Dansk oversættelse af YouTube-transcript. Tidsangivelser er fjernet. Links til sider der understøtter påstandene i vidieoen findes nederst.

Kapitel 1: Intro

ED ZITRON: Oven i alle de andre problemer har vi situationen, hvor hyperscalers køber langt flere GPU'er, end de har brug for, hvilket driver prisen på hukommelse op og dermed prisen på forbrugerelektronik for alle.

JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: Og oven i det lyver de, ligeså ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: ...om, hvor meget kapacitet de har. De prøver at få alle til at tro, at de bringer gigawatt online, når en datacentral faktisk kan bruges til mange ting. De datacentraler, folk hader, er ikke dem, der håndterer streaming. Disse AI-datacentraler er helt andre dyr end alt andet, der driver noget som helst. De kunne alle sammen forsvinde i morgen, og internettet ville fungere stort set som før, for de eksisterer kun for at lave AI.

JON STEWART: AI var aldrig ... det var på ingen måde en nødvendig udvikling. ED ZITRON: Nej.

JON STEWART: Jeg har altid følt, at AI bare er ligesom Google ... Google på coke. ED ZITRON: Ja.

JON STEWART: Når man googler noget, siger man "hej mand, er der en pizzeria i nærheden af mig?" Og så fortæller den det. Men når man siger det til AI, er den sådan: "Åh gud, det er et godt spørgsmål. Jeg elsker pizza. Pizza er så lækkert. Vidste du, at det startede i Grækenland?" Den bare fortæller dig ting. Og du er sådan: "Hold din kæft!" ED ZITRON: Og nogle gange siger den: "Ja, Demarco's er den bedste." JON STEWART: Ja, præcis. "Hej mand, jeg skal bruge alt dit vand. Jeg skal bruge alt dit vand." ED ZITRON: Demarco's findes ikke. JON STEWART: Nej, det findes ikke. Og den finder på ting.

[THEMEMUSIK]

Damer og herrer, velkommen til "The Weekly Show"-podcasten. Mit navn er Jon Stewart. Jeg er værten på "The Weekly Show"-podcasten. Det er tirsdag den 27. oktober.

Og undskyld, jeg trækker lidt tilbage fra mikrofonen et øjeblik. (SYNGER) Can you hear the people sing, singing a song?

(TALER) Det er ... det er valget. Det er sidste gang, vi taler sammen inden valget. Og jeg vil gerne opfordre alle derude til at ... please, for Guds kærlighed, kom ud og stem og udtryk din politiske holdning. Og jeg vil gerne ramme det ind som ... uanset hvordan du stemmer ... men det mener jeg ikke. Jeg mener det som: Send venligst en besked til denne hensynsløse cirkusforestilling af en regering om, at nu er det nok, at vi har fået nok, at det er tid til, at nogen træder frem og skaber ... grundlovgiverne kaldte dem, tror jeg, checks and balances over for denne utterly imperiøse administration.

Så det er talen i dag. Vi taler ikke om valget i dag. Vi taler om andre dommedagsscenarier, særligt finansielle, om AI. Jeg ved, vi har talt lidt i programmet om katastrofale udfald af AI i form af dårlige aktører, eller i form af AI'en selv vendte sig mod os. Det her handler mere om de virkelige konsekvenser af AI økonomisk og finansielt. Og vi er glade for at have en gæst med i dag til at tale om det. Så lad os komme i gang.

[THEMEMUSIK]

Kapitel 2: Ed Zitron deltager

Damer og herrer, vi er glade for at blive selskab af Ed Zitron. Han er CEO for EZ Primary Research. Han skriver nyhedsbrevet "Where's Your Ed At?". Men vigtigere ... han har en stor forståelse for, jeg mener, AI's økonomi. Og Ed, velkommen.

ED ZITRON: Tak fordi jeg måtte være med. JON STEWART: Det er en ren fornøjelse.

