Hallöchen und herzlich willkommen zum GameStar Tech Talk. Leute, ich weiß, ihr habt jetzt mittlerweile genug davon gehört. Wir haben ja auch schon fast genug von dem Thema, aber wir müssen nochmal über die Hardwarepreise sprechen, denn das Thema eskaliert derzeit ein bisschen. Oder was heißt derzeit? Eigentlich seit Anfang des Jahres.

Die Preise werden immer höher. Und wir wollen uns heute ein bisschen anschauen, wie das denn erstens zustande kam. So ein bisschen, aber vor allem wollen wir in die Zukunft schauen und vielleicht eine relativ genaue Prognose mal aufstellen. Wann wird es denn wieder enden oder wird es überhaupt noch enden? Kann Hardware überhaupt wieder günstiger werden, wie wir es noch vor ein paar Jahren gewohnt waren? Und weil ich das alleine unmöglich prognostizieren könnte, habe ich mir natürlich zwei Experten eingeladen. Einmal haben wir hier Human Nagafi, Unternehmensberater bei 1789 Innovations und Podcaster bei Corporate Therapy. Hallöchen. Guten Tag, hi. Ja, freut mich. Außerdem noch dabei Dr. Tim Elsner, Gründer der VIO GmbH und unser heutiger KI-Experte. Denn wer über die Hardwarepreise sprechen will, der muss auch über KI und KI-Rechenzentren sprechen. Das ist so ein bisschen unvermeidbar. Genau. Und um ins Thema einzusteigen, hätte ich jetzt einfach mal so eine lockere Frage für euch. Und zwar habt ihr denn schon am eigenen Leib erfahren, dass momentan Hardware viel teurer ist als noch vor ein paar Jahren. Tim, wie sieht es bei dir aus? Also ich habe immer noch die gute alte 4080, die ich mir damals für meine Firma gekauft habe. Und seitdem habe ich nicht mehr geupgradet, weil diese Preise waren mir dann doch zu krass. Und gerade wenn man viel Videospiecher braucht und man selber KI entwickelt, ist es mittlerweile fast günstiger, sich irgendwo was zu mieten und das tue ich dann immer. Also ich habe leider, was meine Gaming-Hardware angeht, leide ich da selber drunter.

Ja, das geht dir wahrscheinlich auch so. Ja, Human, sorry. Also ich würde sagen, ich habe zwei interessante Erlebnisse. Oder ja, einmal, es hat mir ein Vorgespräch kurz, ich wollte mir eine SSD-Festplatte holen. Und da war ich beim Saturn und da kostete eine Samsung 4 Terabyte einfach 1000 Euro. Da sind die Preise ein bisschen hochgangen. Das ist schon wild. Aber es gibt auch ein positives Ding. Ich habe mir damals zum Release die Xbox Series X geholt. fast nie damit gespielt. Und das konnte ich sie verkaufen, nur zu 54 Euro unter dem Preis, zu dem ich es damit geholt habe. Also hervorragend. Richtig starke Wertanlage auf jeden Fall. Zumindest nicht die Weltverlust. Ich habe gar nicht damit gespielt. Also mir ging es ähnlich. Ich habe neulich meine PS5 verkauft und es ist eine ähnliche Geschichte auf jeden Fall. Viel Verlust habe ich auf jeden Fall nicht gemacht. Zumal ich sie eh über einen Stromvertrag damals bekommen habe. Also je nachdem, wie man es sehen will, habe ich sogar noch Gewinn gemacht.

Ja, noch eine andere kleine Frage. Und zwar hättet ihr am KI-Boom am Anfang gedacht, das ist jetzt vielleicht auch so eine kleine Tim-Frage am Anfang, da du ja dich sehr tief mit KI auskennst. Hättest du am Anfang des KI-Booms erwartet, so 2022 plus minus, dass das auf uns zukommt in der Form? Oder ist es selbst für dich eher jetzt überraschend in den letzten ein, zwei Jahren? Es ist für mich nicht überraschend. Ich war aber trotzdem dumm, sonst würde man auch nicht hier im Hintergrund meine schöne Studienzeiten, Zwei-Zimmer-Wohnung sehen. Weil als das halt rauskam, war mir völlig klar, okay, das wird jetzt ein Gamechanger, die werden massiv in Rechenleistung investieren. Und wenn ich klug gewesen wäre, hätte ich mir genau das gedacht, was sich die Leute bei jedem Goldrush sozusagen gedacht hätten. Und hätte quasi in die Firma investiert, die die Schaufeln herstellt, nämlich Nvidia. Stattdessen habe ich meine Nvidia-Aktien damals mit 20% Gewinn verkauft, habe mich wie ein König gefühlt und denke mir jetzt, ja, das wäre eine Wohnung gewesen, statt irgendwie 2.000, 3.000 Euro Gewinn.

Ja, also selbst wenn man eigentlich in der Domäne unterwegs ist und sich völlig bewusst war, dass das ein Gamechanger ist, ich habe es trotzdem massiv unterschätzt und einfach vergeigt. Ja, Human, wie ist es bei dir so aus der Wirtschaftsunternehmensperspektive? Ja, also ich muss eigentlich mich komplett dem anschließen. Also ich habe jetzt keine Nvidia-Aktien verkauft. Also ich habe gekauft und habe es ein bisschen teurer wieder verkauft, also es war noch ganz okay. Vielleicht ein bisschen mehr Profit als du es hattest aber nichtsdestotrotz, dass Nvidia so durch die Decke geht vielleicht auch, dass man irgendwie so rückwirkend so klar Nvidia macht ja vollkommen Sinn, aber der erste Schritt damals war glaube ich nicht direkt auf.

Nvidia ich glaube erstmal an Microsoft und Google gedacht und da war die Wertsteigerung natürlich nicht so krass wie bei Nvidia aber ich würde sagen da bin ich absolut bei Tim, es war klar, dass es ein Game Changer wird und dann ist die einzige logische Konsequenz, dass das passiert, was jetzt passiert ist. Eigentlich sehr absehbar.

Eigentlich schon, aber es ist halt auch immer schwierig, das dann zu realisieren und nochmal umzusetzen. Hinterher ist man ja auch immer schlauer. Das ist das Problem. Ist noch eine kleine Randanekdote, aber ich habe ein paar Kollegen aus meinem alten Lab, die haben ihren Doktor abgebrochen und sind dann zu Nvidia gegangen und die wurden in Stockoptions bezahlt die letzten sieben, acht Jahre. Da ist dann auch so in den Gruppenschätzen mittlerweile immer die Scherzerei mit, lad uns mal auf deine Yacht ein. Die haben ja vielleicht einen Handel gewonnen. Haben sie euch schon eingeladen oder wie ist das? Bis jetzt noch nicht, also falls ihr das seht, Sven Robert, ich warte.

