Der Visionär von DeepSeek

Artikel von Gustav Theile

• 2Tage • 8 Minuten Lesezeit

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Hunderte Millionen Chinesen kehrten in dieser Woche in ihre Heimatstädte zurück. Die Pilgerreisen zu den Eltern oder Großeltern sind Jahr für Jahr die größte Migrationsbewegung der Welt. Für einen dieser Rückkehrer war es eine triumphale Heimkehr in die Stadt, in der er aufgewachsen ist: Liang Wenfeng, Gründer des chinesischen KI-Start-ups Deepseek.

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In Wuchuan, einer chinesischen Kleinstadt unweit von Hongkong mit rund einer Million Einwohnern, empfingen den Unternehmer große Banner, die ihn mit Vornamen ansprachen: „Ein herzliches Willkommen an Wenfeng, Stolz und Hoffnung unserer Heimatstadt!“, hieß es etwa. Oder auch: „Wenfeng kehrt mit großen Erfolgen nach Hause zurück und bringt neue Energie in die ländliche Wiederbelebung!“ So ist es auf Fotos zu sehen, die auf Wechat kursieren. Touristen kamen, um Fotos mit den Bannern zu machen. Vermutlich wollte sich der lokale Parteisekretär – so viel Spekulation sei erlaubt – die Gelegenheit nicht entgehen lassen, einen Teil des Ruhms auf die Stadt zu lenken. Wie Provinzpolitiker eben so sind.

Techkonzerne mit hohen Verlusten an Marktkapitalisierung

Hinter dem Deepseek-Gründer liegen spektakuläre anderthalb Wochen. Es begann damit, dass er am 20. Januar an einer Veranstaltung mit dem chinesischen Ministerpräsidenten Li Qiang teilnahm. Das allein war innerhalb Chinas schon ein Ritterschlag für ihn und sein Unternehmen. Doch Liang saß in der ersten Reihe, die Staats- und Parteimedien nahmen ihn prominent ins Bild, Li hörte ihm aufmerksam zu. Am gleichen Tag veröffentlichte er mit seinem Unternehmen das neueste KI-Modell.

Es brauchte dann etwas, bis die Bedeutung dieser Deepseek-Modelle im Rest der Welt ankam. Erste Tech-Newsletter schrieben ein paar Tage später über das Modell. Bis den Fondsmanagern und Analysten an der Wall Street klar wurde, dass Deepseek etliche ihrer Investitionshypothesen grundsätzlich infrage stellte, dauerte es noch ein paar Tage. Am vergangenen Wochenende braute sich dann ein perfekter Börsensturm zusammen. Prominente der Tech-Welt wie der Investor Marc Andreessen waren voll des Lobes. Erst sprach er von einem „großen Geschenk an die Welt“, später sogar von einem „Sputnik-Moment“ für die KI, wie einst im Weltraum-Wettrennen mit der Sowjetunion. Am Montag verloren die Techkonzerne an den Aktien rund eine Billion Euro an Marktkapitalisierung. Und das ist kein Übersetzungsfehler. Es waren tatsächlich 1000 Milliarden Euro.

Während der Rest der Welt in Panik geriet und verzweifelt versuchte zu verstehen, wer Deepseek eigentlich ist und wie belastbar die Modelle des Start-ups sind, spielte Liang an diesem Sputnik-Montag Fußball. Er habe sich in der Heimat mit einigen seiner alten Freunde und Klassenkameraden getroffen und ein bisschen gekickt, sagte ein früherer Lehrer laut einem sehr viel gelesenen Beitrag eines chinesischen Tech-Blogs auf Wechat. Liang, selbst Sohn zweier Grundschullehrer, soll schon damals durch seine mathematische Begabung aufgefallen sein. Sie führte ihn nach dem Gaokao, Chinas enorm wichtigem Uni-Eintrittsexamen, an die Zhejiang-Universität in Hangzhou, laut vielen Ranglisten die drittbeste des Riesenreiches. Dort studierte er Ingenieurwesen mit Fokus auf Informatik. Auch Deepseek hat seinen Sitz in Hangzhou.

