Guten Morgen ! Hast Du gut geschlafen?

“Wie informieren sich deutsche Entscheider eigentlich?” Das habe ich mich vergangene Woche nach dem Digitalgipfel der Bundesregierung gefragt. Denn ich hatte das Gefühl, dass zu viele meiner Gesprächspartner unkundig waren über den Zustand der KI-Branche.

Daraufhin meldete sich Stefan Weigl, Director der PR-Agentur Fink & Fuchs. Sein Haus hat sich die Frage ganz ähnlich gestellt und bei YouGov eine Umfrage unter mehr als 500 B2B-Entscheidern in Auftrag gegeben. Ich finde die Ergebnisse bemerkenswert. Zum einen liegen Wirtschaftsmedien insgesamt sogar hinter Messen – und auf denen hängt man ja nicht täglich ab.

Zum anderen nutzen 44 Prozent der Befragten Chatbots für Nachrichten und auch für die Konkurrenzrecherche. Da gibt es erheblichen Nachholbedarf in der Funktionsweise der großen Sprachmodelle. Denn die klappern der Nachrichtenlage immer hinterher und sind nicht wirklich in der Lage, ein Unternehmen einzuschätzen und zu gewichten.

Das mit Abstand am häufigsten genutzte Sprachmodell ist ChatGPT (37 Prozent), gefolgt von Gemini mit 18 Prozent, nur vier Prozent nannten Claude.

Ein Schelm, wer nun einwirft, dass ChatGPT auch das beste Gratisangebot macht.

Morning has broken!

Humanoide Roboter sind nur ein Zwischenschritt

Erinnerst Du Dich noch an den Sommer, als unsere Aufmerksamkeit für einen kurzen Moment chinesischen Robotern galt, die schneller liefen als Usain Bolt, um dann unkontrolliert in eine Wand zu krachen? Auch seriöse deutsche Medien berichteten über den 100-Meter-Lauf im Rahmen der World Humanoid Robot Games.

Was kaum Beachtung fand: Die komplexeste Disziplin der Robo-Spiele war Fußball. Hier sind mehr Fähigkeiten gefragt als nur Speed. Den zweiten Platz im Robo-Fußball holte das Team B-Human der Uni Bremen und des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz – die Mannschaft wurde auch schon 13 Mal Weltmeister.

Noch so etwas, das erstaunlich wenig Niederschlag fand, ist eine Meldung aus dieser Woche. Agile Robots aus Fürstenfeldbruck gab eine Investitionsrunde von 500 Millionen US Dollar bei einer Bewertung von 5,8 Milliarden bekannt. Ein wenig mehr mediale Bandbreite erntete im Oktober der Roboterhersteller RobCo aus München, der eine Milliardenbewertung erreichte. Immerhin hat „Capital“ in seiner jüngsten Titelgeschichte das deutsche Startup Neura Robotics und seinen Chef David Reger auf das Cover platziert.

Agile, Robco, Neura – Deutschland ist vorne mit dabei im Markt für Roboter, weil wir im Bereich Mechanik eine herausragend gute Basis haben. Maschinenbauer und Autozulieferer sind das Fundament für reaktionsschnelle, bewegliche und präzise Robotik. Beispiel Agile: Das Unternehmen kooperiert mit dem 50 Jahre alten Automationsspezialisten Bär aus dem schwäbischen Gemmingen.

Auch der Einsatz von Robotern ist hierzulande Alltag, es wird gern vergessen, dass Roboterarme zum Beispiel im Automobilbau seit den 70ern ganz normal sind. Hier ein Beispiel:

Und solltest Du jetzt denken: „Hm, ambitionierte Frisuren im Hintergrund“, dann der Hinweis, dass dieses Bild 1983 in der DDR geschossen wurde.

Allerdings sagen auch Erfolge bei Robotik-Weltmeisterschaften wenig bis gar nichts aus über die zweite Ebene der Robotik: die Software. An der Autonomie der Maschinen, also einer auch nur irgendwie selbstbestimmten, freien Bewegung, haben alle zu knacken, egal ob Deutschland, USA oder China. Derzeit müssen Roboter dazu programmiert werden, etwas zu tun. Sollen sie sich frei durch eine Fabrikhalle bewegen, muss diese in extenso vermessen werden. Bewegen sich gleichzeitig unkontrollierbare Hindernisse, auch bekannt als Homo Sapiens, durch die Halle, wird die Sache noch mal komplexer.

Genauso herausfordernd: das Be-Greifen empfindlicher Kohlenstoffzusammenstellungen, egal ob Paket oder Patient. Ein menschlicher Physiotherapeut kann intuitiv einschätzen, welche Druckstärke an welcher Stelle sein Klient erträgt, Roboter schaffen das nicht mal im Ansatz.

All dies braucht Spatial und Physical AI. An der forschen viele, auch in Europa und Deutschland. Das spannendste Unternehmen in diesem Feld weltweit dürfte AMILabs in Paris sein. Es erhielt die höchste Anfangsfinanzierung der europäischen Geschichte, weil dahinter mit Yann LeCun ein Forscher steckt, der auch schon mal als „Gottvater des Machine Learnings“ bezeichnet wird.

Wie weit der Weg noch ist bis zur Autonomie zeigt, dass Tau Robotics aus San Francisco nicht schallend ausgelacht wird. Die Firma bietet Roboter als Putzhilfen an. Für 60 Dollar kommen einmal die Woche zwei der Teile, herangefahren von einem menschlichen Chauffeur, und säubern die Wohnstatt.

Der Haken: Die Roboter werden ferngesteuert von der Tau-Zentrale. Das bedeutet, dass ein dem Kunden nicht bekannter Robo-Pilot über die Kameras der Putzmaschinen freien Blick in die Wohnung hat. Würdest Du das wollen?

Auch Tau publiziert eindrucksvolle Bilder humanoider Roboter. Damit wird nicht nur ein verfälschtes Bild des Autonomiegrades der Maschinen geliefert, sondern auch ein falsches der Zukunft. Denn: Humanoide Roboter werden eine Nische bleiben, es gibt einfach wenige Gründe, Maschinen eine menschliche Form zu geben.

Wir haben zwar die Welt um uns herum für unsere Anatomie optimiert. Doch ist es menschliche Hybris zu glauben, dass unser Körperbau die beste Lösung für die Aufgaben ist, die es zu bewältigen gilt. Vielmehr ist das Gegenteil der Fall.

Glaubst Du nicht? Dann saug mal wieder unterm Sofa.

Warum sehen wir trotzdem überall humanoide Roboter? Zum einen, weil sie Aufmerksamkeit erregen. Tief in uns ist der Anthropomorphismus verankert: Wenn wir etwas sehen, was uns an Menschen erinnert, sprechen wir ihm menschliche Fähigkeiten und menschliche Kompetenz zu. Deshalb schmelzen wir dahin bei Hauskatzen, die uns anschauen wie es unsere Kleinkinder tun, deshalb geht Micky Maus auf zwei Beinen statt auf vieren, deshalb gibt es Formulierungen wie „Der Wind heult vor Wut“.

Anthropomorphismus sorgt auch dafür, dass wir glauben, humanoide Roboter sofort zu verstehen – sie wirken wie einer von uns. Und deshalb erzeugt ein humanoider Roboter mehr Investitionsbereitschaft als der Neura MAV 500, eine Art Möbelhund für das 21. Jahrhundert:

Zum anderen sind humanoide Roboter technisch gesehen wichtig, weil ihr Körperbau die  Vermessung begünstigt. Sie sehen die Welt eben so wie jene, deren Probleme sie lösen sollen – die Menschen.

Aus diesen beiden Gründen werden wir noch viele Humanoids, wie sie oft genannt werden, sehen. Aber sie sind nur ein Zwischenschritt auf dem Weg in Richtung einer roboterisierten Welt. Denn letztlich ist es egal, ob ein Roboter nur aus einem großen Arm besteht, ob er auf einer Kugel rollt, statt auf Beinen zu laufen, oder ob er eine Platte mit Rädchen ist: Entscheidend ist nur, dass er Aufgaben effizient erfüllt. Und deshalb werden Roboter vielfältiger daherkommen als der Homo Sapiens selbst.

Salzgebäck ohne Fahrer

Elektrische LKW ohne Fahrer sind auf dem Gelände des Salzstangen- und Chipsherstellers Lorenz im oberpfälzischen Neuenburg unterwegs. Die Modelle des schwedischen Herstellers Einride transportieren autonom schwere Lasten zwischen Produktions- und Lagerstätten hin und her. In den kommenden Jahren soll das Projekt weiter ausgebaut werden.

Auch mit Rewe arbeitet Einride schon zusammen. Dabei sind die LKW zwar nicht autonom, aber eben schon elektrisch unterwegs.

Jensen Huang und NVIDIA:
Too epic to be true

Mitte der Nuller Jahre wurde einem deutschen Musikproduzenten vorgeworfen, Chart-Platzierung gefälscht zu haben. Er soll seine Schergen angewiesen haben, quer durch Deutschland Platten der von ihm betreuten Künstler, zum Beispiel der estländischen Girl-Band Vanilla Ninja aufgekauft zu haben. Das Kalkül: Chart-Platzierungen sorgen für Airplay im Radio, das sorgt für Aufmerksamkeit und all das sorgt für weitere Käufe, auch weil Menschen glauben, beim Hype unbedingt mitmachen zu müssen.

Ganz ähnlich hat in den vergangenen Jahren der Chipproduzent NVIDIA funktioniert.  

Der frisch gefeuerte CEO Jenson Huang tat alles, um eine Stimmung zu befeuern: Wer Generative KI in Gestalt von Sprachmodellen nicht nutze, der sei aus der Zeit gefallen. Und was braucht man für diese Sprachmodelle? Chips von NVIDIA.

Die Anbieter von Large Language Models waren genauso Teil des Spiels. Sie versprachen die Heilung von Krebs, das Ende der Lohnarbeit und ein bisschen Weltuntergang um Unternehmen das Gefühl zu vermitteln, sie müssten unbedingt mit Sprachmodellen arbediten.

Viele, die dem Ruf folgten, erlebten Enttäuschungen. Ökonomen messen keine Effizienzgewinne durch den Einsatz von Chatbots; Accenture kappte die Nutzung von Claude für seine Mitarbeiter bei 29 Dollar monatlich, Goldman Sachs untersagte seinen Nicht-IT-Leuten die Nutzung komplett. Es fehlt einfach an Erfolgsbeispielen.

Um den Rummel am Laufen zu halten, verkaufte NVIDIA seine Chips nicht im klassischen Sinn, sondern akzeptierte zu einem signifikanten Teil Anteile an seinen Kunden als Gegenwert. Oder er gab Kreditgarantien, damit seine Kunden sich die Chips leisten konnten. Funktionierte das nicht, drohte er wie im Fall von Amazon mit Lieferstopp, wenn keine Mindestmenge an Chips gekauft wurde. Weshalb es Schätzungen gibt, dass ein Drittel der von Amazon gekauften Chips auf Lager liegt, ohne überhaupt einen Plan, wann sie wo eingesetzt werden können. Und Huangs Äußerungen wurden wilder, ohne dass er viel Gegenwind erntete. Im März auf der NVIDIA-Hausmesse forderte er mit lauten Worten, KI-Entwickler sollten Nutzungskosten in der Höhe der Hälfte ihres Jahresgehalts produzieren: „The more you buy, the more you save.“

Die Welt war Huangs Auster, nichts wurde ihm angekreidet. Er verkündete mit bekannten Investoren im Sommer eine Initiative über 500 Milliarden Dollar zur Unterstützung von KI-Unternehmen, die nie auch nur einen Deal produzierte – niemand fragte nach. Eine „strategische Partnerschaft“ über 100 Milliarden mit OpenAI, die nie wahr wurde – egal. Als die Regierung Joe Bidens Ausfuhrbeschränkungen für NVIDIA-Chips beschloss, brachen 20 Prozent der Umsätze weg, doch stellte NVIDIA seine Bilanzierung um und plötzlich kamen wie durch ein Wunder 20 Prozent aus Singapur – auch egal. Medienhistoriker werden entscheiden dürfen, ob dies das gröbste Versagen des Wirtschaftsjournalismus in seiner Geschichte gewesen sein wird.

All dies hätte noch Jahre weitergehen können. Doch hatte Huang seinen Sexualtrieb nicht im Griff. Drei Affären sind bislang bekannt, zwei mit Mitarbeiterinnen, eine mit einer mutmaßlichen Spionin aus China, die Chefin jenes Unternehmens ist, das für die Umsätze aus Singapur verantwortlich ist.

Und nun kommen sie endlich, die kritischen Fragen. Zum Beispiel, ob es nicht auch verbotene Exporte nach Russland gab. Wie es kommen konnte, dass die Person, die über Kredite und Beteiligungen entschied, der Schwiegersohn Huangs ist. Ob die Söhne Huangs ohne technischen Background Jahresgehälter von einer Million Dollar wert sind. Ob ein guter Chef wirklich Mitarbeitende mit anderer Meinung eine Stunde lang anschreien sollte.

Vor allem aber stellt sich die eine Frage: Wie geht es mit dem Hype um Generative Künstliche Intelligenz weiter, wenn der wichtigste Antreiber wegfällt?

Ein Indiz wird die kommende Woche liefern. Am Dienstag soll NVIDIA seine Quartalszahlen veröffentlichen. Ich schreibe das so zögernd, weil ich damit rechne, dass zumindest die Jahresprognose zurückgezogen wird. Vorstellen könnte ich mir aber auch, dass die Bekanntgabe der Quartalszahlen noch verschoben wird.

Das hätte dann erhebliche negative Folgen für den zweiten wichtigen Termin: Am Donnerstag wird Anthropic an die Börse gehen.

Das alles heißt übrigens alles nicht, dass NVIDIA untergehen wird, nur dass der Konzern auf ein normales Maß gestutzt werden könnte. Denn NVIDIA hat ja real gute Produkte, so wie die Band Vanilla Ninja wirklich brauchbare Popmusik produzierte und nur durch Managementfehler in Verruf geriet. Nach 14 Jahren Pause starteten Vanilla Ninja übrigens ein Comeback und vertraten Estland beim Eurovision Song Contest.

Ihr Titel klingt wie eine Hymne für NVIDIA: „Too epic to be true“.

Vielleicht schon kommende Woche “You can see everything” gucken?

Als der erste Trailer für den Dokumentarfilm “You can see everything” erschien, explodierte das Internet. Denn der Ausschnitt wirkte nicht wie eine Dokumentation, eher wie eine Oscar-reife Spielszene.

Doch da im Bild, das ist wirklich Elizabeth Holmes, vielleicht die größte Wirtschaftsbetrügerin der Geschichte, die behauptete, mit ihrem Startup Theranos eine Bluttest-Maschine für daheim zu entwickeln. Und ihr gegenüber, das ist Nathan Fielder, in Nordamerika bekannt aus Reality-Comedy-Serien. Er verfolgte ihre letzten 30 Tage, bevor die zweifache Mutter für 11 Jahre ins Gefängnis musste.

