Pip Klöckner, wer gewinnt das KI-Rennen wirklich?

00:00:00: Insofern kann man sagen, ist Tim Kupf von Apple entweder der Schlauze von allen oder der sich das irgendwann vorwerfen lassen muss vielleicht.

00:00:09: Im Data Center kann ich Geld verdienen mit KI aber das Eintrittsticket für die Goldmine wird immer teurer.

00:00:14: also das führende Modell zu entwickeln.

00:00:17: Das generiert einfach signifikante massive Kosten.

00:00:21: Du verlierst als CEO deinen Job wahrscheinlich nicht dafür dass du zu viel ausgegeben hast im KI-Rennen.

00:00:26: wenn du aber diesen Trend komplett verpasst wie Microsoft damals das Internet so ein bisschen verpasste Dann wird's schwer und du musst vielleicht den Hut nehmen.

00:00:56: Christoph, wir waren neulich auf dem Nettfonds Frühjahrskongress hier in Hamburg.

00:01:04: In der Handelskammer ganz feines Klassentreffen und wir haben mit dem Referenten Pip Klöckner ein Gespräch geführt.

00:01:12: du kommst so ein bisschen mehr aus der Tech-Ecke.

00:01:15: stelle uns unseren Gast doch mal ein bisschen vor.

00:01:17: Genau ich höre aus einem Podcast regelmäßig Pip Klökner bürgerlich Philipp Klöknar ist kann man schon sagen einer der profiliertesten Tech-Analysten, auch Investoren von der ganzen deutschen Digital-Szene.

00:01:27: Der versteht auch wie digitale Geschäftsmodelle ticken.

00:01:30: Der kommt ursprünglich aus der ganzen Online und Startup-Welt.

00:01:33: Er hat VRV mit Plattformen, mit Wachstum, mit Marketing, Tech.

00:01:36: vor allen Dingen kann er Dinge ziemlich gut auf den Punkt bringen.

00:01:39: das hätte auch in dem Vortrag dort gemacht wo es viel um das Thema KI ging.

00:01:42: Und wenn irgendwo eine Hype durchs Dorf getrieben wird ist PipMice der Typ da jetzt erstmal trocken fragt ob das Ganze überhaupt ein belastbares Geschäft ist.

00:01:48: darüber spricht ja auch im Doppelgänger Podcast Philipp Glöckler, also die heißen Beide hat einfach sehr ähnlich daher der Name.

00:01:55: Da kann man sagen das ist eigentlich ein relativ unprätenziöser Wirtschafts- und Tech Talk.

00:01:58: da geht es um KI, da geht zum Startup, da gibt's um Börse, die großen Plattformen, da gitt's um Medien, um digitale Geschäftsmodelle Also alles was gerade diese ganze Tech- und Wirtschaftswelt irgendwie bewegt.

00:02:08: Das Ding hat ordentlich Reichweite.

00:02:10: ich glaube so fünfzig bis hunderttausend Leute hören das pro Folge.

00:02:12: also er hat auch echt Wumms Und er kann sehr gut erklären wie gesagt und dass haben wir auch mal genutzt um mit ihm über ein paar Themen zu sprechen Was wolltest du von ihm wissen Malte?

00:02:21: Ja, wir haben erst mal natürlich über die großen Platzhörsche im AI-Rennen gesprochen und ich wollte von ihm wissen in wie weit diese gemähte Wiese jetzt dazu einlädt für kleinere dynamischere Player.

00:02:32: Jetzt einfach so'n bisschen vom Rumund-Fan der Großen zu nehmen und noch überhaupt eingewechselt zu werden können Das fand er ganz interessant Und er hat uns mal so'nen bisschen aufgezeigt.

00:02:41: ja wer am meisten von dem ganzen Hype profitiert Ähnlich wie beim Goldrausch ist es der, der die Schaufin herstellt?

00:02:47: oder is es der?

00:02:47: Der die Goldenuggets in der Schubkarat hat er sehr nüchtern und klar hergeleitet.

00:02:54: Und es ist sehr spannend.

00:02:55: Ja genau, er hat ein paar Unternehmen gemacht oder genannt die man so nicht auf dem Schirm hat aber auch zum Beispiel die ganz großen gesprochen.