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Ein ungewöhnliches Phänomen

Liang war in China bisher nicht sonderlich prominent. Die bekanntesten Unternehmer des Landes ziehen riesige Fangemeinden an oder posten ähnlich wie Influencer Banalitäten ihres Alltags. Doch von Liang ist bisher nicht einmal der genaue Geburtstag, sondern nur das Geburtsjahr 1985 bekannt, verifizierte Profile in den sozialen Medien finden sich gar nicht. In der vergangenen Woche gab es deshalb immer wieder Beiträge von Leuten, die behaupteten, Liang zu sein, aber schnell als Lügner enttarnt wurden. Zwei Leute, die das Team um Deepseek persönlich kennen und mit denen die F.A.S. gesprochen hat, sagen, er wolle die Aufmerksamkeit nicht.

Doch in der Szene waren er und sein Team durchaus ein Thema, sagt Jonas Andrulis, Gründer des deutschen KI-Start-ups Aleph Alpha. Ältere Modelle des Unternehmens seien „in der Community bekannt gewesen als gute, ordentliche Modelle“, als „eine vernünftige Option“ – aber eben nicht mehr. „Es war nicht so, dass man gesagt hätte: Man ist hier in eine Leistungsklasse vorgestoßen, die man nicht erwartet hätte.“

Liang und Deepseek sind in Chinas KI-Szene ein ungewöhnliches Phänomen. Die anderen Start-ups, die sogenannten KI-Tiger, haben große Investoren an Bord, meistens sind es Techkonzerne wie Alibaba oder Tencent. Sie setzen stark auf Anwendungen, wollen KI-Modelle schnell in Produkte umsetzen und nehmen dafür auch technische Abkürzungen in Kauf. Viele setzen ihre Modelle deshalb auf andere Open-Source-Modelle auf, etwa die Llama-Reihe des Meta-Konzerns.

Weniger Verbrauch, gleiche Leistung

Liangs Anspruch ist ein anderer, wie er im vergangenen Jahr in einem Interview mit dem chinesischen Tech-Medium 36KR.com deutlich gemacht hat. Das Gespräch, das auch heute noch lesenswert ist, ist einer der ganz wenigen Einblicke in das Denken von Liang und das Innenleben von Deepseek. Liang geht dort mit der eigenen Branche und der chinesischen Wirtschaft an sich kritisch ins Gericht. Dreißig Jahre lang habe man nur Geld verdienen wollen und nicht selbst zu Innovationen beigetragen. Liang dagegen gibt sich dort als KI-Idealist, der an vorderster Front der technologischen Entwicklung mitspielen will. Er verspricht, anders als etwa der US-Marktführer Open AI, der hinter dem bekannten KI-Modell ChatGPT steht, die Technologie weiterhin als Open Source anzubieten, also den Code der Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen. Er äußert sich patriotisch, aber mit viel Respekt für die technologischen Errungenschaften des Westens. Es entsteht jedenfalls nicht der Eindruck eines blinden Nationalisten, der jede Kritik an seinem Heimatland als persönlichen Angriff versteht. Davon gibt es in der Volksrepublik genug.

Die KI-Modelle von Deepseek zeichnet aus, dass sie zu sehr guten Ergebnissen kommen, die auf dem Niveau der neuesten Version von ChatGPT sind. Dafür benötigen sie aber nur einen Bruchteil der Rechenleistung, Kosten und Energie. Getestet wurde das auf Grundlage sogenannter Benchmarks. Andrulis war „etwas skeptisch“, als er das erste Mal von den Ergebnissen hörte. „Das muss man bei Benchmark-Ergebnissen immer sein. Ein Modell mit guten Benchmark-Ergebnissen ist noch lange keines, das in der Nutzung für unsere Kunden entscheidende Vorteile bringt.“

Doch dann testete Aleph Alpha, wie so viele andere KI-Fachleute auf der Welt, das Deepseek-Modell und integrierte es in seine eigene Infrastruktur. Andrulis findet: „Das ist ein starkes Modell, vielleicht für viele Herausforderungen das beste Open-Source-Modell.“ Die Behauptung, es sei besser als ChatGPT, sei „zumindest nachvollziehbar“. Die Ankündigung, Liangs Modell habe im Training um 97 Prozent weniger gekostet als die Modelle von Open AI, will der Aleph-Alpha-Chef aber nicht überbewerten. „Das war ein toller Marketingplan“, sagt Andrulis. Das Deepseek-Team habe ungefähr hundertmal so viele GPUs, die für die KI-Entwicklung essenziellen Grafikkarten, wie Aleph Alpha.

