a16z schätzt 30 Millionen Entwickler auf 3 Billionen Dollar, was dem BIP Frankreichs entspricht. Internetnutzer: Mit ein paar Start-ups und großen Modellen wollen sie uns ersetzen? Wahnsinn!
Als ein Partner von a16z, einem der führenden Venture - Kapitalgeber, mit einem Lächeln die Rechnung für diese "Verwertung von Arbeitskräften" machte – nämlich die Weltbevölkerung der Entwickler auf 3 Billionen US - Dollar zu quantifizieren und diesen Wert mit dem BIP Frankreichs gleichzusetzen – malte er ein kapitalistisches Traumgesicht, in dem die KI - Programmierung die Produktionsverhältnisse revolutioniert und ungeheure Werte schafft.
Er sagte in einem Interview begeistert: "Es gibt weltweit etwa 30 Millionen Entwickler. Wenn man annimmt, dass jeder von ihnen einen Wert von 100.000 US - Dollar schafft … ergibt das insgesamt etwa 3 Billionen US - Dollar, was dem BIP Frankreichs entspricht". Er betonte ferner, dass diese Größenordnung "ungefähr auch dem Gesamtwert einiger Start - up - Unternehmen, die die Ökosystem der KI - Softwareentwicklung neu gestalten, plus den von ihnen verwendeten großen Basis - Modellen entspricht".
Er hat auch eine ganze Reihe radikaler Urteile über die "Subversion der Software durch Software": Die traditionellen Informatikkurse an jeder renommierten Universität könnten "Überbleibsel einer vergangenen Ära" werden; LLMs können COBOL, Fortran, CUDA - Kerne schreiben, und sogar "mit Agenten können Entwickler, die überhaupt nichts über CUDA wissen, diesen Code überprüfen und verbessern"; und es gibt einen Trend, der Entwicklern möglicherweise einen Schauer über den Rücken jagen lässt: Die Fähigkeit der Softwareentwicklung wandelt sich von einem "Arbeitslohn" in eine ständig token - basierte "Infrastrukturkosten".
Es muss jedoch darauf hingewiesen werden, dass a16z im Wesentlichen ein Investmentunternehmen ist, und seine Aussagen repräsentieren eher die Perspektive der Kapitalgeber. Wenn die menschliche Kreativität direkt in die finanzielle Größe des makroökonomischen BIP umgerechnet wird, ist es unvermeidlich, dass Zweifel und Ironie auftauchen. Ein Netznutzer kommentierte dazu: "Am Anfang werden die Branchenmitarbeiter einfach in einen Geldwert umgewandelt, dann wird die Produktion einiger Start - up - Unternehmen mit dem wirtschaftlichen Beitrag der gesamten Gruppe gleichgesetzt, und schließlich wird das BIP eines der sieben oder acht größten Länder der Welt als Begründung herangezogen – dabei hat er während des ganzen Prozesses ein selbstgefälliges Lächeln im Gesicht, und der Moderator lacht auch neben ihm …". Ein anderer Netznutzer wies darauf hin, dass diese optimistische Einstellung die Schlüsselprobleme ignoriert: "Helfenlos der Zeitentwicklung zuzusehen, ohne zu wissen, wie man sich anpasst, ist das nicht die größte Krise? Es wird behauptet, dass sich Entwickler keine Sorgen um ihr Überleben machen müssen, aber es werden keine echten Beweise vorgelegt … und es wird so sicher behauptet, es ist wirklich sprachlos".
Er hat von Anfang an die Menschen in einer Branche in einen Geldwert herabgesetzt, dann die wirtschaftliche Produktion einiger Start - up - Unternehmen mit der der Menschen gleichgesetzt und schließlich diesen Wert in die Größe des BIP eines der sieben oder acht größten Länder der Welt quantifiziert. Während des gesamten Prozesses hatte er ein selbstgefälliges Lächeln im Gesicht, und der Moderator lachte neben ihm. Ein Gruß an den "technologischen Feudalismus" – eine scheinbar antiutopische Zukunft, die sich überhaupt nicht um wirtschaftliche Substitution kümmert, und dennoch sind einige Menschen dafür aufgeregt! Das ist wirklich ironisch.
Helpless der Zeitentwicklung zuzusehen, ohne zu wissen, wie man sich anpasst, ist das nicht die größte Krise? Es wird behauptet, dass sich Entwickler keine Sorgen um ihr Überleben machen müssen, aber es werden keine echten Beweise vorgelegt … und es wird so sicher behauptet, es ist wirklich sprachlos. Bin ich verrückt?