00:03:01: Er sagte auch an einer Stelle so sinngemäß Tim Cook is entweder der schlauste von allen oder der den man irgendwann mal vorwerfen wird weil Apple in diesem ganzen KI-Rennen ja nicht die Rolle spielt die man vielleicht erwarten würde von so einer großen Firma.

00:03:12: Vollkommen richtig!

00:03:13: Und er hat eben auch mal aufgezeigt dass eben die Lieferanten dieser ganzen Infrastruktur halt auch sehr stark davon profitieren können.

00:03:21: und er hat ihm auch stückweit Tipps gegeben, was Investoren jetzt noch richtig machen können.

00:03:26: Und auch erzählt wie er selber KI nutzt?

00:03:29: Ich würde sagen, lass uns da mal reinhören!

00:03:32: Sam Altmann ist immer noch bei OpenAI.

00:03:35: Das war eine deiner Predictions für das Jahr zwanzig sechsundzwanzig dass er OpenAI verlässt beziehungsweise es OpenAI verkauft wird.

00:03:41: Was passiert jetzt einmal in der Nutshell im AI Sektor?

00:03:47: Was passiert?

00:03:47: Also auf OpenAI bezogen könnte man durchaus sagen, dass sein Stuhl grad ein klein bisschen mehr wackelt als zuvor.

00:03:56: Das liegt einerseits dann das Google mit Gemini ein besseres Produkt gebaut hat.

00:04:00: was vom Konsumentmarkt also End-Konsumentmarkt gerade so der Free for All Markt.

00:04:06: also ich bin nicht eingeloggt sein Ich will auch nicht bezahlen.

00:04:09: Dann hat Google inzwischen sehr gute Produkte die den Markt kleiner machen.

00:04:13: für OpenAI würde ich sagen Und im wichtigen Enterprise-Markt gewinnt Entropic einfach gerade sehr stark und beansprucht ein Großteil der Marktanteile für sich.

00:04:23: Trotzdem wächst OpenAI aber weiterhin auch noch sehr dynamisch, aber im Moment könnte es sein dass Entropic dieses Jahr OpenAI beim gesamten Umsatz überholt wenn man nur die Entwicklung vorzeichnet.

00:04:36: Wer leben ja gerade einen krassen KI-Boom?

00:04:38: Also die ganze Infrastruktur wird auch gebaut, Datencenter

00:04:40: etc.,

00:04:41: wenn man mal zurückguckt in die Geschichte.

00:04:43: Die Eisenbahn hat ja auch die Welt verändert.

00:04:44: aber die Investoren, die ihnen die Schienbauer investiert haben sind leer ausgegangen.

00:04:48: am Ende haben die Kohle die gemacht sage ich mal die auf die Kohletransporter gesetzt haben und Co.

00:04:53: Wer ist grad bei AI der Kohlettransporter her?

00:04:56: um?

00:04:56: wer baut nur die teuren Schienen?

00:04:58: Ja ganz gute Analogie.

00:05:00: also die Schienenpower.

00:05:02: Man würde bei Infrastruktur ja eher an die Datacenter decken.

00:05:04: Aber ich glaube, die, die die größten Investitionen tragen sind eigentlich die Modelle entwickeln weil das Anbieten von Rechenleistung ist eigentlich ein profitables Business.

00:05:12: also wenn ich meinen Datacentre vermiete habe ich positive Deckensbeiträge Wenn ich KI anwende.

00:05:17: Also ich lasse irgendwie Cloud oder ChatGPT in der Cloud laufen.

00:05:21: auch damit lässt sich heute schon Geld verdienen das eine Unternehmen zu verkaufen.

00:05:24: aber die ständige Entwicklung von noch besseren Modellen Das ist das eigentlich wo hunderte von Milliarden an Rechenzeit für Trainingskapazitäten verbraucht werden.

00:05:33: Und da muss man sich fragen, wann die Returns für dieses Rennen kommt?

00:05:36: Ich vergleiche das immer so ein bisschen mit der Goldmine.

00:05:39: in der goldmine im Data Center kann ich Geld verdienen mit KI Aber das Eintrittsticket für die Goldmiene wird immer teurer.

