23 Punkte von GN⁺ 2026-01-02 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Durch die Weiterentwicklung von AI-Coding-Tools befindet sich die Softwareproduktion im Übergang von handwerklichen Methoden zu einer automatisierten industriellen Phase; Kostensenkungen und Produktion im großen Maßstab werden möglich
  • Als Sekundäreffekt der Industrialisierung entsteht eine neue Kategorie: wegwerfbare Software, also Software, die ohne Erwartung an Besitz, Wartung oder langfristiges Verständnis erzeugt wird
  • Laut dem Jevons-Paradoxon führt höhere Effizienz paradoxerweise zu einem Anstieg des Gesamtverbrauchs; für die Softwareproduktion wird derselbe Effekt erwartet
  • So wie die Industrialisierung der Landwirtschaft statt Wohlstand hochverarbeitete Lebensmittel und eine Adipositaskrise hervorgebracht hat, könnte auch die Industrialisierung von Software ökonomischen Druck hin zu massenhafter Produktion niedriger Qualität erzeugen
  • Technologischer Fortschritt entsteht durch das Zusammenspiel von Industrialisierung und Innovation; die zentrale Frage läuft letztlich auf Folgendes hinaus: „Wer wartet Software, die niemand besitzt?“

Der industrielle Wandel der Software

  • Software war historisch betrachtet eher ein Handwerk, dessen Produktionskosten durch die Arbeitskosten hochqualifizierter Fachkräfte bestimmt wurden
  • Industrialisierung zielt darauf ab, durch Automatisierung die Abhängigkeit von menschlicher Arbeit zu verringern und gleichzeitig Kostensenkungen sowie elastische Skalierung der Produktion zu erreichen
  • Die menschliche Rolle reduziert sich auf Aufsicht, Qualitätskontrolle und Optimierung industrieller Prozesse
  • Primäre und sekundäre Effekte der Industrialisierung
    • Primäre Effekte: Störung der Lieferketten hochwertiger Produkte, Disintermediation von Arbeit, sinkende Eintrittsbarrieren, intensiverer Wettbewerb, beschleunigte Veränderungsgeschwindigkeit
      • Diese Effekte beginnen sich bereits in der traditionellen Softwareindustrie zu zeigen
    • Sekundäre Effekte: Neue Möglichkeiten für die Massenproduktion von Produkten mit niedriger Qualität und niedrigen Kosten
      • Industrialisierung des Druckwesens → Entstehung von Genre-Taschenbüchern
      • Industrialisierung der Landwirtschaft → Entstehung hochverarbeiteter Junk-Food-Produkte
      • Industrialisierung digitaler Bildsensoren → Entstehung nutzergenerierter Videos
  • Die Industrialisierung der Produktion in der Software bringt wegwerfbare Software (Disposable Software) hervor
    • Wegwerfbare Software: Software, die ohne dauerhafte Erwartung an Besitz, Wartung oder langfristiges Verständnis erzeugt wird
    • Befürworter nennen sie „vibe-coded software“, Skeptiker sprechen von „AI slop“
    • Durch die leichte Reproduzierbarkeit sinkt der ökonomische Wert jedes einzelnen Software-Artefakts
    • Wegen dieses geringen Werts wird dieser Trend leicht als vorübergehende Modeerscheinung abgetan, doch das wäre kein kluges Urteil

