
Aber das sind halt so Themen, ich sehe das nicht, dass das in dem Ausmaß öffentlich diskutiert wird, in dem es diskutiert werden müsste, gemessen an den Stakes.
Ja, ich glaube, das liegt aber daran, dass, also wenn du dir anguckst, was KI heute in unserem Leben quasi bedeutet, dann ist es vor allen Dingen Arbeit.
Das heißt, in unserem Alltag ist KI jetzt noch nicht so weit verbreitet.
Das kommt sicherlich, das kommt auch mit dem ganzen Bildern und so weiter.
Aber das ist jetzt noch nichts, wo ich sagen würde, das ist etwas, was die Normalbürger in seinem Leben groß bewegt.
Das gestaltet natürlich auch Debatten.
Also wenn ich Angst haben müsste, dass Entropic mir irgendwas abstellt, was mir wichtig ist, dann...
würde ich mich da mehr sorgen, als wenn es mir einfach scheißegal ist.
Also vielleicht ist da auch die Lösung zu finden.
Auf der anderen Seite hast du schon immer mal wieder, in der Zeit gab es jetzt vor fünf Tagen einen Artikel, der auch das diskutiert wird, was wir gerade diskutieren.
Also das ist jetzt auch nicht so ganz vom Tisch.
Aber bisher habe ich jetzt noch nicht gehört, wie wir da rauskommen.
Also wir können die chinesischen Modelle nicht nutzen.
Bei den US-Modellen müssen wir vorsichtig sein und kriegen sie verzögert.
Eigenes Modell bauen ist jetzt eigentlich auch nicht so ganz richtig.
Gut, Modelle zusammenschieben.
okay, aber wie lösen wir denn unsere Abhängigkeit?
Wie beim Öl.
Man muss da schon realistisch und pragmatisch drauf gucken.
Du kannst jetzt nicht sagen, okay, jetzt machen wir unser eigenes Modell und in einem halben Jahr sind wir auf Augenhöhe mit.
Aber wieso eigentlich nicht?
Naja, das vielleicht nicht in einem halben Jahr, aber du könntest Mistral Geld geben.
Gibst Mistral Geld und sagst, mach mal mehr davon.
Ja, also auf jeden Fall mehr Rechenleistung wird auf jeden Fall Mistral helfen.
um dann bessere Modelle zu bauen.
Aber du brauchst schon auch die Talente, die Fachkräfte.
Und da hast du mittlerweile schon so einen Netzwerkeffekt, wo die, das ist ja auch ein Problem für DeepMind oder OpenAI, wo ganz viele Leute jetzt zu Antropic gegangen sind.
Das ist so ein Magnet geworden, so ein schwarzes Loch, wo die ganzen besten Leute sind.
Es ist nicht nur eine Trigger-Party oder so.
Ja, das höre ich leider auch.
Also die wollen halt alle mit der neuesten Technik spielen, die am erfolgreichsten ist.
Nee, du siehst halt, dass alle deine Peers an eine Stelle gehen und es ist gleichzeitig ein Unternehmen, das, egal wie wir jetzt das bewerten, dass das Thema KI und das Thema KI für die Menschheit extrem wichtig nimmt und das auch nach außen und nach innen trägt und da fühlst du dich wichtig genommen und dann gehst du da hin.
Und da können wir jetzt sagen, ja, die sind verantwortungsvoll oder wir können sagen, die sind Kult oder so.
Das spielt überhaupt keine Rolle, wie wir das einschätzen.
Das ist einfach ein Arbeitsplatz.
der sehr, sehr attraktiv ist, wenn du Weltspitze bist im Westen bei der KI-Forschung.
Und da kannst du in Europa nur bedingt mithalten.
Nicht, dass du gar nicht mithalten kannst, aber nur bedingt.
Und ich hatte das in meinem Industriepolitik-Text, hatte ich das ein bisschen aufgedröselt, dass wir quasi mit verschiedenen Zeithorizonten drauf schauen müssen.
Dass wir jetzt kurzfristig, mittelfristig, es ist ganz wichtig, die Inferenzinfrastruktur aufzubauen.
Also das heißt...
