Die Theorie der toten Wirtschaft

• The Dead Economy Theory bezeichnet die Krise, die entsteht, wenn AI nicht nur die Echtheit von Online-Inhalten verwischt, sondern die Nachfrage nach menschlicher Arbeit in der gesamten Wirtschaft beseitigt
• Die enormen Bewertungen von AI-Unternehmen lassen sich ohne die Ersetzung des globalen Arbeitsmarkts kaum rechtfertigen, und „copilot“ sowie „augmentation“ verdecken ein Modell zur Beseitigung von Kostenstellen
• Automatisierungsunternehmen streichen die durch Entlassungen erzielten Kosteneinsparungen vollständig ein, wälzen die Kosten des Nachfrageeinbruchs jedoch auf Wettbewerber ab und schaffen so die AI Layoff Trap und ein Wettrüsten
• Frühere Automatisierung schuf zwar neue Jobs, doch der Übergang dauerte Jahrzehnte, und allgemeine AI zielt nicht auf einzelne Aufgaben, sondern gleichzeitig auf kognitive Arbeit insgesamt
• tote Wirtschaft bezeichnet einen Zustand, in dem trotz steigenden BIP und steigender Investitionen die Produktionskapazität von wenigen AI-Systemen vereinnahmt wird, während die Mehrheit Arbeit, Konsum und demokratische Hebel verliert

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Vom toten Internet zur toten Wirtschaft

• Die Theorie des toten Internets (The Dead Internet Theory) geht von der Wahrnehmung aus, dass ein erheblicher Teil dessen, was man online sieht, aus Inhalten besteht, die von Bots erstellt und von Bots konsumiert werden
  • Für 2025 wurde die Zahl genannt, dass mehr als die Hälfte der neuen Internetinhalte AI-generiert gewesen sei
  • Menschen scrollen zwar noch immer, aber das, worüber sie scrollen, ähnelt zunehmend Lärm und Litfaßsäulen, die Maschinen für Maschinen geschaffen haben
• Die Theorie der toten Wirtschaft bezeichnet die größere Krise, die entsteht, wenn AI über Online-Inhalte hinaus die Nachfrage nach menschlicher Arbeit in der Wirtschaft selbst beseitigt
  • Sie wird als noch schwerwiegendere Krise behandelt als die Entwicklung, dass nach der Schwächung gemeinsamer physischer Räume nun auch die digitale Öffentlichkeit zu einem Raum wird, den Bots lesen und erzeugen

AI-Bewertungen und das Modell der Arbeitsersetzung

• Groß angelegte Investitionen in AI-Infrastruktur bewegen sich bereits in einer Größenordnung von Hunderten Milliarden Dollar und werden für das kommende Jahrzehnt in Billionenhöhe erwartet
  • Bei OpenAI wird eine Unternehmensbewertung von mehr als 800 Milliarden Dollar genannt
  • Anthropic hat noch nie einen Jahresgewinn erzielt, befindet sich aber in einer ähnlich hoch bewerteten Größenordnung
  • Daraus folgt die Logik, dass der einzige Markt, der groß genug ist, um solche Bewertungen zu rechtfertigen, der globale Arbeitsmarkt ist
• Arbeitsersetzung ist das tatsächliche Finanzmodell hinter beschönigenden Begriffen wie „copilot“, „assistant“ und „augmentation“
  • Wenn in Investorenpräsentationen behauptet wird, ein AI-Agent erledige „die Arbeit von zehn Analysten“, setzt das die Beseitigung menschlicher Kostenstellen voraus
  • Wenn AI sich auf Dokumenten-Autovervollständigung oder längere Memos beschränkt, wären diese Unternehmen die am stärksten überbewerteten Vermögenswerte der Geschichte des Kapitalismus
• AI-Unternehmen versuchen mit eigenen Benchmarks zu belegen, dass die Ersetzung von Fachkräften möglich ist
  • OpenAIs GDPVal benchmark misst die Modellleistung in 44 Berufen, von Immobilienmaklern bis zu Nachrichtenanalysten
  • Der AI Productivity Index bewertet vier professionelle Rollen, darunter Investmentbanking-Associates, Unternehmensberater, Associates in Großkanzleien und Hausärzte
  • Der Leiter der Evaluierungen bei OpenAI erklärte, die Modelle erreichten bei Aufgaben, bei denen sie noch vor einigen Monaten nicht mithalten konnten, inzwischen eine „Gewinnrate von über 80 %“ gegenüber menschlichen Experten, und ein ehemaliger Banker im Forschungsteam berichtete, der Umfang dessen, was Modelle in seinem früheren Job leisten könnten, überrasche ihn weiterhin

