Überraschend! Sagt die KI die Börsenkurse korrekt vorher?

00:00:00: Herzlich willkommen bei Eriksen Geld und Gold, dem Podcast für die erfolgreiche Geldanlage.

00:00:07: Heute will mir einfach kein elegantes Intro einfallen. Es geht in dieser Podcastfolge darum,

00:00:14: dass sich die künstliche Intelligenz noch schneller entwickelt als gedacht. Insbesondere ein

00:00:20: Ereignis aus der letzten Woche lässt mich darauf schließen. Was das für Auswirkungen hat,

00:00:26: auch auf die Börse. Darum soll es also gehen. Legen wir los. Es ist zweifellos, absolut überraschend,

00:00:37: wie weit die Large Language Modelle wie ChatGPT und Co. heute sind. Ich hätte vor einem Jahr nicht

00:00:44: erwartet, dass wir da sind, da sein würden, wo wir heute sind und weil mir vermutlich die Fähigkeit

00:00:50: fehlt in exponentiellen Funktionen zu denken, werde ich auch in einem Jahr wieder total überrascht

00:00:56: sein. Wahrscheinlich schon in sechs Monaten. Es gibt aber etwas, was diese Modelle nach wie vor

00:01:03: nicht können, auch wenn der ein oder andere Erbauer oder Verfasser das zumindest andeutet,

00:01:11: es sei möglich, nämlich Börsenkurse damit vorherzusehen. All das, was hier immer mal wieder

00:01:17: neu auf den Markt kommt, das sind am Ende des Tages große Datenbanken und sie werden auch

00:01:23: besser. Sie sind aber noch nicht ansatzweise so, dass man wirklich deutlich sich entfernen würde

00:01:29: von einer Münzwurffahrscheinlichkeit. In Szenarien können Sie bereits ganz gut denken. Der Nachteil,

00:01:35: wenn allerdings in Szenarien gedacht wird, ist, dass erst im Laufe einer Entwicklung eine weitere

00:01:41: Entwicklung konkreter wird. Und das ist natürlich für mich nicht das, was ich unter Vorhersage

00:01:46: verstehe. Was sich ja vielleicht der ein oder andere wünscht und was sicherlich auch den Handel

00:01:51: an der Börse revolutionieren würde, weshalb ich mir auch noch nicht so sicher bin, ob es so schnell

00:01:57: geht. Am Ende des Tages ist die menschliche Psychologie wahnsinnig schwer zu antizipieren ist. Aber was

00:02:04: man sich eigentlich wünscht ist, zu sagen, man füttert dieses Modell mit Daten und kommt dann zu

00:02:09: einer relativ klaren Prognose, wo ACCY oder wo der Gesamtmarkt in drei in sechs in zwölf Monaten

00:02:18: steht. Wir werden zu Beginn dann über Wahrscheinlichkeiten sprechen. Die kann man auch heute

00:02:24: schon formulieren und je konkreter diese Wahrscheinlichkeiten werden, desto eher werden ja dann diese

00:02:30: Modelle selbst wieder miteinander konkurrieren, sofern sie nicht alle zum gleichen Ergebnis kommen.

00:02:35: Und dann sind wir mehr oder weniger bei einem algorithmusgesteuerten Handel, der findet allerdings

00:02:43: heute schon statt. Mehr als 50 Prozent des gesamten Volumens, welches an der Börse gehandelt wird,

00:02:48: wird von einem Algorithmus gesteuert oder zumindest mal initiiert. Das liegt auch daran,

00:02:56: dass ein Großteil dessen, was wir an täglichen Volumina sehen, keine langfristigen Investitionen

00:03:02: sind, sondern das ist aus unterschiedlichsten Ecken und mit unterschiedlichen Ansätzen spekulatives

00:03:09: Kapital mit einer überschaubaren Halte dauert. Deswegen kann man auch sagen, dass die Börse

00:03:15: früher und früher ist noch gar nicht so lange her, ich würde sagen 10, 15 Jahre noch zur Finanzkrise,

00:03:20: 2008 hat man immer so gesagt, die Börse schaut ein Jahr in die Zukunft. Heute geht es eigentlich