Ganz konkret Rechenzentren, wirklich viel, viel, viel mehr Rechenzentren.
Also auch Gedanken machen, was die Chipproduktion angeht, auch in Europa.
Uns Gedanken machen, was die Energiegewinnung angeht, die wir dafür brauchen.
Gleichzeitig bei dem Aufbau der Rechenzentren politisch dafür sorgen, dass ein Teil der Rechenleistung zum Beispiel Universitäten zur Verfügung steht und dann auch Strukturen schaffen, wie auch immer die dann ausgestaltet sind, die dann zum Beispiel die...
chinesischen Modelle nehmen und die dann für den europäischen Markt quasi aufbereiten, umformen, wie auch immer man es nennt.
Du hast vorhin gesagt, also quasi die Propaganda rausnehmen.
Das ist ein Punkt.
Es ist ja vielmehr, das macht mir, da habe ich immer ein bisschen Angst, wenn ich höre, dass Leute zum Programmieren benutzen, weil du weißt nicht, was da an irgendeiner Stelle irgendwo dann da vielleicht mal noch reinkommt.
Natürlich musst du dann Code Review machen und so.
Da musst du natürlich dann schon immer noch genau gucken und so weiter.
Aber da habe ich dann schon noch, vielleicht bin ich auch naiv, aber da habe ich dann schon noch ein besseres Gefühl, wenn ich da ein US-Modell habe als Chinesen bei der Prämierung.
Aber das sind so Punkte, dass du sagst.
Du musst ganz konkret sagen, okay, wir haben keine Modelle auf Augenhöhe in Europa.
Was können wir machen?
Wir haben Modelle aus China, die wir hier in Europa hosten können.
Also nehmen wir das jetzt als Grundmasse und nutzen erst mal das, was wir heute da haben.
Und wir haben gute Forschungsinstitutionen, gute Universitäten.
Geben wir denen Rechenleistung, geben wir denen Auftrag, dass diese Modelle aufbereitet werden, mit Feindschienungen angepasst werden, was auch immer, für ganz konkret die europäische Wirtschaft.
So, das ist so ein Punkt.
Und das ist das, was man mittelfristig machen kann.
Das ist schon ein ziemlicher Kraftakt, das hinzubekommen.
Und langfristig kommen wir nicht dann vorbei, an irgendeiner Stelle anzufangen, unsere eigenen Modelle zu bauen, unsere Strukturen zu schaffen, Kernkompetenzen in den Unternehmen, eine Mistwahl zu helfen.
Aktuell ist es leider der einzige beste Shot, den wir gerade haben, dass die in der Lage sind, irgendwann zumindest halbwegs aufzuschließen.
Da kommen wir nicht dran vorbei und es wird immer schwerer.
Und wenn wir das nicht machen, dann sind wir wie eine Wirtschaft, die keine eigene Elektrizität an irgendeiner Stelle produziert.
Die Energieabhängigkeit, die wir von Russland hatten und Öl und so weiter, ist nichts im Vergleich zu dem, was auf uns zukommt, wenn wir keine eigenen KI-Modelle haben aus Europa.
Sind wir aber auch schon beim nächsten Problem.
Das ist gerade eben kurz erwähnt.
Energiegewinnung wird dann umso wichtiger und da kommen dann alle harten Fragen, mit denen wir ja jetzt schon nicht klarkommen.
Also wir waren ja schon überfordert, als wir darüber nachgedacht haben, dass wir jetzt unser Stromnetz für Elektroautos umbauen müssen.
Das war schon zu viel.
Großer Streit darüber, wie man dann die Energie gewinnt.
Im Grunde bis heute nicht so ganz geklärt in Deutschland, weil die einen wollen das, die anderen wollen das.
Die Fragen werden dann eher härter hinten raus.
Also da muss ich sagen, ich kann mir vorstellen, dass wir genug Rechenzentren hinstellen.
Bei den anderen Sachen, bei den strukturellen Fragen dahinter, da tue ich mich schon schwerer, da noch optimistisch zu sein.
Ja, das kann ich verstehen.
Aber es ist an...
vielen Stellen, also dieses die Hoffnung stirbt zuletzt.