Das Jevons-Paradoxon und die Suchtwirkung von Slop

  • Jevons-Paradoxon: Eine ökonomische Theorie aus dem 19. Jahrhundert, nach der Effizienzsteigerungen beim Kohleverbrauch zu Kostensenkungen, dann zu steigender Nachfrage und schließlich zu höherem Gesamtverbrauch führten
    • Dasselbe Phänomen ist heute beim AI-Computing zu beobachten: Je effizienter Modelle bei der Token-Vorhersage werden, desto stärker steigt die Nachfrage und damit der Gesamtverbrauch
  • Auch in der Softwareentwicklung ist historisch gut belegt, dass sinkende Aufwandskosten zu höherem Konsum und höherem Output führen können
  • Lehren aus der Industrialisierung der Landwirtschaft
    • Anfang des 20. Jahrhunderts hoffte man, wissenschaftlicher Fortschritt werde Hunger beseitigen und ein Zeitalter des Überflusses einleiten, doch im Jahr 2025 leiden weiterhin 318 Millionen Menschen an akutem Hunger
    • Die Adipositasrate unter Erwachsenen in den USA liegt bei 40 %, während sich die Diabeteskrise verschärft
    • Obwohl weithin bekannt ist, dass hochverarbeitete Lebensmittel schädlich sind, konsumiert die Mehrheit der Amerikaner sie täglich
    • Industrielle Systeme erzeugen fortlaufend ökonomischen Druck in Richtung Überproduktion und minderwertiger Güter
      • Sobald die Produktionskosten niedrig genug sind, werden Junk-Produkte attraktiv, weil sie Volumen, Margen und Reichweite maximieren
  • Es ist zu erwarten, dass das Verlangen nach AI slop ähnlich schwer zu stillen sein wird
  • So wie Smartphones die Demokratisierung von Foto-, Video- und Audioaufnahmen ermöglicht haben, könnte die Demokratisierung von Software nutzergenerierte Software im Maßstab sozialer Medien hervorbringen, die erstellt, geteilt und verworfen wird
  • Eine Feedback-Schleife aus Neuheit und Belohnung könnte eine Explosion des Software-Outputs auslösen, durch die die Entwicklung der vergangenen fünfzig Jahre altmodisch wirkt

Kann traditionelle Software überleben?

  • So wie hochverarbeitete Lebensmittel nicht die einzige Option sind, gibt es auch Nachfrage nach gesunder und nachhaltiger Lebensmittelproduktion, und sie wächst
  • Eine „Organic Software“-Bewegung könnte möglich sein
  • Beispiel Bekleidungsindustrie: Vor der Industrialisierung wurde Kleidung durch Handwerker, Zünfte, Handarbeit, lokale Ressourcen und über Jahre aufgebautes Fachwissen hergestellt
    • Nach der Industrialisierung: interkontinentaler Transport von Rohstoffen, Fabrik-Massenproduktion, maschinelle Montage, schnelle, wegwerfbare und ausbeuterische Mode
    • Dennoch existiert handwerklich hergestellte Kleidung weiterhin, vom Maßanzug bis zum handgestrickten Schal
    • Aus vielen Gründen: maßgeschneiderte Passform, Statussymbol für Wohlstand, Haltbarkeit des Produkts oder die Freude am Handwerk als Hobby
  • Die Besonderheit von Software: immaterielle Güter und Innovation

    • Wäre Software ein physisches Produkt, könnte von Menschen geschriebene Software wie High-End-Mode oder handgefertigte Strickwaren auf eine Nische beschränkt sein
    • Doch Software ist ein immaterielles Gut (intangible good) und hat im Unterschied zu anderen industrialisierten Bereichen von Natur aus eine lange Geschichte der Wiederverwendung von Komponenten
    • Innovation beschränkt sich nicht auf bessere oder billigere Versionen bestehender Produkte, sondern umfasst auch das Wachstum des Lösungsraums selbst
      • Ähnlich wie die Dampfmaschine wiederverwendbare Maschinenteile ermöglichte, diese die Produktionslinie ermöglichten und die Produktionslinie wiederum das Automobil hervorbrachte
    • Der Mechanismus technologischen Fortschritts in der Softwareentwicklung umfasst nicht nur Industrialisierung, sondern auch Innovation
    • Forschung und Entwicklung sind teuer, aber auf lange Sicht der einzige Weg zu größerem Wert
  • Der Unterschied zwischen Innovation und Industrialisierung

    • Innovation konzentriert sich nicht darauf, das bereits Vorhandene effizienter zu reproduzieren
    • Sie findet und löst neue Probleme, baut auf Vorhandenem auf und ermöglicht Funktionen, die zuvor nicht existieren konnten
    • Industrialisierung liefert anschließend Skalierung und Kommerzialisierung und schafft damit die Grundlage, auf der die nächste Innovationsrunde aufbauen kann
    • Das Zusammenspiel dieser beiden Kräfte ist „Fortschritt (progress)“
  • Große Sprachmodelle: der Dampfmaschinen-Moment der Software

