News AI 01/26 –

Willkommen im AI-Jahr 2026: Der große Rückblick & Ausblick

01.01.2026

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// News AI 01/26

Shownotes

Gemeinsam blicken wir zurück auf ein Jahr 2025, das uns kaum Zeit zum Durchatmen ließ.

In dieser 90-minütigen Episode versuchen Fabian Fink, Dennis Becker und Philipp Schmid, das vergangene Jahr zu entwirren. Wir sprechen über den Aufstieg der Reasoning-Modelle rund um DeepSeek R1 und analysieren den Launch der Gemini 2.0 Reihe. Besonders im Bereich Media-Gen-AI haben Highlights wie Nano Banana Pro und Veo 3 neue Maßstäbe gesetzt, die wir in der Retrospektive noch einmal genauer unter die Lupe nehmen.

Wir versuchen uns an einer Einordnung des "AI-Wahnsinns" und diskutieren, warum es 2026 vermutlich eher noch spannender als ruhiger wird. Und wir geben unsere persönlichen Wetten für 2026 ab.

Frohes Neues Jahr!

Links: Andrej Kaparthy 2025 Rückblick.

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Dennis Becker: Hallo und herzlich willkommen zum ersten AI Special des Jahres 2026 oder der letzten Folge 2025. Kommt ein bisschen drauf an, aber wir befinden uns nach dem Jahr 2025. Wenn ihr die Folge hören könnt, seid ihr gerade frisch gestartet in das Jahr 2026 und wir wollen heute in der Folge ein bisschen einmal zurückblicken, was das Jahr gebracht hat und ein bisschen in die Glaskugel schauen, was wir denn denken, was uns das nächste Jahr so alles bringen wird. Wir haben natürlich auch ein paar Thesen, die unsere Hosts letztes Jahr aufgestellt haben, mal zu gucken, okay, wie gut hat sich das denn bewahrheitet, was damals gesagt wurde und ja gucken wir mal, wohin uns die Folge trägt. Ich bin Dennis zusammen heute im Studio mit Fabi Fink, hallo und dem
Philipp Schmid: Philipp
Dennis Becker: Schmid. Erlaube ich mir das hinten dran zu setzen.
Fabian Fink: Was ist, wenn ich geheiratet hab und mittlerweile
Philipp Schmid: dann würden wir uns erst mal drüber beschweren, dass Du uns ja nix erzählst. Du meldest dich ja nie bub.
Dennis Becker: Direkt direkt im Urlaub, son Las Vegas Ding gedreht.
Fabian Fink: Yes.
Dennis Becker: Sehr gut. Wie heißt der jetzt? Was wär ein schöner Was wär ein schöner Was welchen Nachnamen würdest Du dir wünschen? Boah.
Philipp Schmid: Deep mind, Philipp Deep mind. Hat der Deep mind geheiratet?
Fabian Fink: Nee, ich weiß nicht, ich hab ja nie Gedanken darüber gemacht.
Philipp Schmid: Das ist Hast Du 'n verdammanteres, wenn Du heiraten? Also
Dennis Becker: also Bäcker ist irgendwie relativ langweilig und Standard, aber ich bin auch damit zufrieden, dass es so langweilig und Standard ist. Das ist eigentlich also es gefällt
Philipp Schmid: mir gut. Also ich
Fabian Fink: find's schön, dass egal wo ich auf der Welt bin, Menschen relativ einfach meinen Namen aussprechen können.
Philipp Schmid: Ja, ja.
Fabian Fink: Das finde ich von Vorteil und generell finde ich's schön, dass in unserer Gesellschaft nicht mehr so viel Wert auf den Nachnamen gelegt wird, sondern Du bist ja eigentlich der Dennis oder der Fabi und nicht der Herr Becker. Das ist, ich weiß nicht, das klingt wie mein Mathilehrer.
Dennis Becker: Ja, das ist stimmt. Also Herr Becker.
Philipp Schmid: Vielleicht sollte man selber jetzt einfach mal 'n bisschen verändern, nur noch mal 'n Nachname anspricht. Bevor das nächste Jahr?
Dennis Becker: Ja. Ich hab ja einmal gefragt zusammenzufassen, was wir in der programmier.bar so im letzten Jahr besprochen haben, was wir also in den AI News und und ein 2 auch Folgen abseits der AI News, vor allen Dingen über KI berichtet haben, so noch mal ein bisschen zu gucken, hier was waren denn die Releases und die großen Sachen, die dort so passiert sind in natürlich irgendwo ein Blick aus 'ner eigenen Bubble, also aber ich hoffe die größten Sachen haben wir irgendwo mitgegangen. Und wenn man so zurückblickt, zumindest auch mein Eindruck so, also ja, auf der einen Seite krass, die Zeit vergeht so, es ist wieder ein Jahr vorbei und andererseits dann irgendwie, wo wir Anfang des Jahres waren und was da dann rauskommen ist und was alles noch so in der Zeit passiert ist, ist doch schon irgendwie auch wieder relativ viel Neues rausgekommen und hat sich ganz schön weiterentwickelt. Philipp guckt mich grad so an, als ob ich das noch untertreibe und
Fabian Fink: ja, dass ich Letztes Jahr die Zeit waren wir kurz vor Deepseak, dem ersten Deepseak Modell.
Dennis Becker: Ja. Ist richtig, genau, also so im ersten Quartal Deepseak R1 war so 1 der großen Sachen und glaub so das erste Mal Also das heißt das erste Mal, ich ihr habt im Recap auch schon von Agens gesprochen, aber dass es so ein bisschen schon größer wurde und Gemanite 2 Punkt 0. Das ist auch im Und
Fabian Fink: was mir spontan auch noch einfällt, MCP war noch nicht im Hype, Cursor war noch 'n kleines Start-up, sag ich mal. Ja, vor
Philipp Schmid: allem, ich mein, das war so die Zeit, als wir, ich glaub Philipp, als wir den Recap gemacht haben, war's ja auch so, Reasoning war ja grade so das das große neue Ding. Ich mein,
Fabian Fink: weil das ja vorher so war's. Also ich mein, man spekuliert jetzt, dass Antropic mit Cloud 3 Punkt 5 das erste Reasoning Modell war, aber die ist nie so wirklich gepusht haben, aber ja, Open AI mit o free, was kurz vor Weihnachten so geteast würde als AGI glaub ich war's, aber nie wirklich rausgekommen ist dann am Anfang, aber ja.
Philipp Schmid: Ja. Ja, ich glaub so eine der Hypothesen war ja, glaub ich, die Du auch auch das nix, ja. Also dass Entschopic auf jeden Fall bald ein Riesening Modell rausbringen würde. Also einfach noch mal zum Vergleich, wo Du auch gemeint hast, so man munkelt, dass sie schon 1 hatten, aber es war noch eine von unseren Hypothesen, dass da auf jeden Fall 1 kommen wird im nächsten Jahr. Und wenn man jetzt schon sieht, dass das einfach schon Teil des Standards bei allen mittlerweile ist, so waren es schon noch mal andere
Dennis Becker: Zeiten. Ja, wo wir grad schon bei Reasoning sind, auch das war ein Take von dir, Philipp, in der Erfolg vor einem Jahr, dass so ein bisschen die Modelle vor allen Dingen schlauer werden durch mehr Zeit des Überlegens, also in die Inference Time größer wird und damit auch so ein bisschen die die Scaling Laws, die damals gesagt wurden, das ist son bisschen die Grenze, dass die das Ganze limitieren. Findest Du, das ist passiert oder ist schon auch die Modellgröße und das, was in dem Training passiert ist, auch noch deutlich weiter skaliert als vielleicht wir antizipiert haben letztes Jahr?
Fabian Fink: Ich mein, ich weiß nicht, ob's noch kommt, aber Du hast ja geteilt, also man soll ja auch oder ich soll ja auch sagen, dass meine größte Fehleinschätzung von 20 25 war und was ich mir überlegt hab, vor allem im Open Source Bereich ist, dass wir das Scaling nicht erreicht haben. Also klar, weil man weiß immer weniger darüber, wie viel Trainingsdaten oder wie groß die Modelle sind von Openial, von Google oder von Antropic, aber bei den Open Modellen sieht man und. Ich hätte letztes Jahr nicht gedacht, dass die Top Open Modelle, welche alle aus China ja aktuell kommen, so groß werden. Also wir hatten ja im Januar, ich hab's extra ein bisschen rausgesucht, Deepseak A1 hatte 671000000000 Parameter. Natürlich sind alles irgendwie MOIs, das heißt nur 37 sind aktiv, das heißt, wir hatten trotzdem relativ schnelle Inference noch. Dann Mini Max von ist 'n Open Modell aus China genauso groß Deep Seek V Free war dann, das ist der Update auch 600. Dann hast Du Lama 4, das Maverick, welches was releast wurde, 400000000000, Quen 3 mit 235000000000 und glaub noch 'n größeres. Mysteral hat jetzt vor Kurzem ihr neues Modell released mit 675000000000. Kimmy K2 hat sogar ein Trillionen Parameter Modell released. Also hätte man mir gesagt, dass die besten Open Modelle dieses Jahr eine Trillion Parameter haben, MoIs sind und trotzdem supereffizient laufen, hätte ich das noch nicht gewusst vor einem Jahr. Klar, irgendwie wo dann Deep Seek released wurde im Januar, wars irgendwie schon klar, wohin der Weg gehen wird, aber davor
Dennis Becker: hätte ich es nicht gedacht.
Philipp Schmid: Und das war ja auch, ich meine, wenn man auch zurückblickt, das war ja schon viel Thema, das auch viel zu dem Zeitpunkt in Podcasts oder generell auch irgendwie Mark Zuckerberg hat ja auch damals super gesprochen, so dass oder auch im Endeffekt die ganzen Investmentfirmen damals, sondern das eine der Probleme für dieses Jahr sein wird's dann überhaupt noch weitere Daten dafür irgendwie zu generieren so. Ich mein, Philipp, wie Du jetzt sagst, man blickt jetzt nicht wirklich rein, was jetzt irgendwie die Datenmenge angeht, was das Training angeht. Ein Part, den Du jetzt grade genannt hast, ist überhaupt die Modellgröße, die wir im Open Source Bereich sehen, Aber andererseits auch muss man sagen, dass es seitdem eigentlich kein großes Thema mehr war, so also in der in der breiten Öffentlichkeit, dass das dass wir da in irgendwelche Grenzen sozusagen gestoßen sind und sozusagen überhaupt ein Problem darstellt. Ja. Die Menge an Daten, die wir da mittlerweile gescrebt haben.
Fabian Fink: Da war's ja, ich glaub, das war Ende letzten Jahres, wo Ilja gesagt hat, dass Pre Training Todes und wie er aber ja mit Gemini 3 oder bei Gemini 3 ja geteilt wurde, dass Gemini sowohl sehr gute Pre Training als auch Post Training Improvents gemacht hat und von dem, was wir wissen, Pre Training noch nicht so tot ist. Also klar, man weiß nicht genau, was die alle behind the Scenes machen, aber ich denke, dass da mit der Modelgröße Skalierung auch noch Fortschritte gemacht wurden, aber klar, das meiste kommt durch Reanforcement Learning und vor allem Reanforcement Learning mit Verifiable. Also mit mit dem Mathe, was letztes Jahr jetzt gekommen ist mit Wir hatten ja bis zu GPT 3 Punkt 5 oder 4 ja Reenacement Learning mit Human Feedback, also dass halt Du diesen Classifier immer trainiert hast und dann halt irgendwie und versuchst halt die bestmöglichste Antwort zu generieren und dann mit Deep SEG und mit den ganzen anderen Modelle, wo man in Richtung Mathe und Reasoning gegangen ist, wo ich diese Verifier hatte, also dass sozusagen das Modell irgendwas generiert und diesen proof, ob das eine gute oder schlechte Antwort ist, komplett automatisiert ist. Und das hat den Trend, den wir in 20 25 gesehen hat, was auch André Caparfi in seinem Recap mehr oder weniger mit aufgeschrieben hat, dass wir halt von Pre Training zu Feintuning zu Reanforcement Learning von revol mit Feedback jetzt zu Reanforcement Learning from whereivable rewards gehen, also im Sinne von, hey, können wir irgendwelche Probleme definieren, die wir eher automatisiert verifizieren können, was dazu auch geführt hat, dass wir halt Verbesserungen in anderen Bereichen gesehen hatten und deswegen gab's ja auch dieses Jahr diesen krassen oder dieses krasse Improvement, was alles was mit Coding zu tun hatte, weil Coding ja 'n relativ abgegrenzter Bereich ist, wo man relativ einfach, sag ich mal, feststellen kann, wenn der Code der generiert wurde, ob der funktioniert oder nicht, sag ich mal. Ersetzt das? Nein. Das da komplett oder
Philipp Schmid: Dem ist
Fabian Fink: es weiterhin komplementär. Komplementär. Okay.
Dennis Becker: Ja, ich
Fabian Fink: meine genau, zumindest
Philipp Schmid: muss man sagen, dass es halt in den in den verschiedensten Bereichen die Weiterentwicklung gab, sozusagen die Modelle, die wir jetzt in dem Jahr bekommen haben, die Veränderung da drin zu sehen, sondern das heißt es auch erst mal zu dem, was man irgendwie spricht. Weil auch wenn man mal son bisschen noch mal zum zum vor einem Jahr zurückblickt ne, was die Stimmung jetzt anging, so wo wo kommen wir hin mit den Modellen, welche Grenzen, an welche Grenzen kommen wir da, würde ich sagen, war schon Ende letzten Jahres, was wir was wir dann irgendwie wieder draußen gesehen haben, son bisschen oder die Meinung etwas geteilter sozusagen, wo's hingeht, ob wir irgendwelche Grenzen erreichen. So und ich würde sagen, das Jahr jetzt lässt, glaube ich, jetzt mal die die Szene daran positiver dahin dahin blicken, dass wir sie auf jeden Fall noch nicht erreicht haben und wahrscheinlich auch von den ganzen Weisen erst mal noch nicht erreichen werden, neue Wege gefunden werden. Wie viel davon jetzt im nächsten Jahr dann Pre Training sein wird, werden wir sehen oder vielleicht auch nicht. Mal gucken, wer darüber erzählt. Aber ich würd sagen, so die die geteilte Meinung, wo schon der kleinere Teil irgendwie etwas pessimistischer war, wozu ich ja auch gezählt habe, wurde auf jeden Fall bisher 1 Besseren belehrt. Also mal schauen, was was das Jahr 2026 für uns da bereitet.
