KI-Crash Ja/Nein -> ganz neue Sichtweise und ggf. Auflösung ....

[gga33]

Hallo,

auch ich reibe mir seit 3 Jahren die Augen und frage mich, wohin diese völlig verrückte KI-Bubble denn führen soll.

Das muß doch irgendwann platzen! Tut es aber nicht wirklich bislang...

Rein ökonomisch können die Unternehmen weder ihre Ausgaben noch ihre Bewertung rechtfertigen.

Wenn man mit normalen Masstäben misst.

Wenn man aber einen Schritt zurück tritt, macht das ganze wieder Sinn - und erschrickt umso mehr:

https://www.heise.de/hintergrund/Kommentar-zur-KI-Blase-Sam-Altman-mimt-den-Oppenheimer-des-21-Jahrhunderts-10794233.html

Sehr gute Anregung ist das - und plötzlich machen die Dinge wieder Sinn!

 

[Limit]

Ich denke, man muss da verschiedene Fragen getrennt betrachten. Einerseits, ob wir mit der grundlegenden Systemarchitektur, wie sie von den heutigen AI-Systemen überhaupt eine echte Intelligenz erschaffen können oder ob es einfach nur eine Maschine bleibt die immer besser darin wird Intelligenz zu imitieren ohne wirklich intelligent zu sein. Im zweiten Fall würde alle Rechenleistung dieser Welt die Systeme nicht zu einer echten Intelligenz machen und sie wären damit nur extrem teure Werkzeuge. Diese können zwar auch sehr nützlich sein, aber sie wären vermutlich nicht die Kosten wert, die sie zur Zeit verursachen.

 

Sollte man mit der aktuellen Architektur hingegen wirklich zu einer echten Intelligenz gelangen können muss man die Frage beantworten, ob wir genügend Ressourcen haben um an diesen Punkt zu kommen. Frühere AI-Systeme sind häufig daran gescheitert, dass die Finanzierung ausging bevor die Ziele erreicht wurden. Rückblickend weiß man heute, dass man damals den Bedarf an Speicher und Rechenleistung extrem unterschätzt hat. Ich könnte mir vorstellen, dass das heute nicht anders ist, denn niemand hat auch nur eine grobe Schätzung wie viel Speicher und Rechenleistung dafür gebraucht wird. Hier könnte es dann zu Überschneidungen mit einer potentiellen Staatsschuldenkrise kommen. Der Bedarf an Speicher und Rechenleistung könnte immer weiter steigen und irgendwann wird jeder, der darin investiert hat, seien die Firmen, ihre Investoren oder Staaten sich fragen müssen, ob sie bereit sind immer noch mehr zu investieren oder ob sie an einen Punkt angekommen sind die Verluste zu begrenzen.

[gga33]

@Limit: da bin ich bei dir. 

Ziel der MAG7 ist aber zunächst, sich so sehr mit den Regierungsinteressen zu verstricken, das eine "Pleite" systemkritisch wäre und damit immer vom Staat aufgefangen wird.

Wenn die ihre KI-Funktionen (aktuelles Buzzword "Agenten") so sehr in den Alltag einweben, dass das Gros der Industrie (und Anwender) das Zeug einfach immer mehr nutzt, ist es nicht mehr deaktivierbar und man zahlt dafür.

Noch verschenken sie die Dienste (habe mal von 2-4$ als echte Kosten je Chatgpt-Abfrage gehört, ca. 1 Jahr her)...

Analogon: Hätte jemand vor 20 Jahren gesagt, dass nahezu alle Unternehmen&Behörden bis St. Nimmerlein regelmäßig hohe Beträge an Microsoft überweisen würden nur für die Nutzung des PC mit ein paar Grundfunktionen wie Mail etc., hätte man denjenigen ausgelacht.

 

Daher würde ich gar nicht so weit springen um auf eine Superintelligenz zu zielen - die mag kommen oder nicht, das ist irrelevant für den jetzigen Prozess.

