Google und die KI-Revolution: Verschlafen oder heimlich angeführt?

00:00:01: Tech, KI und Schmetterlinge.

00:00:03: Ein Podcast von Sascha Lobo in Zusammenarbeit mit Schwarztidgets.

00:00:07: Guten Tag und herzlich willkommen zu einer weiteren Ausgabe von Tech,KI und Schmetterlinge – dem Podcast von mir, Sascha-Lobo in zusammenarbeit mit schwarz digits, dem deutschen Technologiepartner für digitale Souveränität in Europa!

00:00:22: Das Thema heute ist ein großes, aus meiner Sicht sogar mit eines der größten überhaupt.

00:00:29: Die Frage ist nämlich wie genau die gegenwärtige KI-Revolution – man kann ja sagen dass sie mit ChatGPT angefangen haben könnte jedenfalls in der öffentlichen Wahrnehmung – wie genau diese KI Revolution von wem vorangetrieben worden ist?

00:00:45: Das hängt auch damit zusammen, wem man die größten Chancen in Zukunft einräumt und welches Unternehmen verstanden hat wie dieser Wandel funktioniert.

00:00:53: Und welche Unternehmen vielleicht nur hinterherlaufen?

00:00:57: Nur hier im Anführungszeichen.

00:00:58: denn natürlich wenn wir von den großen KI-Konzernen sprechen – von OpenAI, von Anthropic, von Microsoft, von Google dann ist vollkommen klar sie haben alle ihre Stärken und Schwächen.

00:01:13: Heute möchte ich fokussieren auf Google.

00:01:17: Wir machen einen Deep Dive und stellen die Frage, hat Google die KI-Revolution verschlafen oder heimlich angeführt?

00:01:26: Die Frage ist weniger leicht zu beantworten als man vielleicht glaubt und zwar in alle möglichen Richtungen aber die Ausgangslage ist auch klar.

00:01:34: Google ist was das erste Vierteljahrhundert dieses Jahrtausends angeht eigentlich der digitale Superkonzern gewesen.

00:01:43: Wenn man sich hätte entscheiden müssen, wer spielt ganz vorne mit.

00:01:46: Dann viel bei manchen Leuten die Wahl eher auf Apple oder bei anderen auf Amazon.

00:01:51: aber beide Apple und Amazon haben einen wesentlichen Unterschied zu Google.

00:01:57: Die haben beide nämlich sehr viel mit der Dinglichkeit zu tun Mit Dingen.

00:02:02: Bei Apple ist ganz klar ohne das iPhone Wer Apple nicht da wo sie sind.

00:02:07: Und das iPhone ist zwar digital am Ende Aber doch ein anfassbares dingliches Produkt.

00:02:11: Und bei Amazon ist die Lage sogar noch ein bisschen komplexer, obwohl natürlich Amazon einer der größten Digitalkonzerne der Welt ist.

00:02:18: Ist die Basis von Amazon sehr eindeutlich?

00:02:21: der Handel mit dinglichen Produkten?

00:02:24: Der Google also hat zwar inzwischen auch Handys ist aber so weitreichend den Teilen der digitale Konzern des ersten Vierteljahrhunderts gewesen dass man sich fragen muss wie haben sie denn das mit KI hinbekommen?

00:02:39: Und diese Frage möchte ich eigentlich mit einem kurzen Fokus auf den November und Dezember.

00:02:49: Wenn man sich im Detail anschaut, wie sich Google auf den Wandel durch künstliche Intelligenz vorbereitet hat dann muss man ein paar Zahlen und Fakten zusammensuchen Zum Beispiel, dass Google in den letzten fünfzehn Jahren mutmaßlich einen vierstelligen Milliardenbetrag in KI investiert hat.

00:03:10: Das ist nicht nur unfassbar viel sondern auch nicht genug gewesen für Googles Vorbereitung denn gleichzeitig hat Google versucht im Bereich künstlicher Intelligenz die klügsten Köpfe des Planeten im Unternehmen zu versammeln.

00:03:23: Im Herbst von Jahrzehnte konnte man sehr deutlich sehen, dass sie das geschafft haben.

00:03:29: Nämlich bei der Verleihung der Nobelpreise in Jahrzehn und vierzehnt.

00:03:33: Die ersten beiden waren die für Physik und Chemie.

00:03:35: Sie sind an fünf Herren gegangen.

00:03:37: Und von diesen fünf Herren haben drei länger als zehn Jahre in verschiedenen KI-Abteilungen von Google gearbeitet.

00:03:45: Will sagen, die Zahl der Nobelpreistragenden, die bei Google geararbeitet haben war Jahrzehr zwanzig enorm hoch!

00:03:52: Und dann gibt es natürlich noch etwas weiteres neben Geld, das man investiert und Köpfen und Know-how, dass man braucht.

00:04:00: Das ist die Rückendeckung von ganz oben – die Priorisierung!

00:04:04: Es gibt ein Zitat vom Zundabhi Chai, dem CEO von Google.

00:04:09: Der hat im Jahr den Künstler gesagt, künstliche Intelligenz sei wichtiger als Feuer oder Elektrizität.

00:04:16: Ihr könnt mir wirklich glauben... Sehr, sehr optimistisch was KI angeht.

00:04:20: Aber das ist sogar mir so eine Umdrehung zu viel!

00:04:24: Was wir allerdings feststellen können, ist dass Google sich auf den Wandel durch künstliche Intelligenz vorbereitet hat mit allem Geld der Welt, mit dem klügsten Köpfen des Planeten und mit ganz eindeutig der höchst denkbaren Priorität im Unternehmen.

00:04:39: Und trotzdem... Wird Ende November, zwei Tausendzweiundzwanzig ChatGPT vorgestellt von ObMayEye einem Start-up was bis dahin eigentlich nur Szene Kenner kannten.

00:04:50: und innerhalb weniger Tage sieht sich Google gezwungen Alarmstufe rot auszurufen dem Unternehmen weil sie ihr Geschäftsmodell im Innersten bedroht sehen.

00:05:01: Jetzt könnte man glauben, dass das sehr viel darüber erzählt.

00:05:04: Dass Google's Vorbereitung vielleicht trotz des Geldes und der Köpfe und der Priorität nicht ganz richtig gewesen sein mag Die tatsächliche Deutung davon, dass ein Start-up den größten Digitalkonzern des Planeten – den best vorbereiteten Digitalkonzernt des Planieten trotzdem so verunsichern kann.

00:05:23: die Erkenntnis daraus hat aber aus meiner Sicht weniger mit Google zu tun und sehr viel mehr mit dem Wandel durch künstliche Intelligenz.

00:05:32: Denn was wir jetzt sehen, gegenwärtig dort draußen beobachten können ist dass der wandel-durchkünstliche intelligent selbst für absolute Fachleute kaum vorhersehbar ist.

00:05:43: will sagen wenn nicht einmal google absehen kann was in aller nächster zeit tatsächlich passieren wird dann müssen wir uns mit diesem wandel anders beschäftigen tastender vielleicht auch mehr für möglichhaltend einfach mehr ausprobierend.

00:05:58: Und gleichzeitig müssen wir natürlich anerkennen diese sehr teure, sehr kluge, sehr intensive Vorbereitung von Google auf den Wandel durch KI.

00:06:06: die hat natürlich am Ende doch etwas gebracht.

00:06:08: trotz Alarmstufe Rot das haben sie im Dezember zwei tausend Zweiundzwanzig ausgerufen also wirklich vierzehn Tage nach der Vorscheidung von JetGPT.

00:06:16: Trotz Alarmschufe Rot.

00:06:17: Das ist den meisten Leuten wahrscheinlich nicht entgangen.

00:06:20: Hat Google in der Zwischenzeit jetzt eher Nicht Insolvenz angemeldet vorsichtig gesagt sondern ganz im Gegenteil.

00:06:25: Obwohl sie überrascht worden sind, haben Sie es geschafft in kürzester Zeit aufzuholen und das nicht irgendwie.

00:06:33: Schon alleine dieser Umstand lohnt also sich etwas besser zu beschäftigen, etwas tiefer zu beschäftigend – nicht nur mit Google sondern auch mit der Art und Weise wie Google mit künstlicher Intelligenz und Innovation im Digitalbereich insgesamt umgeht!

00:06:48: Anfang mit dieser Überraschung können wir ein paar Schritte zurücktreten, denn heute hat Google mit Gemini dem KI-Angebot einen Marktanteil von ungefähr eineinundzwanzig Prozent.

00:06:58: Wenn man von Chatbots und KI suchen ausgeht... Wenn ich das mal auf eine persönliche Ebene hiefen darf, dann ist es vielleicht ne ganz interessante Einordnung.

00:07:07: Denn ich bin Anfang des Jahres eigentlich schon Ende letzten Jahres aber Anfang des Jahre so richtig umgestiegen von Chatchi B.T.

00:07:15: Off-Clawed.

00:07:15: Das haben damals sehr viele gemacht nicht nur weil das Angebot von Anthropic aus meiner Sicht besser ist was die Qualität angeht sondern auch weil Chachy B. T in der Qualität in bestimmten Bereichen zu sinken schien.

00:07:28: und trotzdem hat sich Gemini inzwischen reingeschlichen in meinen Alltags-KI Verhalten.

00:07:35: Und der Grund dafür oder die Gründe dafür, die sind ganz interessant, denn das ist sowohl im Guten wie auch eben nicht ganz so gutem passiert dass Google's Gemini sich da so rein gemogelt hat.

00:07:47: Der positive Grund ist eine bessere Usability und eine höhere Geschwindigkeit.

00:07:52: Wenn ich so Alltagsfragen habe, dann frage ich nicht meine Stamm-KI sondern frage einfach schnell.

00:07:58: kurz Gemini Das ist genau diese Form der Suche der KI suche die inzwischen offenbar bei vierzig Prozent der Suchanfragen von Google ausgeliefert wird also bei den ganz traditionellen Suchanfragen ihr kennt das die KI Zusammenfassung Die Geschwindigkeit, die ist ein sehr wichtiges Thema und da ist natürlich Google mit dieser unfassbaren Server-Landschaft überall auf der Welt relativ gut aufgestellt.

00:08:19: Aber auch die Usability!

00:08:21: Und das ist aber gleichzeitig auch einen Punkt, deren Bisschen ins nicht ganz so gute... kippt.

00:08:26: Denn die Usability ist von Gemini, wenn man das als App benutzt oder auch auf der Website so dicht an der ganz klassischen Google Suchanfrage ein Schlitz wo man was reinschreibt sonst sieht man erstmal gar nichts außer man klickt wild rum.

00:08:38: Das ist so dicht daran dass die Niedrigschwelligkeit die Usibility zwar hervorragend Aber gleichzeitig bei mir persönlich auch ein merkwürdiges Gefühl auslöst.

