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宝玉
Prompt Engineer, der sich dem Erlernen und Verbreiten von Wissen über KI, Software-Engineering und Engineering-Management widmet.
Ich möchte einen Punkt aus der Perspektive des Kontext-Engineerings anmerken: Wenn du 73 SubAgenten auf einmal installierst, bedeutet das, dass du jedes Mal, wenn du einen Befehl an Claude Code sendest, die Erklärungen für diese 73 SubAgenten an das Claude-Modell übermitteln musst. Man muss wissen, dass die von Claude Code mitgelieferten Werkzeuge nur etwa 15 sind. Wenn mehr Werkzeuge und SubAgenten besser sind, wäre es dann nicht besser, wenn die offiziellen Versionen Hunderte oder Tausende von Agenten und Werkzeugen enthalten würden?
Es ist offensichtlich, dass SubAgenten und Werkzeuge nicht immer besser in größerer Anzahl sind. Die Erklärungen dieser Werkzeuge benötigen wertvollen Kontextplatz und verwässern die Aufmerksamkeit des Modells. Daher reicht es aus, 3-5 gängige SubAgenten zu installieren.

刘小排Vor 4 Stunden
Claude Code Faulenzertipps: Mit einem Klick kannst du deinem Claude Code alle weltbesten Agenten geben und ihn selbst übertreffen.
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宝玉 erneut gepostet
Heute hat Fonder Park einen Artikel veröffentlicht, der besagt, dass die Annahme, die Kosten für große Modelle würden schnell sinken, eine Illusion ist, und ich stimme dem zu. Es ist wie bei Computern: Obwohl die Preise für Geräte mit vergleichbarer Leistung tatsächlich schnell sinken, bleibt der Preis für Mainstream-Konfigurationen immer ziemlich ähnlich. Konfigurationen von vor einigen Jahren sind zwar günstiger, aber niemand würde sie kaufen. Die Leistung großer Modelle ist noch lange nicht überflüssig; die am häufigsten verwendeten sind immer noch die neuesten Modelle. Alte Modelle sind zwar billig, aber nicht ausreichend.
Wenn man also jetzt Geld verliert, sollte man nicht erwarten, dass man im nächsten Jahr Geld verdienen kann.
4,63K
宝玉 erneut gepostet
Vom großen Unternehmen über Lehrer bis hin zu AI-Expansion – ein nicht ausgebildeter Programmierer hat in 6 Jahren die innere Konkurrenz hinter sich gelassen und endlich seine eigene Freiheit gefunden.
Eine echte Aufzeichnung eines normalen Menschen auf der Suche nach Freiheit, etwas lang, aber absolut wert, dass du es bis zum Ende liest.👇
20,21K
Die OpenAI-Website "progress" ist sehr interessant. Ich habe 14 Eingabeaufforderungen ausgewählt und die unterschiedlichen Ausgaben von GPT-1 und GPT-5 angesehen.


Greg Brockman18. Aug., 23:27
super cool, die Ausgaben von GPT-1 bis GPT-5 mit demselben Prompt zu vergleichen:

14,39K
ChatGPT Go —— Ein brandneues, kostengünstiges Abonnementmodell, das zunächst in Indien unterstützt wird, mit einem Preis von 399 Rupien pro Monat (ca. 4,55 US-Dollar). Es wird basierend auf dem Feedback der Nutzer lernen und sich anpassen, bevor entschieden wird, ob es in andere Länder ausgeweitet wird.
Im Vergleich zur kostenlosen Version bietet das Go-Paket: eine 10-fache Erhöhung des Nachrichtenlimits, eine 10-fache Erhöhung der Anzahl der Bildgenerierungen, eine 10-fache Erhöhung der Anzahl der Dateiuploads sowie eine Verdopplung der Speicherdauer.

Nick TurleyVor 16 Stunden
Wir haben gerade ChatGPT Go in Indien gestartet, eine neue Abonnementstufe, die Nutzern in Indien mehr Zugang zu unseren beliebtesten Funktionen bietet: 10x höhere Nachrichtenlimits, 10x mehr Bildgenerierungen, 10x mehr Datei-Uploads und 2x längere Speicherzeit im Vergleich zu unserer kostenlosen Stufe. Alles für 399 Rs. 🇮🇳
15,7K
Die MIT NANDA-Studie hat ergeben, dass nur 5 % der Organisationen erfolgreich KI-Tools in großem Maßstab in die Produktion integriert haben.