In den USA kam der Film bereits im Oktober in die Kinos und erlebte den erfolgreichsten Dokumentarfilm-Start seit über 20 Jahren. Nun gilt er als heißer Kandidat für den Oscar als bester Film.

Deutschlands Verleiher hatten damit anscheinend nicht gerechnet, es gab nicht mal einen Starttermin. Inzwischen steht der aber: Es ist der 4. Dezember.

Aaaaaaber…. In einigen Großstädten gibt es eine Preview in der kommenden Woche, genauer am 19. November. Wenn Du also genauso ungeduldig bist wie ich, schau doch mal nach. Ich werde an dem Abend auf jeden Fall im Ufa-Palast Düsseldorf sitzen.

Ich weiß ja nicht, ob mein Newsletter-Dienstleister Steady Zahlen schönt, um Autoren bei der Stange zu halten. Denn es ist schwer zu glauben, was ich in den Statistiken von Techs Benedict lese: Jede der bisher sechs Ausgaben hat eine Öffnungsrate von über 70 Prozent – das ist einen Hauch weit spektakulär.

Danke fürs Lesen, Weitersagen und Abonnieren!

Supporte ich!

Darf ich mich vorstellen? Ich bin Thomas Knüwer und habe mein Leben zwischen Journalismus und Marketing verbracht. Nach dem BWL Studium in Münster und Berkeley arbeitete ich 14 Jahre in der Redaktion Handelsblatt und betreute vor allem Tech-Themen. In dieser Zeit entstand auch mein Blog “Indiskretion Ehrensache”. Anschließend war ich Gründungschefredakteur der deutschen Ausgabe des Innovationsmagazins “Wired”.

2009 gründete ich die Digitalberatung kpunktnull, deren Arbeiten für Kunden wie Henkel oder Rotkäppchen-Mumm mehrfach mit dem Deutschen Preis für Onlinekommunikation ausgezeichnet wurden. Seit Januar 2026 bin ich Chief Marketing Officer der Digitalkonferenz re:publica.

Nebenbei gehöre ich seit 2008 zu den Gründern und Ausrichtern der Goldenen Blogger, Deutschlands wichtigstem Award für Influencer und Creator, war Co-Host des Medienpodcasts “Bel étage” und des Food-Podcasts “Völlerei & Leberschmerz” und bin aktiver Unterstützer des wunderbarsten aller Fußballvereine, dem SC Preußen Münster.

Danke, dass Du hier mitliest.

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Guten Morgen, ! Hast Du gut geschlafen?

“Hinterher weiß man immer mehr”, lautete einst ein Werbeslogan der “Rheinischen Post”. Was die vergangene Ausgabe von Techs Benedict betrifft, möchte ich diesen Claim auch für diesen Newsletter gelten lassen.

Einerseits hat sich die Beschäftigung mit dem Einfluss der KI-Debatte auf die Midterm-Wahlen gelohnt. 56 Prozent der Wähler sagten in einer Umfrage, dass die Debatte um Data Center bedeutsam für ihre Entscheidung waren. Auch gab es 33 lokale Abstimmungen über Restriktionen beim Rechenzentrenbau. Folge: Analysten glauben, dass nun ein Drittel aller geplanten Data Center-Projekte vor dem Aus stehen.

Und derweil könnte Anthropics Börsengang nur noch eine Billion Dollar statt zweien einbringen und alle Aktien, die irgendwie mit KI verbunden sind, erlebten eine düstere Woche.

Ach ja, NVIDIA-Chef Jensen Huang hatte eine, sagen wir, freundschaftliche Beziehung zur Chefin eines etwas obskuren Kundenunternehmens, die anscheinend als Spionin für den chinesischen Geheimdienst arbeitet. Und vor wenigen Stunden berichtete die „New York Times“, dass NVIDIA die Ausfuhrbeschränkungen durch die USA unterlaufen und Chips nach Russland und China verkauft hat, was Huang vor Gericht bringen könnte.

Du. Kannst. Es. Dir. Nicht. Ausdenken.

Nun war ich am Montag und Dienstag (also vor den Midterms) beim Digitalgipfel der Bundesregierung, um den sich Techs Benedict heute vor allem dreht. Eine Sache hat mich irritiert: Ich habe mit vielen, klugen Menschen aus Digitalwirtschaft und zugehöriger Politik gute Gespräche geführt. Sehr viele von ihnen wussten aber nichts, von der wirtschaftlichen Schieflage der KI-Konzerne oder von der Heftigkeit des Widerstands gegen Rechenzentren.

Nun muss auch nicht jeder davon wissen, aber solche Fachleute? Ich bin ernsthaft verwirrt und werde in den kommenden Wochen mal weiter rumfragen, wo sich deutsche Experten eigentlich informieren und wie ihr Informationsstand so aussieht. Denn je besser die Informationslage, desto besser die eigenen Entscheidungen.

Morning has broken!

Deutschland 2026: Echter Fortschritt, schlecht verkauft

"YES TO AI"

Nur wenige Teilnehmer des Digitalgipfels der Bundesregierung registrierten diese Aufforderung in roten Neonlettern auf dem Dach der Wilhelm-Hallen. Dabei war der Schriftzug ordentlich groß, der normalerweise “YES TO ALL” lautet, aber für den Gipfel hatte man extra die Lettern manipuliert.

Doch hingen sie nicht über dem Eingang, sondern versteckt über einem kleinen Nebenweg des Geländes im Norden Berlins, einem Weg, der sorgsam von Security-Menschen abgeschirmt wurde. Mir begegnete kein einziges Foto, bei dem „YES TO AI“ als das genutzt wurde, für was es wohl gedacht war: als Hintergrund für ein LinkedIn-Ego-Marketing-Selfie.

Damit war der Schriftzug ein gutes Sinnbild für den Digitalgipfel und für Deutschland insgesamt: Die Ideen sind da, aber sie werden so furchtbar schlecht vermarktet.

Zwei Tage hatte das Digitalministerium von Karsten Wildberger zu Wochenbeginn in das Altindustrieambiente geladen, 1.000 Auserwählte sollten erfahren, wie es um Künstliche Intelligenz in Deutschland steht. Wer dabei nicht nur im Cateringareal abhing, hörte eine bemerkenswerte Menge an Gutem und Richtigen.

Zum Beispiel erfuhr man vom Agentic AI Framework im Bereich der Verwaltung. Es laufen jetzt Pilotprojekte in mehreren Kommunen an, die via Agentischer KI die Anmeldung von Neugeborenen erheblich beschleunigen sollen. Für das Framework gibt es sogar eine öffentliche Anlaufstelle mit der expliziten Einladung, sich zu beteiligen.

Doch weil die deutschen Verwaltungen und die Regierung selbst seit Jahrzehnten chronisch schlecht kommunizieren und die hiesigen Medien wenig Interesse an digitalen Erfolgsgeschichten zeigen, dringen solche Meldungen selten über den Kreis der Fachöffentlichkeit hinaus. Wenn ich es richtig sehe, war der Politik-Newsletter „Tagesspiegel Background“ das einzige Medium, das über die Initiative berichtete. 

Ein anderes Beispiel für das Marketing-Problem Made in Germany: Weißt Du, dass die Deutsche Telekom in ihrem neuen Top-Rechenzentrum in München nicht nur NVIDIA-Chips verbaut (um die man aus Qualitätsgründen nicht herumkommt), sondern auch welche des Dresdner Startups Spinncloud, das sich aus nicht nachvollziehbaren Gründen jüngst den albern klingenden Namen Sparxity gegeben hat?

Manchmal liegt das mit der Bekanntheit auch an den Erzeugern der Nachrichten selbst. Beispiel: Soofi.

Der Satz „Wir haben ein deutsches LLM trainiert“ (also ein großes Sprachmodell) dürfte viele überraschen. So deutlich gesagt hat dies kein nach Venture Capital gierender Startup-Gründer, sondern Prof. Philipp Slusallek, der geschäftsführende Direktor des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken.

Damit meint er Soofi, ein offenes Sprachmodell, das als komplett deutsche Kooperation mit Partnern wie dem Fraunhofer Institut und der Deutschen Telekom entstand, trainiert mit einem Schwerpunkt auf deutsche Inhalte und allein auf deutschen Servern. Bei Benchmark-Tests spielte es auf Augenhöhe mit chinesischen Modellen.

Ob man dies wirklich als Large Language Model oder nur als Language Model ansehen sollte, ist eine zu führende Diskussion. Ohne Frage ist dies aber ein großer Erfolg, von dem medial allein The Decoder größer berichtete.

Im Rahmen des Gipfels sagte mir einer der an Soofi Beteiligten, man wolle erst mit der Kommunikation nach vorn gehen, wenn alles freigeben und abgesichert sei. Ob im Silicon Valley auch so agiert würde? Rhetorische Frage.

Eine Ausstellungsfläche gab es beim Digitalgipfel auch und meine Fantasie ist nicht groß genug mir vorzustellen, wie die Mehrzahl der Unternehmensstände noch liebloser gestaltet werden könnten. SAP hing einen Monitor auf – das war es. Warum es anscheinend in solch einem Konzern keine Abteilung gibt, die für eine durchgehende Qualitätskontrolle bei allen öffentlichen Auftritten sorgt, ist ein weiteres, deutsches Vermarktungsrätsel.

Teil der Ausstellung war auch Neura Robotics aus Metzingen. CEO David Reger lieferte auf der Bühne einen exzellenten Auftritt ab. Wäre er Amerikaner, würden alle sagen: So einen bräuchten wir in Deutschland. Doch er ist Schwabe und deshalb wird er nicht gefeiert, sondern einfach hingenommen.

Der Stand von Neura, ist das Gegenteil des Chefs: eine weiße Wand mit Firmenlogo und einem einzelnen Roboter. Der konnte vor allem eines – nicht umfallen. Das ist nicht so negativ gemeint, wie es klingt. Gab man dem Gerät einen Stups, pendelte es die Erschütterung sehr elegant aus. Das ist eine Ingenieurs-Spitzenleistung. Aber sie wirkt einen Hauch weit weniger beeindruckend, wann man gewöhnt ist, in Medien oder im Web Armeen humanoider Roboter aus China wild herumtanzen zu sehen.

Natürlich sagen breakdancende Roboter nichts über ihre Einsatzmöglichkeiten. Denn ihre Bewegungen sind programmiert und das ist kein großes Unterfangen. Der entscheidende Knackpunkt aber ist ja der Grad des autonomen Handelns und da ist China auf dem gleichen Level wie die westliche Welt, Deutschland eingeschlossen: Es wird noch lang dauern, bis wir frei handelnde Roboter im öffentlichen Raum sehen werden.

Chinas Führung aber hat schon vor langer Zeit begriffen, dass Technologisierung ohne das Mitnehmen der Öffentlichkeit schwer ist – und arbeitet dagegen an. Das erfuhr ich in diesem Sommer in der Ausstellung „Dash“ der chinesischen Künstlerin Cao Fei in der Mailänder Fondazione Prada.

„Dash“ handelte von der Maschinisierung der chinesischen Landwirtschaft und zeigte, wie die Regierung schon bei der Einführung von Traktoren in Propaganda-Postern und -Heften das Bild einer glücklichen Gemeinschaft von Mensch und Traktor verbreitete. Ähnlich passiert dies nun mit Drohnen. Und so binden Bauern diese in Fruchtbarkeitsrituale ein, so wie sie dies früher mit Ochsen taten.

Wegen dieses Mitnehm-Motivs sind jene Roboter-Wettkämpfe, bei denen die Gerätschaften mit Fullspeed gegen die Wand donnern, keine Leistungsschau. Sie sollen einerseits Interesse an Technik wecken und andererseits Ängste nehmen: Denn Robis, die so albern daher staksen, werden nicht als Gefahr wahrgenommen.

Das können, besser wohl: müssen, sich chinesische Hersteller leisten, weil sie hochgradig vom Staat subventioniert werden. Deutschen Firmen bräuchte man mit so etwas wohl gar nicht kommen, es widerspräche der Ernsthaftigkeit, mit der wir alles tun, was wir tun. Einen Roboter tanzen zu lassen erfordert Aufwand und kostet Geld – aber verkauft es Roboter? So lange das keiner beweist, werden deutsche Management-Etagen nicht für solche Extravaganzen zu gewinnen sein.

Das ist auch keine schlechte Einstellung. Doch müsste jemand trotzdem die Akzeptanz und Begeisterung für Technologie fördern. Ansonsten landen wir dort, wo jetzt gerade die USA sind: Die Abneigung gegen KI hat die Midterm-Wahlen maßgeblich mitentschieden und dabei war den Wählern egal, um welche Form von Künstlicher Intelligenz und um welche Formen von Rechenzentren es ging: Alles in einen Sack und drauf mit dem Knüppel.

Um zu verhindern, dass sinnvolle KI-Fortschritte abgelehnt werden, ja, die Menschen sich sogar dafür begeistern, müsste der Staat ran. Was wäre, wenn es eine Tech-Tour gäbe, die Menschen in Form von Ausstellungen, Vorträgen und Debatten über den Stand von Technologie informiert? Und das nicht in Berlin oder München, sondern Nordhausen oder Lüdinghausen, Cuxhaven oder Rottweil?

Auch der Digitalgipfel könnte eine wichtige Rolle spielen. Doch werden zu ihm zu viele Menschen aus dem politischen Umfeld geladen, die das Gefühl haben, da sein zu müssen. Sie verdrängen, die Zuschauerkapazität ist ja begrenzt, jene, die da sein wollen. Deren Anteil war zu gering und letztlich war ihre Meinung auch zu wenig gefragt. Es mangelte an diskursiven Formaten nötig, genauso wie an Moderationen, die offen sind und nicht jede einzelne Frage schon vorab festgelegt haben. Sprich: Der Digitalgipfel müsste offener und ungeplanter, eben: unpolitischer, werden, um seine Besucherinnen und Besucher als Hebel der Kommunikation zu nutzen. Dann bestünde auch die Chance, dass ein Selfie mit jenem Neon-Schriftzug zum Statussymbol im digitalen Raum würde.

Dein Autopilot wird Dich jetzt landen

Garmin kennen die meisten (ich auch) als Laufuhren-Marke. Vor allem aber ist die Schweizer Firma ein Navigationskonzern, zum Beispiel mit Anwendungen im Bereich Marine oder Luftfahrt.

Schon 2.500 Privatflugzeuge sind zum Beispiel ausgerüstet mit seinem System Autoland. Dieses ist in der Lage, auf Knopfdruck eine Maschine sicher zu landen, zum Beispiel wenn ein Pilot nicht mehr flugfähig ist – kein anderes Unternehmen kann so etwas bieten. Autoland kann nicht nur in neue Maschinen eingebaut werden. Das älteste, mit dem System nachgerüstete Flugzeug ist 50 Jahre alt.