00:08:47: Und dieses Gefühl, das hat dazu geführt dass mir ein bisschen egal ist was ich Gemini für einen Quatsch frage so wie auch mir früher egal war was sich google.

00:08:58: ja es ist zwar theoretisch immer in mein Profil eingeflossen aber praktisch war mir das jetzt nicht so wichtig weil ich dachte was ein Suchkonzern jetzt für den Profil von mir hat welche Interessen wo wie war.

00:09:07: da kann ich auch mal quatsch rein fragen.

00:09:08: Ich habe ja für alles gute Gründe was ich so fragen möchte.

00:09:11: Gleichzeitig habe ich immer das Gefühl, ich möchte meine Haupt-KI-Claude in diesem Fall nicht mit merkwürdigen Suchanfragen verwirren oder vergiften.

00:09:19: Unter anderem weil ich merke dass ja Claude sich anpasst.

00:09:23: Ich hab eingestellt es behalten soll was ich alles schreibe und dass die Fragestellungen dann irgendwann Auswirkungen haben auf das Verhalten den anderen Bereichen.

00:09:29: Das ist etwas das mich dazu veranlasst, dass ich im Alltag zwei Verwendungs-KI's habe Die eine Claude wo ich relativ viel dran schraube und mache, mit Verbindungen und Lernen und Dokumenten.

00:09:41: Und das andere Gemini, was ich so out of the box benutze... ...und dafür hat es dann eine erstaunlich hohe Qualität!

00:09:49: Das kann gut sein dass wir wie bei sozialen Netzwerken da war es schon mal beobachtbar wenn gar nicht so lange Zeit Nicht nur eine KI im Alltag benutzen, sondern natürlich mehrere.

00:10:00: Die Parallele zu den sozialen Netzwerken war vielleicht erinnern sich die älteren im Publikum dass man als Facebook groß wurde.

00:10:08: so dachte naja man hat jetzt ein soziales Netzwerk.

00:10:11: Das äußerte sich damals dann in solchen Fragen wie bist du auf Facebook oder auf Myspace.

00:10:16: Man konnte quasi nur ein soziales Netzwerk haben, alles andere war ja auch viel zu aufwendig da ständig hinzugehen und so weiter und sofort.

00:10:22: wir wissen wie das sich weiterentwickelt hat und dass es heute eine Selbstverständlichkeit gibt für verschiedene Aspekte des eigenen Lebens verschiedene soziale Netzwerke zu verwenden und zwar wirklich zu verwende nicht nur Accounts zu haben sondern Zu verwenden.

00:10:35: genauso glaube ich könnte ist zumindest theoretisch auch mit KI kommen.

00:10:40: Vielleicht bin ich da auf eine merkwürdige Art ein Vorreiter, was mein Mehrfachverhalten angeht?

00:10:46: Das wäre interessant auch vom Publikum zu hören wie das bei euch so ist.

00:10:49: aber was Interessante ist dass Google geschafft hat mit relativ alten Tugenden also die extrem einfache Usability ganz schön viel Bodengut zu machen und dann natürlich auch mit einer Reihe von weiteren Punkten, die wir uns heute im Deep Tive genauer anschauen wollen.

00:11:05: Um nicht alleine darüber zu sprechen, habe ich dieses Mal ein kleines Experiment gewagt.

00:11:10: Und dieses Experiment besteht daraus, dass ich mir einen Gast eingeladen habe, sondern jemanden von Google gebeten habe mehr ein paar Fragen zu beantworten und dazu Sprachnachrichten abgefragt haben.

00:11:23: Aus diesen Sprach Nachrichten hören wir immer wieder im Verlauf des Podcasts Ausschnitte und natürlich werde ich das einsortieren!

00:11:31: Es ist ja ziemlich klar, dass jemand der bei Google arbeitet damit der Öffentlichkeit sprechen kann und soll denn nur so jemand würde natürlich meine Fragen beantworten, dass diese Person jetzt eher nicht einen komplett neutralen Blick hat.

00:11:43: Aber ich habe mir gedacht die Innenansicht auch die Betrachtungsweise aus Google heraus selbst, die können unter Umständen ziemlich interessant in genau diesem Bereich sein.

00:11:53: Und derjenige, der diese Fragen beantwortet Das ist Wieland Holfelder, der ist Vice-Präsident Engineering und Leiter des Google Entwicklungszentrum in München.

00:12:04: Und reingegangen bin ich dann natürlich gleich mit der naheliegenden Frage die ja auch am Anfang dieses Podcast steht nämlich hat Google jetzt die KI Revolution nicht so richtig mitbekommen?

00:12:13: oder was genau ist da passiert?

00:12:16: Hören wir uns mal Wielando an!

00:12:18: Ich bekomme oft die frage ob google die KI revolution verschlafen hat Und ich kann, nachdem ich jetzt inzwischen seit über achtzehn Jahren bei Google bin ganz klar sagen nein im Gegenteil.

00:12:30: Aber ich verstehe natürlich auch warum manche Leute das nicht sofort sehen denn es gab ja durchaus andere Anbieter die zunächst in der öffentlichen Wahrnehmung Präsenter waren.

00:12:39: Ja so kann man das ausdrücken andere waren an der öffentliche Wahrneemung präsent.

00:12:45: Aber schauen wir uns erst mal an, was vielleicht mit der wichtigste Punkt in dieser Entwicklung ist.

00:12:50: Nämlich die Art und Weise wie Google zu einem so großen und wichtigen Digitalkonzern geworden ist!

00:12:59: In der sprichwörtlichen Garage in Stanford wird Google gegründet und das was ganz am Anfang stand war eine sehr interessante Erkenntnis.

00:13:06: Hat sich damals in dem Begriff Page Rank niedergeschlagen, die hat und Weise wie Google Suchergebnisse bewertet hat.

00:13:13: Dieses Urmuster quasi den Aufstieg von Google, der Grund für die extrem hohe Qualität von Anfang an die Google in den Suchergebennissen hatte Dieser Grund PageRank, wer in der simplen Erkenntnis begründet das eine Seite die für Nutzer relevant erscheint häufiger verlinkt wird von anderen.

00:13:34: Das hört sich heute einfach an.

00:13:35: aber damals gab es wirklich ein gigantisches Problem als ich die ersten Male so mit dem Internet in Kontakt gekommen bin.

00:13:41: da gab es noch Dinge wie den Webcrawler.

00:13:43: das waren Suchmaschinen.

00:13:45: die haben einfach das ganze Netz buchstäblich durchwühlt Und nach irgendwelchen merkwürdigen algorithmischen Prinzipien versucht rauszufinden, welche Ergebnisse sind denn relevant und welche nicht.

00:13:56: Sie haben zum Beispiel die Worte analysiert, die auf einer Seite standen und wenn da die richtigen Worte standen dann dachten sie das wird schon irgendwie seine Bewandnis haben.

00:14:03: Damals war ja auch weil Suchmaschinen noch nicht wirklich ein geschäftliches Kriterium waren am Anfang jedenfalls in dieser Größenordnung wie heute.

00:14:11: Damals gab es ja auch noch nicht so wahnsinnig viel Missbrauch.

00:14:14: Und trotzdem waren die Ergebnisse schlecht allein schon, weil das Internet so wahnsinnig groß war und weil man mit dem Suchen nach bestimmten Begriffen und Worten halt nicht vorangekommen ist.

00:14:22: Und Google sagt mit diesem Trick PageRank – Die Zahl der Verlinkungen wir können auf diese Weise Relevanz bestimmen.

00:14:29: Das hat zu so spürbar besseren Ergebnissen geführt.

00:14:32: Wir hatten ja früher nichts dass man sagen kann, Google hat mit dieser Art zu suchen und zu finden, im Prinzip das Netz erst urbar gemacht.

00:14:41: Vor Google war das Netz eigentlich nur das was in entweder irgendwelchen Katalogen wie Yahoo stand oder was man sich so vom Hörensagen erzählt hat – und weil es auch keine echten sozialen Medien gab, war vollkommen klar, dass war wirkliches Hörnsagen!

00:14:57: Es sind vereinzelt die ersten sozialen Medien in Form von Webblocks Ende der Neunziger entstanden.

00:15:03: Und dort hat man genau das getan, was später Suchmaschinen viel besser getan haben nämlich... Dort hat man gezeigt, was gibt es denn für interessante Seiten?

00:15:11: Ja!

00:15:11: Webblock ist ein Webblockbuch und da haben Leute veröffentlicht.

00:15:15: ich war gestern auf dieser Seite.

00:15:16: dann gibts billige Schuhe.

00:15:18: Die Frage also, wie Google es geschafft hat auf eine neue Ebene zu kommen war in einer ziemlich bahnbrechenden aber am Ende simplen Erfindung dieser Verlinkungssituation.

00:15:28: Und das hat ausgereicht.

00:15:30: nicht nur dass sie den Börsengang machen konnten sondern dass sie ihre Strategie Aufmerksamkeit zu bündeln über Suchergebnis und dann Werbung zu verkaufen langsam aber sicher durchsetzen konnten.

00:15:45: gab es ein ziemlich einschneidendes Datum, was auch bis heute für die Social-Media-Landschaft essentiell ist.

00:15:50: Nämlich Google's YouTube-Kauf damals für US dollar.

00:15:55: Das schien damals unendlich viel Geld zu sein für ein kleines Startup.

00:15:59: Übrigens kam einer der Mitgründer aus Deutschland aber plötzlich war klar, Google setzt nicht nur auf die Suche sondern hat auch irgendwie einen anderen Blick auf das Internet, Auf Inhalte im Internet.

00:16:11: Gleichzeitig wurde in den kommenden Jahren auch deutlich, dass Google gerade zu verzweifelt versucht hat.

00:16:17: Den aufkommenden Social Media Trend.

00:16:19: seit Jahrzehnte existierte Facebook und wurde immer größer.

00:16:23: Irgendwann ab dem Jahrzehn kam Twitter dazu.

00:16:26: Und Google dachte Social Social Social die Signale, die wir dort haben sind sehr wichtig für die Suche.

00:16:31: Da gab es sehr viele vergebliche Versuche Google Wave zum Beispiel, eine frühe Art die ich nie verstanden habe.

00:16:38: Ich weiß nicht ob sie überhaupt verstehbar war.

00:16:40: Google Circles gab es dann auch.

00:16:42: Es gab plus eins und so weiter und sofort.

00:16:45: über die Jahre hat Google immer wieder versucht Social zu werden und ist nie geschafft mit dieser Ausnahme YouTube Denn YouTube ist, das kann man so sagen ein soziales Netzwerk.

00:16:55: Im größeren Sinn ist es natürlich eine Art Videoarchiv aber durch die vielen sozialen Funktionen ist tatsächlich klar.

00:17:02: dass ist das womit Google bis heute sehr viel Geld auch im Social-Bereich verdient.

