Latest / Das Gelbe vom AI - Der KI-Podcast / #97 KI-Exodus bei xAI, Agenten-Hype um Nvidia, US-KI mit Risiko – Wer führt das Rennen?
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- Michael Witzenleiter: Ja, hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge von Das Gelbe vom AI. Schön, dass ihr wieder dabei seid. Mein Name ist Michael Witzenleiter. Ich bin Gründer von Private und habe wie immer meinen kongenialen Co-Host, den Jean-Luc, mit dabei aus Hamburg. Hallo Jean-Luc. Jean-Luc Winkler: Hi Michael, viel Grüße aus Hamburg in den Süden, rein in den Schwarzwald zu dir und ich freue mich auch auf diese Woche wieder einige spannende News mit dabei. Und wie immer starten wir mit der Zahl der Woche. Und dieses Mal habe ich eine Zahl mitgebracht, nämlich neun von elf. Wer die News ansonsten gerade in Social Media etwas verfolgt hat, mitbekommen haben, dass es hier ⁓ die Anzahl der Co-Founder geht, die XRI inzwischen verlassen haben. Denn... Übrig geblieben sind nur noch zwei von ihnen ursprünglich elf Gründern. Das ist extrem für ein Unternehmen in dieser frühen Phase. Gleichzeitig sind auch mehrere Senior Engineers gegangen. Woran liegt das ganze Hintergrund ist, dass XAI aktuell Probleme hat, bei Coding Tools mit Open AI und Entropic mitzuhalten. Und Elon Musk hat das selbst öffentlich eingeräumt. Parallel wird das Unternehmen intern umgebaut. Also Führungskräfte von Tesla und SpaceX greifen nun ein. und einige Projekte wurden mittlerweile auch schon gestoppt. Michael Witzenleiter: Ja, es zeigt ziemlich klar, worauf es im KI-Markt ankommt, nämlich dass Talent Kapital schlägt. Manches geht zusammen, wenn ihr euch Nvidia anschaut, die sind eben nicht nur sehr gut darin, möglichst viel Kapital zu bekommen, sondern eben auch viel Talente dadurch auch reinzuholen. Und wenn du mal in so einem negativen Cycle drin steckst, wie XLI gerade, ist es immer etwas schwieriger, da wieder rauszukommen. Ich denke aber trotzdem, dass XRI relevant bleibt und dass sie trotz allem in der Aufholjagd in einer Spitzenposition sind. Jean-Luc Winkler: Er wurde schon Nvidia angesprochen hast. Ich habe diese Woche Nvidia so ein bisschen rausgekapselt aus den Big Player News, sodass wir uns Nvidia etwas intensiver diese Woche widmen werden. Denn das Einiges passiert und damit kommen wir dann auch mal zu unserem großen Thema Nummer eins für diese Woche. Denn Nvidia wettet auf Agentic AI mit Nemo Claw. NVIDIA stellt nämlich Nemoclaw vor. Das ist eine Plattform, die OpenClaw-Agenten mit NVIDIAs eigenen Nemotron Modellen kombiniert und damit autonome, selbst-evolvierende KI-Agenten ermöglicht. NVIDIA positioniert Agenten als nächste KI-Welle, denn das CEO Jens Nguyen bezeichnet Agentic AI als nächste Renaissance der Software, was die strategische Priorität dann auch unterstreicht. OpenClover wird zum zentralen Ökosystem. Das Open-Source-Projekt entwickelt sich extrem Wir haben ja auch in einigen der letzten Folgen dazu berichtet und bildet nun die Grundlage für neue Erkenntenanwendungen. Was macht Nvidia damit indirekt? erweitern ihr KI-Portfolio, denn neben den Chips und Modellen bietet Nvidia nun auch eine komplette Agenteninfrastruktur, inklusive Tools und einer Plattform. Michael Witzenleiter: Ja Jean-Luc, wie siehst du es denn? Diese Agentic AI Ansätze, wirklich die nächste große Plattform nach den klassischen LLMs? Jean-Luc Winkler: Ja, ich denke schon. Wobei das nicht ein ganz so neues Thema ist. Es ist jetzt nur massenmarktauglicher und vielleicht auch einfach, einfacher zugänglich bzw. populärer geworden durch OpenClob beispielsweise. Worin liegt da der Unterschied oder der größte Mehrwert? Agentenantworten nicht einfach nur, so wie ich das vielleicht aus JetGPT und Co. kenne, sondern sie handeln auch. Viele haben sicherlich schon Erfahrungen gemacht, mit Agenten, vielleicht Planungen