{"id":2247,"date":"2026-03-18T17:09:57","date_gmt":"2026-03-18T16:09:57","guid":{"rendered":"https:\/\/g7itchme.wordpress.com\/?p=2247"},"modified":"2026-03-18T17:09:57","modified_gmt":"2026-03-18T16:09:57","slug":"wer-gewinnt-das-rennen-in-der-ki-eine-standortbestimmung-zwischen-hardware-giganten-und-ki-unternehmern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wer-gewinnt-das-rennen-in-der-ki-eine-standortbestimmung-zwischen-hardware-giganten-und-ki-unternehmern\/","title":{"rendered":"Wer gewinnt das Rennen in der KI? Eine Standortbestimmung zwischen Hardware-Giganten und KI-Unternehmern"},"content":{"rendered":"\n

Von DerSchneider<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Einleitung: Die Frage nach der F\u00fchrung<\/h2>\n\n\n\n

Die \u00f6ffentliche Debatte um K\u00fcnstliche Intelligenz ist seit dem Erscheinen von ChatGPT von einem Narrativ gepr\u00e4gt: Dem Siegeszug der gro\u00dfen Sprachmodelle, der Genialit\u00e4t von Algorithmen und der disruptiven Kraft junger KI-Unternehmen. Doch wer f\u00fchrt eigentlich wirklich? Wer bestimmt das Tempo, und wer kassiert die Gewinne dieses technologischen Quantensprungs?<\/p>\n\n\n\n

Im Februar 2026 m\u00fcssen wir diese Frage neu stellen. Die vergangenen Monate haben eine tiefgreifende Verschiebung im KI-\u00d6kosystem offenbart. W\u00e4hrend Schlagzeilen \u00fcber neue Agenten-Funktionen von Anthropic oder die j\u00fcngsten Modelle der gro\u00dfen KI-Labore dominieren, hat sich an den Kapitalm\u00e4rkten und in den Entwicklungsabteilungen eine gegenl\u00e4ufige Bewegung vollzogen: Hardwarehersteller und Infrastrukturanbieter steigen zu den neuen Kosth\u00e4gen auf, w\u00e4hrend reine Software- und SaaS-Anbieter unter Druck geraten <\/a><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Die These dieses Artikels: Wir erleben derzeit keine vor\u00fcbergehende Marktkorrektur, sondern eine fundamentale Neuordnung des KI-Sektors. Das Rennen zwischen KI-Unternehmern und Hardware-Herstellern entscheidet sich nicht in der Kategorie „Sieg oder Niederlage“, sondern in einer neuen Arbeitsteilung, in der die Machtverh\u00e4ltnisse neu definiert werden. Die eigentliche Frage lautet nicht, wer<\/em> gewinnt, sondern was<\/em> gewinnt \u2013 und die Antwort deutet auf eine tiefgreifende Materialisierung der digitalen Revolution hin.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Die gro\u00dfe Divergenz: Hardware als Profiteur der Reifephase<\/h2>\n\n\n\n

Beginnen wir mit einer Beobachtung, die im ersten Quartal 2026 alle Analystenberichte durchzieht: Die Schere zwischen Hardware- und Software-Werten \u00f6ffnet sich dramatisch. W\u00e4hrend der Technologiesektor insgesamt unter Druck geriet, legten Hardwarehersteller und Zulieferer \u2013 das R\u00fcckgrat des KI-Booms \u2013 kr\u00e4ftig zu, einige von ihnen mit zweistelligen Kursgewinnen <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Der Markt sortiert aus<\/h3>\n\n\n\n

