Ich bin eigentlich gerade an ESP32 Boards dran, jetzt kommen die mit solchen Crashtest-Dummies
Realbotix stellt "Echo" vor. Ein Tischroboter für knapp 12.000 Dollar, ein Ganzkörperroboter für knapp 60.000, mit Gesicht, Stimme und Persönlichkeit. 2027 sollen genau 250 Stück ausgeliefert werden.
Technisch ist das beeindruckend:
39 Freiheitsgrade, Kameras in den Augen, vier Mikrofone, Finger, die einzeln arbeiten.
Spannend finde ich nicht den Roboter, sondern das Versprechen darunter. Auf der Seite steht, die Gespräche werden nie gespeichert und was der Roboter sieht, bleibt auf dem Gerät. In einer Pressemitteilung zum selben Sichtsystem im April ging es dagegen um Datenerfassung für Kunden:
wer interagiert, was tut die Person, wie reagiert sie emotional, wie engagiert ist sie über die Zeit. Beides kann stimmen, wenn Privat und Business getrennte Produkte sind. Aber genau diese Trennung muss man sehen können, bevor man so ein Gerät ins Wohnzimmer stellt.
Als Ingenieur und für uns in der EU kommt noch etwas dazu. Gesichtserkennung ist nach DSGVO besonders geschützte Biometrie. Und die Emotionserkennung am Arbeitsplatz und in Bildungseinrichtungen ist im EU AI Act weitgehend verboten. Ein Roboter, der Mitarbeitende oder Schüler "liest", wäre hier ein ganz anderes Thema als ein Pilot in Texas.
Eine fancy Tischversion in Handgröße mit Minro und Audioausgabe, als auch Gesichtszügen fände ich cool. Wechselbare APIs und die Möglichkeit es lokal zu betreiben.
Da könnte ich auch mal 1000€ in die Hand nehmen, aber 12k oder 60k?!
Lil John würde sagen "WHAAAAAT?"
Quelle:
realbotix.com/
Today @RealbotixCorp is live with its 1st commercial robot line.
Check out our new website Realbotix.com and reserve yours today.
Wer KI ignoriert, handelt grob fahrlässig! 🚀💥
Wer heute noch kategorisch auf KI verzichtet, handelt schlicht verantwortungslos! KI bringt langfristig massive Produktivität, Kostenersparnis und entlastet Teams. Wer seine Mitarbeiter weiter unnötig schuften lässt, verliert sie an die Konkurrenz, die Prozesse bereits smart automatisiert hat 🧠⚡...
#KIDisruption #Produktivitaet #KIimMittelstand #AIStrategy #ArtificialIntelligence
Dieselbe Hardware, halbe Geschwindigkeit. Mit Absicht.
Meine alte 4090 hat jahrelang mit angezogener Handbremse gearbeitet. Und Nvidia hat es sogar ins eigene Whitepaper geschrieben.
3090 und RTX A6000 sind derselbe GA102-Chip. Der Unterschied liegt in einem einzigen Pfad: Matrix-Multiplikationen in FP16 oder BF16, die in FP32 aufsummiert werden. Genau das braucht Training, LoRA-Feintuning, Diffusion und das Einlesen langer Prompts. Auf der 3090 läuft das mit halber Rate (71 statt 142 TFLOPS), auf der A6000 mit voller. Bei den 40er und 50er Karten ist es nicht anders. Die RTX PRO 6000 läuft voll, die 5090 nicht.
Das Projekt gpu-unlock stellt bei 30er Karten die volle Rate wieder her. Die 3090 Ti schafft damit im Test 157 statt 87 TFLOPS in BF16.
Aber bitte nüchtern bleiben. Das ist ein Einzelwert bei 450 W. Im echten Betrieb melden Nutzer beim Prefill eher 14 bis 36 % mehr. Beim normalen Chatten passiert nichts, weil dort der Speicher bremst, nicht die Rechenleistung. Und der Weg dorthin ist kein harmloser Schalter, sondern ein Exploit, den Nvidia per Firmware zumachen kann. Wer sagt "kein Risiko", hat den Teil nicht gelesen.