übernehmen, bevor sie sich dann an Recherche setzen und antworten. Und jetzt geht es eher auch ⁓ das Ausführen von Task und das verändert natürlich Geschäftsprozesse fundamental. Michael Witzenleiter: Warum glaubst du denn, dass Nvidia auf diese Open Source Technologie setzt und nichts eigenes entwickelt hat? Jean-Luc Winkler: Ja, das ist eine gute Frage. Also zum einen ist die Software jetzt schon verfügbar. Das heißt, sie muss nicht erst selber entwickelt werden. Und der Vorteil von Open Source ist immer, dass es ein offenes Ökosystem gibt, was die Adaption dann auch oder die Anpassung und die Einführung auch in Unternehmen dann beschleunigt. Und das schafft wiederum dann direkt Nachfrage nach NVIDIAs Hardware und Infrastruktur. Also sie befeuern sozusagen ihr eigenes Geschäft damit. Dann gibt es noch ein weitere News von NVIDIA, denn sie integrieren nun Open Shell, das ist auch wieder ein Open Source Stack mit eingebauten Sicherheits- und Datenschutzmechanismen für Agenten, sehr konsistent hier. Die Guardrails werden nun zentraler Bestandteil, das sind letztendlich Policy-basierte Kontrollen, die verhindern sollen, dass autonome Agenten Schaden anrichten. Sicherheitsfragen drücken hier in den Fokus. Agenten haben mehr Handlungsspielraum als klassische KI. und bergen dadurch natürlich höhere Risiken, die es zu vermeiden gilt und das aus meiner Sicht schon ein sehr sinnvoller Schritt von NWR, das gleich mit zu berücksichtigen. Michael Witzenleiter: Reichen denn diese technischen Gatel jetzt aus, ⁓ die Agenten wirklich sicher zu machen? Jean-Luc Winkler: Ja nur teilweise. Es ist ein Bestandteil, aber Governance und menschliche Kontrolle bleiben weiterhin entscheidend. Am Ende des Tages muss ich schon wissen, was ich dort mache und nicht einfach nur Blindagenten einsetzen und hoffen, dass alles gut funktioniert, sondern wenn ich gerade Rechte einräume, muss ich auch wissen, wie ich Rechte einschränke beispielsweise oder welche Rechte ich überhaupt freigebe, ob sinnvoll ist, ob ich das dauerhaft oder nur temporär mache. Da wird sicherlich noch der Mensch gefragt sein, mit entsprechender Expertise auch, ⁓ solche Systeme nicht nur aufzusetzen und zu betreiben, sondern auch monitoren zu können und im Zweifel eingreifen zu können. Michael Witzenleiter: und wird Sicherheit dann zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil, wenn man geht. Jean-Luc Winkler: Ich denke im Enterprise-Bereich oder B2B-Umfeld ja. Da geht es schon vor allem darum, dass wir Vertrauen gewinnen können als entscheidender Kauffaktor für solche Lösungen. Das hängt natürlich davon ab, wie gut Unternehmen oder auch Privatanwender Risiken einschätzen und im Zweifel auch selber ein-dämmen oder anpassen können. Wir haben es bei OpenClock gesehen, Leute installieren sich das, haben nicht unbedingt Ahnung davon, was für Sicherheitsrisiken hier bestehen und dann waren viele Installationen öffentlich verfügbar und konnten dann manipuliert werden oder genutzt werden. Gab es Anbieter, die darauf schnell reagiert haben und dann vermeintlich abgesicherte Versionen angeboten haben auf ihren virtuellen Servern. Das ist alles gut, aber ich glaube gerade im B2B-Umfeld, im Enterprise-Markt. Da ist das schon ein Differenzierungsmerkmal und da Nvidia auf dem richtigen Weg. Ja, bleiben wir nochmal kurz bei OpenClaw, denn OpenClaw als Open Source Software wächst extrem schnell. Das Projekt erreichte in kürzester Zeit enorme Popularität auf GitHub. NVIDIA springt nun früh auf den Zug auf mit ihrem Nemoclaw und jetzt ist so bisschen die Frage Hype vs. Realität. Ich würde sagen, diese Aussagen zur größten Open Source Bewegung aller Zeiten sind etwas übertrieben, aber sie zeigen schon grundsätzlich die Dynamik, die hier dann auch besteht in dem Markt. Kommen wir vielleicht noch ein bisschen auf das Thema Hardware zu sprechen bei