Was die KI-Kritiker übersehen | S&P 500 ohne SpaceX | NSA nutzt Anthropic Mythos für Cyberangriffe #568

Philipp Glöckler (0:00)

Willkommen zum Doppelgänger Podcast Folge 568 am 6 Juni 2026 Ich bin Philipp Klöckner und telefoniere zweimal die Woche mit dem Tech-Analysten Philipp Klöckner. Wir fangen heute mit einer Hörerfrage an. Und zwar hat Jan uns eine E-Mail an podcast.doppelgänger.io geschrieben und wünscht sich, dass wir uns den Researcher Ed Zitron einmal anschauen.

Jan beschreibt Ed Zitron als ein AI-Bär, welcher den AI-Boom als eine gefährliche, auf irrationalem Optimismus basierende Blase siegt. Also es werden Milliarden für Rechenzentren und GPUs ausgegeben, ohne nachweisbare Renditen oder ein tragfähiges Geschäftsmodell vorweisen zu können.

Mir scheint, die Woche hat sich ein bisschen gewendet. Montag war noch so, wir ballern alles rein. Und dann kam auf einmal die AI-Kritiker raus. Also mein Feed war eigentlich voll. Es gab kurz vor dieser E-Mail, habe ich auch so ein Video von Ed Zitron gesehen auf Bloomberg. Zehn Minuten hat er so seine Thesen da rausgehauen. Dann kam Ray Dalio irgendwie raus, hat irgendwas darüber erzählt. Dann Scott Galloway. Kriegst du langsam irgendwie ein bisschen Panik, dass die Party bald vorbei ist oder haben wir jetzt besten Content für die nächsten 24 Monate, in dem wir jede Woche den AI-Boom und Bust vorhersagen können?

Philipp Klöckner (1:32)

Also das Letztere auf jeden Fall. Ansonsten Panik habe ich nicht. Wovor soll ich Panik haben? Also es gibt glaube ich keinen Grund.

Philipp Glöckler (1:38)

Keine Ahnung. Anthropic Lockup Period. Und auf einmal ist die Kohle weg.

Philipp Klöckner (1:42)

Ach, ich glaube, damit bin ich ganz erb... Also dass da noch ein Risiko besteht, ist mir bewusst. Aber, ne, ne, also Panik ist der falsche Begriff.

Ich würde dir beiflichten, dass es eine Woche ist, wo die Newslage eher AI-skeptisch war, muss man vorsichtig zu sagen. Die Nachricht von dem Hörer Jan würde ich auch eher als stellvertretend einordnen. Das kam tatsächlich aus verschiedenen Ecken. Ich weiß nicht so richtig, wie Ed Zitron, also der ist mir länger bekannt. Ich lese dessen Newsletter auch.

Also warum auf einmal so viele Leute auf den Aufmerksam geworden sind, weiß ich nicht so richtig, ob das algorithmisch passiert ist oder ob so viele Leute hier hauptberuflich Bloomberg Podcasts hören. Ich würde ihn jetzt typischerweise nicht als Researcher beschreiben, vielleicht auch jemand, der auch Research macht. Ich glaube hauptberuflich ist er Journalist, Buchautor und PR-Spezialist. Ich glaube, das macht er auch ganz gut.

Philipp Glöckler (2:32)

Also die These, die er raushört, ist, es gibt kein ROI. Also es ist nichts messbar. Die Leute können weder messen, was sie für AI ausgeben. So das meiste wären subventionierte AI-Subscriptions und der ROI wäre auch nicht messbar. Und dann geht er so ein bisschen auf das Beispiel von Uber, der COO, der irgendwie gesagt hat, hey, wir wissen gar nicht, was uns das bringt und wir haben hier ein bisschen viel ausgegeben.

Philipp Klöckner (3:00)

Ja, genau. Also, ich würde sagen, der ist auf jeden Fall so ein bisschen der Ursprung allen Übels.

Dieses Zitat von dem Uber COO, der gesagt hat, sie hätten da das Geld im Q1 schon verbrannt. Kann ich so richtig messen, wie es der Firma jetzt dadurch besser geht.

Einerseits ist das so ein bisschen eine stark anekdotische Evidenz. Andererseits ist das was, was man durchaus, insbesondere von CFOs und Controllern, ganz viel hört, dass sie zwei Budgets für AI freischaufeln müssen und die irgendwo finden müssen und gleichzeitig aber sehr schwer messbar ist, wie man das eigentlich rechtfertigen kann. Also, ich würde das jetzt nicht so als Einzelmeinung abtun. Aber trotzdem ist es, greift es, glaube ich, ein bisschen zu kurz. Und alle Leute stürzen sich auf die These, so wie damals mit dieser These 95 Prozent der Unternehmen sehen den ARO einig. Das gab es ja auch schon mal von dieser MIT-Studie, die jetzt natürlich auch gleich wieder mit hochkommt, obwohl wir schon mal alle verstanden hatten, dass es vielleicht nicht so tragfähig ist. Genau, und sonst ist die Kritik, die Jan hier noch erwähnte in dem Brief, eine auf irrationalen Optimismus basierende Blase, Unternehmen Milliarden für Rechenzeitenzentrum und GPUs ausgeben, ohne nachweisbare Rendite oder ein tragfähiges Geschäftsmodell vorweisen zu können. Ich würde ihm schon mal an soweit wir sprechen, dass jeder Hyperscaler, der gerade nicht hunderte Milliarden in Data Center investiert, macht, glaube ich, seinen Job falsch. Ich habe das jetzt schon mehrmals gesagt. Die Hyperscaler sparten und die setzen sich natürlich aus klassischen Data Centers und AI-Anwendungen zusammen. Nicht alles, was da reingerechnet wird, ist AI. Aber das Vermieten von NVIDIA GPUs ist erst mal ein sehr tragfähiges Geschäftsmodell. Das wächst schnell und hat über 30% operative Marge. Da kann man sagen, die Marge kommt nur, weil die großen KI-Labore da zu teuer, die Ressourcen mieten müssen und die wiederum hätten kein Geschäftsmodell. Ohne das gäbe es dann auch diese Mieter nicht und dann wären auch die Data Center nicht ausgelastet.