Nvidia Earnings | Gemini 3 ohne Nvidia-Chips | Klarna Powerpoint Yoga #512

Philipp Glöckler (0:00)

Willkommen zum Doppelgänger Tech Talk Podcast Folge 512 am 22 November 2025 Ich bin Philipp Glöckler und telefoniere zweimal die Woche mit dem Tech-Analisten Philipp Kloeckner. Um euch so ein bisschen abzuholen, wir haben gestern unsere Weihnachtsparty gehabt. Ich war das erste Mal gefühlt dieses Jahr in Berlin. Du hast mir alles gezeigt. Wir sind U8 gefahren. Wir haben einen Podcast aufgenommen, den ihr noch in ein paar Wochen hören werdet auch sehen können. Wir waren danach mit Jan aus dem Off-Essen. Er war extra beim Friseur für uns. Als dann die Rechnung kam, war er ein bisschen verdutzt, wie viel Geld wir doch fürs Essen ausgegeben haben. Als ich heute Morgen aufgewacht bin und meine Handy-App hier aufgemacht habe und mal geguckt habe, wie es so mit den Aktien läuft, habe ich gedacht, das Essen war vielleicht gar nicht so teuer an dem Tag.

Was ist passiert, während wir Lecker, Hauptgang, Vorspeise und ich noch einen Käsekuchen gegessen haben? Ist die Party vorbei? War das das letzte Weihnachtsfest für uns?

Philipp Klöckner (1:05)

Ne, das würde ich nicht sagen. Genau, also erst mal morgens hat die Nasdaq am Donnerstag sehr stark eröffnet, 2% im Plus. Ausschlaggebend dafür waren die sehr guten Zahlen von Nvidia, über die wir später noch sprechen, die wirklich überragend gut waren. Aber dann im Laufe des Tages hat die Nasdaq, ich glaube die größte Schwankung seit dem sogenannten Liberation Day vollzogen und ist dann, ich glaube 2,6% oder so im Minus. Sekunde 2,4% im Minus der Nasdaq 100 Woran es jetzt genau liegt, die Arbeitslosenzahlen in den USA waren nicht optimal, man ist sich nicht ganz sicher, was das SIN-Szenario ist oder was die FED entscheiden wird. Man sieht natürlich, es gibt so irgendwie Tage, an denen Klarheit herrscht, keine Ahnung woran das liegt, aber auf einmal besinnt man sich dann darauf, dass offensichtlich alles total überbewertet ist und dann überwiegt die Angst. Es ist jetzt schwer, das ehrlich gesagt, also mir fällt es zumindest schwer, das auf ein Event zu pinnen. Ich glaube, es ist ein generelles hohes Maß an Unsicherheit. Am Markt, aber so das große Platz in der KI-Blase, konnte sagen, erst mal vorerst zumindest glaubhaft verhindert werden.

Philipp Glöckler (2:16)

Für zwei Stunden.

Philipp Klöckner (2:17)

Also so ein Intraday-Verlust von 4,5% ist schon eine große Schwankung. Aber wie gesagt, wenn man so nach und nach, so lange die Luft aus der Blase lässt und inzwischen den Firmen so ein bisschen Zeit gibt, auch in die Bewertung reinzuwachsen, wäre das da tendenziell noch eins der besseren Szenarien. Also das ist besser irgendwie als drei Tage Panik, wo irgendwie die Nasdaq 4,8 Prozent verliert oder sowas und einzelne Aktien zwei-stellige Minus sind. Das haben wir jetzt noch nicht gesehen, obwohl irgendwie Core, Weave, Palantir und so jetzt schon auch stark nachgegeben haben oder Oracle.

Philipp Glöckler (2:53)

Das sehen wir dann nächste Woche. Das macht die nächste Weihnachtsparty kaputt. Also der Wix-Index ist schon wahnsinnig hoch.

Philipp Klöckner (3:03)

Was für Weihnachtspartys hast du denn noch?

Philipp Glöckler (3:06)

Bitte? Ne, für andere Leute. Also geplant ist nur noch Mittag mit Malte. Und das war's eigentlich.

Philipp Klöckner (3:14)

Second Chance hat doch nicht genug Umsatz für eine Weihnachtsparty. Noch nicht genug Merch verkauft?

Philipp Glöckler (3:19)

Ja, es würde für einen Döner reichen.

Philipp Klöckner (3:21)

Okay.

Philipp Glöckler (3:21)

Gut, dann gibt's ein bisschen AI-News von Google. Die haben noch ein paar Chips zusammengebaut und es wird jetzt noch schneller, noch besser. Oder ist da mehr drin als Wettrösten?