 

 

[LongtermInvestor]

Aus meiner Sicht werden die erheblichen Effizienzhebel entlang zahlreicher Wertschöpfungsstufen systematisch unterschätzt – ebenso das strukturelle Potenzial, die Einkommensdominanz schrittweise vom Arbeitseinkommen hin zu Kapitalerträgen zu verlagern. 

[Limit]

vor einer Stunde von gga33:

Ziel der MAG7 ist aber zunächst, sich so sehr mit den Regierungsinteressen zu verstricken, das eine "Pleite" systemkritisch wäre und damit immer vom Staat aufgefangen wird.

Warum sollten sie sich ohne Not an den Rande des Bankrotts manövrieren? Bei dem ein oder anderen Start-Up mag sicherlich ein Gedanke sein, dass man sich im Falle dass etwas schiefgeht immer noch aufkaufen lassen kann (oder eben staatliche Unterstützung bekommt).

 

vor einer Stunde von gga33:

Wenn die ihre KI-Funktionen (aktuelles Buzzword "Agenten") so sehr in den Alltag einweben, dass das Gros der Industrie (und Anwender) das Zeug einfach immer mehr nutzt, ist es nicht mehr deaktivierbar und man zahlt dafür.

Das Problem liegt daran, dass man mit den "einfachen" KI-Funktionen nicht genug verdienen kann. Man kann mit KIs als Werkzeug sicherlich auch viel verdienen, aber angesichts der Kosten dürfte das nicht genug sein. Wenn z.B. Teslas "Full-Self-Driving" nicht schafft wirklich autonom zu fahren und zwar so, dass es immer und überall sicher fahren kann, dann werden sie die Kosten niemals hereinholen, denn für ein besseres Assistenzsystem sind die Kosten einfach zu hoch. Entweder das System funktioniert und sie werden reich damit oder eben nicht, einen Mittelweg gibt es da nicht wirklich.

 

Für viele alltäglichen Sachen, die man heute mit LLMs macht reichen lokale LLMs aus, die du auf deinem PC zuhause laufen lassen kannst. Natürlich kann man das noch verbessern, aber wenn man nicht die nächste Stufe erreicht macht das rein finanziell keinen Sinn. Wenn du z.B. einen AI-Agenten für's Programmieren nutzt wird das Ergebnis bei mehr als ca. 20Mrd Parametern nur noch marginal besser, d.h. dafür reicht dir eine gute Gaming-GPU oder wenn es günstiger sein soll eine APU mit genügend Speicher.

 

vor 7 Minuten von LongtermInvestor:

Aus meiner Sicht werden die erheblichen Effizienzhebel entlang zahlreicher Wertschöpfungsstufen systematisch unterschätzt – ebenso das strukturelle Potenzial, die Einkommensdominanz schrittweise vom Arbeitseinkommen hin zu Kapitalerträgen zu verlagern. 

Ich denke, diese angestrebten Effizienzsteigerung sind zwar potentiell möglich, aber dafür müssten sie eben den Sprung auf die nächste Ebene schaffen. Sonst bleiben sie einfach nur bessere Assistenzsysteme und aktuell können die Anbieter nicht einmal beziffern wie viel zusätzliche Ressourcen dafür notwendig sind nur dass es sehr viele sind.

[gga33]

vor 14 Stunden von Limit:

Wenn z.B. Teslas "Full-Self-Driving" nicht schafft wirklich autonom zu fahren und zwar so, dass es immer und überall sicher fahren kann, dann werden sie die Kosten niemals hereinholen, 

Super Beispiel für die Idiotie, die z.Zt. im Markt herrscht: Tesla ist eine einzige heisse-Luft-Blase, die eben auch Autos produziert. Technologisch längst eingeholt von Anderen, ohne echte neue Innvoationen abseits der ständigen neuen Ankündigungs-Blasen.

Und: der abgedrehte Alpha-Vogel an der Spitze lässt sich mal eben 1000MillardenDollar als Bonus bewilligen.

Aber -> Bewertung: immer noch mehr als alle andere Automotives zusammen.

Merke: schreib KI drüber, sei US-zentrisch und "patriotisch", plane in GIGADIMENSIONEN. Dann kann dir fast nichts mehr passieren.

