Das Klöcknersche Grundtheorem | KI-Dieselskandal | Snowflake & Broadcom Earnings #594

**Philipp Glöckler** (0:00)
Willkommen zum Doppelgänger Podcast Folge 594 am 5 September 2026 Ich bin Philipp Klöckner und telefoniere zweimal die Woche mit dem Tech-Analisten Philipp Klöckner.
Man merkt, die AI-Labs sind aus dem Urlaub zurück. Alle versuchen jetzt den September-Effekt zu verhindern, also dass die Börse weiterhin schön spielt. Dazu kommen wir später. Aktien gehen immer nach oben, wie wir heute wieder lernen werden. Aber vorher der schöne Modell-Schwanz-Vergleich. Ich habe die KI gefragt, ob es ein besseres Wort gibt als Schwanz-Vergleich für diese Rubrik. Aber mir ist nichts eingefallen, der KI auch nichts. Also wenn ihr eine bessere Idee habt, schreibt sie in die Kommentare. Es ist auf jeden Fall der große Modell-Vergleich. Jeder ist besser als der andere. Jeder sagt, er ist besser als der andere. Und der eine, der in der Schule nicht aufgepasst hat, hat gesagt, in zehn Tagen bringt er die Hausaufgaben mit.

**Philipp Klöckner** (1:02)
Können wir direkt skippen, die Sektion. Alles gut zusammengefasst eigentlich soweit.

**Philipp Glöckler** (1:08)
Erklär mir die Details. Was muss ich wissen? Womit darf ich jetzt meinen KI Porsche tanken?

**Philipp Klöckner** (1:17)
Ja, also ich würde die Details tatsächlich den Leuten ersparen. Wer sich da tiefer interessiert, kann da gerne reinschauen. Wir machen das sehr überblicks halber. Und zwar, ich glaube begonnen, ich meine Timeline verwischt so ein bisschen natürlich, weil ich jetzt noch andere Verpflichtungen mit die Erholung habe. Aber begonnen hat es, glaube ich, mit Google.
Oder wie man das einordnet, was weiß ich denn.
Auf jeden Fall begonnen hat es, glaube ich, mit Google Gemini Flash 3.8. Und zwar ist das dritte Modell in sechs Wochen oder so, das Google raushaut. Also das letzte Modell, 3.7 Flash, war nur drei Wochen alt. Ja, ich glaube, Google hat jetzt die Taktzahl deutlich erhöht. 3.8 ist wieder ein neues Arbeitstier, wenn man so möchte. Also die Flash-Modelle für günstige und schnelle Antworten. Ausgelegt, würde ich behaupten. Aber stehen den Top-Modellen jetzt auch in Leistung nicht mehr so weit nach. Genau, nächste Iteration ist besser, wie man es erwartet würde. Nicht sensationell, aber schlägt jetzt zum Beispiel in einigen Benchmarks dann so die älteren Modelle, teilweise auch die älteren großen Modelle. Und ist dabei sehr sehr günstig. Input-Preis unter einem Dollar. Output-Preis 3,75. Das ist aber 50% diskontiert. Also es würde theoretisch hochgehen auf 1,50 Dollar und 7,50 Dollar Output. Aber sicherlich eins der effizientesten Models und auch eins, was eine vernünftige Konkurrenz wahrscheinlich für Leute, die eben keine chinesischen Open Source Modelle nutzen wollen, aus welchem Grund auch immer, wäre Gemini Flash eine Variante. Aber das Luna von GPT oder Cloth, wie heißt das kleine Heiko, ganz ähnlich vielleicht ausgelegt.
Genau, soweit so gut. Google Flash. Natürlich warten wir trotzdem noch auf 355 Pro und Gemini 4 Die großen Google Modelle lassen beide auf sich warten. Aber man versucht, dran zu bleiben, was die Frontier angeht, bei günstiger, schneller Arbeit auf jeden Fall. So, dann mit noch mal deutlich mehr Selbstbewusstsein tritt Meta wieder auf. Und zwar haben sie angeblich Muse Spark 1.3 rausgebracht und nennen es The Most Powerful AI Model Yet Begrenzendes. Glaube ich aber nicht auf die eigene Firma. Sie sagen, sie hätten damit die Lücke geschlossen zu Anthropic und OpenAI. Also sehen sie sich selber wieder auf Augenhöhe.
Das wäre eine spannende Aufholjagd, wenn das so nachvollziehbar wäre.
Ich glaube, die öffentlichen Benchmarks sind noch nicht draußen. Sie selber haben das bei internen Coding-Tests so festgestellt, dass sie die Lücke geschlossen haben. Wie die alle dann wirklich in den Benchmarks performen, das sehen wir vielleicht entweder Richtung Wochenende in der Folge. Gucken wir vielleicht noch mal drauf, was da jetzt wirklich die aktuelle Reihenfolge ist. Wie gesagt, Meta sagt, aber sie glauben, mit Muse Spark 1.3 sind sie ganz nah dran an der Konkurrenz bzw. hätten aufgeholt. Ich bin gespannt, wie gut das hält und was der Anreiz sein sollte, auf ein Meta-Modell zu wechseln. Weil bei keinem kannst du dir sicherer sein, dass deine Arbeitserfolge irgendwie da einverleibt werden. Was nicht heißt, dass die anderen das nicht auch tun würden. Aber bei Meta muss man sich die Frage gar nicht mehr stellen.