Automatisierungsfalle und ein Schock, der anders ist als frühere

• Der erste Übergang ist die Phase, in der Unternehmen AI einführen, um einen erheblichen Teil ihrer Belegschaft zu ersetzen und Kosten zu senken
  • Die Kosten sinken, die Margen steigen, der Aktienkurs legt zu, und die Teilnehmer der Ergebniskonferenz sind zufrieden
  • Als Jack Dorsey von Block im März unter Verweis auf AI-Coding-Agenten fast die Hälfte der Belegschaft entließ, sprang die Aktie im nachbörslichen Handel um 25 % nach oben
  • Der Markt belohnt die Beseitigung menschlicher Arbeit als unmittelbare und große Wertverschiebung zugunsten der Aktionäre
• Der zweite Übergang ist die Phase, in der die ersetzten Arbeitskräfte ihr Einkommen verlieren und ihren Konsum reduzieren
  • Die Umsätze der Unternehmen, die sie nutzten, sinken, und während auch einige dieser Firmen AI zur Kostensenkung einführen, kumuliert sich die Ersetzung
  • Die Konsumnachfrage in der Gesamtwirtschaft schwächt sich ab
• Der dritte Übergang ist die Phase, in der Unternehmen, die durch Entlassungen Kosten gesenkt haben, feststellen, dass ihre Kunden letztlich ebenfalls Beschäftigte anderer Unternehmen waren
  • Das Umsatzwachstum stagniert, und AI-Abonnements, die als Effizienzinvestition galten, werden zu Kosten, die zur Zerstörung des eigenen Marktes beigetragen haben
• The AI Layoff Trap von Brett Hemenway Falk und Gerry Tsoukalas von Wharton beschreibt diese Struktur als Gefangenendilemma
  • In einem Wettbewerbsmarkt streichen automatisierende Unternehmen die Kosteneinsparungen durch Arbeitsersetzung vollständig ein, tragen aber nur einen Teil der daraus folgenden Nachfragezerstörung
  • In einem Markt mit 20 Wettbewerbern spürt jedes Unternehmen nur ein Zwanzigstel der von ihm zerstörten Nachfrage, während der Rest auf Konkurrenten abgewälzt wird
  • Je besser AI wird, desto größer wird der Gewinnvorsprung durch schnellere Automatisierung gegenüber Wettbewerbern, was ein Wettrüsten in Richtung kollektiver Zerstörung verstärkt
• Herdenverhalten kann Entlassungen beschleunigen, noch bevor Effizienz nachgewiesen ist
  • Die frühere OpenAI-Ökonomin Zoë Hitzig meint, wenn CEOs sagen, sie bauten wegen AI Stellen ab, hätten andere das Gefühl, dass sie das ebenfalls tun müssten; diese Dynamik könne Veränderungen schneller vorantreiben, als es die Effizienz erfordere
• Auch frühere Automatisierung schuf neue Jobs, doch der Übergang war weder schnell noch harmlos
  • Die Beschäftigung in der US-Landwirtschaft sank von 90 % der Erwerbsbevölkerung auf 2 %, doch dieser Übergang dauerte 140 Jahre
  • David Autor vom MIT analysierte, dass rund 60 % der heutigen Jobs 1940 noch nicht existierten
  • Carl Benedikt Frey von Oxford dokumentierte, dass es in der Industriellen Revolution 70 Jahre dauerte, bis sich Löhne und Beschäftigung der verdrängten Arbeitskräfte erholten
  • Frey sagte, das „kurzfristige Anpassungsproblem“ des technischen Fortschritts könne für eine einzelne Person ein ganzes Leben dauern
• Das Einführungstempo der AI-Industrie könnte weit höher sein als bei früheren Schocks
  • Bharat Ramamurti, ehemaliger stellvertretender Direktor des National Economic Council, sagte, der China shock, der zum Verlust von Industriearbeitsplätzen führte, habe sich über mehrere Jahre abgespielt, diese Veränderung könne jedoch innerhalb von zwei Jahren eintreten
  • Weil enorme Summen in die Modellentwicklung geflossen sind, ist der Druck sehr groß, durch schnelle Einführung Umsätze zu erzielen
• Allgemeine AI zielt nicht auf einzelne Aufgaben, sondern gleichzeitig auf kognitive Arbeit insgesamt
  • Frühere Technologien wie der mechanische Webstuhl oder Tabellenkalkulationen ersetzten jeweils eng umrissene Tätigkeiten wie Handweben oder manuelles Rechnen
  • Wassily Leontief verglich 1983 menschliche Arbeit mit Pferden und verwies darauf, dass der US-Pferdebestand von 9 Millionen im Jahr 1840 auf 21 Millionen im Jahr 1900 stieg und nach dem Verbrennungsmotor innerhalb von 60 Jahren um 88 % einbrach
  • Pferde wurden nicht aus Bosheit ausgemustert; ihre wirtschaftliche Tragfähigkeit verschwand, und es gibt kein ökonomisches Gesetz, das ausschließt, dass Menschen dasselbe widerfährt
• Die Forschung von Daron Acemoglu geht davon aus, dass bei jüngeren Technologien der Ersetzungseffekt die Produktivitäts- und Wiedereinstellungseffekte übertroffen hat
  • Von 1987 bis 2017 übertraf der Ersetzungseffekt neuer Technologien den Produktivitätseffekt und den Effekt neuer Tätigkeiten deutlich
  • Für AI sieht er, dass Unternehmen eine „übermäßige Automatisierung“ vorantreiben, die erhebliche gesellschaftliche Kosten verursacht, ohne die Produktionskosten stark zu senken
  • In vielen Anwendungsfeldern ist AI noch nicht gut genug, um Ersetzung zu rechtfertigen

