00:00:10: Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von KI und Tech To Go, der Praxis-Pitch hier auf hardwarewartung.com.

00:00:18: Und mit keinem würde ich diese Folge lieber bestreiten als mit dir Jusof!

00:00:23: Hallo grüß Sie schön dass du da bist

00:00:24: Geht mir genauso.

00:00:26: Das ist schön.

00:00:27: Ja unser wöchtliches stelle dich ein.

00:00:30: es ist mal wieder soweit.

00:00:32: und ja gleich um in medias res zu gehen Du hast eine Meldung mitgebracht die Ja, durchaus spektakulär und wichtig ist.

00:00:41: Und zwar nutzt Entropic jetzt zukünftig Infrastruktur von XAI bzw.

00:00:49: SpaceX.

00:00:51: Das ist ja in mehrfachen Hinsicht bemerkenswert!

00:00:54: Was hat es denn damit auf sich?

00:00:56: Wie sagt man immer so schön – Never better against Elon auch wenn er der Vorzeige böse Wicht aus dem Fernsehen ist also der klassische James Bond-Bösewicht den man auch in den Comics dann irgendwie so darstellen könnte.

00:01:15: Er findet immer einen Weg, seine Unternehmungen in irgendeiner Art und Weise sehr, sehr wertvoll zu machen.

00:01:24: Also er hat wirklich ein Händchen dafür aus Aussichts... also wo es keinen Ausweg gibt trotzdem irgendeinen Weg zu finden der Nicht nur ein Ausweg ist, sondern halt tatsächlich so wirkt als wäre das wieder sein Masterplan.

00:01:41: Und das ist wieder so einen Move den er hier gemacht hat.

00:01:44: Wir hatten ja letzte Woche glaube ich schon diskutiert oder vorletzte Woche sogar.

00:01:49: XEI kauft Cursor.

00:01:51: Also Curser ist dieser Roding Spezialist also seinen SDK-Ambieter wo du einfach Modelle von allen möglichen KI-Ambitern nutzen kannst und die auch eigene Modelle mittlerweile entwickeln, die auf Chemica II.X laufen – also selbst trainierte Modelle.

00:02:12: Und da war ja eben die Message schon okay.

00:02:16: a, schlaue Idee eigentlich weil er hat eingestanden oder Elon Musk hat eingesteckt GROC ein ziemlicher Reihenfall ist und XERI generell ein ziemlicher Reihenfalls.

00:02:30: Und sein eigenes Modell eigentlich falsch aufgesetzt war, das sieht man jetzt auch in den Zahlen übrigens.

00:02:41: aber was er schon hat ist einfach viel viel viel rechenleistung.

00:02:52: die Rechenleistung, die er mit viel Geld bezahlt hat.

00:02:56: Auch ihm nicht weggenommen wird muss natürlich auch diese Rechenleitung auslasten.

00:03:04: So hat er letzte Woche angekündigt oder vorletzte Woche angeknündigt das der Cursor kaufen will, die auch viele Rechenläsungen brauchen.

00:03:12: und diese Woche hat er angekünstigt dass Colossus I also das ist das erste jeder der sich noch erinnern kann letztes Jahr Vorletztes Jahr hatte er in einer affenartigen Geschwindigkeit ein Detacenter mit zweihundertzwanzig Nvidia GPUs gebaut.

00:03:31: Das war zu dem Zeitpunkt ungesehen, da dachte man dass die natürliche Grenze bei maximal fünfzig bis sechzigtausend GPUs pro Rechenzentrum möglich ist und Elon Musk hat einfach einen Ein Infrastruktur-Design aufgebaut, wo er bewiesen hat, dass man auch eine höhere Anzahl von GPUs zusammen glastern kann.

00:03:56: Und das war Colossus I und ColossUS I hat eben zweihundertzwanzigtausend Nvidia Hopper also noch die Hopper Generation zusammen gesteckt damit dreihundert Megawatt Leistung – die hat er leider mit Gas betrieben!

00:04:12: Also das ist der ganze Skandal um diese Gas-Turbinen, die er da, ich glaube in Memphis, Tennessee aufgestellt hat.

00:04:23: Gegen die Regulierung übrigens und gegen die Regeln aber wo kein Kläger dort keinen Richter.

00:04:31: Und dieses Colossus Data Center übergibt ja jetzt quasi eins zu eins die Rechenleistung an Shopping.

00:04:42: Weil Antropic natürlich und wir haben ja die letzten Wochen immer sehr gejammert, weil das halt wirklich kapazitätstechnisch eine Katastrophe war.

00:04:50: Und jetzt kriegt quasi Antropic out of the blue ein Drittel mehr Rechenkapazität plötzlich.

00:04:55: Ja?

00:04:55: Weil dreihundert Megawatt ist wirklich viel vor allem für Antropic.

00:05:00: Das merkt man auch schon.

00:05:01: also alle die Antropic genutzt haben.

00:05:03: Cloud Code Die Limits sind alle nach oben gegangen.

00:05:06: Die wöchentlichen Limits, die Daily Limit sind nach oben gegangen.

00:05:09: Die Verfügbarkeit ist plötzlich wieder da Es kackt nicht mehr ab.

00:05:14: Auch die Rechenleistung, also auch die Plot-Code Leistung ist deutlich besser geworden und die Qualität der Modelle ist besser geworden.

00:05:24: Das stimmt ja, kann ich bestätigen.

00:05:27: Und das ist übrigens ein Risiko, dass man sich immer im Hinterkopf behalten muss wenn man mit diesem API oder diesen großen Model am Bietern arbeitet, Schalt mal runter, regulier mal.

00:05:42: Machen wir besser machen wir schlechter und du kannst nichts dagegen tun.

00:05:45: Und wenn du das in Produktion hast hast du echt ein Problem weil wenn du zu einer Zeit implementierst wo die gerade auf einem hoch sind und dann Sagen die war nix machen wir jetzt wieder bisschen runter Weil wir haben jetzt viel mehr Kunden und denen wollen wir viel mehr Geld abnehmen Dann hast du quasi die arschkarte und das kann dir jederzeit passieren.

00:06:06: also und ich glaube Das muss sich jeder, der das im Unternehmen implementiert auch immer im Hinterkopf behalten.

00:06:14: Aber warum ist dieser Deal so weitreinigend könnte man sagen?

00:06:22: Weil damit ändert XAI die komplette Strategie und auch SpaceX ändert die komplete Strategie.

00:06:35: Warum?

00:06:36: Weil XAI also der Merger XAI und SpaceX Und X, also dass der ex ehemalige Twitter macht jetzt plötzlich Sinn.

00:06:50: Weil wir kennen ja auch das Terrorfab Projekt ist ein Projekt mit dem Elon Musk gesagt hat er will die größte Chip Fabrik der Welt bauen und die will er in den USA bauen.

00:07:10: Bis jetzt hat keiner so wirklich geglaubt oder dran geglaubte.

00:07:13: erstens einmal dass das Sinn macht, weil selbst wenn er sie gebaut hätte was hätte denn damit gemacht?

00:07:19: Weil er hat keinen Absatz.

00:07:21: Und jetzt hat der XEI zum Hyperscaler einfach umgedreht und vermietet jetzt Details in der Kapazitäten.

00:07:33: Damit macht plötzlich die TheraFab Sinn, damit macht plötzlich XEIs Sinn Space X-ing.

00:07:41: Weil Space X die Geschichte ist ja auch Data Center im All, aber wer finanziert das?

00:07:48: Ja weil er kann das ja nicht einfach so finanzieren.

00:07:51: also hat er jetzt wie eben mit Tesla damals auch ein ja ein Hyper Scaler gebaut der eine Cash House sein wird.

00:08:01: Er hat sie bereits er kann sich nicht auslasten er verkauft die Kapazitäten kriegt dadurch viel Geld viel Cash Flow Kann sein Grog, was auch immer.

00:08:12: Das kann er halt irgendwann einmal nutzen oder nicht nutzen.

00:08:16: Es ist auch komplett irrelevant was er damit tut.

00:08:20: das kann ja um seine Propaganda irgendwie weiter voranzutreiben aber das kann er in einem auf einer kleinen Flamme jetzt betreiben weil mit Colossus II hat er nochmal ein Gigawatt dass er auch noch mal vermieten könnte.

00:08:34: und es gibt ganz viele Abnehmer.

00:08:36: Und jetzt hat er einen Anker Kunden Und der Ankergrund ist Antropic, also der KI-Ambienter, der die meiste Kapazität benötigt in den nächsten Jahren.

00:08:49: Das heißt plötzlich schließt alles zusammen, plötzlich klickt überall alles zusammen und dann ist auch die Bewertung von SpaceX plötzlich nicht mehr so absurd!

00:09:00: Und das macht alles schon... Also das ist ein genialer Move könnte man einfach sagen, weil er hat jetzt quasi... Er steigt jetzt als Neocloud ein.

00:09:10: Also wir zum Hyperscaler, diese Hyperscala finanzieren die Terrafab.

00:09:18: Die Terrafabs baut die Chips für die zukünftigen SpaceX Data Center im All und du hast einen Cashflow der die ganze Zeit das ganze Werk antreibt und es finanziell unabhängig macht was vorher unmöglich gewesen wäre weil für die TerraFab wieder ca.

00:09:40: mindestens, um das aufzubauen wenn überhaupt.

00:09:44: Und TerraFab also diese eine Chip Fabrik aufzubauern ist ja auch eine Sache... Ist ja nicht so dass du das plötzlich über Nacht machen kannst.

00:09:54: Ja aber auch hier wieder das Joint Venture mit Intel Also dass sich hier mit Intel zusammenarbeiten die auch schon Erfahrungen haben Mit Foundry also Chip Herstellung.

00:10:10: Das heißt, er kann von Intel das Know-how mitnehmen für die erste Phase.

00:10:17: und wenn es jemanden gibt der industrielle Prozesse evolutionieren kann dann ist es eigentlich Elon Musk.

00:10:27: Weil das ist das was sie niemals ausgezeichnet hat.

00:10:30: Er hat eine Branche hergenommen und das in einer industriellen Skalierung gemacht, die keiner jemals gesehen hat.

00:10:38: Das war mit Tesla so, das war jetzt auch mit SpaceX Und wenn er das im Hyperscaler-Markt oder im Chipmarkt auch hinbekommt, dann klickt alles zusammen.

00:10:53: Also wie gesagt ich bin kein Fan von Elon Musk aber er macht einfach seine Investoren reich damit und wenn es jemanden auf dem Planeten gibt der etwas in diese Skalierung hinbekommen kann, dann ist es eigentlich immer Elon Musk gewesen.

00:11:14: Was sagst du dazu?

00:11:18: Ja, es klingt alles so einfach wenn du das erklärst und auch so schlüssig.

00:11:23: Also wenn man überlegt welche Zahlen da dahinter stehen und welche Größenordnung dann ist das schon gigantisch.

00:11:34: was mir die ganze Zeit dabei noch als Frage im Kopf schwebte war wie geht's jetzt mit Grog weiter?

00:11:41: Wie passt Grog da rein?

00:11:43: oder spielt Grog überhaupt eine Rolle für Elon Musk, oder ist das dann nur noch so eine Kirsche auf der Sahnetorte?

00:11:52: Also er versucht ja offensichtlich die Wertschöpfungskette möglichst von Anfang bis Ende abzubilden.

00:11:59: Was jetzt eigentlich nur noch fehlt sind eigene Geräte, eigene Devices, auf denen sein KI-Modell läuft und dann hat er eigentlich vom Chip Zum End-User alles.

00:12:17: Könnte mir gut vorstellen, dass er das Ziel auch hat da hinzukommen.

00:12:23: Ob es schaffen wird ist die andere Frage.

00:12:24: aber alleine jetzt das was du beschrieben hast reicht ja im Grunde schon um erfolgreich zu sein.

00:12:29: Das ist also schon gigantisch.

00:12:33: Also ich glaube Grog könnte tatsächlich eine Relevanz verlieren weil ich glaube auch gar nicht... Ich glaube er hat unterschätzt wie wie kompliziert oder wie schwierig es ist, so eine KI zu entwickeln.

00:12:51: Und wenn man sich ein bisschen den Case anschaut, Elon Musk gegen Rupinii also das ist ja gerade alles vor Gericht und da kommen immer ganz lustige Sachen raus und wenn du da ein bisschen das mitverfolgs was in den Zeugenaussagen halt alles rauskommt.

00:13:11: stellst du fest, Grog in einer affnartigen Geschwindigkeit auch entwickelt worden und ist extrem schnell, hat dieselbe Fähigkeiten bekommen wie die Frontiermodels.

00:13:25: Und jetzt weiß man warum?

