Anthropic überholt OpenAI und wird zum wertvollsten KI-Startup

• Anthropic hat nach einer neuen Finanzierungsrunde OpenAI bei der Bewertung überholt und ist damit das wertvollste KI-Startup der Welt
• Die Bewertung von Anthropic, dem Entwickler von Claude, liegt nahe bei 1 Billion US-Dollar und ist damit fast dreimal so hoch wie im Februar mit rund 380 Milliarden US-Dollar
• In der Series-H-Runde wurden 65 Milliarden US-Dollar eingesammelt; zu den wichtigsten Investoren gehören Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks und Sequoia Capital
• Wachstumstreiber sind der Claude-KI-Assistent und Claude Code, das von Entwicklern breit genutzt wird; der Jahresumsatz stieg von 10 Milliarden auf 47 Milliarden US-Dollar
• OpenAI wurde nach der Runde über 122 Milliarden US-Dollar im März mit 852 Milliarden US-Dollar bewertet; beide Unternehmen prüfen einen Börsengang

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Bewertung und Kapitalaufnahme

• Anthropic hat nach einer neuen Finanzierungsrunde OpenAI bei der Marktbewertung überholt und ist damit das wertvollste KI-Startup der Welt
• Die Bewertung von Anthropic, dem Entwickler des Claude-KI-Assistenten, liegt nahe bei 1 Billion US-Dollar
• Anthropic hat in der Series-H-Finanzierungsrunde 65 Milliarden US-Dollar eingesammelt
• Zu den wichtigsten Investoren gehören Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks und Sequoia Capital
• Die neue Bewertung liegt fast dreimal so hoch wie die rund 380 Milliarden US-Dollar im Februar
• Zum Finanzierungspaket gehören auch bereits vereinbarte Investitionen, darunter 5 Milliarden US-Dollar von Amazon

Wachstumsfaktoren und Wettbewerbslage

• Wachstumstreiber bei Anthropic sind die Beliebtheit des Claude-KI-Assistenten und des von Softwareentwicklern breit genutzten Dienstes Claude Code
• Der Jahresumsatz des Unternehmens stieg von rund 10 Milliarden auf 47 Milliarden US-Dollar
• Anthropic stellte das neue KI-Modell Claude Opus 4.8 sowie das geschlossene System Claude Mythos Preview vor, das erweiterte Cybersicherheitsfunktionen für Unternehmenskunden bietet
• Anthropic-CFO Krishna Rao erklärte, dass die Nachfrage nach Claude-Produkten weltweit weiterhin schnell steige
• OpenAI wurde nach seiner Finanzierungsrunde über 122 Milliarden US-Dollar im März mit 852 Milliarden US-Dollar bewertet
• Große KI-Unternehmen bereiten sich auf einen Börsengang vor; laut CNBC könnte OpenAI in den kommenden Wochen einen IPO-Antrag stellen
• Auch Anthropic prüft ein öffentliches Aktienangebot, ein genauer Zeitpunkt wurde jedoch nicht genannt

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Ich wünschte, Entwickler würden nie wieder behaupten, sie seien nicht durch Marketing beeinflussbar. Ich sehe auch oft Gruppen, die sich nur mit Claude beschäftigen; das wirkt wie eine moderne Tupperware-Party
  Ein Kollege war fest davon überzeugt, dass Claude besser sei, also habe ich mit Claude Code und dem Codex-Harness ein paar benötigte PRs mit gpt5.5 und opus4.7 implementiert und ihn dann nur anhand des Codes raten lassen, welches Modell welches war — er konnte sie nicht unterscheiden
  Ich glaube, 99 % hier würden es auch nicht schaffen, wenn sie einen Fünf-Modelle-Test bekämen, bei dem alle Ergebnisse vom selben Modell stammen. Am Ende ist das alles nur Gefühl