US-Unternehmen haben zwischen 35 und 40 Milliarden Dollar in generative KI-Projekte investiert, jedoch bisher fast alles verloren.
Laut einem Bericht des MIT NANDA (Network AI Agents and Decentralized AI) haben 95 % der Unternehmensorganisationen keinen Ertrag aus ihren KI-Investitionen erzielt.
Nur 5 % der Organisationen haben es geschafft, KI-Tools in großem Maßstab in die Produktion zu integrieren.
Der Bericht basiert auf strukturierten Interviews mit 52 Unternehmensleitern, der Analyse von über 300 öffentlichen KI-Projekten und Ankündigungen sowie einer Umfrage unter 153 Fachleuten.
Die Autoren des Berichts – Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar und Pradyumna Chari – führen diese "generative KI-Kluft" darauf zurück, dass KI-Systeme nicht in der Lage sind, Daten zu speichern, sich an Umgebungen anzupassen und kontinuierlich zu lernen, und nicht auf einen Mangel an Infrastruktur, Lernressourcen oder Talenten.
> Die "generative KI-Kluft" zeigt sich am deutlichsten in der Bereitstellungsrate, da nur 5 % der maßgeschneiderten Unternehmens-KI-Tools in die Produktionsphase gelangen konnten.
"Die 'generative KI-Kluft' zeigt sich am deutlichsten in der Bereitstellungsrate, da nur 5 % der maßgeschneiderten Unternehmens-KI-Tools in die Produktionsphase gelangen konnten", heißt es im Bericht. "Chatbots sind erfolgreich, weil sie einfach auszuprobieren und flexibel sind, aber sie scheitern in kritischen Arbeitsabläufen aufgrund mangelnder Gedächtnis- und Anpassungsfähigkeit."
Wie ein anonym bleibender CIO in einem Interview mit den Autoren sagte: "In diesem Jahr haben wir Dutzende von Demos gesehen. Vielleicht sind nur ein oder zwei wirklich nützlich. Der Rest sind entweder 'Shell'-Produkte oder wissenschaftliche Experimentprojekte."
Die Erkenntnisse der Autoren stimmen mit den Ergebnissen anderer aktueller Studien überein, die zeigen, dass das Vertrauen der Unternehmensführung in KI-Projekte sinkt.
Der NANDA-Bericht erwähnt tatsächlich, dass eine kleine Anzahl von Unternehmen den Nutzen von generativer KI erkannt hat und dass diese Technologie in zwei von neun Industriebereichen – Technologie sowie Medien und Telekommunikation – erhebliche Auswirkungen hat.
Für die übrigen Bereiche – professionelle Dienstleistungen, Gesundheitswesen und Pharmazie, Konsum und Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, fortschrittliche Industrie sowie Energie und Materialien – bleibt generative KI jedoch irrelevant.
Der Bericht zitiert einen anonymen COO eines mittelständischen Fertigungsunternehmens: "Die Werbung auf LinkedIn ist übertrieben und sagt, dass sich alles verändert hat, aber in unserem tatsächlichen Betrieb gibt es keine grundlegenden Veränderungen. Wir bearbeiten einige Verträge schneller, aber das war's auch schon."
Eine Sache verändert sich jedoch tatsächlich, und zwar das Beschäftigungsumfeld, zumindest in den betroffenen Branchen. Der Bericht stellt fest, dass in den Bereichen Technologie und Medien "über 80 % der Führungskräfte erwarten, dass sie innerhalb von 24 Monaten die Einstellungszahlen reduzieren werden."
Laut den Autoren erfolgen die von generativer KI getriebenen Entlassungen hauptsächlich in nicht-kernbetrieblichen Aktivitäten, die häufig ausgelagert werden, wie z. B. Kundenservice, administrative Prozesse und standardisierte Entwicklungsaufgaben.
"Diese Positionen waren vor der Implementierung von KI aufgrund ihres Outsourcing-Status und der Prozessstandardisierung bereits anfällig", heißt es im Bericht, und es wird darauf hingewiesen, dass in den betroffenen Branchen 5 % bis 20 % der Unterstützungs- und Verwaltungspositionen betroffen sind.
