Wähler gegen Rechenzentren: Was das für Hyperscaler und Chips bedeutet

Die große These

Software, Inhalte und Modelle werden kopierbar oder offen, und damit wandert der Wert weg vom Produkt selbst: hin zu Betrieb und Wartung, zum Harness, also der Arbeitsumgebung rund um ein KI-Modell, und zur Lizenz. Gleichzeitig zeigt sich nach den US-Midterms eine neue Grenze für den KI-Boom: Wähler stimmen gegen Rechenzentren. Nach Chip-, Speicher- und Kapitalknappheit sieht Yusuf jetzt die Phase der regulatorischen Knappheit.

Warum diese Folge wichtig ist

Die Folge verbindet drei Ebenen. Recht und Geschäftsmodell: Das Open-Source-Werkzeug REA zerlegt Programme und lässt einen KI-Agenten sie neu schreiben, und ein neues robots.txt-Signal soll regeln, ob Website-Inhalte ins KI-Training dürfen. Für Softwarehäuser und Publisher heißt das: Wer keinen Burggraben hat, wird nachgebaut, und wer von Werbung lebt, muss entscheiden, was er der KI überlässt. Werkzeuge: Gemini 4 Carbon, Mistral Large 4 und NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe zeigen, dass

Benchmarks, offene Gewichte und Parameterzahlen allein wenig sagen; entscheidend sind der eigene Harness, die Lizenzklauseln und der Test mit eigenen Daten. Infrastruktur und Märkte: Die Quartalszahlen von Amazon, Alphabet und Microsoft und die Abstimmungen über Rechenzentren in den USA zeigen, dass Rechenleistung politisch begrenzt wird. Für den Mittelstand kann das Mitte bis Ende 2027 wieder bezahlbare Hardware bedeuten, sagt Yusuf; das ist seine Prognose, keine Anlageberatung.

Der Praxis-Tipp

In der dritten Folge mit dem Segment hält die Folge dreimal an, und Yusufs KI-Avatar formuliert einen Tipp aus dem Gespräch klar aus, mit drei Schritten und einem Merksatz.

Tipp 1 · KI-Crawler nach Geschäftsmodell steuern: Lebt ihr von Werbung, sperrt Training und KI-Antworten und lasst die Suche offen; verkauft ihr Leistungen, wollt ihr Reichweite. Legt fest, was ihr für Training, Suche und KI-Antworten erlaubt, tragt jeden KI-Bot namentlich in die robots.txt ein, denn der Stern (`User-Agent: *`) unterscheidet nicht, und zählt Bot-Zugriffe in euren Server-Logs, um Regelbrecher zu sperren. Merksatz: „Reichweite oder Exklusivität: entscheidet bewusst.“ Grundlage: IETF-Entwurf vom 30.10.2026 (der Stern gilt nicht als Trainingssignal), Google (Google-Extended geht vor) und Bing (Training und Grounding getrennt)
Tipp 2 · Wissen in den Harness, nicht ins Modell: Schreibt Architektur, Infrastruktur und Planungsablauf in eine Anweisungsdatei im Projekt, zum Beispiel im offenen Format AGENTS.md, das viele Werkzeuge lesen. Erlaubt Befehle einmal und verbietet Löschen und Zugriffe auf Produktivsysteme, und testet neue Modelle in diesem Harness an denselben echten Aufgaben. Merksatz: „Das Modell ist austauschbar, der Harness nicht.“ Hintergrund: Yusufs Erfahrung, dass ein fremdes Werkzeug ohne dieses Wissen mit Dutzenden Freigabefragen ausbremst („Bot-Sitting“)
Tipp 3 · Transkription mit eigenen Aufnahmen testen: In Yusufs Tests scheiterten Transkriptionsmodelle an drei Stellen: Genauigkeit bei Fachbegriffen, Größe für die eigene Hardware und fehlende Wortlisten für Fachjargon und Umgangssprache. Nehmt freigegebene echte Gespräche und zählt Fehler bei Fachbegriffen, rechnet den Speicher nach der Gesamtgröße statt nach den aktiven Parametern und messt dieselben Gespräche mit und ohne eigene Wortliste. Merksatz: „Erst messen, dann einführen.“ Einordnung: Bei Gesundheitsdaten braucht es die Einwilligung der Beteiligten