Jeg vil spørge dig om det her ... og jeg undskylder på forhånd ... det bliver lidt basalt ... ED ZITRON: Det er fint. JON STEWART: ... på en måde.

Så jeg ville have dig til at tale om ... vi har hørt meget om AI i form af dommedagsscenarier ... en dårlig aktør får fat i det og bygger sit eget biohazard, eller agenterne bryder ud og hacker sig ind i alle følsomme data eller vandforsyninger, den slags. Eller det omvendte: det hele virker, og vi bliver reduceret til NPC'er i en verden, vi ikke har indflydelse på.

Jeg vil tale med dig om de mere økonomiske ubalancer i AI-verdenen. Giver det mening? ED ZITRON: Helt sikkert. JON STEWART: Fint.

Kan du give os, for at starte med, lidt af banen: hvad er det økonomiske AI-økosystem ... chips, software, datacentraler? Hvad har vi med at gøre, når vi taler om AI-økonomien?

Kapitel 3: Det økonomiske AI-økosystem

ED ZITRON: I toppen af aktiemarkedet er den største virksomhed NVIDIA. De laver noget, der hedder en GPU. Det betyder teknisk set "graphics processing unit". Det her er ikke til grafik. Det er, fordi de er rigtig gode til parallell processing, altså grundlæggende at gøre én ting mange gange. Ikke desto mindre skal man bruge de chips til to ting ... én: at træne en AI-model, og to: at køre inferens, som simpelthen er at skabe outputs.

JON STEWART: Når du siger at skabe outputs ... når du stiller et spørgsmål, så er svaret, du får, outputtet.

ED ZITRON: Ja, præcis det. JON STEWART: Jeg ser.

ED ZITRON: Og så bliver det mere komplekst med større modeller og større opgaver. Men det er grundlaget. JON STEWART: Fint. Så de her chips er GPU'erne, og de driver hele økosystemet?

ED ZITRON: Ja. Og NVIDIA havde indtil for få år siden stort set et effektivt monopol på det, fordi de har denne ting, der hedder CUDA, som simpelthen er underliggende softwarebiblioteker og måder at køre software på grafikprocessorer. Det betød, at de i praksis er virksomheden bag AI-boomet. Nu sælger de de her GPU'er, som er meget dyre. De koster 50.000, 60.000 dollars stykket, man køber dem typisk i racks, der koster millioner hver. Og man skal bruge tusindvis af dem, hundredetusindvis i nogle tilfælde, til de store datacentraler. Men NVIDIA er stort set den eneste leverandør, der sælger dem. Der findes teknisk set AMD. Teknisk set har Broadcom også AI-chips, men NVIDIA er top-hunden. Deres kunder er stort set verdens største virksomheder ... Microsoft, Google, Meta, Amazon, Oracle, SpaceX nu, vel. Og de har en meget lille kundebase. Men den kundebase har så mange penge, at de har kunnet sænke 30, 40, 50 milliarder dollars om kvartalet ned i de her AI-chips og AI-datacentraler.

Problemet er, at de her ting bliver ved med at blive dyrere og også tager en evighed at installere. Men for det meste er NVIDIA blevet stort, fordi alle har sagt: AI bliver det næste store ... JON STEWART: Netop. ED ZITRON: ... vi skal købe så mange af dem som muligt. Der er ikke rigtig noget bevis endnu på, at det faktisk er tilfældet, eller i hvert fald noget, der ligner en begrundelse for de over en billion dollars, der er blevet investeret i de her GPU'er og de datacentraler, de skal stå i. Og der kan jeg stoppe. Der er forskellige niveauer at folde ud derfra. JON STEWART: Netop.

Så hovedideen er, at man har denne ene virksomhed, NVIDIA. Leverer NVIDIA til alle? Regner vi Kina med i den ligning? Eller siger vi, at det kun er USA og måske andre slags AI-startup-områder?