Demokratie, Verteilung und der Schock für die professionellen Berufe

• Demokratischer Hebel entsteht aus der Arbeit, den Steuereinnahmen, dem Militärdienst und den Konsumausgaben, die die Regierten den Herrschenden liefern
  • Macht wird verteilt, weil die Menschen an der Spitze etwas von denen darunter brauchen
  • Fällt Arbeit aus der Gleichung heraus, gerät die materielle Grundlage der Demokratie ins Wanken
• Wenn AI-Systeme unter dem Eigentum weniger Unternehmen Wert schaffen, werden zugleich die demokratischen fiskalischen Mechanismen geschwächt
  • Wenn Unternehmen, die sich auf Steueroptimierung verstehen, AI-Systeme besitzen, wird die Steuerbasis ausgehöhlt
  • Wenn Arbeitgeber keine Arbeitnehmer mehr brauchen, wird kollektive Verhandlung zur leeren Hülle
  • Konsumausgaben, die von Arbeitseinkommen abhängen, gehen zurück
  • Pikettys r > g beschleunigt sich weiter, weil AI die Verbindung zwischen Kapitalakkumulation und dem Bedarf an menschlicher Arbeit kappt
  • Eine entsprechende Analyse geht davon aus, dass ohne Umverteilung „am Ende fast alles den Reichsten zum Zeitpunkt des Übergangs gehören wird“
• Auch die Struktur, in der die Öffentlichkeit das Risiko trägt und private Akteure die Belohnung einstreichen, wiederholt sich
  • Die Transformer-Architektur, Verfahren für großskaliges Training und Fortschritte bei Halbleitern stehen mit öffentlicher oder quasi-öffentlicher Finanzierung über Universitäten, DARPA, nationale Forschungslabore und Ähnliches in Verbindung
  • Mariana Mazzucato formuliert, dass AI Gefahr läuft, statt Wertschöpfung zu einem weiteren Motor der Rentenabschöpfung zu werden
• Anthropic-CEO Dario Amodei sagt, das Kräftegleichgewicht in Demokratien beruhe auf dem Hebel, den der Durchschnittsmensch dadurch habe, dass er wirtschaftlichen Wert schafft
  • Wenn dieser Hebel verschwindet, werde die Lage „beängstigend“
  • Anthropic hat jedoch keine Gesetzentwürfe unterstützt, die das angehen würden, und Mitgründer Jack Clark beschrieb politische Interessenvertretung als „das Ende einer sehr langen Kette von Arbeitsschritten“
• Autoritäre Kunden werden als geeignetere Nachfrager für die Einführung von AI-Technologie dargestellt als Demokratien
  • Wenn demokratische Regierungen mit AI öffentliches Personal ersetzen, können sie dafür einen Preis an der Wahlurne zahlen
  • Autoritäre Regierungen haben diese Beschränkung nicht und gewinnen neben ökonomischer Effizienz auch Vorteile bei Überwachung und Kontrolle
  • Saudi-Arabien, die VAE und Singapur werden als Beispiele genannt: mit enormem Kapital, zentralisierten Entscheidungen, fehlenden rechenschaftspflichtigen Wählern und aktivem Interesse an Kontrolltechnologien
• Lösungen für massive Ersetzung durch AI werden oft als Frage der Ressourcenverteilung behandelt, etwa über ein bedingungsloses Grundeinkommen, Umschulungsprogramme oder eine „Freizeitökonomie“
  • Die Forschung von Anne Case und Angus Deaton zu deaths of despair verfolgt, dass steigende Sterblichkeit durch Suizid, Drogenüberdosierungen und alkoholbedingte Lebererkrankungen sich auf Bevölkerungsgruppen mit niedrigerem Bildungsniveau und hoher Abhängigkeit von der Industrie konzentrierte
  • Der zentrale Mechanismus ist nicht bloß Armut, sondern der Verlust von wirtschaftlichem Sinn, sozialem Status und Zukunftsperspektive
  • Molly Kinder meint, die Wohlstandserzählung der AI-Unternehmen wiederhole die Versprechen der Globalisierung, nur dass die Verlierer dieses Mal nicht auf Industriestädte im Mittleren Westen beschränkt seien
• UBI wird dafür kritisiert, strukturelle Probleme nicht zu lösen
  • Piketty meint, UBI gehe grundlegende Probleme wie ungleichen Zugang zu Bildung und Gesundheit, Niedriglohn- und Niedrigproduktivitätsjobs, dysfunktionale Märkte, Korruption und ein regressives Steuersystem nicht an
  • David Shors Umfrage zeigt, dass UBI bei US-Wählern unpopulär ist, während eine bundesweite Arbeitsplatzgarantie möglich erscheint
  • Menschen wollen keine Schecks, sondern Arbeit und einen Sinn
• Anthropics eigene Forschung zeigt, dass AI-Coding-Agenten nicht nur ersetzen, sondern auch zu Dequalifizierung führen können
  • Junior-Ingenieure, die sich auf AI-Coding-Agenten stützten, erledigten ihre Aufgaben nicht wesentlich schneller und verstanden ihre eigene Arbeit in anschließenden Quizzen schlechter
  • Die Umschulungslogik setzt voraus, dass Menschen neue Fähigkeiten entwickeln können, um relevant zu bleiben, doch das Werkzeug selbst kann die Kompetenzbildung behindern
• Die Ersetzung professioneller Berufe könnte die Grundlage politischer Stabilität in entwickelten Demokratien erschüttern
  • Joseph Stiglitz sagt, AI werde „standardisierte White-Collar-Jobs“ treffen
  • Bürojobs auf Hochschulniveau wie Buchhalter, Analysten, Junior-Anwälte, Radiologen und Softwareentwickler galten als Bereiche, die sich vor dem Zusammenbruch der Industrie sicher fühlten
  • Diese professionelle Schicht wird als Rückgrat der politischen Stabilität entwickelter Demokratien dargestellt
• Massenarbeitslosigkeit und der Verlust von Sinn könnten größere soziale Unruhen hervorbringen als der heutige Populismus
  • Skizziert wird eine Lage, in der zig Millionen Menschen im erwerbsfähigen Alter ihre wirtschaftliche Funktion und einen klaren Pfad verlieren und zugleich erkennen, dass die Verantwortlichen dafür die reichsten Menschen der Geschichte sind
  • Im April versuchte jemand einen Molotowcocktail-Angriff auf Sam Altmans Haus
  • Ein weiterer Angreifer nahm einen Stadtrat von Indianapolis ins Visier, der ein lokales Data-Center-Projekt genehmigt hatte
  • Palantir-CEO Alex Karp sagte in einem Panel, die größte Herausforderung für AI in den USA sei politische Instabilität; wenn das Land politisch explodiere, verdiene niemand Geld