Aber echt, hey, macht mal hin. Naja, jetzt haben wir immer noch nicht angerissen, kurz für die, die es vielleicht noch nicht mitbekommen haben, warum denn jetzt wirklich die Hardware so teurer wird. Wir wollen es ganz kurz machen. Wie gesagt, wir haben uns schon in vergangenen Talks darüber unterhalten. Schaut also gerne mal auf dem GameStar Talk Channel vorbei oder auf der entsprechenden, Talk Plattform und schaut euch da den Tech Talk an dazu. Und er hört ihn an. Tim, jetzt die Frage nochmal an dich. Woran liegt es denn jetzt genau, dass die Hardware teurer wird? Also wir haben schon gesagt, KI ist schuld. KI-Rechenzentren werden viele gebaut, aber für was brauchen wir denn überhaupt so enorm viele Rechenzentren, dass das wirklich uns jetzt zu Hause als Spieler betrifft? Also kurz gesagt, weil die Leute festgestellt haben, dass größere KI-Modelle besser sind. Also man kann sich das ungefähr so vorstellen, du hast eine riesige mathematische Formel, das ist dein neuronales Netz, dein Chat-GPT. Und wenn du da eine Eingabe reinpackst, dann läuft sozusagen deine Eingabe einmal an allem vorbei, was in diesem neuronalen Netz drin ist. Das ist ein riesiges Gewirr, das ist eine riesige Formel. Und wenn ich jetzt diese Formel größer mache, da mehr Parameter in das neuronale Netz packe, mein Netz größer mache, dann wird es deutlich besser. Und das Problem dabei ist halt, es gibt zwar so ein paar Tricks, das ein bisschen weiter aufzuteilen, aber das führt dann eben ganz schnell dazu, dass du.

Wenn du ein Modell doppelt so groß machst, du auch einfach doppelt so viele Rechenoperationen brauchst, um innerhalb dieses Modells dann zu einer Antwort zu kommen. Und der zweite Punkt ist, die Netze werden größer. Das habe ich am Anfang auch selber unterschätzt. Das ist mittlerweile ganz gut untersucht, warum das so ist. Und zwar, diese Netze lernen ja am Anfang erst mal ganz, ganz viel auswendig. Also die werden einmal auf das Internet gesetzt, lernen Text für Text Wörter auswendig und dadurch checken die so ein bisschen, wie deutsche Sprache funktioniert. Mittlerweile auch auf Bildern, die wissen dann, welche Künstler welche Bilder gemalt haben. Also wie der Schrei von Edward Munk aussieht zum Beispiel. Und um sich dieses ganze Wissen alles da einzuverleiben, macht man halt einfach die Netze ein bisschen größer. dann können die sich besser Sachen merken, können besser auf Fragen antworten. Und jetzt gibt es so ein paar Paper, die sich dann theoretisch angucken, wie groß kann denn dieses Spiel überhaupt noch werden? Also wie groß kann man so ein Netz maximal machen, bis es nicht mehr sinnvoll wird? Und die Antwort darauf ist leider ziemlich extrem. Du kannst halt rechnen, dass du für 20 Bit an Informationen, was halt echt nicht viel ist, einen neuronalen Netzparameter benutzt. Jetzt kann man sich ausrechnen, das Internet ist ein paar Petabyte, glaube ich, oder mehr sogar Exabyte, auf jeden Fall wahnsinnig gigantisch. Und dann kann man sich ausrechnen, was ist so die Obergrenze.

Bis zu welcher Größe es noch Sinn macht, neuronale Netze größer zu ziehen. Und dann sieht man halt eben ganz schnell, okay, dieses Wachsen der Netzgröße wird in naher Zukunft nicht aufhören, sondern die werden immer, immer fetter. Und damit für eine popelige Anfrage brauche ich dann auch immer mehr Rechenleistung. Und das dritte Problem dabei ist, in der Informatik gibt es so ein ganz wichtiges Gesetz, das nennt sich Moore's Law. Das besagt im Wesentlichen, alle zwei Jahre werden die Chips irgendwie besser und alles wird schneller. Und alle zwei Jahre haben wir doppelt so viel Rechenleistung. Und das führt dann irgendwie dazu, dass wir heute so die Rechenleistung der Apollo 11-Rakete irgendwie auf so einem Chip in unserer Smartwatch haben.

Könnte man jetzt denken, geil, wenn das so weitergeht, dann haben wir ja bald keine Probleme mehr. Aber dieses Wachstum der Sprachmodelle ist eben noch krasser. Also Moors Law sagt, Chips werden doppelt so schnell in zwei Jahren. Bei den Sprachmodellen, bei den LLMs kann man sich so über die letzten Jahre das angucken und das ist ungefähr viermal so viel in zwei Jahren. Das heißt, wir wachsen immer noch doppelt so schnell, wie eigentlich die Chips schneller werden. Das heißt, wir brauchen mit dem Wachstum von KI jedes Jahr doppelt so viel an Rechenleistung in Form von Chips, wie wir eigentlich bekommen können. Und das verschärft halt diese Situation noch. Und um das mal ein bisschen zu illustrieren, so die allerersten KI-Modelle, die GPTs, die damals für Erstaunen gesorgt haben, so die ersten Chat-GPTs waren ein paar hundert Milliarden Parametern. Jetzt sind wir bei einer zweistelligen Billionenanzahl und es geht halt immer noch weiter. Und ja, der Bedarf wird einfach rasend schnell wachsen und das nur dadurch, dass die Modelle größer werden. Da ist noch gar nicht mit drin, dass wir die KI-Modelle mittlerweile überall reinstopfen.

Ja, und was da jetzt auch noch nicht erwähnt ist am Ende des Tages, ist, dass ja Moore's Law quasi auch schon als tot deklariert wurde, auch von vielen Tech-CEOs. Das ist jetzt natürlich die Frage, da steckt natürlich mehr drin als jetzt nur eine einfache Aussage von Jensen Wang. Aber wie ist so deine Sicht darauf? Wirkt sich das irgendwie aus oder denkst du, nee, das ist schon irgendwie noch, aktuell? Also so das ganz klassische Moore's Law, dass wir wirklich die doppelte Anzahl an Transistoren pro Chip haben, das ist ja die ursprüngliche Aussage, das stimmt nicht mehr so ganz. Aber dadurch, dass wir die Chips effizienter designen, dass wir auch gerade bei KI-Hardware dann immer mehr den Unterbau davon optimieren und so, kriegt man das schon noch hin. Also da sind wir immer noch ungefähr dabei, dass wir alle zwei Jahre doppelt so viel werden oder dann ist es halt 1,8 mal so viel oder so. Und insbesondere dadurch, dass wir die Chips ja auch immer mehr spezialisieren. Also das kommt noch ungefähr so hin.

Ja, aber leider wächst halt der Bedarf nochmal doppelt so schnell wie das, was wir an Leistung dazu bekommen. Das streicht jetzt quasi fast schon meine nächste Frage. Ich stelle sie trotzdem, weil man könnte jetzt so als Laie denken, es sind ja eigentlich fast zu viele Rechenzentren. Ist da jetzt nicht ein bisschen zu viel High? Wird da zu viel gerade aufgebaut? Aber du hast jetzt gerade schon gesagt, der Bedarf wird immer weiter steigen. Also werden momentan zu viele Rechenzentren gebaut?