00:13:26: Weil Elon Musk genau dasselbe gemacht hat was die Chinesen!

00:13:30: Er hat einfach distilled, er hat von allen großen Modellen die Modelle distilled und in Grog reingebracht Und das ist jetzt rausgekommen, ja?

00:13:42: Das musste er quasi vor Gericht aussagen.

00:13:48: Er sagt natürlich alle machen das was auch stimmen wird.

00:13:51: also ich bin ziemlich sicher dass alle Model-Ambienter von allen Modellambitern klauen und deswegen ist ja diese Hybris... Also ich finde die ganze Diskussion mit den Chinesen, dass sie alles distillen und deswegen halt... Doppelmoralik, weil erstens einmal die ganzen amerikanischen Anbieter all die Informationen geklaut haben.

00:14:18: Niemanden dafür bezahlt haben und überhaupt kein Recht darauf haben das in irgendeiner Art und Weise anzubrangen.

00:14:27: Hätten Sie, dass in irgendeiner Form mit IP-Rechten oder sonst irgendwas entschädigt?

00:14:34: Dann würde ich sagen okay ja du hast recht.

00:14:36: Du bist auf der moralisch richtigen Seite.

00:14:39: aber die sind alle moralisch in allen extremen und sagen nur der da drüben ist viel schlimmer als ich!

00:14:47: Und das stimmt überhaupt nicht.

00:14:48: weil alles entgleichschen.

00:14:52: Das stimmt.

00:14:56: Das ist für mich einfach so lächerlich eigentlich.

00:15:01: Und ich habe da überhaupt keinen Mitleid mit denen.

00:15:03: und wenn ich jetzt hier eben den Elon Musk höre, der einfach so lapidar vor Gericht dann sagt naja machen wir alle Dann wird das wahrscheinlich auch genauso sein.

00:15:13: Aber er ist jetzt der erste der es zugeben muss.

00:15:16: Man muss sagen der Brockmann von Open AI.

00:15:20: Da ist ja auch irgendwas lustiges raus Der führt ihr Tagebuch Und da stehen all die bösen Dinge drin.

00:15:25: Das ist eine geniale Wissenschaft laufensichtlich, aber trotzdem nicht sehr hell in der Birne weil er hat alle seine illegalen Tätigkeiten und Gedanken aufgeschrieben und aufs Beniebelste dokumentiert wie er jetzt den Elon Musk austrickst oder wie er ihn in der Oße rausholt.

00:15:52: Wir haben eh schon mal angekündigt dass dieser Prozess uns sehr glücklich machen wird, was so diese Emotionen angeht.

00:15:59: Weil keiner da gut wegkommen wird.

00:16:02: Weil alle irgendwie bei allen festgestellt wird dass sie halt alle ja James Bond bösewichte sind in Wirklichkeit.

00:16:16: Ja also das ist richtig was du sagst und ich Was ich noch dabei sehe ist, dass das auch Auswirkungen auf uns alle hat mehr oder weniger.

00:16:27: Also wenn wir jetzt KI zum Beispiel verwenden um Inhalte zu generieren seines Bildermusiktexte dann können wir jetzt auch relativ einfach ohne dass es Konsequenzen hat und bedienen an Dingen die andere geschaffen haben.

00:16:49: also Und also die gesamte Einstellung, die gesamten Mentalität ändert sich dadurch finde ich.

00:17:01: Oder dieses Unrechtsbewusstsein vielleicht auch eher wie man es sagen sollte.

00:17:04: Also was früher noch ganz ausgeprägt war als in den Anfängen des Webs und wenn man Stichwort Urheberrecht und so ja das ist ja heute weg oder nicht mehr durchsetzbar?

00:17:18: Ich weiß, was ich meine.

00:17:19: Also da findet auch ein kompletter gesellschaftlicher Wandel gerade statt und wo das hinführt kann man auch noch nicht so genau sagen.

00:17:28: Man muss sich ein bisschen widersprechen oder ein bisschen?

00:17:33: Ich sag nur ein Wort Napster!

00:17:37: Ja, habe ich mir sichererweise auch gerade daran gedacht.

00:17:40: Da

00:17:40: hat alles angefangen.

00:17:42: Das war mein Gedankewertig ausgeführt.

00:17:46: Da hat alles angefangen und da haben wir alle gesagt, Musik zahlen wozu?

00:17:51: Ja du

00:17:52: hattest auch ein schlechtes Gewissen wenn du Napster genutzt hast oder nicht.

00:17:56: Ich hatte kein schlechtes gewissen.

00:17:59: Ich habe mich immer so ein bisschen wie so ein kleiner Hacker gefühlt, wenn ich da irgendwie Sachen runtergeladen hab.

00:18:06: aber das hat ja auch den Reiz ausgemacht!

00:18:08: Das war ja das Tolle dabei!

00:18:10: Ich habe mir damals gedacht diese ganzen großen Labels zocken die Musik ab Ja und es ist nur gerechtfertigt, dass ich jetzt die abzocke.

00:18:20: Also das war so ein bisschen... Aber das war vielleicht das Narrativ, das Napster auch irgendwie gestrickt hat in das ich total reingekippt bin.

00:18:30: aber das Problem wurde ja gelöst.

00:18:32: So ist es ja nicht.

00:18:34: Es gab dann... Und das ist das Schöne an unserer Welt.

00:18:39: Es kommt dann immer irgendwer mit einer Geschäftsidee um die Ecke löst das problem recht pragmatisch.

00:18:45: und es war spotify, spotify ist gekommen.

00:18:48: hat der monatlich gezahlt?

00:18:49: apple natürlich es war eppel eigentlich epple musik unter dieser.

00:18:56: wie hat er wird das geheißendes apple musiktool

00:19:02: iTunes

00:19:03: genau?

00:19:04: iTunes hat ihr dann angeboten du kannst dafür zahlen.

00:19:08: Die haben natürlich ihre Marge daraus gemacht und haben aber das dann wieder an die übliche Musikindustrie weitergegeben.

00:19:15: Das heißt, die Musiker konnten weiterhin Geld verdienen.

00:19:21: Weiterhin gab es dann YouTube mit YouTube-Konten, die dann Überwerbung Geld verdient.

00:19:28: Also das heißt, es gab mehrere Geschäftsmodelle, die sozusagen die Kunst vorangetrieben haben und sogar viel besser gemacht haben als vorher muss man einfach sagen, weil es sehr viel mehr independent Music gab.

00:19:42: Die nicht irgendwie alles Mainstream-Standard-Sony-Music-Poppletschen.

00:19:51: Das alles gleich klingt und den Dieter Bohlenreich macht!

00:19:57: Und jetzt gab's halt ganz viel Indie... also Indie-Music sag ich mal.

00:20:03: Und die haben auch alle Geld verdient, vielleicht jetzt nicht so viel wie zu Zeiten in der alten Welt.

00:20:10: Aber es war viel breiter und gesünder als das vorher war.

00:20:16: Vorher war's sehr monopolistisch.

00:20:18: Und genauso ist es mit der KI auch!

00:20:21: Vorher waren halt viele Dinge... Also die Verlage sind das was früher Musiklabels waren.

00:20:36: mit diesen Bücherrechten und der Preisbindung und all den ganzen Schnickschnack, jetzt auch nicht unbedingt dem Handwerk einen Gefahren getan.

00:20:45: Ganz im Gegenteil sie haben eigentlich wieder hier protektionistisch gehandelt.

00:20:51: das freie Internet hat das verändert und dann sind die Verlage natürlich auch in die Prätulier gekommen Und jetzt haben wir halt eine neue Welle.

00:21:04: Wie das jetzt gelöst wird, das ist noch nicht ganz klar.

00:21:06: Im Moment ist es so wir zahlen Anthropik und Chatchapiti und Google Geld dafür aber die Content Creator haben jetzt irgendwie den Schlauch.

00:21:19: Sehe ich jetzt einmal ja also und verdiene jetzt noch nicht Aber Ich bin ziemlich sicher dass bald ein neues Geschäftsmodell mit Micro Payments oder ähnlich um die Ecke kommen wird und das Problem auch lösen wird.

00:21:33: Aktuell sehe ich es noch nicht, aber ich habe zum Beispiel ein bisschen in der Krypto-Branche mal recherchiert und da gibt's schon die ersten sozusagen mal Lösungen für Nanopayments also Bruchteile von Sand betregen.

00:21:55: Und wenn du das kombinierst mit Content Dann könnte ich mir vorstellen, und auch diese ganze Bewegung mit Cloudflare und diesen Trainings.

00:22:06: Also wo man einen Gatekeeper reinholen kann um den eigenen Content zu schützen oder halt zu vermarkten dann könnte ich mich das gut vorstellen dass das in Zukunft vielleicht kommen wird aber im Moment ist es noch nicht absehbar.

00:22:25: Kommen wir mal zurück zum Zum, oder als Anknüpfungspunkt.

00:22:31: passend dazu haben wir ja Richtung Datacenter.

00:22:34: noch eine weitere Meldung die auch spannend ist und zwar geht es um CoreWeave.

00:22:40: Ich erinnere mich sehr gut dass du CoreWeav schon öfter als Backekandidaten bezeichnet hast was so mögliche KI-Weiterentwicklung und ein eventuelles Platz in einer Blase angeht.

00:22:54: Und da ist Corvive, wenn ich mich richtig erinnere von dir immer so als Schrachstelle genannt worden.

00:23:01: jetzt gibt es auch wieder interessante Nachrichten zu diesem Unternehmen und zwar dass die inzwischen schon über ein Gigawatt an Rechenzentrumskapazität verfügen sollen und das verteilt auf Standorte und bis Ende dieses Jahres sollen es sogar einst Kommasieben Gigawatt sein.

00:23:18: Zwei Tausend Dreißig sogar bist du acht Gigawatts, wenn man sich diese Zahlen anschaut sagst Du stehst noch zu der Meinung oder zu deiner These die du geäußert hast oder musst du so bisschen revidieren?

00:23:41: Kann ich nur nicht so ganz sagen, also ich glaube die These ist ja immer noch da.

00:23:46: Also sie ist definitiv die Solbruchstelle weil Core Weave, the Anzings sind die Nvidia Chips letztendlich resellen.

00:23:55: aber eigentlich ist es nichts anderes als ein Infrains Broker oder ein GPU Broker und die Finanzierung davon ist halt alles auf Pump und solange diese Data Center ausgelastet sind Ist alles gut, dann spielt die Musik weiter.

00:24:12: Sollte die irgendwann mal einbrechen und im Moment sieht es eben nicht danach aus?

00:24:17: Also alle unsere Diskussionen.

00:24:19: vielleicht müssen wir die Data Center Blase-Diskussion komplett neu aufmachen weil die Hypothese ist aktuell nicht aufgegangen.

00:24:27: also Alle die geglaubt haben dass das alles ein Overbild stellen sie erst stellt sich heraus Es ist ein Anderbild.

00:24:35: Und deswegen ist auch die Message mit CoAViv sehr interessant weil sie jetzt tatsächlich schneller geschafft haben, auf ein Gigawatt zu kommen als alle gedacht hatten.

00:24:45: Also das sind fast doppelt so schnell wie Sie selbst eingeschätzt hatten.

00:24:51: und dass sie Ende des Jahres auf eine Kommasieben-Gigawatt kommen wollen ist auch wieder ein Zeichen dafür, dass sie deutlich schneller delivern als alle es gedacht haben.

00:25:03: Und ich glaube der Grund dafür ist die allgemeine Marktstimmung.

00:25:08: Ich glaub Alles was sie jetzt irgendwie on the ground bringen, haben Sie.

00:25:13: Aber in einem Dreiviertel-Jahr oder vielleicht in einem Jahr von heute wird es das alles nicht spielen weil die Stimmung massiv umschwanken wird.

00:25:22: Weil die Auswirkungen der KI und auch des Detacenter Buildouts für den Energiemarkt so massive Auswirkung auf den Endkonsumer haben wird dass der Widerstand noch recht, also verhältnismäßig klein ist.

00:25:40: Aber dafür gut organisiert, dann verhältnessmäßig groß und sehr gut organisierend sein wird.

00:25:47: Und wenn wir sehen, dann wird es kompliziert weil dann wird's nicht mehr so viel Ausbau geben und auch diese acht Gigabyte bis zwanzig dreißig die sie hier anvisieren hängt sehr stark vom politischen Klima ab Und nicht von ihren Fähigkeiten, weil das haben sie bewiesen dass sie das können.

00:26:08: Also Execution ist CoreWave und all die Neo Clouds also auch N-Scale wo wir da nachher nochmal drauf kommen ja Die haben eine sehr gute Execution muss man einfach sagen, weil sonst hätten Sie diese Kapazitäten in der Zeit nicht aufbauen können und das auch noch auf so vielen Standorten.