 

[Holgerli]

vor 39 Minuten von gga33:

Super Beispiel für die Idiotie, die z.Zt. im Markt herrscht: Tesla ist eine einzige heisse-Luft-Blase, die eben auch Autos produziert. Technologisch längst eingeholt von Anderen, ohne echte neue Innvoationen abseits der ständigen neuen Ankündigungs-Blasen.

Und: der abgedrehte Alpha-Vogel an der Spitze lässt sich mal eben 1000MillardenDollar als Bonus bewilligen.

Wobei ersteres "nur" Deine Meinung ist.

Und zweiteres: Die einzelnen Tranchen sind an Bedingungen geknüpft. Werden die nicht erreicht, gibt es kein Bonus. 

Ich glaube, dass ist auch ein Problem bei dem Thema: Es wird heiss disutiert und es werden Meinungen kund getan aber wirklich Ahnung von den Detail haben die wenigsten. 

[DarkBasti]

Am 26.11.2025 um 19:39 von gga33:

@Limit: da bin ich bei dir. 

Ziel der MAG7 ist aber zunächst, sich so sehr mit den Regierungsinteressen zu verstricken, das eine "Pleite" systemkritisch wäre und damit immer vom Staat aufgefangen wird.

Wenn die ihre KI-Funktionen (aktuelles Buzzword "Agenten") so sehr in den Alltag einweben, dass das Gros der Industrie (und Anwender) das Zeug einfach immer mehr nutzt, ist es nicht mehr deaktivierbar und man zahlt dafür.

Noch verschenken sie die Dienste (habe mal von 2-4$ als echte Kosten je Chatgpt-Abfrage gehört, ca. 1 Jahr her)...

Analogon: Hätte jemand vor 20 Jahren gesagt, dass nahezu alle Unternehmen&Behörden bis St. Nimmerlein regelmäßig hohe Beträge an Microsoft überweisen würden nur für die Nutzung des PC mit ein paar Grundfunktionen wie Mail etc., hätte man denjenigen ausgelacht.

 

Daher würde ich gar nicht so weit springen um auf eine Superintelligenz zu zielen - die mag kommen oder nicht, das ist irrelevant für den jetzigen Prozess.

 

 

Ich meine, "ob" hätte man sich vor 10 Jahren streiten können.

Das ob, KI Einzug in das Alltagsleben und produktiven Betrieben genutzt wird steht doch außer Frage.

Die Frage die im Raum steht ist doch eher, wer macht das Rennen im weltweiten Markt?

Es sind einige globale Player im Spiel. 

Beim Browser und Suchmaschinen haben sich aber eher nur ca. zwei durchgesetzt und die anderen fristen ein dasein in einer Nische bzw. am Rande der irrelevants.

 

Erst wenn sich ein Anbieter dominant herauskristallisiert, werden nennenswerte Einnahmen generiert. Und das in einer Höhe, die dann eben der Anbieter vorgibt.

Das ist meines Erachtens eine typisch angelsächsische Marktwirtschaftliche Strategie. 

Ich würde das ein bisschen mit einem Pokerturnier vergleichen, bei dem man sich mit einem beliebigen Startkapital einkaufen kann. Der Gewinner bekommt am Ende alles.

 

Zu der Frage: Ist KI eine wirkliche Künstliche Intelligenz? 

Damit habe ich mich auch schwer getan.

Überlegt man, was der Anfang war und zwar reguläre Ausdrücke zu suchen. Dann ist man darauf gekommen, die Suchbausteine aufzuteilen und dann wieder nach dem Muster mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu suchen.

Die Speicherung und Verarbeitung der Details nimmt dabei viele Ressourcen in Anspruch.

 

Vergleich man das mit den lernen, wie wir es alle gemacht haben, dann sehe ich schon einige Parallelen. 

Was wir Menschen meißt noch haben, ist das vergessen bzw. das lernen, relativieren und verlernen.

Lernen kann KI.

Relativieren, geht so, denn wer sagt der KI, denn was richtig ist?

Das Problem haben wir Menschen aber auch. Also Fakenews oder auch veraltete Informationen lassen sich schwer beurteilen.