Ne, also man sieht es an den Investitionen der riesigen Firmen, dass die alle der Meinung sind, wir brauchen mehr. Also es fängt dann damit an, dass so ein, also ich glaube jetzt Amazon, Microsoft oder noch zwei, drei anderen der großen Firmen haben über eine Billion Euro an Verbindlichkeiten mittlerweile für neue Rechenzentren gegeben. Das ist irgendwie ein Viertel der deutschen Wirtschaftsleistung. Und man könnte jetzt denken, okay, irgendwann sind die Modelle gut genug. Aber das ist ja nicht nur das Wachstum der Modelle, was da reinhaut, sondern auch, dass wir diese Modelle überall viel mehr integrieren. Also wenn man jetzt darüber nachdenkt, okay, auf jeder Website haben wir mittlerweile ein LLM dahinter, was irgendwie dem Kunden Fragen beantwortet, dann haben wir demnächst vielleicht noch unseren eigenen persönlichen Assistenten, in der Tasche, die Leute nutzen es mehr. Und auch so Sachen wie jetzt die Chatkontrolle, die die EU-Verein beschlossen hat, das ist ja eigentlich auch nur über KI umzusetzen. Das heißt, da wird dann auch eine KI hinterstehen, die jeden WhatsApp-Chat sozusagen mitliest. Und ja, wir haben also nicht nur diesen Faktor 4 vom Leistungszuwachs der KI, also vom Leistungsbedarf, sondern wir haben auch noch einfach viel mehr Anwendungen, wo das reingestopft wird. Und ja, wir haben auch noch viel mehr Anwendungen, wo das reingestopft wird. Ja, das wird alles eher noch schlimmer als besser, habe ich die Befürchtung. Ich würde vielleicht eine Sache ergänzen. Also ich würde wahrscheinlich nochmal unterscheiden zwischen.

Nachfrage nach KI und Rechenzentren. Weil es kann auch eine Welt geben, wo jetzt gerade super viele Rechenzentren gebaut werden und wir aber merken, dass sich KI in dezentrale Infrastrukturen entwickelt. Also lokale LLM-Modelle, die wir auf unseren eigenen Rechnern, Handys und so weiter haben. Da wäre die Frage nach denen, also braucht man dann immer noch Rechenzentren in der Form? Vielleicht nicht. Braucht man immer noch so viele Chips für KI? Wahrscheinlich immer noch ja. Also ich glaube, da müsste man schauen, nur auf Rechenzentren zu schauen, würde noch keine Antwort geben auf, wie ist der Bedarf für KI-Chips. Man könnte auch noch da so das Beispiel dazu bringen, was die meisten Gamer sogar kennen. Wenn man sich anguckt, man spielt heute irgendein Spiel, da hat man fast immer von Nvidia diese Upscaling-Technologie drin oder auch von AMD, dass das Bild quasi niedrigerer Auflösung günstig gerendert wird und dann quasi künstlich ein bisschen nachgeschärft wird. Und das ist so ein Beispiel, das läuft ja immer nur lokal. Klar, du brauchst dafür auch eine Serverfarm, die im Hintergrund einmal dann sozusagen ausrechnet, wie dieses Netz funktioniert, aber das läuft dann lokal oder auch die Gemini-Modelle von Google, die dann auf dem Device selber laufen. Das ist aber nur ein Teil natürlich der Sachen. Aber stimmt, nur Rechenzentren ist halt nur ein Teil. Ja, und man müsste sagen, bei dezentraler Architektur könnte der Bedarf noch mehr steigen, weil ja zentrale Infrastruktur ja bündelt. Dezentral werden sie ja nicht in gleiche, ich benutze es vielleicht auf meinem Handy nicht so stark, wie man ein Rechenzentrum abruft. Weil ich glaube.

Wenn wir uns ja die Frage stellen, bleiben die Preise so oder nicht, Wenn man davon ausgeht, dass sich KI so weiterentwickelt, wie es das tut, was ich jetzt aus einer Beratungsperspektive, ich kein Projekt habe, wo aktuell nicht KI ein Thema da drin ist oder das Thema ist, wie man Arbeitsabläufe, Strukturen, Managementprozesse und so weiter sich anschaut. Und da sind wir ja gerade in den Kinderschuh-Dingern. Da tasten sich ja Unternehmen gerade erst ganz langsam ran. Und ich glaube, wenn es da Klick macht und die ersten Dinge sich bewahrt haben, dass da ja noch eine riesen Nachfrage noch kommt. Und damit ruht er ja auch Bedarf an irgendeine Form von Chip oder Rechenleistung. Tatsächlich hatte ich auch gestern den Fall wieder, dass ich für einen Kunden Tokens bei einem Anbieter kaufen wollte, um für den was zu machen und dann auch festgestellt habe, der Anbieter nimmt keinen neuen Kunden mehr, weil die im Moment zu viel Nachfrage haben. Das ist krass.

Sorry, wenn wir das ein bisschen vom Skript abschleischen, aber ich habe ein Projekt, wo aktuell die gesagt haben, hey, wir stellen uns jetzt einfach eigene NVIDIA Spark Server hin. Dann sind wir erstmal sicher, dass wir gewisse Dinge auch selber betreiben können und sind nicht sozusagen davon abhängig, wie gerade irgendwo Server sind. Und das passiert ja gleichzeitig. Also wir haben gerade eine Gleichzeitigkeit von unglaublichen Investments in Rechenleistungen. Und das, was du gesagt hast mit Microsoft, Google und so weiter, die machen ja gerade geldfrei in einer Dimension. Das kannte man ja gar nicht. Also das sind ja Softwarehersteller. Deren Investments sind ein paar Leute oder manchmal viele Leute. Aber jetzt fangen die an, in Infrastruktur zu investieren. Rechenzentren ist das andere, eine. Die fangen ja jetzt auch an, Gaskraftwerke, Nuklearkraftwerke, also die werden jetzt Betreiber von Infrastrukturelementen und das ist schon echt ein wildes Zeit, muss man sagen.

Ja, wild. Absolut. Und nochmal kurz auf das Thema Dezentralisierung zurückzukommen. Also es gibt ja auch immer bessere, kleinere Modelle, die man schon easy lokal ausführen kann. Auch jetzt mit weniger spezialisierter Hardware. Klar, als Spieler haben wir da natürlich einen Vorteil. Jeder PC-Spieler hat, nein, nicht jeder, aber viele PC-Spieler haben wahrscheinlich eine Grafikkarte im Rechner, mit der man zumindest ein kleines Modell irgendwie betreiben kann. Und auch fürs Smartphone fängt es ja langsam an zu kommen. Das muss sich halt jetzt noch ein bisschen mehr in der Mitte der Gesellschaft ausbreiten. Das sind jetzt erstmal Early Adopter, die das vielleicht für sich entdecken. Aber da wird es in der Richtung auf jeden Fall schon auch noch spannend. Vielleicht um einen Impuls zu geben, zu dem, was du gesagt hast, das ist vielleicht ein bisschen unterstreicht. Ich glaube, da ist es besonders spannend, sich Apple anzuschauen. Weil Apple hat ja irgendwann für sich sozusagen das KI-Software-Game einfach aufgegeben. Macht ja eh keinen Sinn für die. Aber was ja momentan bei Apple super spannend ist, sind ja diese M-Architektur-Chaps.