NVIDIA. Dafür ist NVIDIA eigentlich vor allem bekannt. Sie stellen mit Vera Rubin eine neue Plattform vor, die leistungsstarke Multi-Chip-Systeme anbietet oder ein leistungsstarkes Multi-Chip-System darstellt. optimiert nun wieder für diese agentischen KI-Workloads. Also auch da sehr stringente Strategie. Der Fokus liegt hier auf hohen Rechenanforderungen, denn Agenten sind besonders tokenhungrig, ballern sozusagen ihr Kontextfenster voll mit Tokens, wenn man das so sagen darf, und treiben dann natürlich auch die Nachfrage nach Rechenleistung entsprechend in die Höhe. Diese Integration neuer Chips, wie beispielsweise die GroK LPU, das ist spezialisierte Hardware, die nun auf die KI-Ausführungen schneller machen soll und auch effizienter machen soll. Michael Witzenleiter: Ja, kommt in die ja natürlich ganz gut zu pass, dass die Rechenleistung da in höherem Umfang benötigt wird. Warum ist denn das so? Warum brauchen wir mehr Rechenleistung als klassische KI? Jean-Luc Winkler: In Abgrenzung zum klassischen Chat, bei dem ich ja einen Input habe und einen Output habe, vereinfacht gesagt, habe ich diese Input-Tokens und die Output-Tokens und diese Tokenmenge, das ist im Grunde genommen die Rechenleistung, vereinfacht gesagt, die benötigt wird. Wenn ich einen Agent habe, der meinen Input hat, aber natürlich auch einen Output produziert und dazwischen aber noch eine Planung übernimmt und eine Ausführung übernimmt, also zwei weitere Schritte, die verhältnismäßig umfangreich sind, teilweise auch iterativ sind, also nicht einfach nur anstrengend einem Muster folgen, sondern im Zweifel auch die Ergebnisse zwischenzeitlich überprüfen, nochmal wieder einen Schritt wiederholen oder einen Schritt zurückgehen, da werden deutlich mehr Tokens verbraucht und das ist jetzt der entscheidende Unterschied, warum diese Rechenleistung bei Agenten deutlich höher sein muss als bei klassischen KI-Chatbots. Michael Witzenleiter: Wie schätze ich es ein, wird Nvidia weiterhin der zentrale Player in diesem Markt bleiben? Jean-Luc Winkler: Ich glaube als Player, so weit will mich noch nicht aus dem Fenster lehnen, sicherlich sind sie aktuell sehr relevant und sie bleiben auch weiterhin Profiteur im Grunde genommen von diesem KI-Boom, weil sie auf der einen Seite natürlich den Hardware-Bedarf abdecken. Da haben wir auch schon in einigen Folgen drüber berichtet, dass das teilweise so Geschäfte sind, die da so im Kreis laufen und viel auf dem Papier auch vor allem. am Ende, wenn Sie jetzt aber nicht nur unnötige Hardware, auch die Software anbieten, dann sind Sie da glaube ich auf dem richtigen Weg, ⁓ die Nachfrage am Markt tatsächlich auch gut zu bedienen. Also unter dem Strich, wenn man jetzt so bisschen das Business-Potenzial betrachten würde, dann adressiert Nvidia neue Problemfelder. Von Effizienz über Sicherheit bis Infrastruktur entstehen eigentlich für Nvidia nur neue Marktchancen, die sie auch kontinuierlich für sich dann abdecken. Agentic AI erweitert jetzt den Markt, kommen flexere Systeme, schaffen mehr Bedarf an Tools, an Plattformen, an Services, also Software im Vergleich zu bisher Hardware, die Nvidia jetzt auch abdeckt und Wenn man sich anschaut, was sie jetzt alles an Aktivitäten machen, dann entwickeln sie sich mehr zum Full-Stack-Angebot statt nur zum Chip-Hersteller, wie wir sie bisher dann auch kannten. Aber dann würde ich sagen, mal genug zu Nvidia. Michael, wie schaut es denn bei den anderen Big-Playern aus? Michael Witzenleiter: Ja, kommen wir zu unserem nächsten Big Player, zu OpenAI. Die haben diese Woche einiges im Thema Strategie veröffentlicht, eben auch aufgrund des wachsenden rechtlichen Drucks. Und zwar hat OpenAI bekannt gegeben, dass sie sehr stark nun das Kerngeschäft neu priorisieren. Der Fokus verschiebt sich dabei klar auf Coding-Tools und Business-Anwendungen, während