    • LLMs sind der Dampfmaschinen-Moment der Software
    • Sie senken die Kosten einer Klasse von Arbeiten drastisch, die zuvor vollständig von knapper menschlicher Arbeit abhängig war, und ermöglichen eine außergewöhnliche Beschleunigung des Outputs
    • Auch die Dampfmaschine entstand nicht im luftleeren Raum: Windmühlen und Wasserräder gingen Turbinen um Jahrhunderte voraus
    • Mechanisierung begann nicht mit Kohle und Stahl; sie erreichte einen Wendepunkt, an dem Automatisierung, Skalierung und Kapital zusammen eine wirtschaftliche Transformation auslösten
    • Auch Software wird schon lange industrialisiert:
      • wiederverwendbare Komponenten (Open-Source-Code)
      • Portabilität (Containerisierung, Cloud)
      • Demokratisierung (Low-Code-/No-Code-Tools)
      • Interoperabilität (API-Standards, Paketmanager)

Der endlose Kreislauf des Fortschritts

  • Wir treten in eine industrielle Revolution der Software ein, doch es handelt sich nicht um einen Moment des Bruchs, sondern um eine gewaltige Beschleunigung
  • Industrialisierung ersetzt den technologischen Fortschritt nicht, beschleunigt aber sowohl die Aufnahme neuer Ideen als auch die Kommerzialisierung neuer Funktionen erheblich
  • Innovation wird schneller freigesetzt, weil die Kosten, auf neuen Technologien aufzubauen, immer rascher sinken
  • Der Kreislauf des Fortschritts setzt sich fort, aber im Zeitalter der Massenautomatisierung dreht sich das Rad schneller als je zuvor

Die Kernfrage: Ökosystem und Wartung

  • Die offene Frage ist nicht, ob industrielle Software dominieren wird, sondern was diese Dominanz mit dem umgebenden Ökosystem macht
  • Frühere industrielle Revolutionen externalisierten Kosten an eine Umwelt, die unendlich zu sein schien, sich letztlich aber nicht als unendlich erwies
  • Beim Software-Ökosystem ist es nicht anders: Abhängigkeitsketten, Wartungslast und Angriffsflächen, die sich mit dem Umfang des Outputs vervielfachen
  • Technische Schulden sind die Verschmutzung der digitalen Welt und bleiben unsichtbar, bis sie die Systeme ersticken, die auf ihnen beruhen
  • Im Zeitalter der Massenautomatisierung könnte das schwierigste Problem nicht die Produktion, sondern die Verantwortung für Pflege und Erhalt (stewardship) sein
  • Die Kernfrage lautet: „Wer wartet Software, die niemand besitzt?“

1 Kommentare

 
GN⁺ 2026-01-02
Hacker-News-Kommentare
  • Dieser Beitrag verwechselt das Bauen (build) von Software mit dem Schreiben (writing) von Software
    Es gibt bereits billige, massenproduzierte Software für fast jede Aufgabe
    Die Rolle von Entwicklerinnen und Entwicklern besteht darin, wie Architekten oder Konstruktionsingenieure neue Baupläne zu entwerfen
    Solche Entwürfe erfordern ästhetisches Gespür und Einsicht in den Kontext, und dabei helfen LLMs nicht besonders gut
    So wie man auch nicht zu Tolstoi wird, nur weil man Russisch gelernt hat

    • Wie Bryan Cantrill mit einem Zitat von Jeff Bonwick sagte, ist Code zugleich Information und Maschine
      Wenn ein Architekt einen Bauplan erstellt, wird daraus ein physisches Gebäude, aber wenn ein Entwickler Code schreibt, ist dieser selbst bereits eine funktionierende Maschine
      Dieses Konzept wird auch in einem YouTube-Video erklärt
      Nur weil man eine Architektur in UML zeichnet, hat man noch keine echte Maschine gebaut
    • Hier wird man anscheinend zu sehr an der technischen Bedeutung der Begriffe festgehalten
      Der Kern des Artikels ist, dass die meiste Software kein Produkt handwerklicher Kunst mehr sein wird, sondern ein industrialisiertes Massenprodukt
      Hervorragende Software wird es trotzdem weiterhin geben
    • Aus Sicht von jemandem aus der Baubranche können Konstruktionsingenieure Details den ausführenden Firmen überlassen, bei Software geht das aber nicht
      Software umfasst Entwurf, das Aufspüren von Edge Cases und die tatsächliche Implementierung
      Der Entwurf macht also nur ein Drittel des gesamten Prozesses aus
    • Tatsächlich werden viele Projekte wegen der Unwissenheit von geschäftlichen Entscheidungsträgern zu Spaghetti-Code
      Gute Ingenieure können das abmildern, aber nur begrenzt
      Am Ende kann aus einem gedankenlosen Prozess nur Code entstehen, der wie „Industrieabfall“ wirkt
    • Die Analogie im Artikel ist eine Fehlinterpretation
      Was LLMs erzeugen, sind keine „Meisterwerke der russischen Literatur“, sondern Code auf dem Niveau von Kommentaren in russischen sozialen Netzwerken
      LLMs sind hervorragend darin, billige Software von niedriger Qualität zu produzieren
      Dadurch kann man einfache Skripte, die sich früher nicht gelohnt hätten, nun leicht erstellen,
      gleichzeitig gibt es aber auch den Nebeneffekt einer Flut von Müll-Inhalten
  • Denken in Analogien wirkt plausibel, ist in der Praxis aber schwach
    Physische Güter und Software haben eine völlig unterschiedliche Grenzkostenstruktur
    Bei physischen Gütern sind die Kosten pro Einheit größer als null, bei digitalen Gütern sind die Grenzkosten null
    Da die meiste Software ohnehin kostenlos oder sehr billig ist, passt das Konzept einer „billigen Industrialisierung“ nicht wirklich
    Selbst wenn AI die Entwicklungskosten senkt, ändert sich die Marktstruktur dadurch nicht grundlegend

