insights! #114: KI-Realität, Robotik-Revolution & China-Power: Was laut Pip Klöckner gerade wirklich zählt

Künstliche Intelligenz steht mitten in einem technologischen Umbruch, der schneller voranschreitet, als viele wahrhaben wollen. Pip Klöckner, Technologieanalyst, Podcaster und Investor, sprach in der aktuellen insights!-Folge mit Joubin Rahimi über den Status quo, die nächsten Entwicklungsschritte und darüber, worauf es jetzt wirklich ankommt für Unternehmen, für Investoren und für alle, die mit Technologie gestalten wollen.

3 Key Learnings:

1. KI wird zuverlässig besser: Die Entwicklung verläuft nicht linear, sondern exponentiell. Modelle werden günstiger, leistungsfähiger und breiter einsetzbar – und das schneller, als viele denken.

2. Der wahre Innovationsmotor liegt in Infrastruktur und Robotik: Während Milliarden in Sprachmodelle fließen, entstehen die größten Fortschritte in Bereichen wie spezialisierte Chips, Robotik und Hardware-nahe KI-Anwendungen.

3. Wir stehen am Anfang einer neuen Produktionslogik: Apps, Spiele und sogar Haushaltsroboter lassen sich zunehmend automatisiert mit KI entwickeln – ganz ohne klassisches Team. Das verändert nicht nur Prozesse, sondern ganze Branchen.

„ChatGPT ist mein Produktmanager, Claude ist mein Programmierer. Dem gebe ich noch ein zweites Modell als Co-Programmierer, damit die sich gegenseitig korrigieren. Und heute kamen die News, dass jemand eine App komplett gebaut hat, die durch den App-Store-Prozess von Apple gegangen ist. Wir stehen an der Grenze, wo man kleine Apps komplett mit KI bauen lassen kann.“

Philipp Klöckner Tech Analyst • Investor & Advisor • Digital Marketing & Organic Growth • aka Pip Kloeckner KKR & Co. Inc.
Künstliche Intelligenz steht mitten in einem technologischen Umbruch, der schneller voranschreitet, als viele wahrhaben wollen. Pip Klöckner, Technologieanalyst, Podcaster und Investor, sprach in der aktuellen insights!-Folge mit Joubin Rahimi über den Status quo, die nächsten Entwicklungsschritte und darüber, worauf es jetzt wirklich ankommt für Unternehmen, für Investoren und für alle, die mit Technologie gestalten wollen.

Fortschritt trotz Skepsis: KI entwickelt sich zuverlässig weiter

In den vergangenen Monaten war immer wieder von einem „AI Stillstand“ die Rede. Stimmen wurden laut, die behaupteten, die Entwicklung stagniere. Pip Klöckner hält entschieden dagegen: Zwar gab es kurzfristig mehr Skepsis im öffentlichen Diskurs, doch inhaltlich sieht er eine klare Linie die Modelle werden kontinuierlich besser, effizienter und leistungsstärker. Google Gemini Pro hat OpenAI technologisch zwischenzeitlich überholt, während gleichzeitig chinesische Modelle wie DeepSeek und Quen (Alibaba) mit vergleichsweise angeblich geringem Investment erstaunliche Qualität erreichen. Eine der größten Veränderungen betrifft die Effizienz. Die Kosten für sogenannte Inferenz, also das Ausführen von KI-Modellen, sind allein im letzten Jahr um den Faktor 1.000 gesunken. „Viele Dinge, die vor einem Jahr wirtschaftlich undenkbar waren, sind heute plötzlich möglich.“ – Pip Klöckner Diese Entwicklung öffnet neue Türen und das nicht nur für Unternehmen, sondern auch für Einzelpersonen. KI wird zunehmend zu einem Werkzeug, das produktiv von jedem eingesetzt werden kann.

Vom Assistenten zum Mitgestalter: Wie KI zum Produktivfaktor wird

Die Rolle von KI verändert sich. Sie ist längst nicht mehr bloß ein Tool für Text oder Bild, sondern übernimmt konkrete Aufgaben in Entwicklungs- und Geschäftsprozessen. Pip beobachtet eine neue Generation von Anwendern, die sich ihr eigenes KI-Team zusammenstellen: ein Sprachmodell wie ChatGPT für das Coding, ein zweites Modell wie Claude zur Qualitätssicherung ergänzt um ein weiteres System, das Abfragen gegenprüft und potenzielle Fehler erkennt. Diese Kombination macht es heute schon möglich, funktionsfähige Softwarelösungen vollständig mit KI zu erstellen. Und das mit hoher Geschwindigkeit: Ein Beispiel aus dem Umfeld, das Pip nennt, zeigt, wie ein Entwickler mit 500 Prompts in einer Nacht einen Multiplayer-Flugsimulator gebaut hat, der von zehntausenden Menschen gleichzeitig gespielt werden konnte.