Fabian Fink: Ich glaub, eine eine große Herausforderung, an den alle aktuell arbeiten, ist das Skalieren von diesen Agentic Workflows. Also im Sinne von, hey, wir wissen Tool Calling ist irgendwie halt das, was uns vielleicht zu HI oder was auch immer halt bringt. Wenn LLMs relativ guten Kontext haben und wissen, okay, ich muss jetzt halt hier irgendwie mein Bash Tool nutzen oder Google Suche oder irgendwas und relativ lange selbstständig arbeiten können, ein Problem zu lösen. Die Herausforderung hier ist halt, umso länger eine Aufgabe ist, also wenn man überlegt, hey, Herr Becker, bitte erstellen eine Zusammenfassung von dem Jahr 20 25 über alle Podcastfolge. Da muss ich ja, wenn ich das manuell machen würde, würde ich ja jede Podcastfolge anschauen, für jede Podcastfolge 'n Summary erstellen, dann dieses irgendwie zusammenführen, dann vielleicht irgendwie 'n Report generieren. Das heißt mehrere Steps, die immer mehr Zeit brauchen und wir möchten ja, dass unsere Modelle oder Agenten immer komplexere und Aufgaben mit 'nem längeren Horizont umsetzen können. Und dafür brauche ich natürlich auch Trainingsdaten und die Trainingsdaten müssen ja irgendwie relativ ähnlich sein. Das heißt, ich trainiere Modelle auf Aufgaben, wo die Aufgabe alleine nicht nur irgendwie paar Sekunden den Text generieren ist, sondern wo die Aufgabe an sich schon mehrere Schritte enthält und eventuell eine Stunde oder einen Tag dauert, bis ich erst mal verifizieren kann, wie gut die Aufgabe gelöst würde und dann kann ich ja sozusagen meine meine Wates updaten und das ist halt auf jeden Fall interessant zu sehen, wie wir das 20 26 skalieren können. Heißt entweder wir werden vielleicht weniger Modell Releases haben von den ganzen Labs oder man findet 'n effizienteren Weg, das alles zu beschleunigen, dass ich halt irgendwie, keine Ahnung, Salesforce und Twitter komplett virtualisiere und simuliere und dann das nicht irgendwie 10 Tage dauert, bis mein mein Post irgendwie gepostet wurde, aber ist auf jeden Fall glaub mit 1 der größten Herausforderungen, wie wir Trainingsdaten bekommen, die unserer echten Welt sehr ähnlich sind, wo er dann auch wirklich gesehen wird, okay, ich weiß nicht, wenn ich 'n Tisch reservier oder Blumen bestell und dann noch was Weiteres machen möchte, dann brauch ich ja viel mehr Feedback, was auch Zeit braucht, dieses Feedback zu generieren und dass da halt die Zeit des Trainings viel, viel länger werden kann als, okay, ich hab hier irgendwie Input Output und ich trainierst darauf.
Philipp Schmid: Ja, interessant. Ich find 'n paar interessante Themen, die wir vielleicht auch gleich, wenn wir auf unseren Ausblick eher für was passiert in 2 26 und so was vielleicht noch 'n bisschen weiter diskutieren können. Wenn Du auch meintest jetzt gerade mit diesem so wahrscheinlich für nächstes Jahr Agenten noch mal mehr im Vordergrund steht und dass wahrscheinlich ein Weg oder der Weg dahin ist irgendwie zu AGI irgendwie zu kommen so. Wo ich schon, also den Part finde ich schon sehr interessant, worüber wir gerne dann mal später reden können, ob wirklich als sind Agenten und der Weg, den wir gerade einschlagen, wirklich der Weg zu AGI oder einfach nur zu mehr Adoption, was AI angeht, irgendwie Veränderung der Prozesse, aber irgendwie viel zu kleinschrittig, dass man dahin damit wirklich zu AGI hinkommt oder nur einfach eine eine eine andere Arbeitsweise inkrementell über die nächsten 10 Jahre davon herstellt oder ist das wirklich der Weg zur AGI? Da zweifel ich noch son son bisschen dran, dass das der Weg ist oder ob das nicht eigentlich noch eine ganz andere Richtung sein müsste, die wir aktuell gar nicht einschlagen. Aber vielleicht können wir da gleich ja noch mal drauf kommen auf unsere Hypothesen fürs nächste Jahr. Vielleicht gibt's noch was, wenn ich denn Wenn Du noch mal zurückkriegst, so auf die, sagen wir doch zusammen, schon mal irgendwas, was uns noch gefehlt hat von den großen Dingen, die letztes Jahr passiert sind, die wir vielleicht auch nicht antizipiert haben?
Dennis Becker: Die wir nicht antizipiert haben? Also sind ja wahrscheinlich 2 Sachen, einmal die Sachen, die passiert sind und dann noch mal die, über die wir gesprochen haben. Also vielleicht erst mal noch mal durchzugehen, was so noch andere große Sachen sind, die waren. Glaube auch gerade hier Video und Bild sind ja auch Sachen, die extrem sich weiterentwickelt haben in diesem Jahr, was wir auch viel diskutiert haben. Grob die ganz großen in den Medien View3 natürlich, was irgendwie eine gewisse Revolution darstellte. Sora Chu, Nano Banana zur Bildbearbeitung oder GPT Image 1 Punkt 5. Einsatz dazu, wie gut Hat das 1 von euch mal getestet im Vergleich zu? Nanu, Banane?
Fabian Fink: Also den Twitter Vibe, den ich bekommen hab, bis dass es nicht besser ist, aber die Leute nutzen's, weil das Teil von ChatGPTs.
Philipp Schmid: Okay. Glaube ich auch. Also zumindest, wir hören auch Also ich hab's auch wenig benutzt, aber ich hab jetzt auch letzt gestern war's auch wieder so. Das war aber gestern auf dem Geburtstag meines Bruders, wo meine kleinere Cousine da war, 10 Jahre jünger ungefähr so und die hat auch gemeint, dass bei ihr so in der Bubble so jetzt die ganzen Leute von ihren Eltern ChatGPT Bilder geschickt bekommen so. Also dass sozusagen die ältere Generation sozusagen unsere Eltern jetzt anfangen, AI generierte Bilder zu schicken. Und ich glaub, das zeigt schon mal was einerseits, weil halt die Qualität jetzt ausreichend ist und andererseits halt in dem noch am meisten genutzten Produkt jetzt integriert ist, so. So. Ja, ich
Fabian Fink: bin ich bin natürlich, ich seh das auch und ich zwing halt meine Familie, Gemini zu nutzen, sag ich mal.
Dennis Becker: Die da reden wir da an.
Fabian Fink: Aber es ist interessant, weil auch selbst im deutschsprachigen Raum und bei weniger techaffin Menschen halt ChatGPT wirklich für dieses Synonym für KI steht und die Menschen halt einfach keine Ahnung haben, dass es halt auch irgendwie, keine Ahnung, einen Black Forest Labs gibt, was ja aus Deutschland kommt und was ja auch qualitativ mittlerweile so gut ist oder halt Gemini oder alles andere. Und dann wird's halt schon spannend. Ich mein, wir können da vielleicht kurz drüber reden für 20 26, ob einfach der Vorteil von OpenAI dieses Brand Value Ding ist, weil was wir ja sehen auch in den Leaderboards, ist das Nano Banana Pro besser ist als GPT 1 Punkt 5 Image, aber die Menschen scheinbar sein, zum einen nicht wissen und zum anderen wahrscheinlich zu bequem sind oder die Experience nicht so gut finden oder halt einfach ChatGPT haben und es dann ausreicht.
Dennis Becker: Ich mein, ich hab eine Grafik gesehen, weiß die Zahlen nicht mehr, aber ich mein, da hat Google schon ganz schön Ja,
Fabian Fink: es versteht sich sehr, also Aber es ist hauptsächlich US Market.
Dennis Becker: Ja, wobei ja das ja meistens auch 'n bisschen 'n Vorbote ist für Ja. Was was dann kommt. Also das scheint sich zu verschieben. Das ist ja auch, was wir den letzten News hatten, ne, dass OpenAI irgendwie gesagt hat, hey Code Red, wir müssen ein bisschen anziehen, damit uns da die anderen nicht überholen, wo man sagen muss, so alles andere, was ein sehr kleiner Bruchteil ist, aber ist relativ konstant geblieben, aber relativ großer Shift von Dingen von, die die die bei OpenAI Lagen, die jetzt zu Google gehen. Wobei ich mich auch noch, also vielleicht ist das schon, vielleicht nehme ich das mal nachher mit als These so für 20 26. Ich wundere mich, dass das Android Ökosystem da nicht noch viel mehr das irgendwie pushen kann oder pusht, dass das irgendwie dann noch mehr Bild in ist und so. Ich mein, da gibt's ja wahnsinnig viel auch an AI Funktionalitäten, wobei ich da auch nicht so richtig aufm Schirm hab, wann da das letzte große Update war, dass da irgendwie so jetzt geht das auf einmal, was vorher nicht möglich war. Das ist gefühlt schon 'n bisschen länger Aber auch gerade dieses, wir hatten hier Pokey, was wir dieses Jahr diskutiert haben, was son Ansatz 1 persönlichen Assistenten ist, was ja auf 'nem Handy noch mal deutlich besser funktionieren könnte mit der Integration von verschiedenen Apps, die Und die da die da wissen, was weiß
Philipp Schmid: nicht, wie deine, wie was für Werbung Du so zugespielt bekommst, aber ich muss sagen, Google Pixel 10 mit AI Funktionalitäten ist, würde ich sagen, macht 80 Prozent meiner Werbung aus, die ich gefühlt grade irgendwie sehe. Also ich würd sagen, dass das scheint so sehr interessant
Dennis Becker: zu sein.
Philipp Schmid: Noch hab ich kein Android Device, aber wer weiß, vielleicht vielleicht schon, aber wirklich super, super, superviel. Von daher würd ich's jetzt nicht sagen, dass es nicht genutzt wird, aber es ist ja auch am Ende, was soll der, also genau, es gibt jetzt keine spezifischen Use Cases dafür so, ne, aber ich würd sagen, durch halt, jetzt wenn man mal dieses Jahr schaut, glaub was sich halt verändert hat, ist halt durch die verbesserte Multimodalität sind halt jetzt die Use Cases auf Devices und irgendwie mit der Kamera zu interagieren und eine AI zu interagieren, würd ich sagen, einfach viel, viel einfacher besser geworden, auch wenn ich jetzt einfach die Nutzung auch von meiner Frau irgendwie so sehe, so die ist jetzt hab ich nicht zur Germani gebracht, vielleicht muss ich da auch noch mal 'n bisschen intervenieren, aber da wird die ganze Zeit eigentlich mit dem Handy geredet und irgendwas gefragt und sozusagen und irgendwie das Device wirklich, das Mobile Device als Interaktionsdevice für für AI genutzt. Würde ich sagen, wenn wir noch mal ein Jahr zurückblick, war das ja, ich mein, wir haben den den Web Chat Client gehabt, aber dass diese Interaktion mit dem mit dem Mobile Device uns so stark im Kommen ist, würde ich schon sagen, hat sie in dem Jahr verändert.
Dennis Becker: Genau, aber es ist doch trotzdem eigentlich noch komisch, dass überhaupt, also was heißt, dass ChatGPT auf Android Phones existiert, wenn Du sagen mal Bild in diese ganzen Funktionalitäten hast.
Fabian Fink: Ja, aber es ist immer dieses. Also zum einen waren sie als Erstes und Du hast ja immer diesen gruppendynamischen Effekt, sag ich mal. Also ist ja dasselbe wie mit Twitter, man kann über Twitter denken, was man möchte als Plattform, aber es ist halt im Tech Bereich oder im KI Bereich halt die Plattform, wo alle Menschen sind. Ja. Und auch wenn Mastodon oder Plus Guy eventuell besser wär, was so Datenschutz und was whatever angeht, dann jemand ist, dann nutzt es keiner und wenn halt irgendwie in deinem Umfeld Leute anfangen irgendwie Chat GPT zu nutzen, also ich war ja jetzt in Thailand aufm Urlaub, wir waren in 'nem Café, haben eine Bowl bestellt und die Person links von mir nutzt halt irgendwie Chat GPT, irgendwas zu tippen. Das ist halt, nimmst Du dann viel mehr wahr und ich bleib auf jeden Fall spannend. Also ich bin natürlich sehr positiv gestimmt mit den Trends, die wir sehen in Gemini seit September und da sind auch sehr viele coole, sag ich mal, Dinge geplant, die es definitiv 20 26 rausziehen aus diesem nur Chat Interface. Also das Team macht schon sehr viel, natürlich Du hast halt irgendwie Germani Live, aber halt auch, man hat jetzt diese Champs direkt in der Germani App oder Generative UI, wo ich dann weggehe von 'nem Text Output zu 'ner kleinen App direkt oder zu 'nem sehr personalisierten Report. Bleibt spannend. Ich mein, wir können ja gerne mal, ich glaub, ich kann mal kurz die die Market Share Values von SimularWeb raussuchen und Wir können ja gerne mal Predictions abgeben, wie es nächstes Jahr aussieht.
Philipp Schmid: Aber vielleicht dazu, während Du das raussuchst, ne, wenn wir auch noch mal zurückblicken auf letztes Jahr 2025. Ich mein, es war ja die ganze Zeit so, immer wenn wir uns darüber unterhalten haben, war OpenAI in 'ner ganz klaren Vormachtstellung immer. Da hat man immer ein paar Stufen weiter alle anderen. Wenn man schon gemeint, so in unserem von sonem letzten, bei sonem letzten Recap, standen wir kurz vor Germanight 2 Punkt 0 so und wir haben schon damals gesagt, oh, ist schon krass, was Google irgendwie in dem Jahr geschafft hat. Wir haben in dem Jahr davor, also vor 2 Jahren haben wir gedacht, okay, wie konnte sich Deep Mind eigentlich so abhängen lassen in diesem ganzen in diesem ganzen Wettbewerb? So im letzten Jahr war schon die Stimmung so krass, okay, da wurde doch einiges aufgeholt, so sind vielleicht doch wieder interessanter Player und jetzt sind wir kurz nach Code Red und man muss eigentlich sagen, oa, Open AI schwitzt ganz schön und Deep Mind ist jetzt beispielsweise im Imagebereich auf jeden Fall vorneweg gezogen und jetzt auch, ich mein, sie ist ja meine, so, weil eben auch Google vorne dran war, also Imagegenerierung, das ist mein Use Case, da geh ich, also da geh ich zu, da geh ich einfach zu zu Google so. Das hab ich jetzt gar nicht groß in ChatGPT ausprobiert, weil sie da eben die ersten waren. Und ich glaub, da kannst Du schon, wenn Du jetzt mal auf das nächste Jahr schaust und sagst so, hey, Sie haben jetzt das aufgeholt, Sie sind auf dem Modell standen so, ist, glaub ich, auch eine andere Position, in der man ist, dann zu sagen, jetzt lass mal gucken, wie weit wir Android pushen können, da das zu nutzen, die Vormachtstellung auszubauen. Ja, ich
Fabian Fink: mein, ich hab ja erst im Februar angefangen, also gibt uns noch 'n bisschen Zeit, ne.
Philipp Schmid: Das ist ja krass, also krass, was Du in 10 Monaten geschafft hattest. Also
Fabian Fink: ich glaub,
Philipp Schmid: ich will jetzt nicht dann
Fabian Fink: mich selber loben, also aber ich kann's, also wir haben Aber hauptsächlich. Nee, ich ich krieg's damit und wir haben ja echt auch viele coole Menschen eingestellt, das ganze letzte Jahr über oder auch von Research Seite und was sich teilen kann ist, dass jeder super excited ist von den Researchern, die irgendwie Pre Training machen, Post Training machen, Agentic Features oder das ganze AI Studio Team oder was wir vor allem großen Fokus darauf gelegt haben, ist halt, dass man hat's jetzt bei Gemini 3 gesehen, das Modell überall verfügbar ist. Also nicht nur irgendwie in der AI Studio, in der Gemini API, sondern Tag 1 war ja Gemini App, Google Search, also AI Over, etvan und eine AI Mode.
Philipp Schmid: Ja, ja. Ja. Ja. Wir halten die doch, oder?
Fabian Fink: Nee, nee, Du hast diesen dedicated AI Mode.
Philipp Schmid: Ach den Mode, okay.