00:05:44: also das führende Modell zu entwickeln Das generiert einfach signifikante massive Kosten.

00:05:50: gerade deswegen würde ich sagen dass vielleicht noch Ein oder zwei der Modelle-Entwickler auf der Straße bleiben.

00:05:57: Um die großen Hyperscaler mache ich mir weniger Sorgen, wenn es mal so eine Art Platz in der Blase oder Crash geben sollte dann wären die Firmen, die am stärksten unmittelbar betroffen werden wahrscheinlich Corvive und Oracle weil sie einfach sehr hoch verschuldet sind und sehr stark auf dieses Data Center Business gesetzt haben.

00:06:14: das heißt die werden glaube ich im Unmittelbarsten betroffen also die Firme die auch eventuell sich damit komplett vergalkuliert haben können oder sogar total ausvoll werden können.

00:06:22: Wie weit ist das weg, wenn wir das Bild nochmal aufgreifen?

00:06:24: Irgendwann war ja alles mit Schienen voll.

00:06:26: Die Infrastruktur war da.

00:06:27: Da war dann auch klar jetzt Gewinn der, der sie am klügsten nutzt.

00:06:30: Haben wir das bei AI schon erreicht oder bauen wir da jetzt noch irgendwo gleich ins Nirgendwo und hoffen, dass da mal was passiert?

00:06:36: Also würden wie heute die Entwicklung neuer Modelle einstellen und nur mit dem arbeiten, was wir haben, dann würden wir Geld verdienen.

00:06:42: Wir würden auch die bisherigen Investitionen über die nächsten fünf Jahre zurückverdienen.

00:06:46: relativ gut.

00:06:47: Aber nicht sehr optimistisch.

00:06:47: Das Problem sagen wir aber warum die Firmen alle tief in den roten Zahlen bleiben ist, weil sie immer gezwungen sind noch bessere Modelle zuentwickelt.

00:06:54: Ansonsten würden wir heute aufhören zu investieren in Forschung und Entwicklung, dann wäre das eine provitable Umstellung.

00:06:59: Wer zwingt Sie dazu?

00:07:00: Sie sich selber untereinander?

00:07:02: Ja

00:07:02: es ist halt das Wettrennen um dem riesigen Pokal der AGI also weil jeder Natürlich einerseits das beste Modell haben muss, damit er gewisse Marktanteile bekommt.

00:07:11: Also die neuen Kunden entscheiden nicht gehe zu Google oder geht zu Open AI oder geht zum Traffic.

00:07:16: Dazu muss ich natürlich mindestens an der Spitze mitspielen in der Champions League und dann gibt es natürlich so ein ganz großer Pokal.

00:07:22: ist halt.

00:07:23: schafft es eins dieser Labore sogenannte Superintelligenz zu entwickeln also eine KI die selber software schreibt wie sich selbst verbessert?

00:07:30: wenn man daran glaubt dass das möglich ist Dann müsste man alles investieren um dahin zu kommen.

00:07:36: würde man innerhalb von Tagen den gesamten Markt abgehängt haben natürlich.

00:07:40: Aber wir reden ja wirklich über hunderte von Milliarden, die die jedes Jahr investieren.

00:07:43: Rieb ist das sind das Investitionen schon aus einer Überzeugung heraus?

00:07:46: Ich meine bei Meta haben wir jetzt auch gesehen dass sie jetzt ihr ganzes Metawurst wieder zurückfahren.

00:07:50: oder ist da so ein bisschen auch die Angst, dass man das nächste Nokia wird?

00:07:54: Beides will ich sagen.

00:07:55: mein glaub glaube ich anders hier noch wertvollere Intelligenz bauen zu können die noch mehr Arbeit übernehmen kann.

00:08:03: Und gleichzeitig hört man die zum Beispiel Mark Zuckerberg ja wortwörtlich sagen, dass er glaubt, hundert Milliarden viel zu investieren ist für ihn zu verkraften.

00:08:10: Das sieht man gerade am Metaverse-Gleichspielse.

00:08:12: Also mehr?

00:08:12: Genau, auch sich Milliarden verspielt wenn du so möchtest.

00:08:14: aber das hätte der nächste große Markt werden können und ich glaube du verlierst deinen Job als CEO.