Laut "The Register" spiegeln die jüngsten Entlassungen bei Oracle die Bemühungen wider, die KI-Kapitalausgaben auszugleichen, die zu einer schweren Belastung für die US-Technologiegiganten geworden sind. Bei IBM hingegen glauben die Mitarbeiter, dass KI als Vorwand genutzt wurde, um Arbeitsplätze ins Ausland zu verlagern.
Unabhängig von den öffentlichen Gründen und den tatsächlichen Motiven für die Entlassungen hat generative KI tatsächlich Auswirkungen auf die Technologie- sowie Medien- und Telekommunikationsbranche, die auch die am weitesten verbreitete Anwendung ist.
Obwohl etwa 50 % des KI-Budgets für Marketing und Vertrieb verwendet werden, empfehlen die Autoren des Berichts, dass Unternehmensinvestitionen in Aktivitäten fließen sollten, die bedeutende Geschäftsergebnisse erzielen. Dazu gehören die Qualifizierung von potenziellen Kunden und die Kundenbindung im Frontend sowie die Reduzierung von Geschäftsprozess-Outsourcing, Werbeagenturausgaben und Risikoprüfungen im Finanzdienstleistungsbereich im Backend.
Der Bericht zeigt auf, dass generative KI in bestimmten Unternehmen erfolgreich ist, indem er feststellt, dass universelle Tools wie OpenAI's ChatGPT besser abschneiden als maßgeschneiderte Unternehmenswerkzeuge, selbst wenn diese Unternehmenswerkzeuge dasselbe KI-Modell im Hintergrund verwenden.
Die Begründung im Bericht ist, dass Mitarbeiter oft mit der Benutzeroberfläche von ChatGPT vertrauter sind und es daher häufiger nutzen – das ist das Ergebnis der spontanen "Shadow IT" der Mitarbeiter. Der Bericht zitiert ein Interview mit einer Unternehmensanwältin, die die Unzufriedenheit ihrer mittelgroßen Kanzlei mit einem spezialisierten Vertragsanalyse-Tool, das 50.000 Dollar gekostet hat, beschreibt.
"Die Zusammenfassungen, die das KI-Tool, das wir gekauft haben, bietet, sind sehr starr, und die Anpassungsoptionen sind sehr begrenzt", sagte die Anwältin zu den Forschern. "Mit ChatGPT kann ich das Gespräch lenken, es immer wieder iterieren, bis ich genau das bekomme, was ich brauche. Der grundlegende Qualitätsunterschied ist offensichtlich, ChatGPT liefert immer bessere Ergebnisse, obwohl unser Anbieter behauptet, dass sie dieselbe zugrunde liegende Technologie verwenden."
Die Autoren sind der Meinung, dass Unternehmen, die erfolgreich die "generative KI-Kluft" überwunden haben, beim Einkauf von KI eher wie beim Einkauf von Outsourcing-Dienstleistungen agieren, als wie Kunden von Software-as-a-Service (SaaS).
"Sie verlangen tiefgehende Anpassungen, treiben die Anwendung von der Frontlinie aus voran und verlangen von den Anbietern, dass sie für die Geschäftsergebnisse verantwortlich sind", fasst der Bericht zusammen. "Die erfolgreichsten Käufer verstehen, dass es beim Überqueren dieser Kluft darum geht, Partnerschaften aufzubauen und nicht nur Produkte zu kaufen."®
44,75K
Nur Kinder treffen Entscheidungen, Erwachsene wollen alles. In der AI-Ära bleibt die Programmierfähigkeit wichtig, aber der Schwerpunkt liegt nicht mehr auf dem manuellen Lösen von Leetcode-Problemen, sondern auf der Ästhetik und dem Geschmack von Code, der in der Lage ist, schlechten Code zu erkennen.
Code muss ausgeführt und gewartet werden. Wenn die Programmierfähigkeiten nicht ausreichen, können Sicherheitsprobleme und Leistungsprobleme im Code nicht erkannt werden, und es ist unmöglich, Probleme zu lösen, wenn der Code fehlerhaft ist. In diesem Fall nützt es nichts, wenn man mit PUA-AI arbeitet.