00:03:26: vermutlich um Zeitraum drei bis sechs Monate. Da sieht man auch bei den Analysten-Schätzung und

00:03:32: das sieht man auch bei vielen Bewegungen der Aktien. Das heißt also, dass die Analysten sich ebenfalls

00:03:39: auf einen kürzeren Zeitraum beschränken. Aktien, die also eine ganz günstige Prognose haben,

00:03:46: ihre Zahlen zu erreichen oder zu schlagen, laufen nicht nur gut, sondern laufen noch besser,

00:03:51: während Turn-Around immer schlechter funktioniert, weil die Börse sich fast nicht mehr dafür

00:03:57: interessiert, was in zwei Jahren sein wird. Das ist ein cheer unendlich langer Zeitraum, das kann

00:04:03: für Investoren natürlich auch Chancen bieten, aber es ist noch schwieriger geworden Turn-Around

00:04:09: im Depot umzusetzen. Schlicht und einfach deshalb, weil man nichts davon hat, wenn man selber den

00:04:15: Turn-Around sieht, die Börse muss es auch erkennen. Das ist aber nichts Neues, denn ich habe

00:04:20: sie ja schon mehrfach gesagt, Turn-Around kann man ins Depot packen, auf welche Art und Weise auch,

00:04:24: kann darauf spekulieren, es sollte aber nie die Mehrheit in einem Depot ausmachen,

00:04:28: ansonsten wird man, das hat man übrigens auch in der Vergangenheit nicht, man wird den Markt nicht

00:04:33: outperformen und deswegen ist das als natürlich ein Turn-Around Ansatz letztlich immer auf einem

00:04:39: Value-Ansatz basiert, eine Disziplin, die eh schon eine schwieriger Gewor- Schwierigere geworden ist und

00:04:48: ich hätte auch keine ganz großen Hoffnung, dass sich das in den nächsten Monaten ändert. Das kann

00:04:53: es aber durchaus mal wieder, darum soll es heute auch gar nicht gehen und wer sagt, was ist denn

00:05:01: das Entscheidende, was fehlt? Warum sprechen wir denn über die Entwicklung von KI? Ihr erinnert euch

00:05:07: vielleicht, dass ich hier immer wieder wahrscheinlich auch so ein bisschen um mich aus der Affäre zu

00:05:14: ziehen gesagt habe, wenn KI Wetter kann, dann wird KI wahrscheinlich auch Börse können. Ich habe die

00:05:21: unterschiedlichen Einflussfaktoren nie gezählt. Wetter ist wahrscheinlich noch chaotischer als

00:05:27: Börse. Dafür unterliegt Wetter aber keinen psychologischen Einfluss. Also zumindest nicht so weit wir

00:05:35: wissen. Mit Schrodinger's Katze und Quanten-Ebene vielleicht beeinflussen wir auf eine gewisse

00:05:42: Art und Weise auch das Wetter, aber das wäre momentan eher spekulativ. Also ich kann es euch

00:05:48: nicht sagen, aber so als Bild passt es vielleicht. Wetter, sehr viele Einflussfaktoren bis hin zu

00:05:54: dem brühenden Flügelschlag eines Schmetterlings, Börse, absolut betrachtet sicherlich weniger

00:06:01: Einflussfaktoren, dafür aber den ganz ganz großen, zumindest mal kurzfristig dominierenden

00:06:07: Einflussfaktor menschliche, psychische, Sorgen, Ängstenöte und so weiter. Natürlich auch in

00:06:12: Gear-Harp-Sucht, whatever, sucht euch eins aus. Und das macht es so wahnsinnig komplex. Jetzt muss ich

00:06:20: allerdings vielleicht das Bild verändern, denn offensichtlich kann KI viel schneller als gedacht

00:06:26: auch Wetter. In der letzten Woche gab es einen Blog-Eintrag von Google und ich lese euch jetzt mal

00:06:34: eine zusammenfassende Meldung durch, wer sich für sowas interessiert oder begeistern kann. Der kann

00:06:39: ja aufgrund dessen auch noch ein bisschen tiefer einsteigen, denn es gibt eine ganze Menge Plattformen,