Einschalten können das System einerseits Passagiere, die bemerken, dass ein Pilot nicht mehr flugfähig ist. Andererseits kann sich Autoland auch aktivieren, wenn es, ähnlich wie bei Fahrassistenzsystemen, registriert, dass der Pilot ausgefallen ist. Dann kalkuliert die Software selbsttätig einen Kurs zum nächstmöglichen Flughafen unter Berücksichtigung der Wetterbedingungen, kontaktiert die Flugsicherung und landet die Maschine.

Pet Shop Boys und Alan Turing? Lass reinhören!

Ein ungewöhnliches Konzeptalbum haben die Pet Shop Boys jüngst präsentiert. “A Man From The Future” dreht sich um das Leben von Computerpionier Alan Turing, beginnend mit seiner Liebe zur Mathematik in der Schule, seiner Code-Arbeit für die britische Regierung im Zweiten Weltkrieg, seinen Definitionen von Künstlicher Intelligenz bis zu seiner Verurteilung wegen Homosexualität. Turing-Biograph Andrew Hodges ist Co-Autor des Werks.

Das alles ist nicht der melodische Pop, den man sonst von den Pet Shop Boys gewohnt ist, es geht eher in die Richtung zeitgenössischer E-Musik – genau das Richtige für einen Herbst-Sonntag.

Ein Dank geht diese Woche raus an Wilhelm und Uli. Sie haben sich entschlossen, Techs Benedict mit einem Bezahl-Abo zu unterstützen.

Und Du?

Hier geht es zum Abo

Darf ich mich vorstellen? Ich bin Thomas Knüwer und habe mein Leben zwischen Journalismus und Marketing verbracht. Nach dem BWL Studium in Münster und Berkeley arbeitete ich 14 Jahre in der Redaktion Handelsblatt und betreute vor allem Tech-Themen. In dieser Zeit entstand auch mein Blog “Indiskretion Ehrensache”. Anschließend war ich Gründungschefredakteur der deutschen Ausgabe des Innovationsmagazins “Wired”.

2009 gründete ich die Digitalberatung kpunktnull, deren Arbeiten für Kunden wie Henkel oder Rotkäppchen-Mumm mehrfach mit dem Deutschen Preis für Onlinekommunikation ausgezeichnet wurden. Seit Januar 2026 bin ich Chief Marketing Officer der Digitalkonferenz re:publica.

Nebenbei gehöre ich seit 2008 zu den Gründern und Ausrichtern der Goldenen Blogger, Deutschlands wichtigstem Award für Influencer und Creator, war Co-Host des Medienpodcasts “Bel étage” und des Food-Podcasts “Völlerei & Leberschmerz” und bin aktiver Unterstützer des wunderbarsten aller Fußballvereine, dem SC Preußen Münster.

Danke, dass Du hier mitliest.

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Guten Morgen ! Hast Du gut geschlafen?

Eigentlich sollte dieser Newsletter ganz anders sein. Kürzer, zum Beispiel. Doch dann saß ich Freitag Abend auf dem Sofa, gönnte mir das Finale der zweiten Staffel von “Daredevil – Born Again” (sehr sehenswert) und im Fünfminutentakt machten Pushmeldungen von US-Medien Halloween zur Nacht der reitenden KI-Leichen.

Es könnte sein, könnte, nicht muss, dass die Implosion der Generativen KI-Blase begonnen hat. Und deshalb wird dies eine Grusel-Ausgabe von Techs Benedict. Es wird um blutige Bilanzen gehen, um ein Unternehmen mit zwei Gesichtern, um Roboter, die sich durch Deine Blutbahn arbeiten und natürlich holen wir Fackeln und Mistgabeln raus.

In diesem Sinn:

Night has fallen! MUHAHAHAHAHA!

Heugabeln, Fackeln, Data Center und ein gruseliger Sound

Solltest Du in diesem Moment gerade im Bett neben Deinem Herzensmenschen liegen, warne sie oder ihn bitte vor: Jetzt kommt ein furchtbares Geräusch, aber es wird nicht lang dauern – weil Du selbst es nicht ertragen wirst.

Und nun starte dieses Video:

Stell Dir vor, Du hättest diesen Sound um Dich herum, sobald Du vor die Tür trittst. Jeden Tag, jede Stunde, jede Minute.

Horror.

Das ist die Realität der Bewohner von Dowagiac, zwei Autostunden östlich von Chicago. Und was Du da hörst, das ist eines jener KI-Data Center, für die es massenhaft Projekte und Bauanträge gibt.

Und dabei ist die Halle in Dowagiac nicht mal ein Highend-Teil. Derzeit bringt es das Data Center auf 28 Megawatt, es soll auf 340 Megawatt ausgebaut werden. Anderenorts planen Investoren schon Gegenstücke mit 1 oder 2 Gigawatt. Die werden zwar nicht linear mit ihrer Leistung lauter – aber trotzdem steigen die Sound-Emissionen erheblich. Die aktuelle Lautstärke in Dowagiac liegt bei rund 60 db, das entspricht einem lauten Gespräch, geführt von sehr eloquenten, genmutierten Riesen-Zikaden. Ab 85 db empfiehlt der deutsche Arbeitsschutz Ohrstöpsel.

Am Dienstag stehen die Midterm-Wahlen in den USA an und in vielen Regionen haben die Menschen sich zu einer Prozession mit brennenden Fackeln, Schrotflinten und anderen Waffen entschieden, mit denen man Monster meucheln kann. In einer Geschlossenheit, die man in diesen polarisierten Zeiten nicht erwarten würde, marschieren sie in den Kampf gegen Data Center.

Eine ihrer Waffen: der Klang von Rechenzentren. In Kentucky und Texas störten sie Kommunalsitzungen mit dem Abspielen von Soundaufnahmen außerhalb von Data Centern.

Nun ist so ein Widerstand nicht ungewöhnlich. Viele Menschen wollen nicht, dass sich der Ort, an dem sie leben, verändert und Abwehrhaltungen sind besonders auf dem Land verbreitet – egal, ob es um Einkaufszentren oder Windräder geht.

Doch die Data Center-Résistance ist mehr als ein Abwehrreflex. Lautstärke ist nur einer der Makel von KI-Rechenzentren. Hinzu kommen ein immenser Wasser- und Energieverbrauch, was deren Preise für die Bürger nach oben treibt. Gleichzeitig haben die Kommunen wenig von Data Centern: Sie beschäftigen recht wenige Leute und zahlen vergleichsweise wenig Steuern.

Hinzu kommt, dass Menschen keinen Grund haben, KI-Data Center gut zu finden. Seit ChatGPT für jedermann nutzbar wurde, wird Generative KI verbunden mit Stellenabbau, Umweltschäden, Urheber- und anderen Rechtsverstößen – da sind mehr Gruselgeschichten drin als in einer durchschnittlichen Halloween-Folge der “Simpsons” .

Moment… War da nicht noch was? Ach ja, die Auslöschung der Menschheit. Weniger Sympathiepunkte dürften nur Godzilla, Freddy Kruger oder Menschen haben, die das Ende von “Es” verraten.

Aus dieser emotionalen Lage heraus geht ein wichtiges Detail unter: All diese negativen Eigenschaften gelten nur für Data Center, in denen Generative KI am Werk ist. Grundsätzlich sind Lagerhallen, in denen Rechenchips vor sich hinarbeiten, ja nicht neu – es gibt sie seit Jahrzehnten. Doch stehen in GenAI-Rechenzentren nicht Regale mit klassischen CPU-Chips, was für Central Processing Unit steht, sondern welche mit GPU (Graphics Processing Unit), weil sie besser für KI geeignet sind. Sie brauchen mehr Energie, mehr Wasserkühlung und sind erheblich lauter.

Der Boom der Data Center ist vor allem GenKI-bedingt. 2021, vor ChatGPT, gab es weltweit rund 8.000 große von ihnen, sagen die Statistiker von DataCenter Map. Heute sind es 13.000. Davon stehen über 5.000 in den USA, Deutschland kommt auf 580, die größte Ansammlung liegt mit 178 im Großraum Frankfurt. Inzwischen nutzen alle Rechenzentren weltweit zusammen mehr Strom als das gesamte Land Frankreich, nimmt das Wachstum weiter so zu, werden sie im kommenden Jahr mehr Strom verbrauchen als ganz Deutschland.

“(KI) ist solch ein massives, im Raum stehendes Thema, das Menschen, ehrlich gesagt, nicht verstehen und vor dem sie diffus Angst haben“, sagte Soziologieprofessor Doug McAdam aus Stanford im April gegenüber CNN. In solch einer Situation sei das Entstehen von Radikalismus nicht ungewöhnlich.

Im September 2025 prognostizierten wir in unserem Buch „20 Trends für 35“ den LuddAIsmus: einen immer aggressiver werdenden Widerstand gegen KI. Seitdem gab es eine Reihe von Anschlägen und Attentantsversuchen, zum Beispiel gegen OpenAI-Chef Sam Altman und ein Stadtratsmitglied in Indianapolis, das neue Data Center unterstützt.

Am kommenden Dienstag aber geht es erstmal um demokratische Lösungen. Und die fordern Anhänger von Republikanern und Demokraten gleichermaßen. Laut einer Studie der Uni Masschussetts wünschen sich nur 11 Prozent der Befragten US-Bürger ein Data Center in ihrer Gemeinde – mit einem Mal ist das polarisierte Amerika ein Stück weit geeinter.

Einige Kommunen und Regionen haben auf den organisierten Widerstand bereits reagiert und verhängten Bau-Moratorien, deren Verlängerung maßgeblich von den Midterms abhängen wird, zum Beispiel in der Stadt Nashville. In Ohio gibt es über 20 lokale Abstimmungen, die mit Data Centern verbunden sind. Die dortige demokratische Gouverneurskandidatin Amy Acton hat sich klar gegen weitere Bauten ausgesprochen, ihr republikanischer Gegner Vivek Ramaswamy sah das anders – bis die Wahlprognosen im Sommer seinen sicher geglaubten Sieg wackeln ließen. In Michigan und Georgia gibt es ähnliche Konstellationen.

Wer glaubt, das alles sei ein US-Problem, sollte mal mit Immobilienentwicklern in Deutschland sprechen. In diesem Sommer lernte ich den Zuständigen für Rechenzentren bei einem der Großen dieser Branche kennen. Hier zu Lande mag vieles ruhiger und verdeckter zugehen, doch er berichtete von ähnlichen Entwicklungen: „Kaum reden wir mit einer Kommune über ein Data Center, gibt es sofort Widerstand. Wir haben echt Probleme, neue Projekte in Deutschland umzusetzen.“

Auch ein Deutscher unter den Forschern

Ganz langsam arbeiten sich die beiden Roboter durch Deine Blutbahn. Eingeführt wurden sie von Menschen in weißen Kitteln durch ein Loch in Deiner Leiste, nun sind sie auf dem Weg in Dein Innerstes – das Herz.

Klingt wie Horror, ist aber Heilung. Bisher dauerte es vier bis sechs Wochen, die lebensgefährliche Herzentzündung Endokarditis, zu behandeln – bald könnte dies in einer Stunde erledigt sein.

Unter der Führung des Deutschen Axel Krieger hat ein Team der Johns Hopkins-Universität in Baltimore ein System entwickelt, das Eingriffe am offenen Herzen und monatelange Antibiotika-Therapien ersetzen könnte. Im Fachmagazin „Advances Materials Technologies“ veröffentlichte die Gruppe im September einen Aufsatz über ihre „Milliroboter“. Die sind lang wie ein Reiskorn, breit wie ein Stecknadelkopf und werden über die Venen injiziert. Dann arbeiten sie im Tandem: Ein Milliroboter verankert sich am Herzgewebe, der andere transportiert Wirkstoffe über die Blutbahn heran. Die Steuerung erfolgt von außen über Magnete.

Herzerkrankungen sind dabei nur das erste Einsatzgebiet. Geplant ist der Einsatz in der Onkologie um Krebsmedikamente gezielt zu Tumoren und Metastasen zu transportieren.  

All dies wird aber noch dauern: Nach erfolgreichen Versuchen an Gewebeproben von Schweineherzen bereitet das Team nun Tests an dynamischen Herzmodellen vor, die den menschlichen Herzschlag und Muskelkontraktionen realistisch simulieren.

Die sonderbare Geschichte von Dr. Claude und Mr. Anthropic

Ein, zwei, der Anthropic kommt vorbei.

Drei, vier, verschließe Deine Tür.

Fünf, sechs, unterschreibe keine Schecks.

Sieben, acht, halte besser Wacht.

Neun, zehn, sonst ist’s um Dich geschehen.

Irgendwann verrät es Dr. Jekyll seinem Freund Utterson. Er habe ein Mittel gefunden, das in der menschlichen Seele das Böse vom Guten trennt. Wenn er es einnehme, verwandele er sich in den bösen Mr. Hyde. Allein: Er braucht immer mehr von dem Zeug und eines Tages geht ihm eine Zutat des Tranks aus und die Ersatzversion ist nicht so wirksam wie das ursprüngliche Gesöff.

So ähnlich geht es der Generativen KI – und damit Vorhang auf zum Horror-Halloween der Branche.

Zu Wochenbeginn veröffentlichte Anthropic den Entwurf seines Börsenprospektes und wie man den liest, das hat ein wenig was von Robert Louis Stevensons “Der seltsame Fall von Dr. Jekyll und Mr. Hyde”. Denn es ist die Geschichte zweier Unternehmen, je nach dem, wie man draufschaut.

Da ist einerseits das Anthropic bis zum 30. Juni. Es ist das am schnellsten wachsende Softwareunternehmen der Geschichte, so man es unter Software einordnen möchte. Bei einem Umsatz von 16 Milliarden Dollar im ersten Halbjahr lag der Verlust bei nur noch 8 Milliarden. Das zweite Quartal war sogar profitabel, zwar dank eines Rabatts für Rechenleistung von SpaceX, aber trotzdem: ein bemerkenswerter Erfolg. Freut mich, Sie kennenzulernen, Dr. Claude.

Doch dieser Doktor verwandelt sich in der Nach zum 1. Juli in Mr. Anthropic, eine mysteriöse, düstere Gestalt mit Lücken in seiner Vita. Die sehen so aus:

Oder so:

Denn im Dokument zum Börsengang hat der KI-Konzern die Zahlen des dritten Quartals ausgeblendet. Sie werden im Extremfall erst einen Tag vor dem IPO veröffentlicht.

Warum? Gute Frage.