WquGuru🦀17. Aug., 20:36
Je früher sich Ingenieure der folgenden Tatsache bewusst werden, desto langfristige Vorteile haben sie:
Wenn AI generierten Code Probleme hat, solltest du nicht selbst überprüfen und ändern, sondern durch:
Prompt-Ebene: detailliertere Aufgabenplanung, feinere TODOs…
Engineering-Ebene: e2e, Unit-Tests, stark typisierte Sprachen…
Gib der AI mehr Hinweise und Einschränkungen, lass sie vollständig selbst iterieren.
Kurz gesagt, kämpfe nicht gegen den Trend der AI-Entwicklung, sondern entwickle Fähigkeiten in Engineering, Architektur und Planung, anstatt in Codierung.
23,93K
Das Abonnieren von KI-Tools und der Kauf von Kursen sind eine Art psychologischer Trost, der dir die Illusion vermittelt, dass du durch den Kauf eines Kurses gelernt hast und dass du durch das Abonnieren von KI tatsächlich KI nutzen kannst.
Der Unterschied wird nie durch KI-Abonnements oder KI-Kurse gemacht, sondern durch Neugier und praktisches Handeln, was in einer Zeit ohne KI genauso gilt.
KI ist nur ein Multiplikator für Fähigkeiten; wenn die grundlegenden Fähigkeiten nicht ausreichen, kann man KI nicht effektiv nutzen. Selbst die besten Eingabeaufforderungen können deine Mängel im Fachgebiet nicht ausgleichen.

铁锤人Vor 15 Stunden
Das Abonnieren verschiedener KI-Produktivitätswerkzeuge ist eine der einfachsten Selbstinvestitionen, um sich von der breiten Masse abzuheben.
Denn nach einer gewissen Forschungszeit wirst du feststellen, dass deine Produktivität auf einem anderen Level ist als die der Menschen um dich herum.
23,82K
Ein Freund fragte mich, ob ich gute Methoden für die Code-Generierung aus Figma kenne. Seine derzeitige Vorgehensweise ist: Figma exportiert HTML-Code und lässt GitHub Copilot den exportierten Code gemäß dem Format der Komponenten in seinem Code-Repository umschreiben. Er findet es mühsam, den Code zu kopieren und einzufügen und dann eine Menge von Hinweisen zu schreiben, damit Copilot umschreibt.
Ich bin mit Figma nicht sehr vertraut, habe ihm vorgeschlagen, die Ergebnisse von Figma direkt als Screenshot zu machen oder als PNG zu exportieren und dann den Screenshot an Copilot zu senden, damit Copilot basierend auf dem Screenshot die UI-Codes direkt generiert.
Er sagte, dass die so erhaltenen Stile nicht so genau sind wie die aus Figma exportierten, schließlich hat Figma präzise Farben und Größen, während die von der KI generierten nicht so präzise sind.
Ich habe ihm vorgeschlagen, beide Ansätze zu kombinieren, indem er sowohl den Code exportiert als auch Screenshots generiert und dann den Screenshot, den Figma exportierten Code und die Komponentenbeschreibung zusammen an die KI sendet (die Hinweise mit XML-Tags trennt), sodass sowohl die UI-Generierung als auch die Stilgenauigkeit berücksichtigt werden können.
Referenzhinweise sind wie folgt:
[UI-Design-Screenshot]
<Figma exportierter Code>
[Figma Code……]
</Figma exportierter Code>
<UI-Komponentenbeschreibung>
[React UI-Komponentenbeschreibung……]
</UI-Komponentenbeschreibung>
Oben ist das UI-Design, der entsprechende Figma-Code, bitte beachten Sie die UI-Komponentenbeschreibung und verwenden Sie die von mir bereitgestellten UI-Komponenten, um den UI-Code neu zu generieren.
10,21K
KI ersetzt schrittweise Outsourcing- und Offshore-Arbeiter
Laut dem Bericht "State of Business AI 2025" des Massachusetts Institute of Technology (MIT) wird Künstliche Intelligenz vorerst nicht deinen Job stehlen. Im Gegenteil, KI ersetzt derzeit hauptsächlich die ausgelagerten und Offshore-Arbeitskräfte.
Warum es wichtig ist: Während die US-Arbeitnehmer den Druck des angespannten Arbeitsmarktes spüren und sich Sorgen über die Welle von Entlassungen im Bürobereich machen, zeigen die Forschungsergebnisse des MIT, dass die Auswirkungen von KI derzeit hauptsächlich an entfernteren Orten stattfinden, obwohl die langfristigen Risiken viel größer sind.