Die Zahlen sind eindeutig. Laut Daten von Bloomberg Intelligence d\u00fcrften europ\u00e4ische Halbleiterhersteller und Ausr\u00fcster wie Infineon oder ASML im Jahr 2026 ein Gewinnplus von 21 Prozent erzielen \u2013 nach lediglich 7 Prozent im Vorjahr. Im krassen Gegensatz dazu sinkt das erwartete Gewinnwachstum von Softwareunternehmen auf 13 Prozent, nachdem es 2025 noch 17 Prozent betragen hatte <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Diese Divergenz ist kein statistisches Rauschen. Sie reflektiert eine fundamentale Erkenntnis: KI ist in ihrer aktuellen Entwicklungsphase weniger eine Software- als eine Infrastrukturrevolution. Die gro\u00dfen Gewinner der vergangenen Monate sind nicht die Anbieter neuer Modelle, sondern die Unternehmen, die die physische Basis dieser Modelle bereitstellen \u2013 von Halbleitern \u00fcber Speichermedien bis hin zu K\u00fchlsystemen und Stromversorgung <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Goldman Sachs zieht in diesem Umfeld eine klare Trennlinie: Als Gewinner gelten Hardware-, Cloud- und Infrastrukturanbieter wie Nvidia, TSMC oder Microsoft, w\u00e4hrend traditionelle Softwareh\u00e4user wie Salesforce oder SAP als Verlierer gelten, da KI Code kommoditisiert und abrechenbare Stunden reduziert <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Die Umkehrung der Kostendynamik<\/h3>\n\n\n\n

Doch warum kehrt sich die jahrzehntelange Logik der Software-\u00d6konomie pl\u00f6tzlich um? Die Antwort liegt in einer Eigenschaft der KI, die lange \u00fcbersehen wurde: Sie ist extrem kapitalintensiv \u2013 und wird es bleiben.<\/p>\n\n\n\n

Anders als fr\u00fchere Technologiezyklen folgt KI nicht dem Muster sinkender Grenzkosten. W\u00e4hrend Facebook in seinen Anf\u00e4ngen mit l\u00e4cherlich geringen Investitionen skalieren konnte \u2013 das Startkapital betrug gerade einmal 500.000 Dollar \u2013, kehrt KI diese Dynamik um: Jede einzelne Interaktion mit einem gro\u00dfen Sprachmodell erfordert Milliarden von Berechnungen und verursacht erhebliche Kosten <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Ein einziger gro\u00df angelegter KI-Trainingslauf wird bis 2027 voraussichtlich \u00fcber eine Milliarde Dollar kosten. Die branchenweiten Investitionsausgaben d\u00fcrften bis 2030 angesichts des Baus von Rechenzentren, der Erweiterung von Rechenkapazit\u00e4ten und Investitionen in spezielle Hardware die Schwelle von sieben Billionen Dollar \u00fcbersteigen <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Das ist eine Zahl, die man auf sich wirken lassen muss: Sieben Billionen Dollar \u2013 das entspricht etwa dem j\u00e4hrlichen Bruttoinlandsprodukt Deutschlands und Frankreichs zusammen. Diese Summe wird nicht in Algorithmen investiert, sondern in Beton, Kupfer, Silizium und Stromleitungen.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Die physische Mauer: Woran KI wirklich scheitert<\/h2>\n\n\n\n

Die CES 2026 in Las Vegas markierte in dieser Hinsicht einen Wendepunkt. Was auf den ersten Blick wie eine gew\u00f6hnliche Produktshow aussah, entpuppte sich bei genauerem Hinsehen als eine einzige gro\u00dfe Demonstration der infrastrukturellen Engp\u00e4sse, an die KI l\u00e4ngst gesto\u00dfen ist <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Das Gest\u00e4ndnis von OpenAI<\/h3>\n\n\n\n

Besonders aufschlussreich war ein Eingest\u00e4ndnis von OpenAI-Mitbegr\u00fcnder Greg Brockman: „Wir sind rechnerisch eingeschr\u00e4nkt… wir k\u00f6nnen [Funktionen] schlicht nicht einf\u00fchren, weil wir rechnerisch eingeschr\u00e4nkt sind.“ <\/a> Ein f\u00fchrendes KI-Unternehmen \u2013 vermutlich das bekannteste der Welt \u2013 gibt zu, dass nicht mangelnde Ideen oder unzureichende Algorithmen den Fortschritt bremsen, sondern schlicht der Mangel an Rechenkapazit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Diese Einsicht ist fundamental. Sie verschiebt die gesamte Debatte um KI-F\u00fchrerschaft von der Software- auf die Hardware-Ebene. Wer Zugang zu Rechenkapazit\u00e4t hat, wer \u00fcber die Energieversorgung verf\u00fcgt, wer K\u00fchlung und Netzwerkinfrastruktur beherrscht \u2013 der bestimmt das Tempo der Entwicklung.<\/p>\n\n\n\n