00:26:25: und ich glaube das ist auch so ein bisschen die Superpower von CoreWaves gewesen Dass sie halt auf so viele Standorte gleichzeitig die Logistik hinbekommen haben und auch die Leute, die Infrastruktur-Elemente zusammen bekommen haben.

00:26:43: Obwohl die Hyperscaler ihnen sicher nicht das Leben leicht gemacht haben mit ihren eigenen Projekten.

00:26:49: aber die waren natürlich also die Microsofts und AWS und Googles dieser Welt.

00:26:56: Die hat natürlich ein deutlich härteres Leben weil mehr von dieser ganzen Gegenbewegung angegriffen wurden.

00:27:05: Also egal, wo Google gesagt hat sie wollen ein Detacenter bauen war sofort ein Trupp von Protestern da und hat versucht die davon abzuhalten.

00:27:17: bei Corvive, die kamen irgendwie so unter dem Radar und konnten halt gut exekutieren Und EnSQL ähnlich, EnSQL war halt sehr stark im europäischen Raum unterwegs sind eigentlich ganz froh darüber, dass Infrastruktur ausgebaut wird, sage ich jetzt einmal.

00:27:36: Weil alle kapiert haben, oh, Infrastruktur, also Datacenterinfrastruktur ist ein Industrie-Risiko.

00:27:45: Also wenn du das nicht hast, hast du nicht nur keine Datacenterkapazitäten sondern deine gesamte Industrie hat ein strategisches Risiko und deswegen ist auch die nächste Message eben mit Endscale die jetzt hier in Spanien ins Hinz, die sechsersechzigtausend Rubin GPUs im Portugal bauen wollen.

00:28:11: Und das ist jetzt auch alles sozusagen on the run und wird schon implementiert.

00:28:20: Also ich finde wir müssen wahrscheinlich... Wir können gegen Mitte des Jahres nochmal über das Thema Data Center Blase diskutieren.

00:28:33: aktuell kann man glaube ich sagen blase.

00:28:38: ja es gibt eine finanzblase das kann man definitiv sagen.

00:28:42: aber auf dem also auf dem geschäftsmodell, auf der geschäftsmodellebene gibt's da weit und breit keine blase in sicht.

00:28:51: Also ist es eher ein ander bild als sein oberbild.

00:28:55: und dann sehen wir auch an den hyperscaler zahlen

00:29:02: Das stimmt.

00:29:04: Also nochmal zurück zum Thema N-Scale, also dieser massive Ausbau der jetzt geplant ist in Portugal.

00:29:19: Denkst du...also ich glaube, es ist da als Zielgröße angegeben, denkst Strategischer Vorteil, also profitiert Europa da wirklich auch davon?

00:29:32: sind es auch europäische Unternehmen die dann darauf zugreifen werden oder ist es im Prinzip mehr so ein Trojanisches Pferd?

00:29:39: das heißt also da laufen halt irgendwelche US Cloud Geschichten auf Hardware die halt zufälligerweise in Europa steht.

00:29:50: Ja das hast du hast natürlich recht ja!

00:29:52: Also in Wirklichkeit ist es ja ein Microsoft Data Center Also N-Scale ist der Data Center Anbieter, aber wer das Data Center nutzen wird, ist Microsoft.

00:30:00: Und da sind sixundsechzigtausend Rubin GPUs.

00:30:04: also am Anfang sind es zweihundert MegaWatt, also sind zwei Gebäude jeweils mit zweihundert MegaWatts und am Ende sollen bis zu eins, zwei Gigawatt sein.

00:30:16: und die Souveränitätsfrage löst das Problem nicht.

00:30:21: ganz sicher nicht, ganz im Gegenteil.

00:30:23: und das ist genau so wie du gesagt hast Du hast jetzt hier einen europäischen Data Center-Ambienter, der etwas baut.

00:30:31: Ein amerikanischer Ampeter, der das betreibt sozusagen.

00:30:37: und wir wissen ja dass Microsoft auf dem Papier EU AI Act und GDPR compliant und all diese Sachen zwar berücksichtigt und auch eine Garantie dafür abgibt aber wir alle wissen auch dass sich die Geopolitik schnell ändern kann.

00:31:00: Nichtsdestotrotz ist es immer noch besser, die Infrastruktur steht auf europäischen Boden als dass sie auf amerikanischen Boden steht weil bei einem geopolitischem Konflikt kann Microsoft vielleicht sagen wir wollen das jetzt nicht aber wir können trotzdem sagen aber die Chips bleiben hier und wir betreiben sie dann mit weiß ich nicht irgendwelchen Open Source Modellen oder was auch immer Und deswegen sehe ich es jetzt nicht ganz so kritisch.

00:31:27: Es ist ein Halbschritt zur europäischen Souveränität und ich denke, es muss viel mehr solcher Projekte geben.

00:31:36: Also es muss Infrastruktur auf europäischen Boden existieren auch wenn die Betreiber amerikanische Player sind weil auch die Verstrickungen dadurch deutlich komplizierter werden Masaka, was irgendwie vielleicht in Zukunft kommen könnte.

00:31:56: Nicht automatisch bedeutet das wir dann komplett raus sind sondern wir haben dann zumindest noch die Infrastruktur und die Infrastrukturen können wir auf jeden Fall nutzen.

00:32:06: Und wir könnten genauso mit diesen Sachen auch Druck aufbauen.

00:32:12: Sechsundsechzigtausend Rubin GPUs ist jetzt nichts also es ist nicht nix.

00:32:17: Und wenn wir sagen, okay.

00:32:18: Wir haben zehn oder fünfzehn oder zwanzig solche Projekte in Europa stehen Dann haben wir vielleicht Rechenkapazitäten die Seil mal fünf bis zehn Prozent der großen Hyper Scala in irgendeiner Art und Weise decken und damit hat man schon ein bisschen Verhandlungsmacht auch besser so als umgekehrt.

00:32:41: Ja

00:32:42: ja und vielleicht wird ja auch alles noch ein bisschen effizienter und platzsparender.

00:32:46: das heißt dann könnte man auch so ein bisschen Die Bedenken dahingehen, dass es eben sehr viele Ressourcen in Anspruch nimmt.

00:32:53: solche Rechenzentren zu bauen und zu betreiben könnte man auch damit ein bisschen zumindest mal mindern.

00:33:00: Und warum sage ich das?

00:33:03: Das ist als Überleitung zur nächsten Thema was wir haben und zwar hat Amazon ein neues Design für Datencenter für Vera Rubin und Liquid Cooling entwickelt.

00:33:17: Das basiert letztendlich darauf oder das Ziel ist, dass man deutlich weniger Energie benötigt für den Betrieb und die Gefühlung.

00:33:31: Und das Ganze trägt den Namen Projekt TITUS oder Project Titus wie man es auch immer aussprechen möchte.

00:33:41: Das könnte eben zu mehr Effizienz führen.

00:33:44: Allerdings muss man ja auch wieder dazusagen, wir hatten ja schon oft darüber auch gesprochen, Effizient heißt nicht automatisch dann auch unterm Strich weniger Verbrauch.

00:33:53: es gibt ja den bekannten Rebound-Effekt.

00:33:57: das heißt also in der Summe könnte das da trotzdem zu mehr Energieverbrauch führen.

00:34:00: aber dass mal bei Seite gestellt ist es sicherlich immer gut und sinnvoll die Effizience zu verbessern.

00:34:10: Hast du da noch ein paar Details dazu zu diesem ganzen Projekt?

00:34:16: Also wir haben ja schon mal, ich glaube vor... Ich war glaube ich letztes Jahr.

00:34:20: Letztes Jahr haben wir über Rack Design ein bisschen geredet und wir haben darüber geredeht.

00:34:27: diese High Density Racks also ein Rack ist quasi ein Schrank wo die Server drinnen stecken Und in diesen Servern stecken die GPUs.

00:34:38: Und diese Server und diese Racks werden mit Switches oder also mit Netzwerkinfrastruktur miteinander verbunden.

00:34:47: Also seine GPU-Infrastruktur ist eine ziemlich komplexe Angelegenheit, wenn man sich das genau anschaut – auch wenn man die Bandbreiten anschaut, die man benötigt.

00:35:02: Das heißt in so ein Rack kannst du ein paar Servers reinstecken.

00:35:06: Innerhalb des Racks hast du eine sehr gute Latenz und Geschwindigkeit, weil du musst jetzt quasi nur einen NV-II Switch, also von Nvidia zum Beispiel.

00:35:20: Also wenn man sich jetzt die Nvidia Infrastruktur anschaut hat man da so ein Nv-II switch.

00:35:26: Und da sind alle GPUs mit allen GPU in seinem Mesh mit vierhundert Gigabit pro Sekunde verbunden.

00:35:36: Damit kannst du natürlich einen großen Influence Cluster, der wo du halt große Lasten drauf laufen lassen kannst.

00:35:46: Also bis zu zehn Terra-Bytes an sozusagen Memory die in quasi fast Real Time miteinander kommunizieren können.

00:35:58: Sobald du aber jetzt einen zweiten Schrank daneben hast wird es kompliziert Weil dann hast du eine Latence, weil du mindestens irgendein Datacenter Switch brauchst wo die Daten über ein Netzwerkgerät an den anderen Server gehen.

00:36:15: Oder bei den anderen Cluster gehen.

00:36:17: Weil innerhalb dieser Racks sind dann quasi immer diese Clusters und die Kommunikation zwischen diesen Clustern ist jetzt nicht so schnell.

00:36:25: in der Regel ist sie achtmal langsamer als innerhalb des Racks.

00:36:31: Und dadurch ergibt sich eine natürliche Limitation des Trainings, also der KI-Training.

00:36:43: Weil du kannst halt nicht... Also wenn diese Data Center Designs nicht so ausgelegt sind dass die näher zusammenkommen und mehr GPUs miteinander gleichzeitig reden können dann kannst auch nicht so große Modelle trainieren weil bei jedem Übergang zu einem Switch wirst Du halt Latenzen mit reinrechnen und nicht nur Latenz, sondern auch Fehlerarten dazu rechnen.

00:37:10: Und wenn die Fehlerarten da sind hast du halt nur eine natürliche Limitation also innerhalb des Trainingsprozesses weil du auch die Batches... Also es gibt so Batchs, also so Trainingsläufe und die kannst Du aufteilen halbwegs aber irgendwann musst Du sie wieder zusammenführen und dann hast Du wieder Latencen drinnen und dann ist wieder Fehler drin.

00:37:32: und das heißt Egal wie viele Racks du dann dabei hast, das Modell wird nicht größer.

00:37:39: Weil die Latents das größte Problem ist und damit dieses Problem gelöst wird musst du das gesamte Data Center Design ändern in Wirklichkeit.

00:37:49: Das heißt Du musst es schaffen dass dieses Latentsproblem gelöst werden entweder indem du größere Racks baust bessere Netzwerkinfrastruktur entwickelst halt irgendeine.

00:38:11: Also Netzwerk ist ein Problem, aber Kühlung ist auch ein Problem.

00:38:15: Weil du kriegst halt in seinem Schrank nicht mehr wärme abtransportiert als irgendwie.

00:38:22: so um die, sagen wir, eine Hundertfünfzig Megawatt, sei es einmal oder Sechzig-Siebzig war bis jetzt immer der Standard im klassischen Datacenter, weil das zu Sechszig-Sechzig Kilowatt... Entschuldige, nicht megawatt!

00:38:39: Wir haben ja darüber diskutiert was es bedeuten würde, wenn wir zum Beispiel sein ein megawatt Rack hätte.

00:38:45: Dann bräuchtest du quasi so Baumstammticke Metall Rohre wie diese Wärme abtransportieren und das müsstest du alles mit Wasserkühlung auch noch weil Wasserkühlung braucht noch viel mehr Platz.

00:39:04: Und das ist genau das was jetzt hier passiert.

00:39:06: man versucht höhere dichten innerhalb eines Racks oder halt das komplette Rackdesignung zu bauen und dass es genau dieses AVST-Titus.

00:39:17: da wird nicht nur ein Racksystem neu gebaut, sondern auch das gesamte Gebäude.

00:39:22: Also wie kriege ich diese Wärme schneller abtransportiert?

00:39:28: Da gibt's dann so ganze Kühltürme, wirds da wahrscheinlich geben!

00:39:32: Und auch die ganze Gängeinfrastruktur.

00:39:35: Du hast ja sein Data Center ist darauf ausgelegt Mitarbeiter da drinnen auch irgendwas tun.

00:39:42: Also Google war der erste, der eigene Automatisierung hier gebaut hat mit so kleinen Robotern die dann ganze Racks einfach wegtransportiert haben.