Was sie sagen: Aditya Challapally, Leiter der "Connected AI"-Gruppe am MIT Media Lab, sagte gegenüber Axios: "Es scheint derzeit keine Entlassungen zu geben. ... Die am stärksten betroffenen Arbeitsplätze sind tatsächlich die, die eine niedrigere Priorität haben oder bereits ausgelagert wurden."
• Der Bericht stellt fest, dass Unternehmen herausgefunden haben, dass die echten Vorteile aus "der Ablösung von Geschäftsprozess-Outsourcing (BPO) und externen Agenturen und nicht aus der Entlassung interner Mitarbeiter" stammen.
Ein Blick auf das Ganze: Challapally erklärte, dass zwar kurzfristig 3 % der Arbeitsplätze durch KI ersetzt werden könnten, aber langfristig könnte diese Zahl nahe bei 27 % liegen.
• Branchen, die als Vorreiter bei der Einführung von KI gelten, spüren die kurzfristigen Auswirkungen auf die Arbeitskräfte am stärksten.
• In den beiden Branchen Technologie und Medien erwarten über 80 % der befragten Führungskräfte, dass die Einstellungszahlen in den nächsten zwei Jahren sinken werden. Diese beiden sind auch die einzigen, die deutliche Anzeichen von KI-Auswirkungen zeigen.
• Dennoch nutzen die meisten befragten Unternehmen derzeit KI nur, um Personalengpässe zu überbrücken, und nicht, um Mitarbeiter direkt zu ersetzen.
Die Daten sprechen für sich: Derzeit entlassen Unternehmen keine Mitarbeiter, sondern kündigen lediglich Verträge, die Outsourcing-Arbeitskräfte betreffen, was zu finanziellen Vorteilen führt.
• Die Automatisierung von Backoffice-Prozessen hat auch zu höheren Renditen geführt, und die Unternehmen, die von MIT-Forschern untersucht wurden, haben dadurch 2 bis 10 Millionen Dollar an BPO-Ausgaben eingespart.
• Eines der untersuchten Unternehmen hat durch die Investition von 8000 Dollar in ein KI-Tool jährlich 8 Millionen Dollar gespart.
Die Botschaft zwischen den Zeilen: Schätzungen zufolge fließen 50 % des KI-Budgets in den Bereich Vertrieb und Marketing.
• Dies könnte darauf hindeuten, dass, obwohl Backoffice-Tools mehr Geld sparen können, Frontoffice-Tools mehr Investitionen erhalten.
• Dies könnte auch daran liegen, dass es schwieriger ist, die Ergebnisse von Frontoffice-Aktivitäten, die von KI angetrieben werden, zu messen. (Zum Beispiel ist es schwer zu beurteilen, ob KI dir tatsächlich geholfen hat, im Laufe eines Jahres mehr Verkäufe zu erzielen.)
Wichtige Erkenntnisse: Für Investoren, die darauf setzen, dass KI das Produktivitätswachstum vorantreibt, bringt dieser Bericht sowohl Hoffnung als auch Risiken.
• In Organisationen, die in generative KI investieren, haben 95 % keine Rendite erzielt.
• Aber Challapally sagte, dass Unternehmen tatsächlich "eine signifikante Steigerung der Produktivität" gesehen haben.
Kernpunkte: Wenn KI die Produktivität steigern kann, Unternehmen hilft, Kosten zu senken, und gleichzeitig keine massiven Entlassungen auslöst, könnte dies für Investoren ein ideales "Goldlöckchen-Szenario" sein – es könnte sowohl das Gewinnwachstum fördern als auch die wirtschaftlichen Belastungen durch weit verbreitete Arbeitslosigkeit vermeiden.