Die Gewichte wachsen<\/h3>\n\n\n\n

Ein Blick auf die vorgestellten Produkte der CES 2026 verdeutlicht dies. AMD pr\u00e4sentierte „Helios“ \u2013 ein 7.000 Pfund schweres Infrastruktur-Monster, das AMD-Chefin Lisa Su als schwerer „als zwei Kleinwagen“ beschrieb <\/a>. Nvidias neue Rubin-Plattform setzt auf Warmwasserk\u00fchlung bei 45 Grad Celsius, was zwar K\u00e4ltemaschinen \u00fcberfl\u00fcssig macht, aber eine vollst\u00e4ndig neue Rechenzentrumsarchitektur erzwingt <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Wir sprechen hier nicht mehr \u00fcber Software-Updates oder neue Features. Wir sprechen \u00fcber Maschinen, die so schwer sind, dass sie die Statik von Geb\u00e4uden beeinflussen. Wir sprechen \u00fcber Energiebedarfe, die nationale Stromnetze an ihre Grenzen bringen. Das US-Energieministerium prognostiziert, dass Rechenzentren bis 2028 zw\u00f6lf Prozent des amerikanischen Stroms verbrauchen werden \u2013 2023 waren es noch 4,4 Prozent <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Das neue Spiel: Drei Strategien im Wettbewerb um die Zukunft<\/h2>\n\n\n\n

Vor diesem Hintergrund entfalten die Technologiekonzerne h\u00f6chst unterschiedliche Strategien, um sich im KI-Zeitalter zu positionieren. Eine Analyse der aktuellen Marktbewegungen offenbart drei grundlegend verschiedene Ans\u00e4tze <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Der disruptive Pfad: OpenAI und die bildschirmlose Zukunft<\/h3>\n\n\n\n

OpenAI verfolgt mit der Ank\u00fcndigung eines KI-Ger\u00e4ts von etwa 15 Gramm \u2013 einem Stift \u00e4hnlich, ohne Bildschirm \u2013 den radikalsten Ansatz <\/a>. Das Ger\u00e4t verzichtet auf jede Form von Interface und soll Befehle \u00fcber hochempfindliche Mikrofon-Arrays, Ultraschall-Einheiten und sogar Elektromyografie-Sensoren empfangen, die die Kehlkopfmuskulatur erfassen.<\/p>\n\n\n\n

Um dieses minimalistische, aber h\u00f6chst anspruchsvolle Konzept zu realisieren, gab OpenAI im Mai 2025 satte 6,5 Milliarden Dollar f\u00fcr die \u00dcbernahme des Hardware-Unternehmens io aus, das vom ehemaligen Apple-Chefdesigner Jony Ive gegr\u00fcndet worden war <\/a>. Diese Wette setzt auf einen grundlegenden Wandel des Interaktionsparadigmas \u2013 mit h\u00f6chstem Risiko, aber auch gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichem Gewinnpotenzial.<\/p>\n\n\n\n

Der \u00d6kosystem-Pfad: Google und die Android-Strategie<\/h3>\n\n\n\n

Google hingegen setzt auf Vertrautes: die offene Plattform. Mit Android XR und der gemeinsamen Entwicklung von „Project Aura“ mit dem chinesischen AR-Spezialisten XREAL versucht Google, seine erfolgreiche Smartphone-Strategie auf die KI-\u00c4ra zu \u00fcbertragen <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Die Strategie zielt nicht auf Hardware-Monopolisierung, sondern auf die Verbesserung des Android-XR-\u00d6kosystems durch die Investition in Kernpartner. Dies ist der Versuch, die Fragmentierung der XR-Branche durch eine einheitliche Entwicklungsplattform zu \u00fcberwinden <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Der Full-Stack-Pfad: Chinesische Internetgiganten<\/h3>\n\n\n\n