00:39:53: also wenn ich einen Fehler in einem Rack war oder ein Server nur oder ein CPU oder ein Memory oder was auch immer ist kein Mitarbeiter reingegangen sondern die haben das ganze Ding rausgenommen und haben es ersetzt und haben das dann offline sozusagen repariert, und dann wieder reingesteckt.

00:40:12: Und diese Infrastruktur wird auch sich verhindern.

00:40:15: also die ganzen Gänge werden verschwinden oder in einer anderen Form da sein so dass nur noch mehr Roboter oder Module getauscht werden können, sodass du halt wieder eine höhere Dichte hast damit du nicht zu viel Platz brauchst Ableitinfrastruktur für die Kühlung bekommst.

00:40:38: Und das wird sehr spannend, muss ich sagen!

00:40:41: Wie das dann letztendlich ausschauen würde?

00:40:43: Ich wäre gerne Mäuschen und würde da gern mal rein schauen weil... ...ich habe ja selbst Data Center gebaut, mein halbes Leben lang.

00:40:57: Also mit der Hardware-Wartung haben wir auch Liquid Cooling-Infrastruktur und wir wissen wie das alles ausschaut.

00:41:05: Aber das ist alles noch sehr klein in der Skalierung.

00:41:09: Wenn ich jetzt darüber nachdenke, dass diese neuen Werra Rubin Designs vielleicht eine Leistung... Also eine Wärmeleistung von, weiß nicht, ...fünfhundert Kilowatt haben, da muss man fünfhundert Kilo Watt überhaupt abtransportiert werden als Wärmel?

00:41:28: Das ist schon shit-in-shit out!

00:41:31: Das geht nicht einfach so.

00:41:33: Kann sich da ein Ventilator draufblasen und sagen, hey das wird schon kühl werden!

00:41:38: Das klappt halt nicht mehr.

00:41:39: Du musst diese Wärme in dieser Masse richtig mal wegtransportieren können.

00:41:47: Was mir dabei noch als Gedanke kommt ist... Diese Abwärme die ist ja auch, sagen wir jetzt mal klimatisch gesehen, ein Problem.

00:42:01: also wenn du Hergehst und sagst zum Beispiel du hast einen Rechenzentrum, das wird mit fossilen Energien oder mit Kernenergie zum Beispiel betrieben.

00:42:14: Und die Wärme, die dann dabei entsteht, die Abwärme ist ja etwas... was vorher nicht da war, was hinzukommt.

00:42:26: Was sozusagen zur Aufwärmung des Klimas beiträgt.

00:42:29: Also mal abgesehen von CO² und sonstigen Dingen die dabei als Emission entstehen Das hast du ja bei erneuerbaren Energien nicht.

00:42:37: Wenn jetzt zum Beispiel sagst du nimmst Wind oder Sonnenenergie Dann ist diese Energie ja sozusagen schon im Ökosystem enthalten Oder im Kreislauf Du nimmest sie so zu sagen nur und wandelst sie um.

00:42:51: Also auch das ist ja noch ein Effekt, zumindest mal über den noch nicht so oft gesprochen wurde.

00:43:00: Man spricht ja meistens immer nur über diese indirekten Effekte aufs Klima eben über Emissionen aber über diesen Effekt wird selten gesprochen interessanterweise.

00:43:11: Kannst du dir im Gedanken folgen?

00:43:13: Ja total!

00:43:14: Das wird doch total unterschätzt.

00:43:15: Das ist ja auch einer der Gründe warum dieses Data Center im Allthema also zerein mathematisch berücksichtigt wird, weil wenn man jetzt in die Zukunft denkt und sagt okay wir brauchen jetzt noch mal an die vierhundert gigawatt oder sagen wir sechshundert Gigawatt ein Rechenleistung was jetzt extrem viel klingt aber im Wirklichkeit realistisch ist ja bedeutet das in derselben Form auch wärme Also nicht nur Strom, sondern auch Wärme.

00:43:52: Weil das wird in irgendeiner Art und Weise auch in Wärmenergie umgewandelt Und damit könntest du wahrscheinlich die ganze Welt den Winter durchhetzen.

00:44:03: Aber das bedeutet auch dass sich das Klima wärmt.

00:44:06: Das heißt es ist tatsächlich ein Problem Dass in diesen Dimensionen noch nie berücksichtigt wurde weil es diese Dimensione noch nie gab.

00:44:19: Also das muss man definitiv berücksichtigen und ich glaube, wir haben ja die Redezeit über die EU-Regulierung.

00:44:26: Die gesagt haben dass ein gewisser Anteil der Stromkapazitäten mindestens in Wärmeenergie sozusagen zurückfließen muss.

00:44:36: Das ist der erste Anfang!

00:44:38: Und ich glaub, das ist nicht nur ein nice to have sondern es ist ein must have wenn man berücksichtig wie schnell sich das in Zukunft entwickeln wird.

00:44:47: Und deswegen finde ich es gut, dass die EU vielleicht als Lucky-Shot, also ohne dass sie das eigentlich wirklich berücksichtigt haben.

00:44:54: Aber vielleicht gab's tatsächlich irgendeinen schlauen Typen in dieser Regulierung und der hat das mit berechnet und da gesagt, das könnte man mal einfach reinbringen... Es ist tatsächlich eine der besten Ideen für den Klimaschutz, die so jetzt mal aus der EU-Regulierung herausgekommen ist!

00:45:17: Und dieser Gedanke, der kam mir übrigens noch als wir über dieses N-Scale Thema gesprochen haben.

00:45:22: Weil da ja mehr Wasserkühlung vorgesehen ist.

00:45:27: Das klingt ja erstmal gut aber ich meine wenn du mit mehr Wasser kühlst dann erwärmst du das Meer natürlich auch und das ist ja auch ein sehr kritischer Fahrt auf dieser ganzen Klimageschichte.

00:45:38: also dass die Meere immer wärmer werden und mit den entsprechenden negativen Folgen in dem Fall ist es wahrscheinlich jetzt nicht ganz so gravieren, weil es ja mit erneuerbarer Energie betrieben werden soll.

00:45:49: Das heißt da hast du ja wieder diese ausgeglichene Bilanz hoffentlich auch aber mehr Wasserkühlung an sich würde ich erst mal als kritisch einstimmen.

00:45:57: Es

00:45:57: auf keinen Fall passieren sollte durch die Mehrwasserkühlung ist dass die Hitze wieder ins Meer zurückläuft.

00:46:05: also das kann zwar mehr Wasser genommen werden Aber in Wirklichkeit sind ja die meisten Kühlsysteme geschlossen Also gerade in dieser Skalierung bei Werra Rubin, das sind ja alles geschlossene Kreisläufe.

00:46:20: Ist ja kein Kreislauf der Offen ist.

00:46:24: Deswegen bin ich ein bisschen verwirrt ehrlich gesagt sogar über diese Message.

00:46:31: Es soll zwar mehr Wasserkühlung also Wasser aus dem Meer verwendet werden aber wo soll dann die Abwärme hinkommen?

00:46:41: Das erschließt sich mir noch nicht so ganz.

00:46:45: Sollte die tatsächlich wieder ins Meer geleitet werden, wäre das schlecht.

00:46:49: Weil... ...einzigmal zwei Gigawatt mal das Meer erwärmen ist jetzt nicht so geil!

00:46:57: Also tauch sie da den du dann in das Meer reinhältst ne?

00:47:00: Genau, genau.

00:47:02: also ich finde Australien macht einen sehr guten Job.

00:47:04: Australien hat jetzt eine neue Regulierung rausgebracht und hat gesagt wenn ihr Detacenter bauen wollt muss es mit Wind, also müsst ihr Windparks bauen Und das wäre vielleicht auch eine Option, die man sich in Europa überlegen könnte.

00:47:20: Vielleicht wird man sich Australien mal anschauen wie es dort läuft und wenn es dann... Wenn es sich auszahlt, sag ich jetzt einmal, wird der Europa sicher auch schnell hingehen.

00:47:32: nur das Problem mit Europa ist halt, dass geht halt alles viel zu langsam weil die Entwicklung geht viel zu schnell bis sie irgendwas beschlossen haben.

00:47:44: Ist der Fisch schon gekocht?

00:47:47: Im Meer.

00:47:50: Das stimmt, gut kommen wir mal zur nächsten Kategorie und zwar zur Kategoriesicherheit.

00:47:56: es wird auch immer relevanter und wichtiger denn mit KI und den fortschreitenden Möglichkeiten da steigt natürlich auch das potentielle Risiko Sicherheitslücken in Software zu finden sie auszunutzen.

00:48:14: Das Ganze steht jetzt gerade erst am Anfang und wir sehen jetzt ja immer mehr, was da passieren kann.

00:48:20: Da hat es Google zum Beispiel den ersten KI-gestützten Zero Day Angriff abgefangen.

00:48:29: Und das zeigt ja nur dass da also zum Beispiel durch Claude Mythos und GPT-VIV Und andere weit entwickelte Tools, das da eben Angriffsvektoren aufgespürt kombiniert und dann auch angewandt werden können.

00:48:52: Aber jetzt zu diesem Zero Day Angriff von Google nochmal zu kommen... Was ist denn da passiert?

00:48:58: Was ist davor gefallen?

00:49:02: Ich habe mir den genauen Angriff nicht im Detail angeschaut aber es ist ein Exploit gewesen der auf ein Webadmint-Tool zugegriffen hat.

00:49:19: Und hier wurde im Konkreten diese zwei Faktor-Authentisierung ausgenutzt für den Zero Day Exploit.

00:49:29: und es war nicht nur so, dass sie den Zero day Exploit gefunden haben sondern das sie auch schon einen Angriff geplant haben mit dem Zero Day und den hat Google unterbunden, indem sie das vorher festgestellt haben, gefunden haben.

00:49:48: Und dann aktiv dagegen gearbeitet haben.

00:49:54: Es gab eine Meldung, ich muss mal kurz schauen ob ich das irgendwo in meinen Unterlagen finde.

00:50:02: Das war eine bekannte Heckergruppe die das durchgeführt hat.

00:50:09: Das heißt es waren nicht einfach nur jungen Einzeltäter sondern organisierte Hackergruppe, die hier gezielt Infrastruktur angegriffen hat.

00:50:20: Und das bringt mich wieder zurück auf die Geschichte mit Mythos.

00:50:25: also letzte und vorletzte Woche wir haben ja sehr oft darüber geredet wie der obsetzt nur ein Marketing Fake ist oder obsetzt einfach nur eine Geschichte ist oder ob es eine echte Bedrohung ist.

00:50:42: und an dem Beispiel sieht man Du brauchst nicht einmal Mythos.

00:50:48: Es reichen die aktuellen und das ist jetzt der erste bekannte AI getriebene Zero Day Exploit Angriff auf großer Skalierung, der entdeckt wurde.

00:51:03: Das heißt es gibt wahrscheinlich einen ganzen Haufen andere, die noch nicht entdecked wurden weil Google kann ja auch nicht überall sein.

00:51:12: mit diesen Google Freight Intelligence schon sehr weit in der gesamten Internet verbreitet und arbeitet halt mit sehr vielen Firmen noch zusammen.

00:51:25: Das unterschätzen viele eigentlich, wie tief Google da eigentlich in der ganzen Cyber Security Welt verankert ist.

00:51:34: Diese KI-Stärken Die werden uns tatsächlich ein, also das wird... Das ist jetzt der Startschuss würde ich sagen.

00:51:47: Wir haben oft darüber geredet.

00:51:49: alle wussten dass es kommen wird.

00:51:51: die in der Cyber Security Welt haben schon dagegen aktiv gearbeitet.

00:51:56: Also alle die in das Cyber Security-Welt tätig sind, die haben das schon nicht nur lang am Radar sondern arbeiten auch schon aktiv damit mit Patch Management, App Security Monitoring und all diesen Themen.

00:52:10: aber Das kommt jetzt auch in die klassische Unternehmenswelt.

00:52:14: Und wir müssen uns tatsächlich Gedanken darüber machen, wie wir damit umgehen.

00:52:20: Also AI Cyber Security ist nicht nur ein Zukunftsrisiko sondern es ist in der Gegenwart angekommen.

00:52:28: Und Modelle wie Mythos oder halt... Wir werden nachher noch kurz über GYPT-Cyber reden also GYPD-V-V Cyber.

00:52:40: Das ist übrigens wie das Cyber Security Modell von GPD, dass rausgekommen ist.

00:52:49: Dass die selben Fähigkeiten haben sollen wie Mythos.

00:52:54: Und das ist dann auch eine Bestätigung.