Nebenprojekte gestrichen werden. Wir haben auch schon häufiger darüber diskutiert, dass OpenAI in sehr vielen Feldern einfach mitspielen will. Ich glaube, gerade erkennt, dass Ihnen Entropic durch den Fokus auf die Business-Anwendungen davon läuft. So haben Sie jetzt eher strategiert etwas angepasst. Gleichzeitig bauen Sie Ihre Infrastrukturkompetenz aus. Das heißt, mit Sachin Kathi wird gezielt Expertise für Computer, Rechenzentren und Chipversorgung OpenAI gerät eben auch rechtlich parallel, gerade unter Druck, weil Klagen von Britannica und und Merriam-Webster gerade eingereicht wurden, die eben in das Thema Copyright reingehen. Und da geht es eben ⁓ die Debatte ⁓ Halluzination und Markenrechte. Ob mehr ein, verliert dadurch eben auch Spielraum bei der Datenstrategie. Das heißt, die wachsende Zahl an Klagen erhöht eben auch das finanzielle und regulatorische Risiko erheblich. Und deshalb kann eben der Fokus auf den Businessbereich, wo ich eben vielleicht im Zweifel weniger Angriffsfläche für solche Copyright Klagen habe, dann eben durchaus sehr passend sein, ⁓ das Risiko zu minimieren und gleichzeitig die Umsätze nochmal zu steigern. Haben wir ja auch schon diskutiert, im Businessbereich kann man noch haben am meisten Geld verdient. Jean-Luc Winkler: Würdest du denn sagen, dieses Copyright-Thema wird jetzt zum echten Wachstumsrisiko? Du hast es ja auch schon häufiger erwähnt. Am Ende des Tages geht es darum, wer jetzt an die besten Daten fürs Training der Modelle rankommt. Michael Witzenleiter: Ja, absolut. es ist weltweit gerade kommt erst die Rechtsprechung raus. Das heißt, ist eben Risiko drin, weil es eben noch keine klaren Urteile dazu gibt. Und dementsprechend müssen Unternehmen eben auch entsprechende Rückstellungen bilden, etc. Und das kann eben für OpenAI, die mit dem Copyright-Thema eben stärker als viele andere konfrontiert sind, durchaus eine große Gefahr darstellen. Von dem her sollte man es nicht unterschätzen. Kommen wir zum nächsten Thema. habe es gerade schon angesprochen. Entropic, da gibt es auch was Neues. Auch mit strategischem Impact sozusagen. Wir hatten es ja schon mal diskutiert, dass Entropic sich weigert, die Spielregeln des Pentagons einzuhalten. Und dadurch haben sie eben den Deal verloren. Das Unternehmen hält an den ethischen Grenzen fest, die sie sich gestreckt haben und lehnt die militärischen Anzeigen. Forderungen der US-Regierung wird ab. Das Pentagon ersetzt Entropic dadurch aktiv durch OpenAI und XAI und entwickeln auch eigene Modelle und dadurch wird Entropic als Risiko eingestuft und vor allem immer als Supply Chain Risk für die US-Regierung. Das hat eben den Nachteil, dass viele die es in dem Bereich spielen. Jean-Luc Winkler: Ja, ich würde sagen schwierige Entscheidung, eine bewusst getroffene Entscheidung von Entropic. Würdest du denn sagen, dass Ethik ein Wettbewerbsnachteil im AI-Rennen ist? Michael Witzenleiter: Na ja, es kommt immer darauf an, was deine Zielgruppe ist. Also für die Business-Zielgruppe weltweit, die Entropic anspricht, ist so eine Entscheidung natürlich Gold, weil am Ende wollen ja auch Unternehmen, beim Thema Compliance, dort einen verlässlichen, vertrauenswürdigen Partner haben. wenn man sich dort als Partner, der an seine kommunizierten Werte hält und dort sehr stringent auch mit Werten agiert, positioniert, dann kann das durchaus ein sehr, sehr großer Wettbewerbsvorteil von Entropic werden. Also man opfert sozusagen das Public Service Geschäft in den USA, wenn man so will, ja, und bekommt dafür eben einen ganz großen Vertrauensvorschuss in der Businesswelt weltweit. Hört sich aus meiner Sicht nach einem fairen Deal an. Gleichzeitig, muss man auch sagen, entsteht dann vielleicht auch ein Markt für so eine staatseigene KI. Das ist eben auch ein Thema, wird spannend sein zu sehen, wie sich das Pentagon aufstellt, ob