Und Apples Ding war ja immer super Security und sozusagen Datensicherheit und so weiter. Man könnte sich ja vorstellen, das wäre ja so ein Apple-Moment, wo dann Apple sagt, ey, iPhone und was weiß ich was und wir organisieren deine lokale LLM drauf, das ist dafür optimiert. Und dann würde es ja schon in so eine Mitte der Gesellschaft kommen. Und ich glaube, das wären so Momente, wo wir sagen, okay, spannend, diese Dezentralisierung findet statt. Aber nur der kleine Hinweis nochmal, Das bedeutet nicht, dass die Grafikkartenchips günstiger werden, weil dezentrale Struktur kann ja dazu führen, dass noch mehr nachgefragt wird, weil ja sozusagen nicht mehr so zentral koordiniert wird, sondern dezentral das Ganze läuft. Wenn wir im Bett sind und unsere Chips nicht nutzen und die sitzen im Rechenzentrum, dann benutzt wir aus Amerika die gerade. Wenn das bei uns auf dem Handy ist oder bei uns im Rechner, dann passiert nichts damit. Das heißt, am Ende haben wir eine schlechtere Auslastung und das führt dann dazu, dass wir mehr Chips brauchen. Also der Klassiker, alle fahren Autos, die stehen aber 90% in der Garage.

Das ist im Grunde das Gleiche mit Speicherchips. Ja, also im Endeffekt brauchen wir mehr Hersteller, aber das ist jetzt mal so eine kleine These, die ich da auflegen würde, aber ich glaube, wir greifen jetzt auch schon ein Stück vor, ich würde nochmal das ganze Thema ein Stück zurückschrauben. Sorry, wir haben es noch los hier. Alles gut, alles wunderbar. Trotzdem möchte ich nämlich nochmal kurz einen Blick in die Vergangenheit werfen, denn das ist ja jetzt nicht die erste Hardware-Krise, die wir erleben. Es gab ja in den letzten Jahrzehnten schon einige, die so bezeichnet wurden zumindest. Es gab so die Halbleiter-Krise, es gab den Mining-Boom und dann natürlich nochmal die Pandemie-Lieferengpässe. Und da jetzt meine Frage an dich, Humann.

Gibt es da Parallelen oder ist das jetzt momentan was komplett anderes und wir können das gar nicht gleich einschätzen und sagen, ja gut, das ging so lang und das ging so lang, also geht das jetzt so lang? Es ist jetzt was strukturell anderes. Das können wir nicht vergleichen. Also ich will mal diese Mining-Boom-Phase mal nehmen. Und da war ja, wir hatten im Grunde zwei Gruppen, die haben das Gleiche nachgefragt. Also Miner wollten Grafikkarten, Gamer wollten Grafikkarten. Das heißt, das, worum geworben wurde, waren Grafikkarten. Und es war relativ klar, woran sich Miner festmachen. Also es wurde weniger gemeint, wenn der Kryptokurs fällt oder wenn Stromkosten stiegen oder wenn Mining schwierig wurde, mit diesen ganzen Krypto-Dinger. Ethereum hat ja dann sozusagen sein Modell gewechselt und dann war plötzlich die Nachfrage weg. Und das Spannende war ja, in dem Moment, wo Miner sich rausziehen an den Markt, wurde der Markt geflutet mit den Grafikkarten, die die Miner nicht mehr wollten. Das heißt, dort war ein viel besserer Tausch. Es war sozusagen die Elastizität innerhalb des Marktes, Das war im Grunde der Wettbewerb um das Gleiche. Dann hatten wir diese Pandemie- und Lieferkrise. Da war die Situation, dass es die Nachfrage geschienen ist, weil Leute zu Hause geblieben sind, Laptops schon gefragt und so weiter, Unterhaltungselektronik und so weiter, das Hochgang. Gleichzeitig sind Fabriken geschlossen, es gab Supply-Side-Risiken.

Das war so ein bisschen zweiseitig, aber im Wesentlichen war es aber eine Supply-Side-Situation, weil man nicht mehr liefern konnte. Was dann aber passiert ist, ist ja basierend auf dieser Krisensituation hat man gekauft wie wild. Also Produzenten haben dann Speicher, ihre Lager voll gemacht und dann kam dieser Speichership Abschwung, das war 2022, 2023 und die Lager waren halt voll und da sind die Preise halt richtig in den Keller gegangen. Und das Interessante, das ist halt wie oft so Märkte funktionieren, wenn die Marge schlecht ist, investiert man nicht mehr. Das ist auch der vielleicht bekannte sogenannte Schweinezyklus. Das bedeutet, der Markt ist überflutet, also machen wir keine Investments. Aber als dann dieser AI-Boom kam und der hat sich auch langsam aufgebaut, waren noch nicht mal Investitionen im Markt, die absehbar die Produktion hätten steigern können. Und dann kam sozusagen dieser AI-Boom, dann ist die Nachfrage ja durch die Decke gegangen. Aktuell kann man ja Serverleistungen im Rechenzentrum wie wild verkaufen, aber, und das ist jetzt wie gesagt der Schweinezyklus, ist ...

Die Dauer, bis der Markt wieder neue Chips bekommt, dauert, weil man muss jetzt Fabriken bauen, man muss Leute einweisen, man braucht so Clean Rooms, Dinge müssen sozusagen implementiert und integriert werden und das bedeutet, irgendwann kann es sein, dass sozusagen super, es wird gerade halt wie wild investiert, und es kann dann sein, dass bald mehr Chips auf dem Markt ist, aber wie gesagt, der radikale Unterschied ist aber, jetzt konkurrieren halt Grafikkarten gegen eine bestimmte Form von, Chips, weil die AI-Chips, und vielleicht kann Tim da mehr erzählen als ich, anders gebaut werden als die Grafikkarten-Chips. Und die sind teilweise teurer in der Produktion, aber dann auch höher in der Marge. Und die Frage, also aktuell ist die Lage so, jeder würde lieber einen Chip, für AI-Server bauen, als sie für Grafikkarten zu bauen, weil, wie gesagt, die Marge deutlich höher ist und so weiter. Aber diese Konkurrenz bleibt ja jetzt immer. Das ist ja nicht mehr so, dass irgendwann AI weggeht und wir sind wieder auf so einem normalen, Plateau, sondern wir werden jetzt immer so eine Situation haben, dass sozusagen die Nachfrage nach dedizierten, spezialisierten AI-Chips da ist und daneben konkurriert sozusagen.

Gaming-Chips sozusagen in diesen Fabriken, was wird gerade produziert, in welche Richtung entwickelt sich das. Vor allen Dingen sind diese ganzen Abhängigkeitsketten, die dazu führen, dass dieses System so ein bisschen träge ist und längere Zeit brauchen, auch wahnsinnig abhängig von einzelnen Akteuren. Also wenn dann irgendwie bei, ich glaube Zeiss war es in Deutschland, irgendwelche Optiken hergestellt werden, die bei der Chip-Herstellung wieder benutzt werden bei TSMC in Taiwan, und in dieser langen Kette von quasi Zeiss bis Nvidia am Ende, wenn da irgendwo einer der Akteure, die nicht ersetzbar sind, wenn da eine Sache schief geht, dann haben wir ein wahnsinniges Problem. Also jetzt Extrembeispiel, wenn China sich überlegt, Taiwan gehört jetzt doch mal wieder zu uns, dann ist auf zehn Jahre da absolut zappenduster. Und das wäre ja noch das extremste Beispiel. Es wird halt reichen, wenn, keine Ahnung, Zeiss irgendwie vor die Wand fahren würde. Ich weiß jetzt nicht wie, aber kann ja immer mal irgendwas passieren. Dann wird dieses ganze System auch auf Jahre komplett zum Erliegen kommen. Und ich meine, wir haben ja gesehen, was passiert, wenn ein Containerschiff irgendwie in einem Kanal feststeckt, mal für einen Monat. Das hier wäre Faktor 1000. Also es ist nicht nur jetzt gerade schlimm, sondern es ist auch wahnsinnig instabil und fragil. Ja, also hochkomplex, sehr stark differenzierte globale Wertschöpfungskette mit wenigen Mitspielern. Also es gab ja auch diesen Fall, dass irgendwie so ein niederländisches Unternehmen irgendwie mal gehustet hat und irgendwelche.