Philipp Klöckner (3:36)

Ja, Google hat ebenfalls, ich glaube, am Mittwoch oder am Mittwoch, oder am 18 März, ach nee, das war schon noch früher, das war schon Dienstag, kurz nachdem wir aufgenommen haben, am Dienstag hat Gemini Pro, die neueste Version des Google LLMs, gelauncht. Das schlägt nicht sämtliche Rekorde, aber ist führend in den allermeisten Benchmarks.

Also es hat den Highscore in der sogenannten Chatbot Arena, wo Modelle gegeneinander geratet werden. Es hat beim sogenannten Humanities Last Exam, also diesem Test von 2500 sehr kniffligen Fragen, wo KI eigentlich mal früher kaum welche beantworten konnte. Inzwischen war man bei 30% ungefähr. Ich glaube, das vorherige Modell war bei 21% der Fragen, die sie beantworten können. Jetzt ist man bei 41%. Das Deep Think Modell von Gemini 3 Pro ist bei 41% das normale Modell bei 37,5% oder so. Also löst rund 40% dieser sehr schweren Fragen. Und dann wäre Google auch dort führend. Ich glaube, Google nennt das natively multimodal. Also man kann mit Bildern, Videos experimentieren, die da reingeben oder rausbekommen. Und die Antworten werden visualisiert. Das ist relativ neu. Also die Antworten kommen nicht immer so in plumper Textform, sondern die Antworten können so Vergleichsbilder beinhalten, so fast ein bisschen HTML-Logik drin haben. Und wann immer das sozusagen zu besseren Ergebnissen führt oder mehr Übersichtlichkeit, versucht das Modell, die Ergebnisse noch schöner darzustellen und baut so ein Dynamic View, nennt man das glaube ich in dem Fall. Dann heute kam oder gestern kam außerdem noch das neue Image-Modell raus, man könnte sagen Nano-Banana 3, das auch nochmal deutlich besser sein soll. Ich glaube, das sind die, also ein wichtiger Nebenfakt, über den gar nicht so viel geredet wird, ist, dass dieses Gemini 3 Pro-Modell, das jetzt das State of the Art, das beste Modell weltweit ist in den allermeisten Belangen, dass nicht ein einziger Nvidia-Ship genutzt wurde, um das zu trainieren. Sondern das hat Google mit seinen eigenen TPUs gemacht. Also Google baut ja seit 10 Jahren seine eigenen KI-Chips, weil man sehr früh erkannt hat, dass das ein Kostenvorteil und ein Wettbewerbsfaktor werden wird. Und Google behauptet zumindest, dass dieses Modell 100% auf den Acceleratoren oder den Tensor Processing Units TPUs von Google, die sie selber herstellen oder herstellen, also nach eigenem Design fertigen lassen für Machine Learning Prozesse. Das ist natürlich spannend. Das heißt, wie gesagt, das beste Modell wurde ohne Nvidia-Ships gebaut derzeit. Das ist ein Wettbewerbsvorteil gegenüber OpenAI, die noch keine eigenen Ships haben. Amazon stellt ja seine Tranium-Ships, das sind letztlich sehr ähnliche Ships, die auch aufs Trainieren optimiert sind. Wobei TPUs kann man für Inferenz und Trainieren nutzen. Genau, Amazon stellt seine Tranium unter anderem auch Anthropic zur Verfügung. Also auch die versuchen das vielleicht mit weniger Nvidia-Ships zu schaffen. Aber vorerst schockt das Nvidia nicht und vor allen Dingen zeigt es sich nicht in Ergebnissen. Wie gesagt, das besprechen wir gleich noch. Ich glaube, das war das Wichtigste. Aber es ist erstmal ein voller Erfolg für Google, kann man sagen. Gemini ist auch das am zweitmeisten genutzt Modell. So alte Statistiken zeigen teilweise noch Grok oder Perplexity auch relativ hoch. Aber eigentlich ist Gemini relativ abgeschlagen, aber klare Nummer zwei. Also Gemini ist Abstand zu den nächsten. Klot, Grok, Perplexity ist relativ groß. Der Abstand zu Chachipiti ist aber auch, ich glaube Gemini ist so ungefähr ein Viertel so groß wie Chachipiti. Aber Google presst da schon schön in den Markt. Man kann die Pro-Version gerade ein Jahr kostenlos bekommen, glaube ich. Wenn man das Abo abschließt über dem Play Store, kriegt man die ersten 12 Monate kostenlos. Danach kostet es aber 22 Euro pro Monat. Genau das sieht man. Es gibt gerade einen aktuellen Report von Sensor Tower. Das ist ein App Analytics Tool. Da sieht man, wie die AI Apps auch tatsächlich die App Stores befeuern. Die App Stores haben seit Langem das erste Mal wieder so zweistellige Wachstumsraten.