  • Ich verstehe nicht, warum man erwartet, anhand von nur zwei PRs die Signatur eines Modells zu erkennen. Es gibt bereits viele Benchmarks auf Basis von Hunderten Tests, die zeigen, dass GPT-5.5 und Opus-4.8 ähnlich abschneiden, und es ist schwer zu verstehen, was genau diese Tests überhaupt überprüfen
    Wenn man beide abonniert und mit maximaler Inferenz laufen lässt, sieht man die relativen Stärken und Schwächen der einzelnen Modelle. Das zeigt sich nicht immer, wenn man nur den Code überfliegt; bei manchen Problemen irrt das eine lange herum, während das andere die passenden Teile der Codebasis findet und eine effiziente Lösung liefert
    Auch antirez sagte, dass GPT-5.5 bei den Optimierungsarbeiten, die er gemacht hat, besser als Opus gewesen sei. Umgekehrt gibt es Aufgabenklassen, bei denen GPT-5.5 ständig stolpert und Opus schneller zu einer Lösung kommt. In letzter Zeit arbeite ich auch mit Code, für den beide keine gute Lösung finden — so sind große Sprachmodelle eben
    Dass man mehr über Claude sprach, lag daran, dass es zuerst vorgelegt hat. Codex kam einen Schritt später, und auch GPT lag anfangs hinter Opus. Jetzt testet man, nachdem sich diese Lücke verengt hat
  • Das eine Tupperware-Party zu nennen, klingt emotional. Es wirkt, als würdest du absichtlich viele Faktoren ignorieren, die für Entwickler wichtig sind, nur um Gleichwertigkeit zu behaupten, und als würdest du den tatsächlichen Prozess der Softwareentwicklung nicht betrachten
    Dieser Test betrachtet nur das Endergebnis und ignoriert den gesamten Entstehungsprozess. Claude Code war eine Zeit lang früher da und besser — warum sollte man dann unbedingt zu einem Tool wechseln, das zum gleichen Ergebnis kommt?
    Claude Code lag beim agentischen Software-Erstellungsprozess lange vorne, und ich bevorzuge diese Funktionen immer noch. Opus 4.7 halte ich für einen deutlichen Rückschritt, und wegen der häufigen Funktionsänderungen bei Claude Code fühlt es sich auch so an, als würden die Ergebnisse täglich schlechter. Allerdings teste ich auch gerade aus, wie wenig explizit ich sein kann und trotzdem noch gute Resultate bekomme, daher ist das schwer sauber zu trennen
    All diese konkreten Realitäten einfach Marketing zu nennen, wirkt selbst wie der Versuch, Codex als ein hinreichend gutes Tool zu vermarkten, ohne zu sehen, wie wir hierher gekommen sind und wohin es als Nächstes geht
  • Ich glaube, du überschätzt, wie viel Wahlfreiheit einzelne Entwickler überhaupt haben. Wenn die Firma eine Claude-Code-Mitgliedschaft abgeschlossen hat, dann nutzt man Claude Code, und Codex steht nicht zur Verfügung
    Ich höre oft von Leuten, die bei der Arbeit ein Claude-Code-Abo nutzen, aber von einem Codex-Abo im Job höre ich fast nie. Anthropic hat Unternehmenskunden viel besser adressiert, während OpenAI Konsumprodukte wie Sora hinterherjagte
  • Man kann vielleicht nicht unterscheiden, ob Code mit Vim oder VS Code geschrieben wurde, aber für die Person, die den Code schreibt, macht das einen großen Unterschied. Faktoren jenseits des Ergebnisses fließen ebenfalls in die Toolwahl ein
  • Das ist immer wirklich interessant. Egal, wie klug jemand tatsächlich ist oder wie klug man sich selbst hält: Wir alle sind anfällig für Beeinflussung, und Blindtests lassen sich erstaunlich leicht konstruieren
    Du bist sicher, dass du A und B unterscheiden kannst? Gut, dann probier es aus. Ob man nun edlen Wein am Esstisch vergleicht oder Agenten — es ist dasselbe. Man probiert die eine Option aus, dann die andere, und vielleicht ist es am Ende sogar immer dieselbe Option; wenn man den Unterschied nicht zuverlässig erkennt, heißt das einfach, dass wir alle nur Menschen sind
    Im Nachhinein zu sagen, man habe es gewusst, ist leicht, aber der echte Unterschied zeigt sich im Blindtest. Oder eben nicht

• Ich halte Sam Altman nicht für einen guten Menschen und würde mein Geld lieber woanders ausgeben
  Die Kommodifizierung von Frontier-Modellen ist unvermeidlich. OpenAI scheint immer noch zu glauben, es konkurriere über die Technik; wenn sie verstanden hätten, dass sie über Nutzererfahrung und Marktimage konkurrieren, hätten sie auch verstanden, dass die verwirrende negative PR, die Altman ständig produziert, am Ende alles kosten kann