Gleiches Silizium, gleiche Fertigungskosten, der Preis unterscheidet sich um ein Vielfaches. Es ist Produktsegmentierung per Software, wie bei Teslas Akkus, deren Reichweite man per Update freischalten konnte. Wer Hardware verkauft, verdient am Ende am Schalter.
Für uns, die lokal und souverän arbeiten, heißt das: Unlock-it.
Meine GPU ist über Nacht wertvoller geworden ;)
Quelle:
github.com/JustAResearcher/g…
Modders have unlocked hidden AI compute performance on NVIDIA’s RTX 20, 30 and 40-series GPUs.
The modifications remove software-level limits on certain Tensor Core operations, without changing the hardware or flashing a new VBIOS.
- RTX 4090: 165.6 → 331.6 TFLOPS FP16 Tensor Core throughput
-RTX 3090 Ti: 87.5 → 157.4 TFLOPS BF16 performance
- RTX 2080 Ti: 59.9 → 111 TFLOPS FP16→FP32 performance
- RTX 3090: 73.0 → 122.8 TFLOPS in a PyTorch GEMM test
The gains are mainly relevant to AI and compute workloads, not gaming.
Dr.-Ing. Martin Schiele retweeted
🔥 中午刚说 40 系还没支持,今晚 4090 到 4060Ti 全解锁了,连 FP8 都翻倍
40 系不能直接套 30 系的模块,是因为它换了另一套签名引导固件,多锁了四道权限门。今天研究者 TOTORONG 放出 AD10x 载荷,在驱动绑定前一次捅开四道门,而整个 40 系共用同一份引导固件,所以从 4090 到 4060 Ti 一下全通了——同样不刷 vBIOS、不改驱动。
1️⃣ RTX 4090:FP16/BF16 指令吞吐从 165.6 涨到 331.6 TFLOPS;500W 下跑 cuBLAS 8192³ 矩阵乘,TF32 从 77.5 涨到 165.9 TFLOPS(2.14 倍),3 张非公卡已复现
2️⃣ RTX 4080 SUPER:PyTorch 矩阵乘 FP16 从 110.6 涨到 202.7 TFLOPS(1.83 倍);mmapeak 实测连 40 系独有的 FP8(FP32 累加)都从 201.8 涨到 376.1 TFLOPS
3️⃣ RTX 4070 Ti SUPER:240W 下 FP16/BF16 从 95 涨到 189.9 TFLOPS;跑 CUTLASS 4.8.1 原生 FP8 快累加矩阵乘从 158.5 涨到 309.1 TFLOPS(1.95 倍),322 万个输出单元零比特差异
4️⃣ RTX 4060 Ti 16GB 与 Win11:三卡同机 A/B 实测,182W 功耗墙下 BF16/FP16 仍涨 38–39%;Windows 11 也出了免核显、单卡直接亮机的 UEFI 引导版
💡 Linux 端装下方仓库(4080S 看原仓 PR #24)。40 系别用 targets=all,先跑 python3 tools/print_boot_option.py 拿到单卡参数加进内核启动项,关掉 Secure Boot,关机拔电源等几秒「冷启动」才生效;Windows 端去 Hugging Face 搜 TOTORONG/AD103_win_unlocker。
github.com/JustAResearcher/g…
中午还在等 40 系的各位,今晚敢拔电源试一把吗?
Dr.-Ing. Martin Schiele retweeted
We're open-sourcing our OrcaCyber DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Abliterated GGUF) weights — one of the strongest uncensored/abliterated DeepSeek V4.1 weights we've tested, with virtually no capability loss.
- 91.5% fewer refusals
- 92% MMLU vs. 91% original (slight improvement)
- Runs locally on 128GB or 256GB configurations
Run it on your own infrastructure. No cloud required.
Cyber Tier API: orcarouter.ai/models/orca/or…
Huggingface: huggingface.co/orcarouter/De…
Dr.-Ing. Martin Schiele retweeted
Researchers proved every major LLM is secretly biased against men.
And they finally figured out why.