Fabian Fink: Wo Du auf Google Punkt com Slash AI gehen kannst. Den gibt's ja das auch seit diesem Jahr in Deutschland. Geminar API AI Studio, dass halt das Modell auf allen Plattformen gleichzeitig zur Verfügung steht und das war ja dann auch mit Nano Banana Pro dasselbe, dass halt die Nutzer, also ich weiß nicht, ich nutz sehr viel AI Studio oder Gemina API, dass halt der Entwickler das nutzen kann, aber halt meine Mum zum Beispiel, die nutzt halt irgendwie die Gemina App darin, dass da hart und Du nicht diese Verwirrung hast. Klar, ist noch viel zu machen, aber wir sind alle superexcited für 20 26.
Philipp Schmid: Aber Du grade auch meintest einige Hirings ja auch gemacht so und haben uns eigentlich noch Was ist denn jetzt eigentlich mit Matter? Die hat Mitte des Jahres so viel Kohle irgendwie rausgehauen für diese ganzen AI Researcher, so viel hier von scale AI den Kollegen geholt und kommt da noch was?
Dennis Becker: Kommt noch. Müssen sich erst mal einarbeiten.
Philipp Schmid: Ja, also davon war sehr interessant so. Der Meta Okay. Auch wieder 'n Jahr davor sehr viel mehr Thema so und Das ist bis auf die Meta Hirings, muss ich sagen, dieses Jahr nicht so viel gesehen. Bisschen schade, also dass da dass da weniger kommt, aber man kann zumindest mal sagen, es ist sehr viel Geld da, im und mit dem Race mitspielen zu können. Von daher würd ich's jetzt noch nicht abschreiben, aber fand ich's ja interessant, dass das jetzt weniger Thema war.
Fabian Fink: Vielleicht noch einen Punkt zur Predictions, die wir letztes Jahr gemacht habt beziehungsweise die ich
Dennis Becker: gemacht hab. Wir haben 'n bisschen auch über die
Fabian Fink: EU und Rest der Welt Thematik sprechen. Die Rest der Welt Thematik geredet. Ich glaub, subjektiv kann ich sagen, dass wir keine Verbesserung erzielt haben, Objektiv betrachtet, was Modelle und Techunternehmen aus Europa angeht, stehen wir schlechter da als zu Ende 20 24. Ich mein, man kann eigentlich sagen, dass Mysteral der einzige im LLM Bereich Player aus Europa ist. Andere erfolgreiche Start ups, die viel Geld eingesammelt haben, dieses Jahr war noch DeepL, also der die Übersetzerplattform. N8N kommt ja auch aus Deutschland, was 'n No Code AI Agent Workflow Builder ist und Black Forest Labs mit bisher nur Text to Image Modellen oder halt Imagegeneration Gen Media Modellen, aber alles, was ich sag mal Chatbot technisch angeht B2C, steht Europa schlechter da als das Jahr zuvor, weil die meisten Open Modelle, die jetzt genutzt werden oder fineuned werden, kommen aus China mit Quen, Deep Sieg und andere oder hast Du dann noch aus den USA, Jama ist noch, ich meine, ist von uns und wird noch viel genutzt, weil es relativ klein und gut dafür ist und es gibt bestimmt noch ganz viele Unternehmen, die Lama nutzen oder ähnliche. Genau.
Dennis Becker: Aber was ja nicht so ist, was auch eine Prediction war, auch von dir, wo Du gesagt hast, dass Du befürchtest, dass die Features in Europa aufgrund des AI Acts auch nur mit erheblicher Verzögerung und damals gesagt bis zu einem Jahr kommen. Das hat mir glücklicherweise nicht, was ja völlig Anfang des Jahres noch stärker war, wo andere, ah okay, Philipp hat was anderes im Kochen, kannst gleich, aber sagen wir mal, Germany 3 kam hier auch zum gleichen Zeitpunkt wie in den USA. Also es gibt einfach, wo wir Anfang des Jahres noch häufig so waren, okay, wir haben ja darüber berichtet und haben gesagt, ja, ist jetzt in USA verfügbar, Europa dauert noch und ich hab ja das Gefühl dieser Release, wann das in Europa kommt, der ist deutlich, der hat sich verringert.
Fabian Fink: Jein. Also was ich weiß bei uns ist, wir haben ja Google Apps ist dieser innovativ Space, wo viele AI Produkte irgendwie erstellt wurden, hat's ja zum Beispiel Flow ist dieser diese App, wo man mit Bio und Nanobanana coole Videos generieren kann und mehr diesen wirklich Production Use Case halt hat für Agenturdesign. Ich weiß nicht, ob das mittlerweile in Europa verfügbar ist und welche Features in Europa verfügbar sind und es gibt ganz viele andere Tools wie Opal, was son Agent Builder ist oder der neue Google Gmail Agent, der dir deine Inbox strukturiert. Also alle diese Tools kommen erst mal US Only oder ein anderes Beispiel war ja AI Overviews, die man direkt in Google Suche bekommt, sind sind ja viel, viel, viel später gekommen nach Europa und auch diesen AI Mode, also wenn Du auf Google Punkt com Slash AI gehst, kam ja sehr, sehr viel später in die EU und ich weiß bis heute noch nicht, ob's Gibt's den ChatGPT Ultra Plan in Europa? Den für 200 Dollar im Monat?
Dennis Becker: Ich glaube, ja.
Fabian Fink: Also ich würde jetzt nicht sagen, dass sich's verbessert hat. Ich glaub einfach, viele haben's einfach akzeptiert und wird nicht darüber so viel geredet und wir haben ja viele iterative Features dieses Jahr gesehen. Also nicht diese Also zum einen hatten wir viel, viel mehr Releases. Also ich erinner mich an Wochen, wo OpenAI, Antropic, XAI, wir irgendwie jeder 'n Modell released hat und Du irgendwie gar nicht mehr hinterhergekommen bist, was jetzt neu ist und welches Features und welcher Coding Agent und welches Sealy und whatever, dass halt das einfach auch 'n bisschen verloren ging. Aber ich weiß für, also ich glaub, die die Geminar App hat schon einige Features, die US onlys sind und nicht in der EU und vor allem auch was Imagegeneration angeht, weiß ich, dass es nicht immer einfach war, gerade war es irgendwie das Editieren von Persönlichkeiten oder dann ich glaub auch Kinder editieren war nicht ganz einfach. Also wenn Du 'n Bild von deinen eigenen Kindern hochgeladen hast und gesagt, hey, keine Ahnung, setz dem den Partyhuf out. Ich weiß jetzt nicht, ob das mittlerweile geht oder nicht, aber es gibt auf jeden Fall immer noch genügend Herausforderungen, was das dann
Philipp Schmid: Aber trotzdem muss man ja sagen, soll damals ist man auch drüber gesprochen, damit das wird wahrscheinlich noch schlimmer werden, so was hab ich schon gedacht, dass man sich, dass man sich auf jeden Fall abgeschnittener fühlt so. Ich mein, Du kannst natürlich einerseits sagen, okay, vielleicht haben wir uns damit abgefunden so, aber ich muss trotzdem, wenn ich jetzt einfach auf meinen Entwickleralltag und so was schau, hab ich jetzt nicht das Gefühl, dass irgendetwas von den Dingen, die jetzt wirklich wichtig waren, irgendwie mir vorenthalten geblieben ist. So von daher muss man vielleicht
Fabian Fink: auch noch mal gucken. Entwickleralltag ist halt, Du gibst 'n Text rein und kriegst 'n Text raus.
Philipp Schmid: Im Grunde genommen ja, dann ist die Frage, also da ist die Frage so, was was bleibt mir vorenthalten von den anderen Use Case, die ich dann nicht als Entwickler nutze und so muss ich auch sagen, klar hab ich hier und da mal 'n paar Sachen gemerkt so, aber ich muss jetzt, ich oder ich hätte andersrum die These, ich hätte Ende 2024 erwartet, dass ich davon mehr spüre und mehr denke so, hä, warum kann ich all diese Dinge nicht nutzen? Klar, ich mein ist immer so, immer wenn wir uns in der AI News drüber unterhalten, wenn was neu ist so, ist eigentlich die Antwort, ja gut, ich hab mir das Feature erst mal auf Youtube angeschaut so und eben noch nicht direkt ausprobiert, aber ich glaube, dass es auch teilweise Effekte von, man schaut halt mit US Only und hat nicht immer nur mit Europa zu tun, sondern auch erst mal 'n kleinerer Markt, in dem's überhaupt ausprobiert wird.
Fabian Fink: Und was nicht besser geworden ist, ist Kapazität. Also kein Provider hat genug Computing, den Bedarf von allen zu befriedigen. Also wenn neue Modelle released werden, jeder fängt ja an mit irgendwelchen und verschiedenen Tears, nicht weil sie Geld machen wollen hauptsächlich, sondern weil halt einfach die Nachfrage so hoch ist und dass auch immer dieser große Shift ist, ne. Also Opus 4 Punkt 5 und Antropic ist ja mit 1 der besten Coding Modelle aktuell. Dann hast Du irgendwie das neue Gemini Modell, da hast Du das GPT 5 Punkt 2 Codex X-Max Ultra whatever. Und da ist jetzt so unendlich viel Bedarf da, auch für die Imagegenerierungsmodelle, dass keiner genug Computer hat und Du halt irgendwie Wege finden musst, dass es halt trotzdem irgendwie für alle verfügbar ist, halt auch nicht. Und ich meine, ich aktuell sieht man's ja am krassesten, dass die die RAM die die Arbeitsspeicher oder RAM Kosten online ja komplett explodieren. Ich hab gestern im Bild gesehen, dass irgendwie 32 Gigabyte Arbeitsspeicher zum Kaufen als Tick jetzt irgendwie 650 US Dollar kostet, nur weil irgendwie OpenAI 40 Prozent irgendwie alle Rahmen Kapazität für das nächste Jahr vorbestellt hat oder irgendwie sowas. Also
Philipp Schmid: ich
Fabian Fink: bin mal gespannt, ob dadurch vielleicht auch Consumer Technology teurer wird.
Dennis Becker: Den ganz teuren Plan, das hast Du auch noch gesagt, Du prognostizierst, hast damals 2000 Dollar Abonnements für High End KI Modelle, vielleicht auch, weil die Computer nicht da ist, sie müssen es stärker begrenzen, sonst können wir sagen, der Open All in Plan 2000 Dollar, aber ganz so teuer ist es nicht geworden.
Fabian Fink: Nee, aber jeder jeder Provider hat jetzt ein 200 ist Dollar pro Monat. Also Google hat einen, Antropic hat einen, XAI hat einen und OpenAI hat er ja hatte ja ION schon, bisschen früher.
Philipp Schmid: Ja. Wenn der Gedanke war damals wirklich son bisschen geschwängert ja auch von dem Punkt, dass wir neu waren mit den ganzen Riesening Modellen, dass sozusagen die Tendenz, in die es ging so. Und wenn man das probiert hat zu antizipieren, war's nicht ganz abwegig. Aber ich mein, gesehen haben wir's nicht, aber ich glaube von der ganzen Entwicklung und dass am Ende die Modelle eben doch mehr Zeit mit Nachdenken verbringen, dass wir jetzt im Endeffekt ja auch, wenn wir irgendwie ChatGPT oder generell die Modelle sehen, dass im Endeffekt die Modelle andere the Hood entscheiden sozusagen, gehen sie jetzt diesen riesigening Pfad oder gehen sie ihn nicht so? Das hätte ich verändern, die würde auf jeden Fall gesehen, haben aber ich denk durch Aber dringende Kosten eben keinen höherer Planpreis.
Fabian Fink: Aber ich sehe ab und an Entwickler vor allem auf Social Media sich beschweren, dass dieser 200 Dollar Claude Max Plan zu wenig ist und sie irgendwie nach 1 Woche weg sind und sie lieber 2000 Euro im Monat zahlen würden, wenn sie haben. Und ich seh auch ab und an Screenshots von Entwicklern, die halt die API nutzen, die dann zwischen drei- und 4000 Dollar sind. Also ich kann mir, also bleibt spannend, ich würde dann einfach 2026 dranhängen, als Productction, dann bleibt's
Philipp Schmid: bei der Productction. Ja, ich
Fabian Fink: glaub, ich glaub, vielleicht hab ich mich ein Jahr getäuscht, vielleicht liegt's daran, dass wir keinen Computer hatten, weil ich mein, mal angenommen, man hätte diesen 2000 Dollar Plan, dann würden ja Leute ja schon versuchen, diesen auszufüllen. Also ist ja nicht so, dass Du 2000 Dollar ausgibst und dann nur 250 Dollar oder irgendwie so was im Monat nimmst, sondern kann ja sein, dass sie aktuell sagen, hey, wir können diesen Plan nicht anbieten, weil wir die Kapazitäten nicht hätten, noch mehr Leute onsubourne.
Dennis Becker: Ja, wir hatten eben schon mal es kurz tuschiert, ich würde gerne mal eure Meinung dazu wissen, also es, also zum einen war es die Prediction von damals, Durchbruch der KI Agenten, also ein Übergang von Chat Bots zu echten Agenten Workflows, dass Agenten autonom komplexe Aufgaben lösen. Was wir zum Teil sehen, also es ist zumindest das Wort Agentics wahrscheinlich 1 der meist genutzten in dem Space dieses Jahr gewesen. Wie sehr findet ihr denn, befinden wir uns da in unserem Development Ding in irgendwie so 'ner Bubble, weil ich meine, da gibt es jetzt viele Ansätze, Du kannst irgendwie auch als Produkt nutzen und es gibt ne, Cloud Code und all die anderen auch ne, Juules und keine Ahnung was, die ne, 'n Ticket kriegen und abarbeiten und testen und keine Ahnung, also da wirklich halt 'n Agenten sind, die das irgendwie selbstständig machen. Ich hatte jetzt mit meinem Bruder über Weihnachten eine Diskussion, der so Projektmanagement macht und der sagte irgendwie, ich hätte auch das Gefühl, ich müsste noch mehr machen und jetzt mal einfach so ein Ding hinsetzen, was wo ich versuche, möglichst alle meine Tasks ne abzugeben, aber mir fehlte so richtig, also mir fehlte irgendwie da so eine Art Hock Ansatz zu sagen, ja nimm mal dieses Produkt bitte oder nimm mal das Tool so. Ich mein, GPT 5 Punkt 2 war ja auch, ne, extrem in diesen Benchmarks, komplexe Sachen abarbeiten, aber also bin ich einfach, sehe ich das nicht oder ist das noch nicht so da, dass es das in gleicher Maßen für andere Branchenbereichen gibt?