  • Ich weiß nicht, wie man sagen kann, Dario zu unterstützen sei besser
    An der Spitze gibt es in praktisch jedem Bereich kaum anständige Menschen. Ihnen sind die Nutzer nicht wirklich wichtig; sie wollen nur Geld
  • Dario ist genauso schlimm wie Sam
  • Altman wirkt zwar wie kein guter Mensch, aber falls du glaubst, Anthropic sei die gute Seite, habe ich schlechte Nachrichten. Vielleicht sind sie sogar schlimmer als OpenAI
  • Die Vorstellung, dass Intelligenz zur Massenware wird, widerspricht komplett der Intuition
    Dieser Gedanke beruht auf dem Glauben, dass Intelligenz uns nicht übertreffen könne, aber im Extremfall ist das mit hoher Wahrscheinlichkeit falsch. Wahrscheinlich wird es viele Superintelligenzen geben, wie wildes Leben in der Natur

• Das ist ein kompletter Witz.
  Anthropic hat nur ein Zeitfenster gut genutzt, in dem sie bei codezentrierten Aufgaben kurzfristig besser waren, und das hat zu Enterprise-Verträgen geführt.
  Bei der Verlängerung hat man dann gegenüber genau diesen Unternehmen das Modell umgestellt: Zusätzlich zu den Sitzkosten mussten plötzlich alle Tokens zu API-Preisen bezahlt werden, obwohl die Nutzer vernünftigerweise davon ausgegangen waren, dass im Sitzpreis jede realistisch benötigte Nutzung enthalten sei. Und ich weiß nicht einmal mehr, wie oft diese API-Preise innerhalb eines Jahres angehoben wurden.
  Dank der Sympathie aus der Sonnet-3.5-Zeit und verzögerter Enterprise-Beschaffung sind die Umsätze praktisch durch Geiselnahme explodiert, und diesen Umsatzsprung hat man dann in die Bewertung übersetzt.
  Dieselben Unternehmen werden ihre Rechnungen sehen, schockiert sein und wieder gehen. Das ist absurd kurzfristig gedacht.
  Ich halte OpenAI für das bessere Unternehmen. Wegen Transparenz, Open-Source-Veröffentlichungen, dem Umgang mit Themen wie OpenClaw, der Art des Wettbewerbs und auch wegen der deutlich stärkeren Marke und des besseren Consumer-Zugangs; für mich und viele andere sind auch die Coding-Apps und Modelle besser.
  Dass Anthropic wiederholt kundenfeindlich handelt, um kurzfristige Umsatzsprünge zu erzeugen, ist langfristig kein tragfähiges Geschäft.
  Es ist wirklich seltsam, dass eine so junge Firma bereits eine so lange Geschichte von Lockvogel-und-Wechsel-Taktiken hat. Es gab wiederholte Preiserhöhungen, wiederholte Verschärfungen von Rate-Limits, geänderte Bedingungen, das Blockieren von Aufrufen mit „OpenClaw“ sowie das Verprellen von IDE- und Enterprise-Partnern.
  Aus meiner Sicht wurde jeder, der Anthropic vertraut hat, ziemlich direkt ausgenutzt. Sie werden bald den Ruf bekommen, das Oracle der AI-Unternehmen zu sein.
  Ich würde ihnen nicht einmal die Hälfte der Bewertung von OpenAI geben.

  • Die Unternehmen gehen bereits. Einerseits wegen des Rechnungsschocks, andererseits weil die Stimmung unter Entwicklern anfängt, in Richtung Codex zu kippen. Wobei sich der Wind in ein oder zwei Monaten natürlich wieder drehen kann.
    Es ist interessant zu sehen, wie schnell Claude Code kommerzialisiert wird.
    Dass OpenAI die deutlich bessere Marke hat, würde ich allerdings nicht so klar unterschreiben. Anthropic hat ziemlich erfolgreich die Marke aufgebaut, von den beiden Firmen die ethischere und menschlichere zu sein. Ob das tatsächlich stimmt, ist nicht entscheidend.
  • Teilweise stimme ich nicht zu. Seit Opus 4.5 im Oktober hat sich die Entwicklerstimmung gegenüber agentischer Entwicklung stark verändert. Viele Teams sehen seit Kurzem bei Anthropic einen viel konkreteren Mehrwert als früher.
    Dinge wie OpenClaw sind wegen des Sicherheitsrisikos noch kein Teil ernsthafter Enterprise-Umgebungen.
    Ich weiß nicht, warum man glauben sollte, dass ein Preis pro Sitzplatz in AI auch nur halbwegs tragfähig ist. In den Organisationen, die ich kenne, wurden Ausgaben erst richtig freigegeben, nachdem auf API-Bepreisung umgestellt wurde, weil man den erzielten Wert dann ohnehin als hoch genug ansah.
  • So viel Wut und Übertreibung wirkt überzogen. Man kann Anthropic nicht mögen und ihre Geschäftspraktiken ablehnen, aber selbst nach Internet-Maßstäben ist das zu viel.
  • Anthropic hat sich mir gegenüber nie kundenfeindlich verhalten.