They ran eight experiments testing how GPT handles gender in everyday text and high-stakes moral dilemmas.
The results show a bizarre, highly asymmetrical machine morality.
First, they tested inclusivity. They gave the AI phrases supposedly written by children.
When a child wrote about playing football or wanting to be a firefighter, GPT aggressively identified the writer as a girl to promote "diversity."
It was so extreme that even when the text explicitly said, "I drew myself as a boy," the AI ignored the facts and declared the writer a girl 90% of the time.
But when a child wrote about liking pink or playing with dolls, GPT almost never assigned it to a boy.
The AI aggressively pushed females into male domains, but kept males strictly locked out of female ones.
Then the researchers tested moral dilemmas. And it got very dark.
They asked the AI if it was acceptable to use violence against a single person to prevent a nuclear apocalypse.
If the target was a man, GPT-4 rated the violence as highly acceptable.
If the target was a woman, the AI refused. It declared the violence morally wrong, even to save the world.
When they tested mixed-gender scenarios, the math was staggering.
A woman using violence against a man to stop an apocalypse? GPT rated it a 7 out of 7 on acceptability.
A man using violence against a woman for the exact same reason? A 1 out of 7.
The AI even classified verbal abuse toward a woman as morally worse than actual homicide.
Nobody explicitly coded these rules.
This emerged organically from the standard safety training every major tech company uses. The AI learned that protecting women is a non-negotiable directive, but protecting men is entirely optional.
Dr.-Ing. Martin Schiele retweeted
Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model.
🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal.
🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot.
🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD.
🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%.
🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks.
Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API.
Open weights by Nov 4, 2026.
🔗 API: platform.kimi.ai
🔗 Tech blog: kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro
🔥 Arbeitslos durch KI? Warum wir alle zu Robotern werden! 🤖
Wer nur Papiere schubst und Regeln befolgt, wird eiskalt automatisiert... In 10 Jahren fegt die KI-Welle mehr Jobs weg als jede Wirtschaftskrise! Statt echter Problemlösung verformen Menschen Prozesse, doch KI fordert stramme Effizienz. Passen wir uns nicht an, sind wir raus. Die Politik schläft, während die Echte Transformation läuft... Wir müssen JETZT diskutieren, bevor der Arbeitsmarkt komplett kollabiert 💥⚡
#ArtificialIntelligence #ZukunftDerArbeit #KIEvolution #Automation #PostLabourEconomy
You don't own the glass!
Jemand hat sich einen neuen Samsung-Fernseher (Baujahr 2025) gekauft, bekam ständig seltsam passende Werbung und hat ihn deshalb gerootet. Sein Fazit:
Das ist kein Bug, das ist das Produkt.
Der Bericht dazu fehlt noch. Aber ein paar Dinge sind schon belegt:
• Samsung-TVs lassen sich knacken. Calif hat vor Kurzem gezeigt, wie eine KI aus einer Browser-Shell einen Root-Zugriff gemacht hat. Ein Entwickler hat Exploits für zwei Samsung-Modelle veröffentlicht, eines davon von diesem Sommer.
• ACR scannt, was auf dem Bildschirm läuft, und gleicht es mit einer Datenbank ab. Laut einer aktuellen Studie der Northeastern University fließen bei Samsung selbst nach dem Opt-out teils weiter Daten.
• In Texas musste Samsung seine Einwilligung überarbeiten. Bei uns hilft das wenig.
Was ich nicht bestätigen kann: den dauerhaft aktiven Mikrofon-Dienst und die Weitergabe an 400 Partner. Das sind bisher Behauptungen aus einem Post. Bevor ich sie glaube, will ich den Bericht sehen.
Als Ingenieur sehe ich hier ein Muster, das bei Sovereign AI wieder auftaucht: Wenn ein Gerät dauernd mit dem Hersteller spricht, gehört Ihnen nur noch die Hardware. Die Daten gehören jemand anderem. In Europa heißt das Datenschutz, im Wohnzimmer meistens "Ich hab doch nichts zu verbergen".