Nächste Phase: Von der Bild- und Videogenerierung kommt die 3D-Welt

Für Pip ist die technologische Entwicklung klar strukturiert: Nach dem Durchbruch in der Bildgenerierung (2022) und der Videoproduktion (2023/24) steht nun die Generierung ganzer virtueller Welten bevor. Spiele- und Filmindustrie werden durch diese neuen Möglichkeiten grundlegend verändert – nicht durch neue Tools, sondern durch vollständig automatisierte Produktionsprozesse. In dieser Dynamik hier eine klare Botschaft für Unternehmen: Wer heute noch auf bestehende Prozesse vertraut, ohne sich technologisch neu auszurichten, riskiert, den Anschluss zu verlieren.

Falsche Schwerpunkte? Warum Pip nicht in LLMs investiert

Während derzeit ein Großteil des Investitionsvolumens in Large Language Models fließt – also in die „großen“ KI-Grundmodelle wie GPT oder Claude –, geht Pip einen anderen Weg. Für ihn ist dieser Markt überhitzt. Die Trainings- und Betriebskosten sind enorm, der Wettbewerb ist hoch, und die besten Köpfe der Branche erzielen Gehälter, die selbst im Silicon Valley ungewöhnlich sind. Stattdessen richtet er seinen Fokus auf Infrastruktur: auf spezialisierte Chips, Inferenz-Technologie und vor allem auf Robotik. Während 70 Prozent der Investments in LLMs fließen, entfallen auf Robotik gerade einmal zehn Prozent – für Pip eine verpasste Chance. „In Robotik und Infrastruktur fließt derzeit viel zu wenig Kapital – obwohl dort die entscheidenden Innovationen entstehen.“

Haushaltsroboter, die verstehen – nicht nur funktionieren

Besonders spannend findet Pip die Fortschritte im Bereich der robotischen Autonomie. Roboter, die nicht nur programmierte Abläufe wiederholen, sondern abstrakt verstehen, was sie tun z.B., wie man einen Tisch deckt oder den Kühlschrank einräumt. Möglich wird das durch die Kombination aus LLMs und Simulationen, die es Robotern erlauben, aus Beobachtung zu lernen.

Ein echter Meilenstein ist für ihn die sogenannte „Dexterity“ also das Fingerspitzengefühl. Ein Roboter, der einen Schnürsenkel binden kann, hat die Fähigkeit, nahezu jede komplexe physische Aufgabe zu lösen. Damit wird der Weg frei für Serviceroboter, Haushaltshilfen und Logistiksysteme, die ohne menschliche Hilfe auskommen.

Deutschland im Rückspiegel und auf dem Bahnsteig?

Zum Schluss der Diskussion wagt Pip den Blick nach Deutschland und der ist, wenig überraschend, kritisch. In einem zukünftigen Szenario, in dem KI und Robotik ganze Wertschöpfungsketten automatisieren, zählen vor allem zwei Dinge: Energie und Rohstoffe. Und genau hier hat Deutschland strukturelle Schwächen. Aber: Es gibt einen Hoffnungsträger das Humankapital. In Deutschland gibt es führende Universitäten, eine starke Entwickler-Community und exzellente Forscher. Viele von ihnen arbeiten heute allerdings in den USA, bei Meta, Google oder OpenAI. Die Herausforderung liegt nicht darin, neue Talente auszubilden, sondern bestehende zu halten oder zurückzuholen.

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Hier ist der Inhalt:

Joubin Rahimi

Grandios, dass ihr wieder dabei seid zu einer neuen Folge von insights! Mein Name ist Joubin, Joubin Rahimi und heute mit dabei, wieder mal Pip Klöckner. Hallo Pip.

 

Pip Klöckner

Hallo, ich freue mich, da zu sein.

 

Joubin Rahimi

Ich freue mich mega, dass wir zum zweiten Mal sprechen. Vor fast genau einem Jahr, ich glaube, zehn Monate warst du ja bei uns am See, draußen in der Beach Location. Ich weiß noch, alle haben geschlottert, weil wir einfach viel länger oder du hast viel länger gemacht als geplant und die Sonne ging unter, aber keine Person ist gegangen. Also das war schon Hammer. Deswegen bist du auch wieder hier.

