Die Zukunft wird Geil

️ Folge 15 - Benchmaxing: Tokens, Agenten und Cyberpunk





In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über neue KI-Modelle, Benchmark-Hype und die Frage, ob jeder Release wirklich eine Revolution ist - oder eher eine Evolution, die maximal gut verkauft wird.





Von dort geht’s direkt in die Praxis: Tokenpreise, GitHub-Abrechnung, OpenAI vs. Anthropic, Agentic Coding in Jira/Azure DevOps und die Frage, ob KI wirklich wieder “zu teuer” wird - oder ob wir gerade erst anfangen zu verstehen, wie man Agents sinnvoll und wirtschaftlich einsetzt.





Außerdem wird es wild: Paul berichtet von seinem OpenClaw-Experiment mit WhatsApp, Voice und einem Agenten, der eigenständig Workarounds findet. Danach geht’s um AI-Security, Jailbreaks, Social Engineering, Voice-Cloning, Ghost in the Shell, Neuralink, Black Mirror und die Frage: Was kann man im Internet eigentlich noch glauben?





In dieser Episode:


* Neues Modell, neuer Hype - warum “Benchmaxing” perfekt passt


* Warum KI-Releases oft eher Evolution als Revolution sind


* Tokenpreise, Subscriptions und warum Anthropic gerade so teuer wirkt


* GitHub Copilot und tokenbasierte Abrechnung im Business-Alltag


* Agentic Coding direkt im Jira-/Azure-DevOps-Workflow


* Warum “AI ist teurer als Mitarbeiter” oft zu kurz gedacht ist


* Agent-Fleets vs. einzelne Agents - warum Kommunikation auch bei KI teuer ist


* Langsamer, günstiger, besser? Warum Speed ein Pricing-Hebel werden könnte


* Lokale Modelle, GPU-Server, Hetzner, RunPod und Self-Hosting


* OpenClaw als persönlicher WhatsApp-Assistent


* Wenn Agents Rechte umgehen, Tools installieren und einfach “machen”


* Jailbreaks, Scraping, DeepSeek und AI-Guardrails


* Social Engineering durch AI-Agenten und neue Cybercrime-Risiken


* Ghost in the Shell, Akira und warum Cyberpunk plötzlich realistischer wirkt


* Seeing is believing? Warum Voice-Cloning und Deepfakes Vertrauen verändern


* Passwörter für Familie und Freunde - als Schutz gegen AI-Betrug?


* Brainchips, Neuralink, Black Mirror und Pay-to-Live-Zukunftsbilder


* Megacorps, Regulierung und dystopische Tech-Visionen





️ Kapitel / Timecodes:


00:00 Intro - zurück in Deutschland


00:34 Neues Modell, Benchmarks und “Benchmaxing”


02:51 OpenAI vs. Anthropic: Pricing, Tokens und Subscriptions


04:06 GitHub-Abrechnung und Token-Schock


06:06 Agentic Coding im Jira-/Azure-DevOps-Workflow


08:30 Sind Mitarbeiter wieder günstiger als AI?


09:56 Agent-Fleets, Overhead und warum langsamer billiger sein könnte


13:53 Lokale Modelle, Self-Hosting und GPU-Server


17:44 Open-Source-Modelle, Kimi und Hardware-Anforderungen


23:26 OpenClaw-Experiment mit WhatsApp und Voice


27:18 Wenn Agents eigenständig Workarounds finden


29:56 Jailbreaks, Scraping und DeepSeek


31:25 AI-Agenten, Social Engineering und Cybercrime


33:39 Ghost in the Shell, Akira und Cyberpunk-Realität


36:41 Seeing is no longer believing


39:19 Voice-Cloning, Deepfakes und Vertrauensprobleme


41:41 Brainchips, Neuralink und Black Mirror


46:44 Megacorps, Politik und dystopische Zukunftsbilder


49:10 Wrap-up - Sharing is caring





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️ Folge 14 - Accelerate: KI-Optimismus, Self-Improvement und was jetzt richtig schnell wird





In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über r/accelerate, KI-Optimismus und die Frage, ob wir gerade am Anfang einer neuen Beschleunigungsphase stehen. Es geht um recursive self-improvement, AI 2027, National Security, Coding Agents, Data Center, Robotik, medizinische Forschung und die Frage, ob AI wirklich der große Beschleuniger für Wissenschaft, Software und Gesellschaft wird.