Die sozusagen diese Waiver oder so produzieren, für das Boundership plötzlich angefangen haben zu zittern, weil die die nicht mehr weiter erstellen konnten oder nicht mehr produzieren konnten. Also hochkomplex, sehr differenziert, global und dazu kommt natürlich, Die aktuelle globale Situation ist jetzt auch nicht so die entspannteste.

Also kommt viel zusammen. Ja, und natürlich, wir als Gamer werden halt auch einfach vernachlässigt, weil die Gaming-Industrie ist groß. Aber so im Vergleich zu KI ist es natürlich im Moment ein Zwerg. Und wenn es dann nur wenige Firmen gibt, dann können die sich halt überlegen, machen wir zwei Sachen gleichzeitig oder machen wir eine Sache richtig und nehmen da voll mit. Und man sieht es ja gerade bei Nvidia so über die neuen Grafikatengenerationen. Das wird halt schon so ein bisschen stiefmütterlich behandelt. Und das könnte halt auch noch mal ein bisschen schlimmer werden. Aber es lohnt sich auch auch hier. Also es ist ja so krass, der Margen-Split ist ja so immens, keiner würde auf die Idee kommen, jetzt etwas auch so aus Liebhaberei machen wir jetzt mal das andere, wenn die Marge bei dem anderen so krass ist. Wobei man eine Sache sagen muss, nicht nur wobei, das ist so ein bisschen schon so ein Treppenwitz der Geschichte, weil wir sind ja heute nur da mit dieser Speicher, also mit den GPUs und diesen ganzen Dingern, wegen Gaming. Also Gaming hat KI überhaupt erst möglich gemacht, weil so krass investiert wurde in GPU-Weiterentwicklung, weil die Gaming-Industrie nachgefragt hat. Ja, und jetzt stolpert man so ein bisschen drüber. Und vor allen Dingen, die Gamer haben damals, also das ursprüngliche Paper, was zuerst gesagt hat, hey, wir nehmen mal ein paar Nvidia-GPUs und machen damit Bilderkennung. Das waren auch Gamer, die diese Karten einfach im Lab hatten oder halt einen Lehrstuhl, der auch Computergrafik, also wie rendert man Sachen, gemacht hat und dann gesagt hat, ach, wir können da ja mal ein Dual-Use machen. Und die haben sich damit sozusagen 15 Jahre später ihr eigenes Hobby so ein bisschen zum Erliegen gebracht. Das ist eigentlich auch ziemlich ironisch.

Na toll. Ja, alles versaut von Spielern für Spielern. Ist ja super. Und sind selber schuldig. Das war's mit dem GameStar Tech Talk. Viel Spaß beim Gezocken. Ist doch immer kein Pep Talk heute. Nee, sicherlich nicht. Alles wird schrecklich. Aber das wissen die Leute, wenn sie auf diesen... Alles wird schrecklich. Das wissen, glaube ich, die Leute, die auf diesen Talk klicken, dass die Lage momentan nicht so prickelnd ist. Aber ja, trotzdem will ich nochmal diese ganz provokante Frage stellen, Denn ich habe dieses schöne Zitat gefunden von Daniel Lehmeyer, ein Software-Performance-Experte und auch sehr aktiver GitHub-Entwickler. Der meinte, dass ja quasi die momentane Preisentwicklung die letzten 20 Jahre Preisfortschritt quasi kaputt macht. Ich möchte da gerne mal das Zitat vorlesen, um das es konkret geht. Er sagt, ich glaube nicht, dass irgendjemand vorhersagen kann, was passieren wird. Aber ich vermute, dass wir entweder einen Weg finden werden, KI-Systeme ohne so viel Speicher zu entwickeln. Oder dass wir wirklich clevere Wege finden werden, viel mehr Speicher viel schneller bereitzustellen.

So, da steckt jetzt natürlich recht viel drin. Wie steht ihr jetzt zu dieser Entwicklung? Eigentlich kann man ja grundsätzlich sagen, wir hatten es ja glaube ich jetzt schon ein bisschen umfasst, hatte er ja recht, aber was haltet ihr jetzt hier für realistischer, Roman? Ja, also ich würde erstmal sagen, was heißt 20 Jahre kaputt gemacht? Also in den 20 Jahren hat sich ja, also man könnte jetzt sozusagen Inflationsbereich nicht gucken, was haben wir gerade DDR5 oder so und das vergleichen mit DDR2 und wie viel wäre Inflationsbereich nicht sozusagen der Unterschied, aber wir haben ja auch einen Technologiesprung gemacht. Also ich würde sagen, der technische Fortschritt ist erstmal nicht verändert worden. Was halt passiert ist, ist, eine andere Industrie hat dafür jetzt einen Nutzen entdeckt und hier setzt im Grunde ja einfach sozusagen die Marktgegebenheiten an. Und dann der zweite Teil, ich würde sagen, ja, natürlich muss das passieren, aber das ist ja das, was immer passiert. Im Grunde zu schauen, kann man das effizienter machen, kann man das produktiver machen.

Ich glaube, auf beiden Seiten findet das ja statt. Also wir haben auf der einen Seite kann man die Chips besser herstellen. Auf der anderen Seite gibt es auch Bewegungen, wie KI-Systeme effizienter werden. Ich weiß nicht, du kennst dich ja bestimmt besser aus, aber ich habe zum Beispiel von Architekturen gehört, sogenannte neurosymbolischen Architekturen, wo man im Grunde ein LLM-Layer hat und das verbindet mit dem sogenannten Ontologie-Layer. Also das wäre man hat so ein Wahrscheinlichkeitssystem und auf der anderen Seite hat man ein Wahrheitssystem. Und wenn man die vernünftig miteinander verbindet, erstmal kann ich nicht zu sehen, die technischen Details gehen, aber wenn man die vernünftig miteinander verbindet, dann kann sozusagen die gleiche Performance rauskommen, mit weniger Leistung und so weiter. Und ich glaube, da gibt es spannende Forschung in die Richtung, was aber auch wahr ist, und den Teil darf man nicht unterschätzen.

Unternehmen, Mitbewerber sind natürlich auch immer dran, das Maximale rauszuholen. Das Maximal wird es auch immer geben. Das heißt, das ist eher so ein Race to the Top oder to the Bottom. Das wird natürlich passieren. Also anders formuliert, ja, die werden effizienter. Ja, da werden Dinge passieren. Aber wir dürfen nicht vergessen, es gibt einen sogenannten Rebound-Effekt. Wenn jetzt ein LLM 50% schneller ist, zu weniger Kosten, werde ich einfach wahrscheinlich 100% mehr nutzen. Und dann gleicht sich das wieder aus.