 

Pip Klöckner

Ich erinnere mich gut, ja.

 

Joubin Rahimi

Und danke auch, dass es wieder geht. Wir haben damals über AI und du hast deinen Vortrag über eine ganz breite Facetten oder Facetten von AI gehalten. Heute würde ich gerne so ein bisschen, was hat sich in den zehn Monaten verändert, mit dir besprechen. Die meisten kennen dich, aber vielleicht magst du noch zwei, drei Sätze zu dir sagen und woher man dich sonst kennen könnte und was man sonst noch mitnehmen sollte.

 

Pip Klöckner

Ja, ich bin Philipp Klöckner, oder Pip Klöckner auch genannt, bin Technologieanalyst, Podcaster, Investor, Berater, berate Private Equity-Unternehmen, bin Aufsichtsrat bei börsennotierten Firmen, Beirat, mache viele Sachen parallel, aber alle haben mit Technologie und mit Analyse zu tun im weitesten Sinne. Daher der Titel. Mache zweimal die Woche den Doppelgänger Tech Talk Podcast und bin in vielen anderen Podcasts zu Gast. So viel zu mir. Du hast gefragt, was hat sich entwickelt im letzten Jahr oder was ist seit der letzten INSIGHTS passiert. Ich würde sagen, also einerseits das Narrativ ist durch das Jahr relativ skeptisch geworden und es kamen mehr skeptische Stimmen teilweise. Es gab so, da werde ich gleich noch drüber reden in meinem Talk, so dieses AI is hitting a wall Narrativ. Viele Skeptiker, die gesagt haben, wir sehen eigentlich gar keine Fortschritte mehr.

 

Joubin Rahimi

Global oder eher Europa, Deutschland?

 

Pip Klöckner

Ich würde sagen, sogar global erst mal, dass Leute nicht mehr genug Fortschritte oder ein Teil der Leute nicht mehr genug Fortschritte sehen konnten für einen kurzen im Moment. Schaut man sich aber das Jahr jetzt im Verlauf an und die letzten zwölf Monate, da sieht man, dass die Modelle eigentlich sehr berechenbar immer besser geworden sind. Google Gemini Pro hat noch mal OpenAI sogar geholt. Openai hat sich trotzdem selber auch krass weiterentwickelt. Neu war, dass zwei sehr starke chinesische Modelle hinzugekommen sind. Einmal Deep Seek, was mich den Markt erschüttert hat, weil die angeblich mit 6 Millionen US-Dollar nur so milliardenschwere Modelle geschlagen haben. Da erkläre ich auch gleich noch ein bisschen, was da dran ist. Alibaba hat einen Quen, ein sehr mächtiges Open-Source-Modell gebaut und gleichzeitig ist in der Bildgenerierung viel passiert. Video sind wir unheimlich stark vorangekommen, jetzt mit Veo3 von Google auch. Was mir immer auffällt, ist, dass alles, was Leute vor ein Jahr oder vor zwei Jahren für unmöglich auf Jahrzehnte erklärt haben, passiert jetzt in Monaten eigentlich gefühlt.

 

Joubin Rahimi

Ist halt nicht linear, diese Veränderung ist halt nicht linear.

 

Pip Klöckner

Und selbst, ich habe letztes Jahr bei euch diese Folie gezeigt, wie KI-Wissenschaftler, die selber mit KI arbeiten, das einschätzen und selbst die verlagern ihre Einschätzung, wann gewisse Milestones eintreten, immer weiter nach vorne. Also das erste Buch, was ein Bestseller wird, der erste Popsong, der erste Film und so weiter, die sagen, alles wird früher passieren, jedes Jahr noch früher als erwartet. Das heißt, es gibt eine Beschleunigung, das führt sich so ein bisschen exponentiell an und das ist für uns Menschen immer schwer nachzuvollziehen.

 

Joubin Rahimi

Wir haben es am eigenen Leib erfahren. Wir haben auch überlegt, wie können wir Projekte effizienter machen, weil es für Kunden dann ja schöner ist, wenn das Projekt schneller kommt, in einer höheren Qualität, mehr Funktion zum gleichen Preis oder wie auch immer. Und da gab es dann auch erst mal so Abwehrhaltungen am Anfang. Das geht noch nicht, das ist nicht toll, viele Fehler. Und dann kam noch mal Claude und dann an so einem Wochenende hat sich die Meinung der Teammitglieder, die skeptisch waren, noch mal komplett gedreht und die so oder so positiv waren. Die sind wie auf Heroin gewesen. Die haben da das Wochenende durchgeklopft, aber weil sie gesagt haben, begeistert waren davon. Diese Momente, das war jetzt so im Coding, aber ist wahrscheinlich noch woanders.

