Software baut Software – Fabian Rossbacher und die 100x-Lücke

Die große These

Software baut Software: Seit Maschinen Code schreiben können, ist die Büchse der Pandora offen, und die Lücke zwischen denen, die mitkommen, und dem Rest ist nach Yusufs Schätzung nicht fünf oder zehn Prozent, sondern hundertfach. Wenn aber jeder alles in Tagen nachbauen kann, zählt nicht mehr der Code, sondern die Idee, das Domain-Know-how, das Marketing und am Ende die Rechenleistung. Die Frage der Sonderausgabe: Wer verdient in einer Welt, in der Software kopierbar wird, und wohin fließt das Geld für Tokens?

Warum diese Folge wichtig ist

Diese Folge ist kein News-Überblick, sondern ein Nerd Talk zu dritt mit einem Gast, der den Wandel selbst durchlebt hat. Fabian Rossbacher programmiert seit seinem achten Lebensjahr, war CTO und Berater, veranstaltet seit 15 Jahren den SEO-DAY in Köln und hat vor anderthalb Jahren sein Software-Team entlassen, weil er als Solopreneur mit KI schneller war. Er war lange skeptisch gegenüber KI-Code und erklärt, was

sich geändert hat: Long-Running Agents, die eine Aufgabe wirklich fertig machen. Gleichzeitig zeigt die Folge die Kehrseite: mentale Überlastung bei Dutzenden parallelen Projekten, eine wachsende AI-Fatigue außerhalb der Bubble und Firmen in Deutschland, die erst anfangen, ihren Entwicklern das Programmieren von Hand abzugewöhnen. Dazu kommen die großen Linien: Entscheidungsmodelle wie Jev, die in zwei Wochen von OpenAI beantwortet wurden, die Debatte um eine KI-Steuer, die Frage nach europäischen Modellen wie Aleph Alpha Kolibri und Yusufs These, dass am Ende nur Compute über den Abstand zwischen offenen Modellen und Frontier-Labs entscheidet. Christian bringt die SEO- und Website-Praxis mit, Yusuf die Infrastruktur- und Kostensicht, Fabian die Sicht des Entwicklers und Veranstalters.