00:17:07: Ab zwei tausend acht kam Android also Mobile dazu als Reaktion auf die Erfindung des iPhones und da ist das erste Mal deutlich geworden wie radikal software orientiert Google eigentlich ist.

00:17:19: Denn als bekannt wurde das Apple, dass iPhone veröffentlichen würde.

00:17:23: Ein dingliches Gerät kam ziemlich schnell das Gerücht auf, dass auch Google an einem Telefon arbeitete – an einem Smartphone!

00:17:31: Die meisten Leute dachten natürlich, es wird ein dingliches Produkt.

00:17:33: aber Google hat genau das nicht getan sondern Google hat gesagt nein, das ist kein dingliches Product obwohl es dann irgendwann von Google auch gab und ja heute noch.

00:17:41: Das ist in erster Linie eine Software, eine Plattform, ein Betriebssystem ab.

00:17:49: Dahinter steckt etwas, was bei Google immer wieder passiert ist und bis heute auch für den Bereich KI essentiell ist.

00:17:56: Denn Google hat immer versucht zu schauen wo die digitale Reise hin geht.

00:18:01: Google hat sehr früh Innovationen nicht nur zu entdecken sondern auch mitzugestalten und prägen.

00:18:09: Es gab eine Zeit lang die sogenannte Zwanzigprozent-Regel bei Google, das ist die meisten Mitarbeitenden bei Google zwanzig Prozent ihrer Arbeitszeit.

00:18:17: Das ist unfassbar vieles!

00:18:18: Ein Tag die Woche eigenen digitalen Projekten widmen durften.

00:18:23: Da ist später auch einiges rausgekommen.

00:18:24: vor allem aber hat das bedeutet dass man sehr viele sehr sehr kluge und gute Leute hatte, die dach gedacht haben darüber was könnte denn in Zukunft wie funktionieren?

00:18:33: Ab zwölf hat Google dann intensiver die Beschäftigung mit KI gesucht.

00:18:38: Interessanterweise auch deswegen, weil künstliche Intelligenz dieser Begriff entwickelt sich ja immer weiter damals vor allem damit zu tun hatte wie man Spracherkennung gut organisieren konnte Und Spracherkennung bedeutete, dass sehr viele Menschen mit Smartphones plötzlich suchten mithilfe von Sprache.

00:18:54: Die haben also in ihr Handy geredet, weil man in den Handys ja sowieso reinredet und haben auf diese Weise bei Google gesucht.

00:18:59: Google musste also sehr plötzlich sehr hohe Aufkommen von Sprachen irgendwie verarbeiten und das ging damals mit KI.

00:19:06: Auch heute noch KI heißt bloß nicht mehr so, weil sich der Begriff immer weiterentwickelt.

00:19:11: Damals wurde aber klar, Google ist gerade zu gezwungen... als eine Art Spinne im digitalen Netz, ständig am Frontverlauf des Fortschritts mitzuarbeiten.

00:19:21: In den letzten Jahren hat Google deswegen ganz folgerichtig DeepMind gekauft – das war damals einer der führenden KI-Firmen.

00:19:28: In dem Jahr ist es immer wieder so, dass man unter KI noch nicht das verstanden hat, was man heute darunter versteht.

00:19:33: Damit war es eher eine Art Mustererkennung auf Speed!

00:19:37: Dass auch diese Investition jetzt nicht völlig falsch war, konnte man erkennen dass diejenigen ich habe es vorher erwähnt die den Nobelpreis bekommen haben.

00:19:44: Die haben bei DeepMind gearbeitet.

00:19:47: der Nobelpreist für eine Google KI-Firma das war deepmind übrigens nur für vierhundert Millionen Dollar.

00:19:54: Auch bei den Chips gibt es eine Geschichte und Chips sind für KI, das wissen wir essenziell.

00:19:59: Das hat man spätestens gemerkt als plötzlich Nvidia ein Chipproduzent eher für Grafikkarten sollte man das früher genannt zur wertvollsten Firma der Welt wurde weil ihre Chips KI besonders gut bewältigen können.

00:20:11: Und in den letzten Jahren hat Google dann plötzlich eigene KI-Chips auf den Markt gebracht.

00:20:21: Beziehungsweise gerade eben nicht auf dem Markt, denn das ist eine Besonderheit.

00:20:34: direkt auf Googles Bedarf bei KI zugeschnitten.

00:20:37: Diese TPUs, die sind nicht wirklich im Laden zu kaufen.

00:20:41: Die sind nicht so wie etwa bei Nvidia bestellbar durch andere Unternehmen jedenfalls nicht ganz so leicht.

00:20:47: Google hat sie für sich selbst entwickelt.

00:20:50: Irgendwann in dem Jahr auch in Folge von Googles KI Chips intensiviert sich dann die Forschung bei Google zum Thema künstliche Intelligenz.

00:21:01: Das, wofür übrigens einer der Nobelpreise-Zweißen-Zwölf nämlich der an Joffrey Hinten vergeben worden ist.

00:21:06: Das waren insbesondere auch neuronale Netze.

00:21:09: Neuronale Netse ist nichts anderes als eine KI die mit ganz besonderen Eigenschaften hinbekommt Muster zu erkennen in verschiedenen Ebenen.

00:21:19: Diese lustigen Schaubilder, wo man so ganz viele Punkte sieht die mit Strichen verbunden sind.

00:21:24: Das sind irgendwie sinnhaft dargestellt.

00:21:27: neuronale Netze und die verschiedenen Schichten von denen man spricht das sind denn die Ebenen der Abstraktion.

00:21:33: So könnte man das nennen Die ebenen in der Abstraktion wie man Muster erkennt und dann Muster-Muster.

00:21:38: er kennt und ein Mustermuster erkennt.

00:21:40: So kann man es vielleicht ein bisschen vereinfacht Darstellen.

00:21:44: Und bei diesen neuronalen Netzen da gab es bei der Muster Erkennung über Jahre Jahre und Jahre große Schwierigkeiten.

00:21:51: Während unter anderem auch von Google die Bilderkennung immer besser geworden ist, Google hat ja irgendwann die Bildersuche dazu genommen und das geht halt nur wenn man bei Bildern so ein bisschen mehr weiß als wie die Datei benannt ist, google hat bei Bilderen relativ schnell relativ große Fortschritte gemacht.

00:22:06: Die Google-Bildersuche kam schon in den Marken des Jahrhunderts und damals war es zwar noch nicht die KI die wir heute kennen aber der Durchbruch der neuronalen Netze Bei der Worterkennung, bei der Bedeutungserkennung von KI.

00:22:21: Da gab es aber sehr lange allergrößte Probleme.

00:22:25: Das kann man sich heute gar nicht mehr so richtig vorstellen.

00:22:27: Aber im Prinzip bis zum Jahr zwei Tausend Siebzehn hat eine KI Egal wie viel Rechenpower.

00:22:32: sie hatte kaum geschafft einen Text sinnvoll zu verstehen oder selbst zu schreiben.

00:22:37: Es gab eine ganze Reihe von Tricks, die man anwenden konnte um eine KI so halbwegs sinnvoll erscheinende Texte schreiben zu lassen.

00:22:44: Aber das führte nicht so richtig weiter.

00:22:46: Irgendwie war der Wurm in der Texterkennung und auch in der Tekstgenerierung von künstlicher Intelligenz.

00:22:53: Und dann kommt zwei Tausend Siebzehn – eine Gruppe von Forschenden von Wissenschaftlerinnen bei Google.

00:22:59: Die sind heute bekannt als die Google Eight.

00:23:02: Wir haben genau darüber auch hier im Podcast schon mal gesprochen, die Google Aid veröffentlicht in zwei tausendsehnts das wichtigste KI-Papier des Jahrzehntes.

00:23:13: Wir werden gleich im Detail darüber noch etwas hören.

00:23:16: aber tatsächlich hatten mit diesem Papier zwei taussendsehn Google die heutige KI Revolution überhaupt erst möglich gemacht.

00:23:24: Diese heutige KI-Revolution, die ist allerdings in den Laboren von Google nicht etwa an der Schublade verschwunden oder wurde heimlich für die Produktentwicklung genutzt sondern ganz im Gegenteil – Google hat das Papier veröffentlicht!

00:23:36: Veröffentligt im Sinne von Für alle zugänglich gemacht?

00:23:39: Das Prinzip gezeigt wie das heute funktionieren kann.

00:23:42: und natürlich kann man jetzt sagen ja Moment damals wusste man noch gar nicht wie wickmächtig das sein würde und das stimmt.

00:23:49: Und trotzdem war es eine sehr typische Unternehmensentscheidung für Google, zu sagen die Erkenntnisse, die wir hier bezahlt haben von unseren Top-Leuten, die veröffentlichen wir und machen sie so allen zugänglich also auch unseren direkten Konkurrenten.

00:24:03: Diese Mischung aus, sagen wir mal, hybris und positiver Zugewandtheit der Welt gegenüber.

00:24:10: Auch die Kenntnis davon wie Ökosysteme funktionieren und das am Ende – das gilt für Google ganz besonders – die Flut alle Boote hebt.

00:24:17: Das ist auch die digitale Flut dann irgendwann positive Effekte haben würde für Google.

00:24:21: Davon sind sie immer ausgegangen.

00:24:23: Dafür braucht man schon ziemlich viel Selbstbewusstsein aber das ist so ein etwas woran es Google wirklich nicht mangelt.

00:24:28: Das also ist die Basis.

00:24:30: Und natürlich, wenn wir von der Basis ausgehen und dann sehen hauptsächlich auf dem Fundament dieses Google-Papiers kommt dann Ende twenty-zweiundzwanzig ChatGPT und bietet den ChatBot überhaupt bis heute über sechzig Prozent in manchen Altersstufen, achtzig Prozent Marktanteil dort draußen in der Bevölkerung an.

00:24:48: Und Google wie gesagt taumelt in die Alarmstufe rot und zieht dann zweitausenddreiundzwantzig nach erst ziemlich unbeholfen nämlich mit dem Produkt BART wo ich jetzt nicht sagen würde Das ist die Krone des Namings, die wir da sehen.

00:25:01: Ist dann auch relativ schnell wieder beerdigt worden und durch ein bisschen klügeres Naming nämlich Gemini ersetzt worden.

00:25:08: Aber mit dieser Unbeholfenheit?

00:25:09: Auch das ein bisschen typisch für Google in vielen Bereichen.

00:25:12: Die ist ausprobieren selbst für einen großen Konzern aber ausprobierendes A notwendig und wird halt B manchmal etwas nördlich unbeholfern.

00:25:19: Und dann fangen sie strukturiert an dem hinterher zu arbeiten und haben plötzlich im Verlauf des Jahres Eine Vielzahl von ganz vielen verschiedenen KI-Produkten in den Markt gepresst, vom Notebook LM über das erwähnte Gemini bis hin zu einer Vielzahl der Produkte, die sie tief in ihre eigenen digitalen Sphären eingebaut haben.