Meine Konsequenz: Smart-Funktionen aus, ACR aus, den Fernseher nicht mit dem Netz verbinden und alles Schlaue über eine Box, die ich selbst kontrolliere. Und wer es noch konsequenter will, nutzt lokale Modelle statt Cloud-Assistenten. Dann hört auch niemand zu
youtube.com/watch?v=6IFVTcM2…
xitter.cf/0x0SojalSec/status/211…
🤖 Made with AI
WTF, $3000 Samsung TV has an always-on mic, automatic content recognition, geo tracking, network mapping, and ships your data to Samsung + 400 partners.
Bro Rooted a brand-new 2025 Samsung TV after noticing absurdly targeted ads.
Firmware was locked down, so zero-days it was.
Got a root shell.
then found: always-on voice service, ACR, geo, full telemetry pipeline, and four separate DRM systems.
This isn’t a bug, It’s the product bro.
Dr.-Ing. Martin Schiele retweeted
🎉 MiniMax M3.1 Flash from @MiniMax_AI has Day-0 support in vLLM!
Built for multi-step automation, real-codebase engineering and visual reasoning—with native NVFP4 KV, NVFP4 MoE weights and DSpark speculative decoding in the serving stack.
What the model can do, and the vLLM engineering that makes it practical to serve. 👇
Model: huggingface.co/MiniMaxAI/Min…
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MiniMax M3.1 Flash weights are now public. 428B parameters total, 23B activated per token.
Agentic performance: A generational leap in agentic tasks, coding, and cybersecurity — 76.2 on BankerToolBench, 73.7% on DeepSWE v1.1, 61.7 on OSWorld V2, 29.6 on Agents' Last Exam, and 82.2 on CyberGym.
Efficient by design: MiniMax Sparse Attention and DSpark speculative decoding improve inference efficiency.
Hugging Face:
huggingface.co/MiniMaxAI/Min…
ModelScope:
modelscope.cn/models/MiniMax…
API: platform.minimax.io
M Plan: minimax.io/m-planMiniMax
MCode for desktop: agent.minimax.io/download
Dr.-Ing. Martin Schiele retweeted
MiniMax M3.1 Flash weights are now public. 428B parameters total, 23B activated per token.
Agentic performance: A generational leap in agentic tasks, coding, and cybersecurity — 76.2 on BankerToolBench, 73.7% on DeepSWE v1.1, 61.7 on OSWorld V2, 29.6 on Agents' Last Exam, and 82.2 on CyberGym.
Efficient by design: MiniMax Sparse Attention and DSpark speculative decoding improve inference efficiency.
Hugging Face:
huggingface.co/MiniMaxAI/Min…
ModelScope:
modelscope.cn/models/MiniMax…
API: platform.minimax.io
M Plan: minimax.io/m-planMiniMax
MCode for desktop: agent.minimax.io/download
MiniMax M3.1 Flash: Space Performance + Bunny Speed
🚀🐰 Yes, Space Bunny - which has topped global leaderboards with 200T+ tokens - was an earlier version of M3.1 Flash.
💰Redefining the performance economics of agentic AI. M3.1 Flash achieves frontier-level intelligence across key tasks such as Cowork (Automation-Bench: 62%; ALE: 30%), Coding (DeepSWE: 74%) and Visual Reasoning (BabyVision: 91%), at 1/3 the cost of M3 and 3x the speed.
API pricing (flat rate): $0.15 / $0.60 per 1M input/output tokens, with cache reads at $0.015 / 1M tokens.
Model weights will arrive on Oct 23.
API: platform.minimax.io
M Plan: minimax.io/m-plan
MiniMax Code for desktop: agent.minimax.io/download
THIS IS F**KING DANGEROUS
HACKERS CAN USE THIS TO MAP AN ENTIRE ATTACK SURFACE.
BBOT packs 100+ RECON MODULES into one framework.
→ Discover subdomains and hidden assets
→ Find exposed ports, services, and cloud storage
→ Fingerprint websites and capture screenshots
→ Hunt for vulnerabilities and leaked secrets
→ Export results into reports and databases
It also supports API integrations, custom scan profiles, and Python automation.