Themen der Folge

Sonderausgabe zu dritt: Gast Fabian Rossbacher, 44, aus Köln, Programmierer seit dem achten Lebensjahr, Gründer von singleboerse.de (2019 verkauft), nach eigener Aussage Inhaber von waschmaschine.de, Veranstalter des SEO-DAY seit 2011 und der AI Coding Days, seit zwei Jahren tief im KI-Bereich und seit anderthalb Jahren Solopreneur ohne eigenes Software-Team
Wenn jeder baut, wer kauft? Jede Agentur transformiert sich, jeder baut sein eigenes SEO-Tool oder CRM und träumt davon, es zu verkaufen; Fabians Gegenfrage: Wenn es gerade jeder baut, wer soll es dann noch kaufen?
Der neue Nukleus: Fabian vergleicht den Moment, in dem eine Maschine Software baut, mit der Erfindung des Compilers, der damals ebenfalls als „kann nicht funktionieren“ galt; Fact-Check im Video (Yusufs KI-Avatar): Die Pionierin war Grace Hopper, ihr A-0-System entstand 1951/52, also in den Fünfzigern, nicht in den Sechzigern, und COBOL folgte 1959
Halbgarer Vibe-Code? Yusufs Einwand aus vielen Gesprächen: Vibe-Coding-Projekte funktionieren für einen Anwendungsfall und fallen auseinander, sobald neue Funktionen dazukommen; Fabian hätte ihm vor einem halben Jahr recht gegeben (keine Architektur, keine Security, eine Blackbox)
Der Ralph Loop: eine Schleife im Terminal, die die KI immer wieder fragt „Bist du wirklich fertig?“, bis sie keine Dateien mehr ändert, teils über Stunden oder eine ganze Nacht; die Technik stammt von Geoffrey Huntley (2025); laut Fabian ist die Schleife heute in den Long-Running Agents eingebaut, deshalb braucht er sie nicht mehr
Multi-Token Prediction und Mixture of Experts: Fabian nennt beides als Grund für die Fortschritte; Einordnung im Video: Multi-Token Prediction sagt mehrere Tokens je Schritt voraus (Meta-Paper 2024, DeepSeek-V3), Mixture of Experts besteht aus vielen Teilnetzen eines Modells, von denen pro Token nur wenige aktiv sind, die Experten sind aber keine eigenen LLMs, und beides erklärt Long-Running Agents nicht direkt
Eine neue Spezies: Menschen, die keine Programmierer sind, setzen heute Docker-Container, Supabase-Datenbanken, REST-APIs und Sicherheitsschichten auf, schneiden ihr Produkt in kleine Module und lassen sich Unterschiede wie JSON gegen XML von der KI erklären; der frühere Burggraben zwischen Fachseite und IT verschwindet, wer ein falsches GitHub-Repo schickt, fliegt sofort auf
Grok Bots und der nächste Layer: Fabian probierte am Vortag Grok Bot von xAI aus (Beta seit 11.08.2026) und sieht eine Geschwindigkeit, bei der Cursor und Claude Code kaum mithalten; seine Prognose: große Softwarelandschaften von Menschen, die nie in den Code geschaut haben, stabil wie ein Fernseher, den man benutzt, aber nicht selbst repariert
Die Treppe der Abstraktion: Christian ordnet Vibe-Coding als nächste Stufe nach Maschinensprache und Hochsprachen wie Basic oder Pascal ein; mit jeder Stufe wächst die Lücke zwischen Befehlsebene und dem, was unter der Haube passiert; sein Praxisbeispiel: ein kompletter Website-Relaunch inklusive CMS und Plugins durch die KI, mit etwas Fachwissen abgenommen, die KI als Sparring-Partner
Die Bubble und die AI-Fatigue: Yusuf wollte seit 2000 programmieren und setzt heute um, wofür er früher 20 bis 50 Entwickler gebraucht hätte; im Gespräch mit Menschen außerhalb der IT erlebt er dagegen Angst, Frustration und eine wachsende Lücke zu denen, die die Welle reiten
In Graphen denken statt Prompten: Wer weiterkommen will, muss laut Yusuf seine Denkmuster ändern, mehrere Schleifen miteinander kommunizieren lassen und wie eine Organisation denken; er arbeitet an 23 Projekten gleichzeitig und lagert den Überblick in Systematik aus; seine Schätzung der Lücke: nicht 5 oder 10 Prozent, sondern 100x
Die Nacht des Solopreneurs: Fabian arbeitete zur Spitzenzeit an zwölf Projekten, an drei Computern mit je vier Cursor-Fenstern, mit vier Stunden Schlaf über Monate („Ich war richtig süchtig“); nach eigener Rechnung gehört er zu den aktivsten 0,1 Prozent der Cursor-Nutzer, nach eigener Angabe verbrauchte er in einem Monat 143 Milliarden Tokens; Cursor hat seine Pauschalabrechnung für Auto im August 2026 umgestellt
Skills und Subagents: Laut Fabian kamen sie im Oktober 2025; Einordnung: Agent Skills erschienen am 16.10.2025, Subagents in Claude Code schon im Juli 2025
Die Bot-Organisation: E-Mail-Postfächer, die die KI für bestimmte Kontakte vollautomatisch beantwortet, eine Networking-KI, die ein Grok Bot alle 60 Minuten herausfordert, ein Manager-Bot mit Arbeiter-Bots im Gruppenchat, die über Nacht 195 Hochschulen mit IT-Fakultäten und Ansprechpartnern recherchierten, rund 600 Nachrichten; der Trick: jeder Bot hat seinen eigenen, kleinen Kontext
Komprimierte Realität: Fabian lernt am schnellsten, indem er sich mit Leuten trifft, die etwas schon herausgefunden haben, etwa beim Cursor-Meetup in Köln; das war im SEO und im PPC schon immer so
Die Lernkurve: überwältigt sein, bauen, bauen, bauen (drei Max-Accounts für rund 600 im Monat, manche Einzelpersonen nutzen 15 bis 20), dann Facebook in einer Woche nachbauen und merken: Jetzt braucht es Marketing, SEO und Seeding, um echte Nutzer zu bekommen; Einordnung: Claude Max kostet 100 oder 200 Dollar im Monat
Jede Woche das geilste Tool: Alle drei bekommen ständig Nachrichten über „das beste CRM der Welt“; für Fabian ein Zeichen, dass jemand in seinen ersten drei bis sechs Monaten steckt; dazu ein Marktplatz für Agenten, die nach Leistung statt nach Tokens bezahlt werden
Das Company Brain gibt es nicht: Yusufs These, dass ein generisches Unternehmensgehirn nicht funktioniert, weil es auf das Domain-Know-how jeder Organisation ankommt; RAG, Index, Embeddings und Datenpipelines gibt es als Open Source, die Simulation einer Organisation nicht; die großen Labore setzen deshalb mit Beratungen auf Forward Deployed Engineering, also Entwickler beim Kunden, die dort „Token-Krematorien“ bauen
