KI ist nicht Strom, sondern eher wie ein Aufzug: Warum ist die Tatsache, dass man sie "nicht nutzen kann", ein wichtiges Signal?

Am 13. Dezember 2025 ist die neueste Podcast-Folge von a16z, „AI Eats the World“, online gegangen.

Der Technologietrends-Analyst Benedict Evans (ehemaliger Partner von a16z) und der a16z-Partner Erik Torenberg fragen zu Beginn: Ist KI nur eine weitere Plattformverschiebung oder wird sie wie Elektrizität und das Internet eine grundlegende, universelle Technologie, die die Welt neu schreibt?

Klingt sehr grandios. Aber der echte Widerspruch liegt woanders: Die Konzernen kämpfen um Rechenleistung, stellen Teams zusammen und bauen Superfabriken, während die Normalbürger sich nicht einmal vorstellen können, was sie täglich mit KI anfangen sollen.

Das liegt nicht an Faulheit oder Unkenntnis der Technologie.

Evans meint: Die KI ist nicht zu schwach, sondern sie ist noch kein alltägliches Werkzeug. So wie bei einem Aufzug: Du musst ihn aktiv betreten und eine Taste drücken, damit er dich nach oben bringt.

In diesem Gespräch sollen drei aufeinander aufbauende Fragen beantwortet werden:

Warum haben 900 Millionen Menschen sich registriert, aber sich nichts vorstellen können, was sie damit tun sollen?

Warum ist die KI so leistungsfähig, aber noch kein alltägliches Werkzeug?

Wer wird den nächsten Zugang gewinnen?

Schließlich stellt Erik die Frage, die viele Menschen vermeiden: Was muss passieren, damit KI wirklich als transformativer als das Internet angesehen wird?

Abschnitt 1 | 900 Millionen Nutzer, 95 % können sich nichts vorstellen, was sie damit tun sollen

ChatGPT öffnen, heißt noch nicht, dass man KI nutzt.

Eine oft übersehene Tatsache: Die Nutzungsrate von KI-Werkzeugen hinkt weit hinter der Registrierungsanzahl zurück.

ChatGPT hat bereits 800–900 Millionen wöchentliche aktive Nutzer und ist das am häufigsten besuchte KI-Werkzeug weltweit. Aber die echten Zahlen sind noch schlimmer: Nur 5 % der Nutzer zahlen, und der Anteil der täglich aktiven Nutzer liegt unter 15 %. Das heißt, die meisten Menschen probieren es aus und gehen dann.

Das liegt nicht daran, dass das Produkt schlecht funktioniert, sondern daran, dass die Nutzer sich nichts vorstellen können, wofür sie es nutzen sollen.

Evans sagt, dass der Zustand dieser Nutzer typisch ist: Sie kennen es, haben es benutzt, haben ein Konto, aber in dieser und der nächsten Woche fallen ihnen einfach keine Verwendungsmöglichkeiten ein.

Das ist eigentlich eine andere Form des Cold-Start-Problems. Die Technologie ist bereit, die Nutzer sind da, aber die Anwendungsfälle sind noch nicht bereit. Im Vergleich dazu mussten Elektrizität, Telekommunikation, Suchmaschinen und soziale Netzwerke alle den Übergang von der Neugierde zur Abhängigkeit durchmachen. Bei ChatGPT bleibt die Retentionsrate nach der ersten Nutzung stecken, und die meisten Menschen nutzen es danach nicht mehr.

Das ist nicht ein Problem eines einzelnen Modells. Claude, Gemini und Grok stehen vor ähnlichen Engpässen.

Der Grund liegt darin: Den meisten Menschen fehlt nicht ein Konto, sondern ein Nutzungszweck; nicht das Verständnis der Funktionen, sondern konkrete Anwendungsfälle.

Die KI ist bereits sehr leistungsfähig, aber die Nutzungshabits sind noch nicht etabliert.

Abschnitt 2 | KI fehlt nicht die Leistung, sondern das Menü

Wie kann man also die Menschen dazu bringen, KI zu nutzen?

Jeder echte technologische Sprung beginnt nicht mit einer stärkeren Leistung, sondern mit einer veränderten Interaktionsweise.

