KI und Tech to Go - der Praxis-Pitch

Während Europa mit Black Forest Labs endlich einen KI-Champion in der Bildgenerierung hat, zeigt eine bahnbrechende MIT-Studie die brutale Wahrheit über KI und Arbeitsplätze: 11,7 Prozent aller US-Jobs könnten bereits heute automatisiert werden – ein Wert von 1,2 Billionen Dollar. Doch das Überraschende: Es trifft nicht die, die wir erwarten. In dieser Folge analysieren Christian und Yusuf die 300-Millionen-Euro-Finanzierungsrunde von Black Forest Labs und diskutieren, warum das deutsche KI-Startup mit seinen Flux-Modellen zum heimlichen Gewinner der Branche werden könnte. Investoren wie Andreessen Horowitz, Nvidia und Adobe setzen auf die Technologie – aber wird Europa das Unternehmen halten können? Der Kern der Episode: Zwei gegensätzliche Studien zum KI-Arbeitsmarkt. Während das deutsche Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) optimistisch von einem Nullsummenspiel ausgeht, zeichnet eine MIT-Studie mit 151 Millionen simulierten Arbeiter-Agenten ein drastisch anderes Bild. Die Erkenntnis: Die kognitive Mittelschicht – Verdiener zwischen 80.000 und 150.000 Euro – wird am härtesten getroffen. Nicht Fabrikarbeiter oder Kassierer, sondern Finanzexperten, IT-Spezialisten und Verwaltungsangestellte stehen vor der Automatisierung. Außerdem in dieser Episode: Trumps "Genesis Mission" – ein ambitioniertes Projekt, das Science Foundation Models schaffen soll, um Amerikas KI-Vorsprung zu sichern. Warum Apple wieder mit Intel zusammenarbeitet. Und warum HP als erstes Fortune-500-Unternehmen offen 6.000 Stellen wegen KI abbaut.

In dieser XXL-Episode nehmen wir uns fast zwei Stunden Zeit für die großen KI-Fragen unserer Zeit. Während die Tech-Giganten 423 Milliarden Dollar allein 2025 in KI-Infrastruktur pumpen, fragen sich Investoren und Unternehmen: Ist das die größte Chance oder die nächste Blase? Wir starten mit einem brandaktuellen Thema, das Eltern, Lehrer und Schüler gleichermaßen bewegt: Wie soll Bildung mit KI umgehen? Der ehemalige OpenAI-Forscher Andrej Karpathy hat klare Vorschläge – und wir diskutieren, warum das Schulsystem einen Paradigmenwechsel braucht. Von der Volksschule bis zur Uni: KI-Erkennung ist gescheitert, aber wie geht es jetzt weiter? Amazon investiert 50 Milliarden in US-Regierungs-KI, Black Forest Labs bringt Flux 2 gegen Googles Imagen 3, und Anthropic schockt mit Claude Opus – dem vermutlich besten Coding-Modell aller Zeiten. Doch während neue Modelle die Headlines dominieren, zeigt der CRISP-Benchmark: Selbst Gemini 2.0 Pro schafft nur 9,1% bei Physik auf Doktoranden-Niveau. Der Höhepunkt: Unsere große KI-Blase-Debatte! Christian argumentiert für das Platzen der Blase, Yusuf hält dagegen. Nvidia könnte 70% verlieren, OpenAI steht auf der Kippe – aber Google, Amazon und Microsoft? Die haben einen Plan. Wir analysieren Cashflows, Margen, eigene Chips und zeigen: Die Wahrheit liegt in den Szenarien. Plus: Googles revolutionäres "Nested Learning" könnte alles verändern.

Diese Woche ist eine absolute Hammerwoche in der KI-Welt – und wir nehmen euch mit auf eine Reise durch die wichtigsten Entwicklungen, die gerade die gesamte Tech-Industrie auf den Kopf stellen! Der KI-Model-War erreicht eine neue Dimension: Google schlägt mit Gemini 3 zurück und erobert die Suche – mit beeindruckender Token-Effizienz und Multimodalität. OpenAI kontert mit GPT-5.1 und seinem Thinking Mode, während Grok 4.1 überraschend stark performed. Aber ist das wirklich noch die Zukunft? Wir analysieren die Stärken und Schwächen aller drei Flaggschiffe und diskutieren, warum OpenAI möglicherweise ins Hintertreffen gerät. Doch der eigentliche Game-Changer liegt woanders: KI verlässt den Chat und lernt die echte Welt zu verstehen! Spatial Intelligence, World Models und embodied AI sind die Schlagworte der Stunde. Jeff Bezos investiert 6 Milliarden in Project Prometheus und will mit Robotern in Laboren die nächste KI-Generation trainieren. Warum? Weil der wahre Billionen-Markt nicht in Chatboxen liegt, sondern in der Industrie, Raumfahrt und im Engineering. Wir beleuchten außerdem, wie Google DeepMind mit AligNet KI beibringt, wie Menschen zu kategorisieren, wie WeatherNext2 die Wettervorhersage revolutioniert und warum Meta mit seinem 1600-Sprachen-Modell einen echten Babelfisch erschafft. Plus: Microsoft, NVIDIA und Anthropic schließen einen 45-Milliarden-Deal – zirkuläre Investitionen oder nachhaltiges Wachstum? Eine Episode voller Insights, kontroverser Takes und einem klaren Blick auf die Zukunft: KI wird physisch, KI wird real – und das schneller als gedacht!

Diese Woche markiert einen Wendepunkt: Der KI-Wettlauf wird zum Infrastrukturkrieg. 653,5 Milliarden Dollar haben vier Tech-Giganten in einer einzigen Woche für KI-Rechenzentren angekündigt – doch hinter den Schlagzeilen verbirgt sich eine unbequeme Wahrheit, über die niemand spricht. Microsoft investiert 10 Milliarden in Portugal und sichert sich damit nicht nur Rechenkapazität, sondern den digitalen Eingangshafen für ganz Europa. Google pumpt 5,5 Milliarden nach Deutschland und verwebt seine Infrastruktur geschickt mit kommunaler Energieversorgung. Meta setzt mit unfassbaren 600 Milliarden Dollar auf pure Brute-Force – doch Turing-Preisträger Yann LeCun verlässt das Unternehmen und zeigt damit die fundamentale Spaltung der KI-Forschung. Während alle von AGI träumen, fehlen in den USA 400.000 Fachkräfte, um die bereits angekündigten Rechenzentren überhaupt zu bauen. 98% aller Megaprojekte sprengen ihr Budget um mehr als 30%. Der Flaschenhals sind nicht GPUs oder Algorithmen – es sind Elektriker, Schweißer und Projektmanager. Gleichzeitig zeigt eine neue Studie der Walton School: 75% der Unternehmen messen bereits einen positiven ROI durch KI-Implementierung. Doch dieser Erfolg hat seinen Preis: 153.000 Stellenstreichungen allein im Oktober in den USA – der höchste Wert seit 22 Jahren. Hauptgrund laut Befragung: KI-Adoption und Kosteneinsparungen. In dieser Solo-Episode analysiert Yusuf Sar die geopolitischen Schachzüge hinter den Investments, erklärt, warum die EU ihre DSGVO aufweichen muss, und zeigt, warum Moonshots Kimi K2 Thinking alle kommerziellen Modelle in agentischen Aufgaben schlägt – mit 200-300 aufeinanderfolgenden Tool-Aufrufen auf zwei Mac-Geräten. Plus: Anthropics bahnbrechende Code Execution Methode, die Token-Usage um 98% reduziert, und VWs strategische Kehrtwende mit eigenen Chips für China.