 

Pip Klöckner

Das Schwierige an meinem Job ist, Leuten zu erklären, wann redet man über die Zukunft, wann redet man über die Gegenwart und das, was mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit morgen oder übermorgen schon funktionieren wird. Und Leute nutzen gern so Unzulänglichkeiten von heute, eine Halluzination hier oder ein Codefehler da von Claude, zu sagen, das funktioniert alles noch nicht. Das kann nicht so viel wie Menschen. Sie vergleichen es fairerweise auch gar nicht mit dem durchschnittlichen Menschen, sondern mit dem perfekten Menschen. Aber wenn man sich die Entwicklung anschaut, dann sieht man eigentlich, kann man sehr gut voraussehen, wann gewisse Dinge zuverlässig genug werden, schnell genug, günstig genug werden. Wir haben eine sehr zuverlässige Verbesserung von Hardware und damit über die Modelle, insbesondere die Abfrage, die Inferenz wird immer günstiger. Das ist ein Faktor 1.000, günstiger geworden allein im letzten Jahr.

 

Joubin Rahimi

Da muss man einfach noch mal sagen …

 

Pip Klöckner

Viele Sachen, die wirtschaftlich unerschwinglich waren.

 

Joubin Rahimi

Faktor 1. 000.

 

Pip Klöckner

Genau, von einem Jahr. Viele Sachen, die wirtschaftlich unerschwinglich waren, werden auf einmal erschwinglich. Deswegen gibt es jetzt diese ganzen Deep Search, Deep Seek, Deep-Think-Modelle, weil das Nachdenken bei der Abfrage der Modelle so günstig geworden ist, dass man verschiedene Instanzen gleichzeitig gegeneinander laufen lassen kann. Die können sich gegenseitig korrigieren. Da kriegt man zum Beispiel Halluzinationen weg. Wenn man viermal die gleiche Abfrage macht, dann sagt man, wir sind uns nur sicher, wenn viermal das Gleiche rauskommt. Wenn viermal was anderes rauskommt, ist es wahrscheinlich eine Halluzination. So kann man ganz viele kleinere Probleme schon immer besser lösen. Es geht im Großen in Unternehmen, die Projektfabriken, so wie du das gerade beschrieben hast, vielleicht bauen oder ihre Supply Chain schon komplett von KI erst mal beobachten lassen und dann vielleicht später analysieren, so eine Art Co-Pilot bauen und ganz am Ende vielleicht übernehmen lassen von KI. Aber gerade auch aus der Start-up-Branche oder so Solo-Entrepreneur-Branche, sieht man halt die ersten Leute, die sagen: ChatGPT ist mein Produktmanager, Claude ist mein Programmierer. Dem gebe ich noch ein zweites Modell, so als Co-Programmierer, damit die sich ein bisschen korrigieren. Um dann wieder sicher zu sein, hat der da herumgesponnen, guckt noch mal wie so ein Peer-Programmer, eine zweite KI mit drauf. Und heute kamen gerade die News, dass jemand eine App einfach komplett gebaut hat, die durch den App-Soft-Prozess von Apple wirklich durchgegangen ist auch. Wir stehen jetzt an der Grenze, wo man kleine Apps komplett mit KI bauen lassen kann. Es gibt dieses Beispiel von jemandem, der einen Massive Multiplayer Online Flugsimulator gebaut hat. Der sieht noch so ein bisschen wie Minecraft aus und sehr klotzig, aber der hat ihn innerhalb von einem Abend mit 500 Prompts, hat jemand, der zwar Programmierer ist, aber noch nie die Spiele programmiert hat, hat quasi einen Flugsimulator, den 50. 000 Leute gleichzeitig spielen konnten, gebaut, hat damit schon Werbegeld verdient und so weiter. Und das sind ja jetzt die Anfänge, die wir sehen. Das heißt, der Flugsimulator wird morgen nicht mehr klotzig sein, sondern irgendwann eine realistische Welt haben. Ich sage auch immer, das Vorletzte Jahr ging es sehr Bildgenerierung, die letzten zwölf Monate sehr Video-Generierung. Das nächste wird jetzt sein, dass wir komplette 3D-Welten generieren, die Filmindustrie, die Spielindustrie. Früher gab es Leute, die haben da einzelne Haare an einem Tier oder Blätter im Wald animiert für Filme oder für die Spielindustrie. Das wird natürlich jetzt alles KI machen und ganze Welten bauen und jeder kann eigentlich in seiner eigenen Spielewelt irgendwann sein eigenes Spiel spielen.