00:52:56: also es gibt jetzt keine... Es gibt Benchmarks, die besagen, dass GPD fünftfünf Cyber ähnlich stark ist als Cloth-Mythos.

00:53:12: Und das sagt uns wieder, dass alle großen Labore schon diese Capabilities haben.

00:53:19: Und wenn das nicht nur die großen Laboren haben, dann haben das auch die Open Source Labore mittlerweile.

00:53:24: und wenn sie es nicht heute haben, haben Sie es in drei Monaten oder in sechs Monaten?

00:53:29: Das sehen wir ja an der Entwicklung genau, dass es nur eine Frage der Zeit sein muss.

00:53:33: Genau!

00:53:34: Dann haben wir wirklich ein Problem weil alles was im Internet exposed ist ein Angriffsvektor ist und in einer Qualität, die wir so noch nicht kannten.

00:53:47: Also das macht mir ein bisschen Sorgen muss ich ehrlich gesagt sagen.

00:53:54: Das Vorgehen der großen Large Language Model Ampeter macht mich auch ein bisschen sorgen weil sie das ein bisschen so hindrehen dass halt nur die großen Player irgendwie Zugang kriegen vorher und wenn Sie es kriegen dann müssen sich irgendwie Kohle zahlen Um das zu fixen, ist es dann halt irgendwie... Also wenn du das Geld hast, kannst du mitspielen und wirst vielleicht nicht sofort gehackt.

00:54:26: Aber wenn du die Kohle nicht hast, hast du die Arschkarte Und jeder Skriptkiddie mit Zugang zu einem Open Source Cyber Security Modul kann dir dein CI im Hecken und dir deine Daten klauen.

00:54:43: Und du wirst es nicht einmal mitkriegen?

00:54:49: Ja, mal ganz zu schweigen von noch viel kritischeren Systemen.

00:54:53: also ich denke da jetzt zum Beispiel an die Verteidigung der Waffensysteme.

00:54:57: ja wir wissen ja auch aus der Vergangenheit dass da auch viele Schwachstellen und Lücken bestehen.

00:55:07: Gerade alles, was von Menschen gemacht ist eben nicht perfekt und die KI kann so etwas finden.

00:55:12: Also man möchte sich hier gar nicht vorstellen, was da theoretisch für Maßnahmen oder Konsequenzen daraus folgen können?

00:55:21: Ich glaube es ist ein bisschen wie auch in der Arbeitswelt.

00:55:24: bis jetzt gab's halt die Super-Experten.

00:55:28: Die haben also auch in einer Cyber Security oder Hacker Welt konnten die richtig guten Hackergruppen eh schon fast alles angreifen, was sie wollten.

00:55:38: Also die nordkoreanischen und die russischen und chinesischen Hackergruppen haben schon sehr viel Zugang gehabt in der Vergangenheit in Unternehmen, in staatlicher Infrastruktur und es gibt halt einen klassischen Wettbewerb zwischen den so jetzt mal national oder halt höher organisierten oder gut finanzierten Hackergruppen, aber was jetzt KI macht ist dass halt jeder diese Kapabilität kriegt.

00:56:18: Das heißt wenn die KI Labs nicht hinbekommen das sie in irgendeiner Art und Weise unterbinden oder auch die Open Source Modelle keine Innen haben Planken haben, um das abzufangen.

00:56:38: Dann kann halt jeder der Zugang zu Infrains hat schnell mal einfach die Bank hacken oder irgendwie weiß nicht weil er sich ärgert über Ampeln irgendwie die gesamte Ampelinfrastruktur in seiner Stadt lahm legen.

00:56:57: also da weiß ich noch nicht wo überall noch Lücken gefunden werden.

00:57:02: Aber was ich ganz sicher sagen kann ist, dass dieses ganze Patching und Detailierte hinschauen überall dort wo jetzt irgendwie Software im Einsatz ist.

00:57:14: Also das muss schlagartig deutlich besser laufen.

00:57:20: Mhm.

00:57:22: Auf jeden Fall!

00:57:23: Und es wird nicht von heute auf morgen besser werden.

00:57:26: Das heißt da wird es zu Angriffen oder Schäden kommen.

00:57:31: Das kann man schon mit Sicherheit sagen.

00:57:33: Die Frage ist halt nur, wie groß wird der Schaden sein?

00:57:36: Wie dramatisch werden die Auswirkungen sein?

00:57:39: und wer weiß vielleicht führt das auch im ein oder anderen Bereich wieder zu einer Entkoppelung.

00:57:46: Das heißt also dass wirklich Dinge aus dem System, Aus der Vernetzung rausgenommen werden, dass sie wieder autark funktionieren Kann man alles heute noch nicht absehen.

00:58:01: Zentralisierung sozusagen

00:58:03: können wir eigentlich weitermachen.

00:58:05: gleich passen noch mit der meldung wie Claude muthers twohundert seventy firefox Bucks gefunden hat.

00:58:18: das ist ja eine ganze menge.

00:58:20: da müsste ein mensch wahrscheinlich sehr lange suchen um so viele zu finden Ist aber auch erschreckend, wie viel wie viele lücken es da gibt.

00:58:29: Das ist ja wie ein schweizer käse.

00:58:32: Wie konnte das funktionieren oder welche Vorgehensweise wurde da angewandt?

00:58:40: Naja, irgendwie habe ich das jetzt so verstanden.

00:58:43: Also im Kern, dass das Modell sucht quasi nur statistisch nach klassischen Code-Problemen.

00:58:52: Also sucht nicht nur nach klassischer Code-Probleme sondern baut einfach Reproduzierbare Testfälle und fühlt sich dann aus.

00:59:03: Und dann reduziert er dadurch die False Positives.

00:59:07: Irgendwann kommt er mit einem davon durch, mit diesen Testfällen.

00:59:14: Er inszeniert quasi, stellt sich vor welcher Fehler produziert werden soll, baut den Testcase dafür, executet und schaut okay was hat funktioniert oder nicht.

00:59:30: Und dann hat er halt vierhundertundundundneinzig Sicherheitspacks gefunden und gefixt.

00:59:36: Zweihundertseiteinundsiebzig davon wurden in Firefox hundertfünfzehnt, also hundert... Genau!

00:59:46: Ja und wurden dann halt im Preview, also in dem Preview zugeschrieben, also den Cloud Mythos zugeschrien.

00:59:52: Also das Der Weg ist letztendlich, er baut einfach irgendwelche Testcases.

01:00:03: Also hypothetische Testcases die ein normaler Mensch sich normalerweise gar nicht ausdenkt.

01:00:08: und das ist glaube ich so.

01:00:10: weil was machen die klassischen Hacker?

01:00:13: Die kennen halt üblichen Probleme von so Libraries oder irgendwelchen Software.

01:00:24: ob so was Modulen sage ich jetzt einmal und dann versuchen die dort halt irgendwie irgendwas umzusetzen.

01:00:32: Aber der Claude Muthos hat das gar nicht so gemacht, sondern er einfach gesagt ja also ich versuche jetzt mal einfach vierhundert fünfhundert tausend Testcases zu bauen einfach versuchen irgendwelche Fehler auszulösen Und dann hat er einfach quasi die Falschpositives rausgenommen und hat einfach weitergemacht.

01:01:02: Funktioniert jetzt eigentlich noch dieses Bounty-Jagd?

01:01:05: Ich meine, die Unternehmen haben zumindest früher immer Prämien ausgesetzt wenn man Sicherheitslücken gefunden hatte.

01:01:11: Könnte man ja jetzt relativ einfach Geld verdienen.

01:01:14: Man muss da einfach nur ein Karrieremodell drauf ansetzen.

01:01:17: Das würde wahrscheinlich funktionieren, also ob jetzt die aktuellen Modelle die draußen sind funktionieren.

01:01:27: Das weiß ich jetzt gerade nicht, kann ich jetzt gar nichts sagen.

01:01:31: aber der Angriff den Google hier gefunden hat zeigt ja dass das bereits möglich ist und ich glaube der ganze Ansatz mit diesen Exploits wird sich wahrscheinlich diese Bounty Jagd alles ändern.

01:01:49: Ich glaube da das ganze Modell wird sich ändern.

01:01:55: Was mich ein bisschen irritiert ist, wie gesagt noch mal zurück auf OpenAI.

01:02:00: weil wir haben zwar jetzt gesagt OpenAI hat jetzt auch einen Modell rausgebracht das GPD-Fünf-Fünf-Cyber und auch die und das hatten wir schon angekündigt haben also die haben das genannt startet Daybreak nennen sie das?

01:02:19: Also das ist quasi ihre Cyber Security Initiative.

01:02:23: Die Anthropic hat das, glaube ich, Glasswing oder so genannt.

01:02:33: Und jetzt macht OpenAI genau dasselbe wie Anthropik in dem sie quasi eine Art elitäre Gruppe aussucht die jetzt Zugang zu diesem neuen Modell haben.

01:02:48: Und das ist jetzt ein bisschen problematisch und das hatten wir ja schon letztes mal ein bisschen angekreidet, dass das zum Geschäftsmodell werden könnte.

01:02:56: Weil Early Access ist damit halt tatsächlich ein Thema!

01:03:02: Weil wenn du Early Access hast, hast du Zeit um deine Software zu patchen... ...und die Fehler sozusagen zu lösen.

01:03:11: Wenn du kein Early Access hasst bist du Kanonenfutter Weil der erste, wenn du das dann einfach im freien Internet hast und irgendwer hat schlechte Laune startet da einfach das neue Modell und heckt dir dein System.

01:03:28: Und du kannst wenig dagegen tun außer dass du dann selbst natürlich eine eigene tolle Truppe hast die so gut ist dass sie wieder das ganze Patching übernimmt.

01:03:39: aber ich glaube diese gesamte Veränderung des Cyber Security Welt wird uns glaube ich noch ziemlich viel Kopfzerbrechen machen.

01:03:51: Weil Lösungen wie CrowdStrike, Cloudflare immer wichtiger werden.

01:03:57: aber das funktioniert halt nur auf Enterprise Grade.

01:04:01: also du kannst halt CrowdStrike.

01:04:04: für ein Mittelständler oder ein kleines Unternehmen kannst du das eigentlich kaum verwenden.

01:04:11: Das heißt du brauchst irgendwelche Lösungen für eben die kleinen Player ansonsten sind sie einfach Futter Und die werden alle aussterben.

01:04:21: Wenn irgendein schlecht gelauntes Scriptkiddy meint, du hast schlechten Service geleistet dann hektet ihr die Bude, nehmt dir deine ganze Software auseinander und treibt dich in die Insolvenz?

01:04:34: Ja da sieht man eben auch wieder das so klassische Empfehlungen, die es schon immer gibt rund um Sicherheit zum Beispiel regelmäßige Backups durchzuführen, regelmäßigen Updates und Patches durchzufügen.

01:04:52: Dass die immer wichtiger werden – durch die steigende Bedrohung, die von KI ausgeht?

01:04:59: Die Realität ist halt dass gerade in diesen Unternehmen die so gefährdet sind, die haben ja das noch aber gar nicht!

01:05:05: Und die haben auch nicht die Leute und das ist ja das Problem.

01:05:08: Das heißt entweder du machst jetzt eine Cyber Security-Bude auf, die sich genau um dieses Zielsegment kümmert Oder du lass dir vor die Hunde gehen.

01:05:20: Ja,

01:05:21: das ist richtig und ich glaube auch dass das ein riesiger Markt wird.

01:05:26: also das Thema Cyber Security angesichts dieser steigenden Bedrohung Dann wirst du sicherlich auch Startups haben, die sich ihrerseits der KI bedienen wird.

01:05:40: Die Sicherheit zu gewährleisten oder sie zu prüfen und die vielleicht gar nicht so tief im Thema drin sein müssen wie es früher bei solchen Sicherheitsexperten war.

01:05:48: Also Sie können ja einfach die KI verwenden also sozusagen Vibe Security statt Vibe Coding könnte passieren.

01:06:01: Ja, lass uns doch damit zur nächsten Kategorie übergehen, KI's Next Top Model.

01:06:05: und hier wird es wieder ein bisschen praxisrelevanter.

01:06:10: Denn wir haben uns mal die Mühe gemacht und haben uns einmal überlegt beziehungsweise haben mal uns ja gängige Open Source KI Modelle angesehen, die für Unternehmen wertvoll oder von Interesse sein können.

01:06:25: Ja so man ist ja nicht zwingend darauf angewiesen, jetzt die KI-Modelle der großen Hyperscaler zu nutzen.

01:06:35: Sondern es gibt gute Gründe, die auch dafür sprechen im eigenen Haus eine KI aufzubauen also Stichwort Betriebskosten, Datensouveränität DSGVO oder auch eine fachliche Spezialisierung.