sie da wirklich eigene Modelle entwickeln oder eben noch stärker in die Kooperation mit OpenAI und XAI setzen. Das wird man sehen, aber könnte auch als Beispiel für viele andere Regierungen weltweit dienen, was da aktuell passiert. Kommen wir zum nächsten Big Player, dem europäischen Big Player Mistral. Und zwar starten die gerade eine Open Source Offensive mit sehr leistungsfähigen Multimodal Modellen. Und zwar hat Mistral dort das Modell Small 4 veröffentlicht. Das ist ein multimodales Modell mit 119 Milliarden Parametern kombiniert mit Reasoning und Vision und Coding. Also multimodal eben. und eben sehr, leistungsstark und setzt damit auf leistungsfähige Open Source Modelle. Das Modell ist frei verfügbar und breit integrierbar und dementsprechend auch dabei, sich da in diesem Open Source Markt durchaus sehr renommiert zu etablieren. Mistral hat in dem Zuge auch die eigene Effizienz erhöht. Das heißt, wir haben dort ein Network of Experts Architektur, Mixer of Experts Architektur, die eine starke Leistung bei geringen Kosten ermöglicht. Jean-Luc Winkler: Würdest du sagen, hier verschiebt sich jetzt der Markt von ich muss immer das beste Modell haben hin zu ich muss das beste System haben, weil Mistral ist ja fairerweise muss man sagen jetzt nicht unbedingt immer unter den Anbietern der Top Modelle wie auch May I oder Entropic beispielsweise. Michael Witzenleiter: Ja, also ich glaube diese Entwicklung, die war ja auch absehbar schon. setzen ja andere auch darauf, dass man eben stärker mit bestimmten Experten LLMs arbeitet und die dann in so einem Netzwerkansatz dann gemeinsam orchestriert. Das Gute an so einem Ansatz ist natürlich, dass man auch die Leistungsfähigkeit seines Modells und das Wissen darin eben viel modularer aufbauen kann und dadurch viel mehr auch Spezialanwendungen sehr kosteneffizient darstellen. Und wenn Mistral dort sich dann auf bestimmte Bereiche fokussiert, die vielleicht den klassischen Large-Language Models, die nicht auf diesen Ansatz setzen, etwas unterrepräsentiert sind, dann kann man dadurch sicherlich ein ganz gutes Business erzeugen und sich wahrscheinlich noch leichter gegen große Modelle behaupten, als wenn man jetzt immer in diesem General-Interest-Bereich mitschwimmt. Und ich glaube, dass es da viele gute Möglichkeiten gibt, voran zu kommen. ich finde die Strategie durchaus nicht blöde, auch auf das Thema Open Source zu setzen. Es wird zukünftig sicherlich ein ganz ganz großes Thema, gerade auch in der EU werden, wenn es ⁓ das Thema Autonomie geht. Also von dem her per se keine blöde Idee. So, kommen wir dann zu dem nächsten Big Player, zu Meta. Dort haben wir Chips, Agenten und ein neues Geschäftsmodell. Und zwar entwickelt Meta gerade eigene KI-Chips weiter und das Ziel dabei ist, wie bei vielen Anbietern auch, unabhängig von Nvidia zu werden. Sie bauen auch ein eigenes Agentenökosystem auf. Die haben jetzt Modbook übernommen als Plattform für KI zu KI-Interaktionen. wollen darum eben noch stärker auf das ganze Agentenökosystem setzen. Und Meta denkt auch Werbung neu, das heißt die Zukunft könnte in Ancient to Ancient-Commerce statt klassischer Ads liegen. Das heißt, dass Agenten Werbung für Agenten machen, ⁓ darüber Transaktionen zu generieren. Spannender Ansatz. Mal gespannt, wie das zukünftig funktioniert. Jean-Luc Winkler: Ja, bin ich auch. Aber lass uns das mal ein bisschen näher betrachten. Wie realistisch ist denn Agenten zu Agenten-Commerce tatsächlich? Michael Witzenleiter: Naja, wir sehen ja gerade in diesen ganzen Geobereichen, dass LLMs eingesetzt werden, ⁓ für LLMs zu optimieren sozusagen. Warum nicht auch Agenten einsetzen, ⁓ Shoppingagenten positiv für die eigene Marke zu beeinflussen. Also ist aus meiner Sicht logisch nur eine Ableitung daraus. man größer darüber nachdenkt, muss man sagen, schon eine verrückte Idee. Jean-Luc