Fabian Fink: Also wenn ich jetzt eine hätte oder so wie ich sehe, ist das alles, was wir aktuell für Coding machen, wird auch für eine andere Domäne funktionieren. Also vor einem Jahr gab's ja keinen, kein GPT Codex, kein Gemini, kein, kein gar nichts. Und wir haben 'n extrem krassen Fokus auf Coding, weil wir ja alle doch irgendwie Entwickler sind. Das heißt, wenn wir irgendwie Coding lösen, können wir oder ist die Annahme, dass wir viel schneller weiter Innovationen vorantreiben können und viel schneller alle anderen Dinge bauen. Und wenn ich Blogposts oder Guides oder Twitter Posts oder andere Dinge lese zu, hey, so verbesser ich meinen Coding Workflow irgendwie mit meinem Cloud Markdown File, dass ich halt das und das definier, dann kann ich eigentlich Cloud Markdown durch irgendwie meine generische Agent Abstraktion irgendwie definieren und ich glaub, wir werden relativ zeitnah 'n Schiff sehen von Cloud Code, Open Code, whatever, dass die auch für ganz viele normale Task genutzt werden und ich glaub, die Expertuser von diesen Tools nutzen es schon für so viel mehr als nur irgendwie Coding, aber ich glaub der Klar, der nicht Engineer, der irgendwie sehr gerne UI hat oder irgendwie so was, der ist jetzt nicht unbedingt bewandert, 'n Terminal aufzumachen und irgendwie da was reinzuschreiben oder seine eigenen Skills zu schreiben, die dann 'n Python Script haben oder andere Dinge. Ich glaub, da da ist die Abstraktion auch zu zu groß, aber ich glaub, alles, was wir beim Coding lernen, was unsere Coding Agenten besser macht, wird übertragbar
Philipp Schmid: sein. Ich und ich glaub am Ende ist es, also ich geh da auch mit auf, wenn wir auf die für die Predictions von nächstem Jahr schauen, dass auf jeden Fall sehr viele Use Cases weit über den Entwickleralltag hinausgehen von dem, was das Agentic User angeht, aber ich glaube, das ist auch einfach daher getrieben, dass das einfach auch, wenn man sich anschaut, wie wahrscheinlich in welcher Situation OpenAI nächstes Jahr ist und sie für ihre Agenda bis 20 30 ihren Revenue Growth haben wollen, dann ist ja, glaub ich, ihr nächster großer Hebel am Ende das Ganze über Business zu machen und große Businessverträge abzuschließen mit großen Firmen und dafür die richtigen Use Case zu finden. Ich mein, Dennis, wir hatten's in der letzten AI News, wo sie schon in den in dem Blogbeitrag über irgendwie die Funktionalitäten innerhalb von Excel oder irgendwelche so Projektmanagement Tasks gesprochen haben. Und ich glaube, das nächste Jahr wird das dann die größten Schritte, was Features angeht, so was neue Domain angeht, wird sein, dass wir's irgendwie so Projektmanagement businessmäßig businessmäßig was haben und das andere wird sein E-Commerce so. Also ich glaub, das sind meiner Meinung nach die beiden Bereiche, in dem wahrscheinlich wie im nächsten Jahr. Wenn man einfach davon ausgeht, dass OpenAI es hinbekommen muss, ihren Revenue Growth hinzubekommen, dann sind, glaub ich, die nächsten 2 großen Möglichkeiten, in denen Sie's zeitnah probieren werden zu schaffen, ist E-Commerce, wo wir's schon gesehen Und der andere ist, möglichst viele Verträge mit großen Firmen abzuschließen und dafür werden sie diese Use Cases brauchen. Ich glaub deswegen, weil das der Pfad ist, wie der Umsatz generiert wird, werden da wird da probiert werden, die nächsten Use Cases die nächsten Use Cases zu finden.
Fabian Fink: Okay, ich hab eine Frage für euch für 20 26. Glaubt ihr, wir werden Werbung haben in Chatbots oder in ChatGPT, Gemini, ich weiß nicht, claudiai, crock, whatever?
Philipp Schmid: Ja, glaub ich. Also ich also ich sag mal so, es ist es ist, glaub ich, die selbe Hypothese wie dein 2000 Dollar Plan. Die Antwort ist generell ja, ich glaube auch nächstes Jahr und wenn nicht 27. Also ich glaube, dass wir in Chat GPT Werbung sehen werden. Ich glaub, wir werden wir werden Shoppingerlebnisse, wir werden Werbung haben und ich werd wahrscheinlich im nächsten Jahr darauf blicken und sagen, ich werd viel mehr von meinen Projektmanagement Task, mein mein Job besteht ja nur zu einem Teil aus Entwickeln, auch viel irgendwie Projektmanagementsteuerungstasking, so werde ich sehr viel mehr davon umsetzen, so das glaub ich schon. Und ich glaub wiederum auch, dass wenn ich auf die Capabilities der Modelle schaue, wie viel besser die Qualität wurde, wie meine Entwicklungstaskes umgesetzt werden. Ich glaub, da wird der Sprung nicht so groß sein, wie ich ihn jetzt antizipiere. Ich glaube, dass der Fall, dass der Fehler andere Use Cases sind. Also Du glaubst, wir machen einen größeren Sprung, als wir von Anfang diesem Jahr aus zu jetzt gemacht haben.
Fabian Fink: Ja. Ich glaub, allein die letzten 3 Monate haben gezeigt, was fürn krassen Fortschritt wir noch bei Coding machen können und unsere Erwartungen gehen halt immer wieder hoch. Und wenn die Modelle besser werden, längere Aufgaben zu lösen und bessere Tools zu nutzen, kannst Du dir ja auch viel selbstständiger Aufgaben lösen lassen oder komplette Anforderungen umsetzen.
Philipp Schmid: Ich glaube, dass ich glaub, dass dass Google in dem Zuge sehr viel oder dass ihr auf jeden Fall das Potenzial dazu habt, am meisten Fortschritte zu machen. Ich glaub, dass bei OpenAI Na ja, also also einfach da, ich glaube, OpenAI wird im nächsten Jahr sich viel darum drehen müssen, wie kriegen sie's hin, ihre Kohle zu machen so. Und ich glaub, sie werden in sehr viel mehr Dingen ihren also sie müssen auf viel mehr Dinge ihren Fokus legen als Google das, die halt 'n erfolgreiches Businessmodell haben und sagen, hey, man kann sich viel mehr darauf konzentrieren auf und irgendwie derjenige zu sein, der in diesem Rennen vorne führt, als was OpenAI noch jonglieren muss parallel. Deswegen glaub ich, OpenAI wird nicht den großen Sprung machen. Ich glaube, in diesem Coding Bereich wird Google sich mehr etablieren, größere Sprünge machen und auf jeden Fall würd ich meine These für OpenAI in den Raum stellen. Bei euch glaub ich auch.
Fabian Fink: Ich glaub, ich weiß ich, wir wissen ja nicht, was Code Red bei OpenAI dann am Ende bedeutet hat, aber ich die große Herausforderung ist ja, dass Antropic hat ja mehr oder weniger das Entwicklergame aktuell gewonnen mit Cloud Code und mit Opus 4 Punkt 5 sind sie ja gefühlt, was ich sehe, der bevorzugte Agent für für Coding. Klar, man hat noch Curcer und ganz viele anderen, denen es auch gut geht und die wachsen ohne Ende, aber ich würde einfach sagen, dass Antropic, vor allem was dieses Agentic angeht oder auch Innovation mit Skills, MCP, Hooks, das kam ja alles aus Antropic heraus. Man kann wirklich sagen, dass sie da führend sind. Man kann auch sagen, dass Google mit Nano Banana Pro und Vio 3 Punkt 1 gefühlt führend ist, wenn man irgendwie sich Sora anschaut und ich weiß jetzt nicht, ob die Sora Marketing- oder Social Media App son toller Erfolg ist und dann hast Du irgendwie diese Agentic Browser, was OpenAI probiert hat mit Atlas. Also sie haben, sie konkurrieren in jedem Bereich oder in jedem Vertical und gefühlt sind sie in keinem Bereich mehr
Philipp Schmid: führend, sondern kommen noch mehr Verticals dazu. Im letzten Podcast, wo man's reden wird, Consumer Devices haben Sie ja angefangen, da wissen Sie noch gar nicht so, aber Sie arbeiten ja noch hier an den Consumer Devices.
Fabian Fink: Also Sie sind halt nicht mehr so mit Abstand führen, wo man gesagt hat, klar, man muss erst mal aufholen oder so was und die Frage ist halt, müssen Sie sich fokussieren? Also im Sinne von, hey, wir müssen Sora töten, wir müssen, keine Ahnung, Kodex vielleicht töten oder Atlas oder andere Dinge, dass sie halt sich mehr auf einen Bereich konzentrieren, weil halt ihnen das Geld ausgeht. Und dann Ich glaube, ich glaube, dass sie das,
Philipp Schmid: ich glaube, das müssten sie tun, aber ich glaub, gleichzeitig ist es schwierig für sie zu tun, weil sie ja die Story dann aufmachen müssen, wie sie potenziell mal die Kohle machen. Also ich meine, zum Beispiel habt ihr diesen Ich glaube dieser eine Ausschnitt von Sam Altman in diesem Ultima Capital Podcast von Brad Gerstner ist ja ein bisschen viral gegangen, wo, wenn ihr bei den gesehen habt, da ging also das war 'n Interview von Brad Gersner, der CEO von Ultima Capital, da hat er Sam Altman als Rosatia Nadella interviewt und eine Szene, Most Replay Moment, daraus ist so, dass er dass er ihm die Frage son bisschen stellt, ja, wie kann's denn eigentlich sein? Ist ja das, was im Moment grade, worüber viel diskutiert wird, dass eine Firma, die aktuell nach öffentlichen Informationen 13000000000 in diesem Jahr eingenommen hat, irgendwie Investmentdeals, was irgendwie Comput angeht für die nächsten Jahre im Wert von 1.2 Billionen Dollar machen kann so. Also wie kann das Ganze funktionieren und Sam Altmans Reaktion darauf ist viral gegangen, weil er, würd man sagen, wie ein kleines Kind darauf reagiert hat so in der Richtung. Also so er ist ihm direkt ins Wort gefallen zu unterrichten und hat gemeint hier, Brad, wenn Du willst, ich krieg deine Shares verkauft so. Da draußen sind ganz viele Leute, die OpenAI Shares kaufen wollen und und dann auch der Satz, der sehr interessant war und unter revenue is way more than that, so. Also einfach mal so die Hypothese darauf, ja ja, wir machen ja auch viel mehr revenue. Kommen wir gleich noch zu 'nem anderen Fakt. Wir können gleich noch mal, weißt Du nicht über ob wir über Sam Outmans erste Firma Bescheid bist. Aber so die und da ging's dann auch so darum, dass er halt darum ging so, wie wollt ihr 'n Revenue in den nächsten Jahren machen? Und zu dieser Storyline hat unter anderem gezählt, dass es ganz viele Bereiche gibt sozusagen, in denen sie Potenzial haben. Unter anderem nennt er nennt er Consumer Device als der Bereich,
Fabian Fink: wo sie noch großes Potenzial sehen. Und ich glaube, einerseits
Philipp Schmid: ist es ein, Sie müssen das Rennen, Sie müssen das sie müssen das Rennen, sie müssen im Rennen vorne dran sein, wofür ich, glaube ich, fokussieren sehr, sehr gut wär und andererseits müssen sie natürlich das Spiel spielen, zu sagen, woher kommen denn diese weiteren Revenes, die weiteren Fundingrunden zu machen. Ich glaub, deswegen wird es 'n krasser Spagat. So im letzten Jahr, als sie der Vorreiter waren, hat das alles noch supergut funktioniert und jetzt mit dem Druck, grade auch von DeepMind, ist es jetzt einfach, glaub ich, eine andere Situation. Deswegen wird's 'n, glaub ich, sehr spannendes Jahr für OpenAIA, ob sie das irgendwie aushalten können. Aber vielleicht noch kurzes Frage, das sind wir in dem Zug, das ist erst mal Aufwand, weil er meinte so, kennt ihr die? Wisst ihr eigentlich, wie Sam Altman seine erste Kohle gemacht hat, was sein erstes Start-up war?
Fabian Fink: Ich nicht, nee.
Philipp Schmid: Nee. Firma, die hieß Looped, ja, der ist damals hat dann Start-up gegründet, das war auch so 2 4 2 5. Das war im Grunde genommen Location Tracking deiner Freunde. Also war sone App, die man die man gesehen hat, die er die er promote hat, wo es darum ging, Du hast deine Location und so dieser Use Case, hey, Du bist eben in der Stadt unterwegs und deine Freunde sind irgendwie grade gefühlt nur im Restaurant nebenan und ihr wisst gar nicht voneinander und man teilt sozusagen seine seine Location miteinander. Und was ganz interessant war und deswegen so dieses Revenue way more Than dought, so damals wurd Loop dann verkauft, wurde irgendwann mal für 500000000 evaluiert und so. Am Ende hat das für dreiundvierzigeinhalb Millionen Dollar verkauft und es gibt aber son bisschen Rumorse da oder zumindest was heißt Rumorse. Es gibt 'n Reuters Artikel, der davon gesprochen hat, dass kurz vor dem Verkauf die App auf nur 500 Daily Active User runtergedroppt ist und trotzdem für dreiundvierzigeinhalb Milliarden verkauft wurde und es da wohl einige Deals gab, dass halt mit der Investmentfirma und so weiter, dass irgendwie die Kohle halt gesichert werden sollte. Und es gab dann aber einen Kommentar von Sam Omelner dazu, hat auf diesen Artikel reagiert und gesagt so und sie würden den Artikel updaten, wenn es denn mal die Daten gibt, aber es wurde niemals bewiesen so. Also er hat niemals Daten dazu geliefert, aber so dieses so, ist way more Than that und er hat mich son bisschen an OpenAI und diesen Podcast dann dann dann erinnert so so, er muss natürlich sein Marketinggame spielen. Es wird wird interessant werden fürs nächste Jahr. Okay. Also ich will Ihnen natürlich nicht son Chefhändler OpenAI, was die was die liefern, wie sie arbeiten. Ultra krass, aber ich glaub, sie haben einfach noch mal ganz andere Herausforderungen als Google es jetzt in dem Fall hat.
Dennis Becker: Hier. Aber
Fabian Fink: vielleicht, ich mein, wir haben jetzt 45 Minuten. Wir haben 3 Fragen und ich hätt noch 2 Fragen, die wir dann auch vielleicht Predictions abgehen können. Ich weiß nicht, wie lang wir die Folge machen wollen, aber ich würd einfach mal mit den Fragen anfangen, weil wir haben ja am Anfang gesagt, was so Chatbot Marketshare angeht. Und Stand Dezember 5 mit ChatGPT mit 68 Prozent, Gemini mit 18 Prozent, Deep SEG mit 4, Croc mit 3, Perplexity mit 2, Cloud mit 2 und Co Pilot von Microsoft mit einem Prozent. Vielleicht einfach nur Top
Philipp Schmid: 0.3 auf 100, ich hab nicht mitgezählt. Ungefähr.
Fabian Fink: Nee, wahrscheinlich nicht, weil es noch ganz viele gibt mit 0.5 oder 0.6 Prozent oder so was, aber das sind halt so die Top 7. Aber ich würd doch einfach mal fragen, Fabi, was wären deine Top 3 und was wär der Prozentsatz?
Philipp Schmid: Na gut, also auf jeden Fall wird ChatGPT noch dazugehören so, weil ich mein, dafür haben Sie einfach die Vormachtstellung
Fabian Fink: Mit aktuell 68 Prozent.
Philipp Schmid: Ja, dann wird auf jeden Fall
Dennis Becker: Immer konkrete Zahlen für nächstes Jahr, dann haben wir's auch zugleich.
Philipp Schmid: Ja. Genau, ich also auf jeden Fall, ich sag erst mal die Top 3 sind OpenAI, Gemini und Platz 3 kann im Endeffekt jeder sein. Ich glaub nicht, dass es ein Tropic wird so, weil es meiner Meinung nach nicht Ihre Businessstrategie ist, dass das groß zu werden. Das heißt, der dritte Platz ist meiner Meinung nach, setze hier irgendjemanden ein, der die Ambitionen dazu hat so. Deswegen ich sag eigentlich nur die ersten, ich glaub die ersten beiden teilen sich den Großteil des Shares und ich glaub aber, das Open Air ja immer noch weit vorne sein wird so. Und ich glaube, was wie viel hat wie viel Geminar jetzt grade?
Fabian Fink: 18.
Philipp Schmid: Okay, also OpenAI wird verlieren. Ich glaube trotzdem, dass ChatGPT immer noch bei 50 Prozent ist und ich glaube, dass wir mit Geminary wird ungefähr den restlichen Part Part wahrscheinlich übernehmen. Ich denke, Gemini wird am Ende bei 25 bis 30 Prozent sein. Also ich sag so was wie
Fabian Fink: 50, aber 30 und
Philipp Schmid: 10 geht an den nächsten und der Rest wird wird weniger werden. Ich glaub, es wird sich konzentrieren.