Guido Appenzeller ist Partner bei Andreessen Horowitz (a16z) und konzentriert sich auf Investitionen in KI - Infrastruktur und aufkommende Technologien. Er war einst CTO der Data Platform Division bei Intel und CTO für Cloud und Netzwerke bei VMware und gründete mehrere Start - up - Unternehmen (wie Big Switch Networks und Voltage Security). Er hat reiche technische und unternehmerische Erfahrungen in den Bereichen Netzwerkvirtualisierung und Unternehmenssicherheit.
Dies ist die vollständige deutsche Übersetzung dieses Podcasts. Versuchen Sie, den ursprünglichen Sinn und die Details des Kontexts so gut wie möglich beizubehalten, damit Sie unabhängig entscheiden können: Handelt es sich hier um eine lohnende Produktivitätsrevolution oder um eine überhypte kapitalistische Erzählung? Wir laden Sie ein, nach dem Lesen Ihre Meinung im Kommentarfeld zu hinterlassen.
Die KI - Programmierungschance im Wert von 3 Billionen US - Dollar
Yoko Li: Sie haben erwähnt, dass die KI - Programmierung der erste echte Massenmarkt für Künstliche Intelligenz ist. Können Sie bitte näher erklären, warum dies eine aufregende Geschäftschance ist?
Guido Appenzeller: Ich bin tatsächlich der Meinung, dass die KI - Programmierung der erste echte Massenmarkt für Künstliche Intelligenz ist, schließlich fließen bereits große Investitionen in diesen Bereich. Die aktuelle Frage ist, wo der Wert liegt und warum wir uns daran beteiligen sollten.
Zunächst kann die KI - Programmierung wirklich enorme Werte schaffen. Es gibt weltweit etwa 30 Millionen Entwickler. Wenn man annimmt, dass jeder Teilnehmer einen Wert von 100.000 US - Dollar schafft – natürlich ist dieser Wert in den USA noch höher, da viele Menschen ein viel höheres Gehalt verdienen. Aber grob gesagt ist es in der Größenordnung von 100.000 US - Dollar. Dann würde die gesamte Entwicklergemeinde einen Wert von etwa 30 Millionen mal 100.000 US - Dollar, also 3 Billionen US - Dollar, schaffen. Das sind nur die professionellen Entwickler, es gibt auch andere Teilnehmer, die sich für die Entwicklung interessieren. Jetzt wird das Design zur obersten Priorität. Jeder Designer, Produktmanager und sogar viele Schriftsteller können Code schreiben. Dies hat sicherlich eine enorme Auswirkung.
Und wenn man sich den Wert von 3 Billionen US - Dollar ansieht, entspricht er ungefähr dem BIP Frankreichs – also dem Wert, den die gesamte Bevölkerung des siebten oder achten größten Wirtschaftsraums der Welt schafft. Es entspricht auch ungefähr dem Gesamtwert einiger Start - up - Unternehmen, die die Ökosystem der KI - Softwareentwicklung neu gestalten, plus den von ihnen verwendeten großen Basis - Modellen.
Yoko Li: Sie haben gesagt, dass die Software alles subvertiert hat, aber jetzt wird auch die Software selbst massiv subvertiert. Wie zeigt sich das in der Praxis?
Guido Appenzeller: Tatsächlich sehen, berühren und nutzen wir heute alles, was Software ist. Die Software hat die Welt subvertiert, und jetzt wird auch die Software selbst massiv subvertiert. Wir verwenden zunehmend Sprachmodelle, um Code zu schreiben und Software zu generieren. Aber das führt nicht zu einer Verringerung der Arbeitsplätze, sondern zu einer zunehmenden Softwareproduktion. Früher musste man SaaS - Dienste nutzen, um die Bedürfnisse von Hunderten oder Tausenden von Menschen zu befriedigen. Jetzt ermöglicht die KI - Programmierung es, Code und Software individuell zu schreiben. Beispielsweise habe ich mir speziell einen E - Mail - Filter geschrieben. Ich nutze das Sprachmodell nicht oft, um E - Mails zu beantworten, aber ich habe einen Filter erstellt, der Aufgaben wie das Gruppieren von E - Mails mit Tags erledigen kann. Natürlich nur für bestimmte E - Mails.
Yoko Li: Mit dem Aufstieg der KI - Agenten, wie wird sich der Entwicklungsprozess ändern?