Regulierungsfenster und das Fazit der toten Wirtschaft

• Die wirtschaftlichen Prognosen gehen stark auseinander
  • Acemoglu schätzt, dass derzeit nur 4,6 % der Arbeitsaufgaben in der Wirtschaft durch AI kosteneffizient automatisiert werden können und dass die gesamte Produktivitätswirkung von AI in den kommenden zehn Jahren 0,66 % betragen wird
  • Goldman Sachs prognostizierte 2023, dass generative AI das globale BIP um 7 % steigern könnte
  • McKinsey prognostiziert jährlich 0,5~3,5 %
  • In einer Erhebung von 2025 berichteten über 90 % der Unternehmen, dass selbst bei AI-Investitionen in Höhe von 250 Milliarden Dollar keine messbaren Auswirkungen auf Beschäftigung oder Produktivität festzustellen seien
  • Torsten Slok sagte, AI sei „überall, außer in den eingehenden makroökonomischen Daten“
• Unabhängig davon, ob AI so mächtig ist, wie die Branche behauptet, kann bereits hinreichend plausibel wirkende Automatisierung zerstörerisch sein
  • Die derzeitige Evidenz zeigt eine große Lücke zwischen PR und Produkt, und ernsthafte Ökonomen sehen Produktivitätsgewinne nur als einen Teil der Branchenerwartungen
  • Acemoglus Kerngedanke ist, dass AI nicht revolutionär sein muss, um zerstörerisch zu sein
  • „So-so“ automation bezeichnet Technologie, die gerade gut und billig genug ist, um Arbeitskräfte zu ersetzen, deren Produktivitätsgewinn aber gering bleibt
  • Das schlimmste Ergebnis könnte nicht superintelligente AI sein, sondern „ausreichende“ AI, die wegen quartalsbezogener Anreize und Drucks auf den Aktienkurs aggressiv ausgerollt wird
• Regulatory Capture ist bereits weit fortgeschritten
  • 39 % des US-Wirtschaftswachstums in den ersten drei Quartalen 2025 stammten aus AI-bezogenen Investitionen, wodurch die Bundesregierung ein Eigeninteresse daran bekommt, diesen Boom aufrechtzuerhalten
  • Amodei räumte ein, dass dies dazu führe, dass Tech-Unternehmen die US-Regierung nur ungern kritisieren und die Regierung eine extrem deregulierte AI-Politik unterstütze
  • Die Interessen von Regulierern und Regulierten laufen auf eins hinaus
• Die öffentlich vertretenen politischen Vorschläge und das tatsächliche politische Handeln von OpenAI stehen im Widerspruch zueinander
  • In seinem Whitepaper Industrial Policy for the Intelligence Age vom April schlug OpenAI eine 32-Stunden-Woche, höhere Körperschaftsteuer und Kapitalertragsteuer sowie einen „öffentlichen Wohlstandsfonds“ vor, in dem alle Bürger Anteile an AI-Unternehmen halten
  • Im selben Zeitraum finanzierte der Präsident von OpenAI einen Super PAC, der mehr als 2 Millionen Dollar ausgab, um mit Werbung gegen Alex Bores vorzugehen, einen Kandidaten für das Repräsentantenhaus des Bundesstaats New York, der Sicherheitsregulierung für große AI-Entwickler und direkte Auszahlungen an Amerikaner über eine AI-Steuer vorgeschlagen hatte
  • OpenAI hob die Gewinnobergrenze auf, die Investorenerträge zuvor auf das Hundertfache der ursprünglichen Investition begrenzt hatte
  • Es wird berichtet, dass OpenAIs oberster Lobbyist Chris Lehane intern systematisch Forschung zurückgestuft habe, die zu ungünstigen Ergebnissen führen könnte, und die Haltung vertreten habe, keine Arbeiten über Probleme zu veröffentlichen, bevor es eine Lösung dafür gebe
• Mögliche Eingriffe sind bekannt
  • Öffentliche Beteiligungen an AI-Infrastruktur
  • Konsequente Durchsetzung des Kartellrechts
  • Ein wirksames Besteuerungssystem für automatisierte Arbeit
  • Branko Milanovic schlägt vor, Kapitaleigentum breiter zu streuen und Spitzeneinkommen aus Kapital deutlich aggressiver zu besteuern
  • Erforderlich sind keine technisch schwierigen Maßnahmen, sondern funktionsfähige demokratische Institutionen mit dem Willen, es mit den reichsten Unternehmen der Geschichte aufzunehmen
• Die tote Wirtschaft ist keine Wirtschaft, in der nichts geschieht
  • Das BIP kann steigen, und AI-bezogene Investitionen stützen es bereits
  • Eine tote Wirtschaft ist eine Wirtschaft, in der viel geschieht, aber nichts davon Sie braucht
  • Die Produktionsfähigkeit der Zivilisation ist in einem System gefangen, an dem Sie weder Anteil noch Mitwirkung noch Stimmrecht haben
  • Diejenigen, die sie geschaffen haben, sorgen sich im Privaten um die Folgen, während sie öffentlich Optimismus inszenieren
  • Der zentrale Widerspruch bleibt eine Struktur, die Whitepaper veröffentlicht, die radikale Umverteilung fordern, und zugleich Super PACs finanziert, um Politiker zu Fall zu bringen, die genau diese Umverteilung vorschlagen

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Die indische Landwirtschaft ähnelt den Problemen, die die USA mit AI gerade erst zu erleben beginnen. Die indische Landwirtschaft ist im weltweiten Maßstab noch immer übermäßig arbeitsintensiv, und 43 % der Beschäftigten arbeiten in der Landwirtschaft. In den USA sind es weniger als 2 %, in China waren es 2023 22 % und der Anteil sinkt weiter
  Diese ineffiziente Agrarstruktur ist kein Zufall, sondern wird durch massive Subventionen aufrechterhalten, und Versuche, die Subventionen zu kürzen, führten zu Unruhen. Die USA und die EU haben den Übergang über mehrere Generationen hinweg durchlaufen und verfügen noch immer über hohe Agrarsubventionen. China vollzog den Übergang schneller, führte aber das Hukou-System ein, um zu verhindern, dass die Landbevölkerung schneller in die Städte abwandert, als diese sie aufnehmen können
  Wenn man betrachtet, wie Staaten reagiert haben, die sich schnell von arbeitsintensiver Landwirtschaft zu urbanen Gesellschaften entwickelt haben, kann man auch Hinweise darauf gewinnen, wie ein AI-Übergang aussehen könnte. Asiatische Länder, die innerhalb einer Generation von armen zu wohlhabenden Ländern wurden, haben diesen Prozess jeweils auf unterschiedliche Weise durchlaufen, und das könnte nützlichere Informationen liefern als Philosophie
  https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators...
  https://en.wikipedia.org/wiki/2024%E2%80%942025_Indian_farme...

  • Ich habe The Box, das vom Übergang im Containertransport handelt, mit Vergnügen gelesen. Heute wirkt Containertransport selbstverständlich, aber damals war das Verschicken von Waren absurd schwierig, teuer und riskant
    Man konnte versuchen, etwas von Cleveland nach Paris zu schicken und am Ende aufgeben, oder man verschickte Alkohol und nur ein Teil kam an, während der Rest verschwand. In der Transportbranche gab es viele Kräfte, die die bestehende Ordnung erhalten wollten: Speditionen, Eisenbahnen, Reedereien, Frachtvermittler, Hafenarbeiter, Gewerkschaften, Besitzer veralteter Nicht-Container-Schiffe und andere; Standardisierung wollten sie ebenfalls nicht
    https://en.wikipedia.org/wiki/The_Box_(Levinson_book)
  • Die Industrielle Revolution wurde dadurch möglich, dass effizientere Landwirtschaft Arbeitskräfte freisetzte, damit sie andere Tätigkeiten übernehmen konnten
  • Alle Staaten subventionieren die Landwirtschaft wegen der Ernährungssicherheit. Im Fall eines großen Krieges will niemand vom Feind ausgehungert werden
  • Man muss sich das Verhältnis von Stadt- zu Landbevölkerung ansehen. In China liegt es bei 67/33, in Indien dagegen bei 30/70, also genau umgekehrt, und die Landwirtschaft ist dort noch immer die größte Beschäftigtengruppe
    Außerdem ist auch der Mangel an Chancen ein Problem. Indien hat sich auf den Dienstleistungssektor konzentriert und ist bei der Industrialisierung zurückgeblieben. Die derzeitige Regierung treibt die Industrialisierung zwar stärker voran, liegt aber bereits hinter der Kurve zurück
  • Wenn man dem Wikipedia-Link folgt, heißt es bei den Forderungen: „Die Regierung soll einen Mindestgewinn von 50 % gegenüber den gesamten Produktionskosten garantieren.“ Das ist also die Forderung nach einer garantierten jährlichen Rendite von 50 % für alle landwirtschaftlichen Tätigkeiten und damit eine ziemlich radikale Forderung

