In dieser Folge sprechen wir vor allem über die Frage, wie sich KI-Modelle wirtschaftlich entwickeln und ob die heutigen Bewertungen von OpenAI und Anthropic gerechtfertigt sind. Dabei diskutieren wir die These, dass große Modelle künftig intern weiterentwickelt und nur noch als spezialisierte Industrievarianten nach außen gegeben werden könnten. Wir ordnen ein, dass das Distillieren von Modellen die Verteidigbarkeit von Geschäftsmodellen beeinflussen kann, weil Nachahmung schwieriger wird.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, wie Unternehmen KI technisch und organisatorisch einsetzen sollten, ohne sich vollständig von einem Modellanbieter abhängig zu machen. Wir halten fest, dass es vor allem darum geht, Daten und Kontext im eigenen Unternehmen zu behalten und nicht nur in externe Tools auszulagern. Als wichtiger Punkt wird beschrieben, dass die Strukturierung von Daten und das nutzbar machen von implizitem Wissen entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen sind.
Wir besprechen außerdem, warum viele KI-Projekte in Unternehmen bisher nur begrenzte Produktivität erzeugen. Unsere Einschätzung ist, dass sich die Einführung von KI oft an Legacy-Systemen, unklaren Datenstrukturen und bestehenden Organisationsformen verlangsamt. Gleichzeitig sehen wir, dass KI den Aufbau neuer Systeme und die Verbindung alter Datenquellen erleichtern kann.
Zum Schluss geht es um die praktische Frage, wie Unternehmen Abhängigkeiten von Plattformen vermeiden können. Wir halten fest, dass ein eigener Kontext- und Datenlayer wichtig ist und dass Unternehmen dafür eine klare Strategie brauchen. Ergänzend sprechen wir noch kurz über Apple, NVIDIA und die Frage, wie stark Daten, Modellzugang und Ökosysteme den Marktwert prägen.
00:00:14 AI und Börsenrätsel
00:05:46 AliExpress unter Druck
00:16:22 Entropic gegen OpenAI
00:21:23 Distillieren und Dominanz
00:23:48 Produktivität oder AI-Fat
00:33:44 Warum Transformation so zäh ist
00:41:41 Wissen als Engpass
00:47:13 Unabhängig von Modellen
00:56:27 Daten schlagen Modelle
01:00:16 Apples stille Strategie
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