 

Joubin Rahimi

Und das, was ich jetzt habe, letztes Jahr auch schon gesagt. Das wiederhole ich, glaube ich, schon seit eineinhalb, zwei Jahren. Mit Gutenberg hat sich ja die Verteilung von Wissen demokratisiert, mit dem Internet, Social Media und Co, die Verteilung von Informationen. Also da konnte ein Mensch, da kann er immer noch die gesamte Welt erreichen. Und jetzt mit AI, die Generierung von etwas wird ja demokratisiert. Und du hast ja schon angesprochen, dass die Branchen sich verändern. Wenn du jetzt als Investor drauf guckst, wo sind so die Felder, wo du sagst, da würdest du auch mehr investieren, als die Felder, wo du sagst, das ist schwierig? Also sind wir ein IT-Service-Unternehmen, ich sage, wir müssen uns selbst neu erfinden. Das ist total wichtig. agentur. Wir müssen uns selbst neu erfinden, so wie der Video-Screen-Designer, der sich auch neu erfinden muss. Aus der Tech-Sicht und Analystensicht, wo wird es spannend?

 

Pip Klöckner

Ich habe neulich im Podcast darüber geredet. Das Interessante ist, dass ungefähr zwei Drittel der Investments wirklich in dieses LLM-Grundlagenmodell leergehen, einfach weil die so viel Energie und Rechenzeit und damit Geld verbrauchen, um trainiert zu werden und die zu betreiben. Es gibt ja gerade einen riesen War for Talents. Also Programmierer oder Researcher, sagen die Top AI-Researcher, verdienen hunderte von Millionen im Jahr teilweise. Das heißt, es kostet alles so viel Geld. Deswegen geht unheimlich viel Investment in dieses LLM leer. Da glaube ich nicht dran. Ich will tatsächlich in KI-Infrastruktur, also entweder so physische Chips, Hardware, so was wie GROK oder Cerebras, das sind so Firmen, die die nächste Generation von Inferenz-Ships entwickeln, investieren. Und in das ganze Thema Robotics würde ich fast blind investieren. Ich habe ein bisschen die Angst, dass das am Ende doch alles nach China geht, aber das halte ich für einen großen … Und da fließt vergleichsweise irgendwie 10% oder so des Investments im weitesten Sinne KI geht in Robotics und Infrastruktur und Hardware, während 70% in LLMs gehen. Das heißt, ich würde da so ein bisschen antizyklisch eher an Hardware und Robotics denken. Meiner Meinung nach, fließt da zu wenig Geld rein. Da schaue ich auch, dass ich so ein bisschen Exposure aufbaue.

 

Joubin Rahimi

Ja, ich finde bei Robotics, Robotics mit AI in Kombination wird ja ganz viel verändern. Die Pflege von Menschen, Haushaltshilfen zu Hause, in den Firmen noch mehr zu machen, wo dann bisher Menschen drin waren. Das wird explodieren. Quantencomputer dazu. Hast du da eine Einstellung dazu, wie das und diese Rechenpower dann noch kurz verändert?

 

Pip Klöckner

Vielleicht noch kurz Thema Robotiksthema, weil das ist auch spannend. In den letzten zwölf Monaten, das habe ich vorhin nicht erwähnt, aber das ist auch noch mal ganz wichtig, was Wichtiges passiert. Und zwar, wir haben seit Jahrzehnten so Industrieroboter, die superpräzise die gleiche Sache 10. 000 am Tag machen können. Super effizient, superpräzise. Aber was jetzt dieses Jahr und insbesondere auch durch die LLMs ermöglicht wurde, ist, dass Roboter sich in kompletten neuen Umgebungen zurechtfinden können und Tätigkeiten ausführen, die sie durch reine Beobachtung gelernt haben. Man hat einfach einem Roboter 10. 000 verschiedene Menschen beim Abwaschen gezeigt oder vielleicht sogar das simuliert. Man kann ein Computerspiel bauen, wo man künstliche Figuren beim Abwaschen zeigt und aus diesen synthetischen Daten lernen Roboter dann. Und das Neue ist, es gibt Roboter, Haushaltsroboter, die müssen die Umgebung nicht mehr kennen, sondern die schiebst du in eine in Wohnungen rein, die sie noch nie gesehen haben und du sagst denen: Wisch mal den Boden oder räum mal den Kühlschrank auf oder mach die Teller sauber und die können das in der Umgebung, die sie noch nie gesehen haben, weil sie abstrakt wissen, was ein Teller ist, abstrakt wissen, wie Abwaschen gehen. Und das ist ein riesen Durchbruch, den wir vor zwölf Monaten erst in Ansätzen hatten und das sich jetzt sich sehr stark verbreitet.