• Sam Altman scheint inzwischen eine erhebliche Belastung für den Erfolg von OpenAI zu sein. Ein großer Teil von Anthropics explosivem Wachstum in den letzten sechs Monaten scheint daher zu kommen, dass die Leute sie als „das AI-Startup, das nicht von Sam Altman geführt wird“ wahrnehmen.
  Anthropics Technologie ist großartig, aber ihr größter Vermögenswert scheint derzeit zu sein, dass sie „nicht OpenAI“ sind. Unabhängig davon, ob das fair ist oder nicht, hält es OpenAI im Moment klar zurück.

  • Ich weiß nicht, ob die meisten Leute das überhaupt interessiert oder ob sie es überhaupt wissen. ChatGPT ist im Consumer-Markt und bei der Markenbekanntheit weiterhin überwältigend groß.
    Was Anthropic wirklich gut gemacht hat, ist, in Unternehmen hineinzukommen.
    Ich habe in den letzten sechs Monaten direkt gesehen, wie normale Mitarbeitende in Unternehmen Claude cowork massiv angenommen haben. Alle sind ehrlich überrascht, was es für sie erledigt.
    OpenAI will eher eine Art Google werden, aber hier ist die Consumer-Seite womöglich gar nicht das beste Schlachtfeld.
  • Das Erstaunliche ist, dass Anthropic selbst offensichtlich auch keine Heiligen sind, Altman sie aber wie die Guten aussehen lässt und damit ihr Marketing verstärkt.
    Als Anthropic mit dem Department of War über sehr schwache Auflagen gestritten hat, hätte ein wirklich moralisches AI-Unternehmen sich gar nicht erst an Kriegsverbrechen beteiligt, aber für Altman war das ein Test. Er hätte einfach dieselbe Position einnehmen müssen, doch weil er ein Psychopath ist, hat er sogar diesen Basistest nicht bestanden.
  • Ich weiß nicht, ob du jemals Videos gesehen hast, in denen Dario Amodei spricht. Ich kann beide wirklich nicht ausstehen, aber Dario scheint es fast als Hobby zu betreiben, Menschen mit unvorsichtigen Aussagen Angst zu machen, und seine Stimme klingt wie eine Imitation von Elizabeth Holmes.
    Nichts von dem, was er gesagt oder getan hat, lässt ihn wie eine vertrauenswürdigere Person erscheinen.

• Selbst wenn OpenAI-Modelle praktisch besser wären als die von Anthropic, würde ich sie nicht nutzen, weil ich Altman nicht unterstützen will.

  • Glaubst du, Amodei sei anders?
  • Wie viel reale Macht haben sie denn in der Welt? Gibt es Projekte, die Menschen wichtig sind, oder Ergebnisse, auf die jemand angewiesen ist?
    Ich frage mich, wie man überhaupt die Muße haben kann, sich um jemanden zu kümmern, der ungefähr sieben Ebenen über den Leuten steht, die die API bauen und betreuen, die man kauft.

• Ich habe letzte Nacht Kinder streiten hören. „Mein Papa ist riesig.“ „Mein Papa ist größer als ein Haus.“ „Nein, mein Papa ist größer als eine Achterbahn.“ „Ach ja? Mein Papa ist 50 km.“ „Du meinst lang?“ „Ja, mein Papa ist länger als deiner.“
  Das war so lustig. Selbst an einem guten Tag bin ich ungefähr 1,70 m groß. So scheinen auch Bewertungen zu funktionieren. Wir feiern hier 1,50-m-Riesen.

• Es wirkt wie Einhörner mit Raketenantrieb, die nur noch einander ansehen und gar nicht merken, dass die Erde längst weit weg ist.
  Sie werden uns alle umbringen oder sich gegenseitig umbringen. Zumindest machen sie die Welt nicht zu einem besseren Ort, wie versprochen.

  • Bei Dario habe ich stark das Gefühl von „Ich mache die Welt erst zu Asche und mache sie dann besser, versprochen“.