Das ist auf der Trainingsseite auch natürlich das Gleiche. Wenn Anthropic jetzt einen Weg findet, sein Modell soppelt so effizient zu machen, sagen die nicht, ja geil, da müssen wir nur noch halb so viel trainieren, sondern dann sagen die, krass, dann kann ich meinen Vorsprung noch weiter ausbauen, dann trainiere ich genauso viel wie vorher, aber kriege viel mehr Leistung raus. Und das bringt uns dann wieder nichts. Es gibt auf der technischen Seite gibt es ein paar Ansätze, um KI effizienter zu machen. Die fallen alle genau in das Problem rein. Plus die ganzen großen Firmen sind immer so ein bisschen zögerlich dabei, sowas umzuletzen, weil das Rezept, was die gerade fahren, das funktioniert. Und es gibt jede Menge Modellansätze, die strukturell anders funktionieren, als im Wesentlichen die gleiche Architektur, die wir seit 2017 benutzen.

Aber wenn ich jetzt bei Anthropic Chef wäre und könnte mir aussuchen, ich nehme das, was seit Jahren funktioniert, verdoppel die Größe und dann bin ich wieder besser. Oder ich riskiere das und versenke jetzt 100 Millionen Dollar in eine neue Architektur, die vielleicht gar nicht funktioniert. Und das ist tatsächlich was, was man häufig in der Forschung sieht, dass auf kleiner, in Anführungszeichen, oder mittlerer Skala Dinge super vielversprechend aussehen. Und dann zieht man es eine Nummer größer und plötzlich funktioniert es einfach nicht mehr. Das sind so Bedenken, die die dann haben. Das heißt, die sind auch nicht so wahnsinnig innovativ, sondern die sind eher dann beim Engineering, wo sie ein bisschen an den Schräubchen drehen und Dinge besser machen. Und das ist dann halt eben am Ende eher ein Weg dazu, noch besser zu werden, als wirklich was einzusparen. Ja, und ich würde das nochmal bekräftigen, die sind ja jetzt so groß und die sind in einem Management-Modus. Also die managen sozusagen jetzt das Geschäft und es ist ein harter Wettbewerb und da guckt man sich einfache Kennzahlen an. Und ich würde wahrscheinlich sagen, die Metrik ist Mehrrechenleistung, Wettbewerbsvorteil. Und die werden mit Sicherheit ihre Unternehmen erstmal so steuern.

Weil alles andere wäre die Sorge, überholt zu werden, zu groß. Es gibt auch in der KI-Forschung etwas, das nennt sich die bittere Lektion, the bitter lesson. Das geht auch ein bisschen in diese Richtung. Und zwar hat man gemerkt, dass wenn man eigentlich den neuronalen Netzen mehr Freiheiten lässt, also denen noch, mehr Ressourcen gibt, mehr Daten gibt und ansonsten in der Architektur viel weniger Sachen spezifiziert, die sie vielleicht effizienter machen, dann findet das neuronale Netz am Ende seinen eigenen Weg, um vielleicht sogar noch besser zu werden. Und was quasi die Konsequenz daraus ist, mehr Rechenleistung draufwerfen, ist immer die klügere Alternative, als sich irgendwas zu überlegen, was vielleicht ein bisschen was einsparen könnte. Ja, krass.

Ja, das macht schon Sinn. Aber da würde ich jetzt nochmal gern zurück auf die, Dezentralisierung zurückkommen, weil du ja auch gerade eben meintest, wenn man halt mehr hat, dann nutzt man. Oder das ist generell so ein bisschen das, was ihr gerade gesagt habt zusammengefasst. Wenn man mehr hat, dann nutzt man halt auch mehr.

Ich sehe da jetzt ein bisschen die Hoffnung dann wirklich im Privatgebrauch, weil ich denke, da ist es ja irgendwann gedeckelt. Also nur weil ich jetzt mehr Leistung in meinem Handy habe, benutze ich das nicht anders. Oder vielleicht machen das manche, vielleicht zocken wir mal ein Game mehr, vielleicht hier und da nochmal ein bisschen ein größeres Modell und so. Das geht natürlich hoch bis zu einem gewissen Punkt, aber ich würde jetzt mal ganz frech behaupten, dass gerade im Privatsektor Leute dann schon irgendwie das deckeln. Also ich nutze das Ding, wie ich will und dann habe ich irgendwann mein Optimum erreicht und vielleicht könnte ich es noch irgendwie hochschrauben, aber werde ich wahrscheinlich nicht machen. Wie seht ihr das? Kann das so eine Grenze sein, wo es dann vielleicht hoffnungsvoll ist, dass es ein bisschen günstiger wird ab dem Punkt? Also meistens sozusagen KI-Modelle, weil bei KI-Modellen, also ich weiß nicht, alle um mich herum benutzen sehr intensiv KI und ich würde sagen, in dem Moment, wo ein neues Modell raus ist, guckt man die alte an wie so eine gebrauchte Unterhose und will die nicht mehr anfassen. Und das fühlt sich dann auch, also ich finde, KI ist wirklich so ein bisschen, wie man das kennt im Gaming mit Grafik. Man hat früher so diese 3D-Grafik gefeiert, heute guckt man sich an und sagt so, wie konnte ich das als Spiel bezeichnen, diesen Pixel-Matsch. Und so ein bisschen ist wirklich, wie die KI-Systeme so sich entwickeln. Also ich könnte, also ich glaube, man gewöhnt sich unglaublich schnell sozusagen an die neuen Leistungen und so weiter.

Und ob das ein Deckel, also ich hätte die Herausforderung ist wirklich eher, Ich habe eher das Gefühl, je besser Menschen verstehen, wofür man sie nutzen kann, desto mehr nutzt man sie auch, wenn man so ein bisschen den Dreh raus hat.

Also ich wäre da voll bei, es gibt wie bei der Grafik kein Gut genug. Da gibt es nicht den Punkt, wo man sagt, oh, das sieht jetzt hübsch genug aus, sondern da geht immer noch ein Polygon mehr, auch wenn es nur wenig bringt. Und sobald du dann zwei Spiele hast und das eine sieht marginal schlechter aus, meckern dann alle rum, so eine Grafik in diesem Jahr, das sieht man bei Spielen echt ganz gut. Und der zweite Punkt ist so diese klassischen Wirtschaftlichkeitsgesetze im Sinne von, ja, wir haben jetzt hier ein Modell, das ist in 99 Prozent der Fälle gut genug und in einem Prozent der Fälle ist es vielleicht nicht perfekt. Das greift noch nicht so richtig im Markt, weil im Moment diese ganzen Akteure sowieso alle massiv Geld verbrennen. Das heißt, die wollen einfach die Besten sein um absolut jeden Preis. Und wenn ich dann halt 99 Prozent der Zeit absolut trivialen Quatsch beantworte und dann eigentlich nicht dieses Modell bräuchte, aber in einem Prozent der Fälle könnte ich den Nutzer ein bisschen enttäuschen, dann verbrennen die lieber das 20-fache Geld, um sicherzugehen, dass sie ihre Marktmacht behalten. Und das ist, glaube ich, mit so ein Problem, weil da eben keine normalen Marktregeln in dem Sinne im Moment gelten, weil einfach alle da Geld drauf werfen und sagen, hey, dann machen wir das halt auf Verlust, wir wollen Marktdominanz.