00:25:41: Sie sind also mit Macht und viel Geld – vor allem mit dem Willen zur Veröffentlichung und zum Ausprobieren!

00:25:47: In diesem KI-Rennen was ChatGPD eröffnet hat losgerannt….

00:25:52: Diese Vielstimmigkeit ist bis heute in manchen Bereichen erkennbar und trotzdem sieht man natürlich, dass da eine Strategie dahinter steht.

00:25:59: Etwas sehr langfristig gedachtes Und das sieht man eben auch und vor allem daran, dass in sehr vielen Bereichen Google vergleichsweise früh dran war.

00:26:09: Auch wenn Chatchi Pity die Fahne sehr schnell und laut geschwungen hat und Amphropic ebenso schnell und eben so laut hinterhergeeilt ist – trotzdem hat Google ja eine ganze Reihe von Stärken, die vielleicht nicht im Vordergrund wirken oder nicht plakativ daherkommen, dir aber dazu führen, aufgestellt ist.

00:26:27: Und zwar auch deswegen, wenn natürlich die KI-Transformation sehr viele ökonomische Gewissheiten durchrüttelt und es deswegen schwierig macht sich darauf so präzise vorzubereiten wie auf frühere Transformationen.

00:26:39: Denn das ist vielleicht als Abschluss des ersten Teils ein sehr wichtiger Erkenntnispunkt Frühere Transformation, nehmen wir mal die Internet-Transformation, die Cloud-Transformation oder die Social Media-TransFormation.

00:26:51: Die war für Fachleute immer schon relativ früh gut erkennbar.

00:26:55: in welche Richtung geht das hier?

00:26:57: Was sind die Punkte, die wir beachten müssen?

00:26:59: Was wird vielleicht der Punkt sein, der unser Geschäftsmodell am stärksten verändern wird?

00:27:03: Bei KI ist genau diese Gewissheit so nicht mehr vorhanden!

00:27:07: Es ist extrem schwer zu sagen, welche Hebel bei künstlicher Intelligenz in einem und zwei in fünf Jahren die entscheidenden in welcher Branche sein werden.

00:27:16: Nicht nur weil es da viele gibt sondern weil auch immer neue Säubungsstellen auftreten.

00:27:20: Im jüngster Zeit zum Beispiel hat man gemerkt dass Token also die Berechnungswährung für KI das was man braucht um KI Anfragen zu bearbeiten compute die rohe Rechenpower in den Rechenzentren und dass diese Token wahnsinnig schnell sehr teuer werden können.

00:27:35: und je besser und größer die Modelle sind umso teurer wird das auch.

00:27:38: Will sagen, wenn man immer mit dem größten und besten Modell rechnet dann kostet irgendwann eine normale Taschenrechnerabfrage irgendwie dreiundfünfzig Dollar und das führt nicht unbedingt in den Effizienzhimmel und schon gar nicht in den Kostenhimmeln.

00:27:51: vorsichtig gesagt Wenn wir also sehen wie viele Gewissheiten plötzlich so nicht mehr da sind Dann müssen wir darauf schauen, wie die Entwicklung von KI passiert ist.

00:28:00: Welchen Anteil Google daran hatte und warum?

00:28:03: Und wie Google vielleicht ein bisschen langsamer war als zum Beispiel ChatGPT.

00:28:07: Der erste große Themenblock ist Google hat die KI, wie wir sie heute kennen quasi erfunden aber sich ein bisschen selbst im Weg gestanden.

00:28:16: Ich habe genau dazu Wieland Hohlfelder nochmal gefragt Wir entwickeln unsere eigene KI Hardware, also zu einer Zeit zu der Nvidia noch hauptsächlich Grafik hatten für Gamers gebaut hat.

00:28:39: Und dann im Juni haben acht Google Forscher das Papier veröffentlicht dass die gesamte KI Welt auf den Kopf gestellt hat.

00:28:47: Ja, ich habe es vorhin schon erwähnt.

00:28:49: In der Tat, wenn die Google Aid, dieses essentielle Paper, dieses wissenschaftliche Paper was die Welt verändert hat geschrieben haben, das Intention is all you need ist eine Vertiefung wert.

00:29:02: Nicht nur weil es ein Papier war, was bei Google entstanden ist von Leuten, die bei Google gearbeitet haben auch ganz offiziell sondern weil es innerhalb von Google auch eine Zeit gedauert hat bis man den Wert davon erkannt hat.

00:29:14: Interessant aus deutscher Perspektive ist übrigens, dass einer der Google-Aid eigentlich sogar eine der Treiber dieser Google-Ad Jakob Uschkorait war.

00:29:22: Das ist der Sohn von Hans Uschcorait und beide sind absolute Top KI Forscher aus Deutschland!

00:29:29: Wir sagen, das ist ein weiterer Beweis dafür, dass wir in Deutschland eine ganze Reihe von sehr klugen KI-Köpfen haben.

00:29:35: Dass wir aber in Deutschland bisher zu wenig Anreize haben damit diese Leute A hier bleiben und B hier arbeiten Und C hier weiter auch die Unternehmen entwickeln können, die sie gerne entwickeln würden.

00:29:47: Jocopus Gereit hat zum Beispiel einen Unternehmen gegründet.

00:29:50: Er möchte im Prinzip eine Art KI für biologische Anwendungen herstellen, ein sehr interessanter Ansatz.

00:29:57: aber er hat das selbstredend in den Vereinigten Staaten getan nicht nur weil er da gute Kontakte hatte sondern weil es dort einfacher ist.

00:30:04: Das ist einer der großen Schwächen in Deutschland dass wir hier Forschende haben die wirklich High End und Weltspitzenklasse sind das aber der Übertrag von den Forschungsergebnissen schwer ist.

00:30:18: Nicht nur der Bürokratiewegen, nicht nur der Überregulierung wegen sondern auch weil in Deutschland kleine Unternehmen mittelständische Unternehmen ich würde sagen sogar selbständige ziemlich argwönisch betrachtet werden vom Staat einerseits von der Gesellschaft andererseits.

00:30:33: Aber auch ich glaube, dass wir wenn wir an der KI-Transformation teilhaben wollen.

00:30:38: Dass der nächste Jakob Uschgereit sein nächstes Attention is all you need Papier in Deutschland schreibt und in Deutschland auch zu einer Firma werden lässt das wir dann hier sehr stark nach liefern müssen was die Angenehmheit der Umstände gerade für Selbstständige und kleine Unternehmen uns Startups angeht.

00:30:54: diese Google-Aid haben also Attention Is All You Need geschrieben mit über hunderttausend Zitierungen.

00:31:01: Das Papier ist die Grundlage aller Chatbots, die wir heute kennen.

00:31:04: ChatGBT, Cloud und Google Gemini ja ohnehin.

00:31:08: Was genau sagt dieses Papier?

00:31:09: Ich hatte ja schon angedeutet das neuronale Netze quasi das Skelett der künstlichen Intelligenz dass diese neuronalen Netze Bilder zwar ganz gut erkannt haben bei Texten aber große Schwierigkeiten hatten.

00:31:21: Und da ist mit diesem Papier Attention Is All You Need benannt natürlich nach dem Beatles Song ein neuer Vorschlag gemacht worden.

00:31:30: Und dieser neue Vorschlag sollte Transformer genannt werden, wenn wir Chat GPT sagen dann ist Chat relativ klar und GPT heißt Generative Pre-trained Transformer und Transformer kommt genau aus diesen Papier.

00:31:44: was also ist in diesem Papiere passiert?

00:31:46: Ganz einfach!

00:31:47: Man hat die Aufmerksamkeit für einen Text versucht, sinnvoll zu messen und sinnvoll handhabbar zu machen.

00:31:56: Interessanterweise gibt es hier eine Parallele zu dem Page-Rank von Google von und die restlichen sieben haben in den Papier nämlich vorgeschlagen, dass man versucht die Aufmerksamkeit die auf ein Wort gerichtet ist dadurch das sich andere Wörter im Text auf dieses Wort beziehen diese Aufmerksamkeit zu benutzen um einen Text zu dekodieren.

00:32:20: Das heißt, es sind nicht nur aneinandergereite Wörter.

00:32:23: Die versucht die KI irgendwie einzusortieren und irgendwelche Formulierungen versucht miteinander in Zusammenhang zu bringen und dafür eine Mustererkennung herstellt sondern macht einer Art Hierarchisierung der Worte in einem Text.

00:32:35: Und wenn sich zum Beispiel einen ganzen Nebensatz auf ein Wort bezieht das Auto dass ein gelbes Dach hat und von A nach B fährt dann scheint ja weil der Nebendsatz dich darauf bezielt dieses Wort auto ziemlich wichtig zu sein.

00:32:48: Und diese Aufmerksamkeit, die durch Worte und Begriffe und Sätze in Texten auf einzelne Worte- und Begriffe gerichtet werden.

00:32:56: Diese Aufmerksamkeit ist genau die aus dem Papier.

00:32:59: Plötzlich haben Texte nicht nur eine Aneinanderreihung von irgendwelchen Worten bedeutet sondern hatten eine Sinnhierarchie.

00:33:07: Genau das steckt hinter diesen großen Chatbots!

00:33:11: Die Sinnhärarchie nun ist eine Art statistische Verteilung.

00:33:14: Es gibt ganz viele Leute, die sagen KI ist heute eigentlich nicht mehr als ein stochastischer Papagei.

00:33:19: Stochastik ist da also die Wahrscheinlichkeitsrechnung.

00:33:22: Natürlich funktioniert heute ein KI-Chatbot so, dass er die Wahrscheinlichkeit berechnet mit der einen Wort auf ein anderes Volk.

00:33:29: Das ist ein bisschen vereinfacht aber das ist die Grundregel.

00:33:32: und trotzdem glaube ich, dass durch dieses Papier und vor allem die Forschung danach auch und insbesondere von Google deutlich geworden ist wir haben hier einen Durchbruch erzielt, der irgendwann ab einem Zeitpunkt X hinausgehen wird über die bloße Wahrscheinlichheit denn inzwischen werden ja KIs nicht mehr nur mit diesen Mustererkennungen von Texten trainiert sondern auch durch andere Arten zu lernen.

00:33:54: Das hat Google übrigens zwischendurch noch mal rausgefunden, andere allerdings.

00:33:57: auch muss man dazu sagen dass es nicht ausreicht alleine mit dieser Aufmerksamkeitsfunktion in einem Text die Hierarchie der Wort zu bestimmen und daraus die Wahrscheinlichkeit Suppe zu kochen die am Ende als sinnvoll erscheinender Text ausgegeben wird.

00:34:11: Da ist übrigens ein wesentlicher Punkt der Google gegenüber vielen anderen Unternehmen heraushebt nämlich diese radikale Forschungsorientierung.

00:34:20: Bis heute veröffentlicht Google samt der Tochterunternehmen über tausend KI-Papiere im Jahr.

