Ein weiterer Kimi K2-Test. Ich habe es gebeten, Ed Zitron's AI Bubble-These zu recherchieren: Das Kernargument: Diskrepanz zwischen KI-Umsatz und Investitionen Zitrons zentrale These postuliert eine signifikante und nicht nachhaltige Diskrepanz zwischen den massiven Investitionen, die in generative KI fließen, und den vergleichsweise minimalen Umsätzen, die generiert werden. Im Gegensatz zu früheren technologischen Fortschritten wie Cloud-Computing, die skalierbare Nützlichkeit und Rentabilität demonstrierten, wird generative KI als ein Dienst angesehen, der auf bestehender Infrastruktur aufbaut, mit einem stark überschätzten insgesamt adressierbaren Markt. "Diese gesamte Blase wurde durch Hype und durch offensichtliche Lügen aufgebläht, die von einem Tech-Medium verbreitet werden, das nicht in der Lage ist, aufzuschreiben, was direkt vor ihren Augen passiert." - Ich bin mir nicht sicher, ob die Zahlen unten korrekt sind (Halluzination), aber die grobe Idee ist, dass Unternehmen jährlich ~$100B in Investitionen ausgeben im Vergleich zu weniger als ~$10B in genAI-Umsätzen. Sowohl OAI als auch Anthropic verlieren Geld, und das wird wahrscheinlich noch eine Weile so bleiben. Die MSFT-Umsatznummer unten ist fraglich. Nur Nvidia ist in diesem Geschäft profitabel, und ihre zukünftigen Verkäufe hängen von der eventualen Rentabilität der anderen ab. Die Nutzung von Enterprise genAI bleibt bescheiden, daher hängt alles von der HOFFNUNG auf enorme zukünftige Verbesserungen in der Nutzung und dem wirtschaftlichen Wert von KI-Agenten und ähnlichem ab.