00:06:44: die darüber berichtet haben. Vielleicht mag man sich mal auch den Original-Eintrag durchlesen. Es

00:06:49: ist gar nicht so komplex, denn am Ende des Tages ist es schlicht und einfach die Feststellung. KI

00:06:56: liefert beste Vorhersage für mehr als zwei Wochen im Voraus. Seit Jahren forscht es übrigens hier die

00:07:03: Quelle in diesem Fall heise.de, es gab aber auch noch einige mehr. Seit Jahren forscht Diebmeint von

00:07:08: Google an KI-generierten Wettervorhersagen mit minimalem Ressourcenverbrauch. Nun wurde der

00:07:13: nächste Meilenstein erreicht. Google's KI-Forschungslabor Diebmeint hat nach eigenen Angaben

00:07:18: eine auf KI-technik basierende Wettervorhersage entwickelt, die sogar die führende Technik

00:07:23: schlägt, die derweil im operativen Einsatz ist. Das hochauflösende Modell GenCast kann kleinräumig

00:07:29: das Wetter über einen Zeitraum von 15 Tagen besser vorhersagen als das europäische Zentrum

00:07:35: für mittelfristige Wettervorhersage EZMW. Erklären die Forscherinnen und Forscherinnen in einem

00:07:40: Blockeintrag. Meet Metnet 3 and Graphcast are deep learning models designed to generate more accurate

00:07:48: weather forecasts. Traditional methods work by simulating entire systems with hundreds of variables

00:07:53: interacting. In practice this means abstracting those variables into equations and then manually

00:07:59: coding them into algorithms. Our AI models take a different approach. They analyse past weather

00:08:05: data to learn cause and effect relationships between weather conditions. Gleichzeitig sei

00:08:10: für eine solche Prognose lediglich einer von Google's Tensor Prozessoren der fünften Generationen

00:08:16: nötig. Trainiert wurde GenCast mit Wetterdaten aus vier Jahrzehnten, die aus dem Archiv des EZMW

00:08:22: stammen und Jahre bis 2018 umfasst haben. Daraus habe das Modell globale Wettermuster gelernt,

00:08:28: schreibt Diebmeint. Getestet habe man die Leistungsfähigkeit dann an Daten des Jahres 2019.

00:08:34: In mehr als 97% der Fälle seien die dafür generierten Vorhersagen besser gewesen als die des

00:08:42: besten Vorhersagemodells, das beim EZMW für die Prognosen gegenwärtig eingesetzt wird. Während

00:08:49: daran aber ein Supercomputer stundengerechnet habe, brauche GenCast mit einer TPU nur etwa 8

00:08:56: Minuten. Der größte Fortschritt wurde demnach nun bei der Reichweite erzielt. Vor einem Jahr

00:09:02: erreichten die präziseren Prognosen lediglich zehn Tage. Vor allem ja reichten die präziseren

00:09:10: Prognosen lediglich zehn Tage in die Zukunft. So, wir haben es noch nicht live. Live,

00:09:17: schuldigung. Demnächst, ohne dass hier ein festes Datum genannt wird, sollen die Vorhersagen

00:09:24: in Echtzeit veröffentlicht werden. Und dann wollen wir mal sehen, wie gut sie wirklich sind. Denn am

00:09:30: Ende des Tages muss man natürlich sagen, 97% besser heißt ja noch nicht, dass es gut ist. Denn

00:09:36: bisher sind die 14 Tage Wettervorhersagen, das mag von Ort zu Ort differieren, katastrophals schlecht.

00:09:45: Es gibt sehr stabile, damit da war jetzt niemand einen Vorwurf. Meine Güte, das ist Forschung

00:09:50: natürlich auch immer seine Grenzen. Aber in bestimmten Wetterlagen, so wie im November oder

00:09:56: Dezember, vorher zu sagen, dass in Schleswig-Holstein das Wetter scheiße wird, fünf Grad und Nieselrahe

00:10:03: regen, ist nicht so schwer. Weil das Wetter hier immer so ist. Wir haben eine stabile

00:10:08: Schrottwetterlage. Dennoch ist der Weihnachtsmarkt ganz nett und wir hatten auch schon zwei Tage

00:10:13: Schnee, aber das ist nicht schwierig. Bei ihnen stabileren Wetterlagen ist es allerdings deutlich

00:10:19: schwieriger. Und ihr könnt es ja selber verfolgen. Wer hin und wieder aufs Wetter guckt, sei es nun,

00:10:25: weil es ihnen werteneulich gesagt, Senioren machen das immer. Ich mache das tatsächlich auch.