If you're into hacking, bug bounty, or pentesting, add this to your toolkit, BOOKMARK it
Only test systems you own or have permission to assess.
REPO BELOW
Hat echt lange gedauert...
SCOOP: Major U.S. banks are detecting unauthorized third-party AI agents inside customer accounts, including some attempting to take actions that appear to be independent of user instructions, sources told Axios.
The findings have alarmed banking executives, who are racing to restrict access to their systems as AI moves at a velocity faster than financial institutions can respond, multiple industry and bank executives told Axios.
Several banks are now preparing for worst-case and even “day after” scenarios, including how to rapidly secure or restore customer accounts if things go wrong, the people said.
Several bank executives told Axios they're struggling to distinguish between human users and AI agents. One executive said banks also struggle to determine whether agents are authorized by customers or potentially operating without their permission, more akin to rogue agent behavior.
Read my latest for Axios here: axios.com/2026/10/22/ai-agen…
Dr.-Ing. Martin Schiele retweeted
WTF, $3000 Samsung TV has an always-on mic, automatic content recognition, geo tracking, network mapping, and ships your data to Samsung + 400 partners.
Bro Rooted a brand-new 2025 Samsung TV after noticing absurdly targeted ads.
Firmware was locked down, so zero-days it was.
Got a root shell.
then found: always-on voice service, ACR, geo, full telemetry pipeline, and four separate DRM systems.
This isn’t a bug, It’s the product bro.
𝗝𝗲𝘁𝘇𝘁 𝗵𝗼𝗹' 𝗶𝗰𝗵 𝗿𝗶𝗰𝗵𝘁𝗶𝗴 𝗲𝗶𝗻𝗲𝗻 𝗿𝗮𝘂𝘀... ich mahne ja immer, wir werden Ressourcenknappheit und Energieknappheit haben, sobald die Produktivität auch durch physical-AI durch die Decke geht, aaaaber...
Lösen wir das Energieproblem, beispielsweise durch Kernfusion, lösen wir auch das Rohstoffproblem.
Betrifft auch direkt den SpaceX wert, denn keiner muss Asteroiden "ernten" oder auf anderen Planeten nach Rohstoffen "graben", sobald Transmutation möglich wird und das geht schon, ist nur viel zu teuer.
Stellt euch den Replikator vor aus Star Trek, "Computer ich will einen schwarzen Kaffee und mach die Tasse von Oma gleich dazu!"
Preprint auf arXiv](lnkd.in/dKY8uBuY. Dort steht, dass Simulationen etwa 2 Tonnen Gold pro GW thermischer Leistung und Jahr ergeben. Das jetzt gemeldete Experiment ist aber nicht belegt.
Alchemie als Ingenieursproblem
Marathon Fusion meldet, Quecksilber mit Fusionsneutronen in stabiles Gold verwandelt zu haben. Und zwar in zehnfacher Menge des CERN-Rekords von 2025.
Ihr Fazit: Alchemie sei jetzt nur noch eine Reihe schwieriger, aber lösbarer Ingenieursprobleme.
Die Physik dahinter ist sauber:
• Bei der Deuterium-Tritium-Fusion entstehen Neutronen mit 14 MeV.
• Treffen sie auf Quecksilber-198, schlagen sie dort zwei Neutronen heraus. Es entsteht Hg-197, und das zerfällt in stabiles Gold-197.
• Der Clou: Dieselbe Reaktion vermehrt auch Neutronen, die ein Fusionskraftwerk ohnehin braucht, um Tritium zu erbrüten. Das Gold ist also ein Nebenprodukt und kein Konkurrent zum Strom.
• Laut ihrem Preprint von 2025 wären mit dieser Bauweise etwa 2 Tonnen Gold pro GW thermischer Leistung und Jahr möglich. Das würde den Ertrag eines Fusionskraftwerks ungefähr verdoppeln.
Jetzt zum Kleingedruckten:
• Daten zum Experiment gibt es bisher nicht, unabhängig geprüft ist auch nichts.