Das Vergessen ist dann ein Problem was den KI Systemen fehlt. Das wird im Moment durch mehr Hardware versucht zu lösen.

Würden wir Mensxhen auch gerne haben, geht aber nicht so einfach.

 

Also ist KI nun Künstliche Intelligenz? Joar schon ziemlich nah dran, je nach Definition.

Ich bin mir da aber nicht so sicher, ob wir in den Kinderschuhen, im Teenageralter oder schon Erwachsenen sind.

[CorMaguire]

Am 26.11.2025 um 19:39 von gga33:

...Analogon: Hätte jemand vor 20 Jahren gesagt, dass nahezu alle Unternehmen&Behörden bis St. Nimmerlein regelmäßig hohe Beträge an Microsoft überweisen würden nur für die Nutzung des PC mit ein paar Grundfunktionen wie Mail etc., hätte man denjenigen ausgelacht....

St. Nimmerlein könnte näher rücken: 

--> https://www.wiwo.de/technologie/digitale-welt/sanktionen-gegen-internationalen-gerichtshof-microsoft-steckt-in-der-trump-falle/100129647.html

 

Das hatte nicht so für Aufsehen gesorgt, weil die EU ja die Sanktionen durchsetzen wollte.

--> https://www.chamber-international.com/news/latest-news/solvent-but-bankrupt-how-sanctions-felled-amsterdam-trade-bank/

 

Nachtrag: Schleswig-Holstein stellt auf Open Source um 

--> https://www.schleswig-holstein.de/DE/landesregierung/themen/digitalisierung/linux-plus1

[Bolanger]

vor 1 Stunde von DarkBasti:

Die Frage die im Raum steht ist doch eher, wer macht das Rennen im weltweiten Markt?

Wenn ich eine Parallele zu social media ziehe, dann kann man keinen klaren Gewinner finden. Player wie facebook, Instagram, TikTok und wie sie alle heißen kamen nacheinander auf den Markt bzw. haben sich nacheinander etabliert. Nach Deiner Beschreibung würde sich ein Player behaupten und die anderen untergehen. Das ist bei Social Media nicht geschehen. Es existieren viele Plattformen nebeneinander.

 

vor 1 Stunde von DarkBasti:

Überlegt man, was der Anfang war und zwar reguläre Ausdrücke zu suchen. Dann ist man darauf gekommen, die Suchbausteine aufzuteilen und dann wieder nach dem Muster mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu suchen.

Ki gibt es schon lange, nur wurde es vor vielen Jahren andrs genannt, nämlich big data. Big data stand dafür, dass man in einer großen Datenmenge versucht hat, Muster zu finden, die Rückschlüsse auf Ursachen und ggf. Wiederholungen ermöglichen. Wir erleben derzeit nur einen Hype um LMM, die nicht anderes sind, als aus einer großen datenemneg Muster zu finden und anhand dieser Muster Wahrscheinlichkeiten für Folgendes zu ermitteln. Der Grundgedanke ist aber immernoch der gleiche wie schon vor 10 Jahren.... OK, die Polularität hat zugenommen, weil mit den LMMs das Thema KI in der Bevölkerung angekommen ist. Firmen machen das schon seit vielen jahren, indem sie z.B. in der Proiduktionsplanung gucken, welche Bestellungen schon eijngegangen sind und wie sich der zukünftige Bedarf abgeleitet aus vorhandenen bestellungen anhand früherer Umsätze vorausplanen lässt.     

[oktavian]

Am 26.11.2025 um 20:39 von Limit:

Wenn z.B. Teslas "Full-Self-Driving" nicht schafft wirklich autonom zu fahren und zwar so, dass es immer und überall sicher fahren kann, dann werden sie die Kosten niemals hereinholen, denn für ein besseres Assistenzsystem sind die Kosten einfach zu hoch. Entweder das System funktioniert und sie werden reich damit oder eben nicht, einen Mittelweg gibt es da nicht wirklich.

für mich ist der Mittelweg, dass das System erkennt ob es die Strecke zum Zeitpunkt selbst fahren kann oder nicht. Persönlich fahre ich auch nicht bei jedem Wetter.