00:10:30: Ich habe als Kind schon die Wettervorhersage angerufen und heute gucke ich einfach drauf,

00:10:34: weil ich gerne draußen bin. Und ich kann sagen, ab dem 14. Tag, das ist nicht allzu gut,

00:10:43: um es vorsichtig zu formulieren. Und wenn das dann irgendwie mein 97 Prozent besser kann,

00:10:48: dann muss es immer noch nicht gut sein. Aber die Entwicklung, um die geht es. Und die ist rasant.

00:10:54: Die sind in vielen Bereichen so rasant. Und man könnte sicherlich, ich bin mir noch nicht mehr

00:10:59: ganz sicher, ich nehme das jetzt am Wochenende diese Folge auf. Übrigens Hinweis, Ritschi hat

00:11:05: mich gefragt, wie es ist, man kann nicht. Ich bin bei heute. Heute ist Dienstag und heute ist von

00:11:10: der Börse Stuttgart. Warte mal, ich habe es doch gerade gesehen, das Quiz. Also so ein Blogger-Event,

00:11:17: Blogger Quiz. Nein, das ist am Donnerstag. Am Donnerstag, schuldigung, 19 Uhr bis 20 Uhr 15.

00:11:24: Ich glaube, da sind mehrere Blogger mit am Start und haben da die Möglichkeit, komplett aufzufliegen,

00:11:34: sich lächerlich zu machen, weil sie von der Börse doch nicht so viel Ahnung haben, wie sie

00:11:37: vorgehen wollen. Also wer dieses Riscante unter Erfangen gerne begleiten möchte,

00:11:43: müsst ihr irgendwie mal googlen. Ich habe hier jetzt kein Link unten drunter. Findet ihr schon

00:11:48: Blogger-Event, Blogger-Quiz, Donnerstag, 19 Uhr bis 20 Uhr 15. Warum sage ich das? Je mehr von

00:11:55: euch kommt, desto besser vielleicht für mich. Ihr wisst ja schon, was ich weiß und was ich nicht

00:11:59: weiß. So, wie bin ich darauf gekommen? Genau den Fehler soll ich ja nicht immer machen. Ja,

00:12:04: genau, es hat sich, Entschuldigung, es entwickelt sich rasant und ob man sich Sorgen macht,

00:12:08: Das bringt wahrscheinlich am Ende des Tages auch nichts. Ich habe aber Sicherheitsalber. Für euch schon mal die drängendste Frage, die sich bei solchen Entwicklungen immer stellt, habe ich mal eben kurz nochmal gestellt, weil sich ja auch die Antworten ändern können.

00:12:21: Nämlich, das ist ja wahrscheinlich noch wichtiger als die Vorhersage von Börsenkursen. Ah ja, ich habe hier bei JetGPT ein neueses Modell nachgefragt. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit? JetGPT ist ja ehrlich.

00:12:31: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass KI das Ziel hat, die menschliche Rasse zu dominieren? Guck mal, ich habe nur Dominieren gesagt, nicht auszulöschen.

00:12:39: Und die Antwort ist, KI ist heute nicht bewusst oder zielgerichtet, dann kommen langfristige Risiken durch Fehlentwicklung, Forschung zu sicherer KI und so weiter.

00:12:49: Ich habe hier schön drum herum geredet, das habe ich aber auch sofort durchschaut und habe dann hier gesagt, prozentual ausgedrückt. Ja, wenn es unwahrscheinlich ist, aber deine Unwahrscheinlichkeit liegt immer noch bei 40%, das muss ich doch wissen.