Ein hochkarätiges Team

Es scheint das zu sein, was den Unternehmer Liang auszeichnet. Er beherrscht das Marketing, ob in der Finanzbranche oder in der Künstlichen Intelligenz. Das wird etwa deutlich, wenn er über die Bedeutung von Open Source spricht. Es handle sich eher um ein „kulturelles Verhalten als ein kommerzielles Verhalten“. Schenken sei eine zusätzliche Ehre. „Ein Unternehmen, das dies tut, hat auch eine kulturelle Anziehungskraft.“ Gleichzeitig gilt das Mathematik-Genie von einst heute selbst als herausragender Programmierer, der weiterhin selbst an der Entwicklung beteiligt ist.

Und er schafft eine für das weiterhin hierarchisch geprägte China höchst ungewöhnliche Unternehmenskultur, zumindest wenn man Liangs Äußerungen Glauben schenkt. Es gebe keine Hierarchien und keine Abteilungsgrenzen, sagt er. Jeder könne jeden anrufen, sofern der andere auch interessiert sei. „Jeder hat seine eigene, einzigartige Wachstumserfahrung, und jeder bringt seine eigenen Ideen ein, ohne dass wir ihn drängen müssen“, sagt er. Deepseek sei ein „Bottom-up-Projekt“. Er stellt Doktoranden und andere Absolventen von Chinas besten Universitäten ein und hat so offenbar ein hoch motiviertes Team aufgebaut, dem er sehr viel Freiraum gibt. Insgesamt soll das Unternehmen weniger als 200 Entwickler haben, ist laut chinesischen Job-Portalen aber gerade dabei, viele weitere Leute einzustellen. Mehr als 60 Stellen sind offen.

Andrulis glaubt, dass es sich beim Team um „hoch bezahlte Wissenschaftler“ handelt. „Das ist ein stark ausgestattetes, hochkarätiges Team, das schon seit Jahren unterwegs ist. Die freuen sich jetzt sicherlich, dass sie der Party, die in den USA stattfindet, ein bisschen Wasser in den Wein gießen konnten.“

Datenschutzbedenken in Europa hinsichtlich Deepseek

Bis der Erfolg von Deepseek diese geopolitische Ebene erreichte, brauchte es nicht lang. Das Treffen Liangs mit Ministerpräsident Li Qiang, just am letzten Tag der Amtszeit des US-Präsidenten Joe Biden, leistete dazu seinen Beitrag. Es wirkte, als wolle China dem großen Konkurrenten eine lange Nase drehen. Biden hatte einen erheblichen Teil seiner Präsidentschaft darauf verwendet, die Volksrepublik bei Halbleitern und in der KI auszubremsen. Nun war es den Chinesen trotz dieser Sanktionen und mit vergleichsweise wenigen Nvidia-Computerchips einer älteren Generation gelungen, mit den USA mitzuhalten, und das auch noch zu viel geringeren Kosten.

Auch die ersten Vorwürfe ließen nicht lang auf sich warten. Da ist zum einen die Frage der Zensur. Auf Chinas drei „T“ – Tibet, Taiwan, Tiananmen – antwortet Deepseeks App gar nicht oder versuchte abzulenken. Es dauerte indes nicht lang, bis die Nutzer mit kleinen Tricks Möglichkeiten gefunden hatten, die chinesische Zensur auszutricksen und ausbalancierte Antworten zu erhalten. Und wer technisch bewandert genug ist, kann das Modell, das ja öffentlich verfügbar ist, selbst „hosten“ und entgeht der Zensur so ganz.

Open AI, der angegriffene Marktführer, erhob weitere Vorwürfe. Deepseek habe Modelle von Open AI verwendet, um seine eigenen zu trainieren, hielt das Unternehmen von der US-Westküste dem Unternehmen von der chinesischen Ostküste vor und erhielt unmittelbar Rückendeckung von Trumps KI-Koordinator. Dass viele Unternehmen das machen, ist in der Branche indes ein offenes Geheimnis. Und Open AI sieht sich selbst vielen Vorwürfen gegenüber, es mit dem Urheberrecht nicht so genau zu nehmen. Ein US-Cyber-Unternehmen stellte derweil Sicherheitslücken fest. Andere berichteten, Behörden und Konzerne würden ihren Mitarbeitern verbieten, auf die App zuzugreifen, aus Sorge vor dem Zugriff des chinesischen Staates. In China stellte man derweil Hackerangriffe auf Deepseek aus den USA fest. Und während China und die USA um die Technik kämpften, kamen in Europa Datenschutzbedenken auf, Italien sperrte die App gleich ganz.