[Holgerli]

vor 7 Stunden von Bolanger:

Ki gibt es schon lange, nur wurde es vor vielen Jahren andrs genannt, nämlich big data. Big data stand dafür, dass man in einer großen Datenmenge versucht hat, Muster zu finden, die Rückschlüsse auf Ursachen und ggf. Wiederholungen ermöglichen

Sorry aber Big Data mit KI zu vergleichen ist ungefähr so, wie ein Super-8-Film mit Streaming zu vergleichen.

 

vor 7 Stunden von Bolanger:

Wir erleben derzeit nur einen Hype um LMM, die nicht anderes sind, als aus einer großen datenemneg Muster zu finden und anhand dieser Muster Wahrscheinlichkeiten für Folgendes zu ermitteln.

Nur, dass die Rechenleistung heute um ein Vielfaches höher ist und deswegen deutlich mehr möglich ist. Mit Big Data vor 10 Jahren war es halt nicht möglich:

- halbwegs sinnvolle Antworten in der Kundenbetreuung zu geben

- Autos autonom fahren zu lassen

- kompletten Content ohne menschliches zutun zu erstellen 

- ...

vor 7 Stunden von Bolanger:

Der Grundgedanke ist aber immernoch der gleiche wie schon vor 10 Jahren....

Ja, genau so wie Super-8-Filme und Streaming vom Grundgedanken her auch das Gleiche sind: Unterhaltung mit Bewegten Bildern. Nur das Super-8 schon 70 Jahre alt ist. Und trotzdem ist Streaming was komplett anderes obwohl die grundsätzliche Idee gleich war.

[Bolanger]

Was hat sich denn bei den LMMs geändert zu früher, außer dass es mehr Rechenleistung und Ausgangsdaten gibt? 

[chirlu]

vor 9 Stunden von Bolanger:

LMM … LMMs

 

vor 19 Minuten von Bolanger:

LMMs

 

Es ist offenbar kein reiner Tippfehler, aber vermutlich ist trotzdem LLM (large language model) gemeint?

[Holgerli]

Und was hat sich an den bewegten bunten Bildern geändert zu früher, außer das die jetzt digital sind jetzt via Internet statt über ein physisches Medium kommen?

Deine Argumentation hat was von: Wer braucht schon mehr als 640KB RAM und ISDN-Geschwindigkeit?

Der Grund warum KI gerade jetzt so abgeht und nicht vor 10 Jahren ist ja eben der, dass es eben soviel mehr an Rechenleistung und Speicherplatz zur Verfügung steht, dass man halt so große Datenmengen verarbeiten kann.

 

Es ist halt seit 35 Jahren so, dass durch das exponentielle Wachstum im IT-Bereich immer neues Zeugs möglich wird wo zum Zeitpunkt der Pioniere viele Leute nur mit dem Kopf geschüttelt haben.

- E-Commerce und der Depp mit seinem Online-Laden Amazon (das funktioniert erst seit 35 Jahr und gut geht es erst seit 25 oder 20 Jahren

- Streaming und der Depp der meinte, dass sein Netflix jetzt keine DVDs mehr verschickt sondern Filme via Internet ausspielt. Das geht erst seit 15 Jahren überhaupt und gut erst seit 10 Jahren

- KI. Das geht erst seit 4 oder 5 Jahren überhaupt und erst jetzt (oder ggfs. in 2 oder 3 Jahren) gut.

 

Und die Gründer waren keine: "Naaa, so ein Shmarn braucht und will doch niemand....".

 

[LaRoth]

vor einer Stunde von Bolanger:

Was hat sich denn bei den LMMs geändert zu früher, außer dass es mehr Rechenleistung und Ausgangsdaten gibt? 

Dies hier. (Falls LLMs gemeint sind.)

[hattifnatt]

So lange es noch Leute gibt, die behaupten, LLMs wären auch nur ein etwas größerer Hammer, mit dem man auf Probleme einschlägt, hat die Bubble ihre maximale Ausdehnung noch nicht erreicht.