**Philipp Glöckler** (4:37)
Ich fasse zusammen, deine Erholung funktioniert. Du hast überhaupt keine Idee mehr, was heute für ein Tag ist.

**Philipp Klöckner** (4:46)
Weil ich Wochenende gesagt habe? Ach so, es ist die Wochenende ins Folge. Schönen Samstag an alle. Ja, siehst du, funktioniert auch der Urlaub.

**Philipp Glöckler** (4:54)
Dann kannst du endlich wieder nach Hause.

**Philipp Klöckner** (4:55)
Man könnte auch sagen, ich fühle mich jeden Tag noch wie Mittwoch.
Was haben wir noch? Genau, natürlich Anthropic selber ist aber auch nicht tatenlos und bringt immerhin Fable 5.1 und Mythos 5.1 raus. Erreicht dann weiteren Kostenvorteil, indem man die Kosten für Cache Reads, also für vorgespeicherte oder vorgenerierte Anfragen oder Tokens deutlich günstiger macht. Darauf hat man auch selber niedrige Kosten. Es war vorher sicherlich Marge, die man mitnehmen konnte, wenn man die zum vollen Preis weiterverkauft hat. Es gibt ganz gute Auswertungen, ich glaube auch von OpenRouter oder Arena, eins an beiden, die gezeigt haben, dass wirklich ein Großteil der Tokens eigentlich schon mal generiert worden sind. Also das sogenanntes Caching, also dass ich alles, was noch einigermaßen aktuell ist, auch mal wieder verwenden kann, wenn ich einen guten Algorithmus dafür bauen kann, der das erkennt, welches vorgenerierte Ergebnis ich noch mal benutzen kann, weil es noch nicht outdated ist und den gleichen Use Case hat. Also sagen wir mal, wir sprechen später über den Oura S1. Da gibt es vielleicht ein paar Leute, die gleichzeitig da die Analyse auf dem S1 machen oder so. Und eventuell kann man die Vorarbeit so ein bisschen zum Beispiel da cashen und dann nur das, was individuell ist, pro Nutzer dediziert machen. Und es gibt sicherlich noch viele andere Möglichkeiten. Wie auch immer, die Performance hat sich natürlich gesteigert von Fable 5.1. Fable 5.1 war nicht super populär, muss man sagen. Es lag einerseits daran, dass man es aktiv auswählen musste, dass man dafür auf Token-basiertes Pricing umsteigen musste als Pro-User und das in Organisationen, zum Beispiel der Admin des Accounts, dann eben das für Mitarbeiter freischalten musste. Das heißt, es ist nicht mehr so eine einfache Upgrade-Logik, von einem Tag auf den anderen sind alle auf dem nächstgrößten Modell, sondern es ist jetzt mehr und mehr so ein gemischt Warenladen, wo man wirklich aktiv aussuchen will, was man gerade braucht. Und gerade die wirklichen Frontier- oder Top-Modelle, die nicht günstig sind, ist oft an Berechtigung gebunden.