Und ich würde sagen, was es ändern würde, wäre, den echten Preis zu berechnen. Also ich habe jetzt bei Anthropic ein Cloud für 200 Euro Abo. Ich glaube, wenn ich den echten Preis meiner Nutzung zahlen würde, würde ich bestimmt mehrere tausend Euro dafür zahlen. Dann würde ich wahrscheinlich ein bisschen besser darüber nachdenken, ob ich jetzt wirklich Fable nehme oder Sonnet. Das reicht doch eigentlich für irgendwas mal sich durchschauen. und.

Das wäre ein großer Schritt und ich glaube, dann würde wahrscheinlich auch ein bisschen Balance stattfinden, aber dann spielen genau diese Wettbewerbstäger. Das beste Beispiel war, als Entropic ihr neues Modell Fable veröffentlicht haben und gesagt haben, ey, das könnt ihr jetzt nur ein paar Tage testen und danach, wird es sozusagen hinter die Paywall, ihr müsst API bezahlen, haben alle wie wild dieses Ding benutzt Und dann kam eine Woche später, OpenAI mit JGPT 5.6, das annähernd so gut ist und das war eben ein Abo drin. Und dann hat Cloud Entropic erstmal eine Woche erweitert, noch eine Woche erweitert und ach, wisst ihr was, ist Teil eures Abos. Also da sieht man wirklich ein klassisches Beispiel von der Wettbewerb ändert die Preisentscheidung oder die Produktentscheidung. Real-Time, könnte man das beobachten.

Tja, wir nähern uns langsam dem Punkt, wo wir konkrete Aussagen treffen müssen zur Zukunft der Preisentwicklung. Und ich habe jetzt schon den ein oder anderen Hinweis gehört, dass das, wie vermutet, nicht so leicht sein wird und oder zumindest nicht so schnell enden wird. Dazu jetzt vielleicht einfach mal die ganz konkrete Frage, welche Faktoren müssten denn jetzt eintreten, damit wieder Preise fallen, beziehungsweise wie realistisch, wir hatten es ja quasi schon mehr oder weniger genannt, wie realistisch ist, dass jetzt die Preise sinken? Also wenn ich jetzt mal so sagen müsste, ob das überhaupt realistisch ist, dann würde ich jetzt mal in den nächsten paar Jahren sagen, nein. Würdet ihr das unterschreiben? Ja. Ja, also sinken ist natürlich ein großer Wunsch. ich würde sagen, stabilisieren, indem die Wachstumsrate sinkt. Das ist, glaube ich, eher listisch. Okay, ist ja gut, dass ihr mir direkt quasi auch die zweite Frage beantwortet, weil wie sieht es aus mit günstiger werden? Man sieht da viele Kommentare, wenn wir mal bei uns in die Artikel schauen oder in die Videos, in die Kommentare, da wird sich ganz oft ganz viel gestritten. Ja, das wird ja eh bald wieder günstiger und man soll jetzt nicht so ein Drama machen. Andere sagen wieder, nee, das wird überhaupt nicht günstiger. Schau dir den und den Fall an und das kann überhaupt nicht günstiger werden.

Ist jetzt natürlich interessant für die, die zuschauen. Jetzt nochmal ganz konkret die Sache. Haben wir irgendeine Chance, dass es im nächsten Jahr nochmal günstiger wird? Ja, es könnte passieren, dass es irgendein, also entweder, dass sich in der Architektur etwas ändert und dann sehr schnell alle umschwenken auf eine andere Art Modell, die anders funktioniert. Fairerweise alle Kandidaten dafür haben ähnliche Probleme. Das ist dann ein bisschen die Stellschraube ist anders. Und die zweite Alternative wäre, dass man auf der Hardwareseite irgendetwas entwickelt, was so fundamental anders funktioniert. Also doof gesagt, dass wir jetzt nicht mehr auf leicht frisierten GPUs rechnen, weil am Ende sind die Recheneinheiten, die Nvidia da produziert, sind immer noch sehr nah dran an den GPUs. Das heißt, die teilen sich viele von den Ressourcen und von der Produktionslinie. Wenn wir aber dahin kommen würden, dass zum Beispiel jetzt Google irgendwie eine andersartige Art von Chip baut und die alten Infrastrukturen, um quasi die aktuellen Chips zu produzieren, immer noch da sind, dann aber nicht mehr der ganze KI-Kram darüber geht. Das wäre vielleicht eine Chance, wie man da ein bisschen drankommt. Und wahnsinnig realistisch halte ich das eben nicht, weil, wie gesagt, diese ganzen riesigen Firmen wahnsinnig träge sind, auch wenn es quatschig klingt in dem Feld, aber die sind wahnsinnig träge da drin, so neue Wagnisse einzugehen und selbst wenn, wird es ein paar Jahre dauern.

Also das sind viele Maybes aneinandergereiht, das wir vielleicht in drei Jahren da Ruhe haben, aber wahrscheinlich nicht. Ja, und ich würde das erweitern um die Dimension, wenn sogar jetzt was rauskommen würde, dann müssten sich ja im Grunde Produzenten, müssten ja sich etablieren, dann müssten sie ja im Grunde komplexe Produktionslogiken aufbauen und so weiter. Und dann haben ja die anderen wahrscheinlich noch Lieferverträge, die können auch manchmal über Jahre gehen und so weiter. Also das ist halt, das ist sozusagen jetzt das andere als andere Zyklen, wo im Grunde die Nachfrage von ähnlichen Akteuren kam. Jetzt haben wir im Grunde einen neuen Akteur im Spiel, einen Enterprise-Akteur, der riesige Mengen nachfragt in einer Situation, wo manche Leute sagen, oh, das ändert die Arbeitswelt signifikant. Also da gibt es so viel, also ich würde eher sagen, die andere Richtung, wohin sich das noch darüber entwickeln könnte, Das ist wahrscheinlich gar nicht so trivial.

Aber vielleicht dieser Punkt ist, natürlich werden ab 2028, also jetzt hat man angefangen, Fabriken zu bauen und so weiter, das wird jetzt wahrscheinlich Ende 2027, werden wahrscheinlich die ersten Chips kommen, die von den neuen Fabriken kommen, die wahrscheinlich aber eher auf AI fokussiert sind, aber sozusagen auch in der Produktion. Und ich würde mal sagen, so mit 2028 wird man wahrscheinlich so in den Modus kommen, dass man das, was man jetzt antizipiert, in den Markt reinbekommt. Das heißt, da könnte es wahrscheinlich anfangen, was zu passieren. Aber nichtsdestotrotz, was man auch nicht vergessen soll, es gibt ja gerade eine Gruppe von Menschen, die haben eine Zahlungsbereitschaft, die geben aber das Geld nicht aus. Das heißt, es gibt den potenziellen Markt. Die Frage ist nur, wer kann diesen Markt bedienen? Man könnte ja auch anders überlegen, kann man Grafikkarten irgendwie anders für Gamer? Oder mein Tipp wäre, man spielt einfach nur noch Indie-Games und dann hat man eh Ruhe die nächsten 20 Jahre.