Technologisch prinzipientreu

Dennoch könnte Deepseek Europa in die Hände spielen, glaubt Andrulis. „Für Europa ist das eine super Sache“, sagt der KI-Gründer. „Die beiden Großmächte schlagen sich gegenseitig die Modelle um die Ohren und sind dabei in einen Wettlauf eingestiegen, der sie sehr viel Geld kostet.“ Die Entwicklung des effizienten Modells R1 sei eine weitere Bestätigung, dass KI-Modelle für viele Anwendungsfälle zum austauschbaren Produkt werden, ein Trend, der nicht mit R1 begonnen habe und nicht damit aufhöre. „Ich würde wetten, in 12 Monaten will keiner mehr Deepseek R1 verwenden“, sagt Andrulis. Nicht weil das Modell schlecht wäre, sondern weil es nur eine Frage der Zeit ist, bis es vom nächsten Innovationssprung abgelöst wird.

Liang, der Fußball spielende Idealist, scheint sich vorerst nicht in das Haifischbecken der Geopolitik begeben zu wollen, sondern versucht, unter dem Radar zu bleiben. Leisten kann er sich das. Er ist im vergangenen Jahrzehnt reich geworden mit einem Quant-Fonds namens High-Flyer, in dem Algorithmen die Anlageentscheidungen treffen. Zeitweise verwaltete er damit mehr als 100 Milliarden RMB, umgerechnet rund 13 Milliarden Euro. Aus dem Unternehmen kamen regelmäßig hohe Spendenzahlungen an gemeinnützige Organisationen in China.

Schon in der Finanzszene profilierte sich Liang als technologisch prinzipientreu. Wer sich von den Algorithmen beraten lasse, der Technik dann aber nicht die Anlageentscheidung überlasse, sei kein wahrer Quant-Fonds, sagte er vor einigen Jahren in einer Rede. Jahrelang übertraf er mit seinem Glauben an die Algorithmen die volatilen chinesischen Indizes und profitierte damit indirekt von der Emotionalität der chinesischen Privatanleger. Manche Nutzer kommentierten deshalb in dieser Woche: Wenn all das Geld, das sie an der Börse verloren hätten, bei Liang und damit bei Deepseek gelandet sei, dann habe es sich wenigstens ein bisschen gelohnt.

Jonas Andrulis: „In 12 Monaten will keiner mehr Deepseek R1 verwenden“

Artikel von Alexander Wulfers

• 5 Std. • 5 Minuten Lesezeit

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Jonas Andrulis ist der Gründer des deutschen KI-Start-ups Aleph Alpha.© dpa

Herr Andrulis, das chinesische Unternehmen Deepseek hat die KI-Welt in Aufruhr versetzt und Anfang der Woche die Kurse abstürzen lassen. Wann haben Sie das erste Mal von Deepseek gehört?

Schon vor langer Zeit. Das Modell R1 ist ja eine ganz junge Veröffentlichung. Aber es gab zuvor auch schon Modelle, die dann Version 1, 2 und so weiter hießen. Die sind in der Community bekannt gewesen als gute, ordentliche Modelle.

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Ordentlich klingt nicht nach Spitzenklasse.

Genau, das waren sie auch nicht. Sie waren vorne mit dabei als eine vernünftige Option. Aber es war nicht so, dass man gesagt hätte wie jetzt: Man ist hier in eine Leistungsklasse vorgestoßen, die man nicht erwartet hätte.

Aber jetzt ist es so? Was haben Sie gedacht, als Sie das Modell angesehen haben?

Als ich die ersten Benchmark-Ergebnisse gesehen habe, war ich etwas skeptisch. Das muss man bei Benchmark-Ergebnissen immer sein. Es gibt einige akademische Veröffentlichungen, in denen auch große Modelle mit guter Reputation 30 Prozent schlechter abschneiden, wenn man nur die Reihenfolge der Antworten in einem Multiple-Choice-Test umdreht. Ein Modell mit guten Benchmark-Ergebnissen ist noch lange keines, das in der Nutzung für unsere Kunden entscheidende Vorteile bringt.

Sie bieten über Ihre Plattform Pharia Zugang zu verschiedenen KI-Modellen an. Kann man darüber jetzt auch Deepseeks Modell R1 nutzen?