Nur malevolente Zeitgenossen würden einwerfen, dass die Zahlen Finanzanalysten schon gezeigt wurden, weshalb der Eindruck entstehen könnte, dass nur Privatanleger nicht erfahren sollen, wie es ganz aktuell um Mr. Anthropic steht.

Nun lässt sich viel spekulieren, wie dieses dritte Quartal ausgefallen sein könnte, zu erwarten ist ein Gesamtjahresumsatz im Bereich von 50 Milliarden Dollar.

Doch zwei Dinge sind unbestreitbar.

1. Derzeit sinken die Preise für KI-Rechenleistungen. Und in jedem funktionierenden Markt bedeutet das: das Angebot steigt, die Nachfrage sinkt, oder beides. Egal, was davon zutrifft, bedeutet dies, dass Überkapazitäten entstehen und jene Unmenge von geplanten Data-Center-Projekten ein Problem haben wird, sich zu rechnen.

2. Anthropic hat Verträge über Rechenleistungen abgeschlossen unabhängig davon, ob es diese Leistungen benötigt. Und die belaufen sich auf 430 Milliarden Dollar, die ersten Zahlungen beginnen im kommenden Jahr, weshalb sie in den Bilanzen noch nicht auftauchen. Alles zusammengenommen wird Anthropic dann operative Kosten von über 100 Milliarden Dollar pro Jahr haben. Zum Vergleich: Das profitable Microsoft kommt auf 150 Milliarden.

Somit braucht Anthropic weiter exponentielles Wachstum und muss hoffen, ernsthaft profitabel zu werden.

Die Finanzmärkte scheinen daran zu zweifeln, dass dies klappt. Am Freitag kürzten sie die Versorgung mit jenem Zaubertrank, der den guten Dr. Claude vom bösen Mr. Anthropic spaltet. Sein Name: Geld.

Quer durch die Bank fielen alle Aktien, die auch nur annähernd mit KI verbunden waren, von Amazon (-1,4%) bis Intel (-28%). Mit einem Mal war Apple wieder das wertvollste Unternehmen der Welt und nicht mehr NVIDIA.

Und immer wieder die gleiche Begründung, die Du als regelmäßiger Leser von Techs Benedict aus der Startausgabe kennst: All die Schulden für den Bau von Data Centern, die Anmietung von Rechenleistung oder den Erwerb von Highend-Chips treiben die Ausgaben in die Höhe. Beispiel Amazon: Im dritten Quartal 2025 erwirtschaftete der Konzern noch einen positiven Geldzufluss von 14,8 Milliarden Dollar, dieses Jahr kippte der auf negative 7,6 Milliarden – wegen KI-Ausgaben.

All dies muss schuldenfinanziert werden und das Ausmaß dieser Schulden ist so immens, dass sie die Zinsen in historische Höhen treiben. Und das macht jede Form von schuldenfinanzierter Investition noch teurer, was die Zinsen weiter nach oben treibt. “Der Hype erwürgt sich selbst”, schrieb ich vor vier Wochen, vielleicht ist es jetzt so weit.

So berichtete die “Financial Times” am Freitag Abend dass Anthropic nach dem Börsengang nur ein Kreditrating auf Ramsch-Status bekommen würde, dem Nicht gerade das, was potentielle Aktienkäufer vor dem Börsengang attraktiv finden.

Wenige Stunden später OpenAI: Noch vor einem Monat wollte der Konzern 30 Milliarden Dollar frisches Kapital bei einer Bewertung von 1,4 Billionen aufnehmen – gelungen ist ihm nur eine Finanzierungsrunde von elf Milliarden bei einer Bewertung von 1,25 Billionen. Zeitgleich klagte CEO Sam Altman im Videocast “Cheeky Pint and Strike” darüber, dass Privatanleger zu viel Speicher in ihren Rechnern daheim hätten und deshalb die Preise dieser Chips für OpenAI so hoch wären – nein, ich denke mir das nicht aus: Dein MacPro ist ein Problem für OpenAI.

Und dann Meta: Die Rating-Agentur S&P stufte die Aussichten des Konzerns von “stabil” auf “negativ” herunter. Grund: KI-Investitionen.

Ja, es war ein blutiges Halloween für die Szene der Generativen KI. Der morgige Tag wird mit seinem Börsenstart zeigen, wie es weitergeht. Vielleicht beginnt das Gemetzel jetzt so richtig, oder es ist wie in einer der Halloween-Folgen von TV-Serien: Dann wacht die Hauptperson nach jeder Menge Zombies, Vampiren und anderem Grusel plötzlich auf – und alles ist wieder gut.

Jetzt schon Karten kaufen für “You Can See Everything”

Wie der Beginn eines Gruselfilms wirken Szenen aus dem Trailer des Dokumentarfilms “You Can See Everything”.

Die Filmemacher Nathan Fiedler und Lance Oppenheim kamen so nah ran an Elisabeth Holmes, wie sonst niemand. Holmes betrog die gesamte Techszene, besser: die ganze Welt, mit ihrer Behauptung, sie könne ein Gerät produzieren, mit dem jedermann daheim Bluttests machen könne. Alles gelogen. Ihr gefeiertes Unternehmen Theranos gilt heute als eine der schillerndsten Betrugsgeschichten aller Zeiten.

Deutsche Kinoverleiher hatten “You Can See Everything” völlig unterschätzt, es gab nicht mal einen Starttermin. Nun ist der Film auf dem Weg, der erfolgreichste Dokumentarstreifen in der Geschichte zu werden und gilt als Oscar-Kandidat für den Film des Jahres. Und endlich wird er ab 4. Dezember auch in Deutschland zu sehen sein.

Du möchtest Dich bis dahin vorbereiten? Dann gönn Dir das Buch zum Fall: “Bad Blood” von “Wall Street Journal”-Reporter John Carreyrou.

Diese Zeile schreibe ich um 8 Uhr 13 am Samstag Morgen. Ich wollte unbedingt die letzten Entwicklungen in Sachen KI reinpacken und dann kam mir die Idee mit Halloween – gefällt sie Dir?

Was ich damit sagen möchte: Techs Benedict ist ein Herzensprojekt und ich würde mich sehr freuen, wenn Du andere Menschen auf den Newsletter aufmerksam machst und ihn teilst.

Ganz eventuell ringst Du Dich sogar durch, mal ein Monatsabo abzuschließen, obwohl Du das gar nicht müsstest.

Also, was meinste?

Supporte ich!

Darf ich mich vorstellen? Ich bin Thomas Knüwer und habe mein Leben zwischen Journalismus und Marketing verbracht. Nach dem BWL Studium in Münster und Berkeley arbeitete ich 14 Jahre in der Redaktion Handelsblatt und betreute vor allem Tech-Themen. In dieser Zeit entstand auch mein Blog “Indiskretion Ehrensache”. Anschließend war ich Gründungschefredakteur der deutschen Ausgabe des Innovationsmagazins “Wired”.

2009 gründete ich die Digitalberatung kpunktnull, deren Arbeiten für Kunden wie Henkel oder Rotkäppchen-Mumm mehrfach mit dem Deutschen Preis für Onlinekommunikation ausgezeichnet wurden. Seit Januar 2026 bin ich Chief Marketing Officer der Digitalkonferenz re:publica.

Nebenbei gehöre ich seit 2008 zu den Gründern und Ausrichtern der Goldenen Blogger, Deutschlands wichtigstem Award für Influencer und Creator, war Co-Host des Medienpodcasts “Bel étage” und des Food-Podcasts “Völlerei & Leberschmerz” und bin aktiver Unterstützer des wunderbarsten aller Fußballvereine, dem SC Preußen Münster.

Danke, dass Du hier mitliest.

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Guten Morgen! Hast Du gut geschlafen?

Diese Frage hatte am 1. Januar 2000 eine besondere Bedeutung. In den Monaten zuvor hatten Medien viel Wirbel gemacht um den Y2K-Bug. Dabei handelte es sich um ein Programmierproblem, das die Computer der Welt seit Jahrzehnten mit sich schleppten und das mit dem Jahreswechsel 1999/2000 zu massenhaften Rechnerausfällen führen sollte (mehr Details zu den Gründen findest du auf Wikipedia).

Ich war zu jener Zeit Mitglied der “Handelsblatt”-Redaktion und habe mehrfach über den Millennium Bug geschrieben. Es war aber auch relativ früh im Jahr 1999 klar, dass die vorbeugenden Maßnahmen, nachvollziehbar und ausreichend sein würden. Und so passierte – kaum etwas.

In den vergangenen Tagen war wieder viel Aufregung um ein Computer-Sicherheitsproblem. Eine große Lücke in der Programmiersprache PHP wurde entdeckt und weil PHP bei den allermeisten Internet-Seiten Verwendung findet, herrschte große Angst vor KI-generierten Hack-Attacken.

Passiert ist – nichts. PHP veröffentlichte eine verbesserte Version, weltweit wurde diese innerhalb weniger Stunden eingesetzt. Es gab die eine oder andere Site, die 24 Stunden nicht erreichbar war, aber das war schon die Ausnahme.

Das bedeutet nicht, dass man Sicherheitslücken auf die leichte Schulter nehmen sollte. Aber diese Woche hat gezeigt, wie belastbar das internationale IT-Security-Netz ist – eine spektakuläres Beispiel für echten Fortschritt.

Morning has broken!

Die Bundesregierung tut das Richtige mit den Falschen

In dieser Woche war im politischen Raum viel Gerede um Künstliche Intelligenz. Bundeskanzler Friedrich Merz ließ sich feiern für einen Investitionsgipfel, an dessen Ende die Regierung das Richtige tat – nur leider mit dem falschen Partner. Und weil sie dabei wild mit Vokabeln jonglierte fällt es schwer einzuordnen, ob dies aus notwendigem Kalkül passierte oder aus Inkompetenz

Ihre eigene Pressemitteilung überschreibt die Regierung mit “Bundesregierung stärkt Entwicklung und Anwendung Industrieller KI über Zusammenarbeit mit internationalen Partnern”. Im Text selbst heißt es: “Mit der Erklärung vereinbaren die Partner, eine Initiative zur Entwicklung modernster KI-Modelle für Physical AI voranzutreiben.” Weiter schreibt die Pressestelle, der Schwerpunkt liege auf der Förderung “offener Modelle für industrielle KI, auf Basis offener Modelle wie NVIDIA Nemotron und NVIDIA Cosmos”.

Physical AI, Industrial AI, offene Modelle, aber von NVIDIA – ja, was denn nun?

Nun leidet das Feld der Künstlichen Intelligenz unter einem Geburtsfehler, den Unternehmen wie OpenAI, NVIDIA oder Anthropic ausnutzen. Denn KI war schon immer ein Marketing-Buzzword.

1956 wollte eine Gruppe junger Informatiker im Rahmen eines Sommercamps am Dartmouth College über die Intelligenz von Maschinen diskutieren, damals „Automata Theory“ genannt. John McCarthy wollte die Rockefeller Stiftung als Sponsor gewinnen und fürchtete der sperrige Begriff würde keine Zahlungsbereitschaft erzeugen. Deshalb erfand er eine geschmeidigere, besser vermarktbare Vokabel: „Artificial Intelligence“.

Unter diesem Dach wurde in den 80er Jahren seitdem ein Spektrum von Technologien zusammengefasst, die wir alle seit langem nutzen. In jedem Navigationssystem, jeder Digitalkamera, jedem Videospiel sind Technologien verbaut, die unter KI fallen. Wenn ich am Morgen einen Kaffee ziehe, scannt mein Vollautomat die Farbe der Bohnen und passt den Mahlgrad entsprechend der Röstung an. Das ist Bilderkennung – und eben KI.

Der 30. November 2022 aber veränderte etwas. Damals wurde ChatGPT der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und OpenAI gelang ein Taschenspielertrick, unter dem die Debatte noch heute leidet. Denn große Sprachmodelle wie ChatGPT sind Generative KI. Ihre Anbieter aber haben das “Generativ” gestrichen und so ist ihre Spielart zur Gattungstechnologie geworden, so wie Tempo für Papiertaschentücher steht.

Wie sehr das in den Köpfen vernagelt ist, erlebe ich bei Gesprächen mit eigentlich klugen Menschen. Die sagen gern, dass andere Spielarten von KI, wie zum Beispiel Bilderkennung, “keine richtige KI” seien.

Das macht die Diskussion gefährlich. Den Anbietern von Generativer KI kommt es sehr zupass, dass andere KI-Felder ignoriert werden. Schließlich brauchen sie immense Summen Geld und Investoren sollen bloß nicht auf die Idee kommen, das ihre woanders zu platzieren – zum Beispiel bei Spatial AI, Physical AI oder Industrial AI.

Ja, diese drei Begriffe behandeln unterschiedliche Dinge, die von der Bundesregierung leider in einen Topf geworfen werden. Und damit Du ein wenig klarer siehst, hier ein paar Definitionen:

• Industrial AI: Analysiert in einer Industrieumgebung Prozesse wie Fertigung und Logistik und macht Optimierungsvorschläge durch Datenanalyse. Darunter fällt zum Beispiel die innenarchitektonische Planung einer neuen Fabrikhalle oder Vorschläge für effizientere Logistikketten.

• Spatial AI: Analysiert 3D-Räume durch ein Verständnis von Entfernungen, Strukturen und deren Veränderungen im Lauf der Zeit. Ziel ist es, ein Verständnis für die Abläufe im physischen Raum zu bekommen. Spatial AI ist unabdingbar für autonome Fahrzeuge oder Roboter.

• Physical AI: Hilft Gerätschaften, die über einen physischen Körper verfügen (zum Beispiel Robotern oder Autos), zu lernen, wie die Welt um sie herum funktioniert.

Sich diese Unterschiede zu vergegenwärtigen ist wichtig, wegen jenes Taschenspielertricks der Generativen KI. Die definiert sich nämlich so:

• Generative KI: Produziert neue, eigenständige Inhalte, statt Daten zu analysieren. Im Zentrum sind die Large Language Models (LLM) wie ChatGPT, die auf der Basis von Zusammenhängen zwischen Wortbestandteilen berechnen, welches der wahrscheinlich gewünschte, nächste Wortbestandteil ist.

Natürlich gibt es noch jede Menge mehr Spielarten. Um aber die Problematik des Investitionsgipfels der Bundesregierung zu verstehen, reichen diese vier. Denn Generative KI hat einen großen Unterschied gegenüber den ersten drei Genannten: Niemand weiß, wie ein LLM auch nur annähernd kostendeckend zu betreiben sein soll.

Wenn heute von einer KI-Blase auf den Finanzmärkten die Rede ist, geht es nicht um Spatial oder Industrial AI – es geht allein um Generative KI. Und bei allem Fortschrittsoptimismus, den ich hege: Leider wird das Platzen dieser Blase uns die größte Wirtschaftskrise seit den 70ern bescheren. Ich bin skeptisch, ob am Ende auch nur eines der großen Sprachmodelle übrig bleiben wird.