00:34:26: Will sagen, da kommt jeden Tag ungefähr drei wissenschaftliche KI Paper raus – das ist mehr als jedes andere Unternehmen!

00:34:35: Allein in diesem Jahr plant Google einhundertachzig Milliarden Dollar zu investieren, in künstliche Intelligenz und drumherum.

00:34:41: Und das gilt zwar natürlich für alle Bereiche von den Chips über Forschung bis hin zu ganz konkreten Produkten klar aber das ist eine Größenordnung von der wir hier sprechen die fast kein anderes Unternehmen erreichen kann.

00:34:53: Und trotzdem muss man sagen dass Papier der Google Aid hat Google nicht optimal ausgenutzt.

00:35:00: Das kann man so zusammenfassen vorsichtig gesagt Man kann sogar sagen, dass die Google-Aid da gibt es lange und interessante Betrachtung zu innerhalb von Google zu lange missachtet worden sind dafür was sie auf die Beine gestellt haben.

00:35:12: Und das was dahinter steht ist wichtig zu begreifen weil es gleichzeitig ein Vorteil und einen großen Nachteil von Google bedeutet.

00:35:19: der sogenannte Innovators Dilemma.

00:35:22: Das ist ein Begriff, der in der Start-up-Welt und der Innovationswelt extrem geläufig ist.

00:35:27: Der stammt von Clayton Christensen von aber im Prinzip das große und gerade innovative Firmen bei der Selbstdisruption oft zu lange zögern.

00:35:39: Das Innovatorsdilemma ist im Digitalen nochmal radikaler geworden und ist bis heute eines der größten Probleme, vor der digitale Firmen stehen.

00:35:47: Mit der KI-Transformation wird das sogar noch mal intensiviert!

00:35:51: Was genau bedeutet es?

00:35:52: Dazu kenne ich eine kleine Anekdote erzählen aus dem zwanzigsten Jahrhundert.

00:35:56: Damals war Digitalisierung mit Computern schon im Gange und einer der ersten Datenträger die dort diese Computerisierung mit ermöglicht haben ab den Siebziger und Achtziger Jahren waren Disketten.

00:36:08: Das Ketten sahen ungefähr so aus wie das Speichereiken in manchen Programmen.

00:36:12: Das wird bis heute als Synonym für, das muss ich jetzt aber mal abspeichern verwendet.

00:36:16: Für die Jüngeren unter uns – das waren so kleine meistens quadratische Plastikcontainer und in diesem Plastikkontainer der in der Mitte so ein Drehpinöppel hatte war eine Plastikscheibe, die man beschreiben und lesen konnte mit digitalen Informationen also Null- und Eins einer Art Magnetfläche Eine Folie auf der sogar irgendwann zweiseitig eine Fläche sehr kleinteilig magnetisiert werden konnte.

00:36:40: Und diese Magnetisierung entsprach im Prinzip den Daten.

00:36:43: Gelesen und beschrieben hatten man die in Diskettenlaufwerken, und diese Diskette waren am Anfang wahnsinnig groß nämlich vierzehn Zoll des Ketten das sind thirty-fünf Zentimeter.

00:36:54: und dieses Innovators Dilemma erkennt man ganz gut daran dass diese disketten ja auch diskettenlaufwerke brauchen wo man sie also reingeschoben hat.

00:37:03: Das Interessante ist nun, wenn man den Markt für die Hersteller von Discettenlaufwerken damals in den Siebziger und Achtziger- und Neunzigerjahren betrachtet hat.

00:37:10: Denn als die Discettenlaufwerke immer kleiner werden mussten – weil auch die Disketten immer kleiner wurden!

00:37:16: Da gelang es den Herstellern der vierzehn Zolllaufwerke nicht sich im Markt für acht Zollaufwerke zu etablieren.

00:37:22: Und die acht Zollenlaufwächshersteller scheiterten komplett an der Herstellung der fünf ein Viertelzolllaufwerk.

00:37:29: Und die wiederum haben es nicht geschafft, den Sprung von fünf ein Viertelzoll-Laufwerken auf drei Komma Fünf Zoll Laufwerke auch nur ansatzweise richtig hin zu bekommen.

00:37:38: Wir sagen, obwohl das dreivierfünftmal passiert ist dass die Standard-Diskette kleiner wurde Haben sie Unternehmen, die dafür entwahren Nicht geschafft voraus zu sehen in welch Richtung es geht.

00:37:47: Das ist ein bisschen eine lustige Anekdote, aber Google hat einen Gegenmittel gefunden und das hängt eben auch damit zusammen dass sie sehr häufig einfach wissenschaftlich publizieren statt nur Schnöde zu patentieren.

00:37:59: Das ist der Gedanke, dass andere an irgendeiner Stelle irgendwann vielleicht darauf kommen wie man eine Technologie sinnvoll verwendet um einen neuen Markt zu schaffen, um Disruption zu schaffen.

00:38:10: Um eine Innovation voll auszuschöpfen.

00:38:12: und dann hat Google halt diesen Vorteil ausgespielt das sie durch den gigantischen Erfolg der Suchmaschine im Prinzip unbegrenzt Geld hatten und zwar schon sehr lange.

00:38:19: Sie haben die Unternehmen die es geschafft haben statt ihrer ihre Innovation sinnvoll umzusetzen einfach gekauft.

00:38:25: Das ist mehrmals passiert und das ist auch klar, dass Google auf diese Weise mit den Innovators Dilemma über Jahrzehnte ziemlich gut umgegangen ist.

00:38:34: Und plötzlich aber hat das bedeutet, dass sie zu lange gewartet haben?

00:38:37: Die Frage ist natürlich ob es an dieser Stelle wichtig ist in den Köpfen der Menschen der Erste zu sein oder einen langfristigen Vorteil zu haben dadurch, dass man an allen entscheidenden Fronten unterwegs ist.

00:38:48: Genau dazu habe ich noch mal Willand Hoffelder gefragt.

00:38:52: Wall Street Analysten sprechen im Kontext, können Sie Intelligenz ja oft anerkennen von Google's heiliger Dreifaltigkeit.

00:38:59: Gemeint sind damit zum einen die eigenen State-of-the-art KI Modelle wie Google Gemini eine gigantische Cloud Infrastruktur mit selbst entwickelten Team YouTube und die breiteste Datenbasis aller großen Tech Unternehmen – von Search, Maps über YouTube bis zu den Millionen Fahrkilometern unserer Wehmufflotte.

00:39:20: In der Tat ist diese Dreifaltigkeit auf der einen Seite eine eigene Infrastruktur und Klaut zu haben, auf der zweiten Seite eigene Chips zu haben und auf der dritten Seite wirklich sehr viele Daten zu haben etwas was für andere schwierig aufzuholen lässt und trotzdem nicht unmöglich.

00:39:35: Tatsächlich hatte Google schon relativ früh sehr fortschrittliche KI.

00:39:39: im Sommer-Zweißen-Zweiundzwanzig also vor der Veröffentlichung von ChatGPT wurde zum Beispiel ein Google Engineer gefeuert weil er hauptet hat, die KI würde ein Bewusstsein entwickelt haben.

00:39:50: Im Sommer im November kam Chatchi Pithil dann erst raus.

00:39:55: aber es ist auch klar es gibt eine Vorgeschichte vielleicht sogar zwei Vorgeschichten die man erzählen kann warum Google die KI zwar schon hatte sie aber noch nicht veröffentlichen wollte.

00:40:05: und sie reicht tiefer als die Erklärung von Wieland das natürlich der Name google verbunden ist mit einer digitalen Qualität und deswegen können startups irgendwas auf den Markt bringen.

00:40:14: Wir gehen zurück ins Jahr Zwei-Tausendzehn, um zu verstehen wie Google funktioniert.

00:40:18: Warum Google so gehandelt hat und warum Google bei KI eben am Anfang etwas hinterhergelaufen zu sein scheint.

00:40:25: Im Jahr zwei-tausendzehnt hat der damalige Google CEO Eric Schmidt, keiner der Mitgründer, sondern einer den die Mitgründe geholt haben und der sehr viele von den urstrategischen Entscheidungen getroffen hat für Google heute berühmt und erfolgreich ist.

00:40:39: Erich Schmidt wie gesagt, hat es in einem Zitat öffentlich gesprochen von der sogenannten Creepy Line.

00:40:47: Die Creepy line das sei etwas laut Eric Schmidt wo man versuche dran zu kommen und vielleicht manchmal sogar drüberzukommen wo man aber ein bisschen aufpassen müsse.

00:40:57: diese Creepy Line ist der Punkt, ab dem man sich gruselt.

00:41:01: Und bezogen war das ganz konkret darauf, dass Google versucht hat vorher zu sagen was Leute wollen könnten noch bevor sie es selber so richtig merken!

00:41:09: Auch das hatte einen interessanten Hintergrund, denn Google hat damals schon gemerkt übrigens auch mit Hilfe von Machine Learning also eine Art von KI dass viele Menschen mit Google nicht so richtig umgehen können.

00:41:19: die suchen etwas können es aber nicht ausreichend gut beschreiben und kriegen deswegen nicht ausreichend gute Ergebnisse.

00:41:25: Deswegen ist es wichtig für eine Suchmaschine seine high end Suchmaschinen gewesen zu verstehen was wollen die Leute denn eigentlich auch wenn sie's nicht richtig ausdrücken können.

00:41:34: Diese Creepy Line hat sich ein wenig verselbstständigt.

00:41:37: Es gab zwischendurch auch später eine Dokumentation über Google, die Creepy line hieß vor allem hat aber Google auch eigene Experimente gemacht immer wieder natürlich digitale Experimnte.

00:41:48: zum Beispiel im Juni Im Sommer zwölf wurden die Google Glasses vorgestellt.

00:41:56: Und Google Glass war Googles Versuch mit Augmented Reality umzugehen.

00:42:01: Das war damals, daher kam übrigens auch später Mark Zuckerbergs Metaverse Verwirrung.

00:42:06: Aber das war damals der Gedanke, dass diese Verschmelzung von dinglicher und digitaler Welt, dass das das nächste große Ding sei.

00:42:13: Und Google Glass war eine relativ normale Brille.

00:42:15: die hatte bloß rechts oben so einen kleinen Glashaken auf den etwas draufprojektiert wurde.

00:42:20: man konnte also mit Google Glass immer auch einer Art Monitor vor den Augen haben.

00:42:25: gleichzeitig hatte Google Glass aber auch eine Kamera!

00:42:32: Creepy für viele Leute, dass jemand eine Brille aufhat mit der ich gefilmt werde während wir uns unterhalten.

00:42:38: Das war ein Szenario wo das ohnehin schon für das Durchleuchten deines Online Verhaltens bekannte Google einigermaßen große Probleme mitbekommen hat.