01:06:52: und dann kann es durchaus sinnvoll sein eben auch mal einen KI-Modell im eigenen Unternehmen aufzubauen bzw.

01:07:01: da auf Open Source Lösungen zu setzen.

01:07:03: und wir haben uns verschiedene Modelle angeschaut, haben da auch unterschiedliche Kriterien bei der Bewertung eingesetzt zum Beispiel die Qualität von Logik, Code Generierung, Agentik dann Effizienz-, Hardwareinfrastruktur die man braucht Datenschutzaspekte Spezialisierung und dann natürlich auch die Kosten oder Total Cost of Ownership und darauf basierend eine Liste der acht besten Open Source Modelle generiert, die für Unternehmen interessant sein könnten.

01:07:34: Und auf Platz eins ist bei uns gelandet Mistral Medium III V also ein europäisches Produkt Auf Platz zwei Deepseak VIV Pro und auf Platz drei Nemotron Cascade II.

01:07:50: Also diese Liste die ihr euch gerne auch mal im Detail anschauen könnt, inklusive der Beschreibung wie wir vorgegangen sind findet ihr auf hardwarewartung.com im Newsbereich Die acht besten Open Source KI-Modelle für Unternehmen.

01:08:08: Stand Mai twenty sechsundzwanzig.

01:08:10: man muss immer dazusagen das ganze entwickelt sich dramatisch weiter.

01:08:13: Das ist jetzt nur eine Momentaufnahme.

01:08:15: Wir werden das in Zukunft auch immer wieder machen und dann auch die Liste aktualisieren.

01:08:21: Aber ja, für den Moment sind das die Dinge, die für euch wenn ihr ein Unternehmen habt und über KI-Einsatz im Unternehmen nachdenkt relevant sind.

01:08:32: Wie siehst du diese Ergebnisse?

01:08:35: Die Osofas sind deine Erkenntnisse, die du rausgezogen hast Und wie würdest du es einschätzen?

01:08:40: wann lohnt es sich denn eines dieser Modelle auch im eigenen Unternehmen zu verwenden?

01:08:47: Ich glaube alle die uns zuhören wissen dass ich der Meinung bin dass der produktive Einsatz von KI in europäischen Unternehmen eigentlich ausschließlich über Opensource-Modelle laufen sollte.

01:09:04: Und zwar aus mehreren Gründen.

01:09:05: erstens einmal Verfügbarkeit, also wenn du tatsächlich eine Infrastruktur brauchst die hundert Prozent und neunneinzig Prozent Verfügbarigkeit hat dann kannst du eigentlich nur auf eigene Infrastruktur und Opensoresmodelle setzen Gleichzeitig wenn du darauf angewiesen bist, dass die Fähigkeiten der Modelle gleich bleibt.

01:09:30: Also das hat mir vorhin auch schon angesprochen, dass es sehr leicht sein kann, dass einfach ein Fobby das runterdrosselt und dann sagt oder Chatchapity sagt so wir machen das jetzt anders und plötzlich kann er das PDF nicht mehr auslesen.

01:09:44: Das ist uns schon passiert ja.

01:09:48: Und also das heißt wenn du drauf angewiesent bist dass es zuverlässig ist und du einen produktiven Status haben möchtest, führt glaube ich keinen Weg daran vorbei, dass du Opensource-Modelle in irgendeiner Art und Weise einsetzt.

01:10:04: Welche Modelle du im Detail einsetzt?

01:10:07: Und welche Fähigkeiten die benötigen, ist natürlich von deinem Use-Case abhängig.

01:10:12: also wenn du... Also du hast ja hier Mistral Medium III V als großen Gewinner.

01:10:20: das liegt natürlich daran dass Mistral einfach von den Capabilities gut ist, aber trotzdem nicht die maximalen Hardware Anforderungen hat.

01:10:31: Also die gesamte regulierte Sicherheit anbietet und halt auch diese ganzen Spezialisierungen hat.

01:10:38: Das heißt wenn du... Auch wenn jetzt Mistral jetzt nicht der Big Player sozusagen in dem ganzen Large Language Model Markt ist, ist es in Europa the place to be im Wirklichkeit Und das sehen wir auch im Real Life.

01:10:55: Sehr viele Projekte werden mit Mistralung gesetzt und das ist auch der Grund, warum Mistral überhaupt noch lebt.

01:11:02: Wäre es nicht so wäre Mistral schon längst insolvent?

01:11:08: Wenn du tatsächlich Modelle brauchst die extrem High Capabilities benötigen also ein Coding-Agenten der deine gesamte Infrastruktur überwacht, dann musst du halt auch richtig Geld in die Hand nehmen für Infrains um diese Modelle laufen zu lassen.

01:11:34: Weil wenn du zum Beispiel ein DeepSeq V-IV Pro das hier als Nummer zwei steht da musst du schon richtig dicke Infrastruktur verwenden.

01:11:43: also das kostet auch richtig geld.

01:11:45: das heißt die Unternehmen die das nutzen möchten müssten auch tatsächlich einen Use Case haben, der sich dafür rechnet.

01:11:57: Ich bin persönlich ein Freund von den vielen kleinen Modellen.

01:12:01: Ich denke man kann viele der Use Cases die gerade in Unternehmen im Einsatz sind sehr schnell runterbrechen in mehrere Subtasks und sie mit kleineren Modellen, die spezialisiert oder mit Mix-of-Expertsmodellen sind wenn du Audio, Video und Text unterschiedliche Aufgaben hast.

01:12:22: Dass du die mit jeweiligen spezialisierten Modellen nutzt und dann dazwischen eine Infrastruktur hast, die das zusammenhält also irgendein Workflow Engine oder irgendeinen Cloud Code der diese Workflows zusammengestellt.

01:12:39: Früher war es halt sehr stark N-achtn aber wir sehen auch schon langsam dass N-Achtn überholt ist weil du das halt alles in den Agent-Harnesses einfach schon bauen kannst und auch hier die Agent- Harnesses mit einer Interoperability Open Source verfügbar sind, wo du nicht mehr Code brauchst oder Codex oder was auch immer.

01:13:05: Weil auch hier hast du wieder Abhängigkeiten, auch da empfehlen wir immer eher also wir selber würden das auch nicht anders machen dass man eben auf Open Source setzt.

01:13:17: Dass man einen Agent-Harness so baut, dass sie unabhängig ist von einem Ampeter weil auch das ein Thema Wendolock in ist ein Riesenproblem.

01:13:28: Weil wenn du jetzt anfängst mit GPD oder Tropic diese Sachen umzusetzen die diese Fähigkeiten haben können noch jederzeit die Kosten einfach hochschrauben und dann wird es plötzlich unrentabel vor allem wenn Du Use Cases hast die du jetzt eingesetzt hast, weil sie jetzt gerade besonders günstig sind und dann plötzlich werden die Preise erhöht.

01:13:47: Dann hast du halt echt ein Problem Und das kann dir alles mit Open Source nicht passieren.

01:13:53: Wenn Du Inference anmietest, kann dir das natürlich auch passieren Weil die Inference Kosten einfach sehr schnell auch stärken können und wir sehen das auch schon hier am Markt.

01:14:04: Also es gibt ja einen Spot Price für GPU Leistungen und der ist stark schwankend und eher tendenz nach oben.

01:14:14: Und es ist auch schon tatsächlich, es gibt jetzt schon die ersten Ansätze wo Infrains Leistung ähnlich gehandelt wird wie Securities.

01:14:26: Also sozusagen wie Öl oder Kakao oder was auch immer.

01:14:33: also es gibt ja jetzt schon den ersten Börsen für Infraints Leistungen.

01:14:41: Also Broker, Inference Brokerage wird zum großen Thema insgesamt weltweit und es gibt jetzt schon die ersten Ansätze um diese Broker Plattformen zu bauen.

01:14:54: Und das macht's natürlich auch schwierig.

01:14:57: aber auf der anderen Seite eigen Infrastruktur aufbauen erfordert Wiederfähigkeit, erforderte Skills hat doch ein gewisses Problem mit der Nachhaltigkeit.

01:15:07: also ist es ein bisschen tot oder teufel.

01:15:12: Es wird nicht einfacher.

01:15:15: Aber grundsätzlich meine Meinung, wenn du ein Unternehmen hast und du möchtest KI-Unternehmen einsetzen und alles was sich nicht mit Software lösen lässt und du KI-Agenten tatsächlich benötigst würde ich auf Open Source setzen und mich schon sehr früh damit beschäftigen welche Fähigkeiten die haben Du wirst.

01:15:40: viele sind überrascht Eben, wenn wir jetzt vom Mistral reden, alle denken sich, Mistralen wurscht.

01:15:45: Was soll mit Mistral?

01:15:46: Was soll Mistral jetzt können?

01:15:47: Aber Mistral kann vieles sehr gut.

01:15:51: Also, wie Nemotron oder Gemma Four ... Oder das Microsoft Fee!

01:15:56: Das ist so ein Mini-Mini-Modell aber kann richtig viel und wird gerade im IoT Bereich sehr weit eingesetzt.

01:16:11: Man sollte sich frühzeitig damit beschäftigen, deswegen finde ich auch den Artikeln.

01:16:14: Den hast du ja super zusammengestellt.

01:16:17: Sehr gut weil er einfach beschreibt wo tatsächlich der reale Nutzen liegt und es sind eben nicht.

01:16:26: die Chemik hat zwei Punkt sechs und Diepsig vor vier und also Rima oder Lama.

01:16:34: Lama war früher natürlich ein Thema, aber das kannst du heute komplett in die Tonne treten.

01:16:39: Das ist wertlos.

01:16:42: Zumal du es in der EU also zumindest Modell IV nicht nutzen darfst.

01:16:46: aktuell?

01:16:48: Ja, das ist das nächste.

01:16:49: Also auch das Thema Lizenzen.

01:16:51: Das is auch ein total unterschätztes Thema und man muss sich das tatsächlich anschauen.

01:16:56: Man muss sich anschauen unter welcher Lizenz läuft das.

01:16:58: Weil je nach dem was für eine Lizenz du verwendest Hast du gewisse Use-Cases nicht machen?

01:17:05: Also wenn du es für den kommerziellen Nutzen verwendest, kannst du nicht Gamma IV verwenden.

01:17:13: Oder tschuldigung beim MIS-III... Du musst das dir tatsächlich einfach im Detail anschauen weil überall gibt's einfach Lizenzbedingungen die dich in irgendeiner Art und Weise limitieren.

01:17:28: Es gibt ganz wenige die einfach klassische MIT oder Apache zwei Lizenzen haben

01:17:35: Und das haben wir aber auch nochmal in dem Beitrag aufgeführt.

01:17:39: Also für euch, wenn ihr jetzt euch noch mal damit beschäftigen wollt und mal gucken wollt was könnte denn für mein Unternehmen ein passendes Open Source KI Modell sein?

01:17:49: findet ihr da die Infos zumindest mal um zu beginnen und schonmal so eine Vorauswahl vielleicht zu treffen?

01:17:55: genau Ein Aspekt, der ja beim Einsatz von KI auch in Unternehmen gerade immer wieder eine Rolle spielt ist wie kommen denn eigentlich die Antworten und die Ergebnisse zustande?

01:18:05: Das kann aus rechtlicher Sicht relevant sein.

01:18:09: KI ist ja oft so ein Black Boxer.

01:18:11: das heißt also du kriegst ne Antwort aber du weißt überhaupt nicht wie diese Antwort zustande gekommen ist.

01:18:17: und da ist eine Neuentwicklung interessant von Entropic namens Natural Language Auto Encoders.

01:18:26: da sollen ja interne Modellaktivierungen in natürlich sprachliche Beschreibung übersetzt werden und das heißt man kann mehr oder weniger so den Gedankengang des Modells nachvollziehen.

01:18:40: So zumindest die Idee, ob es dann in der Praxis auch beweissicher ist oder ob uns das Modell nicht einen vom Pferd erzählen kann?

01:18:50: Das ist natürlich wieder die andere Frage.

01:18:52: aber ich finde die Idee trotzdem spannend.

01:18:54: oder wie siehst du dass?

01:18:56: Das haben wir, ich glaube letzte Woche oder vorletzte Woche war das Thema.

01:19:01: Wo die Rechtssicherheit von KI-Modellen ein Thema war.

01:19:06: Wo wir gesagt haben wenn ein Modell irgendeine Begründung schreibt warum sie etwas so entschieden hat oder warum sie eine Antwort gegeben hat dann heißt es nicht oder es heisst sogar in den meisten Fällen nicht dass es tatsächlich so war.

01:19:24: also sehr findet tatsächlich diese Begründung in den meisten Fällen.