Guido Appenzeller: Ich denke, die Antwort ist komplex, und es ist noch zu früh, darüber zu diskutieren. Ich glaube, in dieser KI - Revolution können wir derzeit noch keine vollständige Antwort geben. Jeder hat seinen eigenen Technologie - Stack und seinen eigenen Softwareentwicklungsprozess. Im Moment wird jeder Schritt in diesem Prozess subvertiert. Es ist nicht nur die traditionellen Entwickler, die Code schreiben, sondern auch jeder Teilnehmer in der Wertschöpfungskette wird subvertiert.
Was die subvertierten Bereiche der Programmierung betrifft, was mich am meisten beeindruckt hat, ist, dass die traditionellen Programmier - IDEs zunehmend mit Programmierhilfen oder Programmieragenten integriert werden, wie Cursor, Devins, GitHub Copilot und Claude Code usw. Diese KI - Entwicklungstools haben eine unglaubliche Umsatzsteigerung gebracht und sind fast der Bereich mit der schnellsten Umsatzsteigerung in der gesamten IT - Start - up - Geschichte. Es treten häufig Akquisitionen und Transaktionen im Wert von Milliarden von Dollar auf. Insgesamt ist es ein sehr dynamischer Bereich.
Yoko Li: Sie haben erwähnt, dass der grundlegende Entwicklungskreislauf (Planung, Codierung, Überprüfung) sich ändert. Glauben Sie, dass dieser Kreislauf in Zukunft noch existieren wird oder wird er grundlegend verändert?
Guido Appenzeller: Ich denke, es ist derzeit schwer, das Endergebnis vorherzusagen, aber vielleicht können wir etwas aus der ersten E - Mail der Welt lernen. Nachdem die erste E - Mail über das Internet verschickt wurde, konnte man ungefähr vorhersagen, dass in Zukunft Websites und ähnliche Dinge entstehen würden. Nehmen wir ein etwas weit hergeholtetes Beispiel: Wenn jeder sein Haus zum Vermieten anbietet und mit Hotels konkurriert, kann man ein weltweites Hotelgeschäft aufbauen – das ist Airbnb. Also denke ich, dass diese sekundären Effekte wirklich schwer vorherzusagen sind. Meine persönliche Vermutung ist, dass es in Zukunft immer noch Softwareentwickler geben wird, aber ihre Arbeit wird völlig anders aussehen.
Ehrlich gesagt werden die Informatikkurse an jeder renommierten Universität in die Vergangenheit gehören. Im Vergleich dazu unterscheiden sich die Dinge, die die besten Start - up - Unternehmen tun und ihre Entwicklungskreisläufe, völlig von denen, die an der Universität gelehrt werden.
Start - up - Unternehmen verwenden viele Agenten und geben ihnen Kontextinformationen über Prompts. Dies bedeutet, dass die gesamte Schaffungsperspektive auf ein höheres Abstraktionsniveau steigt, was zweifellos ein großer Sprung ist. Ich weiß nicht, wie der zukünftige Entwicklungskreislauf aussehen wird, aber ich habe den Verdacht, dass es möglicherweise mehr Entwickler geben wird, die den Ausführungszyklus der Planung beobachten.
Yoko Li: Mit zunehmender Aufgabe der Agenten, wie wird sich die Rolle der manuellen Überprüfung ändern? Müssen Menschen noch Code überprüfen oder können die Agenten das alleine erledigen?
Guido Appenzeller: Ich denke, die Agenten werden länger autonom funktionieren können. Aber wenn jemand ein komplettes ERP - System für sein multinationales Unternehmen schreiben möchte, würde ich es nicht glauben, dass allein die Agenten ein wirklich passendes Ergebnis generieren können. Ich denke, das Problem ist, dass die Modelle noch weit davon entfernt sind, vollständig autonom zu funktionieren. Aber aus einer anderen Perspektive haben das gesamte menschliche Team möglicherweise auch nicht alle Herausforderungen zu Beginn eines Projekts verstanden. Menschliche Entwickler müssen das Design, die Architektur und die Kosten usw. überprüfen und dann feststellen, dass es Probleme mit der ursprünglichen Planung gibt oder dass neue Herausforderungen auftauchen. Also denke ich, dass der Kreislauf weiterhin existieren wird, vielleicht wird sich die Zeitskala ändern, aber es ist wirklich schwer vorherzusagen.