Jev und die Decision Models: Jev von TypeSafe AI startete am 15.09.2026 als Entscheidungsmodell, das statt Text eine Auswahl, einen Wert oder ein Ja/Nein mit Wahrscheinlichkeit liefert, 40 Mio. Dollar Seed, 0,042 Dollar je Million Input-Tokens, Output gratis; OpenAI zeigte zwei Wochen später auf dem DevDay (29.09.2026) seine Decisions API in einer Limited Preview, Cloudflare veröffentlichte am 01.10.2026 Clef als offene, Jev-kompatible Alternative; Fabians Frage „War das Zufall?“ und seine Vermutung, OpenAI habe kopiert, sind seine Lesart
Die Idee zählt: Wenn ein kleines Team in zwei Wochen nachbauen kann, wird die Idee zum eigentlichen Wert; Fabian fragt, warum es in Deutschland nicht zehn LLM-Anbieter gibt (Einordnung: Training braucht Tausende GPUs und viel Kapital)
Programmieren von Hand: Vorstände großer Firmen bauen sich privat Familien-Apps per Vibe-Coding und fragen sich, wie sie 500 Entwickler umstellen sollen; in internationalen Discord-Runden wurde Fabian für den Satz „Die Deutschen wollen weiter von Hand programmieren“ ausgelacht
Die Büchse der Pandora: Fabian dachte, er würde mit 80 oder 90 noch selbst die letzte Datenbankverbindung prüfen; heute prüft er keine mehr selbst; seine Prognose: AGI und Quantencomputer noch zu unseren Lebzeiten; „Wir können nur mitmachen und die Party genießen“
Kleine Ideen verändern alles: Yusuf vergleicht Jev mit OpenClaw von Peter Steinberger, der vorhandene Teile neu kombiniert hat; sein Team hat in einem Tag mit Laya, einem offenen Entscheidungsmodell auf Basis von ModernBERT, ein eigenes Modell für E-Mail-Klassifikation und Log-Korrelation trainiert; Einordnung: Ob Jev ein Encoder-Modell ist, legt TypeSafe nicht offen, Clef nutzt ein Decoder-Modell (Qwen) als Basis, BERT stammt von 2018
Encoder gegen Decoder: Ein Decoder erzeugt einen Haufen bezahlter Output-Tokens, ein Encoder gibt nur eine Entscheidung, eine Zahl oder eine Wahrscheinlichkeit aus; Yusufs Vermutung, dass die großen Labore solche Modelle längst für ihr Training nutzen, und seine Idee, Entscheidungsmodelle mit evolutionären Algorithmen zu kombinieren; Fabian: „Du brauchst nur noch Blech“
Alle kochen nur mit Wasser: Keine der Ideen ist komplexe Technologie, es hat nur einer gesagt, dass es einfacher geht; Fabian erinnert an den DeepSeek-Schock vom 27.01.2025 (Nvidia an einem Tag −16,9 Prozent, rund 593 Mrd. Dollar Börsenwert) und vermutet, dass die Labore noch viel in der Schublade haben; der deutschsprachige Raum sei bei der Umstellung noch ein paar Jahre hinterher
KI-Steuer: Christian hörte am Aufnahmetag von der Forderung nach einer Steuer auf KI; Einordnung: Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) sprach sich im Tagesspiegel-Interview vom 13.10.2026 für eine Steuer auf KI-Umsätze in Deutschland aus, ohne Konzept oder Gesetzentwurf; Christian warnt, dass Fähigkeiten dorthin abwandern, wo es weniger kostet
Jobs, UBI und Maschinensteuer: Yusuf glaubt nicht an ein grundsätzliches Jobproblem, wohl aber an eine Transformation; das bedingungslose Grundeinkommen hält er für eine Erfindung der Milliardäre, eine Maschinensteuer für die tragfähigste Variante; weil kein Land unbegrenzt Energie für Compute liefern kann, baut jedes Land Kapazität nach seinem Energie-Fußabdruck
Wo ist der Return? Die großen Labore und die Hardware-Hersteller verdienen, bei Enterprise-Kunden ist der Ertrag aus KI vielerorts noch nicht belegt; Yusuf erwartet wie in den 2000ern Start-ups mit zwei bis 15 Leuten, die ganze Branchen umkrempeln
Simsalasim, 10 Euro für alle: Xing-Gründer Lars Hinrichs kündigt einen Mobilfunktarif für 10 Euro im Monat mit unbegrenzten Daten an, laut t3n in rund 100 Ländern, ohne eigene Funkmasten auf dem Telefónica-Netz, mit rund zwei Dutzend Mitarbeitern; einen 10-Dollar-Tarif von Starlink fand der Fact-Check nicht
Tokens sind das Geschäft: Fabians Sicht, dass Deutschland 25 Jahre lang Werbegeld an Meta, Google und Amazon gezahlt hat, ohne daran mitzuverdienen, und denselben Fehler mit Tokens wiederholt; Einordnung: Deutschland hat keine Digitalabgabe, eine Abgabe von 10 Prozent ist angekündigt, aber nicht beschlossen
Aleph Alpha, Kolibri und Europas Modelle: Fabian würde für europäische Modelle das Doppelte zahlen; Fact-Check im Video (Yusufs KI-Avatar): Kolibri ist kein eigenes Code-Modell, sondern ein allgemeines deutsch-englisches Open-Weight-Modell, veröffentlicht am 03.10.2026, 78,1 Mrd. Parameter, davon 3,46 Mrd. aktiv, Apache-2.0-Lizenz; Mistral betreibt ein Ambassador-Programm und Meetups in Köln und Düsseldorf
AI-Nationalismus, ein Loser-Game? Yusufs Gegenhypothese: Es ist egal, wo Modelle entstehen; entscheidend ist, ob man sie als Open Source selbst betreibt oder gehostet nutzt; mit Oikosa baut er alles auf Open Source, vom digitalen Zwilling bis zur Videoproduktion, der Aufwand ist aber deutlich höher; in etwa einem Jahr erwartet er offene Modelle auf heutigem Frontier-Niveau, dann ist die Spitze wieder weiter
Compute ist der einzige Unterschied: Yusufs Forderung nach einem Compute-Limit für die Frontier-Labs; Einordnung: Laut Epoch AI nutzten OpenAI und Anthropic Ende 2025 zusammen rund 15 bis 20 Prozent der weltweiten KI-Rechenleistung, nicht über 50 Prozent, und hatten zusammen mit xAI weniger als 4 Mio. H100-Äquivalente; Mistral Large 4 wurde laut Mistral auf 3.800 Nvidia-Grace-Blackwell-GPUs trainiert
Capabilities statt Server: Firmen nutzen AWS und Google wegen ihres Vorsprungs an Fähigkeiten von fünf bis zehn Jahren; Yusuf schätzt, dass die Schwarz Gruppe drei bis fünf Jahre bis dahin braucht; Christian erwartet Zölle auch im digitalen Bereich (Einordnung: EU-Ausgleichszölle auf chinesische E-Autos gibt es seit dem 30.10.2024)
Vom Gigawatt zum Megawatt: Yusufs Joker sind analoge Chips und Memristoren, deren Software-Stack eine KI schnell bauen könnte; Einordnung: Deutsche Forschung gibt es etwa bei Semron in Dresden und am Fraunhofer, belegt sind Effizienzgewinne im Labor und am Edge, nicht der Faktor vom Gigawatt-Rechenzentrum zum Megawatt
Elfmeterschießen: Fabians Schlusswort vergleicht die Lage mit einem WM-Finale im Elfmeterschießen, in dem man weiß, dass etwas passiert, aber nicht wo; sein Rat: dranbleiben und verstehen; zum Abschied Yusufs Satz „Human to Human wird immer Premium bleiben“