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Wir haben das Modell schnell in unser Ökosystem integriert. Unsere Firmenstrategie ist, Modelle anderer Unternehmen um unsere eigenen Innovationen zu erweitern. Wir haben R1 dann sofort auf unserer Infrastruktur eingerichtet, bisher nur intern, und damit ein bisschen herumgespielt. Wir nennen das „vibe check“. Da schauen wir, wie das Modell in den typischen Situationen reagiert, die wir bei unseren Kunden haben. Da haben wir schon gemerkt: Das ist ein starkes Modell. Vielleicht ist es für viele Herausforderungen das beste Open-Source-Modell. Einige behaupten ja, es sei besser als Claude von Anthropic oder ChatGPT von OpenAI. Diese Behauptung ist zumindest nachvollziehbar.

Und die Kunden fragen das nach?

Ich gehe davon aus, dass natürlich Kunden das nutzen wollen, und dass es auch Sinn macht, das zu nutzen. Eines der Designprinzipien unserer Umgebung ist, dass ich für jeden Schritt in einer komplexen Wertschöpfungskette evaluieren kann: Welches Modell ist das beste? Und jede Integrationsarbeit auch bei Modellwechsel erhalten bleibt.

Kennen Sie den Deepseek-Gründer Liang Wenfeng?

Persönlich kenne ich ihn nicht.

War denn der Name in der Szene ein Begriff?

Es ist ja nicht nur der Gründer. Dahinter steht ein Team. Auf dem Forschungspapier stehen mehr als 100 Autoren. Liang Wenfeng hat da eine gewisse Rolle als Gallionsfigur. Aber das Team war bekannt und hatte mit dem letzten Deepseek-Modell bereits einen Achtungserfolg erzielen können.

Wie viel Austausch gibt es da? Wie abgeschottet ist die chinesische KI-Szene von der westlichen?

Die Szene fühlt sich wie eine große globale Gemeinschaft an. Auf Konferenzen und in Online-Communities gibt es einen regen Austausch. Es ist aber auch so, dass es hier um sehr viel geht und die Firmen zum Teil dann Dinge geheim halten wollen bis hin zur Täuschung in der Außendarstellung. Vielleicht will man nicht, dass bekannt wird, was man für Trainingsdaten verwendet hat. Vielleicht hat man auch, wie es anscheinend viele Teams machen, die Modelle so trainiert, dass sie die gängigen Benchmark-Tests auswendig lernen. Über so etwas spricht man lieber nicht. Es geht ja für jeden Gründer in den Finanzierungsrunden solcher gehypten KI-Start-ups um lebensverändernde Dimensionen.

Was heißt der Erfolg von Deepseek für Europa? Erst haben uns die Amerikaner abgehängt, jetzt auch die Chinesen.

Für Europa und speziell für uns ist das eine super Sache. Die beiden Großmächte schlagen sich gegenseitig die Modelle um die Ohren und sind dabei in einen Wettlauf eingestiegen, der sie sehr viel Geld kostet. Deepseek hat ja auch gezeigt, wie günstig das Training von R1 war.

Ungefähr drei Prozent der Trainingskosten von Open AI.

Natürlich hat es mit der Nachricht die Wirkung, die es erzielen wollte, auch erzielt. Das war ein toller Marketingplan. Andererseits muss man bedenken: Die 100 Autoren, die an der Entwicklung mitgewirkt haben, sind alles hochbezahlte Wissenschaftler. Das Deepseek-Team hat ungefähr hundert Mal so viele GPUs wie Aleph Alpha…

Das sind die teuren Grafikkarten, die für die KI-Entwicklung essentiell sind.

Das heißt, das ist ein stark ausgestattetes, hochkarätiges Team, das schon seit Jahren unterwegs ist. Die freuen sich jetzt sicherlich, dass sie der Party, die in den USA stattfindet, ein bisschen Wasser in den Wein gießen konnten. Für uns ist das alles eine Bestätigung dessen, was wir seit Jahren erwartet haben.

Inwiefern?

Modelle werden immer effizienter. Das ist jetzt nicht der erste Schritt auf diesem Weg. Das ist auch schon in der Vergangenheit passiert. Und es wird in der Zukunft weiter passieren. Diese Entwicklung ist ungebrochen. Wir werden vielleicht in diesem Jahr Llama 4 sehen, das nächste Open-Source-Modell von Meta. Für uns ist das eine Bestätigung, dass bei den Aufgaben, die Sprachmodelle heute schon gut können – E-Mails beantworten, einfache Programme schreiben –, die Modelle eine „commodity“ sind, ein austauschbares Produkt. Man kann da einfach verschiedene kostenfreie Modelle nutzen. Und das machen wir für unsere Kunden möglich. Wir feiern jetzt alle Deepseek. Ich würde wetten, in 12 Monaten will keiner mehr Deepseek R1 verwenden. Für Europa heißt das: Wir müssen hier nicht Milliarden investieren, um denen hinterherzulaufen. Gäbe es jetzt ein Aleph-Alpha-Modell, das genauso gut wäre, würde das für unsere Kunden keinen Unterschied machen.