00:08:20: also Mark Zuckerburg hat die Mehrheit der Stummrechte, der verliert seinen Job eh nicht so schnell.

00:08:23: aber Du verlierst als CEO dein Job wahrscheinlich nicht dafür, dass du zu viele ausgegeben hast im Karrieren.

00:08:28: Wenn du aber diesen Trend komplett verpasst, wie Microsoft damals das Internet so ein bisschen verpasste hast oder dann wird es schwer und du musst vielleicht dein Hut nehmen.

00:08:34: Insofern ist das schon ein Motiv glaube ich also das defensive Motiv.

00:08:37: Ich möchte nicht der Einzige sein der nicht dabei ist.

00:08:40: insofern kann man sagen is Tim Kupf von Apple entweder der Schlauze von allen Oder der der sich das irgendwann vorwerfen lassen muss.

00:08:46: vielleicht

00:08:47: Aber lässt dieses Rennen jetzt noch Platz für einen kleineres gewieftes Labor?

00:08:53: Oder stehen die Champions League Halbfinale fest?

00:08:56: Sehr gute Frage.

00:08:57: Das ist letztlich eine sehr technologische Frage.

00:09:00: Wenn man davon ausgeht, dass hier in den nächsten zehn Jahren keine bessere Technologie als diese Transformer-Modelle dieser LLMs erfinden dann wird das hauptsächlich ein Kapitalwettrüsten sein.

00:09:11: Dann geht es darum wer kriegt am meisten Geld zusammen um immer ein Prozent mehr Performance noch auszuholen aus dem Modell.

00:09:16: und man muss nicht mal die Superintelligenz schaffen.

00:09:19: auch lange bevor man sogenannte Superintelligenz hat gibt es so viele Anwendungsfälle in der Programmierung, im Jura-Berufen und im medizinischen Berufen die man auch mit heutigen Modellen schon sehr gut machen kann.

00:09:30: Die Chance für den Outsider wären im Moment komplett neue wissenschaftliche Ansätze zum Beispiel sogenannte Worldmodels.

00:09:36: also das ist quasi ein komplett anderer Ansatz als die LLMs die jetzt hauptsächlich aus Texts und aus Daten lernen.

00:09:42: Worldmodel würden zb mehr aus Videos und so Real Life Data lernen also zum Beispiel aus dem aus den Daten von selbstfahrenden Autos oder Überwachungskameras.

00:09:53: Das wären Menschen teilweise zu bezahlt, Kameras zu tragen um solche Daten zu generieren.

00:09:57: und dann erhofft man sich dass ein neues Modell so einen Worldmodel quasi wie ein kleines Kind lernen kann.

00:10:02: Also Kinder-Menschen lernen viel schneller als KI.

00:10:04: Eine KI muss Millionen von Bildern sehen um eine Katze von einem Mund zu unterscheiden oder eine Katzer vom Muffin.

00:10:09: Im Kind weiß das noch drei vier mal was Wauwau ist und was Meru ist Und man versucht es quasi nachzubilden.

00:10:15: wie funktioniert der Kopf des Menschens?

00:10:17: Die LLMs kommen dahin aber sind sehr aufwendig.

00:10:21: Wenn jemand diesen kompletten neuen Approach bauen könnte, Jan LeCun der ehemalige Meterschiff arbeitet an sowas.

00:10:26: Pfeil-Pfeilie.

00:10:27: eine sehr bekannte Wissenschaftlerin arbeitet an so etwas.

00:10:30: das wäre sozusagen die Auszeitschance.

00:10:32: Vermutlich würden die wegen des dann trotzdem aber hohen Kapitalbedarfs wenn sie soweit kommen sehr schnell von einem großen Konzern übernommen werden würde.

00:10:40: ich glauben also die hätten vielleicht für ein paar Tage den Pokal in der Hand.

00:10:45: gleichzeitig könnt aber was immer die entwickelt wir die erforscht haben, wahrscheinlich sehr schnell repliziert werden.

00:10:49: Wenn man einmal den Ansatz kennt wie es funktioniert, je nachdem wie gut man das mit Patenten schützen kann wäre es zu einfach kopierbar und wahrscheinlich würde einer der großen Anbieter sie

00:10:57: aufkaufen.".