Themen der Folge

Begrüßung: Christian und Yusuf sind wieder remote, nach zwei gemeinsamen Tagen auf einer SEO-Konferenz in Wien. Christians Scherz-Meldung zum Start: ChatGPT kann jetzt animierte GIFs erzeugen, der „GIF-Animateur“ sei als Berufsfeld erledigt. Einordnung: OpenAI hat am 04.11.2026 ChatGPT Images 2.6 mit GIF-Funktion angekündigt
REA, Reverse Engineer Anything: Das Open-Source-Projekt (MIT-Lizenz, GitHub-Konto morluto) bindet Disassembler wie Ghidra oder IDA als Werkzeuge an einen KI-Agenten an. Der liest aus einem Programm aus, was sich auslesen lässt, erzeugt daraus einen Zwischencode (Pseudocode) und schreibt auf dieser Grundlage einen Nachbau, nicht den Originalcode. Laut Christian funktioniert das erstaunlich gut und hebt die SaaS-Pokalypse, also die Sorge, dass KI klassische Software-Abos ersetzt, auf ein neues Level
Reinigende Funktion: Für Yusuf hat Software ohne Burggraben, die sich leicht kopieren und betreiben lässt, keinen Anspruch auf Bestand. Wer nachbaut, muss aber Betrieb, Bugfixes, Patches und neue Funktionen selbst stemmen; bei 30 Euro im Monat für 100 Nutzer lohnt sich kein eigenes Entwicklerteam (Yusufs Beispielrechnung). Christian unterscheidet: Bei kritischen Anwendungen etwa für Finanztransaktionen zurückhaltend, bei Spielen eher denkbar; Yusuf hält dagegen, dass Spiele von der Gemeinschaft leben, nicht vom Code
Urheberrecht und Lizenz: Christian verweist auf § 69a UrhG, der Computerprogramme schützt, und auf Lizenzbedingungen (EULA), die Reverse Engineering meist verbieten. Yusuf sagt, eine Software-Funktion lasse sich nicht schützen, nur der geschriebene Code. Einordnung: Der EuGH hat 2012 (C-406/10, SAS Institute gegen World Programming) entschieden, dass die Funktionalität eines Programms nicht urheberrechtlich geschützt ist, der Code schon; § 69e UrhG erlaubt Dekompilieren nur, wenn es für die Zusammenarbeit mit einem eigenen Programm unerlässlich ist, und widersprechende Vertragsklauseln sind nach § 69g Abs. 2 nichtig. Software „als solche“ ist nicht patentierbar, technische Erfindungen mit Software schon. Keine Rechtsberatung; die Hosts bitten Juristen unter den Hörern um ihre Einschätzung
Gegenmaßnahmen der Anbieter: Christian hat gelesen, dass Anthropic in Claude Code Grenzen gegen das Klonen einführt. Einordnung: Laut Berichten geht es um die Nachbildung bestimmter bestehender Spiele, kein generelles Klon-Verbot für Software. Yusuf vergleicht das mit früheren Eingriffen bei Google gegen manipulierte Suchergebnisse
robots.txt für KI-Training: Ein neuer Entwurf soll Websites erlauben, KI-Training pfadgenau zu erlauben oder zu sperren. Einordnung: Es ist ein einzelner IETF-Entwurf vom 30.10.2026 (kein fertiger Standard), das Signal heißt `__usage_ai-training`; Google, Microsoft und OpenAI kündigten Unterstützung an. Ein ausdrücklicher Eintrag für Google-Extended (Gemini-Training und Grounding) hat bei Google Vorrang, Bing führt mit `DisallowExtended` eine eigene Regel ein, die ab 01.02.2027 noarchive und nocache ablöst. Christians Rat: genau hinschauen, was für welchen Anbieter greift
Yusufs Lesart: „Google schafft Standards, an die sich alle halten müssen, bis auf sie selber.“ Bei 5 Prozent Traffic über Microsoft und 95 Prozent über Google (sein Beispiel; in Deutschland laut StatCounter im September 2026 etwa 6,5 zu 88 Prozent) richte man sich nach Google. Wer von Werbung lebt, verliert; wer Leistungen verkauft, will so viel Reichweite wie möglich
Werbe-Content „zum Sterben verurteilt“: Yusuf sieht das Geschäftsmodell, Inhalte nur zum Verkauf von Werbung zu produzieren, am Ende; Qualitätsmedien wie The Information oder die New York Times diversifizieren längst über Newsletter, Logins und Services. Einordnung: Das Wachstum der Google-Suche sank im dritten Quartal auf 12 Prozent (Vorquartal 17 Prozent). Als Ausweg erwartet Yusuf Agentic Commerce mit Umsatzbeteiligung statt Werbung (seine Erwartung, noch nicht belegt). Christian sieht eine Marktbereinigung, Yusuf das Ende der Arbitrage-Modelle: „Es verschwindet auch der ganze Schrott, der nur dafür da war, Werbung anzuzeigen.“ Danach Praxis-Tipp 1