Also auch das Energiethema ist tatsächlich sehr, sehr, sehr schwierig.
Ich habe, also ich persönlich zum Beispiel habe bei mir festgestellt, dass ich meine Position zu Atomstrom zum Beispiel, wie so ein Jojo, so mal dagegen, mal dafür, mal dagegen, mal dafür.
Mittlerweile bin ich wieder dafür, für Atomstrom und für den für den Wiederaufbau von Atomstrom, auch hier in Deutschland.
Weil ich sehe keinen Weg daran vorbei, das zu machen, neben einem massiven Ausbau der Erneuerbaren.
Ich glaube nicht, dass wir ohne das irgendeine Chance haben.
Und das ist dann schon eine sehr, sehr, wie du sagst, eine sehr schwere Frage, die kulturell, also auch gesellschaftlich...
schwer bis fast gar nicht umsetzbar ist.
Aber auch hier wieder, was ist die Alternative, wenn wir uns die Trajektorie der Technologie anschauen und der Geopolitik, wenn wir mal einen wirklich pessimistischen Blick auf die Entwicklung der Welt werfen.
Wir haben das autoritäre China, das massiv an Macht gewinnt.
Wir haben die USA, die geopolitisch ein bisschen instabil ist, würde ich sagen, und auch demokratisch nicht ganz klar ist, wo sie sich hin entwickelt.
Und letzten Endes, wenn man mal wirklich langfristig schaut, ein unabhängiges, halbwegs starkes Europa, das geopolitisch ein bisschen mithalten kann mit diesen zwei Machtzentren, durchaus sein kann, dass es die letzte demokratische Bastion ist, zumindest für ein paar Jahrzehnte.
Und vielleicht muss man dann da an den sauren Apfel beißen und sagen, okay, dann müssen wir für unsere Unabhängigkeit...
dann die Atomstromreaktoren wieder hochfahren.
Also nicht nur für KI.
Das hilft ja auch an ganz vielen anderen Stellen.
Ja gut, man kann es ja europäisch organisieren.
Also man kann ja sagen, da machen es halt die Franzosen und die Polen und die Tschechen.
Wir machen keinen Atomstrom.
Das wäre ja innerhalb Europas tatsächlich auch noch alles machbar, sodass man da in Deutschland die Gemüter beruhigen kann.
Hinter Atomstrom stehen natürlich auch noch andere Fragen wie Entsorgung, die ja bis heute auch noch nicht gelöst sind.
Also man ersetzt ja ein Problem durchs andere.
Das muss man ja an der Stelle auch sagen.
Deswegen, Europa ist glaube ich schon als Gesamtkonstrukt da etwas, wo man sagen kann, okay, da kann man Probleme lösen, ohne dass sie jeder einzelne Staat lösen muss.
Und das muss man dann auch tun auf dieser Ebene.
wenn es den großen AI-Crash gibt, der uns angeblich ins Haus steht, der zumindest diskutiert wird, seit es AI gibt.
Also irgendwann platzt die Bubble.
Ist sie ja auch immer, muss man ja sagen.
Die Frage ist, wie groß wird sie vorher?
Du würdest ja nicht sagen, dass trotz Platzen einer Bubble, egal wie groß sie ist, AI dann wesentlich kleiner sein wird als heute, wesentlich unwichtiger, sondern würdest sagen, egal wie das kommt, das setzt sich komplett durch.
Ohne können wir nicht.
Ja, würde ich so sagen.
Also ich sehe, dass wir inmitten eines massiven technologischen Booms leben und dass wir noch gar nicht angefangen haben, quasi die Früchte zu ernten von dem, was da kommt.
Also da spreche ich halt wirklich von dem Einsatz dieser Modelle in der Forschung, was medizinische Durchbrüche zum Beispiel angeht.
Also Medizinforschung ist das sowieso schon seit vielen Jahren.
komplett unterwandert von Machine Learning.
Also wenn man sich da Papers anschaut, das ist ja sowieso schon.
Und LMs können ja noch mal massiv noch mal helfen, was diese ganze Auswertung von Daten angeht, was Experimentaufbau und so weiter angeht.