Die chinesischen Anbieter wie Alibaba, Baidu oder ByteDance verfolgen einen dritten Weg: die tiefe Integration von Algorithmus, Chip, Cloud und Endger\u00e4t im eigenen \u00d6kosystem <\/a>. Alibabas auf der CES vorgestellte „Quark AI Glasses S1“ basieren auf dem hauseigenen „Tongyi Qianwen“-Modell und der Alibaba-Cloud-Infrastruktur.<\/p>\n\n\n\n

Diese Ans\u00e4tze zielen auf Kontrollierbarkeit und Effizienz, sind aber auch Ausdruck eines fragmentierten Marktes, in dem jedes Unternehmen seinen eigenen Burggraben errichten muss <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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Die neue Logik: Warum KI eher der Stahl- als der Softwareindustrie \u00e4hnelt<\/h2>\n\n\n\n

Was all diese Beobachtungen zusammenf\u00fchrt, ist eine fundamentale Einsicht: KI folgt einer anderen \u00f6konomischen Logik als die Technologie-Revolutionen der vergangenen Jahrzehnte. Die Finanz und Wirtschaft hat daf\u00fcr eine griffige Formulierung gefunden: KI \u00e4hnelt eher der Stahlindustrie als der Softwareindustrie <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Sechs Unterschiede, die z\u00e4hlen<\/h3>\n\n\n\n

Die Unterschiede zur traditionellen Tech-\u00d6konomie sind vielf\u00e4ltig und tiefgreifend:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Investitionsausgaben als Barriere<\/strong>: In fr\u00fcheren Technologiewellen waren die Kapitalanforderungen relativ gering. Heute sind sie eine gewaltige Eintrittsbarriere\u00a0<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
  2. Steigende Grenzkosten<\/strong>: W\u00e4hrend soziale Medien oder Suchmaschinen mit jedem Nutzer g\u00fcnstiger wurden, verteuert jeder zus\u00e4tzliche Nutzer den Betrieb von KI-Systemen durch die sogenannten Inferenzkosten\u00a0<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
  3. Fragile Netzwerkeffekte<\/strong>: Nutzer k\u00f6nnen zwischen verschiedenen KI-Modellen wechseln, mehrere parallel nutzen oder eigene Modelle erstellen. Die Loyalit\u00e4t ist schwach ausgepr\u00e4gt\u00a0<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
  4. Sofortige Markts\u00e4ttigung<\/strong>: KI ist eine universelle Querschnittstechnologie, die in alle Branchen gleichzeitig vordringt. Unternehmen haben nicht mehr den Vorteil, in Nischen reifen zu k\u00f6nnen\u00a0<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
  5. Politische Abh\u00e4ngigkeiten<\/strong>: KI-Unternehmen m\u00fcssen mit Regierungen und Regulierungsbeh\u00f6rden zusammenarbeiten wie kaum eine Branche zuvor \u2013 von der Strompreisgestaltung bis zur Exportkontrolle\u00a0<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
  6. Begrenzte Winner-takes-all-Dynamik<\/strong>: Anders als soziale Medien oder Suchmaschinen wird der KI-Markt voraussichtlich mehrere dominante Akteure nebeneinander unterst\u00fctzen\u00a0<\/a>.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Was folgt daraus?<\/h3>\n\n\n\n

    Die Konsequenz dieser ver\u00e4nderten Logik ist, dass die Erfolgsfaktoren sich verschieben. Nicht mehr Nutzerzahlen oder virales Wachstum entscheiden \u00fcber den Markterfolg, sondern die F\u00e4higkeit, Kapital zu mobilisieren, Infrastruktur zu beherrschen und politische Rahmenbedingungen mitzugestalten.<\/p>\n\n\n\n

    Microsoft ist hierf\u00fcr ein Paradebeispiel: In dem klaren Bestreben, politische und soziale Legitimit\u00e4t zu erlangen, verpflichtete sich das Unternehmen k\u00fcrzlich, die Stromkosten seiner Rechenzentren zu \u00fcbernehmen, damit h\u00f6here Preise nicht an die Verbraucher weitergegeben werden <\/a>. Das ist keine wohlt\u00e4tige Geste, sondern strategische Notwendigkeit.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    Der Kampf um das \u00f6kologische Entry Point<\/h2>\n\n\n\n