Außerdem beobachten wir häufig ein weiteres Phänomen: Der Grad der menschlichen Beteiligung am Kreislauf wird immer geringer, stattdessen werden den Agenten Werkzeuge zur Verfügung gestellt, damit sie wissen, was sie tun sollen. Früher haben wir uns an die Entwicklungsdokumentation gehalten und den Agenten dann mitgeteilt, was sie tun sollen. Jetzt können die Agenten die API selbst aufrufen, um den Kontext zu füllen, was den Vermittler überflüssig macht. Nehmen wir die Validierung als Beispiel: Wenn ich früher Code geschrieben oder den Code anderer überprüft habe, war das erste, was ich getan habe, nicht die direkte Überprüfung. Ich mag es nicht, Code zu lesen, also habe ich zuerst einen Fork gemacht und versucht, den Code auszuführen. Wenn er nach der Änderung nicht funktioniert hat, habe ich ihn nicht weiter überprüft. Jetzt haben wir die Möglichkeit, den Agenten eine eigene Umgebung zu geben, um ebenfalls zu überprüfen, ob die Funktionen noch funktionieren, ob die Benutzeroberfläche normal aussieht und ob alle Anfragen erfolgreich verarbeitet werden können.
Alles in allem denke ich, dass die Agenten in ihrem heutigen Stadium wirklich eine eigene Umgebung brauchen, um ihre Aufgaben auszuführen. Früher habe ich mir oft kleine Tools geschrieben, wie kleine Skripte, um bestimmte Probleme zu lösen. Früher hätte ich für solche Tools sicherlich keine Unit - Tests geschrieben, schließlich war es nicht produktionsreifer Code. Aber jetzt kann ich mit den Agenten Unit - Tests einführen, um zu überprüfen, ob die Änderungen andere Funktionen beeinträchtigen. Dies ist sicherlich sehr, sehr wertvoll.
Yoko Li: Welcher Schritt in dieser Wertschöpfungskette hat die schnellste Wachstumsrate des wirtschaftlichen Werts? Was sind die Killer - Anwendungen der derzeitigen KI - Agenten? Und in welchen Bereichen wird der nächste Aufschwungpunkt liegen?
Guido Appenzeller: Ich spreche jedes Jahr mit über hundert Unternehmen über dieses Thema. Laut ihrer Rückmeldung ist die Anwendungsfall mit der höchsten Rendite derzeit die Migration von Legacy - Code. Google hat in diesem Bereich eine tolle Studie veröffentlicht, bei der alte Code in einem riesigen Code - Repository durch Java - Code ersetzt wurde. Dies klingt banal, aber diese Art der Behandlung von Legacy - Technologiestacks ist sehr wichtig. Beispielsweise die Umwandlung von Cobol oder Fortran in Java. Das Wort Cobol wird seit vielen Jahren nicht mehr erwähnt. Ich habe nur einmal Cobol - Code geschrieben, und das war in den 90er Jahren des letzten Jahrhunderts.
Jetzt können wir mit großen Sprachmodellen den Legacy - Code gemäß den von Unternehmen festgelegten Standards neu schreiben, und das funktioniert ziemlich gut. Laut meinen Beobachtungen und Gesprächen sagen die Unternehmen im Vergleich zum traditionellen Prozess, dass diese Methode schneller ist und dass sie auch die Anzahl der Entwickler einstellen. Ich kann nicht sagen, ob dies ein langfristiger Trend wird, aber es gibt in der Unternehmensumgebung viele langjährige Probleme, und mit einer kleinen Vorinvestition können große Infrastrukturkosten eingespart werden. Beispielsweise ist das Großrechnergeschäft ein vielversprechender Bereich. Diese Wende hat plötzlich die Migration von Legacy - Code stark vereinfacht. Die Fähigkeit zur Großrechnerprogrammierung ist auf dem Arbeitsmarkt sehr rar, aber jetzt können mehr Menschen diesen Code in natürlicher Sprache schreiben. Aus einer anderen Perspektive könnte es also möglich sein, dass die Legacy - Programmiersprachen auf der untersten Ebene wieder aufleben.
Außerdem bin ich sehr beeindruckt von der Stärke der Programmierhilfen – ich habe gesehen, dass sie CUDA - Kerne schreiben können, was eine sehr schwierige Aufgabe ist. Ich habe sogar versucht, mit einer Sprache zu experimentieren, für die es fast keine Trainingsdaten gibt, und das große Modell konnte immer noch die Struktur des Codes abstrahieren. Obwohl es noch nicht perfekt ist, denke ich, dass der Anwendungsbereich sehr groß und breit sein wird.
Yoko Li: Mit der zunehmenden Verbre