MIT UQ-DAAAM: Das System (Uncertainty Quantification for Describe Anything, Anywhere, at Any Moment) von Harry Zhang, Nicolas Gorlo und Luca Carlone versieht jede Objektbeschreibung im Gedächtnis eines Roboters mit einem Unsicherheitswert; ist die Unsicherheit zu hoch, holt es Aufnahmen aus weiteren Blickwinkeln und aktualisiert den Speicher. Einordnung: Laut MIT lösten zwei Zusatzbeschreibungen rund 92 Prozent der Mehrdeutigkeiten; das System nutzt Bild- und Sprachmodelle, kein World Model; Mülleimer oder Hydrant ist Christians Beispiel. Yusuf: im Kern eine Kopie der Biologie, wie zwei Augen und eine Kopfbewegung, vor allem relevant für die Robotik
Haushaltsroboter: Yusuf würde sofort einen nehmen; die größte Gefahr sei nicht ein Angriff, sondern dass eine schwere Maschine umfällt oder jemanden trifft. Wie lange er zum Staubwischen braucht, ist ihm egal
KI’s next Topmodel, Gemini 4 Carbon: Laut Googles Herstellertabelle erreicht Carbon im Langkontext-Test GraphWalks (256.000 bis 1 Million Token) 96,2 Prozent, Gemini 4 Argon 84,2, GPT-6 Astra 71,8 und Opus 5.5 66,8. Im AutomationBench von Zapier, der Abläufe über mehrere Anwendungen prüft, liegt Carbon bei 53,9 Prozent, Opus 5.5 bei 42,5 und Astra bei 41,4. Einordnung: Google gibt Carbon seit 28.10.2026 zunächst nur ausgewählten Cyber-Verteidigern über das Fairwind Program frei, ein breiter Starttermin fehlt
Yusufs Sicht auf Carbon: Argon hält er für enttäuschend und auf Benchmarks optimiert („benchmaxxed“), Carbon für Googles erstes Modell auf Frontier-Niveau. Auffällig findet er das Tempo, rund zwei Wochen zwischen Argon und Carbon (belegt), und schließt daraus, dass Google bei der rekursiven Selbstverbesserung weit ist (seine These). Als nächsten Schritt erwartet er autonome Agenten, die offene Aufgaben nur lösen, wenn sie den Nutzer kennen
Der Harness zählt: Für Yusuf kommt der größte Fortschritt nicht aus größeren Modellen, sondern aus Training nach dem Vortraining und vor allem aus dem Harness (seine Lesart). Christian bleibt bei seinen Werkzeugen, solange kein Modell einen disruptiven Sprung bringt; Wechselkosten wirken wie beim Girokonto oder Gasvertrag
Harness-Transferability: Yusufs Harness kennt seine Softwarearchitektur, seine Infrastruktur, seinen Planungsprozess und seine Datenfragen; ein neues Werkzeug wie Googles Antigravity weiß nichts über ihn und bremst mit Freigabefragen. Chinesische Modelle nutzt er ausschließlich über den eigenen Harness, nie über deren Oberfläche. Danach Praxis-Tipp 2
Mistral Large 4: Seit 29.10.2026 gibt es die offenen Gewichte auf Hugging Face, rund 1 Billion Parameter als Mixture of Experts mit 49 bis 52 Milliarden aktiven Parametern; die API kostet laut Mistral 0,70 Dollar je Million Input-Token und 2,10 Dollar je Million Output-Token. Einordnung: Beim Coding liegt das Modell laut Mistral gleichauf mit GLM-5.3, im Gesamtindex von Artificial Analysis (v5) aber bei 26 gegenüber 46 für Kimi K3.1 Pro. Die neue Lizenz erlaubt Eigenbetrieb und Fine-Tuning; wer das Modell als Dienst für andere anbietet (Model-as-a-Service), braucht eine kommerzielle Lizenz. Mistral Large 3 war noch Apache 2.0
Yusufs Kritik: Viele Kunden wollen europäische Modelle, und Mistral ist fast der einzige Anbieter. Die Lizenzgebühr für Cloud-Anbieter mache das Modell unattraktiv gegenüber Qwen, Kimi oder GLM, bremse den Wettbewerb und damit die Nutzung (Jevons-Paradox: Effizienz steigert den Verbrauch). Seine Sicht: schädlich für Europa; besser wäre, wenn Europa in offene Modelle investiert. Zur Frage nach einer Übernahme durch US- oder chinesische Konzerne erinnert er an KUKA (Midea bot 2016 rund 4,5 Milliarden Euro) und an ASML, das niemand kaufen darf
NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe: Das Modell wandelt Sprache in Text und gibt wahlweise wörtlich oder bereinigt aus, nützlich etwa für Support, Wartung und Protokolle. Yusuf hält den Einsatz für unbedenklich. Einordnung: Veröffentlicht 28.10.2026 mit offenen Gewichten (Lizenz OpenMDW-1.1), lokal betreibbar, bis zu einer Stunde Audio, Deutsch wird unterstützt; laut Modellkarte rund 4,3 Milliarden aktive, aber 34 Milliarden Parameter insgesamt, also eher nichts fürs Handy
Yusufs Arzt-Projekt (in eigener Sache): Ein lokales System soll Arzt-Patienten-Gespräche protokollieren und Checklisten automatisch abarbeiten. Schwierig sind Medikamentennamen, Umgangssprache („Aspirin“ meint oft ein anderes Schmerzmittel) und begrenzte Hardware in Praxen. Bisher getestete Modelle scheiterten an Genauigkeit, Größe und fehlenden Wortlisten; Nemotron testen die Hosts bis zur nächsten Folge. Danach Praxis-Tipp 3
Midterms und Quartalszahlen: Christian ordnet den deutlichen Sieg der Demokraten ein, Yusuf die Marktreaktion. Einordnung: Amazon setzte im dritten Quartal 201,9 Milliarden Dollar um (plus 12 Prozent), AWS 46,0 Milliarden Dollar (plus 39 Prozent), nicht 34,8 Milliarden; der freie Cashflow über zwölf Monate lag bei minus 42,4 Milliarden Dollar bei plus 168 Milliarden operativem Cashflow. Die Aktie fiel nachbörslich um über 7 Prozent, schloss am 30.10. aber nur 1,4 Prozent im Minus
Alphabet und Microsoft: Google Cloud wuchs um 103 Prozent auf 30,7 Milliarden Dollar, die Suche um 12 Prozent. Einordnung: Die CapEx-Spanne von 195 bis 205 Milliarden Dollar für 2026 wurde bestätigt, nicht von 185 bis 200 erhöht. Yusuf erwartet, dass Googles Cloud 2027 mehr verdient als die Suche (seine Prognose). Microsoft wuchs insgesamt um 19 Prozent, Azure um 48 Prozent, und wurde für sein Cashflow-starkes Modell belohnt; Yusufs Subtext: zu wenig eigene Kapazität
Abstimmungen über Rechenzentren: Einordnung: Laut Ballotpedia standen am 03.11.2026 41 lokale Maßnahmen in 10 Bundesstaaten zur Wahl; vorläufig stimmten Wähler in 40 von 41 Fällen gegen Rechenzentren, Ausnahme war Harwood in North Dakota. Eine Quote von 77 Prozent steht in keiner Quelle, und viele Abstimmungen sind nur beratend. Yusuf erwartet, dass Hyperscaler nach Lateinamerika, Europa oder in den Nahen Osten ausweichen; Christian verweist auf Widerstand auch hierzulande und auf Finnland
Yusufs Rechnung: Wenn die USA 2027 rund 10 Gigawatt installieren können, entspricht das grob 500 bis 600 Milliarden an Investitionen, während Analysten für die großen Cloud-Anbieter 2027 um 1,1 Billionen Dollar schätzen. Nur etwa die Hälfte wäre in den USA einsetzbar, und das trifft zuerst die Chip- und Speicherhersteller, dann Neoclouds wie CoreWeave und Nebius. Nach Chip-, Speicher- und Kapitalknappheit sieht er die Phase der regulatorischen Knappheit. Seine Prognose: ab den Q1-Zahlen 2027 abgestrafte Chip-Anbieter und Mitte bis Ende 2027 wieder bezahlbare Computer. Einordnung: AMD meldete für das dritte Quartal noch ein Rechenzentrumsplus von 97 Prozent. Keine Anlageberatung
Christians Sicht: Mehr Vernunft beim Ausbau sei gut für Klima und US-Wirtschaft, eine strenge KI-Regulierung unter Trump aber unwahrscheinlich; das Platzen der Blase rückt für ihn weiter weg
Nach der Wahl: Am 04.11.2026 schlossen Amazon 6,1 Prozent und Microsoft rund 6,7 Prozent im Plus, Alphabet rund 3,1 Prozent. Yusuf erklärt das mit erzwungener Investitionsdisziplin und sieht Amazon, Microsoft und Google als Gewinner, Nvidia und die Chip-Hersteller als Verlierer (seine Lesart). Einordnung: Nach Midterms stieg der S&P 500 historisch im Schnitt um 12 bis 14 Prozent in zwölf Monaten, unabhängig davon, ob der Präsident beide Kammern verliert. Keine Anlageberatung
Verabschiedung: Christians nächster Termin wartet; beide bitten um Feedback und um Einschätzungen von Juristen zum Software-Urheberrecht