Also das sieht man zum Teil schon an ganz vielen Stellen.
Und da ist die Wertschöpfung so groß.
Ich fand das immer interessant, wenn man da zum Beispiel so bei einem ...
wenn man darauf geschaut hat, als das Internet angefangen hat.
Da gab es ja dann auch unter Ökonomien diese Diskussion, das macht sich gar nicht im Inlandsprodukt bemerkbar.
Wo ist die ganze Produktivität?
Wo ist die Produktivität?
Und da völlig ausgeblendet hat, was für eine massive Konsumentenrente da abgefallen ist.
Also Google zum Beispiel.
Ja, die haben halt dann einen Großteil des Werbemarktes übernommen.
Und sind wir auch Long-Tail neu geschaffen.
Das ist jetzt nicht so wahnsinnig groß, was jetzt Produktivität angeht.
Aber was das dir als Bürger, als Bürgerin gegeben hat, nicht nur im Job, sondern auch privat, an Zugang zu Informationen, ist immens gewesen.
Und ähnlich sehen wir das bei KI.
Selbst die Abo-Pläne, die jetzt hier so 90, 200 Dollar im Monat kosten, die sind für den Gegenwert, den man da bekommt, sind ja noch günstig.
Und da sind die Unternehmenskunden bereit, da wirklich viel zu bezahlen.
Also es gibt zwar Diskussionen, ja, hier, das KI-Budget zu hoch und so weiter, aber man muss es halt in dem Kontext sehen von Quartalsberichte, aller Hyperscaler, wirklich alle.
Microsoft Azure, AWS, Google Cloud Engine, ne, Cloud Plattform, wie sie sich nennen.
Alle sagen, wir sind an der Kapazitätsgrenze.
Wir haben mehr Nachfrage, als wir bedienen können.
Außer Facebook, ne?
Die geben jetzt ihre Rechenzentren frei.
Die fangen ja jetzt an, damit zu machen.
Ich bin auch gespannt, wie sich das, also bin ich auch ambivalent, was das bei denen angeht.
Also es hat auf alle Fälle, dieser Facebook-Stunt hat jetzt halt losgetreten, das vielleicht für die Hörerinnen und Hörer, dass jetzt natürlich scheinbar in der Erwartung, dass alle Kapazitätsengpässe haben, diverse Unternehmen Kapazitäten zurückgehalten haben, jetzt feststellen, okay, brauchen sie doch nicht und geben sie jetzt frei, so wie Facebook, um dann selber in dem Markt mitzuspielen, was aber natürlich die Preise dann wieder drücken wird.
Ein bisschen, ja genau.
Naja, aber das ist aber trotzdem innerhalb von einem Kontext, wo du ein TSMC hast, das jahrelang nicht in die Produktionskapazitäten investiert hat, um jetzt mehr GPUs für Nvidia zum Beispiel zu produzieren.
Das heißt, Nvidia kann nicht so viel GPUs verkaufen, wie die Hyperscaler gerne einbauen würden.
Im nächsten Schritt hast du die Speicheranbieter, die auch nicht aufgebaut haben.
Also sie sind dann auch keine, selbst wenn TSMC ausreichend Chips für Nvidia produziert.
fehlen die Speicherbausteine von SK Hynix und Samsung und Micron, die dann da auch noch mit rein müssen.
Das heißt, du hast eine Knappheit im Angebot, die ironischerweise so ein bisschen zurückhält, dass aus diesem Boom wirklich eine Spekulationsblase werden kann, weil die Leute gar nicht so viel investieren können, wie sie gerne wollten.
gleichzeitig das dazu führt, dass die Endkonsumenten das noch viel stärker merken.
Weil dann die ganzen Spielkonsolen, die ganzen Laptops, die Smartphones, alles wird teurer.
Und das untere Ende des Marktes wird zum Teil komplett verschwinden.
Also so günstige Android-Telefone, da wird es, einige Marken werden sich vom Markt zurückziehen und es wird so ein paar Preispunkte, wird es erstmal für die nächsten Jahre nicht geben deswegen.
Trifft vor allen Dingen Afrika sehr stark, ja.