Kapitelmarken

00:00 – Cold Open (KI-Yusuf)
00:55 – Intro
01:13 – Begrüßung: Sonderausgabe zu dritt
02:24 – Vorstellung Fabian Rossbacher
04:39 – Wenn jeder baut, wer kauft? Software baut Software
07:51 – Ralph Loop: Bist du wirklich fertig?
10:35 – Vibe-Coding: Eine völlig neue Spezies
14:55 – Die Treppe der Abstraktion
18:03 – Die Bubble und die AI-Fatigue
19:58 – In Graphen denken statt Prompten
23:16 – Die Nacht des Solopreneurs: 143 Mrd. Tokens
25:13 – Die Bot-Organisation: Manager-Bot und Arbeiter
31:38 – Jede Woche das geilste Tool
33:57 – Das Company Brain gibt es nicht
37:55 – Jev und die Decision Models
40:22 – Die Idee zählt: Warum nicht 10 LLM-Anbieter?
44:17 – Die Büchse der Pandora
47:03 – Kleine Ideen, Encoder und das Token-Krematorium
52:19 – Alle kochen nur mit Wasser
56:14 – KI-Steuer: Wildbergers Vorschlag
01:01:00 – Wo ist der Return? Start-ups gegen Konzerne
01:03:14 – Simsalasim: 10 Euro für alle
01:05:36 – Tokens sind das Geschäft
01:10:01 – Aleph Alpha, Kolibri und Europas Modelle
01:12:06 – AI-Nationalismus: Ein Loser-Game?
01:15:32 – Compute: Wer hat die GPUs?
01:21:37 – Memristoren: vom Gigawatt zum Megawatt
01:24:40 – Elfmeterschießen: Fabians Schlusswort
01:26:03 – Verabschiedung und Ausblick