00:42:48: Um es kurz zu machen, gab es eine dramatische Überschreitung genau dieser Creepy Line.

00:42:53: Ich würde sogar sagen das ist bis heute zumindest bei Teilen von Google eine Art Trauma gewesen unter anderem deswegen weil man im Silicon Valley relativ schnell einen Begriff erfand für die Leute die Google Glass angezogen haben nämlich Glass Hole.

00:43:08: Und dieser ein bisschen lustiger abwertende Begriff hat dann dazu geführt, dass Google gemerkt hat oh wow.

00:43:13: Wir haben die Creepy Line überschritten.

00:43:15: das war keine gute Idee.

00:43:16: wir haben einen messbaren Schaden davon getragen zumindest wenn man negative Artikel als messbaren schaden interpretieren möchte.

00:43:23: geschäftlich hat google eher nicht darunter gelitten vorsichtig gesagt Aber seitdem war klar, Google hat eh ein Problem mit der Wahrnehmung in der Öffentlichkeit.

00:43:32: Weil sie durch eine Vielzahl verschiedener Mechanismen auch durch eine beherrschende Marktstellung an sehr vielen Stellen immer wieder einen Gruselfaktor hervorgerufen haben.

00:43:41: Sei es durch bestimmte Überwachungsformen sei es weil Sie irgendwann sehr aggressives Lobbying betrieben haben oder sei es, weil sie als unendrinbar galten lange Zeit so viele funktionierende gute digitale Produkt auf den Markt gebracht haben dass man gar nicht mehr an ihnen vorbeikam.

00:43:56: Stichwort Suchmarktanteil, sechsohneunzig Prozent in Deutschland zeitweise und noch immer über neunzig prozent.

00:44:02: Die Creepie-Line also hat sich so tief eingebrannt in die Köpfe denigen, die bei Google Verantwortung getragen haben das vollkommen klar war.

00:44:10: Gull kann es nicht leisten mit einem Produkt vorzupreschen was dann am Ende so gruselig ist dass sie einen Schaden davon tragen.

00:44:19: Und ich glaube das genau daher Google Zurückhaltung Bei der Veröffentlichung von KI rührte und trotzdem Creepy Line hin oder her.

00:44:26: hat das Google ihr dann irgendwann geschafft aufzuholen, wie andere eben nicht aufholen können.

00:44:31: Schauen wir uns zum Beispiel den anderen großen beherrschenden Digitalkonzernen an.

00:44:35: Apple nämlich, die über Jahre und Jahre KI nicht nur unterschätzt haben sondern gleichzeitig auch bis heute kein eigenes vernünftiges Angebot im Bereich KI hinbekommen jedenfalls nicht eines das von ausreichend vielen Leuten benutzt wird.

00:44:48: Max Zuckerberg von Meta hat das Innovative das Dilemma übrigens ein bisschen anders gelöst.

00:44:53: er hat nämlich entweder die Unternehmen die groß wurden in seinem Bereich Social sofort gekauft oder wenn sie sich nicht kaufen lassen wollten wie damals Snapchat, heute Snap zum Beispiel.

00:45:03: Dann hat Max Zuckerberg mit seinen Netzwerken einfach hemmungslos alle Features kopiert die Stories, die wir auch heute von Instagram kennen, die sind eine Erfindung von Snapchat und zwar fast eins zu eins.

00:45:13: und dieses Kopieren das ist häufiger passiert im Reiches Zuckerberg als Antwort auf das Innovators Dilemma.

00:45:19: Interessanterweise läuft auch jetzt wieder Mark Zuckerberg hinterher bei KI und gleichzeitig tut er so, als hätte die meisten KI Nutzen in der Welt.

00:45:27: Aus meiner Sicht kommt das vor allem zustande weil das Suchfenster Eins ist das automatisch mit KI-Antwort.

00:45:35: Das heißt, man sucht bei WhatsApp.

00:45:36: wer hat mir neulich noch von diesem einen Typen geschrieben?

00:45:38: Ach ja Peter.

00:45:39: und dann sucht man Peter und da ist sofort eine KI Anfrage am Start.

00:45:43: Ich bin mir nicht sicher und möchte das natürlich keinesfalls gerichtlich prüfen lassen ob auf diese Weise allein auf dieser Weise die Zahlen vom Meter zustande kommen.

00:45:50: aber ich kann mir vorstellen dass das eine Rolle spielt bei den Zahlen von KI Nutzung im Hause Zuckerberg.

00:45:57: Abgesehen davon sehen wir, dass große erfolgreiche Unternehmen dieses Innovators Dilemma häufig in einer Übersetzung münden haben.

00:46:05: Nämlich das sie gezwungen sind sich selbst zu cannibalisieren und dass das schon aus Gründen der Hierarchie in Unternehmen keine einfache Angelegenheit ist.

00:46:14: Wenn Abteilung neun plötzlich das ganze Geschäft von Abteilungen drei auffrisst, dann sorgt es im Konzern für Unruhe.

00:46:21: Und wenn Abteilungs drei eigentlich die ist, die das ganze Geld verdient?

00:46:24: Dann haben die Leute an der Spitze von Abteilung definitiv auch so viel Macht zu sagen hey ab Teilung Neun muss man ein bisschen kürzer treten.

00:46:30: Die graben uns hier das Wasser ab.

00:46:32: was wir brauchen um den Konzernen am Laufen zu halten.

00:46:35: Das ist eine reale Situation, vor der viele Unternehmen stehen.

00:46:37: Das ist quasi der Kern des Innovators-Dilemma.

00:46:40: aber Google ist immerhin viel früher als andere bereit sich selbst zu cannibalisieren.

00:46:45: Der KI Mund von Google hat schon ungefähr ein Viertelchen des Search Arms abgeknabbert und das ist gar nicht wenig Vor allem weil wir ja jetzt schon sehen dass KI Chatbots einer ganzen Generation auf eine ganz andere Art als nur Suchmaschine trotzdem immer wieder interessanter Ergebnisse liefern können Wenn wir uns ein bisschen wegbewegen von Google's großer Stärke, nämlich der Software, der Forschung dem Erkenntnisfortschritt und der Umsetzung dieses Erkenntnisfortschritts in neue Produkte.

00:47:14: Dann kommen wir zum zweiten großen Themenkomplex, nämlich die Frage ob Googles eigentlicher Vorteil nicht aus Silizium gebaut ist – die schon erwähnten Chips von Google.

00:47:25: Hier kann man mit einer Anekdote von den Jahren Und diese Anekdote existiert übrigens nur, weil Google fast von Anfang an ein Messfetisch hatte geradezu.

00:47:35: Will sagen, Google hat alles gemessen was ich irgendwie messen ließ um sofort zu erkennen wer verhält sich im digitalen Raum wie?

00:47:44: Wie könnten wir darauf reagieren?

00:47:47: Diese Anekdate von zwei tausend dreizehn bezog sich darauf.

00:47:50: das habe schon angedeutet dass immer mehr Menschen die Sprachsuche benutzt haben Auch deswegen, weil es einfach schneller ist.

00:47:56: Weil die Usability viel leichter ist und mit so einem Smartphone Bildschirm zu tippen das ist eben manchmal ein bisschen ruppelig.

00:48:02: was tut man also?

00:48:03: Man sucht einfach auf den Knopf und sagt hier Google ich suche gerade X und Z. Was gibt's denn da so?

00:48:10: Diese Sprachsuche?

00:48:11: die setzt KI voraus für eine Spracherkennung übrigens bis heute Und dann auf einmal benutzen so viele Leute die Spracherkennung, dass der Infrastrukturchef von Google-Jef Dean damals eine Rechnung anstellt.

00:48:26: Wenn jeder Android Nutzer die Sprachsuche nur drei Minuten am Tag benutzt?

00:48:31: Dann müsste Google doppelt zu viel Rechenkapazität haben wie sie zu diesem Zeitpunkt hatten!

00:48:36: Das war aber finanziell und logistisch zu diesem Zeitpunkt unmöglich.

00:48:40: Irgendwann in den Nullerjahren kam der Moment, wo Google A nicht nur der größte Energieverbraucher der Vereinigten starten wurde sondern B auch die mit Abstand meisten Server weltweit hatte.

00:48:51: Google hat ja sogar, wissen viele Leute nicht eine Art eigenes Internet mit eigenen Unterseekabeln bis unterseekabel-Internet was Google hat die die eigenen Server miteinander verbindet.

00:49:00: Für zum Beispiel dazu das schon um Zwei Tausend Elf eine einzelne Suchanfrage bei Google zwei bis drei tausend Server angesprochen hat will sagen plötzlich kommt die Situation dass durch den Erfolg von Android die KI Kapazitäten und vor allem die Rechenkapazitäten von Google nicht mehr ausreichen.

00:49:18: Was tut man also?

00:49:21: eigene Hardware und zwar die Google TPUs, Google Tensor Processing Units.

00:49:26: Hier muss man ganz kurz den wesentlichen Unterschied ein bisschen verdeutlichen.

00:49:30: Wir haben ganz normale CPUs, Central Processing units.

00:49:35: das natürlich die Herkunft da kommt TPU eigentlich her Und CPU sind die ganz klassischen Prozessoren die in Computern quasi das Hirn ausmachen.

00:49:44: Die sind eine Art digitales Schweizer Taschenmesser und die können alles ein bisschen, aber eben immer nur Schritt für Schritt.

00:49:51: Die ganze Erklärung hier ist etwas vereinfacht damit man das auch dann versteht wenn wir nicht in diesen Sphären unterwegs sind.

00:49:58: Die GPUs die Nvidia produziert das sind nichts anderes als Graphics Processing Units

00:50:03: d.h.,

00:50:04: sie sind darauf spezialisiert nicht alle Daten irgendwie ein bisschen zu verarbeiten sondern ganz spezifisch für Grafikverarbeitungen.

00:50:12: Und das ist deswegen interessant, daher kommt ja NVIDIA.

00:50:15: Weil mit dem Videospielboom seit Anfang des Jahrtausends, war die Videospiellbranche größer als Hollywood, weil mit diesem Boom plötzlich sehr viele Grafikkarten gebraucht wurden und bei der Grafikarte insbesondere beim Videospielen ändern sich die Bilder so schnell dass sie ganz viele Berechnungsprozesse gleichzeitig vornehmen müssen.

00:50:36: Das sind dann vielleicht nicht die aller tiefsten Berechnungsprozesse, aber die Gleichzeitigkeit ist hier ein wichtiger Punkt.

00:50:42: Die GPUs von Nvidia waren also am Anfang Grafikprozessoren und waren dann wegen dieser Gleichzeitlichkeit der Berechnung auch gute KI-Prozessoren – deswegen hat Nvidia schon relativ früh gemerkt wir sollten nicht nur Grafik sondern auch KI berechenbar machen!

00:50:56: Die GPU's mit ihren gleichzeitigen Berechnungen allerdings, die waren auch wieder relativ breit aufgestellt für KIs….

