Lass uns über die Arbeitslosenquote am Freitag sprechen, über die Non-Farm-Daten reden wir nicht, das hat keinen Sinn. Die Arbeitslosenquote wird auf 4,5 % geschätzt, am Ende liegt sie bei 4,4 %. Auf den ersten Blick sind das sehr gute Daten, aber in Wirklichkeit handelt es sich um einen Bericht, der mindestens nicht optimistisch interpretiert werden sollte. Warum? Daten: Die Zahl der Arbeitslosen ist von 7,78 Millionen auf 7,5 Millionen gesunken, also um weniger als 280.000. Warum ist sie gesunken? Von den 7,78 Millionen Arbeitslosen sind 2,6 Millionen „wieder in den Arbeitsmarkt zurückkehrende Arbeitslose“, diese Zahl ist von 2,6 Millionen auf 2,34 Millionen gesunken, also um 260.000, was den Großteil des Rückgangs der 280.000 Arbeitslosen ausmacht. Was sind die Gründe für den Rückgang der „wieder in den Arbeitsmarkt zurückkehrenden Arbeitslosen“? Es gibt 2 Möglichkeiten: 1. Wenn die Marktteilnahme sinkt, bedeutet das, dass diese Arbeitslosen den Arbeitsmarkt verlassen haben und keinen Job mehr suchen, was ein schlechtes Zeichen ist. 2. Wenn die Marktteilnahme steigt, bedeutet das, dass sie einen Job gefunden haben, was ein gutes Zeichen ist. Daten: Im Dezember ist die Marktteilnahme am Arbeitsmarkt von 62,5 % auf 62,4 % gesunken, die Zahl der Personen, die nicht im Arbeitsmarkt sind, ist um 229.000 gestiegen. Fazit: Es handelt sich um einen Bericht über den Arbeitsmarkt, der mit Vorsicht zu genießen ist, und nicht um einen Grund zur Freude.

Der große Skeptiker Michael Burry und führende Persönlichkeiten der KI-Branche im Gespräch, zusammengefasst mit Opus4.5: Dies ist eine Podiumsdiskussion darüber, ob KI überbewertet wird, an der folgende Teilnehmer beteiligt sind: Michael Burry (Investor, der die Finanzkrise von 2008 vorhersagte und der KI skeptisch gegenübersteht) Jack Clark (Mitgründer von Anthropic, optimistisch über die Entwicklung von KI) Dwarkesh Patel (Podcast-Moderator) Patrick McKenzie (Moderator) Kernstreitpunkte Über den Fortschritt der KI: Alle Parteien stimmen zu, dass die Transformer-Architektur und die Skalierungsgesetze unerwartete allgemeine Fähigkeiten hervorgebracht haben. Jack betont: "Die heutige KI ist die schlechteste Version" – die Fähigkeit verbessert sich schnell, aber die politischen Entscheidungsträger verstehen das oft nicht. Über die Produktivität: Obwohl KI viele gängige Definitionen von "AGI" (Turing-Test, komplexes Denken) bestanden hat, hat der Arbeitsmarkt kaum Einfluss erfahren. Entwickler berichten von einer Produktivitätssteigerung von 50 %, aber die METR-Studie zeigt, dass die Effizienz nach der Nutzung von KI-Tools um 20 % sinken könnte. Dieses Paradoxon ist noch nicht gelöst. Über die Investitionsblase: Burry ist der schärfste Kritiker. Er weist darauf hin: Nvidia verkauft Chips im Wert von 400 Milliarden Dollar, aber die Einnahmen aus Endanwendungen der KI betragen weniger als 100 Milliarden. Technologieunternehmen verwandeln sich in kapitalintensive Hardwarefirmen, die Rendite auf investiertes Kapital (ROIC) sinkt schnell. Chips veralten alle paar Jahre, aber Vermögenswerte werden über einen Zeitraum von 20 Jahren securitisiert – das ist "selbstverschuldetes Unglück". Mit Buffetts "Aufzug"-Metapher: Wenn alle Konkurrenten KI nutzen, kann niemand einen nachhaltigen Vorteil erlangen, der Wert fließt nur zu den Verbrauchern. Über die Wettbewerbslandschaft: Keine Firma kann dauerhaft führend bleiben – Google, OpenAI und Anthropic wechseln sich ab. Burry glaubt, dass Nvidia und Palantir die "am meisten überbewerteten Unternehmen" sind. Über Risiken: Jack ist am meisten besorgt über die rekursive Selbstverbesserung von "KI, die KI entwickelt". Burry hingegen ist mehr besorgt über Infrastrukturprobleme und schlägt vor, dass die Regierung in kleine Kernreaktoren und die Modernisierung des Stromnetzes investiert. Wie sie KI nutzen Burry: Nutzt Claude, um Diagramme zu erstellen und Informationen zu suchen, muss aber die Daten manuell überprüfen. Dwarkesh: Sieht LLM als persönlichen Mentor und glaubt, dass es eine bessere Erfahrung als menschliche Mentoren bietet. Patrick: Nutzt LLM, um alle Diagramme für Präsentationen zu erstellen. Was ihre Meinung ändern könnte Burry: KI-Agenten ersetzen Millionen von Arbeitsplätzen; Einnahmen auf Anwendungsebene erreichen 500 Milliarden Dollar. Jack: Skalierung stößt wirklich an eine "Wand"; Durchbrüche im verteilten Training ermöglichen es Open-Source-Modellen, an der Spitze zu konkurrieren. Dwarkesh: Das Problem des kontinuierlichen Lernens wird gelöst; der Zeitrahmen für AGI wird weiter verkürzt.

Chen Ba🤪