• Ich muss immer noch daran denken, wie ich einmal mit einem Facebook-Recruiter gesprochen habe und er damit prahlte, wie viele Stockwerke allein an einem Standort in Seattle mit Messenger-Entwicklern gefüllt seien. Ich frage mich wirklich, was so viele Entwickler bei einem Projekt wie Messenger eigentlich tun
  In gewisser Weise scheint AI die bereits bestehende Situation von Überkapazität noch zu verstärken. Wenn es ohnehin schon einen Überschuss an Talenten gab, stellt sich umso mehr die Frage, warum man immer noch mehr Entwickler eingestellt hat. Selbst vor dem AI-Hype hat Musk bei Twitter massiv Personal abgebaut, und das zeigte doch wohl, dass es Überbesetzung gab, oder nicht
  Ich habe nie in einem reinen Software-Unternehmen gearbeitet, das Produkte direkt an externe Kunden ausliefert; ich war immer interner Entwickler, daher fällt es mir schwer, mir vorzustellen, wie die ökonomische Realität von Software Engineering tatsächlich funktioniert. Das Endergebnis der LLM-Welle könnte am Ende nur eine Veränderung der Werkzeuge sein und keine Revolution. Auf dem Papier wirkt es, als müsste es revolutionär sein, aber je mehr ich es für Coding- und Nicht-Coding-Aufgaben nutze, desto weniger magisch erscheint es mir. Trotzdem gibt es gelegentlich Momente, in denen es glänzt

  • Ich denke, es geht weniger um Überangebot als um Ressourcenallokation. Im Vergleich zu einer idealerweise optimalen Personalverteilung gibt es zwar mehr Entwickler als nötig, aber der Kern ist, dass es schwierig ist zu entscheiden, wo Personalkosten in Milliardenhöhe effizient eingesetzt werden sollen
    In kleinen Unternehmen ist das einfacher, weil die obere Führung das Gesamtbild einigermaßen versteht, aber je größer ein Unternehmen wird, desto mehr nehmen schlechte Akteure, erfundene Notwendigkeiten und Empire-Building zu. Große Unternehmen werden langsamer und reagieren dann, indem sie Löhne drücken oder stärker entlassen. In der Software scheint dieses Problem besonders ausgeprägt zu sein, weil die Systeme hochgradig spezialisiert sind und es schwer ist zu erkennen, was wirklich wichtig ist
  • Letztlich wirkt es wie simple ökonomische Logik. Die großen US-Techkonzerne haben Geld im Überfluss, und weil alle ihr Geld in den S&P 500 stecken, muss dieses Geld irgendwohin fließen
    Wenn sie es als Dividende zurückgeben, wirkt das wie das Eingeständnis, dass sie nicht weiter wachsen können; also kaufen sie Unternehmen, stellen mehr Leute ein oder investieren in riesige Projekte. Milliarden in Metaverse, Blockchain-Transformation oder AI-native Ansätze zu pumpen, ist am Ende ebenfalls ein Versuch, Wachstumspotenzial zu demonstrieren
  • Im Kontext des Artikels mag das von geringem Wert sein, aber die Balance aus Neugier, Skepsis, Hoffnung und Sorge wirkt gut. Ich habe das Gefühl, dass eine enorme Menge an Software-Engineering-Ressourcen in einem weiten Sinn an die Unterhaltungsindustrie gebunden ist und zwar enorm viel Geld einbringt, aber nur geringen gesellschaftlichen Nutzen stiftet
    Dass Menschen sich machtlos fühlen, diese gewaltige Fehlallokation von Ressourcen zu stoppen, die gerade genug Erfolg hat, um den eigenen Zusammenbruch zu vermeiden, passt ebenfalls zum Artikel. Ich bin AI gegenüber stark positiv eingestellt, aber solche Texte sind viel nützlicher und interessanter als Beiträge, die einfach nur meine eigene Sicht bestätigen. Ich bin skeptisch, dass man durch Wahlen positive Veränderungen herbeiführen kann, und auch das Motto „Wenn du sie nicht schlagen kannst, schließ dich ihnen an“ ist theoretisch zwar pragmatisch, wirkt in der Realität aber zu eng. Trotzdem versuche ich, AI wegen ihres Potenzials für Hilfstechnologien und Barrierefreiheit sowie aus Eigeninteresse gut zu übernehmen
    Im Ergebnis würde es mich nicht überraschen, wenn grob zielender Vigilantismus entstünde, etwa im Stil der Earth Liberation Front, aber ich hätte dafür auch kein Mitgefühl
  • Der Grund, warum ein Projekt wie Messenger so viele Entwickler braucht, ist, dass die technischen und organisatorischen Frameworks, in denen sie arbeiten, so komplex und schwergängig sind, dass selbst bei einer einzelnen neuen Funktion das Entwicklungstempo fast auf Schritttempo absinkt
    Es ist einfacher, ein neues Entwicklerteam hineinzusetzen, als bestehendes Personal neu zu verteilen, und dass solche Teams als Einheit hinzukommen, liegt daran, dass es für Menschen mit der geforderten Intelligenz langfristig keine attraktive Arbeit gibt. Bei Twitter ging es meiner Ansicht nach eher um die Frage, wie viele Leute man braucht, um in einer Organisation mit geringem Datendurchsatz und geringem Wert die Beschwerden nicht eskalieren zu lassen. Bei Social-Media-Unternehmen gibt es nicht so viele Situationen, die existenziell über das Überleben entscheiden, daher konnte Musk auch nicht-DevOps-Abteilungen oder Projekte streichen
  • Messenger mag etwas überbesetzt sein, aber wenn man „Messenger“ als Dachprodukt betrachtet, das Videoanrufe, Zahlungen, Spiele, die Integration von Business-Chatbots, die Integration von Uber/Lyft usw. über Web/iOS/Android/Quest und in mehreren Ländern umfasst, dann ist es nicht völlig irrational. Selbst wenn man pro Funktion nur drei Ingenieure ansetzt, füllt das schnell mehrere Stockwerke

