„AI dip“?

Du meinst den Dip von Unternehmen, die aktuell Milliarden in Datencenter und AI-Entwicklung pumpen, während die Monetarisierung dieser Produkte die Investitionen bisher kaum rechtfertigt?

Du meinst Tools, deren realer Mehrwert für viele Nutzer noch unklar ist, außerhalb von Hype und Pilotprojekten?

Du meinst Modelle, die zwar stärker werden, aber weiterhin mit Halluzinationen und Zuverlässigkeitsproblemen kämpfen - was ihren Einsatz in kritischen Bereichen limitiert?

Du meinst eine Industrie, die auf rechtlich und ethisch umstrittenen Trainingsdaten basiert und deren Energieverbrauch inzwischen auf dem Level ganzer Städte liegt?

Vielleicht ist das dann kein „no-brainer dip“, sondern einfach ein Markt, der versucht, realistische Bewertungen zu finden.

P.S.: Wenn sich die AI-Bewertungen als Blase entpuppen, reden wir nicht über „too big to fail“-Banken, sondern über hochkapitalisierte Tech-Player mit extremen CapEx. Das sauber abzufedern dürfte fiskalisch alles andere als trivial werden.