 

Joubin Rahimi

Und das wird auch total viel verändern.

 

Pip Klöckner

Das ist der absolute Game-Challenge. Das ist der Weg zum Haushaltsroboter, das ist der Weg zum Pflegeroboter. Es wird viel darüber über sogenannte dexterous hands. Also die letzte große Challenge ist, Dexterity heißt Fingerspitzengefühl. Also wenn du jetzt mit einem Logistiker redest, der würde immer sagen, genau, so was anfassen.

 

Joubin Rahimi

Dass man es wirklich anfassen kann, ohne es kaputt zu machen.

 

Pip Klöckner

Ein Logistiker würde sagen, große Pakete von A nach B, das können Roboter schon alles machen, das machen Roboter auch, aber so ein Plastiksack, wo so ein Hemd drin ist, eine Retoure bearbeiten von so einem weißen Hemd, wieder zusammenfalten in einen Plastiksack rein, das ist noch relativ schwer, aber auch da gab es in den letzten Jahren einen Fortschritt, ein neues Google-Modell, wo Google mit zwei Roboterhändern ein Schnürsenkel sozusagen gebunden hat und da weißt du, wenn du einen Schnürsenkel binden kannst, dann kannst du wahrscheinlich fast alles. Dann hast du das Fingerspitzengefühl und dann auch da kommen wir super weit voran. Du hattest Quantencomputer. Das ist noch nicht … Ich habe mich noch nicht so viel damit beschäftigt, ehrlich gesagt, sondern ich habe natürlich verfolgt, dass Microsoft, Google und so alle ihre eigenen Quanten Chips bauen, die sagen, rein theoretisch, sie sind immer relativ unscharf noch, wo das auch so ein Kinderproblem ist, beziehungsweise macht man da eigentlich so ein bisschen das Gleiche wie bei den LLMs. Das heißt, das Qubit ist so ein bisschen fuzzy. Wie sagen wir es? Es kann ganz viele verschiedene Statuszustände einnehmen, nicht nur 0 und 1. Und das dann richtig einzuschätzen, also es ist noch nicht so präzise einfach, auf welchem Zustand das ist.

 

Pip Klöckner

Aber da kann man das Gleiche machen, dass man den Fehler akzeptiert und man macht einfach viermal die gleiche Rechenoperation. Und nur wenn alle Quanten das Gleiche rausgeben, dann schätzt man dieses Potenzial, auf dem es sich gerade befindet. Das heißt, da kommt man weit voran.

 

Joubin Rahimi

Warum ich da so einen Haken habe? Ich sage mal, sonst, der Rechner hat jetzt immer null und eins und ich meine, NVIDIA hat ganz viele null und eins und gleichzeitig. Und mit den Quantencomputern habe ich nicht null und eins, sondern etwas zwischen null und eins. Und das entspricht vielmehr der generativen AI, den neuronalen Netzwerken und so weiter. Und daher dachte ich, das muss auf jeden Fall so einen Push auch noch geben, wie intensiv oder wie rechenintensiv die Leistung sein wird.

 

Pip Klöckner

Das wird ähnlich wie AI, wieder so eine Art Grundlagentechnologie sein, die ganz viele Sachen beflügelt. Also es ist angefangen mit Wissenschaft. Darüber reden wir mal viel zu wenig. Das heißt, es wird die Wissenschaft beschleunigen. Es sind viele Sachen, die wir nicht ausrechnen können heute, die Kapazität nicht haben. Wettermodell oder so was sind wir immer noch relativ viel genauer auf den Boden. Viel genauer, viel aufwendiger Sachen rechnen, mit bei den Quantencomputern. Kryptografie, Cyber Security sind natürlich Fälle, wo man sich viel Sorgen auch macht. So gibt es irgendwelche sicheren Passwörter noch oder wie schützt man die Blockchain am Ende. Darauf wird es wichtig. Aber natürlich auch Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz, die ja letztlich von Rechenzeit getrieben ist. Also wenn man es schafft, dann Matrixmultiplikationen mit Quantenschips zu verbinden, dann kann man höchstwahrscheinlich auch selbst mit bestehender KI-Technologie oder bestehenden KI-Modellen noch mal deutlich mehr erreichen oder sogar Modelle bauen, die auch diese Chips noch mal besser zugeschritten sind, dann so ein ganz anderes Potenzial erreichen können.

