Checkpoint AI #7 - Deepseek • Stargate • Commoditization von KI-Modellen • Europas KI-Strategie • Abhängigkeit von Nvidia und US-Technologie
Feb 6, 2025
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In dieser Folge sprechen Rasmus Rothe, Mitgründer von Merantix, der KI-Unternehmen aufbaut, und Andre Retterath, Partner bei Earlybird mit Fokus auf KI-Startups. Sie diskutieren die Herausforderungen Europas im globalen KI-Wettbewerb und die Dominanz von US-Technologien wie Nvidia. Zudem thematisieren sie die "Commoditization" von KI-Modellen, die auch kleinen Akteuren Chancen bietet. Die beiden Experten werfen einen kritischen Blick auf die Risiken europäischer Startups, die oft in die USA abwandern, um schneller Kapital zu finden.
Europa kann durch gezielte Investitionen in vertikale KI-Anwendungen und Deep Tech-Wachstum im globalen Wettbewerb mithalten.
Die Effizienzsteigerung bei der Entwicklung von KI-Modellen könnte bestehende Marktführer herausfordern und die Produktionskosten senken.
Für Investoren ist es entscheidend, nachhaltige Geschäftsmodelle zu fördern, die den Herausforderungen des sich wandelnden KI-Marktes begegnen.
Deep dives
Marktanalyse im KI-Sektor
Die Diskussion über den KI-Sektor hebt die Herausforderungen hervor, die mit der Dynamik und Komplexität der aktuellen Marktentwicklung verbunden sind. Rasmus Rote und André Retterath betonen, dass trotz politischer Veränderungen und technischer Fortschritte in den USA und China, auch in Europa signifikante Chancen bestehen. Sie sehen die Möglichkeit, innovative Startups im Bereich KI zu fördern, insbesondere durch eine gezielte Investition in Deep Tech und Enterprise Software. Es wird eine optimistische Einschätzung der europäischen Situation vermittelt, wobei betont wird, dass es an der Zeit ist, aktiv an der KI-Transformation teilzuhaben, anstatt den Entwicklungen nur zuzusehen.
Technologische Fortschritte und Implikationen
Die Experten diskutieren die Bedeutung des Projekts Stargate in den USA und die politische Unterstützung, die es erhält, um eine starke KI-Infrastruktur aufzubauen. Im Vergleich dazu wird die geringe finanzielle Unterstützung der europäischen Antwort, die bei 50 Millionen Euro liegt, als unzureichend eingeschätzt. Diese Unterschiede werfen die Frage auf, wie Europa mit den Technologien konkurrieren kann, die in allem, von der Gesundheitsversorgung bis hin zu industriellen Anwendungen, weltweit eingesetzt werden. Es besteht Einigkeit, dass Europa seine Stärken, insbesondere im Bereich von Daten und spezifischen工业anwendungen, besser nutzen sollte, um konkurrenzfähig zu bleiben.
Effiziente Ressourcennutzung im KI-Training
Ein zentrales Thema ist die Effizienz bei der Entwicklung und dem Training von KI-Modellen, wie anhand der Beispiel von DeepSeek und dessen niedrigeren Trainingskosten im Vergleich zu OpenAI erörtert wird. Die Experten heben hervor, dass andere Unternehmen durch neue Technologien in der Lage sind, ähnliche Ergebnisse mit wesentlich weniger Ressourcen zu erzielen, was die Produktionskosten der Technologien erheblich senkt. Diese Entwicklung könnte die gesamte Industrie umwälzen, weil Unternehmen nun möglicherweise nicht mehr auf kostspielige Infrastruktur angewiesen sind, um innovative KI-Modelle zu entwickeln. Aus diesen Technologiefortschritten ergeben sich auch Fragen zur künftigen Rentabilität und Überlebensfähigkeit etablierter Unternehmen, die hohe Summen in weniger effiziente Modelle investiert haben.
Kommende Trends in der KI-Industrie
Es wird ein Trend zur Kommodifizierung von KI-Modellen beobachtet, wo neue Technologien schneller und effizienter verfügbar werden. Die Diskussion dreht sich um die Überlegungen, welche Auswirkungen dies auf die bestehenden großen Unternehmen in der Branche hat, die möglicherweise Schwierigkeiten haben werden, sich zu differenzieren, wenn vergleichbare Produkte günstiger verfügbar sind. Dabei wird die Notwendigkeit unterstrichen, wie wichtig es für Unternehmen ist, nicht nur qualitativ hochwertige Produkte anzubieten, sondern auch innovative Lösungen zu entwickeln, die auf die spezifischen Anforderungen der Kunden zugeschnitten sind. Wenn die Marktnachfrage abnimmt und Unternehmen schnellere und weniger kostspielige Alternativen wählen können, könnte dies für manche Unternehmen zu einem echten Überlebensproblem werden.