    • Analogien sind nützlich, um neue Möglichkeiten zu erkunden, sollten aber nicht als Logik des Ausschlusses verwendet werden
    • Auch im Artikel steht ausdrücklich, dass es sich nicht um einen vollständigen 1:1-Vergleich handelt
    • Auch bei digitalen Gütern gibt es Kostenfaktoren wie Speicherplatz, Bandbreite und Strom
      Außerdem reagieren Verbraucher stärker auf den Preis als auf die Qualität
      Dass kostenlose Mobile Games kostenpflichtige Spiele verdrängt haben, ist ein gutes Beispiel dafür
  • Ich habe kürzlich ein fast fertiges persönliches Projekt mit einem LLM umgesetzt
    Ich habe eine Website zur Dorfgeschichte erstellt und es war schwer zu kontrollieren, dass das Modell nicht immer wieder in eine seltsame Richtung abdriftet
    Es ging zwar schneller, aber die Rolle des „Kapitäns“ war weiterhin nötig

    • Das Problem ist, dass die Rolle der „Ruderer“ verschwindet
      Wenn aus einem Kapitän und 100 Ruderern ein Kapitän mit Dampfmaschine wird, stellt sich die Frage, wohin all die anderen Menschen gehen sollen
  • Die Annahme, Industrialisierung senke die Qualität, ist falsch
    Massenproduktion kann die Qualitätskontrolle sogar extrem verbessern
    Ein mittelklassiges Auto aus Massenproduktion ist oft besser als ein handgefertigtes Auto

    • Industrialisierung garantiert eine niedrige Qualitätsuntergrenze, hat aber zugleich auch eine Qualitätsobergrenze
      Wie bei handwerklich hergestelltem Brot oder Möbeln gibt es Produkte von Handwerksbetrieben, die Massenware weit übertreffen
      Sie sind aber weniger marktfähig
    • Handgefertigte Supersportwagen oder Produkte aus handwerklichen Bäckereien sind Massenprodukten weiterhin überlegen
      Industrialisierung ersetzt also nicht jeden Qualitätsbereich
    • Ob AI die Qualitätskontrolle verbessern kann, ist fraglich
    • Zuerst müsste man überhaupt klären, was mit Qualität gemeint ist
      Die meisten Luxusautos werden noch immer in handwerklicher Weise gefertigt
    • Dann stellt sich als Gegenfrage: Wie erklärt man Fälle wie Amish-Möbel?
  • Als Entwickler mit 30 Jahren Berufserfahrung ist der Großteil meines Codes am Ende im Mülleimer gelandet
    Datenverarbeitung, Log-Analyse und Modellierung mache ich weiterhin, und auch mit dem Aufkommen von AI ändert sich am Kern wenig
    Nur das Ergebnis bekommt ein paar „kräftigere Farben“