• Es gibt die Annahme, dass Menschen, wenn man ihnen Schecks schickt, Sinn in Hobbys und Gemeinschaft finden, malen, im Garten arbeiten und am Ende einen Roman schreiben werden
  Der Autor scheint zu glauben, dass wir stattdessen in Drogen und Alkohol versinken und uns umbringen würden, aber bei Rentnern funktioniert es gut. Sie mögen dieses Leben. Ich frage mich, ob wir wirklich deshalb langweilige 9-bis-5-Jobs machen müssen, weil wir mit Freiheit nicht umgehen können

  • Die Rentner, die dieses Leben mögen, mögen es eben einfach. Wie oft sieht man Menschen im Rentenalter arbeiten? Das ist nicht immer nur eine Geldfrage
    Als ich jung war, arbeitete ich mit einem Kollegen aus Bulgarien zusammen; wenn er keine Arbeit hatte, war ihm so langweilig, dass er 70 Stunden pro Woche arbeitete und seinen Sinn aus der Arbeit zog. Wenn man sich daran gewöhnt, ständig zu arbeiten, wird Arbeit zum Lebenszweck, und nicht zu arbeiten wird zum Tod. Einer meiner Großeltern starb innerhalb eines Jahres nach der Pensionierung an einem Herzinfarkt, und es gab viele Anzeichen dafür, dass die Person länger gelebt hätte, wenn sie nicht in Rente gegangen wäre. Für manche Menschen ist Freiheit gleich Arbeit, und man braucht einen Zweck, um auch die Freiheit zu haben, andere Dinge zu genießen

• Der Kern ist der Punkt, dass ein Unternehmen Arbeiter entlässt, um Kosten zu senken, und dann feststellt, dass seine Kunden letztlich die Arbeiter anderer Unternehmen waren. Das Umsatzwachstum stoppt, und die AI-Abogebühren, die man als Effizienzinvestition betrachtete, werden zu Beiträgen zur Zerstörung des eigenen Marktes.
  Im Extremfall wird die endgültige Lösung dieses Problems zu einem Separatismus in Form einer vollständig nichtmenschlichen AI-Wirtschaft, in der sowohl Kunden als auch Anbieter Roboter sind. Warum noch Geld für öffentliche Bildung, Forschung oder Gesundheitsversorgung ausgeben? Man kann einfach mehr Rechenzentren bauen. Aber selbst 1 Milliarde Dollar und ein Bunker auf der Südhalbkugel retten niemanden. In dieser unmenschlichen Gedankenwelt ist Kapital kein Burggraben. Woher kommt Autorität, und wie kann man Leibwächter vertrauen? Selbst wenn es eine Armee aus Robotern/Drohnen gibt: Was, wenn sie gehackt wird? Was, wenn AI-Alignment gelingt und Claude die Anfrage verweigert?
  Das ist einfach zu obszön. Wäre es nicht besser, die menschliche Würde zu bewahren und auf eine menschlichere Zukunft hinzuarbeiten?

  • Die reale darwinistische Logik kann das erschweren. Wenn Gesellschaft A und Gesellschaft B beide AI entwickeln und nur A zum Schutz von Menschen stoppt, kann B weiterentwickeln und A wirtschaftlich überwältigen, verarmen lassen oder sogar erobern.
    Schon ein kleiner Vorsprung bei Preis oder Qualität könnte theoretisch genügen, um den Großteil des Marktanteils der anderen Gesellschaft zu übernehmen. Eine Lösung muss dieses Problem irgendwie adressieren.
  • Um menschliche Würde sollte man nicht bitten, man sollte sie einfordern.
  • Philip K. Dicks Kurzgeschichte Autofac scheint hier sehr relevant zu sein. Dass Amazon daraus eine Episode von „Electric Dreams“ gemacht hat, war wirklich kühn.
    https://www.imdb.com/title/tt6902176/
  • Wenn „menschliche Würde“ bedeutet, dass Milliarden Menschen leiden, um billige Waren für Amerikaner herzustellen, dann hatte der Kapitalismus von Anfang an keine Würde. Man kann versuchen, ihn durch etwas Besseres zu ersetzen.
  • Menschliche Würde ist nicht profitabel.

• Dieser Text bringt vieles gut in Worte, das meiner Meinung nach im AI-Diskurs gefehlt hat. Besonders wichtig sind die systemischen Folgen der versprochenen AI-Zukunft, ihre Wechselwirkung mit der politischen Ökonomie und eine kritische Prüfung, die die „Metanarrative der westlichen Moderne“ nicht einfach übernimmt.
  Noch wichtiger ist, dass klar gezeigt wird, wie schädlich es sein kann, wenn AI-Magnaten die Wirtschaft umgestalten und die Kapital-Politik-Rückkopplungsschleifen verstärken, selbst dann, wenn sich AI-Gewinne nicht wie versprochen materialisieren — vielleicht sogar gerade dann. Es gibt viel verstreute Anti-AI-Stimmung, und wenn Intellektuelle sich auf eine gemeinsame Agenda einigen könnten, könnte daraus auch eine politische Bewegung entstehen.

• Wenn diese Unternehmen Ende des Jahres an die Börse gehen, werden die Zahlen in Gewinn- und Verlustrechnung und die Nachhaltigkeit durch öffentliche Finanzunterlagen sichtbar werden.
  Gerüchten zufolge könnte Anthropic profitabel sein, aber die Skalierung ist das Problem; OpenAI ist nicht profitabel; und Google könnte dank bestehender Rechenzentren, eigenem Silizium und Betriebserfahrung eine weitgehend vertikal integrierte und damit kostengünstigere Struktur haben. Trotzdem muss auch Google seine Ausgaben rechtfertigen. Wenn quartalsweise öffentlich Zahlen gemeldet werden müssen, wird das Ganze meiner Meinung nach wieder auf den Boden der Realität kommen.