00:51:03: TPUs dagegen, die Tensor Processing Units.

00:51:06: Die waren sehr präzise zumindest am Anfang auf Google's Bedürfnisse aufgelegt und zwar als eine Art Prozessor der eigentlich nur eine Sache, die dafür aber absolut perfekt beherrscht nämlich sogenannte Matrix Multiplikationen.

00:51:18: Die Matrix Multiplications sind die mathematische Basis dieser Mustererkennung of Speed das was künstliche Intelligenz eigentlich ausmacht.

00:51:27: Und der Vorsprung von Google liegt in der vertikalen Integration Nämlich, dass Google nicht nur diese Hardware selbst herstellt sondern auch die Software dazu.

00:51:37: Und gleichzeitig auch noch die Anwendung, die mit Hardware und die hardwaresteuerende Software und der Software-Lehrer, der da draufkommt und der Anwendungslehrer der darauf kommt.

00:51:45: Diese ganzen Mechaniken werden von Google kontrolliert und eben aufeinander abgestimmt.

00:51:52: Gleichzeitig hat Google, das habe ich eben schon angedeutet, schon sehr lange den Bedarf an extrem schneller transkontinentaler Kommunikationsfähigkeit auch zwischen den Chips.

00:52:01: Und das ist deswegen wichtig weil so bei Google von Anfang an riesige Chips-Netzwerke möglich waren!

00:52:07: Das bedeutet, dass man nicht nur einen Chip hat berechnen lassen sondern Informationen von vielen Chips mehr oder weniger gleichzeitig berechnend lassen konnte weil die Kommunikation zwischen den Chips so extrem schnell war das das Gesamtergebnis am Ende von einem Chip zusammengesetzt werden konnte.

00:52:22: In der Folge ist Google heute einer der größten Chip Hersteller der Welt ohne auch nur einen einzigen Chip jemals im Laden verkauft zu haben.

00:52:30: Google hatte also Angst, dass durch die Sprachsuche, durch Android und durch die Frühform von Machine Learning-Spracherkennung plötzlich die Infrastruktur nicht mehr ausreicht.

00:52:39: Hat deswegen eigene Infrastruktur gebaut und ist heute deswegen im Prinzip die einzige große echte Alternative zu Nvidia Und das ist ein großer Vorteil für den Konzern.

00:52:49: Google is der Einzige von den großen KI-Konzernen, der nicht ganz unmittelbar von Nvidia abhängig ist.

00:52:56: An dieser Stelle ist es wichtig, auch über den Punkt zu reden der bei Google im Raum steht oder eben nicht im Raum zu stehen scheint.

00:53:02: Auch angesichts der Kooperation zwischen Schwarz-Digits die diesen Podcast ja mit produzieren und Google Workspace.

00:53:09: Die Rede ist natürlich von digitaler Souveränität.

00:53:12: Das ist deswegen ein wichtiger Punkt weil kritische Infrastruktur eben genauso heißt Weil sie abhängig machen kann.

00:53:18: Google hat im Prinzip aus Unternehmenssicht schon sehr früh verstanden dass Sie digital souverän sein müssen Ein Gefühl dafür, was digitale Souveränität heißt und was es wert ist.

00:53:29: Genau aus dieser Perspektive ist ja digitales Souveranität im Bereich KI deutlich schwerer herzustellen als in anderen Bereichen zum Beispiel das Plattform- oder Software angeht weil es so viele unterschiedliche Komponenten hat.

00:53:41: Wie gesagt, heißt digitale Souveränität gerade im Bereich KI nicht autarki.

00:53:45: Nicht dass alles immer nur aus Europa kommt.

00:53:48: in diesem Kontext ist es ja auch wichtig zu begreifen der Vorsprung von Unternehmen wie Google Entropic OpenAI Der ist eben nicht ganz leicht aufzuholen.

00:53:56: Digitale Soverenität im Google Kontext heisst deswegen zum Beispiel bei dieser Workspace Kooperation das die wesentlichen Verarbeitungsmechanismen nicht nur in Europa und Deutschland passieren sondern auch dass man davon profitieren kann von den neuesten Entwicklungen im Silicon Valley ohne gleichzeitig erpressbar zu werden.

00:54:14: Das ist im Zweifel eine Verhandlungsfrage, welche Daten wer wo wie wann nutzen kann und an welchen Stellen man austauschbar handeln kann oder an welchem nicht?

00:54:23: Und ich glaube dass das deswegen mit Google leichter und verständlicher erklärbar ist weil Google ohnehin eine komplette vertikale Integration hat.

00:54:31: Es gibt praktisch kein Unternehmen was Google den Stecker ziehen könnte und dann könnten sie ihre KI nicht mehr verwenden!

00:54:38: Das ist ein sehr entscheidendes Kriterium.

00:54:40: Und wenn man dieses Kriterium dann überträgt, wie bei der Workspace Kooperation.

00:54:45: Dann ist eben auch klar hier es ist leichter eine bestimmte Form von Unabhängigkeit zu erreichen und zwar egal ob das jenige Unternehmen in den Vereinigten Staaten sitzt oder nicht.

00:54:54: Es geht hier um die messbaren, um die geschäftlichen und die technologischen Kriterien.

00:54:59: In diesem Bereich ist übrigens auch eine wertvolle Diskussion, gerade wenn man sieht wie wichtig Chips für Google waren damit sie überhaupt aufholen konnten was das aus EU-Perspektive bedeutet.

00:55:09: Digitale Souveränität im Bereich KI.

00:55:11: Brauchen wir mittelfristig eigene KI-Chips Fragezeichen?

00:55:15: Ich glaube, diese Frage muss man früher oder später mit Ja beantworten.

00:55:19: Müssen wir offensiv in die Chipindustrie investieren – auch diese Frage würde ich mit ja beantwortEN!

00:55:24: Umso schmerzhafter übrigens dass sehr lange auch im Rahmen einer aus heutiger Sicht falsch verstandenen Globalisierung Kapazitäten und Knowhow was Chipherstellung angeht entweder in den Vereinigten Staaten verkauft worden sind oder nach China ausgelagert worden.

00:55:39: Auch im Bereich Chip-Herstellung war übrigens Deutschland eine ganze Zeit lang gar nicht so schlecht.

00:55:44: Stichwort Infineon, ein Ende der neunziger Jahre quasi ausgelagertes Startup von Siemens.

00:55:50: Diese Halbleiter – so hat man damals das was heute Chips heißt genannt wenn wir auf Krampf ein deutsches Wort haben.

00:55:57: für mich hört sich halbleiter inzwischen irgendwie an wie Gesichtserker und man möchte auf krampf irgendwie ein deutsches Wort haben.

00:56:02: aber vielleicht ist halbleit ja auch ein schöner Begriff den wir wieder positiv aufladen können Aber diese halbleite Hersteller natürlich brauchen wie die wieder hier.

00:56:10: Infinion übrigens hat in gewisser Weise diesen KI-Boom auch nicht voll mitgenommen, sie sind aber inzwischen dabei zumindest den Versuch zu wagen das sinnvoll aufzuholen und ich glaube das ist auch notwendig dass ein so wichtiger Teil für diesen KI Boom wie Chips eben auch in Europa und in Deutschland hergestellt wird.

00:56:28: Und die Diskussion die man dafür kann ist im Prinzip eine von zwei unterschiedlichen Herangehensweisen was künstliche Intelligenz angeht.

00:56:37: Das eine ist die Nvidia geprägte, da ist also jemand der so High-End Chips macht und er sich eine Vielzahl von Partnerschaften sucht.

00:56:45: Und zusammen versucht gewissermaßen dezentral mit vielen unterschiedlichen Geschäftsmodellen den Fortschritt im Bereich KI voranzutreiben ein eigenes Ökosystem mit Partnern haben und das andere ist ein eigener Ökosesystem zu besitzen sowie Google das macht.

00:56:58: Beides hat Vor- und Nachteile.

00:57:00: Und beides ist alles andere als eine Garantie, dass man es schafft am Frontverlauf des Fortschritts zu bleiben nicht nur zu sein sondern vor allem auch zu bleiben Denn im Moment wird natürlich für KI unendlich viel mehr Geld ausgegeben als es einbringt.

00:57:14: Deshalb ist die Hoffnung auch in Zukunft immer noch führenden Bereich KI zu sein das einzige, was den Geldfluss an KI-Firmen aufrechterhält.

00:57:22: Man braucht also eine Erzählung wie man auch in Zukunft und erst recht in Zukunft noch viel mehr Geld verdient.

00:57:29: Und da gibt es unterschiedliche Betrachtungsweisen.

00:57:32: Wird das Prinzip Nvidia oder das Prinzip Google am Ende die Nase vorn haben?

00:57:37: Was ich ihn gefragt habe ist worin genau er glaubt dass der Vorteil von Google bestehen würde.

00:57:43: Aber das eigentlich Entscheidende ist ja nicht ein einzelner Vorteil, sondern der komplett vertikal integrierte Stack wie wir gerne sagen.

00:57:52: Wenn wir die nächste Chip Generation entwickeln wissen wir genau was unsere Modelle brauchen und wenn wir den nächsten Modellen entwickeln, wissen wir Genau was die Hardware der nächsten Generation leisten wird also ein sogenanntes Flywheel Und wir haben Milliarden von Nutzerinnen-Nutzer sowie deren Input.

00:58:12: Darüber können wir dann auch die nächste Generation der Medaille wieder optimieren.

00:58:16: Für agentische Workflows ist das sehr, sehr entscheidend!

00:58:20: Die Geschwindigkeit und die Kosten spielen hier eine große Rolle Und genau hier zeigt sich auch der strukturelle Vorteil unseres Full-Stack Ansatzes in der Praxis.

00:58:31: Kompromisse muss dafür niemand eingehen und von diesem Vorteil profitieren längst auch andere.

00:58:37: Apple hat sich für unsere Infrastruktur entschieden.

00:58:39: Ab September, es stehen hinter jeder aufwendigen Serie an Frage Geminal Google Cloud.

00:58:46: An Tropic nutzt über eine Million Google TPUs um ihre Modelle zu trainieren und OpenAI trainiert seine Modelle auch unter anderem auf unserer Google Cloud Infrastruktur.

00:58:56: Was wir also in den nächsten Jahren sehen, ist ob eine vertikale Integration im Bereich KI so wie Google sie durchführt mit ziemlich guten Ergebnissen.

00:59:05: Ob das den Vorteil ausmachen wird?

00:59:08: Oder ob das, was Nvidia, OpenAI, Microsoft und ein paar andere noch zusammen tun.

00:59:12: Ob quasi ein Partner-Ökosystem mit dezentralen und häufig machtverschobenen Ansätzen – dass sein wird, was den größeren Erfolg haben wird?

00:59:22: Das Prinzip Google versus das Prinzip Silicon Valley in gewisser Weise.