    • Ich arbeite seit 25 Jahren, aber es gibt fast keinen Code, der tatsächlich in Produktion gegangen ist
      Das meiste wurde gestrichen oder blieb ein Prototyp
    • Wie auch Kleidung eines Schneiders irgendwann weggeworfen wird, hat Software ebenfalls eine Lebensdauer
      Wie bei handgefertigter Kleidung und Fast Fashion ist auch die Beziehung zwischen traditioneller Entwicklung und AI-generiertem Code ähnlich
    • Diese Realität fühlt sich beängstigend an
      Deshalb denke ich, dass man emotionale Bedeutung außerhalb der Arbeit suchen sollte, etwa in Reisen, Familie oder Kunst
  • In letzter Zeit nimmt „vibe-coded“ persönliche Software zu
    Die Side Projects von Simon Willison sind ein Beispiel dafür
    Künftig dürfte es mehr „Forks für eine einzelne Person“ geben

    • Ich habe selbst vor Kurzem begonnen, mit kleinen Feature-Ergänzungen zu Open Source beizutragen
      Aber bis etwas upstream übernommen wird, dauert es lange
      Seit ich mit Nix die Build-Umgebung automatisiere, ist es viel bequemer geworden
      Ich würde mir wünschen, dass Nix weiter verbreitet ist, habe aber auch Sorgen wegen einer Monokultur
  • Ein wichtiger Aspekt von Software sind die Lernkosten für Nutzer
    Proprietäre Software zwingt Nutzer dazu, sich an neue Versionen anzupassen,
    während Open Source stabile Interfaces bereitstellt und damit die Kosten des erneuten Umlernens senkt
    Beispiele: mutt, vim, talon

    • Die Grenze verläuft aber nicht einfach zwischen Open Source und nicht Open Source
      Windows bot im Gegenteil oft stabile APIs, und auch bei Open Source gibt es viele Beispiele für Breaking Changes
    • Ich nenne dieses Konzept den „Knowledge Pool“
      Das ist ein Speicher kollektiven Wissens, den eine Organisation über bestimmte Werkzeuge oder Methoden teilt
      Unnötige Interface-Änderungen zehren diesen Knowledge Pool auf, daher wird seine Bewahrung zu einem Wettbewerbsvorteil am Markt
  • Die industrielle Revolution der Software hat eigentlich schon mit dem Aufkommen höherer Programmiersprachen begonnen
    Der Zeitpunkt, an dem man statt Assembler höhere Sprachen verwenden konnte, war genau dieser Moment

    • Auch der Artikel erkennt das an
      Open Source, Cloud, Low-Code/No-Code und die Standardisierung von APIs treiben die Industrialisierung bereits voran
    • Aber Terminal, Tastatur und Echtzeit-Editing-Umgebungen waren ebenfalls eine weitere Innovation
      Der Übergang von Lochkartenstapeln zu interaktiven Entwicklungsumgebungen war die eigentliche Revolution
    • Wenn man Modelle wie Codex oder Claude Code betrachtet, ist das erst der Anfang
      Der bisherige Fortschritt war nur eine Geschwindigkeitssteigerung, größere Veränderungen kommen erst noch
  • Ich teile ebenfalls die Vision des Autors
    Die meiste Software ist unnötig komplex, und ich will eigentlich nur Werkzeuge, die meine Probleme lösen
    Zum Beispiel habe ich mit einem LLM ein Tool gebaut, das Audiodateien hochlädt, sie szenenweise aufteilt und mit Bildern synchronisiert zu einem Video zusammensetzt
    Es hat Bugs und es fehlen Funktionen, aber um mein Problem zu lösen, reicht es aus
    Letztlich brauche ich nicht die Software selbst, sondern das Ergebnis (Video)
    Beim nächsten Projekt kann ich wahrscheinlich eine bessere Version bauen
    Das Zeitalter industrialisierter Software hat bereits begonnen, und wir müssen uns daran anpassen

    • Aber Software, die mit der realen Welt verbunden ist, etwa für Banken, Steuern oder Lohnabrechnung, ist anders
      Solche Systeme lassen sich nicht einfach nur durch Code ersetzen, und kostenlose Alternativen existieren bereits
  • Auch Assembler, Compiler, Garbage Collection und höhere Programmiersprachen waren letztlich Werkzeuge, die den Berg der Komplexität erhöht haben
    Bei LLMs ist es genauso: Sie helfen nur dabei, den Berg schneller aufzuschütten, verringern die Komplexität aber nicht

    • Meiner Erfahrung nach helfen LLMs nicht beim Management von Komplexität
      Sie beschleunigen lediglich die Entwicklung