Zukunft der KI und Verantwortung der Investoren
Die Experten diskutieren die Rolle von Investoren im aktuellen KI-Markt und wie wichtig es ist, dass diese ihre Strategien und Fokusbereiche entsprechend anpassen. Besonders wird betont, dass Investoren auf die Entstehung nachhaltiger Geschäftmodelle achten sollten, die den Herausforderungen des Marktes begegnen können. Der Dialog in der Runde zeigt, dass es entscheidend ist, dass sowohl technologische Innovationen als auch verantwortungsvolle unternehmerische Praktiken Hand in Hand gehen, um im globalen Wettbewerb erfolgreich zu sein. Die Schlussfolgerung könnte sein, dass die Zeit für eine proaktive Herangehensweise an die KI-Industrie gekommen ist, wobei die Teilnehmer als Plattform für zukünftige Innovationen und Entwicklungen fungieren müssen.
Hat Europa noch eine Chance, im globalen KI-Wettbewerb mitzuhalten – oder ist das Rennen bereits verloren? In dieser Folge von Checkpoint AI sprechen Jan Thomas, Rasmus Rothe,Gründer von Merantix, und Andre Retterath, Partner bei Earlybird, über die tektonischen Verschiebungen im KI-Ökosystem. Die Diskussion dreht sich um den rasanten Fortschritt neuer KI-Modelle, insbesondere aus China, und deren überraschend hohe Effizienz – eine Entwicklung, die selbst Branchenführer wie OpenAI ins Wanken bringen könnte.
Zudem geht es um geopolitische Einflüsse auf den Technologiemarkt, darunter das 500-Milliarden-Dollar-Projekt Stargate in den USA und die vergleichsweise geringen Investitionen in Europa. Wie kann sich Europa in diesem Spannungsfeld positionieren? Statt die USA zu kopieren, sollte der Fokus auf vertikale KI-Anwendungen in Industrie, Life Sciences und Mittelstand liegen.
Weitere Themen
„Commoditization“ von KI-Modellen: KI-Modelle werden immer effizienter, was dazu führt, dass nicht mehr nur große Player erfolgreich Modelle trainieren können. Dies könnte bestehende Marktführer unter Druck setzen.
Zwei mögliche Geschäftsmodelle für KI-Startups: Entweder KI-Modelle als Service anbieten (schwer skalierbar) oder sich in bestehende Anwendungen und Plattformen wie Adobe oder Netflix integrieren.
Risiken für europäische Startups: Viele Gründer überlegen, ihre Unternehmen direkt in den USA zu gründen, weil es dort einfacher ist, Kapital zu erhalten und schneller zu skalieren.
Blick in die Zukunft: Europas Chancen in der KI-Ära: Europa hat noch die Möglichkeit, in spezialisierten KI-Anwendungen führend zu werden, muss dafür aber jetzt handeln („Crunch Time“).
Unsere heutigen Gäste
Rasmus Rothe & Merantix Rasmus Rothe möchte KI von der Forschung in die Praxis bringen, um die wichtigsten Probleme der Welt zu lösen: Deshalb hat er Merantix mitbegründet, wo er KI-Unternehmen in Branchen wie Gesundheitswesen, Biotechnologie, Klima, Fertigung und Automobilbau aufbauen und in sie investieren.
Andre Retterath & Earlybird
Andre Retterath ist Partner im Münchner Büro von Earlybird und konzentriert sich auf Unternehmenssoftware mit besonderem Interesse an Entwickler-, Daten- und Produktivitäts-Tools sowie an KI-zentrierten Produkten und Robotik. Bevor ich 2017 in den VC-Bereich wechselte, sammelte ich mehr als 5 Jahre Erfahrung als Ingenieur für Prozessautomatisierung und vorausschauende Wartung bei ThyssenKrupp und weitere Erkenntnisse als Unternehmensberater bei GE North America.
Andres Promotion hat er an der Technischen Universität München zum Thema "Maschinelles Lernen und der Wert von Daten im Venture Capital" durchgeführt. Darüber hinaus verfügt er über einen M.Sc. in Management und einen B.Eng. in Mechatronik und wurde zuvor u.a. an der Harvard University, der University of Cambridge und dem Georgia Institute of Technology ausgebildet.
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