00:13:04: So, prozentual, überhaupt JetGPT, es gibt keine definitive prozentuale, jetzt kommt es, Schätzung, kurzfristig in den nächsten 10 bis 20 Jahren ist die Wahrscheinlichkeit, dass KI die Menschheit bewusst dominieren will, kleiner 1%.

00:13:23: Aktuelle existierende KI-Systeme haben weder Bewusstsein noch eigene Ziele. Die Wahrscheinlichkeit eines derartigen Szenarios in naher Zukunft wird von den meisten Wissenschaftlern als gering eingeschätzt.

00:13:33: Da habe ich natürlich nochmal nachgehakt, ja, und langfristig die Entwicklung der Superintelligenz. Also Nick Bostrom von der Oxford University, was für ein geiler Jobtitel, existential risk expert.

00:13:50: Das hätte ich für mich gegeben, das hätte ich sofort studiert, ich hätte mir sogar richtig Mühe gegeben. Also, laut Nick Bostrom ist die Wahrscheinlichkeit eines existenziellen Risikos durch KI im Laufe der nächsten Jahrzehnte erheblich, wenn keine Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden.

00:14:10: Geschätzte Wahrscheinlichkeit 5 bis 10%, wenn unkontrolliertes superintelligente KI entwickelt wird. Na, das klingt doch schon irgendwie realistischer.

00:14:19: Elon Musk und andere Techniktechnologie-Pioniere, ob Elon das möchte, dass man ihn als einen von vielen Technik-Pionieren sieht, das weiß ich nicht.

00:14:30: Geschätzte Wahrscheinlichkeit nach diesen Pionieren 5 bis 15%?

00:14:49: Und das Future of Humanity Institute sagt, das Risiko einer KI getriebenen Katastrophe innerhalb der nächsten 100 Jahre, das ist langweilig, 1% bis 10%.

00:15:02: Da würde ich mal sagen, gibt es größere Risiken im Fakt. In den nächsten 100 Jahren gibt es definitiv größere Risiken dann für mich als KI, muss ich sagen.

00:15:11: Mehrheit der KI-Forscher AI Alignment-Umfrage existenzielle Risiken ungefähr 10% im Durchschnitt 5%, also kurzfristig, kleiner 1%, langfristig 5 bis 10%.

00:15:29: Dann müssen wir leben. Seien wir mal ganz ehrlich, die Wahrscheinlichkeit, das sind so einem Zeitraum, die Menschheit, selbst durch ihr eigenes Zutun sich abschafft, die würde ich höher als 5 bis 10% einstuben.

00:15:43: Das kriegen wir dann schneller hin als die KI.

00:15:46: So, worum? Weiter geht es. Und zwar, es gibt von Dileuth eine ganz interessante Studie. Da geht es um die Beschleunigung der KI-Transformation.

00:16:00: Und diese Studie hat beleuchtet, wie die Unternehmen weltweit generative künstliche Intelligenz nutzen, um neue Möglichkeiten zu erschließen, Innovationen voranzutreiben und so weiter.

00:16:12: Das Erstaunliche dabei, denn das ist natürlich alles Überschrift beziehungsweise Untertitel, wie soll man das auch sonst machen.

00:16:19: Das Erstaunliche ist, wie hoch mittlerweile die Ausgaben sind und wie viel es bereits bringt.

00:16:26: Nach einem anfänglichen Hype heißt es SORT, folgt eine Phase realistischer Erwartungen und gezielter Implementierung.

00:16:33: Unternehmen erkennen zunehmend das Potenzial von GNI für Produktivitätsteigerung, Kosten, Senkung und Innovation.

00:16:40: Zwei Drittel, 67 Prozent der befragten Unternehmen haben ihre Investitionen in generative AI erhöht,

00:16:48: während drei Viertel ihre Datenmanagement-Systeme verbessert haben, um die Grundlage für skalierbare KI-Initiativen zu schaffen.

00:16:56: Dennoch bleiben Herausforderungen, PIPAPÖ, aber das ist ein Wert, der war vor, ich müsste die Studie jetzt nochmal rausholen, von 2022 so viel niedriger.