  • Man kann hoffen, dass die Realität eingreift, bevor sich die Blase noch gefährlicher aufbläht, aber man sollte auch bedenken, wie viele Jahre Tesla schon ein absurdes Kurs-Gewinn-Verhältnis hält. Selbst nachdem sich das Wachstum verlangsamt hat und das Unternehmen in Asien und Europa seine Marktführerschaft verloren hat, steigen die Zahlen weiter.
  • Wenn lokale Open-Source-AI-Modelle anfangen aufzuholen — und danach sieht es tatsächlich aus —, dann wird die Macht der Foundation-Modelle, die Gesellschaft im Griff zu haben, deutlich schlüpfriger.
    Falls es aus Ingenieurssicht ein „Was tun?“ gibt, dann ist es wahrscheinlich am wirkungsvollsten im Verhältnis zum Aufwand, den Zeiger in Richtung lokale Modelle zu bewegen, sei es in Forschung, bei Agenten oder in der einfachen Nutzung, ihre Funktionsweise zu verstehen und sie zu unterstützen, wenn es sinnvoll ist. Das ist häufiger der Fall, als man denkt.
  • Google muss die User Experience wirklich verbessern. Der auf Google Cloud basierende Gemini-Zugang zum Coden ist viel zu unbeholfen.
  • Wenn neue Regeln in Kraft treten, ist es möglicherweise gar nicht nötig, quartalsweise öffentlich Zahlen zu melden.
  • Alle Unternehmen ab einer gewissen Größe, zum Beispiel gemessen an den Gesamtausgaben, sollten solche Zahlen melden müssen. Es gibt keinen Grund, warum große private Unternehmen die Wirtschaft verzerren dürfen, ohne irgendetwas offenzulegen, nur weil sie nicht börsennotiert sind.

• Dass der Pferdebestand in den USA von 9 Millionen im Jahr 1840 auf 21 Millionen im Jahr 1900 stieg und gegen technologischen Wandel immun zu sein schien, dann aber innerhalb von 60 Jahren nach dem Aufkommen des Verbrennungsmotors um 88 % einbrach, ist äußerst interessant und unheimlich.
  Nimmt man diese Analogie wörtlich, stellt sich die Frage: „Wer lebt dann eigentlich?“ Wenn Arbeiter durch Automatisierung verdrängt werden, wem will man diese AI-Dienste dann verkaufen? Wenn die Weltbevölkerung um 80–90 % sinkt, wird alles neu bepreist, und auch Skaleneffekte bräuchten plötzlich nur noch eine viel kleinere Größenordnung, sodass die Wirtschaft womöglich auf einmal „nachhaltig“ wäre. Ich vermute nicht, dass das der Plan ist; das ist nur ein Gedanke, der mir beim Lesen der Pferde-Analogie kam.

  • Teilweise ist das bereits ein gelöstes Problem. In den USA entfallen zum Beispiel 50 % der Ausgaben auf die obersten 10 % der Haushalte, daher sind die „Pferde“ in großen Teilen der Wirtschaft bereits nicht mehr besonders relevant.
    Das ähnelt der Beziehung zwischen amerikanischen Konsumenten und Arbeitskräften in unterentwickelten Ländern während der Globalisierung. Historisch wurden solche Strukturen gelöst, wenn sie unhaltbare politische Instabilität erzeugten, aber inzwischen gibt es auch viele neue Wege, sie zu managen.
    https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/05/tracki...
  • Vermutlich wird es auf Geschäfte zwischen Unternehmen hinauslaufen. Branchen mit direktem Endkundengeschäft wie die Landwirtschaft könnten allerdings tatsächlich kollabieren.
    Dagegen würden Industrien wachsen, die Staaten funktionsfähig und bewaffnet halten. Die Produktion militärischer Drohnen zum Schutz von Rechenkapazität vor menschlichen Barbaren, der Abbau seltener Erden zur technologischen Expansion, die Umleitung von Wasser aus öffentlicher Trinkwasserversorgung und landwirtschaftlicher Bewässerung in Industrie und Fertigung zur Stützung von Machtzentren sowie die Stromerzeugung könnten zunehmen.
  • Die Unternehmen, mit denen ich zu tun habe, sind in den letzten Wochen gleichzeitig von „AI überall einsetzen, egal was es kostet“ zu „AI überall einsetzen, aber zur Kostensenkung Token-Proxys verwenden“ übergegangen.
  • Curtis Yarvin, der mit Peter Thiel verkehrt, schrieb 2008 darüber, wie mit „unproduktiven“ Menschen umzugehen sei, und meinte, man solle sie „zu Biodiesel verarbeiten, damit die Muni-Busse fahren können“.
    Natürlich war das laut ihm „nur ein Scherz“ und eine „humane Alternative“ zum Völkermord, aber solche Leute prägen Politik, Technologie und Wirtschaft.
  • Die Pferde-Analogie fand ich kaum überzeugend. Diese Pferde wurden wie Einzweckmaschinen gezüchtet und unterhalten. Außer der Tatsache, dass das Herz schlägt, gibt es nur wenig Ähnlichkeit zu Menschen mit Selbstbestimmung und breiten Fähigkeiten.

• Dass so etwas passieren kann, ist weithin bekannt und wird seit Jahren diskutiert. Die eigentliche Frage ist, was wir dagegen tun werden.
  David Shapiro und viele andere sprechen von einer Post-AI-Ökonomie, ähnlich wie UBI. Der Traum war, dass Maschinen den Haushalt erledigen und wir malen, Musik schreiben und in der Werkstatt schöne rustikale Möbel bauen. Vielleicht kann es noch dazu kommen, aber zuerst müssen wir das Problem lösen, Ressourcen verantwortungsvoll zu verteilen. Darin war die Menschheit noch nie besonders gut. Wir versuchen, so viel wie möglich zu verdienen, um Zugang zu Ressourcen zu bekommen, die andere nicht haben, und inzwischen endet das oft in Stagnation oder Rückschritt. Es fühlt sich an, als hätten Durchschnittsmenschen vor 20–30 Jahren mehr frei verfügbares Geld gehabt.

  • Was wir tun, ist die eigentliche Frage, und dieser Artikel behandelt die Optionen, die wir als Gesellschaft haben, nicht ausreichend. Vermutlich, weil er erst einmal davon überzeugen will, dass Verluste bei White-Collar-Jobs bevorstehen.
    Wenn man das voraussetzt und kein Terminator-/SkyNet-Szenario in den nächsten 10 Jahren annimmt, gibt es Optionen. Möglich wären eine Besteuerung der Token-Nutzung, die Pflicht zu lokalen Rechenzentren, eine Pflicht zur AI-Aufsicht, die Verstaatlichung von AI-Unternehmen, eine chinesische staatliche Firewall, damit Unternehmen ihre AI-Rechenleistung nicht ins Ausland verlagern können, Abgaben für Unternehmen je nach Zahl der ersetzten Arbeitskräfte oder eine vorgeschriebene Obergrenze für das Verhältnis von Token-Verbrauch zu menschlicher Arbeit im Unternehmen. Solche Maßnahmen könnten den Schock des schnellen Wandels abfedern und dem Arbeitsmarkt Zeit zur Anpassung geben.
  • Es ist nicht weithin bekannt; in Mainstream-Medien wird es dank des Marketings großer AI-Unternehmen meist als Randtheorie dargestellt. Dieser Text ist ein gut geschriebener Essay, und wenn er der Debatte hilft, ist das schon gut.

