00:18:28 · Philipp Müller
[00:18:28] S1: würde jetzt sagen, also ich glaube, was man sieht, also Anthropic kommt halt irgendwie drauf an, wie sie sich positionieren, sozusagen auch sozusagen wie verteidigbar ist sozusagen dann das nächste Claude Modell? Wie wie wie wie wie also sozusagen wie launcht die das? Gibt's da vielleicht immer immer immer längere Phasen, das irgendwie nur Staaten oder Großkonzerne nutzen dürfen, dass es nicht so schnell destilliert wird und gibt's irgendwie Einfuhrrestriktionen gegenüber chinesischen Models et cetera et cetera et cetera, ne? Also sozusagen, was ja alles irgendwie Margendruck rausnimmt und schaffen die das irgendwie auch in den Cloud Markt irgendwie halt reinzukommen, ne? Aber ich glaube, was man schon sieht und was, ich sag mal, so für die für die für die Branche ein gutes Zeichen ist, sagen wir's mal so, ne, ist halt, ich sag mal, diese die diese ganze Wertschöpfung als solche, von Model über sozusagen Rechenzentrum betreiben, Rechenzentrum bauen, die ganzen Sachen herstellen, die Du brauchst, Rechenzentrum zu bauen, wie GPU, Memory, die erzeugt eine hohe Wertschöpfung. Und und und sozusagen ist deshalb, also sozusagen ist nicht nicht offensichtlich, dass jetzt einfach sozusagen alles irgendwie morgen sich zusammenfällt, weil weil da weil die nicht alle nicht ausgelassen sind oder man die eigentlich alle gar nicht braucht oder sozusagen ich nur 90 Dollar verdiene für 100 Euro Dollar, die ich da sozusagen reinstecke. Mhm.
00:19:46 · Daniel Höpfner, Philipp Müller
[00:19:46] S2: Na ja, spannend. Also die Kalkulation, also die Kalkulation ist positiver, als ich dachte ehrlich gesagt. Ja. Ich dachte, das ist deutlich dünner für alle Parteien, aber das ist... Gut, wir gehen weiter. Wir haben nämlich noch son son son son krassen Kandidaten, Daytona und wir reden jetzt nicht irgendwie von dem vom von der Rennstrecke, sondern ein... Also ich kannte sie nicht, Du kanntest sie, glaub ich, ne? Wie hieß es, dass das neueste, schnellst wachsende Unicorn sind's auf jeden Fall schon mal? Wie lange haben Sie gebraucht, 100000000 RA zu erreichen? [00:20:20] S1: Genau, also ich glaube, in Kroatien gegründet, in San Francisco und haben in 4 Quartalen oder unter einem Jahr, glaube ich, sozusagen 100000000 Dollar AR geschafft und sagen zumindest selber, das ist jetzt irgendwie halt fast ist ever, also schneller als irgendwie and topic, schneller als Harvey, schneller als Cursor, die da irgendwie auch alle in 18 Monate irgendwie dahin kamen. Genau, also sehr, [00:20:47] S2: sehr Stimmt, genau.
00:20:48 · Philipp Müller
[00:20:48] S1: Genau, sagen alle noch mal geschlagen. Auch eine lustige Geschichte, gibt's irgendwie son Tweet von von dem Gründer, dass sie irgendwie auch erst was anderes machen wollten und irgendwie nur noch paar Monate Runway hatten irgendwie aufm Konto und alles kacke und schlecht und sie dann irgendwie gepimpflichtet haben, hin zu halt sozusagen Container Infrastruktur für Agents, also sozusagen alles, was ein Agent braucht, was eben nicht das Model ist, braucht ja irgendwie CPU, RAM, Data System, ne, also ein Computer, wenn Du so willst und nicht nur einen, sondern ganz, viele, weil Agents ja... Also erst mal gibt's davon viele und zweitens mal brauche ich davon im Post Training von von von den großen Labs irgendwie sehr, sehr viele, die genau das brauchen. Also irgendwie für den für den, ihre Aufgaben ausführen zu können, brauchen sie eben neben den Tokens, die irgendwie ausm GPU in der sozusagen Ecrypt Data Center kommen, auch sozusagen ganz viele virtualisierte Computer und die bietet hoch skalierbar und API Accessible Daytona an. Und somit waren sie eben in der Lage, mutmaßlich sozusagen, weil sie sagen mal viel Kunden natürlich aus aus aus den Labs haben oder sagen wir von von OpenAI oder Topic, die das eben nutzen, auch ihr Posttraining zu skalieren. Mhm. Also das heißt, ich, ne, ich sag gern Posttraining hab ich irgendwie sag mal meine meine meine hab ich meine Pre Trading war jetzt da und sag dann, pass auf, liebes liebes Model, ich geborene dir jetzt ein Computer, ich geborene dir jetzt irgendwie eine Hardness, also Tools und ein Browser, ein Terminal, File System, whatever und geborene dir Aufgaben. Ja, so was in der Richtung von, was man kennt, aus irgendwie den den Benchmarks.
00:22:21 · Philipp Müller
Und man kann sich relativ irgendwie nach Adam Riese überlegen, wenn ich 10000 Aufgaben gebe und ich ich lass die ja nicht nur einmal da durchlaufen, sondern wie ich sag mal zwanzigmal da durchlaufen, kann auch immer deutlich deutlich mehr sein, ich sag mal 200000 solcher Runs, die ich halt schnell hochskalieren muss, dann wieder vielleicht schnell runterskalieren will und das ist nur, also ist gar nicht jetzt im im Betrieb, wo ich sage, hier pass auf, lieber Daniel, dein Code macht jetzt irgendeine Aufgabe, sondern ist einfach nur in im Posttraining von von Code, wo das eben extrem schnell auch skalieren kann, wo ich dann, ne, und die Rede ist ja von 100000000 eher Run Rate, das heißt irgendwie halt 112, also ketzerisch wahrscheinlich könntest Du wahrscheinlich ein oder 2 Monate sein, wo ich halt irgendwie so 8000000 Umsatz hatte, so nach dem Motto und das das das könnte jetzt wahrscheinlich auch können wahrscheinlich ein, 2 Researcher irgendwie erzeugen, die das einsetzen.
00:23:16 · Daniel Höpfner
[00:23:16] S2: Okay, und sind jetzt die Kunden, von denen nur die Labs oder die die Post Training machen? Oder ist das auch ein Service, den halt irgendwann typische Enterprise Kunden nutzen? Also ich hab also ich hab verstanden, vielleicht mach ich mal so rum. Wenn ich ein son den Dienst betreibe oder einen AI Dienst betreibe oder irgend ein Trainingsset zusammenlaufen lasse und ich möchte, dass sozusagen meine Agenten irgendwas machen können. Die sollen im Web browsen können, die sollen Sachen sortieren können, sollen über irgendwelche Tools auf Software zugreifen können. Brauche ich so kleine virtuelle Computer, die halt wie son wie sozusagen so Bubbles sozusagen im Wasser schwimmen und dann, wenn der Job getan ist, platzen die und sind auch weg. Und davon brauche ich halt nicht 10, sondern idealerweise Hunderte parallel. Richtig? Genau. Und das ist sozusagen diese Wurzelmaschine, die es da geht, die kann ich dort infrastrukturmäßig sozusagen hoch runterfahren.
00:24:18 · S0
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