00:11:12: Unternehmen aus der zweiten oder dritten Reihe oder Segmenten, die auch KI-Profiteure sind, die aber meist gar nicht gerade so auf den Schirm haben.

00:11:17: Weil sie sich zum Beispiel denken, ich würde ja eher einen Stromanbieter vielleicht mal in den Namen und Nähern investieren, weil die Datencenter das brauchen Sie alle an Energie.

00:11:25: Stromanbetern für mich ist indirekte Profiteur auf jeden Fall, wäre mir jetzt noch ein bisschen zu defensiv.

00:11:32: Wer ein hohes Maß an Sicherheit mag, für den Versaugersäkerleich immer irgendwie gut... ein gutes Produkt.

00:11:38: So ein bisschen spekulativer sind zum Beispiel die Hersteller von Gas-Tubieren, also diese Data Center werden derzeit hauptsächlich mit Erdgas betrieben weil wenn man neue Energie braucht geht das eigentlich den herkömmlichen Ressourcen in den USA kaum.

00:11:52: Das heißt, man baut sich eigene Gaskraftwerke neben die Data Center und die werden betrieben mit Turbinen in der Regel von General Electrics von Siemens Energy, Caterpillar, Generac.

00:12:04: also gibt es ein paar Namen die auch schon alle sehr gut gelaufen sind muss man sagen.

00:12:07: aber wenn man davon ausgeht dass weiter die Investitionen so wie sie im Moment aussieht vorangetrieben werden dann soll das auch zu einer erheblichen Knappheit von solchen Generatoren zum Beispiel kommen in der Zukunft Und dann haben die vielleicht auch noch ein bisschen Luft nach oben.

00:12:20: Ansonsten sind im Datacenter, außer Ships natürlich auch noch viele andere Sachen drin.

00:12:23: also da ist irgendwie Verkabelung Switches so was wie Arista Networks könnte man daran denken Juniper Cisco das und so die anderen Indirekten Profiteure.

00:12:33: aber es geht letztlich bis zu Zeitarbeitsfirmen.

00:12:36: Also irgendwelche Menschen müssen das auch bauen.

00:12:38: Real Estate Firmen müssen das entwickeln.

00:12:40: teilweise gibt's viele Möglichkeiten.

00:12:42: Was machen denn deine Ansicht nach viele?

00:12:45: CEO oder auch Investoren falsch?

00:12:47: in jedem Earnings-Call wird ständig über AI gesprochen, sind aber doch immer nur wieder die Großen und du sagst gerade auch die ganzen Kleinen, die im Endeffekt an der Seitenlinie von der Entwicklung profitieren.

00:12:56: Was machen Investoren falsche wenn sie sagen alles klar wir gehen auf Nvidia und gut ist?

00:13:01: Sehen die das ganze spielt drumherum.

00:13:04: also man könnte ihnen in der Vergangenheit jetzt schlechter vorwerfen, dass sie was falsch gemacht haben.

00:13:07: In den letzten zehn Jahren in der Nvidia investiert gewesen war nur in den letzten fünf.

00:13:11: Der ist damit ja gut gefahren.

00:13:12: aber man kann sich diversifizieren wobei wenn ich jetzt dann Turbinenbetreiber zum Beispiel oder Hersteller kaufen würde habe ich letztlich das gleiche Risiko die gleiche Koalition.

00:13:21: die Frage wäre wie kann ich mich noch absichern mit etwas was es wenn Nvidia schiefgeht?

00:13:26: Jetzt können wir sagen wenn Nvidia z.B.

00:13:28: bedroht durch die Chips von den anderen KI-Firmen also von Google baut seiner eigenen chips AMD versucht im Rennen zu bleiben, Microsoft Amazon bauen seine Eigenschipps.

00:13:39: Dann wäre vielleicht die Energieproduzenten oder die Turbinenhersteller kaufen so ein bisschen Hedgegegen entweder wenn man...

00:13:48: Wenn du ein eigenes PIP Portfolio konzentriert aufbauen müsstest wären da eben auch solche Turbinbetreiber mit drin neben den klassischen AI-Igans.