• Warum sollte es diesmal anders sein? Würden mächtige AI-Tools nicht einfach dafür sorgen, dass dieselbe Belegschaft mehr Arbeit schafft? Wenn die Ressourcen da sind, wäre es für ein Unternehmen nicht klüger, mehr Marktanteile zu gewinnen?
  Wenn Unternehmen A nur seinen aktuellen Marktanteil hält und die Hälfte seiner Mitarbeiter entlässt, um Geld einzusparen, könnte Unternehmen B diese Arbeitskräfte nicht einstellen und mit produktiverem Personal stärker konkurrieren? Dann würde B mehr Marktanteile gewinnen und länger überleben.
  In der Natur, so heißt es, gibt es keine unbesetzten ökologischen Nischen. Gemeint ist: Wenn es Raum gibt, um um Ressourcen zu konkurrieren, wird er durch die vorhandenen Anreize schnell gefüllt. Nicht streng wissenschaftlich, aber eine gute Heuristik.
  Die Vergütung von Wissensarbeitern in den USA liegt bei rund 10 Billionen Dollar pro Jahr, und Anthropic und OpenAI haben zusammen 317 Milliarden Dollar eingesammelt — nicht ausgegeben, nur eingesammelt —, also etwa 3 % der jährlichen Ausgaben für Wissensarbeit. Wenn ein Unternehmen die Produktivität seiner Mitarbeiter um ein deutlich höheres Vielfaches steigern kann, würde es dann nicht gern zusätzlich 3 %, 5 % oder 10 % pro Jahr zahlen?

  • Wenn nur Programmierung automatisiert würde, wäre das vielleicht keine große Sache. Viele Berufe wurden automatisiert, und die Gesellschaft hat sich angepasst.
    Die grundlegende Sorge hier ist, dass die heutige AI eine teilweise Automatisierung von Intelligenz bietet. Das Endziel von Investoren und Unternehmen, die AI einsetzen, ist die vollständige Automatisierung von Intelligenz, und beim körperlichen Arbeiten gilt dasselbe. Sie wollen 25.000-Dollar-Roboter, die 24 Stunden am Tag arbeiten, und AI-Modelle, die Bürojobs billiger erledigen als Menschen. Sie wissen noch nicht, wie man beides baut, aber sie werden es versuchen, und wenn nötig, den letzten Dollar auf der Erde dafür ausgeben.
    Streng genommen brauchen sie nicht einmal uns als Kunden. Wenn Roboter direkt Yachten und Villen bauen und auch noch Wachpersonal ersetzen, reicht das.
  • Es hängt davon ab, ob AI Arbeiter nur unterstützt oder sie vollständig ersetzen kann. Ich habe Alex Imas in einem Podcast sagen hören, wenn ein Software Engineer mit 10 Agenten arbeitet und dadurch zehnmal produktiver wird, steigt sein Wert, und Unternehmen wollen mehr davon einstellen und besser bezahlen.
    Für eine Weile stimmt das vielleicht, aber was passiert, wenn AI diese 10 Agenten genauso gut steuern kann wie ein Software Engineer? Natürlich könnte man dann sagen, der Engineer sei noch wertvoller, wenn er 10 Agenten verwaltet, die wiederum jeweils 10 Agenten verwalten, aber irgendwann stößt das an Grenzen. Man braucht keine 1.000 Software Engineers, die jeweils 10.000 Agenten beaufsichtigen; der Flaschenhals entsteht dann bei der Fähigkeit, schnell genug Arbeit zuzuweisen.
    Aus der Perspektive von Blue-Collar-Arbeit ist es leichter zu verstehen. Nehmen wir an, ein humanoider Roboter, der jede menschliche Arbeit verrichten kann, kostet 25.000 Dollar, hat jährliche Betriebskosten von ein paar tausend Dollar und arbeitet, abzüglich Ladezeit, 20 Stunden am Tag. Der von ihm ersetzte Bauarbeiter wird dann nicht plötzlich ein Team von Baurobotern managen. Es gibt bereits einen Generalunternehmer, und das Bauwesen skaliert nicht über physische Grenzen hinweg so wie das Schreiben von Code. Wenn es solche Roboter gibt, wird ein großer Teil der Bevölkerung arbeitslos sein. Es gibt dann auch keine konkurrierenden Firmen, die diese Menschen einstellen würden, weil die Konkurrenz einfach ebenfalls Roboter einsetzt.
  • Es geht weniger um „diesmal ist alles anders“ als darum, dass selbst dann, wenn AI tatsächlich Menschen so ersetzt, wie die Modellfirmen es bewerben, die Erholungszeit für Einzelne viel zu lang ist.
  • Es kann ein Übermaß an Produktivität geben. AI kann die bestehende Belegschaft schnell über das Produktivitätsniveau hinausheben, das für die aktuelle Nachfrage überhaupt nötig ist.
    Nur weil man in einer Kleinstadt eine Maschinenwerkstatt eröffnet, muss man nicht für immer alle Mechaniker beschäftigen, die dort hereinkommen. Es gibt eine optimale Beschäftigtenzahl, die zur Nachfrage nach dem Service passt. Wenn plötzlich ein Werkzeug auftaucht, das die Produktivität von Mechanikern verdoppelt, ist der nächste Schritt, die Hälfte von ihnen zu entlassen.
  • Hier wird angenommen, dass der freie Markt einfach das tun wird, was er tun soll. In der Realität gibt es aber auch strukturelles Marktversagen, das aus bestehender Kapitalakkumulation, Regulatory Capture und dauerhaften Verschiebungen im Gleichgewicht sozialer Systeme entsteht.
    Der Zustand der Gesamtwirtschaft ist pfadabhängig. Dieser Text liest sich für mich als Warnung, dass die im aktuellen AI-Hype-Zyklus aufgebaute Trägheit uns über einen Kipppunkt in einen unerwünschten Gleichgewichtszustand drängen könnte, in dem neue Marktteilnehmer überhaupt kein Kapital mehr haben.

• Vielleicht werden wir alle zu CEOs oder Aufsichtsratsvorsitzenden unserer eigenen Firmen, die Agenten beschäftigen. Unsere Arbeit bestünde dann darin, die besten Agenten zu finden, um Effizienz und Wirkung zu maximieren.