Die Frage ist: Wie steht Deutschland nach dem Ende dieser Krise da?

Vielleicht sehr gut – wegen Robotern und Co. Denn Deutschland hat hervorragende Grundlagen, sie zu bauen. Nicht nur in Gestalt von jungen Unternehmen wie Neura Robotics oder RobCo, sondern auch durch Klassiker wie Bosch und all die Maschinenbauer und Autozulieferer, die eine hohe Expertise in Sachen Mechanik haben.

Die KI haben wir auch, erst recht in Europa. Nehmen wir als offensichtlichstes Beispiel das französische Spatial-AI-Startup AMI Labs. Es erhielt mit einer Milliarde Euro in diesem Jahr die höchste Start-Finanzierung der europäischen Geschichte. Wohlgemerkt: Es bekam diese Milliarde an Geld, wir reden nicht von der Bewertung – die war viermal so hoch.

Doch was macht die Bundesregierung? Sie bringt NVIDIA ins Spiel. Zitat aus der Pressemitteilung:

“Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Zusammenarbeit bei der Entwicklung spezialisierter, offener Modelle für industrielle KI, auf Basis offener Modelle wie NVIDIA Nemotron und NVIDIA Cosmos. NVIDIA wird hierfür sein bisheriges Engagement mit deutschen Partnern erweitern.”

Zunächst einmal sind die NVIDIA-Modelle nur theoretisch “offen”. Tatsächlich sind sie optimiert für NVIDIA-Chips. Die Bundesregierung kettet sich und junge Unternehmen also an ein US-Unternehmen und wirft die bisherigen Anstrengungen in Sachen Digitale Souveränität nonchalant über den Haufen.

Nun ist NVIDIA ohne Frage der dominierende Hersteller für Chips. Nur wird sich daran nichts ändern, wenn man so agiert. Und: Die Marktposition von NVIDIA ist im Bereich Spatial AI keineswegs so dominant, im Bereich der Industrial AI schon gar nicht – es gibt also weniger Gründe für diesen Kniefall, das fällt aber nur auf, wenn man versteht, dass KI nicht gleich KI ist.

Außerdem ist NVIDIA kein netter Geschäftspartner. Der Konzern bläst seine Verkaufszahlen auf, indem er Anteile an Unternehmen übernimmt, die seine Chips nicht bezahlen können – was so ziemlich jeder seiner Kunden ist. Deshalb ist seine Bilanz, wie auch die der anderen, an der Generativen-KI-Blase Beteiligten, eine wandelnde Bombe.

Das weiß auch NVIDIA und agiert wie ein Mafia-Pate. Eine Recherche von Business Insider ergab diese Woche, dass NVIDIA die Geschäftsmodalitäten mit Amazon mal eben kurz verändert hat. Bisher galt: Amazon muss seine Chips bezahlen, wenn sie im Einsatz sind – das hilft dem Onlinehändler, den Bau neuer Datenzentren finanzieren. Nun fordert NVIDIA die Bezahlung bei Lieferung. Somit nimmt Amazon jeden Monat Chips im Wert von drei Milliarden Dollar ab ohne zu wissen, wo die Teile mal verbaut werden sollen. Denn weil der Bau eines Data Center in den USA durchschnittlich fünf Jahre dauert, was vor allem an den Stromanschlüssen liegt, hat Amazon nach Informationen von Business Insider für mehrere Milliarden Dollar Chips auf Lager ohne einen Plan für ihre Verwendung zu haben – klingt völlig bescheuert, ist aber so. Warum machen die das? Weil NVIDIA sonst droht, die Lieferungen einzustellen.

Dieses Vorgehen macht auch die Komponenten teurer, mit denen NVIDIA seine Chips baut. Die werden auch woanders benötigt, zum Beispiel bei Chips für Autos oder Waschmaschinen – sie alle werden teurer. Und gleichzeitig treiben die irrwitzigen Investitionen in Data Center die Zinsen nach oben.

NVIDIA ist also Teil jener Bewegung, wegen der sich öffentliche Haushalte aufgrund hoher Zinsen nicht mehr verschulden können, während gleichzeitig die Inflation steigt. Und das ist nun der bevorzugte Geschäftspartner der Bundesrepublik Deutschland.

Elektroroller als Rollstuhl-Helfer

Das Sammeln von Daten ist in Deutschland nicht fürchterlich gut beleumundet. Dabei ist das schlichte Sammeln ja nicht das Problem, sondern die Frage, was man mit den Informationen anfängt.

Das estnische Mobilitätsunternehmen Bolt sammelt quer über seine Plattform – von Taxivermittlung bis zum Fahrradverleih – eine Unmenge von Daten. Roller, zum Beispiel, protokollieren Straßenqualität, Erschütterungen und Stürze. All dies sind Informationen, die Städte brauchen könnten, um zu wissen, wo der Asphalt ausgebessert wird. Für Rollstuhlfahrer ist dies sogar pures Gold, weshalb Bolt in seinem Testversuch Wheels4Wheels die Daten aus Tallin dem Open Source-Kartendienst OpenMaps zur Verfügung stellt, um dessen Rollstuhl-Navigation zu verbessern.

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Dann gerne hier entlang:

Ja, komm, ich probier es

Heute mal Drohnen statt Tatort

Wenn in deutschen Krimis wie dem “Tatort” Technologie eine Rolle spielt, wird es schnell peinlich. Da wird so schnell gehackt, als sei IT-Sicherheit eine nicht bekannte Größe, flott werden Daten ausgelesen und Standorte ermittelt, meist dient der digitale Raum dazu, Drehbuch-Schwächen auszubügeln.

Deshalb ist es lobenswert, dass Magenta-TV die Verfilmung eines deutschen Science-Fiction unterstützt hat. “Droneland” stammt aus der Tastatur von Tom Hillenbrand, der Krimis in einer beneidenswerten Quantität und Qualität veröffentlicht (ich liebe seine Food-Krimis um den Luxemburger Koch Xavier Kieffer).

“Droneland” spielt in einer nahen Zukunft, in der Überwachung aus der Luft der Alltag ist und in der ein Präsidentschaftskandidat ermordet werden soll.

Klingt spannender als der Franken-Tatort, den es heute um 20.15 in der ARD gibt. Allderdings: Man braucht ein Magenta-TV-Abo.

Darf ich mich vorstellen? Ich bin Thomas Knüwer und habe mein Leben zwischen Journalismus und Marketing verbracht. Nach dem BWL Studium in Münster und Berkeley arbeitete ich 14 Jahre in der Redaktion Handelsblatt und betreute vor allem Tech-Themen. In dieser Zeit entstand auch mein Blog “Indiskretion Ehrensache”. Anschließend war ich Gründungschefredakteur der deutschen Ausgabe des Innovationsmagazins “Wired”.

2009 gründete ich die Digitalberatung kpunktnull, deren Arbeiten für Kunden wie Henkel oder Rotkäppchen-Mumm mehrfach mit dem Deutschen Preis für Onlinekommunikation ausgezeichnet wurden. Seit Januar 2026 bin ich Chief Marketing Officer der Digitalkonferenz re:publica.

Nebenbei gehöre ich seit 2008 zu den Gründern und Ausrichtern der Goldenen Blogger, Deutschlands wichtigstem Award für Influencer und Creator, war Co-Host des Medienpodcasts “Bel étage” und des Food-Podcasts “Völlerei & Leberschmerz” und bin aktiver Unterstützer des wunderbarsten aller Fußballvereine, dem SC Preußen Münster.

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Guten Morgen! Hast Du gut geschlafen?

Auf dem Foto unten siehst Du meinen Vater 1982 vor einem der Projekte, die ihn besonders stolz gemacht haben. Er war Gründer eines kleinen Elektroinstallationsunternehmens in Reken-Maria Veen (einem Ort, der genau so groß ist, wie Du es Dir gerade vorstellst). Weil er viel Wert auf Qualität und Verlässlichkeit legte, bekam er Aufträge, die eine Firma in solch einer Konstellation eher selten erhielt – zum Beispiel die Mitarbeit an Growian, was für Großwindenergieanlage stand.

Erst später würde die Öffentlichkeit erfahren, dass es auch eine Riesen-Sauerei des Energiekonzerns RWE war, namentlich seines Vorstands Günther Klätte. Denn Growian funktionierte nie effizient und wurde sogar so gebaut, dass nicht passieren konnte. Klätte sagte auf der RWE-Hauptversammlung, „dass Growian so etwas wie ein pädagogisches Modell sei, um Kernkraftgegner zum wahren Glauben zu bekehren“. Zum ersten Mal wurde in Deutschland Unfug über erneuerbare Energien erzählt und das geht bis heute so weiter.

Die Geschichte habe ich in dieser Woche nochmal nachgelesen, weil der Immobiliengutachter Fabian Kail-Hentschel aus Neuengörs via TikTok meinen Kopf umparkte. Er griff das Posting einer geistigen Nachfahrin von Klätte auf, die sich darüber mokierte, dass Windräder so lahm seien und somit keine Energie produzieren könnten.

Doch wie langsam sind sie wirklich? Kail-Hentschel rechnete nach: Rotoren haben heute einen Durchmesser von rund 160 Metern, sie drehen sich in der Regel sechs bis acht Mal pro Minute.

Und bevor ich weiterschreibe, eine kleine Rätselfrage: Wenn Du heute eines der handelsüblichen Windräder siehst, wie schnell sind deren Rotoren? Schätz mal, gern auch mit Deinem Herzensmensch, sollte er gerade das Frühstück mit Dir teilen – ich komm gleich drauf zurück.

Denn bei Windrädern ist es wie so oft in der Beurteilung von Technologie: Es kommt auf Maßstäbe an und auf die Frage, wie viel Abstand oder Nähe man zu gewissen Themen hat. Gefährlich ist es, ein Urteil nur anhand des eigenen Wissens zu fällen und genauso ist es problematisch, Grundlegendes wie Physik oder Mathematik nicht einzubeziehen.

Also… ^Würde man einen Geschwindigkeitsmesser an der Spitze eines Windrades verbauen, so würde der 200 bis 300 km/h anzeigen.

Ja, echt jetzt. Die gemütlich wirkenden Rotoren sind in der Geschwindigkeit eines ICE unterwegs. Und was bringt das? Eine Umdrehung erzeugt ungefähr 9 kw/h Strom – das reicht für den Tagesbedarf eines Einfamilienhauses. Somit erzeugt ein Windrad jeden Tag genug Strom für 15.000 dieser Häuser.

Ist Dein Kopf gerade umgeparkt worden?

Dann können wir ja loslegen, denn:

Morning has broken!

Run, Rate, run!

Ich sag, wie’s is: Ich werd jetzt reich. Mit Büchern. Besser: Mit einem Buch.

Denn am vergangenen Sonntag, parallel mit dem Erscheinen von Techs Benedict, passierte etwas sehr Schönes. Nils Minkmar, für mich Deutschlands bester Polit-Feuilletonist, wies in seinem sonntäglichen Newsletter „Der 7. Tag“ (den Du unbedingt hier abonnieren solltest) auf mein Buch „20 Trends für 35: Warum vieles besser wird, als Sie glauben“ hin.

Innerhalb einer Stunde bestellten 5 Menschen das Werk. Das bedeutet, ich verkaufe 5 x 24 = 120 Stück in 24 Stunden. 120 x 365 = 43.800 Exemplare in 12 Monaten, bei einer Durchschnittseinnahme für mich von rund 10 Euro sind das über 400.000 Euro Jahresverdienst.

BÄM!

Natürlich ist diese Kalkulation hanebüchen. Nur: Genau so arbeiten KI-Unternehmen, weshalb ich Dir im Folgenden eine Messgröße vorstellen möchte, die Du kennen solltest, um den Wirbel rund um Künstliche Intelligenz besser zu verstehen.

Diese Messgröße heißt Annual Run Rate (ARR) und ist die Basis für die Umsatzprognosen von OpenAI, Anthropic und vielen anderen.

Bei klassischen Unternehmen wird der erwartete Umsatz vom Controlling errechnet und dafür wird der schon erreichte Umsatz mit dem durch neu abgeschlossene Verträge addiert unter Berücksichtigung einer gewissen Erwartungshaltung für das Restjahr. Gerade bei börsennotierten Unternehmen haben solche Prognosen erhebliche Wirkung, wenn sie sich als zu optimistisch herausstellen, stürzt der Kurs ab.

Nur: OpenAI und Anthropic sind noch nicht an der Börse. Und sie wachsen laut eigener Behauptung so schnell, dass solch altbackene Methoden angeblich nicht die Realität abbilden würden. In einem exponentiell wachsenden Markt, so ihre Behauptung, sei es sinnvoller, die ARR zu verwenden.

Die errechnet sich so: Man nimmt den Umsatz eines Zeitraums und multipliziert ihn mit der Zahl, in der jener Zeitraum im Jahr vorkommt. Also zum Beispiel greift man sich einen Monatsumsatz und multipliziert ihn mit 12. Somit werden die Jahresumsätze nicht mehr auf das Kalenderjahr berechnet, sondern auf die kommenden zwölf Monate. Bei Anthropic soll die ARR derzeit bei 65 Milliarden Dollar liegen, bei OpenAI sind es 70 Milliarden.

Der Haken? Praktisch nie verraten die Unternehmen, um welchen Zeitraum es sich genau handelt. Gern ergänzen sie auch noch die Vokabel „adjusted“, also angepasst, was faktisch bedeutet: „Angepasst um all jene negativen Faktoren, die unsere Erfolgsstory beschädigen würden.“ Welche das sind – wird selten verraten. Manchmal werden sie auch angepasst um Zahlen, die da gar nicht reinpassen. Ein Beispiel: Google und Amazon vermarkten für OpenAI und Anthropic deren Modelle und bekommen dafür 15 bis 20 Prozent des so erzielten Umsatzes. Anthropic rechnet in die ARR aber jeden einzelnen Dollar auf sich, also inklusive der Provisionen, die nie auf dem Firmenkonto landen.

Sicher ist es auch nur ein Zufall (husthusträusper), dass es eine weitere Kennzahl gibt, die mit ARR abgekürzt wird: Annual Recurring Revenue. Damit wird der Umsatz bezeichnet, der im Folgejahr mit hoher Wahrscheinlichkeit wieder eintritt, zum Beispiel Jahresabos. Diese ARR-Version ist eine recht seriöse Zahl und wichtig zur Beurteilung von Abo-Modellen.

Die neue ARR ist dagegen der Donald Trump unter den Finanzkennzahlen. So wie der US-Präsident sich an realen oder erfundenen „big, beautful numbers“ berauscht, passiert das auch in der Branche der Generativen KI – und mit der Realität hat dies sehr oft nichts zu tun.