00:13:56: Ja also wenn ich weiter auf den KI Trend setzen wollte dann wäre das ein Sektor den ich dabei berücksichtigen definitiv.

00:14:04: Ich würde außerdem auf große Software-Unternehmen setzen, also solche Unternehmen die Daten der großen Mittelständler und DAX Konzerne verwalten.

00:14:12: Also ein SAP, eine Oracle vielleicht Microsoft IBM Salesforce weil ich glaube das natürlich wird mit KI ganz viel neue Software gebaut ist viel einfacher heutzutage Software zu bauen.

00:14:26: da wird es viele Startups geben Aber das ist nicht wie große Konzerne einkaufen.

00:14:29: Große Konzernen möchten eigentlich, dass SRP ihnen KI-Lösung bereitstellt oder dass Oracle und Salesforce ihren KI-Agenten bereitstellen.

00:14:36: Das heißt, weil diese Firmen schon tief integriert sind in die Abläufe von Unternehmen haben sie eine gute Chance, ihr Umsatz mit Unternehmen deutlich zu steigern.

00:14:48: Wenn ich zum Beispiel einen Finanzbuchhalter oder ein Customer Service angestellten ersetze mit KI, dann wird die Lösung ganz oft von einem der bestehenden Softwarewendoren verkauft werden und gar nicht zwangsläufig von einem neuen Unternehmen an deinem Start-up.

00:15:02: Pip letzte Frage du analysierst den ganzen Tag Geschäftsmodelle.

00:15:05: wie nutzt du selber KI?

00:15:07: Oder nutzt das so intensiv wie du es auch... immer besprichst?

00:15:10: oder ist da so der Schuster, der am schlechtesten Beschute umnimmt?

00:15:13: Also ich nutze KI noch relativ wenig, um jetzt eigene Produkte zu bauen.

00:15:17: Also Apps oder so zu bauen und dann darf ich das nicht hauptsächlich intellektuell analysieren, researcher nutzen natürlich auch genau dazu.

00:15:26: Ich bin gerade dabei eine wichtige Kino für dieses Jahr vorzubereiten.

00:15:29: Da würde ich sagen dass ich fünfzig Prozent der Zeitspare und dreiß Prozent BESKE Qualität hinbekomme weil Und gerade in der Zusammenfassung von Daten, Analyse auffinden.

00:15:40: Von Studien auffinden und von guten Abbildungen.

00:15:44: Da hilft KI extrem!

00:15:46: Also früher hat man sich durch vierzig Google Ergebnisse durchgekriegt.

00:15:48: Jetzt macht man eine sehr konkrete Anfrage, wonach man eigentlich sucht?

00:15:51: Ich möchte ein plakatives Beispiel für das und dass haben.

00:15:54: Und ich krieg maximal noch drei Ergebnisse aus dem Jahr das beste aussuchen kann.

00:15:57: Die Präzision ist da viel höher.

00:15:59: Ich spare unheimlich viel Zeit dabei.

00:16:02: Das ist ein guter Beispiel.

00:16:03: Ansonsten, wenn man sich mit KI beschäftigt muss man auch immer wieder Studien und aktuelle Forschungslage so ein bisschen begleiten.

00:16:10: Die haben ja typischerweise einen Abstract eine Zusammenfassung aber man kann sich die natürlich auch in einfacher Sprache auf einem A-Vierblatt zusammen fassen lassen oder sogar als Podcast zusammenfassen lassen mit Notebook LM von Google.

00:16:21: das ist noch ne ganz gute Möglichkeit würde ich sagen.

00:16:24: Ich lasse auch einzelne Slides manchmal erstellen wobei dass es Da ist mir zum Beispiel Geschmack wichtiger.

00:16:30: Das wird so ein seelenloser Müll, wenn KI das macht.

00:16:32: Also das Powerpoint Deck baue ich dann schon auch selber.

00:16:35: bei der Recherche Arbeit lasse ich mir viel von KI helfen und spare da unheimlich viel Zeit.

00:16:39: Vielen Dank für die Einblicke Pip!

00:16:41: Und ich glaube die große T-Note könnte hier oben R sein.

00:16:43: Wir sind jetzt da, sehen wir uns

00:16:45: dann

00:16:46: wieder.