 

Joubin Rahimi

Und das Mooresche Gesetz, hattest du letztes Jahr, glaube ich, schon gesagt, ist ausgehebelt, oder?

 

Pip Klöckner

Es gibt verschiedene Anzeichen. Cerebras, diese Firma, die diesen Super-Chip gebaut hat, indem sie Chips nicht mehr einzeln bauen, sondern den ganzen Wafer, also die ganze Halbleiterscheibe, zu einem Chip machen. Dadurch ist die Kommunikation zwischen den verschiedenen Kernen viel schneller, weil man mit Licht geht. Also dann das Thema, sozusagen  Datenübertragung mit Lichtgeschwindigkeit innerhalb von Chips, LightMatter und so. Daran wird gerade viel geforscht. Am Ende wird man wahrscheinlich so Super-Chips haben, die ein kompletter Wafer quasi sind, die dann mit Lichtgeschwindigkeit untereinander kommunizieren. Das heißt, Daten auch viel schneller austauschen können. Das wird uns wahrscheinlich auf eine höhere Trajektorie auf der Uhrkurve, die wir bisher haben, also wo der irgendwie angefangen mit dem 486 oder 386, der 286 und so weiter. Da gibt es ja so eine logarithmische Kurve, die relativ klar nach oben zeigt. Und wir sehen aber, dass Cerebras mit diesem Mono-Wafer-Ship schon über die Kurve ist. Das wächst dann wieder mit ähnlicher Geschwindigkeit, aber sie sind quasi immer ein Level weggesprungen. Und ich glaube, durch die Lichtkommunikation könnte es noch mal schneller dann auch werden.

 

Joubin Rahimi

Das sind ja alles internationale Projekte und Fortschritte. Wo siehst du Deutschland? Wo siehst du Deutschlands Stärken? Wo würdest du sagen, können wir einfach auch mehr tun, in diesem stark verändernden Markt auch wirklich aktiv zu sein?

 

Pip Klöckner

Ich fange mal mit dem Pessimistischen an. Also in einer Welt, wo wir Human-Level-Maschineintelligence haben, also KI, die so schlau ist wie Menschen, das wird in absehbarer Zeit passieren, vielleicht 18 Monate, vielleicht fünf Jahre, aber sicher nicht 20, glaube ich. Und wo wir sagen, was man Full Automation of Labor heißt, also dass Roboter menschliche Tätigkeiten, physische Tätigkeiten übernehmen, gibt es eigentlich nur zwei ultimative Ressourcen, nämlich, Energie, um zum Beispiel KI zu betreiben oder auch die Roboter zu betreiben und die Rohstoffe, um die Roboter zu bauen. Weil sobald ich Roboter habe, Roboter können Autos bauen, Roboter können Roboter bauen, Roboter können irgendwie Servicedienstleistung machen, können Lebensmittel produzieren, können Landwirtschaft betreiben und so weiter. Das heißt, ultimativ geht es nur noch Strom und Rohstoffe, seltene Erden, Stahl, also Eisen, vielleicht Kohle.

 

Joubin Rahimi

Und da sind wir beiden nicht weit vorne. Genau.

 