Die klassisch berechneten Umsätze liegen deutlich unter der ARR. In dieser Woche veröffentlichte Anthropic gegenüber Investoren neue Zahlen. Sie deuten darauf hin, dass der Kalenderjahresumsatz auf rund 50 Milliarden Dollar steuert, was weniger wäre, als viele Beobachter erhoffen. Eine ARR tauchte nicht mehr auf. Das könnte auf Einsicht schließen lassen – oder darauf, dass der schlimmste Fall eintritt und das Unternehmen nicht mehr wächst, die ARR also niedriger wäre als die letzte kommunizierte.

Damit wäre die Börsenstory dahin, und die ist es, weshalb das ganze Bohei veranstaltet wird. Denn die Generativ-KI-Unternehmen verbrennen Geld in historischem Ausmaß, die großen Sprachmodelle haben bei Data Centern Abnahmeverträge unterzeichnet, die ein Mehrfaches ihres Umsatzes umfassen. Je nach Rechnung brauchen OpenAI und Anthropic bis 2030 jeweils 100 Milliarden Dollar frisches Kapital pro Jahr – das kann kein Investor mehr stemmen. Misslingen ihre Börsengänge, dürften beide schon im kommenden Jahr in Liquiditätsprobleme laufen.

Ein Elektro-LKW, der nicht laden muss

Seit 8 Jahren ist im Schweizer Biel ein Muldenkipper unterwegs, der nicht weniger unglaublich ist als die Windrad-Rechnung zu Beginn dieses Newsletters.

Der eDumper Lynx des Schweizer Unternehmens eMining arbeitet in einem Steinbruch und muss praktisch nicht geladen werden. Denn er transportiert Kalk und Mergel von den höheren Ebenen jenes Steinbruchs nach unten, 60 Tonnen pro Fahrt. Während der Fahrt nach unten nutzt er die Rekuperation, also den Bremswiderstand, um sich Energie zu holen – E-Auto-Fahrer kennen das. Weil er selbst 110 Tonnen wiegt, lädt er so viel Strom, dass er damit leer den Weg nach oben schafft. So spart er ungefähr 50.000 Liter Diesel im Jahr.

Elon Musk reagierte so auf den Kurssturz der Unternehmensanleihen von CoreWeave, einem Betreiber von Data Center, die für Generative KI nötig sind. Zinsen und Kursverfall sorgen für eine Rendite von 15%. Das klingt toll für Anleger, bedeutet aber für CoreWeave, dass diese 15% der Maßstab für die nötige weitere Verschuldung ist. Somit muss das Unternehmen sich zu einem Zinssatz verschulden, der höher liegt als bei den meisten Verbraucherkrediten. Vor zwei Wochen schrieb ich, warum Zinsen ein Überlebensproblem für die gesamte KI-Szene darstellen.

Komm, wir folgen Soff

Die Düsseldorfer Künstlerin Soff ist eine wundervolle, positive Energie ausstrahlende Person. Sie hat ihr Leben in ein buntes, wildes Multiversum verwandelt, in dem man sich herrlich verlieren kann. Ihre Homepage gibt es unter diesem Link, auf Instgram findest Du sie hier.

Nils gehört zu jenen wunderbaren Menschen, die diesen Newsletter finanziell unterstützen, obwohl sie es nicht müssten. Und er hat beherzigt, was ich auf der Startseite des Newsletters schreibe: Nur, wer zahlt darf Fragen stellen und Ideen reinwerfen.

Nils schrieb mir:

“Wearables und ihr Output an Scores – Schritte, gehobene Kilos, Sleep-Score. Was macht das mit den Menschen? Bildet sich da eine „digitale" Gruppe, vielleicht eine Elite? Und was haben Tech-Firmen davon?”

Da mache ich mich ran, versprochen, es kann aber ein wenig dauern.

Und solltest Du Interesse an einem bestimmten Thema haben oder eine Frage stellen wollen, hier geht es um Paid Upgrade:

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2009 gründete ich die Digitalberatung kpunktnull, deren Arbeiten für Kunden wie Henkel oder Rotkäppchen-Mumm mehrfach mit dem Deutschen Preis für Onlinekommunikation ausgezeichnet wurden. Seit Januar 2026 bin ich Chief Marketing Officer der Digitalkonferenz re:publica.

Nebenbei gehöre ich seit 2008 zu den Gründern und Ausrichtern der Goldenen Blogger, Deutschlands wichtigstem Award für Influencer und Creator, war Co-Host des Medienpodcasts “Bel étage” und des Food-Podcasts “Völlerei & Leberschmerz” und bin aktiver Unterstützer des wunderbarsten aller Fußballvereine, dem SC Preußen Münster.

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Guten Morgen! Hast Du gut geschlafen?

“Ach, diese re:publica?”, sagte am Donnerstag die Frau hinter mir in der “Alten Metzgerei”, einem meiner liebsten Mittagslokale in Düsseldorf. Gerade zahlte ich und hatte der Wirtin von unserem Düsseldorf-Projekt erzählt, da schaltete sich jene Kundin hinter mir ein: zweite Hälfte der 60er, Funktionsjacke. Ihre Freundin habe ihr am Morgen eine WhatsApp geschickt mit einem Hinweis auf die Konferenz, sie fände das spannend und würde mit Freundin und Mann kommen.

Zu einer re:publica in Berlin wäre das Trio wohl eher nicht zu locken, der Aufwand wäre zu hoch. Doch beim Ableger in Düsseldorf – einer Bürgerkonferenz bei freiem Eintritt und ohne irgendeine Form von Anmeldung – sieht das anders aus. Denn da existiert in der Generation Ü40 in Deutschland ein nagendes Gefühl. Lange reichte ihr das unfallfreie Bedienen der Familien-Whatsapp-Gruppe. Doch nun reden alle von KI, es entsteht die Gefahr, abgehängt zu werden, und gleichzeitig sagte mir ein Besucher im vergangenen Jahr: “Ich weiß nicht. wo ich mich informieren soll, die Medien wirken alle so übertrieben.”

Während ich diese Einleitung tippe, ist die zweite Auflage der re:publica am Rhein gerade zu Ende. Zwei Tage mit vollen Sälen und einem signifikant anderen Publikum als in Berlin, ein großer Teil wirkte so, wie jene Frau in der “Alten Metzgerei”. Immer, wenn es um KI ging, wurde es richtig eng auf unseren vier Bühnen, aber genauso bei Sessions über Gendermarketing, Einkommensunterschieden und Smarten Brillen. Und es gab endlich mal eine Session über die Digitalisierung des Fußballs, an der ich nicht ganz unschuldig war.

Wäre ich Bundeskanzler oder Minister oder Ministerpräsident: Ich würde solch ein Konzept ausrollen in kleine und mittlere Ortschaften, eben jene Gegenden, die sich vielleicht abgehängt fühlen. Denn nichts ist mächtiger und Kraft spendender, als ein bunter Haufen Menschen, der zusammenkommt, um über die Zukunft nachzudenken. In Großstädten gibt es das, aber selten in Kommunen wie meinem Heimatort Senden, Blankenburg oder Rottweil.

Morning has broken – legen wir los.

Nachts sind alle Katzen tot

Elon Musk hat ein Katzenproblem. Und eins mit Hunden. Und Waschbären. Und Eichhörnchen, vielleicht gar mit Rehen. Nicht er persönlich, natürlich, sondern seine fahrerlosen Taxis, die Cybercabs. Seit Anfang September sind sie im Testbetrieb im texanischen Austin. Allerdings verhalten sie sich gegenüber der lokalen Fauna, so diese die Straße bei Dunkelheit betritt, wie ein 84-jähriger Rentner, der besser seinen Führerschein abgeben würde: Die Cybercabs brettern über Miezi und Bambi unter Entledigung von deren irdischen Daseins.

Musk drückte dies vergangenes Wochenende auf seinem Propaganda-Netzwerk X etwas prosaischer aus: „Hauptsächlich geht es uns darum, keine Haustiere zu überfahren, wenn sie nachts schlecht zu sehen sind. Wir versuchen buchstäblich zu verhindern, graue Kätzchen auf grauem Asphalt im Dunkeln zu erwischen.“

Scheinbar macht Tesla dabei Fortschritte. Künftig dürfen Cybercabs auch bis 23 Uhr unterwegs sein, bisher nur bis 22 Uhr. Das kann man als positives Zeichen interpretieren, doch geht die Sonne in Austin derzeit schon um 19 Uhr unter, um 21 Uhr ist es genauso dunkel wie um 23 Uhr. Das legt den Verdacht nah, dass hinter dieser einen Stunde mehr Geschäftsbetrieb die Erkenntnis liegt, dass die Tierwelt erst später in der Nacht so richtig unterwegs ist und es hier einfach eine Risikokalkulation gab.

Dies ist nur ein Beispiel dafür, dass es noch ein weiter Weg ist bis zu brauchbaren, fahrerlosen Taxis. Als die Google-Tochter Waymo Ende August verkündete, bald in München mit ihren autonomen Taxis zu starten, träumten viele öffentlich (vor allem auf LinkedIn) vom Ende der Fahrten mit Verschwörungstheorien verbreitenden Duftbaumaufhängern, vom sanften Dahingleiten ohne viel Gemecker.

In Austin sind Waymos schon seit dem März 2025 buchbar über Uber. Ein Jahr später machte ich meine erste Fahrt damit und das Ergebnis war eher… gehtso. Hier seht ihr die Ankunft:

Der Haken: Mein Ziel lag auf der anderen Seite der sechsspurigen Hauptstraße, von der das Fahrzeug zu Beginn des Videos rechts abbiegt. Je nach Ampelschaltung braucht man drei bis fünf Minuten zu Fuß dorthin. Meinen Freund und Techjournalist Richard Gutjahr erwischte es noch härter. Mitten in der Fahrt änderte Waymo die Route und beendete den Trip einen halben Kilometer vor dem bestellten Ziel. Natürlich sind das Distanzen, die man bewältigen kann – wenn man nicht gebrechlich ist, schwere Lasten transportiert oder nörgeligen Nachwuchs bei der Hand hat.

Doch dies ist nicht die einzige Crux der fahrerlosen Taxis. Sie sind autonom, um nicht zu sagen diktatorisch. Hat man es eilig, kann man einen menschlichen Fahrer bitten, an die Grenze des Erlaubten zu gehen (oder diese via Trinkgeldversprechen zu überschreiten). Robotaxis dagegen sind hypervorsichtig unterwegs und deshalb grundsätzlich langsamer. Außerdem kalkulieren sie die Anfahrt aus nicht erfindlichen Gründen oft umständlich – wieder geht Zeit verloren. Und das Absetzen? Ein menschlicher Fahrer hätte dort, wo der Waymo im Video rechts abbiegt, direkt gehalten, ich wäre rausgesprungen, die Zahlung läuft ja automatisch. Die Maschine dagegen rollt weiter und sucht eine große Haltelücke zum Verdruss des Fahrgastes.

Dafür gibt es einen Grund. Wir Menschen leiden unter dem Automation Bias: Wir vertrauen einem von Maschinen erzeugten Ergebnis mehr, als einem von Menschen erzeugten. Somit aber erwarten wir von einer Maschine auch mehr, als von einem Menschen – zum Beispiel, dass Kitty die Nacht überlebt. Der Automation Bias ist auch der Grund, warum ein Unfall mit einem Robotaxi für mehr Schlagzeilen sorgt, als der Crash eines menschlichen Fahrers.

Gegen all diese Fehl- und Halbleistungen kann man sich nicht einmal auflehnen. Einen Taxifahrer könnte man beschimpfen, bei einem Waymo darf man per Knopf den Customer Support kontaktieren, was Richard Gutjahr tat, als sein Fahrzeug den Trip beendete. Ergebnis: Es dauerte. So lange, dass er in der Zwischenzeit recherchierte, wo das Call Center sitzt, von dem Waymo-Passagiere betreut werden: auf den Philippinen. Irgendwann nahm dort jemand das Hilfegesuch entgegen und versprach Unterstützung. Die landete kam kurz darauf auf Richards Handy – in Gestalt einer Googe Maps-Karte mit dem Laufweg zum gewünschten Ziel.

Klar, all dies sind Kleinigkeiten gegenüber Robotaxis, die Rettungswagen blockieren, sich im Rudel in einer Sackgasse treffen oder Fahrgäste kidnappen.

Natürlich verlaufen die allermeisten Robotaxi-Fahrten problemlos und das ist eine beeindruckende, technische Errungenschaft. Doch wer einmal zu spät kam, weil die KI-Navigation merkwürdige Entscheidungen traf, wer sein schweres Geburtstagsgeschenk über einen halben Kilometer schleppte oder im Extremfall gar fast entführt wurde – der wird anderen davon erzählen. Erzählende und Zuhörende werden dann bei der nächsten Suche nach einer Transportgelegenheit immer die Möglichkeit des schlechten Ausgangs im Hinterkopf haben.

Für die Anbieter mündet das in ein Rennen um das eigene Überleben: Können Sie ihre Probleme schnell genug abstellen, bevor ein zu großer Teil der Zielgruppe lieber ausschließlich menschliche Fahrer wählt? Oder schaffen sie es wenigstens schnell genug, menschlich chauffierte Taxis aus dem Markt zu drängen? Die Antworten darauf werden noch einige Jahre brauchen. Angesichts der hohen Kosten für Stadtvermessung, KI-Training und Ausrüstung der Wagen, gepaart mit politischem Druck durch die Lobby der klassischen Taxis, scheint mir der Ausgang aber offen. Was wird passieren, wenn Waymos zum ersten Mal eine Straße in Bogenhausen blockieren oder einem Rettungswagen den Weg versperren?

Das kann passieren, denn das mit der Fahrzeugautonomie ist komplex. Wenn unser eigenes Auto bremst, weil ein Gegenstand auf die Fahrbahn rollt, ist das echter Fortschritt in Gestalt eines Assistenzsystems. Ein Robotaxi aber muss genauso gut antizipieren, wie ein Mensch. Es muss einordnen, ob jener Gegenstand eine harmlose Tüte ist oder ein Ball und dass nach auf die Straße rollenden Bällen oft Kinder folgen, denen diese Bälle gehören.

An spezialisierten Chips für diese Berechnungen arbeitet NVIDIA sei Jahren in Kooperation mit nur einem Autohersteller weltweit – Mercedes-Benz. Wie war das noch mit der Rückständigkeit der deutschen Autoindustrie?

Diese Chips sind spezialisiert auf schnelle Berechnungen von Spatial AI oder Physical AI. Diese Unterart der Künstlichen Intelligenz hat wenig bis gar nichts zu tun mit ChatGPT (also Generativer KI), sondern versucht, den physischen Raum zu erfassen und einzuordnen.

Auch in diesem Feld ist Europa gut aufgestellt. Der wichtigste Forscher ist der Franzose Yann LeCun, der in den vergangenen Jahren als Informatik-Professor in New York und als Chief Scientist für Meta gearbeitet hat. Im vergangenen Jahr gründete er das SpatialAI-Startup AIMLabs mit Hauptsitz in Paris. Es erhielt mit 1 Milliarde Euro die höchste Startfinanzierung in der Geschichte europäischer Startups.