Dabei geht es nicht nur um Hype, sondern auch um die harten Grenzen dahinter: Infrastruktur, Strom, GPUs, Regulierung, Umweltschutz, Token-Kosten und die Frage, ob unser Arbeitsmodus in ein paar Jahren überhaupt noch nach “Laptop + Tastatur” aussieht.





In dieser Episode:


* Warum r/accelerate wie “Balsam für die Seele” wirkt


* Recursive self-improvement und warum Anthropic & OpenAI erste Anzeichen sehen


* AI 2027, Superintelligence und AI als Thema nationaler Sicherheit


* Warum Infrastruktur, Strom und Data Center der harte Flaschenhals bleiben


* Data Center in Deutschland, Umweltbedenken und warum Fernwärme ein echter Hebel sein könnte


* Warum Regulierung nicht nur bremsen, sondern auch Märkte ermöglichen kann


* Faktor 8 mehr Code pro Quarter - was Anthropic intern berichtet


* Claude Code, Codex und warum AI-Output nicht automatisch guter Output ist


* Task Length, Goal Mode und warum Agents immer länger autonom arbeiten können


* Memory, “Dreaming” und warum AI immer stärker unsere Arbeitsweise nachmodelliert


* Startups, die Hausarbeit kostenlos übernehmen, um Robotik-Daten zu sammeln


* Peptide, Biowaffen-Risiken, Regulierung und die neue Rolle lokaler AI-Modelle


* Cloudflare, AI-Agent-Traffic und die Dead-Internet-Richtung


* AI in Medizin und Forschung: Krebsdiagnostik, Radiologie und neue Therapien


* Warum interdisziplinäres Wissen durch AI massiv beschleunigt wird


* Robotik, Boston Dynamics und warum Adoption trotzdem dauern wird


* Self-driving Cars als Vergleich für humanoide Roboter


* Token-Pricing, Subscriptions und warum AI-Nutzung bald deutlich teurer werden könnte





️ Kapitel / Timecodes:


00:00 Intro - Urlaub in Italien vs. Regen in Deutschland


00:34 r/accelerate und KI-Optimismus


01:47 Recursive self-improvement und AI 2027


03:29 National Security, USA vs. China und Infrastrukturfragen


04:29 Data Center, Strom, GPUs und harte physische Grenzen


06:20 Data Center in Deutschland und Umweltkonflikte


07:20 Fernwärme, Regulierung und nachhaltige Rechenzentren


10:09 Anthropic-Zahlen: Faktor 8 mehr Code-Output


12:39 AI-Output, Qualität und Software-Evolution


14:55 Task Length, Goal Mode und lange Agentenläufe


16:34 Memory, Dreaming und Arbeitsweise von AI


19:14 Kostenlose Hausarbeit gegen Robotik-Daten


21:30 Peptide, lokale AI-Modelle und neue Sicherheitsfragen


24:55 Biowaffen, Regulierung und reale Risiken


29:32 Zugang zu Wissen: Demokratisierung vs. Missbrauch


30:47 NSA, Mythos und AI-Agent-Traffic


33:30 Arbeiten mit Laptop, Voice und neuen Interfaces


36:20 AI in medizinischer Forschung


39:23 Wissenschaftliche Beschleunigung durch AI


44:29 Robotik, Boston Dynamics und Zukunft der Adoption


47:17 Self-driving Cars, Fabriken und Special-Purpose-Roboter


50:15 Token-Pricing, Subscriptions und was als Nächstes kommt


51:20 Wrap-up - Sharing is caring





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️ Folge 13 - Goldrausch: Ist SaaS vorbei und wo liegt der nächste große Hebel?