宝玉17. Aug., 10:54
Heute gab es eine Nachricht, die auf Hacker News sehr populär war. Der Inhalt der Nachricht ist, dass die Arbeitslosenquote in Kalifornien auf 5,5 % gestiegen ist, was den letzten Platz in den USA bedeutet, und die Technologiebranche hat es schwer: "Der Arbeitsmarkt ist zu brutal."\n> Laut den am Freitag veröffentlichten Daten der Staatsregierung ist die Arbeitslosenquote in Kalifornien im Juli auf 5,5 % gestiegen und liegt damit an der Spitze aller Bundesstaaten in den USA. Dies ist auf die anhaltende Schwäche der Technologiebranche und anderer Büroarbeitsplätze sowie auf die Flaute auf dem Rekrutierungsmarkt zurückzuführen.\n\nDie Nachricht führt dies auf die Schwäche der Technologiebranche zurück, da diese Branche eine entscheidende Rolle in der kalifornischen Wirtschaft spielt. Diese Nachricht wurde in der Hacker News-Community intensiv diskutiert, und die Leute analysierten aus verschiedenen Perspektiven die tieferliegenden Ursachen, die viel komplexer sind als der Titel der Nachricht vermuten lässt.\n\nIch denke, die Diskussion oben fasst gut zusammen, warum die Beschäftigung in der Technologiebranche derzeit schwach ist.\n\n1. Zunächst ist der zentrale Punkt: Die multiplen Nachwirkungen des Abschieds von der "Nullzinsära"\n\nDies ist der am weitesten verbreitete und tiefgründigste Punkt in der Diskussion. Viele glauben, dass die gegenwärtigen Schwierigkeiten der Technologiebranche nicht auf einen einzelnen Faktor zurückzuführen sind, sondern auf die Kettenreaktion, die durch das Ende der "Nullzins-Politik" (ZIRP, Zero Interest Rate Policy) in den letzten zehn Jahren ausgelöst wurde.\n\n- Platzen der Kapitalblase: Von etwa 2012 bis 2022 machten extrem niedrige Zinsen Kapital außergewöhnlich billig. Eine große Menge an Risikokapital (VC) strömte in die Technologiebranche und schuf unzählige Geschäftsmodelle, die auf "Geldverbrennung" angewiesen waren, insbesondere solche, die keinen tatsächlichen Wert hatten, wie Kryptowährungen (Crypto) und Metaverse-Unternehmen. Mit den Zinserhöhungen der Federal Reserve endete die Ära des billigen Kapitals, was zu einer Unterbrechung der Finanzierung dieser Unternehmen führte, was zu massiven Entlassungen und Insolvenzen führte.\n\n- Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage an Talenten: In der ZIRP-Ära zog der Mythos von hohen Gehältern in der Technologiebranche eine große Anzahl von Talenten an. Die Computerwissenschaftsprogramme an Universitäten wurden massiv erweitert, Bootcamps für Programmierung schossen wie Pilze aus dem Boden, und zusammen mit technischen Einwanderern führte dies zu einem dramatischen Anstieg des Angebots an Software-Ingenieuren innerhalb von zehn Jahren. Doch mit dem Rückgang des Kapitals schrumpfte die Nachfrage (insbesondere bei Startups) dramatisch, was zu einem ernsthaften Überangebot an Talenten führte.\n\n- Kaskadeneffekte in Branchen wie Biotechnologie: Branchen wie Biotechnologie, die ebenfalls auf langfristige, risikobehaftete Investitionen angewiesen sind, wurden ebenfalls schwer getroffen. Diese Branchen sind sogar noch abhängiger von billigem Kapital als die Softwarebranche. Nach dem Ende der ZIRP versiegten die VC-Mittel allmählich, und Startups konnten nach dem Verbrauch ihrer "Betriebsfinanzierung" (runway) keine neue Finanzierungsrunde mehr erhalten und mussten entlassen oder schließen.\n\n> (von tqi): "Meiner Meinung nach ist es jetzt zu früh zu sagen, dass 'KI' einen wesentlichen Einfluss auf die Rekrutierung von Softwareunternehmen hat. Eine vernünftigere Erklärung ist, dass zwischen 2012 und 2022 das Angebot an Software-Ingenieuren erheblich gestiegen ist... Während die Nachfrage, insbesondere bei Startups, stark zurückgegangen ist, flossen die VC-Mittel der Nullzinsära hauptsächlich in diese absurden Kryptowährungen und Metaverse-Unternehmen, von denen die meisten nicht erfolgreich waren, was dazu führte, dass es jetzt an späteren oder neu gelisteten Unternehmen mangelt, die diese Talente aufnehmen können."