    W\u00e4hrend die Infrastrukturebene von den Hardware-Giganten dominiert wird, tobt an der Front der Endger\u00e4te ein zweiter Kampf: die Auseinandersetzung um die n\u00e4chste menschliche Schnittstelle zur KI.<\/p>\n\n\n\n

    Vom Smartphone zur intelligenten Brille<\/h3>\n\n\n\n

    Die Prognosen sprechen eine deutliche Sprache: Laut Omdia werden die weltweiten Auslieferungen intelligenter Brillen 2026 die Marke von zehn Millionen Einheiten \u00fcberschreiten <\/a>. Meta dominiert diesen Markt derzeit mit einem Anteil von 73 Prozent, hat aber l\u00e4ngst Konkurrenz von Google, ByteDance, Baidu und Alibaba erhalten <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    Interessant ist die Verschiebung der Wertsch\u00f6pfung. Die Hardware n\u00e4hert sich einer Commodity-Phase, in der Spezifikationen austauschbar werden. Der wahre Wertsch\u00f6pfungskampf verlagert sich unsichtbar in die Software \u2013 hin zu fortschrittlichen Sprachmodellen und kontextbezogener KI <\/a>. Doch um diese Software nutzen zu k\u00f6nnen, braucht es die Hardware als Zugangspunkt \u2013 als „ecological entry point“.<\/p>\n\n\n\n

    Das Problem der Gewohnheit<\/h3>\n\n\n\n

    Die gr\u00f6\u00dfte H\u00fcrde f\u00fcr die neuen Ger\u00e4te ist jedoch nicht technischer, sondern verhaltensbezogener Natur. Viele intelligente Brillen stehen vor dem Problem, dass sie als „nutzlos, schwer zu tragen und mit kurzer Akkulaufzeit“ wahrgenommen werden. Insider berichten von R\u00fccklaufquoten einzelner Produkte von \u00fcber 50 Prozent <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    Die dominierende Stellung des Smartphone-Bildschirms als \u00d6kosystem-Zentrum ist weiterhin unersch\u00fcttert. Bildschirmlose KI-Ger\u00e4te fordern das „What you see is what you get“-Paradigma heraus \u2013 ein grundlegender Wandel der Gewohnheiten, der Zeit braucht und ein m\u00e4chtiges \u00d6kosystem voraussetzt, das einen unwiderstehlichen Mehrwert bietet <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    Fazit: Wer gewinnt wirklich?<\/h2>\n\n\n\n

    Wir kehren zur\u00fcck zur Ausgangsfrage: Wer gewinnt das Rennen in der KI \u2013 die KI-Unternehmer oder die Hardware-Hersteller?<\/p>\n\n\n\n

    Die Antwort ist vielschichtiger, als es die bin\u00e4re Fragestellung nahelegt. Kurzfristig, das zeigen die Marktbewegungen der vergangenen Monate eindeutig, sind die Hardware-Hersteller die Gewinner. Sie kassieren die Milliarden-Investitionen, die f\u00fcr den Aufbau der KI-Infrastruktur n\u00f6tig sind. Sie profitieren von einer Nachfrage, die so gro\u00df ist, dass selbst f\u00fchrende KI-Unternehmen wie OpenAI „compute constrained“ sind <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    Mittelfristig jedoch werden wir keine monolithischen Gewinner sehen, sondern eine Arbeitsteilung, die an die Geschichte der Personal Computer oder des Internets erinnert: Hardware als Grundlage, Software als Differenzierungsmerkmal, Plattformen als Machtzentren.<\/p>\n\n\n\n