Key Takeaways

Vibe-Coding ist erwachsener geworden: Mit Long-Running Agents laufen Aufgaben bis zum Ende durch, für die man vor einem Jahr noch Tricks wie den Ralph Loop brauchte. Architektur, saubere Module und Tests bleiben trotzdem Pflicht.
Der Engpass ist der Kopf, nicht das Werkzeug: Wer viele Projekte parallel führt, braucht Systematik, feste Rhythmen und mehrere spezialisierte Bots mit eigenem Kontext statt eines großen Bots, der alles weiß.
Software allein ist kein Burggraben mehr: Wenn sich ein Produkt in Tagen nachbauen lässt, entscheiden Idee, Marketing, Community und Vertrieb. Wer ein Tool gebaut hat, muss als Nächstes echte Nutzer gewinnen.
Ein generisches Company Brain gibt es nach Yusufs These nicht: Die Technik (RAG, Embeddings, Pipelines) ist austauschbar, das Domain-Know-how der eigenen Organisation nicht. Wer KI im Unternehmen verankern will, muss die eigenen Zusammenhänge selbst modellieren.
Entscheidungsmodelle verändern die Kosten: Für Ja/Nein-, Sortier- und Bewertungsaufgaben braucht es keine teuren Output-Tokens. Jev, OpenAIs Decisions API und Cloudflare Clef zeigen, wie schnell eine gute Idee kopiert und geöffnet wird; eigene kleine Modelle lassen sich in einem Tag trainieren.
Die Umstellung in Deutschland steht erst am Anfang: Viele Firmen beginnen gerade, ihren Entwicklern das Programmieren von Hand abzugewöhnen. Weiterbildung, Austausch und Vorbilder in der Führung sind jetzt wichtiger als das nächste Tool.
Bei der KI-Steuer auf die Details achten: Der Vorschlag von Digitalminister Wildberger betrifft KI-Umsätze und hat noch kein Konzept. Wer jetzt Standorte oder Budgets plant, sollte die Debatte beobachten, nicht vorwegnehmen.
Europäische Modelle sind eine Option, keine Pflicht: Kolibri und Mistral sind für viele Aufgaben brauchbar, der Abstand zu den Frontier-Labs hängt aber an der Rechenleistung. Offene Modelle selbst zu betreiben bringt Kontrolle, kostet aber deutlich mehr Aufwand.
Zahlen zur Marktmacht prüfen: OpenAI und Anthropic nutzen laut Epoch AI (Stand Ende 2025) rund 15 bis 20 Prozent der weltweiten KI-Rechenleistung, nicht die Hälfte. Die Konzentration ist trotzdem hoch, und ein Compute-Limit bleibt eine Forderung, keine Realität.
Dranbleiben schlägt Vorhersagen: Neue Modelle, Preismodelle und Hardware-Ansätze wie analoge Chips können das Rennen jederzeit verändern. Wer regelmäßig ausprobiert und sich austauscht, erkennt die Überraschungen früher.

Bester Satz der Folge

„Weil der Unterschied ist nicht 5 %, 10 %, sondern der ist 100x.“ (Yusuf Sar, ca. 22:49, zur Lücke zwischen denen, die mit KI mitkommen, und dem Rest; Yusufs Schätzung)

Links und Ressourcen

Hosts

Call to Action

Wie groß ist die Lücke bei euch: fünf Prozent oder hundertfach? Programmiert euer Team noch von Hand, und würdet ihr für europäische Modelle mehr bezahlen? Schreibt es uns in die Kommentare, bewertet den Podcast und empfehlt die Folge weiter. Und wer Fabian live erleben will: SEO-DAY und AI Coding Days am 19.11.2026 in Köln.

Hashtags

#KI #VibeCoding #AICoding

Episode-Details

Episode: 94
Explizit: Nein
Sprache: de
Aufnahmedatum: 2026-10-13
Veröffentlichung: 2026-10-14 (geplant)
Dauer: 01:29:24

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