Und das alles aber auch, weil die Nachfrage nach KI von Unternehmensseite so stark ist, weil der Nutzen so groß ist, dass die ganzen Hyperscaler bereit sind, mehr für diese ganzen Hardware-Komponenten auszugeben, als du, wenn du dir ein günstiges Android-Telefon kaufen willst oder wenn du ein günstiges Android-Telefon herstellen und dann auf den Markt bringen willst.
Oder kannst.
Genau, oder kannst.
Weil da hast du eine viel geringere Marge und dann damit arbeitest, wie viel deine Komponenten...
Bauteil dann da kosten darf.
Und diese Nachfrage ist dann einfach so groß, dass dann die Preiselastizität einfach dann so ist, dass diejenigen, die die Rechenzentren bauen, einfach bereit sind, mehr zu bezahlen.
Aber sie können gar nicht so viel ausgeben, wie sie gerne wollten.
Also ich gehe davon aus, dass wir da irgendwann in eine Spekulationsblase reinkommen werden.
Ganz einfach, weil halt niemand voraussehen kann, wie viel alle benötigen werden von irgendetwas und wie...
dann gezahlt wird und wie auch sich die Gesamtwirtschaft entwickelt, die dann auch bezahlen muss.
Aber aktuell sehe ich A, noch keine Blase und B, so viel freigesetzten Nutzen, so viel Wertschöpfung in KI drin, dass ich da jetzt hier nicht sehe, dass überhaupt darüber zu diskutieren, dass da hier irgendwas wieder verschwindet.
Es kann natürlich passieren, dass vielleicht ein OpenAI sich verschätzt und dann in Teilen verkauft oder sowas.
Aber das ändert an dem Thema wenig.
Das wäre so meine letzte Frage.
Also Wertschöpfung sehe ich, ich habe es ja vorhin schon mal angedeutet, vor allen Dingen im Unternehmensbereich.
OpenAI hat nun dummerweise komplett auf den Consumer-Bereich gesetzt in der Vergangenheit und dann recht spät gemerkt, oh, Entropic ist mit Unternehmenskunden sehr erfolgreich.
Also deswegen sagt man ja, also ich glaube, es ist mittlerweile geflügeltes Wort, wenn es irgendwo crasht, dann bei OpenAI.
Und da will ich mal kurz den Bogen schlagen.
Es war jetzt Sam Altman, der gesagt hat, die US-Regierung soll sich mit 5% an OpenAI und allen anderen beteiligen.
Also wo die anderen da gleich mit reinziehen.
Was ja auch wieder dazu führen würde im Sinne unseres Gesprächs hier, dass die US-Regierung ein wesentlich stärkeres Mittel der Kontrolle einerseits über diese Unternehmen hat und andererseits dann auch Marktteilnehmer wird.
Was im Sinne dieser sich verändernden Wirtschaft hin zu Staaten, die mit Unternehmen zusammen agieren, uns ja doch sehr stark Probleme bereiten kann.
Auch weil wir ja in Europa irgendwie glauben, unsere Unternehmen sind für sich stehend und wir als Staaten haben da eigentlich im Grunde nichts rum zu fummeln.
Das ist ja auch lustig.
Die US-Regierung unter Trump hat sich ja auch bei Intel beteiligt.
Und das sind die Republikaner, die Verfechter des freien Marktes, die jetzt als Regierung da jetzt überall in die Unternehmen reinkinnen.
Also auch eine sehr interessante Entwicklung.
Gleiches bei Rare Earths, was ja auch so ein Thema ist, was mit AI sehr stark zusammenhängt.
Genau, da kommen wir ja noch in ganz viele andere Bereiche rein, so Robotik, alle elektrischen Produkte und so weiter, wo du das dann brauchst, sowohl für Akkus als auch für die Akzentuoren, also die Gelenkmotoren und so weiter.
Als ich das gesehen habe, fand ich das auch total bizarr und dass der erste Impuls war, okay, das ist Sam Ortman, der wirklich ein 1A Machiavelli ist und sich überlegt, wie kann er Trump auf seine Seite bekommen, um...