Fabian Fink: Und würdest Du sagen, bei aktuell haben wir 68, das heißt, Du nimmst 18 Prozent ungefähr bei ChatGPT weg und packst dann 18 Prozent zu General?
Philipp Schmid: Ja, da so so in der Richtung, ich glaub, war das auch da da so generell wird sie's konzentrieren. Ich glaub, auch die kleineren werden mehr Shares abgeben. Es wird irgendeinen, also entweder gibt's gar keinen dritten großen Player, entweder ist der Rest komplett fragmentiert und es hat sich nur so verändert oder es gibt noch einen weiteren, der irgendwie im Fünf-, 6 Prozent Bereich dann mitspielt. Aber eigentlich glaub ich nichts. Ich glaub, es wird sich mehr konzentrieren. Ich glaub, es werden hauptsächlich die beiden sein
Fabian Fink: Mit Meta AI Dritter?
Dennis Becker: Nee. Okay, glaube
Philipp Schmid: ich nicht.
Dennis Becker: Okay, jetzt gehe im Chat, ne, hast Du gesagt.
Fabian Fink: Ja. Also ich mein, das klar ist super schwierig, weil was passiert, wenn keine Ahnung, AI Overviews in Google Search besser werden und Gemini irgendwie Second Klasse, das sind Ah,
Philipp Schmid: hat aber nicht zu Chat gezählt, oder? Also es geht
Fabian Fink: ja nicht dabei, es ist wirklich Da würde
Philipp Schmid: ich sagen, Google Pay kaufen mehr sein, ja.
Dennis Becker: Also weil ich würde nämlich tatsächlich auch noch in den Ring werfen, so je nachdem, was mit Apple passiert. Also ich glaube nicht, dass Apple Den wird
Philipp Schmid: zum Ring werfen.
Dennis Becker: Nein, da wird nicht Apple auf die Liste kommen, aber wenn Apple Germany als Siri Backend nutzt, dann
Fabian Fink: Aber dann ist es nicht Germany Punkt Google Punkt com, glaube ich.
Dennis Becker: Dann ist es nicht Germany, okay. Also tatsächlich die, das ist jetzt so die eigene Produkte. Boah, ist hart. Also ich ich hab schon, also ich meine, ich hab auch ja den Verlauf gesehen und der war schon sehr beeindruckend. Ich sag mal, damit es ein bisschen was anderes zu Fabi ist, ich sag mal Kopf an Kopf.
Philipp Schmid: Und der Rest Und
Dennis Becker: der Rest 40. Ja, 40 40. Und der Rest sehe ich auch so, also wenn er nichts, weiß nicht, hat Microsoft noch irgendwelche Flächen, wo sie das irgendwo, nee.
Fabian Fink: Microsoft? Haben die nicht jetzt zugegeben, Co Pilot war 'n Fehler? War da nicht irgendwas? Weiß ich
Dennis Becker: nicht, die sind ja damals, weißt Du, es gibt ja so keine Ahnung. Also, wenn sie es jetzt in ihre Adresszeile, in ihr Ding da einbauen, irgendwo, keine Ahnung, haben die einfach noch 'n Hebel einfach, die Usage hoch zu treiben. Aber nee, dann lassen wir's mal bei den bei den beiden
Fabian Fink: Ich meine, ich find's an an sich ist es ja schwierig, weil was bedeutet das, wenn also was ist, wenn Nutzer beides nutzen? Dann zählen die ja zu beiden rein. Deswegen glaub ich auch, dass wir oder warum wir auch dieses Wachstum von Gemini gesehen haben, ist, dass Du einfach viel mehr neue Nutzer von Gemini bekommen hast und nicht weniger Nutzer von ChatGPT. Also ich glaub, ich weiß nicht, ob ChatGPT jetzt die 1000000000 Nutzer geknackt hat. Wenn nicht, werden, glaub ich, beide, Gemini und ChatGPT nächstes Jahr die 1000000000 Nutzer knacken. Ja. Ich glaube auch, dass beide Richtung 50 Prozent gehen und wir 'n großen Teil haben, der beides nutzt und dann wahrscheinlich sehr Expertenusage wie keine Ahnung Apple und Android User irgendwie. Man hier nutzt nur Apple, man hier nutzt nur Android und irgendwie der Marketshare ist trotzdem irgendwie gefühlt relativ ähnlich.
Philipp Schmid: Weshalb, was ist dein Hypothesis? Hast Du eine Nachricht?
Fabian Fink: Nein, ich hätt auch, ich red 50 50. Ja. Und dann danach, keine Ahnung.
Philipp Schmid: Glaubt ihr, dass im nächsten Jahr Open AI oder generell alle die Modelle bei ihren Chatterfaces haben, so in eine Richtung von Netflix, Spotify und so weitergehen, dass sie dagegen vorgehen, dass Leute ihre Accounts sharen? Gestern wieder zum Geburtstag meines meines Bruders hat meine Cousine mir erzählt, dass sie sich den Account in der in der Uni zu zwölft teilen, weil sie ja sagen, sie können sich an ChatGPT die Ordner machen, so heißt jeder hat einfach seine eigenen Ordner. So und so zahlt jeder im Endeffekt nur einen Euro irgendwo pro Monat und teilen sich ja mit den Accounts. Also die Frage ist, wie viel Also irgendwann werden Sie den Hebel nutzen, weil ich glaube, da gibt's noch mal mehr da draußen als man denkt, die sich den Account scheren.
Fabian Fink: Okay, ich hab das grad zum ersten Mal gehört und zum ersten Mal dran gedacht, weil für mich war das dieses, hey, ich teil relativ personalisierte Informationen und alles geht mehr Richtung Personalismus, also was ich als für Antwortarten präferiere, Bulletpoints, irgendwelche anderen Dinge dass meine Präferenzen sehr verschieden ist zu den anderen.
Philipp Schmid: Aber ich weiß nicht, ob das halt, ich meine im Endeffekt muss ich sagen, ich teil mir meinen Chat GPT Account auch mit meiner Frau. Meine Frau nutzt einfach den gleichen Chat GPT Account und das sind immer was anderes.
Dennis Becker: Alle Dinge weitergegeben Ideen.
Philipp Schmid: Wo hast Du die Ja, genau. Genau. Das ist son bisschen, das ist natürlich der Part, so ne. Also Du kannst natürlich bestimmte Dinge nicht nicht diskutieren so, aber ich glaube schon, dass am Ende auch da wieder sowas wie, also mir ist auch nicht so wichtig, dass meine eher darauf super personalisiert drauf antwortet und so und das ist glaube ich, ich glaube, da draußen gibt's von diesen Use Cases sehr viel mehr, als man sehr viel mehr, als man denkt, so. Und glaube schon, dass das noch immer Thema, ob's für das nächstes Jahr, aber es ist auf jeden Fall, wenn man wieder in Richtung Business überlegt,
Fabian Fink: so Kommt das vor
Dennis Becker: der Werbung?
Philipp Schmid: Kannst Du Ihre Kohle machen?
Fabian Fink: Nein.
Philipp Schmid: Vor der Werbung? Nee, nee. Werbung kommt vorher. Glaub nicht, dass es fürs nächstes Jahr ist, aber ich glaub fürs Jahr da
Fabian Fink: drauf Ich glaub, mit Netflix war das Thema, die Abonnementzahlen sind nicht mehr so schnell gewachsen. Ich glaub, dann haben die das gern gemacht, richtig?
Philipp Schmid: Ja, kann gut sein, ja. Genau, das ist halt ist halt die Frage, aber ich mein, wenn jetzt der Konkurrenz zurückhörst, wir werden sehen, was Nächstes herbringt, aber irgendwann irgendwann werden die wieder reintapen. Also ich glaub jetzt im Moment ist noch viel zu viel Potenzial dieser Business Use Case und was ist ist der viel wichtigere. Also die gehen nicht da dagegen vor, so das ist ja wirklich denke
Fabian Fink: auch, dass ich da bei der große Unterschied, den ich jetzt kurz gedacht hab, man hat ja bei Netflix nicht 'n Limit gehabt. Du konntest ja nicht nur 5 Filme anschauen. Bei bei Gemini oder hast Du ja dieses Messages Limit. Also bist ja schon limitiert, wie viel Du konsumieren kannst und die Limits sind ja jetzt nicht superkrass hoch. Also ich mein, man könnte das vielleicht hätte nicht Aber die aber gesagt, Du kannst nur 10 Filme am Tag schauen oder 10 Serien wär die Wahrscheinlichkeit, dass ich das teile, wahrscheinlich auch geringer gewesen.
Philipp Schmid: Aber meinst Du nicht, dass die Limits halt für die Use Cases wie, hey, Du nutzt das wirklich das Chatinterface und chattest damit und willst sozusagen im Chat antworten, dann im Vergleich zu Agentic Use Case, schick's jemand los und da werden halt Tokens über Tokens generiert. Ich glaube schon, dass es da locker ausreicht, die Limit, der Use Case mit zu 12 diesen Account zu nutzen, wenn Du halt wirklich nur das Chatinterface nutzt so. Ja, aber interessant. Ich konnte ich nur
Fabian Fink: nicht drüber nachgedacht.
Philipp Schmid: Ja, mal schauen. Aber wir haben, also ihr ihr sagt, Cari, also 40 40, ich sag 50 30, OpenAI immer noch Vorreiter. Mal schauen. AI, halt das fest und schau mal im nächsten Jahr.
Fabian Fink: Das andere, was ja noch in den letzten Monaten gekommen ist, glaubt ihr, dass Antropic und Open Air oder nur 1 der beiden public geht? Also dass Du Shares kaufen kannst von den Unternehmen?
Philipp Schmid: Nee, nicht nächstes Jahr. Glaub nicht, dass nächstes Jahr jemand public geht. Ich glaube auch nicht.
Dennis Becker: Okay. Du. Also ich mein,
Philipp Schmid: ich sitze kurz auch wieder da zu dem Ultimeter Podcast, da ging's auch kurz darum so und dass dann auch so Sam Ortman in diesem ganzen Zuge, als er sich irgendwie aufgeregt hat darüber so, dass Leute irgendwie über eine Revenue reden, meinte, das ist eine der wenigen Momente, wo ich mich darüber freuen würde, wenn wir wenn wir public wären, so, dass Leute sozusagen da reinschauen könnten und sehen könnten, was für einen Mist sie da erzählen so und das klang so vom Sprech her sehr danach, sodass es nichts Zeitnahes ist und eher ein so die Orts stehen dagegen. Aber das lese ich ja nur noch zwischen den Zeilen raus, hat er sich nicht explizit gesagt. Ich glaub nicht nächstes Jahr. Glaubst Du's?
Fabian Fink: Ich kann's mir vorstellen unter dem Gesichtspunkt, das vielleicht nur bei OpenAI betrachtet, wenn man, ich sag mal son Public IPO ja Plan oder 'n IPO plant, dann ist ja ganz viel, schaut man sich an, was die letzten Jahre war, wie Du gewachsen bist, was fürn Potenzial Du ja hast. Und die letzten Jahre, Monate waren ja unmetscht, kann man ja einfach sagen, was was das Wachstum angeht und hat noch kein Company so geschafft. Wenn das Wachstum jetzt aber nachlässt und weniger wird, wird's ja umso schwieriger 'n guten IPO für OpenAI zu bekommen, weil ja das Potenzial dann schlechter aussieht als zu dem aktuellen Zeitpunkt. Und ich kann mir durchaus vorstellen, dass aufgrund der supererfolgreichen letzten Jahre und der Dominanz und dem Hype und dem Marketing und allem, was noch aktuell in den Köpfen der Menschen ist, 'n IPO besser wäre, als wenn 20 26 schlechter wird und sie am Ende vom Jahr mit viel größeren Problemen dastehen als jetzt.
Philipp Schmid: Ja, man ist nicht, dass da schon viel zu viele der Fragezeichen jetzt öffentlich
Dennis Becker: Ich würd Gott sagen, ich würd sagen, ist schon Nee, ist schon
Philipp Schmid: auch gut. Ich glaub, es war
Dennis Becker: eine jetzt so Bei den Leuten, die sich damit auseinandersetzen. Jetzt in der breiten Masse noch nicht und den Nutzern und sowas, aber bei den Leuten
Philipp Schmid: auch irgendwie damit
Dennis Becker: auseinandersetzen, das ist glaube ich ein Problem.
Fabian Fink: Also auf jeden Fall eine große Karte, die Sie noch hätten, an viel Geld
Philipp Schmid: zu
Fabian Fink: kommen. Sowohl die Mitarbeiter als auch das Unternehmen.
Philipp Schmid: Ja, für die Mitarbeiter wär's gut.
Fabian Fink: Vielleicht machen Sie einen auf Databrix und wir stehen dann Ende des Jahres mit Series X da und ja, haben viel Geld angesagt.
Dennis Becker: Sehr gut. Waren das deine beiden Fragen?
Fabian Fink: Yes.
Dennis Becker: Okay. Die 3, ich
Philipp Schmid: mein, die anderen 3 Fragen, die wir aufgeschrieben haben, ne, größte Fehleinschätzung, was war unter der Schule des Jahres und was was schätzen wir für nix her? Weil teilweise sehen wir schon so ein bisschen Am
Fabian Fink: Mittwoch des Jahres?
Dennis Becker: Tool des Jahres hatten wir nicht.
Philipp Schmid: Aber sagt sagt die was anderes außer entweder Nano Banane oder Cloud Code und Codex so? Ja. Okay, dann sag mal. Ich sag, also
Dennis Becker: in unserer in unserem Chat steht ja, welches KI Tool hat den Workflow des Hosts am stärksten verändert? Okay, das hört sich dann schon wieder zu groß an. Aber sagen wir mal so, in den letzten, also ich hab in den letzten Monaten eher weniger selbst irgendwelche Sachen umgesetzt. Das war in der ersten Hälfte des Jahres deutlich mehr und da war vor allen Dingen Raplit für mich ein großes Ding, einfach weil man weil Coding mäßig ja ne kleine Tools, kleine Verbesserungen, die er für die Programmiercon und sowas einfach oder weniger fertige Apps da rausholen konnte. Das war schon sehr beeindruckend. Mittlerweile ist das wahrscheinlich ähnlich mit Cloud Code dann auch so möglich, aber einfach diese abgeschlossene Umgebung, Du hast nichts mehr dazu tun, Du kannst deploynen, User können's nutzen. Ja, deswegen nutze, sag ich, antworte ich rabplit dort.
Philipp Schmid: Philipp, hast Du eine Antwort?
Fabian Fink: Ja, bei mir ist es 'n bisschen schwieriger, weil ich hab ja im Februar meinen Arbeitsplatz gewechselt und somit auch meinen Workflow anpassen müssen, weil es halt doch Unterschiede gibt zwischen Du arbeitest bei Google und Du hast 'n Laptop, wo Du alles installieren kannst. Ich glaub, ich mein meistgenutztes Tool oder KI Tool, was meinen Workflow definitiv beeinflusst hat, war einfach AI Studio, weil ich halt einfach es für alles nutz und was Coding angeht, ich bin doch 'n sehr großer oder war 90 Prozent von 20 25 'n sehr großer Cursor Nutzer. Jetzt nutz ich Anti Querity ganz viel, weil's, ich sag mal, 'n Vorteil hat, wenn Du mit dem Entwicklerteam reden kannst und auch Feedback geben kannst und dann siehst, wie das umgesetzt wird und ja, man sich ja auch gegenseitig unterstützt. Aber ja, für mich war's definitiv, wenn ich vergleich 24 mit 25 AI Studio, vor allem auch jetzt. Ich hab zum Beispiel über Weihnachten meiner Mum gezeigt, wie man in AI Studio eine Vibe Code, also wie man Vibe cotet und eine App programmiert, die hat's gar nicht gepackt mit, hey, wie ich kann jetzt 'n Travelplaner machen und der zieht das alles aus dem Internet raus und ich kann son Quiz machen und so was, das war schon cool.