Winkler: Ja, denke ich auch. Zuerst war es ja so bisschen in den Medien, dass diese Moldbook-Übernahme quasi so verbucht wurde im Grunde genommen. OpenAI hat den OpenClaw-Architekten, Gründer, aus dessen Feder OpenClaw stammt, ergattern können. Und dann blieb für Meta nichts anderes übrig, als sich dann Moldbook zu schnappen. Aber jetzt unter den Punkten, die du dann nennst, Agenten zu Agenten-Commerce, macht das sicherlich schon Sinn, ein System oder in ein System reinzuschauen, was letztendlich von KI für KI gemacht ist. Also von daher könnte schon bisschen spannend sein. Aber dann stellt sich auch die Frage, gefährdet Meta damit nicht das aktuelle Werbegeschäft? Michael Witzenleiter: Ja, ich glaube wir leben aktuell in einer Zeit, wo du dich sehr breit aufstellen musst. Und ähnlich wie es wahrscheinlich die nächsten Jahre immer noch so sein wird, dass viele User klassisch über Google noch recherchieren und parallel dann auch über Chatbots Dinge recherchieren werden, wird sich auch wahrscheinlich auf Meta beides entwickeln. Dadurch, dass es sich vor allem ⁓ klassischen Commerce handelt, bleibt immer noch sehr viel Geschäft übrig für andere Werbemaßnahmen. Ich würde es nicht ausschließen, dass wir mit so einer zweigleisigen Strategie wahrscheinlich die nächsten Jahre noch recht gut leben können als Meta. Kommen wir jetzt zum Thema XAI schauen wir mal an, was es dort Neues gibt. Da haben wir ja schon besprochen, ⁓ sie sind den staatlichen KI-Markt eingestiegen. Das heißt, XAI hat das Pentagon gewonnen und wird nun in sicherheitskritischen Systemen eingesetzt. Damit positioniert sich XAI strategisch eben sehr nah bei solchen Regierungs-KI-Systemen. Man schafft dadurch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ethisch restriktiveren Anbietern. Passt wiederum auch sehr gut zur Strategie von XCI, die ja sozusagen ethisch offener reingehen. Das heißt, Moral spielt dort keine so große Rolle. Fassen wir es mal so zusammen. Jean-Luc Winkler: Ethisch offen ist auch schön ausgedrückt. Michael Witzenleiter: Also, ähnlich wie wir vorhin gesagt haben, das macht für Anthropics einen macht der Move für XRI durchaus auch Sinn, ich sagen. Jean-Luc Winkler: Willst du da denn die Wettbewerbsvorteile sehen durch diese politische Nähe? Ist das ein Wettbewerbsvorteil? Michael Witzenleiter: Für bestimmte Kreise glaube ich schon. wenn man sich mal den US-Markt anschaut und die sehr gespaltene politische Gesellschaft dort, kann so eine Entscheidung, wie sie beispielsweise im Topic gegroffen hat, auch Impact auf viele andere Bereiche dort haben. Also User, dann sagen, Mensch, so eine, in Anführungszeichen, linke KI möchte ich jetzt weder privat noch geschäftlich einführen. kann schon passieren, dass das einen negativen Impact auch hat. Und ich glaube, dass XAI sich mit so einem Move durchaus auch bei dieser klassischen Wählerschaft der Republikaner durchaus auch einen Vorteil sichern kann im B2C- und B2B-Bereich. Von dem her, wie gesagt, macht das aus meiner Sicht schon auch für XAI Sinn. Ich meine, wir müssen immer noch bedenken, wir sind da Herausforderer. die suchen sich gerade so ihre Marktlücken, ⁓ dort zu bestehen. Und sie bedienen, muss man ehrlich sagen, mit solchen Ansätzen natürlich eine sehr konträre Klientel im Vergleich zu den anderen KI-Clayern. Und das kann durchaus sinnvoll sein, ⁓ sich dort zu positionieren. Auch aus meiner Sicht jetzt gerade moralisch offensprochend. Jean-Luc Winkler: Ich bin auch gespannt, was das für abstrahlle Effekte auf die B2B-Nutzung hat. Denn zumindest bei mir im Kopf ist XAI eher so, ich sag mal, mehr B2C-seitig orientiert aufgrund der Historie oder Entstehung, woher es kommt quasi oder womit es verbunden ist. Aber jetzt durch diese politische Integration könnte es natürlich auch für B2B, genauso wie du sagst, dann gerade bei den Anhängern der