️ Über diese Episode
Fast zwei Stunden KI-Deep-Dive: Von der Bildungsrevolution über neue Modelle bis zur großen Blase-Debatte. Wir analysieren 423 Milliarden Dollar KI-Investitionen, diskutieren Nvidias Zukunft und erklären, warum Google mit Nested Learning das kontinuierliche Lernen revolutionieren könnte.
KI & Tech News-Überblick
- KI in der Bildung: Andrej Karpathys Vorschlag zur KI-Integration in Schulen – warum KI-Erkennung gescheitert ist
- Amazon AWS: 50 Milliarden Dollar Investment in US-Regierungs-KI-Infrastruktur mit Tranium-Chips
- Black Forest Labs: Flux 2 Modellfamilie mit 4K-Auflösung und Multi-Referenz-Support
- Anthropic Claude Opus: Neues Flaggschiff-Modell mit 80%+ im SWE Bench Verified
- CritPt-Benchmark: Warum selbst Gemini 2.0 Pro nur 9,1% bei Doktoranden-Physik schafft
- Google Nested Learning: Hope-Architektur ermöglicht kontinuierliches Lernen ohne Catastrophic Forgetting
- KI-Blase-Analyse: 423 Mrd. Dollar Investitionen 2025 – Chance oder Risiko?
⏱️ Kapitelmarken
00:00 – Intro & Themenübersicht
00:01 – KI in der Bildung: Karpathys Vorschlag & Schulsystem-Revolution
17:19 – Amazon: 50 Milliarden für US-Regierungs-KI
23:30 – Black Forest Labs Flux 2: Deutsches KI-Modell vs. Google
30:12 – Anthropic Claude Opus: Das beste Coding-Modell?
34:42 – CritPt-Benchmark: Warum KI bei echter Forschung versagt
39:09 – Google Nested Learning: Die Zukunft des kontinuierlichen Lernens
49:27 – Persönliche KI-Assistenten durch Nested Learning
53:04 – KI-BLASE-DEBATTE: Pro & Contra im Detail
1:00:58 – Nvidia-Analyse: Warum 70% Wertverlust möglich sind
1:14:41 – Hyperscaler-Strategie: Google, Amazon, Microsoft
1:29:13 – Szenarien & Fazit: Was wirklich passieren wird
1:37:17 – Abschluss & Community-Call
Highlights & Key Takeaways
- Bildung neu denken: KI-Erkennung ist gescheitert – Schulen brauchen Integration statt Verbote
- Der Taschenrechner-Vergleich greift zu kurz: KI ist eher wie „Googeln im Klassenzimmer" als ein simples Rechentool
- Amazon's Tranium-Offensive: AWS macht sich mit eigenen Chips unabhängig von Nvidia
- Flux 2 vs. Imagen 3: Deutsches Startup kämpft gegen Google-Übermacht
- Claude Opus dominiert Coding: Über 80% im SWE Bench – neue Dimension für Entwickler
- KI versagt bei echter Innovation: Nur 9,1% bei Doktoranden-Physik zeigt Grenzen auf
- Nested Learning = Game Changer: Google löst das „Catastrophic Forgetting"-Problem
- Nvidia-Risiko real: Von 5 Billionen auf 1,5 Billionen möglich – 70% Verlust
- Hyperscaler sind safe: Google, Amazon, Microsoft finanzieren aus Cashflow
- OpenAI größtes Risiko: Ohne eigene Chips wird es kritisch
- Die Blase ist differenziert: Nicht alles platzt – Second-Tier-Provider am gefährdetsten
Erwähnte Links & Ressourcen
- Ausführlicher Artikel: KI-Blase Analyse auf hardwarewartung.com
- Andrej Karpathy: Ehemaliger OpenAI-Forscher & Tesla-Manager
- Black Forest Labs Flux 2: Deutsches KI-Bildmodell
- Anthropic Claude Opus: Neues Coding-Flaggschiff
- Google Nested Learning Paper: Hope-Architektur & Continuous Memory System
- CritPt-Benchmark: KI-Forschungs-Benchmark auf Doktoranden-Niveau
- MIT State of AI in Business 2025: Studie zu KI-Projekterfolgen
Hosts & Gäste
- Host: Christian Kunz
- Co-Host: Yusuf Sar
Deine Meinung zählt!
Umfrage an die Community:
- Glaubst du an eine KI-Blase oder an nachhaltiges Wachstum?
- Nutzt du bereits KI im Arbeitsalltag? Wenn ja, welche Tools?
- Wie sollten Schulen mit KI umgehen?
Special Challenge: Wer diese komplette Episode bis zum Ende gehört hat – meldet euch! Ihr bekommt von uns ein digitales Fleißbienchen
Call to Action
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Episode-Details
Episode: 49 Explizit: Nein
Sprache: de
Aufnahmedatum: 26.11.2025
Veröffentlichung: 28.11.2025
Dauer: 01:58:00
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