OpenAI möglichst ungestört voranzubringen, auch global, dass sie ihre Produkte weiter anbieten können, um möglichst viel Umsatz zu machen.
Auf der anderen Seite, ich habe über die Jahre jetzt so viel über KI geschrieben und ich stelle immer wieder fest, dass ich das Ausmaß des Themas, die Bedeutung des Themas, wie sehr das Gesellschaft und Wirtschaft verändern wird und verändert, immer wieder unterschätzt habe.
Und wenn man wirklich darüber nachdenkt, wie weit das gehen kann, dann ist eine zumindest teilweise Regierungsbeteiligung an Unternehmen, die diese Technologie entwickeln und anbieten, vielleicht, nicht vielleicht, ich würde sagen unvermeidbar.
Das ist ja auch so eine Frage, letzten Endes auch, wie sollte Regulierung und dieser Technologie aussehen und der Umgang damit.
Wie sollten Regierungen damit umgehen?
Und das ist auch ein Gespräch, das wir ja noch nicht wirklich geführt haben.
Also die EU macht halt ja ein AI-Act, wo sie einfach Industrien reguliert, die noch gar nicht da sind in der EU.
Herzlichen Glückwunsch.
Und die USA macht halt einfach, ich bin hier in der Regierung, ich bin hier der Größte, ich bin hier der Mächtigste und du machst gefälligst, was ich dir sage.
Was halt total chaotisch und auch nicht sinnführend ist, weil niemand genau weiß, was sind denn jetzt hier die Regeln?
Worauf muss ich mich einstellen?
Das ist ja total ungewiss.
Und das ist auch nicht zielführend.
Und das ist halt auch etwas völlig unklar, wie das konkret auf einer nationalen Ebene sinnvoll aussehen sollte und noch weniger klar, wie das dann auf einer internationalen Ebene, also vielleicht auf UN-Ebene aussehen müsste.
Ja gut, ich glaube, da sind wir noch lange nicht.
Ich kann mir jetzt auch nicht vorstellen, dass so ein LLM genossenschaftlich organisiert wird.
Also da fehlt mir auch so ein bisschen die Vorstellung, sondern ich glaube schon, dass so wie die Struktur...
Ja, also so wie die Struktur jetzt gerade ist, wird es wahrscheinlich grundsätzlich bleiben.
Die Frage ist, welche Rolle da der Staat spielen muss vielleicht auch.
Also dieses Muss ist, glaube ich, etwas, was mich eher beschäftigt.
Und ja, also wir haben es ja im Grunde jetzt auch nicht wirklich auflösen können, was Europa tun muss, sondern im Grunde gehört bis auf die Rechenzentren ein bisschen mehr Kreativität.
Ich habe jetzt schon ein paar konkrete Vorschläge gemacht.
Aber eine Lösung ist ja jetzt noch nicht dabei.
Ja, aber das ist ja das Problem.
Das ist halt nicht zufriedenstellend dann, weil man nicht sagen kann, mach diese eine Sache und dann ist das Problem gelöst.
Aber es ist ja die Wahrheit.
Es ist keine eine Sache, sondern es ist eine Kaskade an Entscheidungen, die in der Zukunft dann vielleicht zu etwas führt.
Das heißt, man muss ja auch ein gewisses Risiko eingehen bei der Sache und sagen, okay, aber wir versuchen wenigstens den Weg zu zeichnen.
Was man halt noch sagen muss, ist, dass uns die Zeit langsam davon läuft.
in Europa, um wirklich da noch das Ruder rumzureißen.
Weil wir jetzt, wenn wir jetzt hier über Programmierung, KI-Agenten und so weiter reden, das ist eine Sache und das ist extrem wichtig.
Aber der nächste Schritt ist, was man so physisch einnimmt.
Das ist also KI, die Robotik steuert.
Und da ist China schon sehr weit vorm USA auch mit verschiedenen Unternehmen, Figur und so weiter.
Und Europa macht das auch an manchen Stellen auch ganz okay.
Aber da muss man halt wirklich auch aufpassen, wo sich das hin entwickelt, weil uns da dann auch der Rest von der Wirtschaft wegschwimmen kann.