    Die wahren Gewinner<\/h3>\n\n\n\n

    Die wahren Gewinner des KI-Zeitalters k\u00f6nnten jene Unternehmen sein, die es schaffen, beide Ebenen zu integrieren. Nvidia ist das beste Beispiel: Vom Grafikchip-Hersteller zum unverzichtbaren Infrastrukturanbieter aufgestiegen, der nicht nur Hardware liefert, sondern mit CUDA und seinen Software-\u00d6kosystemen auch die Entwicklungsumgebung f\u00fcr die gesamte Branche definiert <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    Microsoft wiederum zeigt, wie die Verbindung von Cloud-Infrastruktur, KI-Modellen und Anwendungsintegration ein neues Machtzentrum schaffen kann. Die F\u00e4higkeit, politische und regulatorische Rahmenbedingungen mitzugestalten, erweist sich dabei als mindestens ebenso wichtig wie technologische \u00dcberlegenheit <\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    Was bleibt<\/h3>\n\n\n\n

    Bleiben wir ehrlich: Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. Die heute sichtbaren Verschiebungen sind Vorboten einer grundlegenden Neuordnung, deren Konturen sich erst langsam abzeichnen. Die These von der KI als „Stahlindustrie“ mag provokant klingen \u2013 sie hat aber den Verdienst, den Blick auf die materiellen Grundlagen einer h\u00e4ufig rein digital gedachten Revolution zu lenken.<\/p>\n\n\n\n

    Die Gewinner von morgen werden nicht unbedingt diejenigen sein, die die besten Algorithmen entwickeln. Es werden diejenigen sein, die Zugang zu Rechenkapazit\u00e4t haben, die Energieversorgung beherrschen, die politischen Rahmen setzen und die Schnittstellen zum Menschen kontrollieren. Das Rennen zwischen KI-Unternehmern und Hardware-Herstellern ist deshalb kein Wettkampf mit einem Sieger \u2013 es ist die Neudefinition der gesamten Disziplin.<\/p>\n\n\n\n

    In diesem Sinne: Die Revolution wird nicht programmiert. Sie wird gebaut. Mit Beton, Kupfer und Silizium \u2013 und sie hat gerade erst begonnen.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    Quellen<\/h2>\n\n\n\n
      \n
    1. FONDS exklusiv (22. Februar 2026): „KI: Spreu von Weizen“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    2. 36Kr (10. Februar 2026): „Competition in AI Hardware among Tech Giants“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    3. J.P. Morgan Private Bank (9. Februar 2026): „Technologische Turbulenzen: Der KI-Wandel schl\u00e4gt zu“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    4. 36Kr (3. Januar 2026): „Ausblick 2026: Kapital beschleunigt KI-Anwendungsumsetzung“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    5. Syz Group \/ Goldman Sachs (25. Februar 2026): „Goldman Sachs Winner and Looser“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    6. Xpert.Digital (6. Januar 2026): „Die Neuordnung des XR-Marktes“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    7. Finanz und Wirtschaft (3. Februar 2026): „Silicon Valley steht Kopf: Warum die KI eher der Stahl- als der Softwareindustrie \u00e4hnelt“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    8. NEXT Conference (12. Januar 2026): „CES 2026: When AI hit the infrastructure wall“\u00a0<\/a><\/li>\n\n\n\n
    9. finanzmarktwelt.de<\/a>\u00a0(10. Februar 2026): „KI-Boom 2026: Warum Hardware gewinnt, Software verliert“\u00a0<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Von DerSchneider Einleitung: Die Frage nach der F\u00fchrung Die \u00f6ffentliche Debatte um K\u00fcnstliche Intelligenz ist seit dem Erscheinen von ChatGPT von einem Narrativ gepr\u00e4gt: Dem Siegeszug der gro\u00dfen Sprachmodelle, der Genialit\u00e4t von Algorithmen und der disruptiven Kraft junger KI-Unternehmen. Doch wer f\u00fchrt eigentlich wirklich? Wer bestimmt das Tempo, und wer kassiert die Gewinne dieses technologischen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[40,18],"tags":[2940,2995,3324,3732,3734,5764,6894],"class_list":["post-2247","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-denkwerkzeuge","category-im-kopf-methoden-werkzeuge","tag-halbleiterindustrie","tag-hardware-wettbewerb","tag-infrastruktur-engpass","tag-ki-infrastruktur","tag-ki-investitionen","tag-rechenzentren","tag-technologieokonomie"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2247","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2247"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2247\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2247"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2247"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/technodidact.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2247"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}