Doch auch LeCun kann keine Wunder vollbringen und deshalb wird es noch Jahre dauern, bis fahrerlose Taxis zu zuverlässig funktionieren, wie wir und das wünschen.

Ob Tesla dabei eine Rolle spielt, da bin ich skeptisch. Bei meinem jüngsten Besuch der Digitalkonferenz SXSW in Austin gab es das Cybercab stehenderweise zu besichtigen. Eigentlich durfte man sich nicht reinsetzen, aber an einem noch stillen Morgen gelang es mir die wahrscheinlich schlecht bezahlte Stand-Hilfskraft zu bekneten. Ergebnis: Der Zweisitzer ist so bequem wie ein Wohnzimmersofa aus Spanplatten.

Technisch ist Tesla außerdem rückständig, weil Musk wie ein kleines Kind darauf beharrt, keine Radarsysteme einzubauen und nur auf Kameras setzt – einerseits aus Kostengründen, andererseits, so schreibt Walter Isaacson in der Biographie „Elon Musk“, weil der große Boss argumentiert, dass Menschen ja auch mit Augen auskämen.

Zu den lustigen Anekdoten in „Elon Musk“ gehört, dass die Tesla-Testwagen in einer Kurve auf dem kalifornischen Highway 405 häufig in den Gegenverkehr lenkten, weil die Fahrbahnstreifen ausgeblichen waren. Um Musk ruhig zu stellen, sorgten seine Ingenieure dafür, dass die Streifen neu gemalt wurden – zack, Problem geklärt.

Ganz so, wie mit den Katzen in der Nacht. Man muss Betriebszeiten und freilaufendes Getier nur so weit in Wahrscheinlichkeitsrechnungen miteinander in Relation setzen, bis man möglichst wenig Kittys unter den Reifen hat. Ob sich dies mit einem funktionierenden Geschäftsmodell deckt, weil in einer Partystadt wie Austin gerade nachts Taxis gefragt sind, ist im Reiche Musk eher egal.

Laden unter’m Mispel-Zweig

Bitte fall nicht wieder in den Schlaf, aber es geht jetzt um die Festlegung zur Marktintegration von Stromspeichern und Ladepunkten, abgekürzt MiSpeL. Dieser Beschluss fand am 1. Oktober statt und bewirkte eine mediale Resonanz wie ein auf den Boden fallendes Fischbrötchen in Bremerhaven (weshalb er auch erst jetzt bei Techs Benedict auftaucht).

Doch Mispel (diesen Quatsch mit Groß- und Kleinschreibung sparen wir uns mal) ist von großer Bedeutung für unsere Zukunft. Sie ermöglicht mehr Flexibilität im Stromnetz und damit die Einspeisung von mehr erneuerbarer Energiequellen. Denn bisher mussten grüner Strom und der aus klassischen Kraftwerken in Speichern getrennt werden – nur der grüne wurde gefördert.

Mit Mispel ist die Bahn jetzt frei für Unternehmen, die nicht gebrauchte Inhalte ihrer eigenen Stromspeicher vermarkten wollen und für zweiseitiges (bidirektionales) Laden von E-Autos. Die können, so sie dafür tauglich sind, zu Batterien werden und die Flexibilität des Stromnetzes fördern. Ihre Besitzer können diese Funktion dann ebenfalls vermarkten – aus Konsumenten werden Prosumenten.

Am Ende steht ein einfacherer Ausgleich von Schwankungen im Stromnetz und ein weiterer Schritt in Richtung 100 Prozent erneuerbare Energien.

Lass uns mit Drohnen gruseln

Schon 2013 schrieb der amerikanische Science-Fiction-Autor Daniel Suarez sein Buch „Kill Decision“. Darin geht es um rätselhafte Angriffe von Killerdrohnen auf verschiedene Orte der Welt. Was damals wild und futuristisch klang ist 13 Jahre später erschreckend realistisch – aber immer noch sauspannend.

Ohne meinen jährlichen Trip zur SXSW nach Austin könnte ich die Entwicklung bei Robotaxis nicht so einschätzen wie du das oben liest. Solche Reisen kosten aber Geld, die nächste nach Austin ist schon gebucht…

Und deshalb freue ich mich über jeden, der Techs Benedict durch einen kleinen Obulus unterstützt – monatlich sind es 6€, bei jährlicher Zahlung nur 5€.

In der vergangenen Woche waren das Peter, Thorsten und Hans-Joachim – danke!

Supporte ich!

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Dienstagabend saß ich an einem der letzten warmen Tag in Berlin draußen vor Standard Pizza am Prenzlauer Berg und vielleicht hielt mich das Paar am Nebentisch einen Hauch weit für bescheuert.

Denn beim Warten auf meine Parma e Buffala prustete ich in mein Glas Wein und mir entfloh ein stimmlich für einen Menschen von 1,95 Körperlänge zu hoch angesetztes „WHOT?“, als ich die frischen Tech-Nachrichten auf dem Handy überflog.

Der Nachrichtenagentur Reuters waren die Jahreszahlen von Anthropic zugespielt worden, dem Anbieter des Chatbots Claude. Die sind... noch schlimmer als ohnehin schon erwartet. Tatsächlich investiert Anthropic 2,75 $ um 1 $ Umsatz zu generieren. Und der Konzern hat sich verpflichtet, in den kommenden Jahren 518 Milliarden Dollar an Rechenleistung abzunehmen er setzte 2025 aber nur 4,6 Milliarden um bei einem operativen Verlust von 8 Milliarden. Wenn daraus ein funktionierendes Geschäftsmodell wird, muss der Begriff „Wunder“ erlaubt sein.

Eigentlich wollte ich Techs Benedict nicht mit einem KI-Thema starten, weil wir ja gefühlt ohnehin über nichts anderes reden. Aber es geht halt nicht anders, angesichts dieser Massenpsychose.

Morning has broken – legen wir los.

Ein Hype stranguliert sich selbst

Wir müssen über ein sehr trockenes Thema sprechen: Zinsen. Sie sind der Grund, warum ich davon ausgehe, dass OpenAI und Anthropic inklusive ihrer Chatbots ChatGPT und Claude in fünf Jahren nicht mehr existierten werden.

Irre Vorstellung! Die sind schon viel zu groß, um unterzugehen! Kann NIE-MALS passieren!

Nun. Nehmen wir die Architektur des Geschäfts mit großen Sprachmodellen mal auseinander. Dies sind die Beteiligten:

• NVIDIA und Broadcom: Sie liefern die Chips für den Hype.

• Hyperscaler: Das sind Unternehmen, die Data Center betreiben, auf deren Servern die Berechnungen für die Sprachmodelle laufen. Unter ihnen befinden sich bekannte Namen, zum Beispiel Meta, Amazon oder Oracle. Sie vermieten also ihre Rechenleistungen an die Sprachmodelle.

• Die Sprachmodellanbieter: OpenAI, Anthropic und andere benötigen immense Rechenkapazitäten in spezialisierten Data Center.

• Data Center-Investoren: Der riesige Bedarf an Data Centern hat Goldgräberstimmung ausgelöst. Es gibt auch für Privatinvestoren zugängliche Fondskonstruktionen, die an Immobilienfonds erinnern. Die bauen Rechenzentren und vermieten sie an die Hyperscaler.

Jeder einzelne der Beteiligten benötigt absurd hohe Mengen an Kapital für den Kauf von Chips und den Bau von Chipfabriken, die Errichtung von Datenzentren, deren Energieinfrastruktur oder für Rechenleistung. Beispiel OpenAI: Das Unternehmen hat Verträge über den Einkauf von Rechenleistungen von 750 Milliarden Dollar bis 2031. Aktuell hat es noch 78 Milliarden Kapital in der Bilanz – wird aber dieses Jahr über 20 davon durch Verluste ausradieren.

Mehrere hundert Milliarden Dollar kann kein Investor stemmen, selbst ein hoch dotierter Börsengang brächte nur einen Teil des Kapitals rein. So bleiben: Kredite. Natürlich mit Zinsleistungen.

Die Zinsen sind ohnehin schon hoch, weil Russlands Krieg gegen die Ukraine und jener der USA gegen den Iran für Inflation sorgen und die bekämpfen Notenbanken mit höheren Zinsen. Gleichzeitig haben auch renommierte Staaten immer  mehr Probleme, ihre Anleihen zu platzieren. Folge: Sie müssen höhere Zinsen bieten.

Nun kommt die höhere Kreditnachfrage nach Rechenzentren in surrealem Ausmaß hinzu. 2024 begaben US-Unternehmen 17 Milliarden Dollar an Anleihen, allein im ersten Halbjahr 2026 waren es über 200 Milliarden – ein Rekord. Für das zweite Halbjahr erwarten Analysten weitere 280 Milliarden. Das allermeiste davon ist powered by AI-Investements.

 Finanzanalyst Henry Fudge hat mal kalkuliert: Die fünf größten Hyperscaler haben ihren Operating Cash Flow (also das Geld, das ins Unternehmen fließt) im vergangenen Jahr um 23% gesteigert, ihre Investitionen außerhalb des direkten Geschäftsbetriebs, also zum Beispiel in Rechenzentren oder Kühlungsanlagen, um 70%. Im Laufe dieses Herbstes werden diese Investitionen das hereinkommende Geld übersteigen – und ab da laufen die Investitionen vor allem über Schulden.

Diese Gemengelage treibt die Zinsen immer weiter nach oben – und das für jedes Unternehmen, egal, was es tut. Somit schädigt der KI-Boom andere Branchen, in denen Firmen Kredite benötigen, ohne in Notlage zu sein. Genauso betrifft dies uns alle: Verbraucherkredite, Immobilienfinanzierungen, Lebenshaltungskosten, Aktienkurse, Staats- und Kommunalverschuldung – sie alle sind an das Zinsniveau gekoppelt.

Diese höheren Zinsen machen Investments in Rechenzentren selbst unattraktiver, man könnte das Geld ja auch risikoärmer investieren. Folge: Die Anbieter jener Fondskonstruktionen müssen ihre Renditeversprechen erhöhen, indem sie in ihrer Kalkulation die Preise für die Rechenleistung erhöhen. Das dünnt die Kapitaldecke der KI-Unternehmen noch mehr aus, weshalb sie noch mehr Kredite benötigen.

Na gut, aber die wollen ja an die Börse zu noch nie erlebten Bewertungen. Anthropic, zum Beispiel, strebt eine Bewertung von 2 Billionen Dollar an – da kommt doch Kohle rein.

Naaajaaaaa… Der Wert eines Unternehmens an der Börse berechnet sich ja so: Man nimmt den erwarteten Cash Flow (also das Geld, das ins Unternehmen fließt) über einen gewissen Zeitraum und zinst diesen ab. Denn 1 Euro heute ist mehr wert als ein Euro, den ich erst in 10 Jahren haben werden. Hätte ich ihn schon heute, könnte ich ihn anlegen und Zinseinnahmen generieren.

Folge: Je höher der Zinssatz, desto höher die Abzinsung und desto niedriger der Börsenwert.

Und so kommt alles zusammen in dem, was Angelsachsen so uncharmant einen „Clusterfuck“ nennen: Die KI-Branche treibt die Zinsen nach oben, was ihre eigenen Wachstumsprojekte teurer macht, was dann wieder die Zinsen nach oben treibt und den eigenen Börsenwert verringert – es ist eine Situation, aus der die Unternehmen nicht lebend rauskommen werden.

Hast Du Dich schon mal gefragt, wie Dein Leben in fünf Jahren aussehen wird, nachdem ChatGPT und Claude verschwunden sind?

Schon bis September ist mehr Wagniskapital in deutsche Startups geflossen, als im gesamten Jahr 2025 – nämlich 8 Milliarden Dollar, das ergab der Monitor des Deutschen Startup-Verbandes. Derzeit gibt es hier zu Lande 39 junge Unternehmen mit Milliardenbewertung, 10 sind in diesem Jahr neu dazugekommen. Gerade Firmen wie der Kampfdrohnenhersteller Helsing oder der Roboterproduzent Neura Robotics widerlegen all die Schlechtredner des Standortes Deutschland. Denn Neura wurde 2019 gegründet, Helsing erst 2021. In dieser Geschwindigkeit mit solch komplexen Produkten so schnell groß zu werden – das geht nur, wenn es ein stabiles Fundament in Bereichen wie Maschinenbau, Sensorik und Mechanik gibt.

Komm, wir folgen Prof. Dr. Alke Martens auf TikTok. Martens ist Professorin für Praktische Informatik und deren Didaktik. Auf TikTok erklärte sie entspannt, leicht verständlich und mitnehmend Themen rund um Künstliche Intelligenz und Ethik.

Techs Benedict entsteht in meiner Freizeit, verursacht aber Kosten. Zum Beispiel werde ich kommenden März zur Digitalkonferenz SXSW nach Austin reisen. Deshalb würde ich mich sehr freuen, wenn Du ein kostenpflichtiges Paket für 6 Euro im Monat abschließt. Wenn Du Dich für ein ganzes Jahr bindest, kostet es auch nur noch 5 Euro monatlich.

Ach komm, bin ich dabei!

Noch vor dem Start an Bord waren Katharina, Donata, Thomas, Richard, Ruth, Jan-Paul, Miriam, Tina und Nicola – danke! 

Stellen Sie sich vor, wir hätten für alle Arten von Transportmitteln – Fahrräder, LKW, Schiffe, Raketen – nur ein Wort: Vehikel.

 Wir würden dann vielleicht darüber debattieren, ob Vehikel umweltfreund­lich sind (wie diese Dinger auf zwei Rädern mit Pedalen und Kette) oder nicht (langgezogene Vehikel, die in die Umlaufbahn fliegen). Vielleicht müss­ten wir Helme in den Vehikeln tragen, die wir in unserer Welt Kreuzfahrtschiffe nennen – weil es eine Helmpflicht für die Vehikel gibt, die wir als Motorräder bezeichnen.

 Es wäre ein veritables Chaos.

 Diese Gedankenspiel stammt von Arvind Narayanan, KI-Professor an der Uni Princeton, und seinem Assistenten Sayash Kapoor, niedergeschrieben in ihrem lesenswerten Buch „AI Snake Oil“.

 Wenn wir über Künstliche Intelligenz sprechen, sind wir in der Vehikel-Welt: Man kann aufs Herrlichste wie aufs Schlimmste aneinander vorbeireden, solange man nicht definiert, welches Teilgebiet dieser Disziplin gemeint ist. Denn KI ist nicht erst vor ein paar Jahren ent­standen. „Denkende Maschinen“ waren 1956 der Grund, warum eine Gruppe Wissenschaftler am Dartmouth College zusammenkam. In diesem Summer Camp entstand der Begriff „Artificial Intelligence“.