Pip Klöckner

Also die Gewinner von der Entwicklung werden ganz klar Russland und China, weil man jetzt riesige Flächenlände mit massiven Ressourcen sind, sind vielleicht die Golfstaaten noch ein bisschen, die energetisch gut versorgt sind. Das heißt, das spricht erst mal nicht für uns. Wir haben hohe Energiepreise, keine eigenen Ressourcen, nicht gut. Was wir haben, ist unheimlich gutes Humankapital. Wir haben in Tübingen, an der RWTH, Thun München, TU Berlin, KIT in Karlsruhe, viele Top-Universitäten mit Top-KI-Forschern. Wenn man sich die Patente aus der der KI-Welt anschaut, dann kommen die fast alle aus China und aus den USA. Liest man sich den Namen aber durch, sind es ganz oft deutsche Forscher, die bei DeepMind oder bei Meta im Fair Research Lab oder bei OpenAI arbeiten. Das heißt, eigentlich haben wir die Leute. Wir müssen es nur schaffen, dass sie in Deutschland gründen wollen. Wir haben tiefe, vertikale Wertschöpfungsprozesse. Die USA sind vielmehr auf Binnenkonsum, Marketing, so was ausgerichtet. Wir haben eigentlich Wertschöpfungsketten, dass wir sagen, Automobilbauer, Werkzeugbauer, Stahlindustrie und so weiter. Da fallen viele industrielle Daten an, die wertvoll sein könnten, um eine industrielle KI zu entwickeln, dass Industrie 4.0 oder 5.0, wie man es dann nennen möchte. Ich glaube, das sind vielleicht ein einigermaßen stabiles politisches System und ein Sozialsystem noch, wobei das in der Vergangenheit ja nicht dafür gesprochen hat, dass man damit Wissenschaftler halten kann.

 

Pip Klöckner

Es hat bestimmt ein bisschen geholfen, dass gerade ausländische Wissenschaftler sich in den USA zunehmend unwohler fühlen. Frankreich macht Kampagnen, um Leute wieder zurückzuwerben nach Europa. Das sollten wir vielleicht auch machen, aber die Leute am besten gar nicht erst in die USA gehen lassen. Also so ein Humankapital ist im Zweifel die Hoffnung. Wir haben ganz viele Entwickler und Entwicklerinnen in Deutschland, ganz viele Studierende, die auf dem IT-Gebiet oder oft bei der KI-Forschung führend sind. Und damit haben wir eigentlich alles, was man braucht. Energie können wir sagen, wenn wir uns beeilen, können wir mit den verfügbaren Ressourcen, zu denen wir noch Zugang haben, zumindest relativ günstige erneuerbare Energie und Speicher Technologie bauen, meinetwegen auch Nuklear, wenn das vergleichbar günstig sein kann. Das Rohstoffproblem werden wir nicht lösen, die müssen wir irgendwo einkaufen. Aber ich würde sagen, der Zug ist natürlich noch nicht abgefahren.

 

Joubin Rahimi

Und das ist ein super Schlüsselwort, zu sagen, der Zug ist nicht abgefahren, aber wir müssen jetzt handeln, damit wir alles …

 

Pip Klöckner

Genau, das ist fünf nach zwölf definitiv. Aber man kann den Zug ja noch sagen. Es kommt ja wieder ein Zug.

 

Joubin Rahimi

Ja, aber wir gucken, ob wir den noch mal irgendwie erreichen können. Pipp, danke dir für die Insights. Ich freue mich gleich noch mal, dich auf der Bühne sehen zu können. Und danke, dass ihr zugeschaut habt. Wenn ihr Fragen habt, wahrscheinlich wie immer beantwortet ihr es oder so über diese sozialen Medien. Danke.

 

Pip Klöckner

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Joubin Rahimi
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Blog 05.10.23

So meisterst du die Herausforderungen der Kundenerwartungen

Heute befassen wir uns mit der 6.These unserer D2C-Studie, die wir in Kooperation mit dem ECC Köln veröffentlicht haben. Die Studie fokussierte sich auf den Heim & Garten Sektor und untersuchte insgesamt sieben Thesen in Bezug auf Direktvertrieb. In diesem Beitrag schauen wir uns die These „Konsumenten haben hohe Erwartungen an ihren Onlinekauf bei Herstellern“ genauer an und überprüfen sie auf Gültigkeit.
Blog 25.07.24

ROI-Optimierung im Commerce: KI, B2H & Omnichannel-Strategy

In der neuesten Folge von insights! begrüße ich Frank Miller, den CEO der Inbound-Marketingagentur straight. Was folgt, ist ein tiefgehendes Gespräch über Digitalisierung, Marketingstrategien und die Rolle von Künstlicher Intelligenz im modernen Geschäftsleben.
Blog 25.01.24

D2C: Kundenorientierung und Personalisierung im E-Commerce

In dieser insights!-Folge teilt Saskia Roch, Managing Director vom ECC NEXT, Einblicke mit dir, wie digitale Services, D2C-Strategien und eine starke Kundenorientierung die Spielregeln im E-Commerce verändern. Der Haupttrend? Künstliche Intelligenz! Saskia Roch betrachtet KI als eine goldene Gelegenheit für den Mittelstand, um den Fachkräftemangel zu bewältigen und rasch Fortschritte zu erzielen.

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