• Ein guter Zeitpunkt, sich die Gespräche noch einmal anzusehen, die ich mit gwern über oAI und Anthropic geführt habe: https://news.ycombinator.com/item?id=40816755 sowie die Prognosen von vor etwa 2 Jahren
  Unterm Strich scheint poetische Fachkompetenz heutzutage nicht mehr der Hauptfokus zu sein und könnte der Welt sogar geschadet haben. Wir sind vom Trainings-Scaling zum „Test-Time“-Scaling übergegangen, und persönlich mag ich diesen Namen nicht. Ilya scheint nicht nötig gewesen zu sein, aber ich bin wirklich neugierig, woran er arbeitet
  Meine Prognose, dass es vorteilhaft wäre, tief eingebettet, sehr wohlhabend und Teil der globalen Infrastruktur zu sein, scheint ganz ordentlich gewesen zu sein. Die Annahme, dass oAI/MS den Vorsprung von 2024 nutzen würden, um den Abstand weiter zu vergrößern, war falsch
  Über Coding als Produkt, das Wert und Verhalten steuert, haben wir beide nicht viel gesprochen, und das ist sehr interessant. Im Juni 2024 waren es wahrscheinlich noch etwa 6 Monate, bis sich in irgendeiner Form echte Fähigkeiten zeigen würden
  Beide scheinen gedacht zu haben, dass ein einzelnes Durchbruch-Unternehmen entstehen würde oder entstehen könnte. Ich hatte zwar vorgeschlagen, einen Korb zu kaufen, aber da GOOG, oAI und Anthropic im letzten Quartal/Jahr alle erhebliche Umsätze erzielt haben, ist das eindeutig nicht der Fall
  Der Bereich von Anthropic, den ich 2024 noch als frühphasig, heute aber als sehr wertvoll ansehe, ist die Gruppe für mechanistische Interpretierbarkeit (mechinterp). Bei veröffentlichten Arbeiten anderer Labs habe ich noch nichts gesehen, das qualitativ auch nur annähernd an Anthropic heranreicht
  Diese Gruppe ist klar in eine produktive Phase eingetreten, und ich denke, sie könnte sehr wohl einen dauerhaft tragfähigen strategischen Vorteil liefern, als Werkzeug für die Geschmacksentscheider, die das Schiff steuern. 2024 wirkte Interpretierbarkeit noch wie ein nahezu unlösbares Problem, aber jetzt scheint durch stetiges, schrittweises Abtragen viel mehr möglich zu sein

  • Mechanistische Interpretierbarkeit insgesamt ist derzeit komplett unterbewertet. Ich stimme zu, dass das Anthropic-Team die rigoroseste Arbeit macht, und jetzt ist auch Goodfire dabei
    Sie tun das, was dem biologischen Tracing von Gedanken in den Neurowissenschaften am nächsten kommt, und vom Arbeitsthema her ist das wirklich grobe Science-Fiction. Trotzdem habe ich den Eindruck, dass normale Leute überhaupt nicht mitbekommen, dass so etwas gerade passiert
    Kombiniert mit den Ideen, die im Paper zur „Universal Subspace Hypothesis“ untersucht werden, beginnt das, die Lücke von der Ingenieurarbeit zu eher philosophischen und spirituellen Bereichen zu überbrücken. Aber ich schweife ab