Benedict Evans weist darauf hin: Die heutige KI wird fälschlicherweise als eine Plattform-Upgrade angesehen, aber eigentlich ist es eher eine Umgestaltung der Benutzeroberfläche. So wie Excel für die Finanzierung, Photoshop für das Design, der Browser für das Internet, das iPhone für das Mobile … Der echte Wendepunkt liegt nicht in der Technologie selbst, sondern darin, wie die Menschen sie nutzen beginnen.

Aber die allgemeinen Large Language Models wie ChatGPT, Claude und Gemini bleiben noch immer auf der Stufe des Eingabefelds für Hinweise. Eine allgemeine Chat-Oberfläche, ein für alle Menschen unklarer Befehlseingang. Sie sehen aus wie ein Produkt, aber eigentlich sind sie eher eine Hülle um eine API und verlangen, dass die Nutzer jedes Mal von Grund auf überlegen müssen, was sie tun wollen.

Das heißt nicht, dass KI nutzlos ist, sondern dass noch niemand den Nutzern gezeigt hat, wie sie es nutzen sollen.

Evans erwähnt ein klassisches Beispiel:

„Damals wurde Microsoft Office als die Hülle von Win32 bezeichnet. Die meisten Funktionen wurden vom Betriebssystem im Hintergrund verarbeitet, und die Nutzer mussten nur auf einfachen Oberflächen auf Buttons klicken, um komplexe Vorgänge abzuschließen, von denen sie nichts wussten und auch nicht wissen mussten.“

Die heutige KI hat diesen Schritt noch nicht geschafft.

Evans weist darauf hin: Wir sagen, dass KI alles kann, aber genauer gesagt erfordert KI, dass du alles selbst weißt.

Deshalb machen so viele KI-native SaaS-Anbieter das Gleiche: Sie verpacken die allgemeine KI in konkrete Buttons und definieren die Aufgaben für die Nutzer. Evans sagt, dass diese Unternehmen einfach einen Teil der Funktionen von Oracle, Excel und E-Mail neu implementiert haben.

Abschnitt 3 | Wo liegt Claudes Verlust? Nicht in der Leistung, sondern im Zugang

Wenn man nur die Leistung betrachtet, wären viele Schlüsse genau umgekehrt.

Bei den gängigen Benchmarks sind die Unterschiede zwischen Claude, GPT und Gemini so gering, dass sie vernachlässigt werden können. Bei einigen Aufgaben ist Claude sogar stabiler, zurückhaltender und menschlicher. Aber die Realität ist: ChatGPT ist fast zum Synonym für KI geworden, während Claude fast niemand nutzt.

Warum? Weil die Modelle zu Waren werden, und die Distribution ist die knappe Ressource.

Wenn die Leistung der Modelle ähnlich ist, werden die Nutzer sich nicht die Mühe machen, zu vergleichen, sondern nutzen einfach das erste, das sie sehen. So war es auch mit Firefox und Chrome. Firefox ist nicht schlecht, aber Chrome hat den Zugang erobert. Wenn die Leistung ausreicht, ist der Zugang wichtiger.

Deshalb hat Claude in der Entwicklergemeinde ein ausgezeichnetes Image, aber die normalen Nutzer wissen davon fast nichts. Nicht weil es keine guten Modelle braucht, sondern weil sie es einfach nicht aktiv suchen.

Die 800–900 Millionen wöchentlichen aktiven Nutzer von ChatGPT sehen aus wie eine Barriere, aber eigentlich haben die Menschen es nur zuerst genutzt. Sobald sich der Zugang ändert, etwa bei Suchmaschinen, Browsern oder Betriebssystemen, können die Nutzer schnell wechseln.

Mit anderen Worten, ChatGPTs Vorsprung liegt nur darin, dass es zuerst da war, nicht darin, dass es wirklich fest etabliert ist.

Evans Schlussfolgerung ist: Der Wettbewerbsvorteil von KI-Produkten liegt nicht in den Modellparametern, sondern im Standardzugang.

Und das ist der nächste entscheidende Moment für KI

Abschnitt 4 | Der echte Moment: Wenn du es das dritte Mal öffnest

Wann dieser entscheidende Moment kommt, weiß niemand.

