Doppelgänger Update (BETA)

Von Philipp Klöckner · 14. Oktober 2024

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🚕 Teslas Robo-Zirkus

Lang erwartet startete letzten Donnerstagabend das “We, Robot” überschriebene Robotaxi-Event des US-Elektroautobauers Tesla. Egal was man persönlich über das Event denken mag, die Schwarmintelligenz des Kapitalmarkts bewertete die Aktie des US-Konzerns nach der Präsentation fast 10% schlechter und so kostete die Show dem Unternehmen mehr als 70 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung.

Ein Zweisitzer Robotaxi für weniger als 30.000 US-Dollar sollte der Star des Abends werden. Da die absolute Mehrzahl der Autofahrten zwei oder weniger Insassen hat, spart sich Tesla nicht nur Lenkrad und Pedale, sondern auch die Rückbank. Das Auto wirkt futuristisch und stromlinienförmig, warum das ausgerechnet bei einem Taxi von Vorteil sein sollte, erschließt sich mir nicht. Interessanter sind die in Aussicht gestellten Betriebskosten von nur 30 US-Cent pro Meile. Damit würde es sich ohne jeden Zweifel um eine der günstigsten Fortbewegungsmöglichkeiten handeln und selbst mit einem Margenaufschlag für den Betreiber und die Plattform noch jedes Taxi und Uber ausstechen. Experten hätten gern mehr zum Zeitplan, Sicherheitstests, Testfahrten und Erwartungen an Regulatorik gehört. Das blieb Tesla-Chef Elon Musk überwiegend schuldig. Die Produktion kündigte er aber gewohnt optimistisch für das Ende 2026 an.

Noch futuristischer mutet der ebenfalls vorgestellte RoboVan an. Dieser Minibus soll bis zu 20 Personen autonom transportieren können. Ich denke, dass autonome Elektrobusse ein wichtiger Teil zukünftiger Mobilitätskonzepte für Großstädte, aber auch den ländlichen Raum sein werden. Mit einem Mix aus festen Routen und flexibler Routenplanung à la MOIA könnten so Tag und Nacht Menschen zu sehr günstigen Tarifen oder mit einer Art Flatrate sicher mobil bleiben.

Kritiker bezweifeln weiterhin, dass es Tesla gelingen wird, die nötigen regulatorischen Zulassungen zu erhalten. Dass Tesla wenig zu den erforderlichen Daten, Prozessen und Timelines sagte, steigert die Skepsis nur. Während Tesla-Enthusiasten und Musk-Fans die neuen Produkte feierten, sprachen einige Medien von Taschenspielertricks und verfehlten Erwartungen.

Wer einmal lügt… Die allermeisten Publikationen verweisen auf Musks Historie als notorischer Verbreiter überoptimistischer Versprechen und unrealistischer Deadlines. Das auch jetzt noch in weiter ferne stehende autonome Taxi kündigt der Multi-CEO seit einer Dekade an. Zwar macht Tesla regelmäßig Fortschritt auf dem Weg und wäre im Erfolgsfall derzeit die günstigste Plattform. Kritische Beobachter sind Musks Versprechungen allerdings leid und rein empirische ist man gut beraten, alles was dieser verspricht eher als eine ferne Vision als einen klaren Fahrplan zu deuten.

(Fast) echte Roboter präsentierte Tesla auch. Die humanoiden Optimus Roboter versorgten das Publikum zuverlässig mit Drinks und interagierten mit der Crowd. Während einige sogenannte Journalisten, Blogger und Fans begeistert den Fortschritt lobten und ihre ganz persönlichen Roboter-Reveals in sozialen Medien teilten, scheint inzwischen klar, dass die Service-Roboter weit menschlicher sind als die meisten glaubten. Derzeit deutet vieles darauf hin, dass sowohl die angeblich autonomen Fahrzeuge, als auch die geschmeidigen Roboterbewegungen fernbedient wurden.
🔗 Venture Beat | The Verge | YouTube Video (Tesla)

Das sind die weiteren News der Woche: 