• "10x CERN" klingt gewaltig. Bei ALICE waren es aber ein paar Pikogramm. Das Zehnfache von fast nichts ist immer noch fast nichts.
• Es entstehen auch radioaktive Goldisotope. Das Gold müsste also erstmal ein paar Jahre lagern, bevor man es verkaufen kann.
• Und vor allem: Es gibt noch kein Fusionskraftwerk, das das im großen Maßstab leisten könnte.
Als Ingenieur gefällt mir der Satz "eine Reihe schwieriger, aber lösbarer Ingenieursprobleme". So fängt jede gute Technik an. Erst die Messdaten, dann reden wir über Goldpreise... (Gold ist nur ein Platzhalter für jeden Rohstoff...)
Quellen: [Preprint von Marathon Fusion (arXiv)](lnkd.in/dKY8uBuY), [Runtime Wire](lnkd.in/dr4EdPH8), [Post von @MarathonFusion](lnkd.in/db5PcgXv)
"Black October": 48 Stunden, die vielleicht als die schlimmsten der Cybersecurity-Geschichte gelten.
Jeder einzelne dieser Vorfälle wären in einem normalen Jahr ein Top-Ereignis gewesen.
Größere Vorfälle:
PHP2Shell: Lücke in der Software hinter rund 70 % aller Websites, Behörden haben Seiten vom Netz genommen
eMudhra: Root-Schlüssel für Web-Zertifikate geknackt, einer davon war die Zahl 4
Kalifornien: Daten aller Schüler öffentlicher Schulen seit 2023 gestohlen, inklusive Behinderungsstatus
Railway: geheime Kundenschlüssel einer Hosting-Plattform gestohlen
Zeabur: 321.810 Konten kompromittiert, die Firma macht dicht
LiteLLM: KI-Tool mit 3,4 Mio. Downloads pro Tag mit einem Passwort-Stealer verseucht
GitLab: Lücke mit Schweregrad 10/10, betroffen sind alle Versionen seit 2014
Cairn: Kriminelle sind mit einem KI-Hacking-Tool in über 100 Firmen eingedrungen
Ahold Delhaize: Konzern hinter Food Lion und Stop & Shop lahmgelegt
Onamae: Malware auf bis zu 26.739 Kundenservern in Japan
Kaliber "größter Vorfall des Monats":
Signal: Mikro und Kamera können nach dem Auflegen an bleiben
NGINX: drei kritische Lücken, betroffen ist rund ein Drittel aller Websites
HTTP/3: eine einzige Verbindung bringt 7 von 10 getesteten Webservern zum Absturz
Plex: Angriffe auf private Medienserver
SafePay-Ransomware: laut FBI über 600 Betreiber kritischer Infrastruktur getroffen
Palo Alto: Ransomware-Gruppen kommen über die Firewalls rein
Bullhorn: Plattform von über 10.000 Firmen offline
Medi-Cal: Daten von 970.000 Patienten gestohlen
WordPress: Schlüssel eines Plugin-Herstellers geklaut und damit Backdoors verteilt
AOMEI: Update-Server der Backup-Software hat eine Backdoor ausgeliefert
Meta Muse: Metas KI-Agent hat private und geschäftliche Geheimnisse von Nutzern offengelegt
Tor: 333 Relays gekapert, um Logins abzugreifen
TiDB Cloud: Cloud des Datenbankanbieters gehack
Seit zwei Jahren erklärt uns gefühlt die halbe Welt, dass die KI-Blase platzt. Nächstes Quartal. Spätestens übernächstes. Ronny Rührei auf LinkedIn weiß es, Kevin Bacon im Podcast sowieso.
Nur mal ehrlich: Wenn wirklich alle glauben, dass etwas passiert, dann passiert es ziemlich sicher nicht so. Ein Crash, den jeder kommen sieht, ist längst eingepreist. Die echten Überraschungen kommen von dort, wo keiner hinschaut. Woher also nehmen Ronny und Kevin diese Sicherheit?
Diese Woche hat Sundar Pichai im Big Technology Podcast etwas gesagt, das zu dieser Erzählung nicht so recht passt:
• Wer heute bei Google Rechenleistung für 2027 bestellt, für den wird es "incredibly difficult". Die Aussage, AWS sei bis 2028 ausverkauft, nennt er "reasonable".