In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über den nächsten großen Goldrausch in Tech und Business. Nach Dotcom, Apps und SaaS stellt sich die Frage: Ist der klassische Software-as-a-Service-Markt gerade am Ende seines Hypes - oder entsteht durch AI ein komplett neuer Markt?





Es geht um SaaS-Multiples, AI-Tools, Tokenpreise, Codex, Claude, OpenAI, selbst gebaute interne Systeme, Marketing-Automatisierung, Steuerberatung durch KI und die große Frage: Wo entsteht in Zukunft noch echter Wert, wenn jeder innerhalb kürzester Zeit Software bauen kann?





Dazu diskutieren Paul und Daniel, warum reine Wrapper und generische AI-Tools langweilig werden, weshalb Moats wichtiger sind als je zuvor und warum Menschen mit Geschmack, Produktgefühl und guter UX in der AI-Ära vielleicht noch wertvoller werden.





In dieser Episode:


* Der Goldrausch von Dotcom über Apps bis SaaS


* Warum SaaS-Multiples gerade massiv unter Druck stehen


* Ob klassische SaaS-Produkte durch AI entwertet werden


* Warum MVPs und POCs heute fast schon ein gelöstes Problem sind


* Moats, Daten, Distribution und echte Differenzierung


* Warum viele AI-Startups wie Wrapper wirken


* Tokenpreise, Subscriptions und die Frage, ob AI bald wieder teuer wird


* Codex, Claude Code und warum Entwickler kaum noch von Hand coden wollen


* Warum Steuerberatung, Marketing und SEO durch AI massiv angegriffen werden


* Accountable, KI-Steuerberater und typische deutsche Regulierung


* Warum AI viele Freelancer- und Agenturleistungen direkt trifft


* Interne Tools, CRM, ERP und Rechnungsgenerierung mit einem Prompt


* Warum der neue Goldrausch noch nicht klar sichtbar ist


* Social Media, B2C, Influencer und Produktmarken als aktueller Wachstumsbereich


* Peptide, GLP-1, Fitness, Gesundheit und neue Märkte außerhalb klassischer Software


* AI-Slop, langweilige KI-Tools und die Suche nach härteren Problemen


* Warum Commodity-Code gegen Null tendiert


* Menschen mit Geschmack als Zukunftsvorteil


* Was Entwickler, Gründer und Ingenieure jetzt daraus mitnehmen können





️ Kapitel / Timecodes:


00:00 Intro aus Italien


00:25 Goldrausch als Thema: Dotcom, SaaS und AI


01:33 SaaS-Multiples und abkühlender Markt


03:06 MVPs, POCs und Produkte mit AI bauen


04:41 Moats und warum reine Software weniger Schutz bietet


06:03 CuteMarkets, Daten-APIs und schnelle Plays


08:26 Langfristigkeit vs. schnelle AI-Zyklen


09:09 Zwei Jahre Vorsprung für AI-Power-User


10:34 Was passiert, wenn AI bessere Architekturentscheidungen trifft?


11:31 Assembly, Effizienz und AI-generierter Low-Level-Code


12:42 Tokenpreise und das Ende der Subscription-Paradies-Zeit


15:52 Neue Modelle, Kosten und Performance


18:13 Wenn Tokens teurer werden als Entwicklerzeit


21:10 Verlernen wir Coding durch Agents?


21:57 AI-Wrapper, YC und langweilige KI-Tools


23:22 Social Media, Steuern und AI als Business-Assistent


24:32 Steuererklärung mit AI


28:54 Accountable, KI-Steuerberater und Regulierung


34:15 Marketing, SEO und Agenturen unter Druck


40:23 Interne Systeme mit AI bauen


41:41 Rechnungsgenerierung und warum Expertenwissen plötzlich weniger knapp ist


43:29 Wo liegt der neue Goldrausch wirklich?


45:54 Social Media, B2C und Produktmarken


47:28 Peptide, GLP-1 und neue Gesundheitsmärkte


51:40 Was wir uns von Tech eigentlich wünschen


55:54 Wrap-up - Sharing is caring





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️ Folge 12 - KI, Arbeitsmarkt und Bewusstsein: Was passiert gerade mit Entwicklerjobs?