🪙 Nobelpreise für Googler: Mit Geoffrey Hinton (Physik), Demis Hassabis und John Jumper (beide Chemie) bekamen dieses Jahr gleich drei derzeitige bzw. ehemalige Angestellte von Alphabets KI-Labor DeepMind einen Nobelpreis. Umstritten ist die akademische Leistung zu Neuronalen Netzwerken, für die Geoffrey Hinton ausgezeichnet wurde. Experten, wie der deutsche Professor Jürgen Schmidhuber, werfen ihm die Übernahme fremder Forschung ohne korrekte Referenzierung vor. Weniger kontrovers wird die Arbeit des DeepMind Boss Hassabis und seines Kollegen Jumper gesehen. Mit Hilfe ihres AlphaFold Modells können komplexe Eiweißstrukturen simuliert werden. Ihre Arbeit legt damit wichtige Grundlagen für Chemie und Medizin.
🔗 Fortune

📝 OpenAIs langer Weg in die Profitabilität Der US Wirtschaftsdienst The Information konnte mehr über die finanzielle Vision von OpenAI herausfinden. Offenbar aus Unterlagen, mit dem das KI-Unternehmen um Investorengelder wirbt stammen viele interessante Selbsteinschätzungen und Projektionen. So wird man bis zur im Jahr 2029 angestrebten Profitabilität noch mehr als 40 Milliarden US-Dollar Verlust machen. Später möchte man dank Umsätzen von mehr als 100 Milliarden US-Dollar Geld verdienen. Bis dahin erhält Microsoft bereits Teile seines Investments als Umsatzbeteiligung zurück und schon die Liquidität von OpenAI eher nicht. Ein Großteil der über 200 Milliarden, die man bis 2030 auszugeben plant, werden in das Training und den Betrieb der eigenen KI-Modelle gehen. Skepsis sollte bei Investoren der Umstand erwecken, dass OpenAI sich teilweise auf Profitabilitätsmetriken beruft, welche die erheblichen Trainingskosten für die Large Language Models exkludieren. Ich freu mich auch auf das “adjusted EBITDA before Training Cost”, sollte OpenAI eines Tages ein IPO planen.
🔗 The Information

🧮 Reasoning Modelle mit Fokusproblem: Forscher von Apple haben es den führenden Foundation Models schwer gemacht, indem sie in Textaufgaben eine irrelevante Information hinzufügten. Weil die Modelle offenbar versuchen jeglichen Input zu verarbeiten, brach aufgrund der Zusatzinformationen regelmäßig die Leistung der LLMs ein. Fairerweise würde man eine ähnliche Verwirrung auch bei durchschnittlichen Schülern erwarten. Das Ausmaß der Verwirrung scheint aber dennoch größer als erwartet.
🔗 The Decoder

🧮 Chart der Woche: Die größten KI-Cluster

Bereits 2015 stellte Google seine erste Tensor Processing Unit (TPU) vor. Diese applikationsspezifischen integrierten Schaltkreise (ASICS) sind Prozessoren, die besonders gut für das Training von KI-Modellen geeignet sind. Schon vor 10 Jahren muss man bei Google also verstanden haben, wie wichtig die beste und günstigste Hardware im Rennen um die Vorherrschaft in der künstlichen Intelligenz werden wird. Dank dieser Voraussicht besitzt Google noch heute etwa doppelt so viel Rechenpower wie Microsoft und OpenAI zusammen und ein Vielfaches der nächsten Konkurrenten.
🔗 Epoch AI

📺 Sehenswert: ZAPP - Elon Musk und die Redefreiheit (21 min)

Das Medienmagazin ZAPP des NDR beschäftigt sich mit Elon Musk und seinem Verhältnis zum Thema Free Speech. Die Reporter Nils Altland und Kim Kristin Mauch versuchen herauszufinden, was hinter Musks neuerlichen Engagement für die freie Meinungsäußerung steckt und ob er selbst seinen eigenen Ansprüchen gerecht wird.
🔗 ARD Mediathek | YouTube

🖨️ Earnings Season: Quartalsergebnisse der Woche

Montag 14. Oktober: -
Dienstag 15. Oktober: citi (BMO), Bank of America (BMO), United AIrlines (AMC)
Mittwoch 16. Oktober: ASML (BMO), Morgan Stanley (BMO)
Donnerstag 17. Oktober: TSMC (BMO), Netflix (AMC)
Freitag 18. Oktober: American Express (BMO)

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