Philipp Schmid: Mhm. Das heißt aber, also keiner von euch beiden würde,
Dennis Becker: also ich mein meine Antwort kann ich
Philipp Schmid: ja die Standardantworten nehmen.
Fabian Fink: Ja, bei mir
Philipp Schmid: ist auf jeden Fall Cloud Code und ansonsten auf jeden Fall auch Bildgenerierung mit Nano Banana ist auf hat auf jeden Fall den größten Aber das ist Cloud Code hat 'n Einzelfall
Fabian Fink: Banana, noch nicht viele AI Bilder generiert?
Philipp Schmid: Ich würde sagen weniger, ja. Also die Zeit, die ist vorgeworden, die Qualität, die es vor war, hab ich auf jeden Fall weniger gemacht.
Dennis Becker: Und weil hier steht, hat in Workflow das Hosts am stärksten beendet? Also ist das
Philipp Schmid: Ja, dann ist es nicht dann die Antwort darauf ist Cloud Code. Also Nano Banane hat mir nicht mein mein mein Workflow verändert. Aber zum Beispiel, ich mein so Use Cases wie, ich hab vor 2 Wochen irgendwie eine relativ spontane Präsentation irgendwie son bisschen vorbereitet gehabt vor der Firma gehalten, so, wo's auch darum ging, okay, ich wollt gern noch mal 'n Recap machen über, was ist in den letzten anderthalb Jahre irgendwie so passiert? So und das wäre halt noch vor 4 Wochen so was gewesen oder also oder vor Nanobanana Pro, so, ja gut, da muss ich's halt auf der Tonspur machen, so. Das das ist jetzt nichts, was ich in 25 Minuten hinbekomme so. Und mit Nanobanana Pro war so 1, okay, ich schaff es, 5 Bulletpoints dahin zu 'n an Nano und Banane zu geben und einfach zu sagen, erzeug mir mal eine Grafik und ich glaube, ich krieg's in 25 Minuten hin, dieses gesamten Slide zu machen und trotzdem eine sinnvolle Grafik zu machen, die meine Tonspur unterstützt so. Ja. Und den und es hat funktioniert und es war auch echt auf dem Qualitätsniveau, wo ich sage, hey, man merkt, dass es nicht von mir war und dass es irgendwie von der AI generiert war, aber es hat mir was gegeben und einen Tool an die Hand gegeben, mit der ich diese Präsentation auf 'n anderes Niveau bringen konnte, weil wie ich's früher gekonnt hätte mit in der Kürze der Zeit, also
Fabian Fink: Nutzt Du dann Nanobanana durch Cloud Code schon? Nein. Nee. Okay.
Philipp Schmid: Nee, also beim das ist wirklich, da unterhalten wir uns jetzt hier über AR Studio oder also irgendwie einfach 'n Webclient so, ja, wo ich wo ich's mache. Ehrlich gesagt, ich wusste überhaupt nicht, dass ich 'n 'n 'n 'n Banana 'n Banana Provider Cloud Codes so nutzen kann. Also ich hab den UseClay noch nie ausprobiert sogar.
Fabian Fink: Ja, ich mein, Du kannst ja 'n Skill machen oder 'n Tool oder 'n MCT Server oder irgendwas und dann
Philipp Schmid: ja. Aber ich mein, dafür ist es, ich glaub, dafür ist ja Usecare, ich meine, das ist ja nicht so, dass ich sage, ich brauch den durchgehend mit meinem Flow. Ich will halt mit Vereins
Fabian Fink: Ja, aber zum Beispiel weg generieren. Also vielleicht, wir hatten ja das Thema, sind wir sind die ganzen Agents zu code fokussiert und ich glaub halt, das wird sich 20 26 ändern und halt 'n 'n Use Case, wo ich an Limits aktuell komm, was AR Studio angeht oder generell mein Workflow, ist, ich müsst diese Steps einzeln durchführen. Also im Sinne von, hey, bitte mach eine Suche auf meine internen Dokumente und zieh alles von 20 25 raus, dann erstellen Summary und dann generiert das Bild irgendwie. Das wären aktuell viele manuelle Schritte mit verschiedenen Proms, mit Copy Paste in Ton, Google Dokument, bisschen, ich glaub halt 20 26 geht es mehr hin zu diesem, ich iterier bisschen auf meinem Plan und fang dann an und mach lass das das machen und Cloud Code ist ja 1 der besten Agent Harness, den wir halt irgendwie haben und wenn Du halt dann die zusätzlichen Tools oder Skills mit Bildgenerierung und anderen Sachen mit rein bekommst, wird's interessant, ob sich nicht nur der Coding Workflow verändert, sondern halt, was wir ja gesagt haben, alles, was so Produktivität, PM, Marketing, wie auch immer angeht.
Philipp Schmid: Aber ich glaub genau dafür glaube ich, aber 'n bisschen halt erst die Tools und die Agents irgendwie an sich gebaut werden. Weil klar könnte ich mir jetzt schon anfangen und auf ein besseres Niveau heben, als ich's irgendwie grade hab, aber ich würd sagen, dafür ist die, meiner Meinung nach, die Qualität noch gar nicht. Oder es bräuchte zu viel Aufwand aus meiner Sicht für den Output, den es mir generieren könnte so. Also dafür muss ich halt dann doch noch zu sehr steuern und zu sehr irgendwie die Inhalte moderieren, als dass ich mir jetzt da diesen Agentic Workflow Sips baue. Aber ich bin sehr gespannt. Also ich glaube, dass Ende nächsten Jahres ich da vielleicht ja auch noch viel mehr meiner Slides automatisieren lasse. So war ja beim letzten Mal der Use Case. Ich glaub, der Weg, wie's jetzt grade ist, mit der werden einfach nur Bilder reingepasted. Das ist er noch nicht, aber er lässt einen son bisschen spüren, wo's vielleicht hingehen könnte.
Fabian Fink: 2026,
Dennis Becker: ihr setzt 10 Euro, ah, bisschen wenig eigentlich, ne, aber das hat auch Germanai vorgeschlagen, 10 imaginäre Euro auf eine gewagte These für das neue Jahr.
Fabian Fink: Nur eine.
Dennis Becker: Du kannst auch dein Budget, deine 10 Euro aufteilen.
Philipp Schmid: Wenn dann Wenn Du schon, wenn Du so aus dir rausspulen, vielleicht wirst Du anfangen.
Fabian Fink: Ja, so, wir hatten's ja ganz kurz. Wir haben glaub Apple einmal jetzt in 1 Stunde irgendwie angesprochen. Ich glaub, da wird sich was verändern. Also ich seh's bei meiner iPhone Nutzung iOS 26 ist jetzt nicht gerade irgendwie gut. Ich hab ganz viele Freunde und Bekannte, die sich über Bugs und sonst was beschweren und ich seh's auch auf Twitter, dass irgendwie Apple mal funktioniert hat oder just work. Und ganz viele Senior Leadership sind ja schon von Bord gegangen schon und ich glaub, Apple wird 'n neuen CEO 20 26 bekommen.
Philipp Schmid: Ja, ist doch schon mal eine, das ist doch schon mal eine
Dennis Becker: Hypothek. Interessanter Take.
Philipp Schmid: Wie viel Euro da drauf?
Dennis Becker: Komm, wir gehen dir mal 100, damit Du bist Nee,
Fabian Fink: das sei egal. Ich ich sag einfach 5 und dann hab ich noch eine zweite einfach.
Dennis Becker: Okay. Sehr gut.
Philipp Schmid: Ich glaube, also ich mein, so die ist 'n bisschen schwammiger und nicht so griffig wie Apple hat einen neuen CEO, aber ich würde sagen, dass im nächsten Jahr die Entwicklung der LLMs, was ihre Capabilities angeht, einzeln gesehen, hinter den Erwartungen zurückbleiben. Und glaube, dass wir ganz viel mehr User Cases sehen, sozusagen Anwender Anwender Use Cases soll. Also ich glaub, es wird sehr viel mehr in Richtung Consumer gehen und sozusagen, wie kriege ich mehr Market Share über bessere Anwendungsfälle als über wie, dass es die die Qualität der Modelle einfach besser wird und dadurch die neuen Use Cases erschlossen werden. Also ich glaub, es kommt nicht über Modellqualität, sondern über die Use Cases, die damit umgesetzt werden und Toolintegration, Agentic Use Cases in sehr viel mehr Domänen und so. Und ich glaube, dass es dass da das Rennen mehr hingehen wird und wir werden natürlich Entwicklung machen, aber ich glaub, es wird hinter unseren Erwartungen zurückbleiben.
Fabian Fink: Ich würd 5 Euro dagegen retten. Ich glaub, dann
Philipp Schmid: werd ich 10 dafür. Also sind wir letztes Geld da gegen
Fabian Fink: Ich ich kann auch den Apple zurückziehen. Ich glaub, was was viel viel Das ist richtig dann anders. Was wahrscheinlich viel schwieriger für unser aktuelles Verständnis ist, wird Modelqualität an sich sein. Weil aktuell haben wir diese Benchmarks und wir haben schon in 20 25 'n Shift gesehen in Benchmarks mit, man hat plötzlich Tools genutzt fürn Benchmark. Und ich seh es son bisschen als Modelqualität werden wir schwierig messen können, aber Model Capabilities werden wir messen können. Also im Sinne von wie lange kann ein Modell Slash Agent alleine selbstständig arbeiten, erfolgreiche Tasks umzusetzen. Und ich glaub, die Herausforderung dabei wird halt sein, dass wir das superschwierig messen können oder super superschwer transparent kommunizieren in einfachen Möglichkeiten, was dazu führen wird, dass wir nicht mehr genau wissen, was die Modelle mittlerweile können. Ich glaub, an dem Punkt sind wir jetzt schon und dass Du dadurch viel mehr Endnutzeranwendungen sehen wirst, die plötzlich funktionieren, wo wir vorher gar nicht wussten, dass es geht. Also schon das, was Du gesagt hast im Sinne von wir werden mehr Use Cases sehen, wo LLMs oder Agents erfolgreich genutzt werden können, Aber ich glaub nicht, dass wir dass es daran liegt, dass wir keine Modellqualitativen Fortschritte mehr machen, sondern dass wir es einfach nicht mehr verstehen und unsere Modelle einfach neue Capabilities bekommen, die dann uns ermöglichen Dinge umzusetzen. Und das vor allem mein ein Großteil meiner Arbeit auch sein wird, wie kann ich möglichst erfolgreich und einfach kommunizieren, was Du mittlerweile alles umsetzen kannst. Also ich glaub, man sieht's bei Gemini 3 Pro oder Cloud Code und Opus 4 Punkt 5. Wir haben so viele Möglichkeiten jetzt, dass wir gar nicht hinterherkommen und gar nicht wissen, was passiert, weil der ganze Hype von Opus 4 Punkt 5 ist ja nicht entstanden, als das Modell würde, weil die Benchmarks waren ja eher so, nee, aber alles, was in den letzten 2 Monaten, was ich gesehen hab, was die Leute nach dem Testen, nach dem Umsetzen gemacht haben, geht ja immer weiter nach oben im Sinne von, hey, wie kann's noch besser werden?
Dennis Becker: Dazu passt tatsächlich auch ganz gut den noch den Post von Andre Kaparty, den ich noch erwähnen wollte, der am sechsundzwanzigsten Dezember geschrieben hat. Er hat sich noch nie so
Fabian Fink: Unsicher.
Dennis Becker: Ja, so unsicher als Entwickler gefühlt und er hat das Gefühl, dass sich halt wirklich unser unser Space Entwickler so stark verändert und wenn er all das, was es da draußen jetzt gerade schon gibt, richtig gut verstehen würde, dann könnte er wahrscheinlich zehnmal so effektiv sein, wie es im Moment ist. Also er sagt einfach, da ist da steht noch so viel drin in all dem Ganzen, was jetzt schon da ist mit prompts Kontext, Slash Commands, Workflows, ID Integrations, Skills, Plugins, Memory und so weiter. Alles ne, Stichworte, die irgendwie da sind. Genau und darauf basierend würde ich auch ein bisschen meine meine Prognose oder meine Wette machen. Ich hab zwar in dem AI Review ja nicht mitgemacht letztes Jahr, aber jetzt in den normalen News habe ich schon gesagt oder für dieses Jahr gesagt, ich bin mal gespannt, wie viel wir noch entwickeln und jetzt ja auf Lotung gesehen, ist immer noch ein relativ großer Teil, der der selbst geschrieben wird in Anführungsstrichen, aber da waren jetzt vor allen Dingen auch die letzten Wochen schon auch noch mal ein ganz schöner Shift, gefühlt Richtung mehr Cloud Code und von daher wette ich mal einfach meine 10 Euro auf der Anteil an selbst geschriebenen Code liegt Ende nächsten Jahres unter 10 Prozent.
Fabian Fink: Okay, dann würde ich jetzt Bei Lotung
Philipp Schmid: oder was bei bei dem würdest Du oder was ist der Kontext?
Dennis Becker: Ja, bei uns. Okay.
Fabian Fink: Ist
Dennis Becker: ja am besten messbar.
Fabian Fink: Könnt ihr das messen?
Philipp Schmid: Nee. Wir könnten es,
Dennis Becker: wenn wir wollten Ja, genau.
Philipp Schmid: Messen es auf jeden Fall nicht und haben auch
Dennis Becker: gemessen nicht, aber ob jetzt, also wenn's echtes Geld wär, müssten wir's dann messen, aber wenn wir's, aber 50 Prozent noch sind da
Fabian Fink: vielleicht noch, passend dazu, ich glaub den Skill selber entwickeln zu können, wird Ende nächstes Jahr noch viel wichtiger sein als jetzt. Was ich merk, ich hab jetzt über Weihnachten selber mich hingesetzt und gesagt, hey, mal schauen, wo wir aktuell sind mit Vive Coding, dass ich nur noch prompt nicht selber schreibe. Und ich gehe, sag ich mal, relativ regelmäßig ins Fitnessstudio. Und was ich bisher noch nie gemacht hab, ist, meine Gewichte zu tracken, also wie viel Sätze, Gewichte ich an welchem Tag gemacht hab, weil die Apps einfach alle scheiße sind. Sie haben irgendwie keine Features, wie das halt gespeichert wird, was ich letztes Mal gemacht hab. Und da dachte ich mir, hey, jetzt ist Weihnachten, ich bin daheim, ich hab 'n bisschen Zeit, mal schauen wie schnell und wie weit ich komm. Und ich hab keine Zeile Code geschrieben und hatte innerhalb von 10 Stunden eine App, die ich auf Verselle deployed hab als PWA, die ich dann jetzt mit 5 Freunden geteilt hab, die die alle nutzen und halt Feedback geben und ich dann wieder Features umsetze. Und was ich dabei gemerkt hab, ist klar, ich hab keine Zeile Code mehr geschrieben, aber ich habe jetzt Superbase genutzt als Backend, dass umso besser ich Software, Architektur, Methoden, Features verstehe, umso besser kann ich das Modell halt prompten und halt irgendwie definieren und ich hatte halt irgendwie das Feature, dass hey, ich möchte gern die Ladaysd App Version laden und ich möchte das gern irgendwie global updaten können, dass ich 'n API request mach und er halt schaut, okay, ist die Version aufm Handy, die Ladaysd und halt Gemini ging halt her und wollte eine Tabelle erstellen, wo jeder anonymisiert reinschreiben kann. Und das lief halt einfach durch und ich war so, Moment, das solltest Du vielleicht nicht machen und bei all dem und wie schnell ich das geschafft hab, war wirklich mein großer Vorteil, dass ich Code lesen konnte, dass ich die Konzepte von React verstanden hab, wie irgendwie State Management funktioniert, wie die Update Cycles vom Rendering sind, dass ich weiß, was Superbase ist, was Postgress Features sind, ob ich 'n JSON speichern kann in die Postgress Datenbank und all das. Und ich glaub das große Risiko, was man aktuell halt hat dadurch, dass AI schon so viel Code generiert oder dass ganz viele neue in die Coding Welt kommen, dass die halt sozusagen den einfachen Weg gehen und das halt einfach alles wegignorieren. Und wir werden so schnell so viel Code generieren, dass der Skill, Coden zu können, extrem wichtig ist. Also ich bin einhundert Prozent davon überzeugt, dass wenn Du entwickeln lernst, die ganzen Konzepte, Architekturen von, ich weiß nicht, Cloud Authentication, alles was es halt gibt, Ja. Dass Du 'n so viel besserer Entwickler, Ingenieur nächstes Jahr sein wirst, als wenn Du's nicht kannst.