Aber wäre das dann nicht etwas, wo man jetzt sagen müsste, okay, wir haben jetzt alles andere verpasst, dann pumpen wir es da rein?
Genau.
Weil das ist ja der Kern unseres Daseins, ne?
Industrie.
Also wenn wir das verlieren.
Die fertigende Industrie, Maschinenbau.
Das ist ja letzten Endes auch etwas, wo wir auch...
Was du vorhin an der Stelle auch so angedeutet hattest, dass wir ja auch in diesen Industrien, in diesen Wirtschaftszweigen ja auch noch Datenschätze haben, die man nutzen kann.
Ist natürlich auch wieder so eine Herausforderung.
Je nachdem, wie du intern aufgestellt bist, dann hast du zwar die Daten, aber die sind nicht harmonisiert.
Das ist dann auch wieder schwierig, die dann irgendwie einzusetzen.
Du musst halt harmonisieren.
Mein Gott, wir machen doch andere auf.
Genau, diese ganzen Herausforderungen.
Aber das musst du halt machen.
weil sie mich auch mit die Finger fusselig getippt in meinen Texten, dass du ganz viele Chancen, jetzt gerade so der deutsche Maschinenbau-Mittelstand, hat mit eigenen probiertären Daten, die du dann auch nochmal anreichern kannst mit synthetischen Daten, um dann entsprechend auf eine Basis dann etwas zu bauen, auch wieder KI-Modelle, mit denen du dann neue Produkte, Maschinenprodukte bauen kannst, die sehr viel...
flexibler zum Beispiel Aufgaben lösen können oder übernehmen können als vorher oder andere Dinge machen können.
Du kannst dein Produktbefolio dann viel weiter aufbauen.
Aber wenn du das nicht machst, dann wirst du wie, ich sage es mal, ein deutscher Autobauer dann irgendwann von den Chinesen bedrängt werden.
Weil die auch eine starke, fertigende Industrie haben.
Zum Teil auch schon in der Masse auf Augenhöhe sind.
an manchen Stellen, nicht an allen, aber an manchen Stellen auch qualitativ schon auf Augenhöhe sind und die genauso diese Daten haben und die aber hungrig in die Zukunft gucken und schauen, nächster Schritt, nächster, nächster, nächster, was können wir noch machen.
Und da muss man schon sagen, das merke ich auch in Gesprächen, man ist da sich noch sehr sicher, dass wir da noch so einen großen Vorsprung haben.
den wir vielleicht nicht mehr, an manchen Stellen vielleicht schon gar nicht mehr haben und an manchen Stellen gar nicht mehr so lang.
Ich war jetzt vor ein paar Tagen auf der KI-Konferenz von der FAZ.
Da hat der Deutschlandchef von KUKA gesprochen.
KUKA, der Robotikhersteller aus Deutschland, der 2000 schlag mich tot.
An die Chinesen verkauft wurde.
Genau, an die Chinesen verkauft wurde.
Und der hat auf der Konferenz, auf der Bühne gesagt, wir haben noch zwölf Monate, was KI und Robotik angeht.
gegen die, gehen ich lesen.
Ich weiß nicht genau, was er damit meint.
Ich finde, so Maschinenbau und Produktentwicklung, wenn sowas eingeht, da finde ich zwölf Monate ist wie, wir haben doch irgendwie noch 24 Stunden oder so, das ist ja quasi nichts.
Aber nur, es ist halt wirklich, es ist nicht mehr so, dass wir Angst haben müssen, dass vielleicht in fünf Jahren was passiert, sondern es passiert gerade jetzt.
Und je weniger wir jetzt machen, je weniger ernst wir das nehmen, desto weniger Substanz haben wir, um dann damit noch zu arbeiten.
Schönes Schlusswort.
Marcel Weiß, ich danke dir für das Gespräch.
Ich danke dir für die Einladung.
So, wenn ihr dazu noch ein paar Gedanken habt, www.mikroökonomen.de, dort alles Weitere.
Vielen Dank fürs Hören, euch eine schöne Zeit und bis demnächst mal wieder.
Das war Mikroökonomen, der Podcast über Wirtschaft.
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Bis zum nächsten Mal.