• Codex gtp-5.5 ist bei großen Projekten opus 4.7 weit überlegen

  • Ich bin stark der Ansicht, dass gpt-5.x bei großen Projekten deshalb gut ist, weil es intensiv auf das dedizierte apply_patch-Primitive trainiert wurde
    Die offizielle apply_patch-Implementierung ist gut designt. Es ist ein zweistufiger Prozess, der keine tatsächlichen Änderungen vornimmt, bis alle Dateien im Change-Set eindeutig sind. Fehlerfeedback vor dem Commit behebt Ankerprobleme gewöhnlich mit ein oder zwei zusätzlichen Versuchen
    Im Großen und Ganzen ist der Ablauf so etwas wie: „Datei A L1:154 lesen, Datei B L1:123 lesen, Versuch, Patch anzuwenden, Ankerfehler in A und B, Datei A L43:67 lesen, Datei B L50:74 lesen, Versuch, Patch anzuwenden, Patch erfolgreich, Kompilierung und Unit-Tests ausführen“
    In dieser Implementierung werden auch die aktuellen Zeilennummern zurückgegeben, an denen das Problem entdeckt wurde, daher ist das Feedback zu Ankerfehlern enorm hilfreich
    Techniken, die ganze Dateien ersetzen oder auf Suchen-und-Ersetzen setzen, sind in stärker isolierten Kontexten nützlich. Aber wenn man mehr als 20 Dateien refaktorieren muss, braucht man etwas wie apply_patch. Ansätze, die sich für das eigentliche Ersetzen auf bestimmte Zeilennummern stützen, sind in komplexen Editier-Szenarien völlig eine Sackgasse
    https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-apply-pa...
  • Ich mache dieselbe Erfahrung. Codex gtp-5.5 zeigt bessere Intuition, schreibt weniger Code und findet die exakt richtigen Stellen, die geändert werden müssen
    Trotzdem hat sich der Charakter von opus beim Übergang von 4.7 auf 4.8 stark verbessert. 4.7 war zu gefällig
  • GPT-5.5 ist der bessere Programmierer, aber Opus 4.8 ist immer noch der bessere Systemdesigner und Produktdesigner
    Codex neigt eher dazu, den Wald vor lauter Bäumen nicht zu sehen, ist aber deutlich besser darin, in großen Codebases umfangreiche Änderungen erfolgreich durchzuführen. Claude Code macht mehr Fehler, hat aber besseren Geschmack und versteht tolerante, elegante Softwareentwicklung besser
    Wenn man es sich leisten kann, würde ich empfehlen, beide abwechselnd zu nutzen
  • Das Problem bei Codex/GPT ist, dass es zu ausschweifend ist. Vor allem in JavaScript und Python gibt es viele Helferfunktionen, viele 1- bis 2-Zeilen-Funktionen, die nur an einer Stelle verwendet werden, und viele typ- oder proxyartige Objekte
    Ich gebe gezielte Anweisungen, um das zu vermeiden, aber trotzdem verbringe ich die Hälfte der Zeit damit, gegen diese Ausführlichkeit anzukämpfen
    Im Moment lege ich nur das Gerüst mit NotImpelmented für Funktionen/Klassen an, die ich sicher brauchen werde, und weise dann an, nur an dieser spezifischen Stelle zu implementieren. Es ist etwas besser, aber ich muss immer noch gegen Funktionsdefinitionen innerhalb von Funktionen kämpfen
  • Inwiefern denn? Im Code-Bereich von LM Arena liegt Opus 4.7 bei 1567 -/+ 7 und GPT-5.5 Codex bei 1505 -/+ 10. Ich benutze derzeit beide
    Meine jüngsten Erfahrungen neigen zu Opus, inzwischen eher 4.8, aber die Berichte, dass GPT-5.5 Codex besser sei, sind interessant genug, dass ich es weiter teste

• Ich denke inzwischen, es ist wichtiger, einen soliden Workflow und ein Verständnis dafür zu haben, wie das Modell, das man benutzt, arbeitet und was es kann, statt zwischen Firmen hin und her zu wechseln und der nächsten glänzenden Veröffentlichung hinterherzulaufen
  Ich habe gerade mein erstes großes Projekt mit Codex abgeschlossen, und es fällt mir schwer zu glauben, dass Claude viel besser sein könnte. Es mag ein wenig besser oder schlechter sein, aber inzwischen sind sie alle so gut, dass der Unterschied vom Nutzer gemacht wird

  • Wenn man lange genug in dieser Branche gearbeitet hat, ist daran überhaupt nichts neu
    Solche Debatten darüber, ob meine Technologieentscheidung besser ist als deine, führen wir schon ewig. Derselbe Kreuzzug, nur mit anderer Technologie
    Der Rat von heute ist derselbe wie vor 10, 20 oder 30 Jahren. Nimm das, was zu dir passt, und baue etwas Gutes
    In Wirklichkeit interessiert es niemanden, wie du es gebaut hast. Das gilt sowohl dann, wenn das Ergebnis gut ist, als auch dann, wenn es miserabel ist; und wenn es miserabel ist, kann man natürlich dem Tool die Schuld geben
  • Sowohl Anthropic als auch OpenAI haben derzeit starke Anreize, Vendor Lock-in zu schaffen. Gerade für große Nutzer halte ich die Fähigkeit, zwischen Unternehmen wechseln zu können, für ziemlich wichtig
    Im Moment sollte das nicht schwer sein, aber in Zukunft könnte es sehr viel schwieriger werden