 Die Vokabel ist ein Dachbegriff für einen Kranz von Technologien, die wir alle seit Jahrzehnten nutzen, zu, Beispiel in Gestalt von Naviga­tionssystemen, Videospielen oder dem Newsfeed von LinkedIn, für dessen Personalisierung KI sorgt.

 Hier einige konkrete Beispiele, die zeigen, wie alltäglich Spielarten der KI uns begegnen, ohne dass wir es realisieren:

·      Automatisierung: In meiner westfälischen Heimatgemeinde Senden erkennen Sensoren die Größe der Klopapierrolle in der öffentlichen Toilette. Geht das Papier aus, verriegelt sich die Tür nach dem letzten Gast, bis es Nachschub gibt.

·      Bilderkennung: Die Bienenstöcke des kalifornischen Startups BeeWise erkennen via KI, ob sich bei den Bie­nen eine Krankheit breit macht, und alarmieren den Besitzer.

·      Prädiktive KI: Die Wetter-App Drops sagt Niederschlag fast auf die Minute genau vorher – aber eben nur auf die kurze Frist. Dafür verwendet ihre KI-Regendaten von Wetterstationen in der Nähe und kombiniert sie mit Informationen zum Wind.

 Sie merken: Künstliche Intelligenz ist schlichter Alltag, eine normale, sich weiter entwickelnde Technologie. Besser: Sie war es. Bis zum 30. Novem­ber 2022.

 An diesem Tag stellte OpenAI, ein vor allem Experten bekanntes Startup, sein Large Language Model (LLM) ChatGPT der Öffentlichkeit gratis zur Verfügung. Zum ersten Mal erfuhr der größere Teil der Menschheit, dass es eine KI-Disziplin gibt, die sich Generative KI (GenAI) nennt. Auch die ist nicht neu, sehr viele Menschen verwendeten sie schon in Ge­stalt von Sprachassistenten wie Siri und Alexa, es hat ihnen aber niemand erklärt, dass man das „Generative KI“ nennt. Nun konnte zum ersten Mal jedermann mit einem solchen großen Modell herumexpe­rimentieren und mit einer Maschine spre­chen, die so tut, als verstünde sie Menschen.

 Generative KI hat das Ziel, Inhalte zu erzeugen, eben Texte, Töne, Bilder und Videos. Auch hier gibt es wieder ein Spektrum verschiedener Technologien, uns soll es im Folgenden aber vor allem um Large Language Models gehen, abgekürzt LLM. Sie analysieren und erzeugen Sprache und nehmen eine besondere Rolle ein. Denn mit ihnen kann man andere KI-Elemente über menschliche Sprache steuern.

 Wenn ein Roboter ein Paket greift, so werden seine Gliedmaßen über eine KI gesteuert, die aus dem Bild der Kame­ra in den Augen und dem Widerstand in den Fingern sowie den im Hirn des Roboters hinterlegten Daten die Ent­scheidung trifft, wie fest er zugreift. All dies ist KI – aber keine Generative. Sagt man dem Roboter, dass er das Paket er­greifen soll und er antwortet „Aber gerne doch, Herrin und Meisterin“ um dann entsprechende Handlungen auszulösen, dann sind Spracherkennung und  -ausgabe Generative KI.

 Nicht-Generative KI wirkt oft nicht intelligent, weil sie macht, ohne zu reden. Ein Sprachmodell aber gibt vor zu wissen, was es tut und das im Ton donnernder Gewissheit. Und dann ist es wie bei Menschen: Großmäuler gewinnen gegen stille Experten. Folge: Schnell wurde im allgemeinen Sprach­gebrauch das Adjektiv „generativ“ im Staub zurückgelassen, nach kurzer Zeit waren LLM gleichbedeutend mit KI, so wie viele Menschen „Tempo“ sagen, wenn sie ein Papiertaschentuch wünschen.

 Warum solltest Du solche Unterschiede kennen?

LLM erwecken den Eindruck etwas zu können, wozu sie nicht in der Lage sind. Sie tun so, als generierten sie Informationen, die in einem Archiv abgelegt sind. Doch sie arbeiten ganz anders. Sie berechnen Wahrscheinlichkeiten und werfen dann den Wortbestandteil aus, der mit der höchsten Wahrscheinlichkeit die vom Nutzer gestellte Aufgabe am besten erfüllt. Und dann kommt auf dieser Basis der nächste, am wahrscheinlichsten erscheinende Bestandteil – LLM sind semantische Probabilitätsprogramme.

 Was genau in ihrem Inneren passiert, warum sie wann welche Wahrscheinlichkeit vergeben, das – klingt irre, ist aber so – wissen nicht mal ihre Erbauer.

 Diese Arbeitsweise hat bedeutende Folgen:

 LLM-Ergebnisse sind immer richtig – aber nicht immer korrekt. Wir können davon ausgehen, dass die Wahrscheinlichkeitsrechnung der Programme fehlerfrei erfolgt. Aber diese Herangehensweise liefert eben signifikant oft faktische falsche Ergebnisse. Ohnehin wissen sie gar nicht, was eine faktische Richtigkeit sein soll – sie ist für LLM kein relevanter Faktor.

LLM haben keinen Bezug zur Realität. Sie wissen, zum Beispiel, dass mit einer signifikanten Wahrscheinlichkeit auf die Buchstabenkombination „Schabracken“ die Kombination „tapir“ folgen könnte, wenn der Nutzer nach Tieren gefragt hat. Aber sie wissen nicht, was ein Tier überhaupt sein soll, außer einer Abfolge von Buchstaben.

 LLM werfen immer Mittelmaß aus. Denn das wahrscheinlichste Ergebnis ist in der Regel der Durchschnitt. Manchmal ist das genau, was man will – zum Beispiel, wenn es um faktische Ergebnisse geht. Wer aber seine Marketingstrategie von einem LLM entwerfen lässt, muss sich fragen lassen, weshalb ihm Mittelmaß genügt.

 LLM sind konservativ, vorein­genommen und rückständig. Das liegt am Training. LLM haben die Wortbestandsteilzusammenhänge von über 5 Petabyte Daten analysiert. Ein Petabyte sind eine Million mal 178 Millionen Worte. Da ist alles dabei, was nicht schnell genug Urheberrechtsklagen angestrengt hat, von Wikipedia bis zum Verschwörungstheoretikerforum. Entsprechend bilden LLM die ganze Voreingenommenheit unserer Welt ab. Gleichzeitig kann eine neue Information sich nur sehr langsam durchsetzen. Würde Elvis heute noch leben, stünden dieser Sensationsmeldung in den Trainingsdaten hunderttausende von Artikeln gegenüber, die ihn für tot erklärt haben.

 LLM sind nicht mehr maßgeblich verbesserbar. Sie sind mit so vielen Daten trainiert worden, dass für große Schritte neue Datenmengen nötig wären, die auf der ganzen Welt nicht existieren. Sie haben das erreicht, was in der Infor­matik die Efficient Compute Frontier genannt wird: Eine Grenze, ab der selbst massive Investitionen nur noch margina­le Qualitätszuwächse bedeuten.

 Das heißt nicht, dass Generative KI unbrauchbar ist – sie ist ein technologisches Wunder. In vielen Feldern liefert sie sehr, sehr hilfreiche Ergebnisse. Menschen, die eigentlich damit überfor­dert sind, auch nur einen grammatika­lisch korrekten Satz unfallfrei zu tippen, produzieren zum Beispiel brauchbare Texte, andere erzeugen Bilder und Videos.

 Doch es sind zwei menschliche Makel, die den Einsatz Generativer KI problematisch ma­chen. Zum einen sprechen wir Gegenstän­den, die menschlich wirken, humanoide Eigenschaften zu. Und die Sprachmodelle geben sich alle Mühe, menschlich zu wirken. Sycophancy ist die Fachvokabel, sie kann mit „Speichelleckerei“ übersetzt wer­den – die Chatbots robben sich liebesdie­nerisch an ihre Nutzer heran, also sprechen wir ihnen menschliche Qualitäten zu und vertrauen ihren Ergebnissen so, wie den von Menschen – wir glauben, sie hätten sich Mühe gegeben.

 Das andere Defizit ist der Automation Bias: Menschen vertrauen – auch wider besseres Wissen – Ergebnissen, die von einer Maschine erzeugt wurden, stärker als jenen, die Menschen hervorgebracht haben und wir prüfen sie seltener nach.

 Deshalb fallen selbst intelligente Menschen auf die Maschinen herein. Sie glauben, dass aus LLM eine Artificial General Intelligence (AGI) entsteht, eine Superintelligenz, die alles kann, was Menschen auch können. Ernsthafte KI-Forscher bestreiten das. Peter Voss, zum Beispiel. Er war einer der drei Informatiker, die Anfang der Nuller Jahre in einem wissenschaftlichen Aufsatz AGI definierten. Er sagte auf der Digitalkonferenz SXSW 2025: „Egal, wieviel Geld man auf LLM wirft, man wird nicht weiterkommen.“ Unterstützung findet er bei Yann LeCun, einem der renommiertesten KI-Forscher der Welt. Er sagte bei einer Gastvorlesung in Singapur 2025: „Wir werden kein LLM sehen, dass Probleme lösen kann, denen es zuvor nicht ausgesetzt wurde… Wir werden niemals das Niveau menschlicher Intelligenz über das Training eines LLM erreichen.“

 Doch die LLM-Anbieter sind längst in einem Todesrennen. Sie brauchen irrwitzige Summen Geld, weil sie ihren Investoren AGI versprochen haben. Doch sind sie weit, weit, WEIT davon entfernt schwarze Zahlen zu schreiben. Und deshalb sollte man alles, was von ihren führenden Köpfen auf Bühnen oder in Interviews erzählt wird, mit äußerster Vorsicht genießen.

 Derweil aber gibt es in den Vehikel-Welt andere, viel spannendere Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz. Zum Beispiel Spatial oder Physical AI. Sie vermisst die Welt und entwickelt daraus Handlungsanweisungen für Maschinen. Sie brauchen wir, damit Roboter autonom handeln und Autos fahrerlos unterwegs sein können. Um sie zu steuern, brauchen wir Sprachmodelle – aber eben keine großen. Die Sprachmodelle für Roboter müssen klein und energieeffizient arbeiten, denn sie müssen eben in den Roboter oder in das Auto passen und ohne Internetverbindung funktionieren. In sie sollten Investorengelder fließen – nicht in LLM.

“Aber wo soll ich mich informieren?”

Das fragte mich am 1. November 2025 ein Herr ungefähr meines Alters, also Mitte 50. Wir standen in einer kleinen Gruppe im NRW-Forum Düsseldorf. Der Techjournalist Richard Gutjahr und ich hatten gerade im Rahmen der re:publica x New Fall Festival einen Vortrag zu unserem Buch “20 Trends für 35” gehalten.

Hinterher kamen wir mit Zuhörern ins Gespräch und es zeichnete sich ein Bild: Da waren Leute aus der Ü40-Gruppe, die unfallfrei die Familien-Whatsapp-Gruppe bedienen können. Doch ansonsten hatten sie geglaubt, sich nicht um Technik kümmern zu müssen. Dem Social Web haben sie sich, wie so viele Deutsche, verweigert, im Beruf reicht die Beherrschung der Microsoft-Programme oder dem, was der Arbeitgeber sonst zur Verfügung stellt.

Und nun – kommt KI. Und autonome Autos, humanoide Roboter, Drohnen und Fusionsreaktoren. Fast jede Technologie dieser Zeit ist konnotiert mit dystopischen Visionen für jene, die sie nicht beherrschen: Arbeitsplatzabbau, Kontrollverlust, die Ausrottung der Menschheit.

Viele Menschen fühlen sich abgehängt und fragen sich wie jener Zuhörer im NRW-Forum: “Aber wo soll ich mich informieren?”

Denn gerade die deutsche Medienlandschaft ist entweder zu fachbezogen oder bedient eine Hype-Maschine, die nur das Ziel hat, die nächste Blase aufzupumpen.

Ich war Journalist mit Schwerpunkt Technologie und Wirtschaft, ich habe Unternehmen vom DAX-Konzern bis zum Startup in digitalen Fragen beraten und arbeite nun für Europas größte Konferenz, die sich mit der digitalen Transformation der Welt beschäftigt, der re:publica. Und seit 2005 blogge ich über diese Themen.

Deshalb ärgert mich die Frage meines Zuhörers – weil er sie zurecht stellt. Es fehlt in Deutschland an Technikeinordnung für jene, die sich nicht schwerpunktmäßig mit Technik beschäftigen. Es mangelt an Kontext, der Innovationen in Beziehung setzt mit Wirtschaft, mit Menschen und Gesellschaft, mit Politik und Recht.

Mit Techs Benedict möchte ich das liefern: Einmal in der Woche, zum sonntäglichen Frühstück oder Brunch eine leckere, weil auch unterhaltsame Runde Hirnfutter um den Kopf freizubekommen von all den donnernden Schlagzeilen.

Denn: Ich. Liebe. Technik. Ich finde es faszinierend, wie sie unsere Welt verändert und unser Leben einfacher macht. Ich bin fortschrittsoptimistisch und trotzdem kritisch gegenüber dem Weg, den Tech-Unternehmen seit der Pandemie genommen haben.

Was erwartet Dich?

Ein Newsletter pro Woche. Und den möchte ich Stück für Stück ausbauen zu einem kleinen Magazin, einfach, damit es nicht langweilig wird.

Zentraler Bestandteil von Techs Benedict ist die Einordnung einer Technologie oder einer aktuellen Nachricht aus diesem Bereich – verständlich (hoffe ich), faktenbasiert, optimistisch, aber nicht unkritisch, und unterhaltsam zu lesen.

Doch wird es auch Interviews geben und gelegentlich einen passenden Kultur-Tip. Auch werde ich von Konferenzen berichten, auf die ich gehe. Möglicherweise werden spannende Menschen mit Gastbeiträgen meine Texte ergänzen.

Und kostet das jetzt was?

Nein.

Aber.

Ich schreibe Techs Benedict in meiner Freizeit und würde mich deshalb freuen, wenn Du dieses Projekt unterstützt. Denn einige der Recherchen werden Geld kosten und meine jährliche Reise zur einflussreichen Digitalkonferenz der Welt, der SXSW in Austin, kostet mich ohne Refinanzierung einige Tausend Euro – doch sie wird wertvolle Inhalte für Techs Benedict liefern.

Aus diesem Grund würde ich mich freuen, wenn Du ein Unterstützer-Abo abschließen würdest. Einen kleinen Vorteil hast Du dabei: Fragen und Themenvorschläge werde ich nur von jenen annehmen, die ein kostenpflichtiges Abo wählen.

Und nun:

Willkommen bei Techs Benedict!