Dennis Becker: Da bin ich absolut bei dir. Also ja, aber wenn wenn Du aber auf die Und das, wenn das Nee, Fabi?
Philipp Schmid: Wenn das die Hypothese ist, dass da nicht auch gleichzeitig der Bottlenake dafür, worüber wir uns hier häufig unterhalten für dieses so Agents in the Cloud so, die die im Grunde genommen einfach arbeiten und dann mit ihren Antworten zurückkommen und sowas, weil am Ende, wenn's wirklich das der Skill ist, die nicht weiterhin baut zu verstehen, was er macht, die Oversite zu haben, es Architekturell sozusagen bewerten zu können und ich dem Ganzen nicht vertrauen kann, dann ist das ja auch wiederum der limitierende Faktor dafür, dass wir Ich ich ich ich ich ich ich glaub, das ist das ist nur 'n
Fabian Fink: 'n Utopierisch Geschwindigkeitsunterschied. Also das Backend Agent Ding wird safe funktionieren, aber da hab ich vielleicht 'n Output von 1 und wenn ich halt 'n Entwickler bin, der das alles versteht Also ich mein, die App, die ich jetzt programmiert hab, die hätte wahrscheinlich 'n Freund, der noch nie programmiert hat, selber umsetzen können, aber vielleicht 'n irgendwie 100 Stunden Zeit mit 'ner bisschen schlechteren UX und UI, aber mit demselben Feature Set. Und ich glaub, es geht halt da drum zwischen, es geht und ich bin wirklich schnell und mach 'n Output, der auch wirklich von Vorteil ist, weil. Ja. Ja, auf jeden
Philipp Schmid: Fall, ich meine, das ist aber halt dann der limitierende Faktor, der reinkommt, wenn wir halt nicht dazu hinkommt zu sagen, ich kann auch komplexere Tas einfach erst mal blind vertrauen und sagen, das passt schon, hab nur wirklich 'n ganz kleinen Inside da rein, wenn ich sage, das ist der Skill, den ich brauche, dann ist das ja ein limitierender Faktor dafür, dass ich am Ende eben nicht 100 Agens über Nacht laufen lassen kann, einfach sagen kann, gut, die machen schon die Arbeit.
Fabian Fink: Ich glaub, der Punkt, den Du grad genannt hast, komplexere Aufgaben und eine komplexere Aufgabe lösen zu können, brauche ich einen guten Prompt, der gut definiert, was umgesetzt werden soll. Und ich hab heut morgen auch 'n Blogbeitrag von Spotify Engineering gelesen, die Background Agents mit Cloudcodes selber einsetzen, vor allem Java Code migrations durchzuführen und die haben mehrere 1000 Pull requests jetzt schon erfolgreich migriert. Und die großen Learnings bei denen ist auch, dass halt das Prompting ausschlaggebend darüber ist, wie gut nachher die Migration ist von, Claude macht irgendwelche Dinge, die er nicht tun soll. Du bist viel zu unspezifisch und er kommt auf eigene Ideen, das umzusetzen und ich glaub halt, wenn ich komplexe Aufgaben hab in 'nem komplexen System reicht halt nicht zu schreiben,
Philipp Schmid: Ja, definitiv. Und wann siehst Du das darüber
Dennis Becker: dass er gesagt 20 26 nicht, aber das siehst Du schon kommen?
Fabian Fink: Ich weiß nicht, ich glaub, es wird erst sone eine Schneide geben zwischen jeder kann für jede Aufgabe eine Software generieren, hin zu, ich will Entwickler oder Menschen mit Expertise, die dann schneller mehr umsetzen können. Also ich glaub halt dieses 1 alleine oder kleine Teams werden noch so viel schneller größere Projekte in 'nem größeren Scope umsetzen zu können. Find ich. Und Du wirst halt nicht diese 50 bis 100 Mann große Entwicklerteams mehr brauchen.
Dennis Becker: Ja, genau.
Philipp Schmid: Ich glaube auch, dass einmal der Trend jetzt hingehen wird, mit kleineren Teams größere Dinge umsetzen zu können. Ich glaub, dieses Use Case, jeder macht seine eigene App. Ich glaub, da werden wir haben ja gar nicht so viel drüber geredet, so viel mehr kleinere Apps, die einfach on the fly generiert werden von der AI, passend für meinen Use Case. Es wird gar nicht der Fall sein, so, dass sich jetzt so viel mehr Leute hinsetzen und beispielsweise ihre Fitness App irgendwie bauen wie dein wie dein Beispiel. Also ich glaube, es wird schon Also weniger Leute, die mehr umsitzen können, den Trend werden wir im nächsten Jahr und auch die nächsten Jahre noch weiter sehen. Das wird schon sehr krass sein, was wo wo wir da wahrscheinlich landen werden.
Fabian Fink: Ich glaub, wir werden halt ganz viel Duplication haben, den man ja aktuell bisher immer weniger hatte. Es gab halt, keine Ahnung, die eine App, die irgendwie dir erlaubt, deine Food zu tracken oder Barcodes zu scannen. Und die eine App wird's wahrscheinlich weiterhin noch existieren, aber wenn halt das Bewusstsein wächst, dass ich halt 'n ChatGPT GPT oder 'n Germanize sagen kann, hey, ich möchte gern anfangen meine Whatever zu tracken und da wird so eine Art integrierte App generiert, dann wird halt die genutzt. Ich glaub Sam Outman hat auch irgendwann die letzten Tage gepostet, dass das Zeitalter von MicroSAS oder irgendwie sowas beginnt. Also all die Sass Unternehmen, die in den letzten Jahren gewachsen und erstellt wurden, halt einfach Use Cases zu abstrahieren und für alle zugänglich zu machen. Da sehe ich eventuell Schwierigkeiten, aber es steht auch wieder eine Frage, okay, jetzt hab ich meine eigene Fitness App programmiert, irgendeiner muss der muss die jetzt auch montainen. Hab ich da Lust dazu? Nee. Wahrscheinlich nicht.
Philipp Schmid: Das kannst Du deinem Freund direkt mal sagen, mit eingestellt.
Fabian Fink: Ja, deswegen.
Dennis Becker: Lass uns noch mal ganz kurz, was wir's am Anfang angeteasert haben und da müssen wir glaube ich auch langsam mal die Folge zum Ende kommen. Weil wir über AGI sprachen und Fabi in den Raum gestellt hat, ist es denn dieser Weg, also ist ist ein mehr Tools und mehr Skills, die an 'nem großen Modell dranhängen, schon die Möglichkeit, AGI zu erreichen, wo wahrscheinlich auch in diesem Kreis noch mal AGI definieren müsste oder und das wäre jetzt mein Take, ist AGI erreicht, wenn sich das Modell diese Tools konstant einfach selbst baut?
Philipp Schmid: Also ich vielleicht nur, ich weiß nicht, ob ich so ob ich's so beantworten, wie Du Du'sband würdest, aber glaub ich mein Tag auf AGI, wenn ich gerade draufblicke, weil's ja irgendwie, hatten wir auch mehrmals im Podcast so gefühlt, Empathie gibt, die sagen so in 7, es gibt ja die These 27 bis irgendwie oder auch 30 oder sowas wird irgendwie AGI erreicht sein. Es wird diese diese große Disruption sein und selbst der Handwerker wird ersetzt werden von dann 'nem Roboter so. Und ich hab so das Gefühl, so wir uns grade entwickeln, so diese Iterative und alles wird immer besser. Ich glaube, wenn ich auf AGI blicke, hab ich eigentlich immer so in allen, die sprechen und das Gefühl so, es gibt diesen einen Punkt, wo das auf einmal erreicht ist und ab da wird alles anders sein so und der wird irgendwie so Supernas sein. Das, was ich sehe, ist das erste Gefühl, ich glaub, wir werden uns kontinuierlich weiterentwickeln. Ich glaub, wir werden AGI, so als ich als Begriff, nicht in den nächsten 15 Jahren niemals erreicht haben, so, dass man sagt, und jetzt haben wir das erreicht, mit diesem Release ist das passiert, sondern wahrscheinlich wird man in eher in 20 Jahren rückblickend darauf schauen und sagen, ja krass, wie sich alles verändert hat, aber es hat sich alles dann doch iterativer verändert. Und ich glaube so, wenn nicht noch mal 'n komplett anderer Weg eingeschlagen wird, so glaub ich nicht, dass der Weg, den wir grade gehen, so dieses die die die die sondern die auf einmal alles kann und sozusagen die allm allmächtige, allwissende Artificial Intelligence wir da haben, sondern dass wir einfach nur, heißt einfach nur, sondern einfach eine krasse Entwicklung haben, die iterativ vorwärts gehen wird und immer weiter all die Domain verändern wird. Aber ich glaub, deswegen so dieses Ding ist nicht meiner Meinung nach nicht der Weg für AGI, sondern es ist der Weg, nach und nach unsere unsere Domain zu disruptieren und irgendwie unsere Arbeitswelt zu verändern. Aber es wird nicht diesen einen Bang dadurch geben, mit dem man den erreicht, sondern es wird einfach mehr und mehr sich immer weiter greifen und kleinere Veränderungen annehmen oder in kleineren Schritten sich verändern, als als es einige Annahmen grade gibt. Das ist, glaub ich, eher wie ich draufblicke. Also einfach kleinschrittigere Veränderungen, nicht diesen großen großen Bang. Ich glaub, den den erwart ich irgendwie nicht mehr so richtig.
Fabian Fink: Ich glaub, das ist Ich mein, das hatten wir noch nie, was Technologie oder Innovation angeht, dass das heute released ist und dann am nächsten Tag hatte sich die Welt verändert. Ich weiß nicht, klar war's früher anders mit Elektrizität oder Internet oder alles. Das hat sich ja auch über Jahrzehnte Smartphones gezogen. Deswegen ist es immer einfacher, ich glaub rückblickend zu schauen. Ich mag den Begriff immer noch nicht. Ich glaub aber, dass definitiv der nächste Breakhrough oder die große Veränderung sein wird, dass wir wirklich KI Agenten haben, die ihre eigene Tools erstellen können mit 'nem Memory System, also im Sinne von, was wir jetzt gesehen haben mit Skills von Cloud- oder MCP Servers und 'nem irgend 'nem Memory System, das Wir haben ja immer noch das Problem von Kontext. Das heißt, selbst wenn unsere KI Agenten 1000 Skills Server generieren kann, die alle funktionieren und dann seine Capabilities erweitern. Muss er ja auch irgendwie darüber Bescheid wissen, welche Skills er hat, was er schon mal gemacht hat und ich hab Ich kann ja nur x Nachrichten reinpacken für den Usern, das heißt also, das Kontext Problem und wenn wir das Skills Problem lösen, dann haben wir wir mehr oder weniger dieses Continuous Learning Problem gelöst. Also im Sinne von, hey, wir haben uns im Modell trainiert. Es ist Kann alles, was es bis zu dem Zeitpunkt kann und nicht, hey, es jattet viel mit Herr Becker und weiß jetzt plötzlich, dass es, ich weiß nicht, Java Code markieren muss und so was. Und ich glaub, wenn wir halt dieses Continuous Learning Problem lösen, entweder durch Memory und Kontext und Skills programmieren oder durch irgendwas Neues, Innovatives, dass das Modell sich wirklich verändert, wenn Inference läuft. Ich glaub, dann werden wahrscheinlich die Ersten irgendwie anfangen, darüber zu sprechen und ich kann's mir auch sehr gut vorstellen, dass wir den Trend weiterhin sehen von, hey, AGI wird als Begriff weniger genutzt und definiert und dass wir dann ASI als Begriff mehr haben. Und wenn wir dann wieder bessere Capabilities haben, dann haben wir irgendwie UASCI, was Universal Artificial Super Challenges oder irgendwie sonst was bedeutet.
Philipp Schmid: Ich glaub halt immer auch,
Fabian Fink: dass das 'n großen Marketingwert hat.
Philipp Schmid: Ja, ja, unterschreibe ich komplett. Ich würd auch sagen, das ist das Tool, die Maschinerie am Laufen zu erhalten und ist auf jeden Fall 'n Weg, den wir da einschlagen, der sehr, sehr sinnvoll ist und ich glaube, da wird auch, da werden die Firmen schon ihre Kohle mit machen, aber ich glaub, am Ende wird niemand irgendwann claimed zu sagen, das ist jetzt AGI, sondern der Begriff wird sich wandeln und wahrscheinlich immer ein Nordstern sein, den man erreichen will. Glaubt
Fabian Fink: ihr, dass es auch 'n Fall geben kann, dass wir in 'nem einen Jahr hier dasitzen und AI keinen Fortschritt gemacht hat, Companies nicht mehr existieren, Computing nicht bereitgestellt werden konnte und die Blase geplatzt ist?
Philipp Schmid: Na ja, genau, das wollt ich grad sagen, wenn wir in dem einen Jahr dasitzen und das der Fall ist, dann wird die Blase geplatzt sein, weil dann wird halt OpenAI eigentlich die notwendige Kohle haben, das Ganze zu schaffen. Das ist ja son bisschen, das ist ja die Problematik daran so, ne. Entweder sie schaffen's halt genug zu machen, dass dieses dass dieser Narrativ funktioniert so und ansonsten kann das auf jeden Fall schon auch noch mal in 'ner Finanzkrise enden, so wenn Aber
Dennis Becker: ist denn, ist das ist das 'n, also ist das so, dass Du sagen würdest, wenn Open AI scheitert, dann ist das auch gleichzeitig, also die Blase geplatzt und Nee.
Philipp Schmid: Die in der App
Dennis Becker: Die Frage zu stellen.