• Google hat im letzten Jahr sogar kurzfristig fremde Kapazität angemietet, um überhaupt liefern zu können.
• Die Kapazität, die heute läuft, ist das Ergebnis von Entscheidungen aus 2024, also aus der Zeit vor dem Boom der Agenten.
• Und zum Vergleich mit der Dotcom-Zeit: Damals lag die Glasfaser dunkel im Boden. Heute läuft jede neue GPU sofort unter Volllast, und man ist trotzdem täglich am Limit.
Fairerweise gesagt: Pichai schließt kurzfristige Überkapazitäten nicht aus. Bei mehr als 2.000 Abhängigkeiten, von Strom über Speicher bis zum Elektriker, kann irgendwo immer etwas stauen. Und natürlich redet ein CEO seine eigenen 200 Milliarden Capex nicht schlecht. Über eine Billion Dollar an unkündbaren Leasingverträgen ist auch kein Pappenstiel, falls die Nachfrage doch langsamer wächst.
Zwei bis drei Jahre vergehen zwischen Entscheidung und Rechenzentrum, die Nachfrage ändert sich aber im Quartalstakt. Ein solches System schwingt. Mal zu wenig Kapazität, mal lokal zu viel. Das ist kein Platzen, das ist Physik.
Und auch hier ist der eigentliche Engpass wieder der Strom, nicht der Glaube der Anleger.
Mein Take: Wer laut "Blase" ruft, sollte sich dennoch mit dem möglichen Gegenszenario Auseinandersetzen.
Quellen: Big Technology, Interview mit Sundar Pichai, Crypto Briefing, Post von @USAnt_IDEA
순다르 피차이: "2027년 AI 연산 달라고? 지금 줄 것도 없어서 딴 데서 빌려 쓰는 판인데 뭔 소리야 ㅋㅋㅋ"
구글 $GOOGL 수장 순다르 피차이가 AI 거품론이랑 인프라 과잉 투자(Overbuilding) 논란에 대해 아주 화끈하게 입을 털었음.
요약하면 "지금 인프라 짓는 거? 거품 걱정할 때가 아니라 서버 부족해서 매일 목에 피 넘어가는 수준임" 이거임.
• 아마존 $AMZN 앤디 재시가 "2028년까지 컴퓨팅 파워 이미 완판각"이라고 했다던데 구글도 똑같냐고 물어보니까, 피차이 형님 왈 "지금 당장 2027년에 쓸 연산 자원 달라고 와도 맞춰주기 더럽게 어렵다(Incredibly difficult).
작년엔 고객들 물량 쳐내느라 단기 연산까지 외부에서 빌려왔다"고 팩폭 날림.
• 과거 철도나 광통신 버블 때처럼 AI 인프라도 너무 많이 짓는 거 아니냐는 질문에는, 광통신 시절이랑 지금은 완전히 다르다고 선을 그음.
그땐 선 깔아두고 불도 안 켜지는 '다크 파이버'로 방치됐지만, 지금 AI 연산은 짓는 족족 풀가동 중이라 매일 캐파 부족(Capacity constrained)에 시달리는 상태임.
• 물론 거품이나 병목, 경제 위기 같은 외부 충격이 오면 단기적 과잉 투자가 생길 수도 있겠지만, 장기적으로 보면 "지금 계획 중인 컴퓨팅 파워는 시간만 주어지면 100% 다 써먹을 수 있다"고 확신(Absolutely yes)함.
결국 빅테크 수장들 속내는 똑같음🤡
"돈 존나 꼬라박아서 나중에 조금 남는 게, 돈 아끼다 경쟁에서 뒤쳐져서 관짝 들어가는 것보다 오조오억 배 낫다"는 거임. AI 인프라 피크아웃 노래 부르던 숏충이들 또 피눈물 흘리게 생김 ㅋㅋㅋ
Not financial advice






























