00:00On a large building in Louisiana will the Meta-Consern Hyperion build,
00:05one of the biggest rechazers in the world.
00:07A complex that could be a part of Manhattan.
00:11But Hyperion is not an example.
00:14The biggest companies in the world invest in the United States
00:17hundreds of billion dollars in rechazers and infrastructure for AI.
00:23It's the fastest growing business in the world.
00:29It's bigger than the railroads, bigger than the industrial revolution.
00:34Dabei dürften die großen KI-Modelle derzeit ein Minusgeschäft sein.
00:39Kosten zu hoch, Verbraucherpreise zu günstig, Anwendungsmöglichkeiten begrenzt.
00:44Unklar, ob und wie sich das ändern wird.
00:47Auf die Frage, ob ChatGPT profitabel ist, antwortet die KI selbst.
00:51Kurz gesagt, nein.
00:53Wo ist da das Geschäftsmodell?
00:55Eine Frage, die wir halt oft haben.
00:58Siehe Dotcom-Boom, wenn es eine neue Technologie gibt und auf einmal alle reingehen,
01:01aber man noch nicht genau verstanden hat, wie das denn zu Gewinn führen kann.
01:05Beim Dotcom-Boom Ende der 90er Jahre war für Investoren das Internet die vielversprechende neue Technologie.
01:12Doch die Spekulation wurde von der Realität eingeholt und Börsengewinne verpufften.
01:17Ein ähnliches Szenario wird heute befürchtet, dass eine neue Blase, getrieben von Tech-Werten und einem Hype um KI, platzen
01:25könnte.
01:27Also einen genauen Zeitpunkt kann man sehr schwierig noch vorhersagen.
01:29Das ist so ein bisschen wie Cholesterin.
01:31Der Arzt kann sagen, die Wahrscheinlichkeit, dass du einen Herzinfarkt bekommst, ist hoch, weil du hohes Cholesterin hast.
01:36Ab wann genau der Herzinfarkt kommen wird, ist an sich sehr schwierig zu vorhersagen.
01:39Das ist genau das, das es gab mit Blasen.
01:41Hohes Cholesterin sehen einige auch in zirkulären Geldströmen und sogenannten Ringkäufen unter den Tech-Firmen.
01:48Ein Beispiel, der Chip-Hersteller Nvidia etwa kündigte an, 100 Milliarden Dollar in OpenAI den Entwickler von ChatGPT zu investieren.
01:56Geld, mit dem OpenAI dann von Nvidia Chips für Rechenzentren kaufen soll.
02:02Im Endeffekt finanziert Nvidia die eigenen Verkäufe durch diese Transaktionen.
02:07Es ist ein höherer Umsatz für Nvidia, ist aber auch ein Gewinn.
02:11Die ehemalige Chefökonomin des Internationalen Währungsfonds errechnete einen möglichen Schaden von 35 Billionen Dollar,
02:18wenn eine Blase so platzen würde wie im Dotcom-Crash.
02:22Also ich kann es sehr gut verstehen, dass diese Vergleiche gezogen werden.
02:26Ich sehe aber auch einige große Unterschiede.
02:28Und das liegt zunächst mal daran, dass es halt diese großen, auch liquiden Unternehmen sind, die diese Investitionen tätigen.
02:37Es ist nicht wie im Dotcom-Boom, dass das alles durch Überschuldung, Verschuldung finanziert wird.
02:42Die großen Tech-Firmen könnten eine mögliche Korrektur abfedern.
02:46Kettenreaktionen an den Finanzmärkten könnten abgebremst werden.
02:50Doch weshalb überhaupt das Risiko mit immer höheren Ausgaben immer größeren Versprechen?
02:57Wenn du dich in einem Technologiebereich schneller bewegst als alle anderen, wirst du anführen.
03:03Um ein künftiges Monopol liefern sich die mächtigsten Unternehmen ein enorm kostspieliges Wettrennen,
03:10ohne zu wissen, wie weit das Ziel entfernt liegt und ob sie es erreichen können.
03:15Dann geht es umsorelle Zuf
03:15Du hast sowieso level gewonnen!
03:15Wenn du in einem Künftest' hast, come und du in einem Künftest' hast,
03:15wirst du im Künftest' hast, was zum YouTube, was das Stream, warst du?
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