Warum ein Verein heute baut, wofür es früher eineFirma brauchte.
Der Souveränitäts-Bericht zeigt, warum mananötig ist. Diese Thesen zeigen die andere Hälfte: warum manamöglich ist. Die Entwicklungskosten guter Software sind eingebrochen, weil KI immer mehr übernimmt — und fähige Modelle lassen sich heute selbst betreiben, ohne Abhängigkeit zu einem US-Anbieter. Drei ursprüngliche Fragen, je ein Artikel, jeder mit seinem ehrlichen Gegenpunkt.
Die vierte Säule — „KI debuggt sich selbst" — ist bei uns keine Prognose, sondern gelebte Plattform-Invariante:docs/AI_CO_ENGINEER.md. Die vollständige Datenlage mit allen Quellen steht indocs/KI_OEKONOMIE_LAGE.md.
- These 1Wie entwickeln sich die Kosten für KI über die letzten Jahre?Gestrige Spitzenfähigkeit wird Jahr für Jahr ~10× billiger~280×günstiger für GPT-3.5-Niveau in zwei JahrenFür ein einmal erreichtes Leistungsniveau fiel der KI-Preis historisch beispiellos schnell — rund 280-fach in zwei Jahren. Das jeweils beste Modell bleibt dabei teuer.Artikel lesen →
- These 2Wie entwickeln sich die Fähigkeiten der KI-Modelle in der Software-Entwicklung?KI löst inzwischen die Mehrheit echter Programmier-Aufgaben4,4 → 71,7 %auf SWE-bench in einem Jahr (2023 → 2024)SWE-bench — echte GitHub-Issues fixen — sprang in einem Jahr von 4,4 % auf 71,7 %. Der Autonomie-Horizont verdoppelt sich etwa alle sieben Monate. Die reale Produktivität bei Profis ist trotzdem umstritten.Artikel lesen →
- These 3Wie entwickeln sich die Fähigkeiten zwischen proprietären und offenen Modellen?Offene Modelle holen die proprietären fast ein8 → 1,7 %Abstand offen ↔ proprietär in einem JahrDer Leistungsabstand schrumpfte in einem Jahr von ~8 % auf ~1,7 %, der Zeitverzug von ~1 Jahr auf ~3 Monate. Fähige KI lässt sich damit selbst betreiben — die offene Spitze kommt aber fast nur aus China.Artikel lesen →
- These 4Braucht fähige KI ein Rechenzentrum — oder reicht der eigene Laptop?Frontier-nahe KI passt jetzt auf einen Laptop16 GBRAM genügen, um Gemma 4 12B lokal zu betreibenGoogle DeepMinds Gemma 4 12B läuft mit 16 GB RAM lokal — multimodal, unter Apache 2.0, und schlägt in Mathe und Coding das eigene 27-Mrd- Modell von vor einem Jahr. Fähige KI braucht keine fremde Cloud mehr.Artikel lesen →
- These 5Was braucht eine kleine Firma wirklich, um Google Workspace zu verlassen?Der Workspace-Exit scheitert an drei Strukturen, nicht an hundert Features3Strukturen genügen für den Workspace-Exit: E-Mail, Kalender, MeetingsEin Agenturgründer, der Google Workspace verlassen will, nennt im Pilotgespräch keine Feature-Liste, sondern drei Strukturen: E-Mail, Kalender, Meetings. Die Messlatte ist niedriger als gedacht — und der härteste Punkt, Meeting-Transkription, ist selbst hostbar.Artikel lesen →
Jede These steht mit Quellen Dritter, einem Daten-Chart und einem benannten Gegenpunkt. Wir zeigen nicht nur die guten Zahlen — genau das unterscheidet einen Verein von einem Anbieter.
Warum jetzt? — die Nachfrage-Seite →