00:17:09: Das heißt, dieser Prozess hin von ja, da entwickelt sich was, das müssen wir auch machen und der Vorwurf mag gar nicht immer gerechtfertigt sein,

00:17:21: aber es ist sicherlich, Geschwindigkeit ist nicht unsere Kernkompetenz, auch nicht auf industrieller Ebene.

00:17:28: Und dass wir trotz vielleicht eines Unternehmensumfeldes, welches mit Bedacht Entscheidungen trifft,

00:17:37: dass sich das trotzdem innerhalb von zwei Jahren entwickelt hat von einem Großteil der Unternehmen, die sagen, wir schauen uns das an,

00:17:45: wir halten das für eine Möglichkeit, wo wir zukünftig Potenziale generieren können,

00:17:51: dass quasi innerhalb von 24 Monaten 75 Prozent diesen Prozess durchlaufen haben, bis hin zu, wir passen unsere Systeme ganz konkret an.

00:18:02: Das ist für mich ganz bemerkenswert. Die Studie beweist, nein, beweist sie natürlich nicht, sondern sagt übrigens auch aus,

00:18:11: dass deutsche Unternehmen im internationalen Vergleich bei der Einführung von generativer KI führen sind.

00:18:19: 23 Prozent der Unternehmen haben mehr als die Hälfte ihrer KI-Experimente in die Produktion überführt, deutlich mehr als der globale Durchschnitt von 16 Prozent.

00:18:29: Zudem haben 74 Prozent ihre Cloud-Investitionen erhöht, um eine robuste Infrastruktur für zukünftige Projekte zu schaffen.

00:18:36: Die Hauptziele der KI-Einführung in Deutschland sind Produktivitätssteigerung, das geben 53 Prozent an,

00:18:42: Kostensenkung geben 35 Prozent an und Innovationsförderung 34 Prozent.

00:18:48: Das ist doch bemerkenswert. Die größten Hindernisse für deutsche Unternehmen sind der Fachkräftemangel, geben 35 Prozent an,

00:18:54: regulatorische Unsicherheiten, 30 Prozent und die Identifizierung geeigneter Anwendungsfälle, 25 Prozent.

00:19:00: Gleichzeitig zeigt sich das Unternehmen mit strategischem Fokus diese Hürden überwinden können.

00:19:05: So nutzen bereits 44 Prozent der deutschen Unternehmen generative KI für IT- und Cybersicherheitsanwendung

00:19:11: und 48 Prozent im Marketing, Vertrieb und Kundenservice.

00:19:15: Das ist sicherlich der Teil, der am schnellsten wachsen wird. Darum soll es aber heute nicht gehen.

00:19:20: Man könnte Ewigkeiten über die Weiterentwicklung der KI sprechen, aber es ist eine Weihnachtswoche

00:19:26: und ich habe ziemlich viel auf der Uhr, was ich zu einer separaten Folge machen möchte.

00:19:34: Das ist jetzt kein billiger Absell auf die nächste Folge, sondern etwas, was ich wirklich nur mal ans Herz legen kann.

00:19:43: Diese Entwicklung, die sehen wir überall. Und auch wenn ich mich in dem Fall ziemlich sicher wiederhole,

00:19:52: es gibt noch eine weitere Studie, nicht alle pack ich nicht alles heute rein,

00:19:58: State of AI Report 2024. Das ist eine Studie, die von Unternehmen kommt, die in KI in Frühform investieren.

00:20:12: Ich werde es dann noch ein bisschen genauer. Es ist eine Investmentfirma, die diese AI Reports rausbringt.

00:20:19: Es ist sehr interessant. Es geht dabei weniger aber um Technologie jetzt für mich,

00:20:24: sondern vielmehr um die Punkte, was kann diese Entwicklung aufhalten.

00:20:29: Wo ist das Bottleneck? Und egal wo du hin hörst, ob du die Berichte beziehungsweise des Research von den eigenen Unternehmen nimmst

00:20:39: oder externes Research, wir sprechen immer wieder über die fehlende Energie und die fehlende Energieinfrastruktur.

00:20:46: Und ich glaube, dass dieses Thema sicherlich bei vielen von euch angekommen ist,

00:20:51: weil ich es häufig genug gesprochen habe, aber es hilft nichts. Ich werde da nochmal rangehen,

00:20:59: einfach um es zu bekräftigen. Das ist ja keine Aufforderung in irgendeiner Art und Weise an der Börse tätig zu werden.