In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über ein Thema, das gerade überall präsent ist: KI, Arbeitsmarkt und die Zukunft von Softwareentwicklung.





Es geht um den spürbaren Impact von AI auf Entwicklerjobs, den schwierigen Junior-Markt, Agentic Coding mit Codex und Claude Code - und die Frage, welche Entwickler in Zukunft überhaupt noch gebraucht werden. Wird Coding selbst zur Commodity? Werden Geschmack, Verantwortung, Architektur und Produktgefühl wichtiger als reine Implementierung?





Außerdem wird es philosophisch: Können LLMs denken? Was passiert, wenn AI-Systeme immer autonomer werden? Und wie verändert AI nicht nur Jobs, sondern auch Sprache, Internetkultur und unseren Umgang mit Content?





In dieser Episode:


Warum der Entwickler-Arbeitsmarkt gerade so hart ist


Juniors, Seniors und warum AI den Markt von unten nach oben verändert


Agentic Coding mit Codex und Claude Code - warum der Output explodiert


Warum AI kein Tool mehr ist, das man “mal fragt”, sondern ein Skill, den man trainieren muss


Wie sich die Rolle von Entwicklern verschiebt: weniger Coding, mehr Verantwortung, Entscheidungen und Review


Warum Top-Performer durch AI noch stärker hebeln können


Meta, Layoffs und AI-Training auf Basis interner Mitarbeiter


Return to Office als indirekte Layoff-Strategie


Token-basierte Modelle, Subscriptions und warum AI-Produktivität gerade noch ein Paradies ist


LLMs, Denken und Bewusstsein - wo wird es philosophisch?


Sensorik, Robotik, Neuralink und mögliche Interfaces der Zukunft


AI 2027, Superintelligence und AI als Thema nationaler Sicherheit


Dead Internet Theory, AI-Slop und warum sich Sprache durch AI verändern könnte


Warum Geschmack, UX und gute Produktentscheidungen in Zukunft noch wertvoller werden


Softwareentwicklung nach dem Goldrausch - warum Mittelmaß weniger Platz haben wird


Was passiert, wenn weniger Entwickler gebraucht werden, aber mehr richtig gute Ingenieure?


Handwerk, Gastronomie, Industrie und die Frage, wohin Arbeitskraft in Zukunft wandert


Europa, Mistral, Aleph Alpha und warum AI-Infrastruktur ein geopolitisches Thema ist





️ Kapitel / Timecodes:


00:00 Intro - zurück nach kurzer Pause


00:21 KI ist wieder überall


00:47 Impact von AI auf Entwicklerjobs


01:16 Meta, AI-Training und Layoffs


02:21 Return to Office als Druckmittel


03:47 Junior-Markt, Seniors und AI-Druck


06:29 Agentic Coding vs. “nur GPT fragen”


07:36 Wie sich Entwicklerarbeit verschiebt


08:35 Output-Explosion durch parallele Agenten


10:44 Subscriptions, Token und AI-Kosten


13:21 Agentic Coding als neuer Skill


14:36 Können LLMs denken?


16:13 Bewusstsein, Wiederholung und autonome Systeme


19:14 Sensorik, Robotik und AI-Experimente


21:52 AI als National-Security-Thema


24:04 Superintelligence und AI 2027


25:12 Human Brain Tissue as a Service


27:20 Neuralink und Brain-Computer-Interfaces


29:42 Haben wir in 20 Jahren Implantate?


32:15 AI-Slop, Reddit und Dead Internet Theory


37:41 Was bleibt für Entwickler übrig?


38:10 Menschen mit Geschmack als Zukunftsvorteil


44:52 Arbeitsmarkt, Gastro und Fachkräftemangel


47:47 Brauchen wir weniger Ingenieure?


49:42 Top-Performer vs. Mittelmaß


52:49 Wohin verschiebt sich Arbeit?


54:21 Europa, AI und fehlende Infrastruktur


55:54 Wrap-up - Sharing is caring





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