00:59:26: Denn Google ist da eine class of its own, was diese vertikale Integration angeht.

00:59:31: Das ist nicht in vielen klassischen Silicon Valley Konzernen so, denn Google is dann ein bisschen a kind künstliche Intelligenz angeht.

00:59:39: Schon Microsoft hat ja durch die OpenAI-Beteiligungen gezeigt, dass sie da ein bisschen anders herangehen als Google das tut!

00:59:45: Ich persönlich bin gespannt wie sich dieser Kampf aufstellen wird und was für Ergebnis er hervorbringen wird.

00:59:52: aber vorerst kann man feststellen, dass Google nicht nur der digitale Superkonzern der Vergangenheit war sondern auch gar nicht so schlechte Karten hat das in Zukunft zu bleiben.

01:00:01: Es gibt eine ganze Reihe von Schwächen, es gibt eine reiche von Herausforderungen und Säubruchstellen.

01:00:07: Unter anderem kann ich aus persönlicher Sicht sagen dass die Undurchschaubarkeit des Google KI-Jungles für private Anwender mich manchmal überfordert Denn aus einer privater Anwendersicht ist Google Gemini zwar durch die Niedrigschwelligkeit und die Einfachheit in der Alltagsbenutzung mit einem riesigen Vorteil versehen.

01:00:24: Als ich neulich allerdings mein zusätzliches Google Gemini Paket benutzt habe, um bei Gmail ein paar Fragen zu stellen da waren die Ergebnisse vorsichtig gesagt jetzt nicht unbedingt begeisternd.

01:00:34: Das ist aber auch kein Wunder denn inzwischen hat Google eine so komplexe und große Produktlandschaft das die Integration von KI dahinein Eigentlich eine Aufgabe ist, die man eher im Enterprise-Bereich sinnvoll tätigen kann.

01:00:45: Will sagen ich als einzelner Privatanwender in diesem speziellen Fall jedenfalls bekomme gar nicht das volle Paket von dem was eine Google KI für Unternehmen so kann.

01:00:54: Diese wichtige Unterscheidung hängt natürlich auch damit zusammen dass Google versucht in vielen Bereichen zu wildern Nicht nur der angesprochene Workspace sondern zum Beispiel auch Im Bereich von KI Shopping Was nicht nur in den nächsten Jahren größer und vielleicht sogar entscheidend werden könnte sondern auch ein Ansatz, der Google eigentlich auf den Leibgeschneider zu sein scheint.

01:01:12: Da wäre es ja sehr organisch wenn Sie das updaten durch KI und irgendwie über KI-Shopping Werbung und direkte digitale Sales Momente schaffen da auch im KI Zeitalter die Nase vornzubehalten Wie ist übrigens im Bereich KI gerade nicht geht wie man also das Innovators Dilemma Nicht in den Griff bekommt Das hat ausgerechnet der andere digitale Superkonzern des ersten Vierteljahrhunderts gezeigt nämlich Apple.

01:01:38: Apple hat mit diesem gigantischen iPhone-Erfolg und dieser sehr abgeschlossenen, sehr kontrollierten Herangehensweise an digitale Innovationen zwar einen der Spitzenplätze der wertvollsten Unternehmen der Welt im Digitalbereich erobert.

01:01:51: Aber im Prinzip sind sie in sehr vielen Bereichen vielleicht kein One Trick Pony während aber ohne das iPhone ziemlich aufgeschmissen Apple Watch hin oder her, MacBook Pro hin oder Her.

01:02:02: Das sind alles gigantische Unternehmen.

01:02:04: aber aus Applesicht ist das iPhone nach wie vor das Maß aller Dinge.

01:02:09: und jetzt schaue ich mir das iPhone an.

01:02:10: wo sind da die großen Innovationen seit sonst wie langer Zeit?

01:02:14: Ich sehe sie nicht!

01:02:14: Die meisten anderen sehen Sie auch nicht.

01:02:16: Das ist noch immer das Maß einer Dinge was das Smartphone angeht Aber das liegt vor allem an Innovationen, die vor Jahren und Jahrzehnten getätigt worden sind.

01:02:26: Und dass Apple im Bereich KI versagt hat?

01:02:28: Das erkennt man zum Abschluss des Google Deep Dives in dem Bereich KI an einem so Interessanten wie vielsagenden Fakt!

01:02:36: Denn das was Apple so lustig Apple Intelligence AI nennt –was aber faktisch nur ein bisschen aufgemöbelte, aber immer noch relativ bedeutungslose Serie ist– wird ab Herbst-Zw.A.

01:02:48: in den iPhones Eine echte KI sein.

01:02:51: Eine tatsächlich funktionale KI, nämlich Überraschung die von Google In den iPhones der Zukunft steckt immer dann wenn es darauf ankommt plötzlich Google Gemini im Gewand von Siri Das wichtigste Produkt von Apple das iPhone bekommt gewissermaßen ein KI Betriebssystem dass von Google stammt.

01:03:08: Hier werden Erinnerungen wach an IBM und Microsoft.

01:03:12: Als IBM als Weltmarktführer für PCs dachte, ach Betriebssystem und Software das können wir auch an Microsoft rausgeben.

01:03:17: Und dann stürzt sie IBM ab und Microsoft wurde so groß wie es heute noch ist.

01:03:22: Vielleicht werden wir das hier wieder erleben.

01:03:24: Fragezeichen?

01:03:25: Ich glaube zwar dass Apple eine ganze Reihe von Assen im Ärmel hat Aber eigentlich ist es eine interessante Form von Kapitulationserklärung Dass Apple wenn es drauf ankommt KI von Google einsetzt.

01:03:36: Und gleichzeitig ist natürlich das größte Kompliment für Google, gerade aus Sicht von künstlicher Intelligenz und von Innovationen.

01:03:41: Plötzlich ist Apple gezwungen um überhaupt ihren eigenen Anspruch in Qualität zu erreichen, Googles KI zu integrieren – in genau den Bereich mit dem sie eigentlich groß geworden sind.

01:03:53: Nämlich das mobile Betriebssystem die mobile Plattform, das mobile Internet und in Zukunft eben die mobile KI.

01:04:01: Mit dieser kleinen Schluss-Enekdote können wir uns nochmal der Frage widmen, ob und wie Google KI verschlafen hat.

01:04:06: Natürlich habe ich dazu noch einmal Wieland gefragt.

01:04:10: Hat also Google die KI verschrafen?

01:04:13: Ich glaube unsere Nutzerinnen und Nutzern unter Markt haben inzwischen eine klare Antwort gegeben.

01:04:18: Die Googlesuche mit KI-Mode ist weltweit tatsächlich das meist genutzte KI Tool und die Nutzung von Google Gemini wächst schneller als alle anderen vergleichbaren Produkte.

01:04:29: Berkshire Hadaway hat über die Jahre eine Alphabet-Position von mehr als vier Milliarden Dollar aufgebaut und obwohl Warren Buffett ja Technologieaktien eigentlich immer gemieden hat, hat er sich gerade mit weiteren zehn Milliarden an unserer kürzlichen Kapitalerhöhung beteiligt.

01:04:46: Der Analyst Ben Thompson bringt es auch gut auf den Punkt der sagt nämlich eine bessere Option als Google ist schwerer vorstellbar Und viele renommierte internationale Medien berichten aktuell über unseren Ansatz und wie sich dieser als die langfristig wahrscheinlich erfolgreichere Strategie herausstellt.

01:05:06: Das alles zeigt eindrucksvoll, wie sehr sich die Wahrnehmung in der Stelle gedreht hat – wir investieren auch bis zu den Jahre von dem Jahr am Ende des Jahres in Deutschland fünf Komma fünf Milliarden Euro in digitale Infrastruktur und wir kooperieren unter anderem mit der Deutschen Bank Mercedes-Benz Bosch und Vodafone in Deutschland.

01:05:27: Unser CEO Sunder Pichai sagt immer, man müsse demütig bleiben wenn man versucht die Zukunft linear vorher zu sagen.

01:05:34: Ich würde hinzufügen wir über Jahre in der vordersten Reihe der Innovationen steht ist nicht auf kurzfristige Schlagzeilen oder Hypes angewiesen.

01:05:43: das Vertrauen unserer Nutzerinnen und Nutzern und unsere Kunden beweist dass wir absolut auf den richtigen Weg sind.

01:05:50: also mein Aufruf an alle Zuhörerinnen und Zuhöre versucht doch mal die Gemini App unter geminar.google oder mein Lieblingstool notebooklm unter notebookln dort google, weil ganz ehrlich sonst gibt er euch ja auch nicht mit der zweitbesten Lösung im Leben zufrieden.

01:06:06: Google hat definitiv verschlafen rechtzeitig auf den Markt zu gehen und muss dann einigermaßen eilig hinterherziehen.

01:06:13: Google hatte aber keinesfalls verschlaffen als eines der ersten wenn ich sogar das erste Unternehmen von Rang Wie wichtig und wie tief künstliche Intelligenz in der Zukunft in wirklich alle Bereiche von Wirtschaft und auch Gesellschaft eindringen würde.

01:06:27: dass wir in nur dreieinhalb Jahren bei einer KI-Transformation gleich zwei Generationen für uns haben, die im Alltag KI benutzen für praktisch alles.

01:06:38: Wo Sam Orton in twenty-fünfundzwanzig gesagt hat Für zwei Generatione nämlich Gen Z und die Millennials ist ChatGPT eine Art Liveadvisor, eine Art Lebensberater wo er so klar geworden ist diese Leute tun zu einem sehr großen Prozenter fast gar nichts mehr ohne vorher noch mal ChatGAPT gefragt zu haben das also die KI Revolution längst im Gang ist.

01:06:58: Und dass Google da geschafft hat vorne mit dabei zu sein, ist trotz des versteuerten Staats aus meiner Sicht mit eine der größten Leistungen dieses Digitalkonzerns.

01:07:07: Hat Google KI verschlafen?

01:07:09: Ja und nein gleichzeitig!

01:07:11: Die nächsten zwei drei Jahre werden zeigen ob diese spektakuläre Aufholjagd von Google dazu ausreicht ob Google auch im zweiten Viertel Jahrhundert dieses Jahrhunders zu den führenden digitalen Superkonzernen gehören wird.

01:07:24: Und mit diesem Ausblick möchte ich mich einerseits fürs Zuhören bedanken und natürlich mit euch auch genau darüber zu diskutieren, was hier im Podcast Thema war.

01:07:33: Und zwar auf den Plattformen, auf denen wir mit Tech-KI und Schmetterlinge Accounts unterhalten.

01:07:38: Zum Beispiel Instagram zum Beispiel LinkedIn zum Beispiel TikTok und natürlich liebe Grüße an Google – auch auf YouTube!

01:07:45: Vielen Dank für's Zuhören und bis zum nächsten Mal.