00:21:06: Aber es gibt so Trends, wo man im Nachhinein drauf schaut und sagt, das ist doch völlig offensichtlich,

00:21:14: was hätten sie denn sonst machen sollen? Und ich glaube, das ist so ein Trend.

00:21:18: Einige Aktien, über die ich hier lose gesprochen habe, haben sich seitdem extrem gut entwickelt.

00:21:24: Die Leser der Rendite-Spezialisten wissen das und viele von euch sind ja hier mit dabei.

00:21:30: Auch in solchen Werten nehme ich dann immer mal wieder Teilgewinne mit,

00:21:34: bei denen scheue ich mich wirklich selbst, wenn sie sehr steil laufen, das Ganze mitzunehmen,

00:21:40: weil ich Sorge habe, immer wieder, dass ein neuer Anteil von Marktteilen, von Anlegern,

00:21:47: dann für sich dann diesen Eye-Opener, diesen A-H-Effekt hat und sagt,

00:21:52: ich muss aber trotzdem mir einen Fuß in die Tür stellen. Ich wünschte mir,

00:21:56: wir bekommen bekämen wirklich nochmal eine Phase der Verzweiflung und des Untergangs an der Börse,

00:22:03: kommt eigentlich immer mal wieder, damit man die Position hier aufbauen kann zu günstigeren Bewertungen.

00:22:09: Aber bei einigen dieser Unternehmen und bei dem Trend als Ganzes sowieso, egal wie ich es drehe

00:22:18: und wende, die einzige Möglichkeit wäre, dass man sagt, Klaut, brauchen wir doch nicht so wie gedacht.

00:22:24: Zweite Möglichkeit wäre, KI doch ein bisschen gehypt alles.

00:22:31: Also KI, das wird sie wahrscheinlich doch nicht durchsetzen.

00:22:34: Danach sieht es nicht aus. Dritte Möglichkeit wäre, und am Ende des Tages hat jedes Investment ein Risiko,

00:22:40: dass wir entweder eine Energiequelle finden, die Kernfusionen,

00:22:48: wie weit sind wir davon noch entfernt, geschätzt irgendwas zwischen 10 und 30 oder 40 Jahren.

00:22:54: Ich kann es noch nicht sagen, aber wenn wir natürlich extrem effizient Energie nutzen könnten

00:22:59: und darüber hinaus Energie auch noch kostenlos zur Verfügung steht, dann verändert sich fast alles.

00:23:08: Die Energieinfrastruktur bräuchte man allerdings immer noch.

00:23:12: Dass das die nun durch die Luft übertragen wird, das ist vielleicht noch sehr viel weiter hin

00:23:17: und ist vielleicht auch ungesund für denjenigen, der in diesem Umfeld dann ist.

00:23:21: Also worauf ich hinaus möchte. Ich werde das nochmal separat aufgreifen.

00:23:25: Das klingt ein bisschen energy cheerleading, so ist es nicht gemeint.

00:23:29: Aber ich glaube, ihr könnt das schon ganz richtig einschätzen.

00:23:33: Fazit, offensichtlich entwickelt sich KI noch schneller als erwartet.

00:23:39: Ob es wirklich schon wetter kann, bleibt abzuwarten.

00:23:43: Schritte dahin sind offensichtlich gemacht, dass KI Börse kann,

00:23:48: aber es wird wahrscheinlich kommen. Das war es für heute. Bis zum nächsten Mal.

00:23:55: Herzlichen Dank für deine Aufmerksamkeit und dran denken, es ist Weihnachten.

00:23:59: Wenn du dir also die Zeit nehmen würdest, diesen Podcast jetzt zu abonnieren, sofern dir gefällt.

00:24:04: Dann freue ich mich darüber. Am allermeisten freue ich mich,

00:24:07: aber wenn wir uns beim nächsten Mal gesund und munter wiederhören.

00:24:10: Bis dahin alles Gute, dein Lars.

00:24:13: [Musik]