Wir wissen nichts über die Leistung von KI und verstehen auch nicht ganz, warum es so gut funktioniert. Das ist keine Bescheidenheit, sondern die Wahrheit.

Deshalb hören wir ganz unterschiedliche Vorhersagen:

1. Demis sagt, dass die menschliche Leistung noch nicht erreicht ist
2. Altman sagt, dass es bereits wie ein Doktor sein kann
3. Karpathy sagt, dass es vielleicht noch zehn Jahre dauern wird

Diese Unsicherheit ist genau die Chance: Die Nutzer haben noch keine festen Gewohnheiten, und die Produkte befinden sich noch im Fehlerfindungsprozess. Wer zuerst die Anwendungsfälle findet, die einfach zu lernen und täglich zu nutzen sind, kann den Zugang erobern.

Und einige Anwendungsfälle beginnen bereits aufzutauchen.

Evans erwähnt einige aktuelle Beispiele:

Softwareentwicklung: Einige Entwickler verbringen bereits drei Stunden am Tag in KI, um Code zu schreiben, Bugs zu beheben und Refactorings durchzuführen. Das sind die ersten, die einen alltäglichen Arbeitsablauf gefunden haben.

Marketing: Große Unternehmen beginnen, mit KI 300 Werbematerialien in Massen zu generieren und dann die besten 30 manuell auszuwählen. Das ist viel effizienter als wenn Menschen 30 Stück erstellen.

Unternehmenslösungen: Accenture hilft großen Unternehmen, sehr konkrete Geschäftsprobleme zu lösen und KI in bestehende Prozesse zu integrieren.

Noch interessanter ist das von Evans erwähnte Einzelhandels-Szenario: Heute basiert die Logik des Amazon-empfehlungssystems darauf: Wenn du eine Glühbirne kaufst, wird Blasfolie empfohlen; wenn du Blasfolie kaufst, wird Verpackungsklebeband empfohlen. Aber KI kann etwas anderes tun: Es erkennt, dass diese Person umzieht und empfiehlt Anzeigen für Haushaltsversicherungen.

Das ist der wahre Wert von KI: Es ist nicht, die bestehenden Aufgaben schneller zu erledigen, sondern neue Aufgaben zu entdecken, die du noch nie gemacht hast, aber die du machen solltest.

Dieser Sprung von der „assoziativen Empfehlung“ zur „Szenarioerkennung“ ist der Beginn, wie KI das Alltagsleben verändert.

Und der Wendepunkt liegt nicht bei einer Pressekonferenz oder in einer Benchmark-Liste, sondern an einem Dienstag Nachmittag, wenn ein Normalbürger das dritte oder vierte Mal die gleiche Funktion öffnet, weil es wirklich nützlich ist.

Abschluss | Die echte Tür ist noch nicht geöffnet

ChatGPT hat 900 Millionen Nutzer, Claude und Gemini sind auch leistungsfähig, und die Modelle verbessern sich täglich.

Aber die meisten Menschen können sich einfach nicht vorstellen, was sie täglich damit tun sollen.

Benedict Evans Urteil ist direkt: Die Modelle werden zu Waren, und der Zugang ist die knappe Ressource. Und die Essenz des Zugangs liegt nicht darin, KI zu einem stärkeren Werkzeug zu machen, sondern es in das alltägliche System zu integrieren.

So wie der Google-Chef Pichai sagt: Mach weniger Werkzeuge, baue mehr Systeme.

Denn der echte Erfolg liegt nicht darin, was KI kann, sondern darin, dass die Nutzer gar nicht merken, dass sie KI nutzen.

📮 Original-Link:

https://www.youtube.com/watch?v=RH9vJNxFKDA&t=2s

https://www.iheart.com/podcast/867-the-a16z-show-30965806/?utm_source=chatgpt.com

https://podcasts.apple.com/ro/podcast/ai-eats-the-world-benedict-evans-on-the-next-platform-shift/id842818711?i=1000741043656

https://www.contagious.com/en/article/news-and-views/analyst-benedict-evans-on-ai-in-2024?utm_source=chatgpt.com

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „AI Deep Researcher“, Autor: AI Deep Researcher, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.