Republikaner spannender werden. Also mal gucken, wie sich da die Zahlen entwickeln. Michael Witzenleiter: Ja, was gibt es noch bei Microsoft? Die wollen wir natürlich nicht vergessen. Die haben sehr stark in Rechenzentren investiert. Einerseits 3,2 Millionen in Deutschland und andererseits bauen sie auch den AI-Markt in Afrika aus, trainieren dort 3 Millionen Nutzer und starten auch eine ganz große Cloud-Offensive gegen China dort. Sie haben den Copilot neu strukturiert, trennen nun das Produkt ⁓ die Modellentwicklung. Microsoft integriert auch den Copilot nun stärker, das heißt, sie bauen eine einheitliche Plattform auf, die eben noch mehr integriert funktioniert und dadurch auch die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen soll gegenüber anderen Ökosystemen. Kommen wir noch zum letzten Big Player Update mit Apple. Die haben vergleichsweise wenig investiert, wie wir ja schon häufiger auch gehört haben. Das heißt, sie haben 14 Milliarden versus hunderte Milliarden der Konkurrenz auch investiert, nur in dieses ganze KI-Thema. Apple setzt eben stärker auf die Geräte statt auf die Cloud und fokussieren sich eben sehr stark auf On-Device-AI und bestehende Apple-Hardware dafür. Und Apple glaubt eben an ein Modell der Kommunizierung. Das bedeutet, dass die LLMs letztendlich überall integriert sind und zu einer Commodity werden, also zu einem Alltagsgegenstand, wenn man so möchte. die wenig Differenzierung zulässt und deren Differenzierung soll eben darüber kommen, dass diese Karte perfekt in ihrer Hardware entführt ist und miteinander vernetzt. Jean-Luc Winkler: Da ist Apple, glaube ich, alleine unterwegs, was Hardware angeht. jetzt abgesehen von Chip-Hand-Stellern wie Nvidia und Co. Aber wie wird Zeus denn einschätzen, gehört die Zukunft der KI, die in der Cloud läuft oder eher auf dem Gerät? Michael Witzenleiter: Ich glaube, das hängt vom Use Case ab. Ich glaube, per se haben es die User schon lieber, wenn alles auf dem Gerät passiert, als in der Cloud, aus Compliance und Datenschutzkunden, wenn eben die Modelle auch das leisten, was die Cloud Modelle leisten oder zumindest den Anwendungszweck, den der Kunde hat, eben erfüllen. Wollen wir es besser so ausdrücken. Ich natürlich für eine normale Sprachinteraktion mit Siri weniger komplexe große Modelle im Zweifel eben brauche, als wenn ich jetzt ein großes Reasoning-Modell für meine Doktorarbeit in der Cloud einsetzen möchte. Und ich glaube, dass über diese Use-Cases schon Möglichkeiten da sind, sehr, sehr positiv auch abzulehnen. Wobei man natürlich dazu sagen muss, dass Konkurrenten wie Samsung auch auf ähnliche Anwendungen ja schon setzen. Also komplett allein sind sie in diesem Markt nicht. Aber ja, warten wir mal ab. Jean-Luc Winkler: Auf der einen Seite natürlich starker Fokus auf Geräte, auf der anderen Seite weniger Fokus auf eigene KI-Modelle. Zumindest was so die Top-Modelle angeht, würdest du sagen, Apple kann ohne eigene Top-Modelle langfristig bestehen. Michael Witzenleiter: Ich denke schon, ich meine, Apple setzt ja auf dieses Szenario, dass die M's in der Zukunft ⁓ alle gleich sind und man sich dort kaum differenzieren kann und es einfach so viele gute gibt, dass man sich einfach das rauspickt, was man gerade so möchte. Kann man durchaus nachvollziehen, warum die Gedanken in die Richtung gehen und wenn dieses Szenario wirklich so eintritt, dann muss man sagen, haben sie vielleicht alles richtig gemacht. Wer wären andere Anbieter? Sehr, sehr viele Milliarden. in Modelle reinstecken, die eben eine sehr kurze Halbwertszeit haben. Setzen sie auf das Nachhaltige, auf ihre Stärke, auf die Hardware. Auch da muss man sagen, kann man die Strategie nachvollziehen. Ob sie erfolgreich wird, wird auch ein Stück weit davon abhängig sein, wie sich der Markt insgesamt entwickelt. Jean-Luc Winkler: Lass uns doch mal zu