Kapitelmarken

00:00 – Cold Open (KI-Yusuf)
00:52 – Intro
01:10 – Begrüßung: Wiedersehen in Wien
02:44 – GPT Image 2.6: Animierte GIFs in ChatGPT
05:00 – REA: Software per Reverse Engineering nachbauen
09:07 – Yusufs Sicht: Funktionen lassen sich nicht schützen
17:01 – Christians Einwand: Urheberrecht (§ 69a) und Lizenzen
25:29 – robots.txt: Neuer Crawler-Entwurf von Google und Bing
30:09 – Yusufs These: Standards für alle außer Google
31:40 – Werbe-Content-Modell: Zum Sterben verurteilt?
35:19 – Agentic Commerce: Umsatzbeteiligung statt Klicks
38:25 – Marktbereinigung: Das Arbitrage-Modell endet
40:29 – Der Praxis-Tipp 1/3: KI-Crawler nach Geschäftsmodell
41:41 – MIT UQ-DAAAM: Roboter messen ihre Unsicherheit
50:22 – KIs next Topmodel: Gemini 4 Carbon
54:13 – Carbon zwei Wochen nach Argon: Self-Improvement?
58:47 – Harness-These: Nicht das Modell, die Umgebung lernt mit
01:05:04 – Harness Transferability: Wechsel kostet Wissen
01:07:15 – Der Praxis-Tipp 2/3: Wissen in den Harness
01:08:28 – Mistral Large 4: Offene Gewichte, aber Lizenzwechsel
01:10:47 – Mistral-Lizenz: Zahlpflicht bremst Cloud-Anbieter
01:18:23 – Nemotron 3.5 Transcribe: Lokale Transkription
01:23:28 – Der Praxis-Tipp 3/3: Transkription selbst testen
01:25:52 – Quartalszahlen: Amazon, Alphabet und Microsoft
01:33:09 – Ballot Measures: Wähler gegen Rechenzentren
01:38:26 – 10 Gigawatt gegen 1,1 Billionen Dollar
01:41:43 – Vier Knappheiten, Prognose Q1 2027
01:50:03 – Lame Duck: Midterms und die Börse
01:51:44 – Verabschiedung