Tatsächlich eine Möglichkeit gibt es noch und zwar, das wäre aber nur etwas kurzfristiges. Nehmen wir an, es passiert irgendwas doofes an den Aktienmärkten und all die großen Firmen crashen gerade so richtig. Ich glaube da nicht so wahnsinnig dran. Wir haben diese ganzen Untergangspropheten, die da seit drei Jahren durchgehend sagen, das ist alles eine Blase und das wird crashen. Das kann sehr gut sein. Falls das passieren würde, könnte ich mir vorstellen, dass ein großer Teil dieser, Datencenter dann vielleicht wieder storniert werden, die gerade gebaut werden. Und dass darüber quasi ein bisschen Kapazitäten freigehen. Dass wir zumindest ein bisschen Druck rausnehmen und ein bisschen das dämpfen. Aber da reden wir dann auch wahrscheinlich wieder nicht davon, dass wirklich was günstiger wird, sondern darüber, dass es langsamer, teurer wird. Also da sind wir auch wieder in einer zweiten, dritten Ableitung davon.

Ja, ich bleibe mal erstmal bei deinem Szenario und würde sagen, was ja dann passieren würde, es ist ja nicht, dass du dann den Markt fluten kannst mit Grafikkarten, sondern dann hast du Rechenzentrum-Chips, die man ja nicht sozusagen einfach jetzt stecken kann und sich in einem Rechner stecken kann, damit jetzt Gamestalken kann. Ja gut, bei Arbeitsspeicher zumindest. Ja, bei Arbeitsspeicher. Aber, ich gehe mal, also unter der Möglichkeit, dass es eine Bubble ist und die Investitionen in diese Rechenzentren und so weiter überdimensioniert sind, würde ich sagen, wenn dann diese Blase Platz ist, ist das kleinere Problem, Grafikkartenpreise oder Chipreise, weil das ist ein Investment, was gerade passiert auf einer Dimension, so würde ich sagen, da wackelt einiges, wenn das Ding platzt. Es kann sein. Dann haben wir wahrscheinlich Massenarbeitslosigkeit in sehr vielen Ländern und Das wird wild. Das wird wild.

Ja, wobei dann zu Hause zocken ist dann auch nicht schlecht. Haben wir doch ein schönes, positiver Ausblick am Ende. Kann ich endlich meine Steam-Library runterballern? Die ganze Pile of Shame, dann endlich mal weg. Ja, ihr hört es, Leute, euer Pile of Shame geht weg, sobald, also lang ihr an der Grafikkarte zu Hause habt, die noch funktioniert. Ansonsten schauen wir halt in die Röhre, müsst vielleicht auf Mobile zocken. Da gibt es ja immerhin auch, Final Fantasy 7 ist ja ein gutes Spiel, das gibt es auf Mobile. Also da werdet ihr bestimmt auch, finde ich. Ja, gut. Ich würde sagen, wir haben hier auf jeden Fall einen Ausblick bekommen. Liebe Leute, es sieht nicht so gut aus. Also um jetzt hier mal ganz realistisch zu sein. Ihr habt es jetzt gemerkt während dem Talk, Hardware wird in nächster Zeit nicht günstiger. Also ich glaube, wir haben es jetzt heute hier ganz eindeutig festgestellt. Es wird auf jeden Fall nichts mehr dieses Jahr, es wird in den nächsten Jahren nichts und selbst wenn es da mal ein bisschen runterkommt, die ganze Lage, dann wird es auf jeden Fall nicht großartig günstiger werden, also ja. Kann ich dir einen Gedanken haben? Die Spannende wäre ja zu schauen, wie reagiert die Spiele und ist die drauf? Ich meine, die könnten ja schon mit schlechterer Hardware mehr rauszuholen, das könnte ja auch.

Ich meine, das ist ja im Endeffekt teurer zu machen. Das Witzige ist, es ist ja ein Ding, mehr oder weniger, weil nichts anderes ist ja DLSS und Upscaling, weil im Endeffekt hat man ja, ich schraube die Leistung runter, die ich brauche und skaliere sie eben per Software mehr oder weniger hoch, beziehungsweise per KI hoch. Also im Endeffekt ist das ja schon das, was passiert, aktiv. Aber Optimierung wird gleichzeitig auch schlechter. Das muss man halt auch zugeben. Also Spiele laufen halt im Schnitt öfter mal nicht so gut, wie sie es früher vielleicht noch getan haben. Und deswegen braucht man halt auch wieder ein bisschen mehr Rechenleistung. Und da ist es auf jeden Fall ein schwieriger Vergleich. Aber vielleicht passiert auch in der Richtung was. Ich glaube tatsächlich, dass uns KI massiv helfen kann, Sachen effizienter zu bekommen. Also ganz doofes Beispiel, wir haben bei uns im Institut vor x Jahren schon irgendwie überlegt, wie kann man Texturschader oder Texturen schneller und effizienter rendern und das ging dann mit KI irgendwie relativ gut und mittlerweile kann man ja wirklich hingehen und seine ganze Codebase einfach in, weiß ich nicht, in Cloud reinstopfen und sagen, hier optimier mir die mal. Der wird viel Murks machen, aber die Tendenz dazu, dass der sinnvolle einzelne Changes macht und sagt, ey hier, da kann man ein bisschen was umstellen, dann hast du 10% mehr Performance, das ist zumindest der kleine Lichtblick. Also hier ist der Lichtblick.

Ja, da war er. Ihr habt ihn vielleicht nicht bemerkt. Draußen sind Tornados und ein kleiner Streifen am Horizont. Wir stehen im Auge des Sturms quasi. Genau, also vielleicht am Ende wirklich nochmal der konkrete Tipp, da ja jetzt Preiserhöhungen angekündigt wurden, beispielsweise bei Nvidia, die erst noch eintreten werden. Also wenn ihr zu Hause jetzt vorhabt, euch demnächst eine Grafikkarte zu kaufen oder ihr wollt noch eine, 10,60 im Rechner und wollt aufstocken auf eine 10,70. Macht das demnächst. Ja, es wird wirklich nicht besser werden. Und ich glaube, da haben wir auch ein gutes Schlusswort gefunden. Frühestens 28 hieß es, sollte es sich stabilisieren, war glaube ich so die Zahl. Und das war schon sehr vorsichtig ausgedrückt von Human. Von dem her haben wir leider nicht viel Positives zu berichten. Aber ich hoffe, ihr wisst jetzt auf jeden Fall ein bisschen besser Bescheid. Habt einen tieferen Einblick. Weitere Fragen könnt ihr natürlich immer gerne in die Kommentare schreiben und unter diverse Artikel auf gamestar.de slash tech auch. Schön, dass ihr dabei wart. Und auch vielen lieben Dank an Tim und Human. Es hat mir großen Spaß gemacht und war sehr informativ. Danke dafür. Sehr gerne. Und dann hören wir uns das nächste Mal beim GameStar Tech Talk. Bis dahin. Danke für die Einladung. Ciao.