01:19:31: Und da hatten wir auch schon über das Thema, also an Tropic hat ja im Jahr zwanzig vierundzwanzig diese Visualisierung der Aktivierungen dargestellt.

01:19:44: und jetzt haben sie tatsächlich die Visualisierung von der Modellaktivierung in so ein Language Model gegossen damit Damit du nicht nur siehst, wo diese Modelle aktiviert werden sondern dass das dann auch in natürlicher Sprache beschreibt was es denn dort tatsächlich getan hat.

01:20:08: Also quasi so eine Art Übersetzer von diesen Modellbereichen wurden aktiviert und das bedeutet das wurde gedacht.

01:20:18: So eine Art Übersetzungsmodell von der Visualisierung hin zur natürlichen Sprache notwendig.

01:20:28: Weil du musst einfach tatsächlich für die Rechtssicherheit wissen, was ist der klare Chain of Thought?

01:20:35: Und bei Menschen können wir behaupten.

01:20:39: das ist der Grund warum wir das so entschieden haben und die Menschen müssen uns glauben weil wir das jetzt sagen.

01:20:49: ein Gericht kann natürlich hergehen und sagen naja ich glaube du hast es aus niederen Gründen getan und nicht aus höheren Gründen.

01:20:57: Aber das ist dann wiederum die Rechtsprechung.

01:21:02: Bei Menschen kann man auch nicht reinschauen, was er tatsächlich denkt aber dafür haben wir auch das letzte Mal besprochen.

01:21:09: Haben wir halt Gremien?

01:21:11: Wir haben Absprachen!

01:21:12: Wir sitzen in Meetings zusammen und entscheiden gemeinsam.

01:21:15: Es gibt immer ein Vier-Orden-Prinzip bei allen etwas größere Entscheidungen darstellt oder Überall dort, wo du Dinge durchdenkst hast du nicht einen Menschen sondern das mehrere Menschen die das durchdenken.

01:21:29: Das heißt wir sind mehr oder weniger durch unsere menschliche Limitierung dazu gezwungen diese Chain of Thought oder halt den Austausch mit anderen Menschen in irgendeiner Art und Weise zu dokumentieren.

01:21:43: Das hat die KI halt nicht.

01:21:45: Die hat halt das ganze Wissen der Welt zusammen trainiert und spuckt dann irgendwas aus als Resultat des Trainings und wir müssen ihr glauben.

01:21:57: Und wenn wir sie fragen, wie sie dazu gekommen ist, sagt sie uns irgendwas.

01:22:02: Und zwar auf dieselbe Art und Weise, wie sich das ausgespuckt hat.

01:22:09: Ja also kein wirklicher Fortschritt oder keine sozusagen keinen Durchbruch sagen wir mal im Punkt der Rechtssicherheit.

01:22:18: so könnte man es glaube ich zusammenfassen

01:22:21: Genau, aber das könnte jetzt tatsächlich eben der erste Schritt sein um diese Rechtssicherheit zu bringen.

01:22:27: Wenn es diese Übersetzung gibt weil... Es muss ja auch nicht genau sein!

01:22:31: Es reicht ja wenn man nachweisen kann dass das tatsächlich der Ursprung war.

01:22:37: Das ist ja auch wie beim Menschen.

01:22:39: Also wenn ich weiß okay warum du das getan hast weil ich dich schon kenne dann brauche ich ihn nicht fragen.

01:22:50: Ja, ist klar.

01:22:52: Gut!

01:22:54: Nächste Nachricht in dieser Kategorie ksnextop-Model und zwar stammt die von Baidu.

01:23:01: Baidou ist ja das Google Chinas kann man sagen also mit Abstand in China am meisten genutzte Suchmaschine sind aber auch im Bereich KI umtriebig und haben mit Ernie VI ein neues Modell vorgestellt.

01:23:20: Und das bemerkenswerte hier ist, dass die Pretraining-Kosten deutlich geringer sind als bei vergleichbaren Modellen.

01:23:29: Also aus Laut der Meldung liegen die bei nur etwa sechs Prozent im Vergleich zu ähnlichen Modellen und das wird möglich durch eine besondere Pretraigning Architektur und Asynchronous Reinforcement Learning.

01:23:49: Okay, das klingt erstmal gut.

01:23:52: Kann ich mir jetzt aber trotzdem noch nicht so wahnsinnig viel darunter vorstellen?

01:23:56: Kannst du das ein bisschen ausführen was das bedeutet?

01:24:00: Also ich versuche es mal an der Oberfläche kurz zu erklären.

01:24:05: Es gibt ja ganz viele... also da komme ich wieder zu dem Punkt.

01:24:11: wir hatten ja schonmal darüber diskutiert dass wir erklären wollen wie so ein Trainingsprozess grundsätzlich funktioniert und wie auch sein Transformer grundsächlich funktioniert.

01:24:23: Seit Wochen versuche ich da auch noch diese Präsentation fertig zu bekommen.

01:24:29: Ist aber viel komplizierter als ich gedacht hatte, weil man vieles einfach nicht so einfach erklären kann.

01:24:38: oder die Mathematik dahinter zu erklären und hier ist es ähnlich.

01:24:42: also hier... Ich habe kurz drüber geschaut welche Aspekte sich hier verhindert haben.

01:24:51: Das eine ist halt eine Asynchronie, also eine Entkoppelung quasi des Reinforcement Learnings von dem Prozess und so eine Aufteilung auf mehrere Reinforcement learning Controller.

01:25:16: Aber ich will jetzt gar nicht in das Detail jetzt reingehen weil wir müssen vorher dieses Training oder dieses Transformer erklären, wie ein Transformer funktioniert machen weil sonst wird man hier nicht wirklich schlau daraus.

01:25:35: Es gibt ja ganz viele unterschiedliche Entwicklungen in der Geschichte der Transformermodelle die dazu geführt haben dass die Effizienz gesteigert wurde das überhaupt diese Tropengröße dass auch die Tropenwindows immer größer geworden sind.

01:25:50: Das sind viele kleine iterative Errungenschaften in den Trainingsprozessen und auch in der Influence.

01:26:01: Und wenn man nur einen Bruchteil von dem glauben kann, was Ernie-Fünf-Punkteins hier veröffentlicht hat, verändert das natürlich wieder das ganze Pre-Training-Thema massiv weil es eine neue Iteration von Trainings... Methode rausbringt, die die Ressourcen mehr oder weniger zentelt.

01:26:30: Also selbst wenn es jetzt zehn Prozent werden oder zwanzig Prozent wären kannst du halt plötzlich viel schneller, viel mehr Daten verarbeiten und viel größere Modelle trainieren auch.

01:26:45: Und wenn Du viel größer Modellen trainieren kannst dann kannst Du auch viel größerer Modelle in der Infrains halten Wobei auch hier, also wenn man sich das Modell anschaut.

01:26:57: Sie reden hier hauptsächlich im Trainingsprozess.

01:27:05: Der Rückschluss dazu wäre... Man kann jetzt nicht nur günstiger die Modelle trainieren, man kann auch viel größere Modelle trainsieren was aber bedeuten müsste dass man eine neue Infrains Methode entwickeln müsste weil Wenn du ein Zehn-Billionenparameter Modell hast, kannst du das auf aktuelle Infrastruktur nicht sehr effizient betreiben.

01:27:37: Das wäre sehr teuer!

01:27:43: Nur weil man jetzt das Training besser bekommen hat heißt es noch lange nicht dass das eine Auswirkung haben wird und da bin ich gespannt.

01:27:50: Ich habe das Paper noch nicht genauer gelesen mir angeschaut was sie da jetzt grob getan haben und inwiefern das Modell jetzt viel besser ist.

01:28:04: Was die Capability angeht, es ist jetzt nicht viel besser als die Frontiermodels aber es ist ein gutes Modell und es ist halt nur mit sechs Prozent der Ressourcen produziert worden und dass ist die große Message hier.

01:28:19: ja also wenn das auch nur ansatzweise stimmt Dann haben wir wieder einen neuen Weg gefunden und dann haben die Chinesen vor allem.

01:28:29: Und die Chinsen haben ja auch schon mit Deepseak, also mit den verschiedenen Dance and Spars Methoden.

01:28:41: Die Art und Weise wie Modelle trainiert werden so optimiert dass sie halt viel effizienter laufen.

01:28:51: dass die Hälfte der KI-Wissenschaftler tatsächlich in China sitzt, einfach.

01:28:56: Und sie sitzen halt in diesen Laboren wie Baidu und in Diepsik und X in Quen, Alibaba oder was weiß ich?

01:29:14: Ich weiß nicht ob es das Publik machen werden.

01:29:17: Sie haben's beschrieben und wenn sie es beschrieben haben werden die anderen auch bald probieren.

01:29:23: Ob es dann ein Patent oder irgendein Paper dazu gibt, das weiß ich noch nicht.

01:29:27: Also ich habe noch keinen Paper gefunden dazu.

01:29:30: Das heißt, dass kann auch sehr viel heiße Luft sein und in Wirklichkeit ist einfach nur haben die einen Video-GPU Cluster weiterverwendet der irgendwo in einem dunklen Data Center steht, der illegal betrieben wird.

01:29:47: aber das kann man jetzt nicht genau sagen.

01:29:52: Man muss sich das jetzt mal im Detail anschauen.

01:29:54: Ich habe noch nicht die Zeit gefunden, mir das in Detail anzusehen aber wenn es auch nur bruchteilweise stimmen sollte gibt's hier wieder neue Entwicklungen.

01:30:09: also wir haben auch schon nach Deepseek gesehen dass da auch die großen Frontiermodels massiv neue weitere Schritte gemacht haben und das wird hier ähnlich sein.

01:30:21: Ja und von dem würde ich gerne mal in Richtung noch einer praktischen Innovation gehen, weil wir haben ja auch schon öfter über die agentische Weiterentwicklung des Webs gesprochen.

01:30:38: Aufbauen auf den Modellen ist letztendlich das was beim Endnutzer ankommt.

01:30:45: entscheidend ist und hier gibt es jetzt auch was spannendes neues von google.

01:30:49: Und zwar will Google jetzt eben Gemini in Form agentischer Fähigkeiten auf die Geräte, also Smartphones aber auch dann zukünftig smartwatches Autos, Brillen, Laptops usw.

01:31:02: bringen.

01:31:05: Damit kann man dann recht einfach mehrstufige Aufgaben erledigen lassen, so wie man es eben auch schon von anderen KI-Agenten kennt.

01:31:13: Google will da offensichtlich auch eine Lücke schließen.

01:31:17: zum Wettbewerb gegen oder mit Entropic und OpenAI Eine spannende Sache in diesem Zusammenhang die ich besonders interessant finde ist die Funktion Create My Widget.

01:31:31: Kann man sich so vorstellen dass man einfach einsprechen oder eintippen muss, was man möchte.

01:31:40: Was man braucht und dann wird sozusagen on the fly eine passende App erstellt.

01:31:48: also all diejenigen, die jetzt noch ihr Geld mit Apps verdienen für smartphones Die sollten sich jetzt mal aufmerksam anhören und vielleicht sich schon mal Gedanken machen was das für ihr Geschäft bedeuten könnte weil zukünftig sieht es so aus Ja, egal ob ich jetzt irgendwie eine Wetter-App brauche oder eine News App, eine Dating App.

01:32:11: Ich mache mir einfach mal eine eigene App

01:32:13: bzw.,

01:32:14: ich sage einfach dem Smartphone was für eine App ich brauche und ja dann in ein paar Minuten habe ich die!

01:32:19: So, das wird wahrscheinlich so die nächste Zäsur sein hier in diesem ganzen Web-Ökosystem.

01:32:30: Erwartest du davon auch Umweltsungen und Umbrüche?

01:32:36: Das stellt natürlich den gesamten App Storein Frage.

01:32:43: Ich glaube letzte Woche haben wir darüber geredet weil ja OpenAI ein eigenes Phon bauen wollte.

01:32:53: In dem Kontext hatten wir diskutiert, ob es OpenAI gelingen wird einen OS zu bauen das eben diese ganze App Store Logik in irgendeiner Art und Weise absurdum führt.

01:33:07: Und sie da Google macht's vor Sie disrupten sich selbst mal wieder.

01:33:15: Was sie damit tun ist, sie killen das ganze, die gesamte App Infrastruktur.

01:33:20: Sie killen auch ihren gesamten Revenue Stream den App Store Revenue stream

01:33:27: und

01:33:28: ermöglichen jetzt also dass dein Handy nicht mehr ein Gerät ist oder einfach irgendwelche Dinge also von Executors von irgendwelchen Apps sondern du kannst ja einfach dein eigenes Ding selber bauen Weibkoden quasi Wie du es haben willst und dass keine Abhängigkeit mehr.