Key Takeaways

Kopierbarkeit ist kein Rechtsfreibrief: Funktionen eines Programms sind nicht geschützt, der Code und oft die Lizenzbedingungen schon. Wer mit KI nachbaut, braucht juristischen Rat und muss Betrieb, Patches und Weiterentwicklung selbst tragen.
Der Burggraben entscheidet: Software, die sich leicht nachbauen und betreiben lässt, verliert an Wert. Was bleibt, sind Daten, Gemeinschaft, Betrieb und Verlässlichkeit.
robots.txt wird zum Geschäftsmodell-Schalter: Training, Suche und KI-Antworten sind getrennte Entscheidungen, je Anbieter verschieden. Werbefinanzierte Publisher sperren eher, alle anderen wollen Reichweite.
Benchmarks sind Herstellerangaben: Gemini 4 Carbon glänzt in Googles Tabelle, ist aber noch nicht breit verfügbar. Über einen Wechsel entscheidet der Test an euren eigenen Aufgaben.
Investiert in den Harness: Architektur, Infrastruktur, Planungsablauf und Freigaben gehören schriftlich ins Projekt. Dann ist das Modell austauschbar, und neue Modelle lassen sich fair vergleichen.
Offene Gewichte heißen nicht frei vermietbar: Bei Mistral Large 4 braucht der Betrieb als Dienst für Kunden eine kommerzielle Lizenz. Vor dem Hosting die Lizenz für interne Nutzung, eingebettete Software und Dienst getrennt prüfen.
Aktive Parameter sind nicht die Größe: Nemotron 3.5 Transcribe rechnet mit rund 4,3 Milliarden aktiven Parametern, belegt aber den Speicher für 34 Milliarden. Transkription immer mit eigenen Aufnahmen und Fachbegriffen testen.
Rechenzentren werden politisch begrenzt: Abstimmungen in den USA bremsen den Ausbau. Für die Märkte ist das eine Verschiebung von Chip- zu Cloud-Anbietern, für Hardware-Käufer vielleicht eine Entspannung; alles Einordnung, keine Anlageberatung.

Bester Satz der Folge

„Google macht das, was sie immer tun. Sie schaffen Standards, die für sie positiv sind, an die sich alle halten müssen, bis auf sie selber.“ (Yusuf Sar, im Kapitel zum robots.txt-Signal, Aufnahme ca. 28:59)

Links und Ressourcen

Software nachbauen und Urheberrecht

robots.txt und KI-Training

MIT UQ-DAAAM

KI’s next Topmodel und der Harness

Mistral Large 4 und offene Gewichte

NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe

Midterms, Hyperscaler und Rechenzentren

Hosts

Call to Action

Ihr kennt euch mit Software-Urheberrecht aus? Schreibt uns in die Kommentare, was beim Nachbau mit KI erlaubt ist und was nicht, wir greifen es in einer der nächsten Folgen auf. Und sagt uns, welcher der drei Praxis-Tipps euch am meisten hilft, gebt uns gern auch kritisches Feedback und empfehlt die Folge weiter.

Hashtags

#KI #KIPraxis #Rechenzentren

Episode-Details

Episode: 98
Explizit: Nein
Sprache: de
Aufnahmedatum: 2026-11-05
Veröffentlichung: 2026-11-06
Dauer: 1:53:31

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