\n\n2. Die "Zwei-Seiten-Medaille" des Homeoffice: Eine neue Welle der globalen Outsourcing\n\nDie COVID-19-Pandemie hat das Homeoffice (Work From Home, WFH) populär gemacht, was damals von vielen Entwicklern als Segen angesehen wurde, aber jetzt beginnen die negativen Effekte sichtbar zu werden.\n\n- Den Weg für Outsourcing ebnen: Als Entwickler um das Recht auf vollständige Fernarbeit kämpften, haben sie möglicherweise nicht erkannt, dass dies auch den Unternehmen die Tür öffnete, Stellen in kostengünstigere Länder auszulagern. Wenn alle remote arbeiten, warum sollte das Unternehmen dann nicht einen indischen oder osteuropäischen Ingenieur einstellen, der nur ein Fünftel des Gehalts eines amerikanischen Ingenieurs verdient und ebenso talentiert ist?\n\n- "Zurück geht nicht": Einige Kommentatoren glauben, dass die von Technologieunternehmen vorangetriebene Politik der "Rückkehr ins Büro" (Return to Office, RTO) in gewissem Maße dazu dient, lokale Arbeitsplätze zu schützen. Sobald sich herausstellt, dass die Arbeit zu 100 % remote erledigt werden kann, kann sie überall auf der Welt erledigt werden, und der Gehaltsvorteil amerikanischer Ingenieure wird nicht mehr bestehen.\n\n- Debatte über die Qualität des Outsourcings: Es gibt auch Gegenargumente, dass Outsourcing seit Jahrzehnten besteht und hochwertige Softwareentwicklung nach wie vor lokale Spitzenkräfte erfordert, da Probleme wie Kommunikationskosten, Zeitunterschiede und kulturelle Hintergründe schwer zu lösen sind. Aber Befürworter des Outsourcings argumentieren, dass diese Hindernisse allmählich überwunden werden, da sich die Tools für die Fernzusammenarbeit weiterentwickeln und die Managementmethoden verbessert werden.\n\n> (von aurareturn): "Ich habe seit 2022 auf HN gesagt: Alle nordamerikanischen Entwickler, die vollständige Fernarbeit unterstützen, werden überrascht sein, wenn ihr Unternehmen beschließt, euch durch Mitarbeiter im Ausland zu ersetzen. Wenn alle remote arbeiten, warum sollte das Unternehmen dann fünfmal so viel für euch ausgeben, anstatt einen engagierteren und weniger beschwerdeführenden Mitarbeiter im Ausland einzustellen?... Die Unterstützung der Rückkehr ins Büro könnte langfristig eure Karriere retten."\n\n3. Die Rolle der KI: Produktionswerkzeug, Entlassungsgrund oder Kapital "Vampir"?\n\nDie Diskussion über die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in dieser Welle von Entlassungen zeigt komplexe Meinungsverschiedenheiten.\n\n- Direkte Ersatzwirkung begrenzt: Die meisten Menschen sind sich einig, dass die derzeitige KI nicht in der Lage ist, erfahrene Software-Ingenieure vollständig zu ersetzen. Aber sie hat bereits begonnen, einige Junior- und repetitive Aufgaben zu ersetzen, wie einige kleinere Beratungsaufgaben. Einige Berater berichten, dass Kunden sie nicht mehr kontaktieren, weil sie kleine Bugs mit ChatGPT lösen können.\n\n- "Perfekte Ausrede" für Entlassungen: Eine weit verbreitete Meinung ist, dass KI zur "perfekten Ausrede" für Unternehmen geworden ist, um Entlassungen und Kostensenkungen durchzuführen. Selbst wenn der eigentliche Grund für die Entlassungen ein wirtschaftlicher Rückgang oder Entscheidungen des Managements sind, sind Unternehmen bereit, dies als strategische Anpassung zu verpacken, um "KI zu umarmen und die Effizienz zu steigern".\n\n- "Schwarzes Loch" des Kapitals: KI spielt eine weitere Schlüsselrolle – sie saugt das verbleibende Risikokapital ab, das in andere Technologiebereiche fließen könnte. VCs interessieren sich jetzt fast ausschließlich für KI-Projekte, was die Finanzierung von Startups in nicht-KI-Bereichen erschwert.