Philipp Schmid: Ja, glaub ich schon, dass sich damit so so viel wieder mittlerweile verstrickt ist in den ganzen Investitionen und so was wird's schon da wird irgendwie bei den McNifficicin 7, da wird sich schon einiges am Aktienkurs verändern und so. Und ich glaube, deswegen wird trotzdem die Entwicklung in bei Google und so weiter bei den großen Firmen weitergehen, das das auszubauen, wahrscheinlich in 'nem anderen Pace so, aber ich glaube
Dennis Becker: schon, wenn Du's nicht. Weil wenn Du's so siehst, ist er jetzt also Eigentlich ist er jetzt gerade mal, also Code Red und die die Schwierigkeit, die jetzt gerade da sind, ist ja vor allen Dingen auf aus Konkurrenzgründen, ne, dass es andere auch geschafft haben und oder einen gewissen Vorteil bekommen. Wenn der nicht da wäre, dann wäre irgendwie die Situation deutlich entspannter, dann wären sie da der Marktführer, sie wären auf einem gewissen Weg, sie hätten eine Projektion, wie sie Geld machen wollen und das könnte kommen. Das ist ja nur das Problem, wenn die Nutzer jetzt nicht mehr da sind, dann wird's halt Wird's halt diese Wird das nicht umgesetzt, die die die die Umsätze zu machen.
Fabian Fink: Ich glaub, ich würd jetzt nicht auf Open AI gehen, sondern eher auf Nvidia, wenn ich weiß nicht, ich hoffen wir mal, dass geopolitisch 20 26 besser wird als 20 25, aber das kann man ja auch nicht mehr sagen. Aber ich würd eher, ich glaub eher OpenAir kann nur scheitern, wenn Nvidia scheitert oder Probleme bekommt. Also alle Deals, die ja bei OpenAir irgendwie mitgehen, ist ja, dass sie, keine Ahnung, für wie viel Hunderte Milliarden von Oracle GPUs kaufen von Microsoft, von Nvidia. Nvidia hat hier und dort reininvestiert und man hatte ja, ja, Ende letzten Quartales schon 'n bisschen die Marktanspannung gemerkt, dass wenn Nvidia ihre Zahlen nicht erreicht hätte, dass es wahrscheinlich 'n größeren Einfluss auf die Börse
Philipp Schmid: halt wird da 'n Ripple Effekt aus und deswegen ist son bisschen werden wir wahrscheinlich auch eine Szenario kommen son bisschen To Big To Fail. Das wird ja auch schon teilweise
Fabian Fink: Ja, das sagen wir
Philipp Schmid: von OpenMair. Und ich meine, dass einerseits das natürlich alles Firmen mit sehr, sehr viel Geld und sehr, sehr viel potenzieller Macht da auch noch das den Narrativ weiter am Laufen zu erhalten und dann wird ja auch darüber diskutiert, ob dann nicht auch irgendwelche der Staat dann doch auch einspringen muss, weil man im ARRace dann der nächste Narrativ auch nicht China verlieren darf, so ne. Selbst wenn Du's in einem Jahr nicht schaffst kannst Du trotzdem wieder den großen Narrativ aufmachen mit AGI, das muss erreicht werden und wir können uns gar nicht leisten, das nicht zu investieren. So deswegen
Fabian Fink: ich glaub, das große Problem, was OpenAI, wenn sie sich fokussieren, treffen könnte, ist, wenn Chat GPT einfach nicht funktioniert. Also im Sinne von, Du hast Gemini, was alternativ gleich gut ist, aber ich als normaler Nutzer nutz halt ChatGPT, wenn meine Freunde das nutzen, weil ich das schon immer nutzen, mir das besser gefällt. Wenn aber plötzlich anfängt, die App nicht mehr zu funktionieren, ich weniger chatten kann, ich neue Features nicht hab oder einfach die Experience schlechter wird. Son bisschen, was man bei Apple ja aktuell sieht. Dann kann ja die große Gefahr da sein, dass sie nicht mehr Review machen, sondern noch weniger und alles ja noch schlechter oder halt sich beschleunigt, aber ich glaub nicht nächstes Jahr. Ich würd eher auf wenn dann das Jahr danach tippen.
Philipp Schmid: Ja, also mal spannend.
Dennis Becker: Und seht ihr den einzigen seht ihr den einzigen sozusagen Ausweg, dass das positiv ausgeht, der liegt komplett auf AGI, weil der weil praktisch mit den restlichen Business Cases, das schon nicht mehr machbar ist, weil so viel Open verfügbar ist oder von Alternativen verfügbar ist.
Philipp Schmid: Nee, ich
Fabian Fink: glaub, dass ob Open oder Closed spielt weniger eine Rolle mittlerweile und ich mein, Alternative kann ja immer sein, dass Microsoft hergeht und sagt, ich kaufe Open AI oder Apple hergeht und sagt, ich kaufe Open AI, wenn's bei denen irgendwie schlecht läuft und die hat zu sagen, hey, wir brauchen 200000000000. Ich glaub, das können die Unternehmen tatsächlich aktuell auch stemmen, dass sie noch weiter existieren und 1000000000 oder One Trillion User ist ja Top 10 Anwendungen weltweit und wir haben noch keine Werbung da drin gesehen. Ich glaub, da ist schon viel Potenzial, das ganz viele Menschen sehen und klar, wenn halt Open Air das Geld ausgeht, haben die einige Möglichkeiten noch was zu tun.
Philipp Schmid: Ja. Ich glaube deswegen auch so AGI ist der Lordham, der gefolgt wird, der im Moment ausreichend, die Kohle einzusammeln. Sie müssen's einfach nur vorher schaffen, in schwarze Zahlen zu kommen, bevor nicht die breite Masse realisiert, dass das wahrscheinlich niemals so erreicht wird, wie es da propagiert wird. Und aber es gibt auf jeden Fall genug Potenzial. Ich glaub auch, dass sie können's schon schaffen, in die schwarzen Zahlen zu kommen, das bezweifle ich gar nicht so. Also da ich mein, wir sehen ja selbst, was für eine Disruption es hat und so was für 'n Impact das haben kann so. Also ich glaub schon daran, dass OpenAI bis 2030 schwarze Zahlen schreiben kann, aber ich glaub auch an einige Fälle, die passieren können, die in Stücke in den Weg werfen, dass es mit OpenRA nix wird. Und das glaub ich schon, wird einen Effekt auf die Branche haben, dass die AI Entwicklung noch weitergeht, glaub ich auch. Aber AGI werden wir nicht erreichen und OpenRA muss es schaffen, vorher schwarze Zahlen zu schreiben.
Fabian Fink: Seid ihr dieses Jahr aufgeregter
Dennis Becker: oder nee, oh ist das aufgeregter, das richtige Wort. Also letztes Jahr und ihr blickt ein in die nächsten 12 Monate und wie excited seid ihr und im Vergleich dieses Jahr? Also wo wo habt ihr mehr Aufregung?
Philipp Schmid: Ich Also ich hab weder noch. Ich find ich find's sauspannend das zu betrachten so. Also ich Scheiße. Wie gesagt.
Fabian Fink: Ja, aber hattest Du hattest Du jetzt mal als aus Entwicklersicht betrachtet, hattest Du letztes Jahr mehr das Gefühl, Du musst dir deinen Job Sorgen machen als dieses Jahr?
Philipp Schmid: Ja, da war's mir noch ungewiss. Ich bin hab in der Gefühl in dem Jahr die Gewissheit gewonnen, so, ich hab keine Angst, dass mein Job nicht da sein wird. Mein Job wird sich verändern und ich muss halt offen dafür die Tools so zu nutzen und der wird sich verändern und man wird superviel produktiver sein, aber ich hab weniger das wie mit dem Jahr mehr das Gefühl so, hey, es wird nicht die große Disruption, dass sich dass alle ihren Job verlieren, sondern man muss sich natürlich anpassen. Einige werden ihren Job verlieren, aber das wird nicht, es wird's nicht komplett verändern und ich für meinen Teil hab keine große Angst meinen Job so, aber ich muss mich halt Also und ich muss halt in meine Arbeit integrieren.
Fabian Fink: Was würdest Du 'nem aktuellen Computer Science Studenten mitgeben?
Philipp Schmid: Was ist mein, das ist ja 'n bisschen die die Problematik. Also das ist ja schon eine Problematik, die wir in diesem Jahr gesehen haben, sodass Firmen weniger Junior Devs einstellen. Das ist, glaub ich, schon eine der Problematiken so. Und ich hoffe, dass das eher 'n Trend wird, den die Firmen auch kapieren, dass das nicht die Lösung ist, sozusagen nicht auf die Junior Devs setzen, sondern Du musst ja irgendwo dein Human Capital dann am Ende einstellen. Du wirst sie am Ende brauchen, weil ich glaub, das ist eine Fehleinschätzung. Wahrscheinlich würde ich nur sagen, ey, probier einfach schon, also das würde ich im Endeffekt, wenn ich jetzt jemanden kennen will als Computer Science Student, probier einfach deine parallel Arbeitserfahrung zu bekommen, dass Du was auf dem auf deinem CV stehen hast, sozusagen deine Chance zu erhöhen, deinen ersten Job zu sein, weil ich glaub, das ist auf jeden Fall schwieriger geworden in diesem Jahr so. Von der Uni hin zum ersten Job. So, ich glaub, danach ist nicht mehr die Problematik, deswegen sagen, guck, dass Du möglichst viel Erfahrung parallel zur zur Uni sammelst, da einen Vorteil zu haben. Aber ich glaub, den MPEC hat man schon gemerkt. Cool. Wir haben uns alle Oder?
Dennis Becker: Okay. Willst Du noch eine Frage stellen?
Philipp Schmid: Nein, nein. Wir wollen 'n bisschen lange zum Schluss kommen.
Dennis Becker: Ja, Entschuldigung, ich wollte die Frage nach deiner, würdest Du heute noch jemandem empfehlen, weil Du hast gefragt, die die studieren jetzt schon Informatik, aber jemand studiert noch nicht Informatik noch als Studienfach zu wählen.
Fabian Fink: Ich ich hab damals Informatik als Studienfach gewählt, weil ich Programmieren liebe. Also ich weiß nicht, ich hab schon immer Freude daran gehabt, Dinge zu automatisieren, zu bauen, zu erschaffen. Und ich glaub halt, KI macht es nur noch viel einfacher. Also wenn Du halt Informatik studieren möchtest oder das über dir überlegst oder aktuell studierst und Riesenfreude daran hast, irgendwas zu erschaffen, irgendwas zu verbessern, Dinge zu automatisieren, zu vereinfachen, dann ist KI eigentlich das Beste, was uns irgendwie passieren konnte, sag ich mal, weil Du so viel mehr und schneller Dinge tun kannst und es mehr auf deinen eigenen, also was ich tue und nicht so dieses, hey, okay, ich programmier jetzt 'n Java und 'n Angular son Formbilder mit Input, damit meine Einkaufsabteilung irgendwelche Codes eintragen kann. Das fand ich noch nie interessant. Deswegen, ich würd definitiv auch aktuell noch mal irgendwie Informatik oder Informatikähnlich KI und Software wird noch mehr Einklang finden. Also mal angenommen jeder Vibe codet in 'nem halben Jahr seine Anwendung für 'n Projekt oder irgendwie so was, dann hast Du halt 'n Riesenvorteil, wenn Du irgendwie verstehst, wie Softwareentwicklung funktioniert oder was sich hinter den Kulissen funktioniert und warum jetzt da irgendwas abgeändert wird, wenn ich in Button klicke oder irgendwie sowas. Deswegen Ja, aber klar, was auch Fabi sagt, das ist halt Man muss sich halt aus der Masse hervorheben, aber ich find, das hat man auch schon vor 2, 3 Jahren irgendwie müssen oder wenn man 10 Jahre zurückschaut. Du musst halt irgendwie mehr machen als alle anderen und dann bekommst Du halt auch irgendwie 'n Job. Und Du kannst halt nicht irgendwie in dein Studium reinsitzen und erwarten, dass das, was Du in der Vorlesung lernst, dir ausreicht, später den Job zu bekommen, den Du magst.
Dennis Becker: Dann, willkommen im Jahr 2026. Dennis
Fabian Fink: Dennis wollte was dagegen sagen, glaub ich.
Philipp Schmid: Nein, nein,
Dennis Becker: nein, nein, nein. Wenn ich aufhören mit Fragen, glaub ich. Nee, nee, ich wollte gerade verabschieden.
Fabian Fink: Ja, aber Du hast Du hast Du hast Du wolltest irgendwas dazu sagen.
Dennis Becker: Nee, ich hab nur gerade parallel irgendwie darüber nachgedacht, so ich ich hatte mal, ich würde sagen vor 'nem Jahr hatte ich noch 'n relativ starken Take, dass ich gesagt habe, ich würde es nicht mehr empfehlen zu spielen Und dann hab ich jetzt überlegt, was würde ich jetzt alternativ machen? Die Alternativen sind halt auch son bisschen doof, weil also nichts studieren ist halt irgendwie auch, also weiß ich nicht, das das bringt dich auch nicht so richtig weiter und wenn das dann so gesehen, finde ich den Bereich, also den die Branche, in der wir sind, immer noch sehr sehr zukunftsträchtig so. Und von daher also einfach sich dann mit Technologie zu beschaffen, mit Problemen zu beschaffen, mit Produkten zu beschaffen, zu 1 Lösung zu schaffen, so diese Dinge. Das ist halt weiterhin was, was da ist und ja, ich mein, die Hoffnung wäre, dass ich halt auch die informatische Studiengänge einigermaßen irgendwie mit der Zeit gehen und da da spannende Sachen gelehrt werden. Dann kann man das schon machen, aber man muss wahrscheinlich auch trotzdem parallel viel einfach selbst, ja,
Fabian Fink: ich glaub investieren. Es ist wahrscheinlich weniger der Studiengang und mehr die Zeit, die man selber investieren muss, Dinge zu lernen. Und ich glaub, durch KI gibt's keine bessere Zeit, als Dinge zu lernen. Und das ist 'n bisschen so vielleicht zu unserer Zeit, wo man gesagt hat, hey, ich kopier irgendwie alles von Stack Overflow und hoffe, dass es läuft. Anstatt Dokumentation zu lesen, ist halt heute, ich frag ChatGPT und kopier alles, was halt das macht und hoffe, dass es läuft. Und ich glaub, wenn Du dich damit beschäftigst und wirklich versuchst, Dinge zu lernen, zu verstehen und Du lernst ja im Informatikstudium viel mehr als irgendwie eine Schleife in Java zu schreiben. Also es geht ja ganz viel über dieses logische Denken und ich glaub nicht, dass die Studiengänge sich so schnell weiterentwickeln, wie sich die Technologie weiterentwickelt. Ja. Und dass man einfach selber Dinge tun muss und dass Du da am meisten lernst und
Dennis Becker: Ja, aber die Hoffnung wäre natürlich, dass man dort lernen zu lernen, wenn man es nicht schon in der Schule getan hat, aber da dann noch mal spezifischer vielleicht auch für die Branchen. So, jetzt aber. Jetzt aber. Jetzt aber ein schönes, frohes neues Jahr 2026, liebe Hörerinnen da draußen. Ich hoffe ihr seid uns auch in diesem Jahr treu und werdet bei ganz vielen AI News einschalten, wo wir all diese Themen ja auch besprechen werden, gucken werden, wie sich das Ganze im nächsten Jahr verhält. Wenn ihr abweichende Meinung habt und meint wir reden hier großen Schluss und habt einen Take, den wir gar nicht irgendwie reflektiert haben, dann schreibt uns doch gerne an Podcast at Programmier Punkt bar und wir würden uns freuen diese diese Sichtweise dann auch mit hier noch aufzunehmen. Ja, sonst wünsche ich euch beiden, Philipp und Fabi, auch einen sehr guten Start in das kommende Jahr. Freu mich auf viele Podcastaufnahmen mit euch. Vielen vielen Dank und bis bald. Macht es gut.
Fabian Fink: Tschau.
Philipp Schmid: Tschau. Tschüss.