den Quick-News übergehen, was hast du diese Woche mit dabei? Michael Witzenleiter: Wir haben eine spannende Quick News von Zalando. Zalando wie KI direkt Umsatz bringt. Der Umsatz bei Zalando ist um 17 % auf über 12 Milliarden Euro gestiegen. Gleichzeitig sind auch die Warenkörbe um 13 % angestiegen. Weil KI, die sie dort einsetzen, einen Impact zeigt. Eine spannende Punktarbeit ist die Retourenquote. Die sinkt um 8 % durch bessere Empfehlungen. und das ist eben genau der Hebel im E-Commerce, man braucht. Wenigere Touren, höherer Umsatz, besser geht es eigentlich nicht. Und dadurch sieht man einfach wie KI durch bessere Relevanz eben die klassischen Probleme, es im E-Commerce gibt, löst. Soweit die Story von Zalando. Ich muss allerdings persönlich zugeben, ich nutze auch Zalando, mir sind die KI-Anwendungen dort bisher noch nicht so in Erscheinung getreten. Mag sein, dass die Proj Recommendations besser sind. Das sieht man ja häufig dann unter der Haube nicht direkt. Wie gesagt, müsste man sich nochmal bisschen tiefer anschauen. Die Zahlen sind beeindruckend und die Story sicherlich schön. Allerdings leben wir immer noch in der Zeit gewissen KI Washings. Müsste man sich nochmal tiefer anschauen. Wenn das wirklich direkt auf diese KI Anwendung zurückkommt. allerdings muss man sagen, das schon sehr beeindruckend und zeigt eben, was da alles möglich ist. Jean-Luc Winkler: Ich habe auch eine Quick News aus dem Commerce Bereich, deswegen ganz das Luzar Lando ausgewählt. Da habe ich einen Blick mal über den virtuellen Teilchen zu Alibaba, denn die bündeln nun ihre KI-Aktivitäten in einer zentralen Einheit. Dort führen sie alles zusammen und das ist jetzt auch strategisch relativ klar kommuniziert und dargestellt worden. Was passiert dort in dieser Einheit? landen die Quen-Modelle, die App-Entwicklung und beispielsweise auch Tools wie Ding Talk. Der Vorteil liegt in der Geschwindigkeit, was passiert dadurch? gibt weniger einzeln stehende Silos, es gibt schnellere Produktzyklen, die hier durchgeführt werden können. Und gleichzeitig geht es aber auch ⁓ Monetarisierung. Also KI soll nicht nur Innovationen liefern, sondern auch direkt den Umsatz vorantreiben. Macht hier auch glaube ich Sinn, das Ganze dann quasi nicht als Standalone-Silo zu betrachten, sondern richtig mit zu integrieren. Und es zeigt unterm Strichen Trend. Denn große Player organisieren KI nicht mehr als Experiment, sondern tatsächlich integriert auch in ihr Kerngeschäft. Michael Witzenleiter: Ja, kommen wir zu unserer letzten Quick News. Google Maps wird zum KI-Assistenten im Alltag. Google baut Maps aktuell massiv um. Mit Ask Maps kann ich komplexe Fragen nun direkt per Sprache stellen. Das geht weit weg von klassischer Navigation hin zu echter Assistenz im Alltag. Und dazu kommt die neue immersive Navigation mit 3D und natürlicher Sprache noch hinzu. Und das Ziel ist klar. Nutzer sollen gar nicht mehr aus dem Google-Ökosystem raus. Für Business bedeutet das mehr Abhängigkeit von Plattformen und Sichtbarkeit wird jetzt noch stärker von den KI-Interfaces gesteuert. Das heißt, da macht sich ein neuer Markt auch auf, der glaube ich ganz spannend für Unternehmen und für Anwender sein kann, sich stärker wieder mit Google Maps zu beschäftigen, weil Google das Thema eben größer denkt als die klassische Navigation. Ein spannendes Thema, behalten wir weiter einen Blick. Das waren jetzt auch die Quick News für heute. Man sieht klar, wie stark KI schon heute auf Umsatzeffizienz und Nutzererlebnis eingezahlt hat. Ich hoffe, das habt ihr mitgenommen. Wenn euch das hier gefallen hat, dann lasst uns gerne Bewertungen da und abonniert den Podcast. Vielen Dank und bis nächste Woche. Jean-Luc Winkler: Nächste Woche da hört ihr uns wieder in einer neuen Folge mit einem spannenden Gast. Da geht es nämlich rund ⁓ das Thema Mitarbeiter in