\n\n4. Die "Rostgürtel"-Transformation der Technologiebranche? Strukturelle Sorgen um die Zukunft\n\nEinige Diskutanten äußern aus einer makroökonomischen Perspektive Besorgnis über die Zukunft und ziehen Parallelen zwischen der Technologiebranche und dem einst blühenden, dann verfallenden Fertigungssektor im "Rostgürtel".\n\n- Wiederholung des Arbeitsplatzverlusts: So wie die USA einst die Fertigung nach China auslagerten, wandern jetzt IT- und Softwareentwicklungsjobs massenhaft nach Indien, Lateinamerika und Osteuropa. Dies könnte dazu führen, dass die einst hochbezahlte Gruppe von Software-Ingenieuren mit langfristiger struktureller Arbeitslosigkeit konfrontiert wird.\n\n- Politische und soziale Auswirkungen: Wenn eine große Anzahl von Arbeitsplätzen im mittleren Einkommensbereich in der Technologiebranche verschwindet, könnte dies neue soziale und politische Probleme auslösen, ähnlich wie der Verfall des "Rostgürtels" bis heute die politische Landschaft der USA beeinflusst.\n\n- Kontroversen um Einwanderungs- und Visapolitik (H1B/O1): Ein Teil der Diskussion richtet sich gegen Arbeitsvisa wie H1B, die als missbraucht angesehen werden, um die Gehälter lokaler Ingenieure zu drücken und den Wettbewerb zu verschärfen. Andere verteidigen vehement die technische Einwanderung und argumentieren, dass gerade diese Spitzenkräfte aus der ganzen Welt (wie Absolventen der Universität Waterloo) das Fundament für Innovation in Silicon Valley bilden.\n\n5. Unternehmensführung und kulturelle Veränderungen: Der "Musk-Effekt"\n\nEin interessanter Punkt ist, dass Musks massive Entlassungen bei Twitter (jetzt X) einen Demonstrationseffekt erzeugt haben.\n\n- Rationalisierung von Entlassungen: Als Musk mehr als 75 % der Twitter-Mitarbeiter entließ und das Produkt weiterhin funktionierte, begannen viele CEOs zu reflektieren: "Wenn er das kann, warum kann ich das nicht?" Dies brach das frühere Denken in Technologieunternehmen auf, dass "je mehr Talente, desto besser" ist, und machte große Entlassungen psychologisch und geschäftlich leichter akzeptierbar.\n\n6. Politische und politische Faktoren: Kontroversen über Steuerrechtsänderungen\n\nEin technischer, aber weitreichender Hinweis betrifft die Änderungen im US-Steuerrecht.\n\n- Regelung zur Abschreibung von F&E-Ausgaben (Section 174): Im Steuerreformgesetz (TCJA) der Trump-Regierung von 2017 gibt es eine Bestimmung, die Unternehmen ab 2022 vorschreibt, die Gehälter für Softwareentwicklung und andere F&E-Ausgaben über fünf Jahre abzuschreiben, anstatt wie zuvor im Jahr der Ausgaben vollständig abzuziehen. Dies erhöht die Steuerlast für Technologieunternehmen (insbesondere Startups) erheblich und hemmt die Bereitschaft zur Rekrutierung in den USA.\n\n- Korrekturwirkung kürzlich verabschiedeter Gesetze: Das kürzlich verabschiedete "Build Back Better, BBB"-Gesetz hat dieses Problem teilweise behoben, indem es wieder erlaubt, dass inländische F&E-Ausgaben sofort abgezogen werden können. Einige Kommentatoren glauben, dass sie um Juli herum eine Erholung des Rekrutierungsmarktes gespürt haben, was damit zusammenhängen könnte.\n\nAbschließend\n\nAus diesen Diskussionen wird deutlich, dass die Gründe für die derzeitige Schwäche der Beschäftigung in der Technologiebranche in Kalifornien recht komplex sind und nicht auf einen einzelnen Faktor zurückzuführen sind. Es kann nicht einfach auf "KI ersetzt den Menschen" oder "zyklische Rückgänge in der Branche" reduziert werden, sondern ist das Ergebnis eines Zusammenspiels verschiedener Faktoren, darunter die wirtschaftliche Bereinigung nach dem Ende der Nullzinsära, die Umstrukturierung des globalen Arbeitsmarktes durch das Homeoffice, die doppelte Auswirkung von KI als neue Technologie und Kapitalmagnet sowie spezifische Änderungen in der Steuerpolitik.\n\nIch weiß nicht, wann wir aus dieser Krise herauskommen werden? Oder ob die Gründe nicht nur die oben diskutierten sind.
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