Wirklich? An Deepseek gibt es einige Kritik. Die Antworten unterliegen der chinesischen Zensur. Gerade erst gab es einen Daten-Leak. Ist das nicht ein Problem auch für Ihre Kunden? Aleph Alpha wollte doch immer die sichere Alternative zu den ausländischen Anbietern sein.

Eine der Innovationen, die wir vorantreiben, ist die Möglichkeit, Modelle zu modifizieren. Das ist relevant, wenn ich mein unternehmenseigenes Wissen verwenden möchte oder das Modell in einer Sprache erweitern möchte, die es nicht gut beherrscht. Das können wir besser als alle anderen. Unsere Kunden sind Unternehmen. Die sind sich sehr bewusst, welche ideologischen Beeinflussungen die US-Modelle mitbringen und welche die chinesischen Modelle. Unsere Kunden wollen diese Modelle oft vor allem sicher im eigenen Hoheitsgebiet betreiben. Das macht unsere Technologie möglich. Man kann die Modelle damit sogar ganz ohne Internetanbindung betreiben.

Wie schätzen Sie die chinesische KI-Szene insgesamt ein?

Da kommt einiges auf uns zu. Das Ganze hat angefangen mit dem Artificial Intelligence Development Plan 2017. Damals hat China gesagt: KI wird die Welt stärker prägen, als wir vielleicht vorher gedacht hatten. Wir legen jetzt erst mal 150 Milliarden Dollar zur Seite, um diese Zukunftstechnologie zu dominieren. Das trägt jetzt Früchte, das werden wir sehen. Natürlich wird geklaut, natürlich wird getäuscht. Natürlich werden alle Tricks verwendet. Aber auch die amerikanischen Techkonzerne sind kompromisslos, wenn es darum geht, Regeln zu umgehen oder zu brechen, um den eigenen Vorsprung zu sichern.

Hans-Jürgen Brandt3 Std.

Aleph Alpha ist noch nicht börsengehandelt und basiert lt. Internetauftritt auf den Grund-Algos von OpenAI.  Der Kommentar ist nicht unbedingt geprägt neutraler Analyse.  Alle diese KIs sind bisher kaum mehr als Beta-Versionen, d.h. die Nutzer werden zu Testern. Oder kennt einer eine korrekte KI Thesaurus, Übersetzung, Bildbearbeitung?

9

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- JW

j w2 Std.

Die Lottozahlen für nächstes Wochenende wären gut, wenn  man schon solche Weitsicht hat. Übrigens ! Ich hätte diese mir von deutschen Firmen bei der Energie- und Antriebswende gewünscht ! Ihr macht das schon. Fröhliche Kernschmelze wünsch ich

8

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user-a7rgj83ht23 Std.

Heute will auch keiner mehr ein 12 Monate altes Modell von Meta oder Open AI verwenden... Wo ist jetzt hier die Nachricht?

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Huang Bin4 Std.

da, so viel Arroganz, so viel Eifersucht, Wo ist AI von Deuschland? In 12 Monaten, es wird R2, R3..., !

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Herr Müller2 Std.

Lustig ich kennen niemanden der das nutzt, wozu auch ? Braucht kein Mensch.

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user-9eur0bifij1 Std.

Dasselbe wurde vor mehr als 100 Jahren bezüglich dem Automobil gesagt.

2

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OS

Olaf Stechow34 Min.

Irrtum ich nutze KI täglich und erleichtere mir damit etliche Arbeiten.  Hoffe es geht bald schneller und besser.

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Herr Müller3 Std.

Ich wüsste nicht einmal wozu die App gut sein soll, ich brauche sowas nicht

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Bernd Schichter3 Std.

Tja die Leute von heute wollen mit ihrem Radio , Smartphone oder Fernseher sprechen. Lieber KI Bilder am Rechner erzeugen als in die Natur zu gehen und ein echtes Bild zu knipsen. Hinterm Steuer sitzen und sich fahren lassen und einparken ebenso. Die Liste ist lang. Gesundheitswesen , Bankwesen , Militär etc.

4

3

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AH

Alex HM3 Std.

Da du nicht weißt, wozu die App gut sein soll, kannst du auch nicht entscheiden ob du sowas brauchst ;)