01:33:52: Jetzt ist die Frage, wie wird das Google Monitoris hier?

01:33:55: Das heißt, geht das nur mit Gemini Game?

01:33:59: Kann ich das dann auch mit Cloud machen oder kann ich das denn auch mit, weiß nicht, Chatchapity machen?

01:34:05: Und... Wie wird das dann verankert sein?

01:34:08: Also in welchem OS wirds in Android sein?

01:34:11: So schaut's ja aus angeblich Samsung Galaxy S.Sixundzwanzig und das Pixelphone X sollen ab Sommer zwanzig, sechsundzwantig diese Funktionen haben.

01:34:23: Das heißt da werden wir sehen ob es dann tatsächlich ankommt oder nicht?

01:34:28: Oder ob die Leute einfach zu träge sind weil es könnte ja auch ein klassischer Rohrkrepierer werden.

01:34:34: Weil wer will das schon?

01:34:36: Ehrlich gesagt ich will, dass das gut an meinem Handy ist, dass es ganz einfach.

01:34:43: Ich will nicht auf meinem Handy Wipecoden, ich will auch nicht mein eigenes Widget was auch immer haben.

01:34:50: Ich würde am liebsten mit meinem Händen geredet und das soll mir meine Sachen erledigen.

01:34:56: Der Zwischenschritt sozusagen muss weg.

01:34:58: ja also du direkt vom Bedürfnis zum Ergebnis?

01:35:03: Genau, aber da werden wieder Beispiele genannt wie stellen wir ein Menü zusammen für weiß ich nicht, für mein Fitnessprogramm.

01:35:16: Aber wen interessiert denn das?

01:35:21: Ich will irgendwo hingehen wo das bereits erledigt ist.

01:35:24: Ja, ich will in ein Lokal gehen dass bereits das Futter für mich so... also mein Essen so für mich baut, dass es zu meinem Fitnessplan passt.

01:35:35: Ich will das nicht auf meinem Handy haben.

01:35:38: Irgendeinem Gerät übergeben weiss nicht meinen Thermomix oder was auch immer Und das soll das für mich kochen.

01:35:46: Also insofern glaube ich nicht ganz an diese Vision, ich glaube dass die gesamte App-Infrastruktur tatsächlich disrupted wird und ich glaube das Google das sehr gut weiß und deswegen machen sie das.

01:36:01: Deswegen disrupten Sie sich selber!

01:36:04: Damit machen sie aber noch eine zweite Sache.

01:36:08: Sie üben massiv Druck auf Apple aus weil Apple Apple-Strategie ist immer noch, du baust deine KI auf meinem Handy und gibst mir dafür dreißig Prozent deiner Umsätze.

01:36:24: Wenn das aber nicht mehr geht dann ist es halt da nicht mehr so easy.

01:36:29: Ja?

01:36:30: Dann wenn ich das auf jeden Android-Handy machen kann ohne dass ich jetzt... Also wenn es diese ganze App Store Geschichte nicht mehr gibt wie will denn?

01:36:41: was will Apple dann monetarisieren?

01:36:44: Das ist ja Ihr größter Revenue-Stream, neben dem was Sie von Google kriegen.

01:36:50: Richtig!

01:36:53: Also wahrscheinlich überlegt sich Google eben auch, irgendjemand wird es sowieso demnächst auf den Markt bringen oder wird sowieso diese Disruption bringen?

01:37:04: Dann machen wir das doch lieber gleich selbst und profitieren dann noch möglichst viel davon.

01:37:11: Genau weil Android ist sowieso open source also Android Auf der Plattform wird sowieso laufen.

01:37:19: Und wenn du das gleich tief integrierst, dann hast du quasi... Dann ist es nur sehr konsequent auch von Google.

01:37:26: Da muss man halt auch sagen, weil sie bringen jetzt quasi ihre KI bis zum End-User und können hier auch entscheiden wie die Monetarisierung letztendlich laufen wird.

01:37:37: Ob Sie ihnen in dem Widget dann die Werbung einzeigen dass sie selbst gewipecoded haben oder wo dann diese Werbung platziert wird, oder ob sie nur den Zugang zum Kunden monetarisieren.

01:37:52: Weil Sie wissen der Kunde hat jetzt ein Widget gebaut für, weiß ich nicht, Finanz-Apps also irgendeinen Finanzwidget.

01:38:02: Dann kriegt er halt Werbung für Versicherungen oder für Trade Republic oder was auch immer Oder kriegt den Zugangs zu denen und Trade Republic kann denen einen ein Account verkaufen.

01:38:16: Also das wird schon spannend, aber es ist sehr früh in einer sehr frühen Phase und da sieht man wieder dass Google schon fünf Schritte voraus denkt.

01:38:31: ja also schon verrückt

01:38:35: Wer übrigens das miterleben möchte, wenn Google das vorstellt und vielleicht auch noch mehr Details haben möchte.

01:38:43: Nächste Woche findet ja die Google I.O.

01:38:45: statt am neunzehnten und zwanzigsten Mai Und da wird das ganze dann sozusagen auch live präsentiert.

01:38:52: ich bin mir sicher dass wird auch dabei sein und sicherlich noch einiges spannende mehr.

01:38:57: also Ich glaube wenn es mir zeitlich möglich ist, werde ich da auch wieder einschalten und mir das ansehen anhören.

01:39:07: Letztes Jahr war das jetzt sehr spannend muss man sagen.

01:39:10: also ich habe das auch letztes Jahr mir reingezogen.

01:39:14: wir haben ja eine gute Folge darüber gemacht also eine richtig gute Folge und auch viele viele News dazu geschrieben.

01:39:24: genau werden wir diesmal auch wieder machen Weil das, glaube ich schon wieder eines der wichtigsten Ereignisse ist in diesem Jahr.

01:39:31: Ich muss dazu sagen, ich bin jetzt dieses Jahr nicht ganz so gespannt wie es im letzten Jahr war einfach weil es rund um Google herum auch so viele spannende neue Entwicklungen und Produkte gibt.

01:39:42: also Google ist da einer von mehreren aber nichtsdestotrotz.

01:39:48: So wie ich Google kenne wird da schon wieder der ein oder andere Klopper dabei sein, der uns beschäftigen wird.

01:39:57: Letztes Jahr war es auch deswegen so spannend, weil sie ja vorher richtig verkackt hatten und dann die Aufholenjagd angefangen haben.

01:40:07: Es kommt mir schon wieder vor wie in einem anderen Leben.

01:40:10: Ich sage nur Klebstoff auf der Pizza oder Steine fressen.

01:40:16: Werden wir nicht vergessen?

01:40:19: Das ist alles nicht so lange her!

01:40:21: Also das ist ... ... zwanzig-vierundzwanzig gewesen für alle, die es vergessen haben sollten Gemini und seine Absurditäten, inklusive schwarzer Nazis.

01:40:34: Und der Turnaround war quasi ... Die Google I.O.

01:40:42: war quasi der Beweis für den Turnaround wo sie halt auch auf einen aus allen Rohren gefeuert haben.

01:40:50: Dieses Jahr wird das nicht mehr ganz so spannend weil wir wissen dass die es hingekriegt haben was ein bisschen irritierend ist, dass sie nicht auf diese ganzen Mythos und GPT-Fünf Cyber und diesen neuen Frontiermodels reagiert haben.

01:41:13: Weil im Wirklichkeit wird Google auf dem selben Level sein.

01:41:19: Warum Sie es nicht tun?

01:41:20: Ist mir nicht klar!

01:41:23: Ja, ich glaube bei Google hat sich so ein bisschen die Prämisse durchgesetzt.

01:41:30: Wir wollen wirklich das bevor wir mit was neuem rauskommen dass sehr gut testen.

01:41:36: es muss ausgereift sein und google ist ja in der komfortablen Situation gegenüber den anderen also insbesondere open air and entropic dass sie gar keinen druck haben denn der laden läuft.

01:41:49: sie verdienen geld sie sind profitabel Und warum sollten Sie jetzt mit irgendwas verfrühlt rauskommen und sich dann möglicher Kritik aussetzen?

01:42:02: Ich glaube, wir werden einen großen Wurf sehen nächste Woche.

01:42:06: Vielleicht sogar ein neues Frontier-Modell... ...und dann könnte es sogar sein dass die Karten wieder komplett neu gemischt sind.

01:42:14: Ja also Google hat's ja in dem Enterprise Markt nicht ganz hinbekommen, sag ich jetzt einmal auch in dem Coding-Markt.

01:42:22: Es gibt ja nicht nur Gerüchte, sondern es ist schon sehr gebrinnbar ein eigenes Team gebaut hat um dieses Coding Thema zu lösen und in Zusammenarbeit mit DeepMind.

01:42:37: also ich glaube dass die da sehr viel reinsetzen und das dieser Wipecode Ansatz der jetzt hier vorgestellt wurde wahrscheinlich ein kleiner Cornerstone sozusagen ist von dem Ganzen.

01:42:54: Weil sie würden das ja nicht ankündigen, wenn Sie es nicht schon irgendwo hätten und sie wollen's vielleicht gar nicht als Coding-Plattform verwenden sondern nur für eigene Entwicklung und für die eigene Infrastruktur.

01:43:11: also das wird sicher spannend und vielleicht haben sie auch akzeptiert dass sie gar nicht in dieses Game wollen.

01:43:22: Vielleicht wollen sie einfach nur im Consumer-Markt bleiben und in einem Consumer-Markt haben Sie ja schon gewonnen, also das ist eigentlich gegessen.

01:43:33: Sie sind der einzige, der es langfristig überlebt, die alle relevanten strategischen Elemente erhält von der Infrastruktur, Hardware, eigene Chips, eigene Modelle eigenes Know-how die meisten Daten weltweit, die besten Daten weltweiten.

01:43:57: Die besten Wissenschaftler weltweit.

01:44:01: ja also sie sitzen quasi auf ihrem Haufen Gold und lassen sich gegen... Lassen die anderen sich sozusagen gegenseitig auffressen oder zerfletschen und nehmen dann quasi was übrig ist glaube ich

01:44:19: Ja Also wirklich, ich glaube all das was du jetzt gesagt hast auch sind ja die besten Zutaten wieder für etwas großes.

01:44:29: Was wir da erwarten dürfen gerade weil es jetzt eher ruhig war in letzter Zeit ist das für mich auch nochmal ein Hinweis darauf dass da was kommen wird.

01:44:43: Schauen wir mal sind gespannt.

01:44:44: also wir sind dabei und wir werden natürlich auch dann euch berichten, das ist klar.

01:44:51: Gut!

01:44:51: Angesicht der Zeit und auch angesichts der Liste die wir jetzt schon wieder abgearbeitet haben möchte ich mal sagen in positiven Sinne erstaunlicherweise wieder ziemlich genau im Zeitfenster geblieben würde ich sagen dass wäre es mal gewesen für heute außer du hast noch irgendwas hinzuzufügen.

01:45:10: alles gut.

01:45:11: ich freue mich dass alle bis daher zugehört haben also all die drei die jetzt noch dazu hören.

01:45:17: Nein, es sind hoffentlich mehr.

01:45:20: Mit oder ohne?

01:45:25: Vielen Dank dass ihr bisher zugehört habt.

01:45:28: wie immer gilt wir freuen uns über Bewertungen Kommentare.

01:45:32: wenn ihr uns schreibt Wenn ihr irgendwelche Dinge also Themen bearbeitet haben wollt oder das wird darüber reden sagt sonst gerne Bescheid.

01:45:43: Wie immer freuen wir uns auch über die vergangenen Diskussionen, die wir jetzt gehabt haben in den letzten Wochen.

01:45:49: Danke dafür und danke fürs Zuhören!

01:45:52: Und dann überlasse ich das letzte Wort.

01:45:55: Dir Christian, allen anderen wünsche ich eine wunderbare Woche, bis nächste Woche, tschüss!

01:46:04: Ja heute habe ich mal das letzte Wart, das ist auch schön.

01:46:06: Also von meiner Seite natürlich dank euch alle da draußen an dich Jusof und eigentlich ist alles gesagt.

01:46:16: Wir freuen uns über jedes Feedback von euch und wir greifen das dann auch gerne auf.

01:46:21: Auch wenn ihr Themenwünsche habt, sind wir da sehr offen und gehen darauf gerne ein!

01:46:27: Ja und das wäre es jetzt aber auch wirklich gewesen.

01:46:30: Ich verabschiede mich von euch oder von dir Jussoph.

01:46:33: Wir hören uns dann nächste Woche wieder an gewohnter Stelle und bis dahin eine gute Zeit.

01:46:40: Tschüss!