ED ZITRON: Teknisk set har Kina en virksomhed kaldet Huawei, der laver deres egne chips, men NVIDIA-GPU'er er i årevis blevet sendt derover. Der var en stor historie sidste år fra Bloomberg om en virksomhed kaldet Mega Speed, som kaldes en neocloud. Det betyder bare en virksomhed, der køber chips, installerer dem og udlejer dem, hvor de tilsyneladende, efter sigende, var en front for en kinesisk datacentraloperation. Supermicro, en AI-servervirksomhed, havde også en af deres medstiftere, der bogstaveligt talt brugte en hårtørrer til at fjerne serienumrene, så de kunne sendes. JON STEWART: [GRINER] Det er ligesom ... det er ligesom våben.

ED ZITRON: Her er sagen. Hvis denne æra er så dyster og sjælløs og glædesløs, er det rart med lidt fjollede streger for en gangs skyld. JON STEWART: Nej, jeg synes, det er det.

ED ZITRON: Så NVIDIA-chips bliver sendt derover, men de har langt færre. Og Kina har måttet være lidt mere snedige med, hvordan de bygger de her ting. Men for det meste sælger NVIDIA GPU'er til alle, alle steder i verden. Så NVIDIA kontrollerer i princippet alt. Det betyder, at NVIDIA er utrolig rig. De trykker penge. Det betyder, at NVIDIA nu er blevet den største leverandør til Microsoft, Google, Amazon, Meta, SpaceX.

Problemet er, at fordi de her datacentraler faktisk ikke genererer nok indtjening, eller egentlig slet ingen indtjening ... ingen af de virksomheder, bortset fra SpaceX, offentliggør deres faktiske AI-indtægter. Alle er måttet begynde at optage gæld. De har måttet fyre folk. Meta laver et aktiesalg på 95 milliarder dollars. Oracle måtte lave ét på 50 milliarder og risikerer en nedgradering, alt sammen fordi ... trods alle de store løfter om AI ... den økonomiske gevinst er der ikke. Torsten Slok, cheføkonom hos Apollo, sagde forleden, at der ikke har været nogen gevinst fra AI.

JON STEWART: Det rammer kernen af måske den absurde modsigelse i det hele: man har dette økosystem bygget omkring de her NVIDIA-chips, der koster millioner af dollars, og det, det skaber, er, gætter jeg på, compute. Alle leder efter compute. Men compute er meget dyrt. Og tilsyneladende ... og du må sige mig, om det er forkert ... folkene der bruger compute, kunderne, betaler ingen steder nær, hvad det koster at bygge og drive compute. Med andre ord: Man køber noget og får det ved latterlige rabatter. Og virksomheden betaler meromkostningen. ED ZITRON: Til en vis grad. Altså, det her er faktisk ... sagen er, at du både tager fejl, og vi ved det ikke ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: ... men også har ret på samme tid. JON STEWART: Det tager jeg. Det tager jeg som en sejr.

ED ZITRON: Lad mig forklare, hvad jeg mener. Vi ved faktisk ikke, hvor meget det koster at drive de her ting. JON STEWART: Gør vi ikke? ED ZITRON: Vi ved ikke, hvor meget det koster. Vi har mange estimater. Mange AI-folk online er kommet med deres gæt, men vi ved det virkelig ikke. Vi har denne ... en virksomhed kaldet Silicon Data laver et indeks over, hvor meget man kan få pr. time for en GPU. Og de stiger hele tiden, og folk siger: wow, de må tjene pengene hjem. Vi ved faktisk ikke de operationelle omkostninger, men selv de indekser over priser afspejler ikke rigtig, hvad folk betaler langsigtet, for de er mest baseret på spotpriser, som bare betyder, hvad det ville koste at leje det her lige nu, frem for hvis jeg køber det for et år. JON STEWART: Lad os tage et skridt tilbage.

ED ZITRON: Ja, ja.

JON STEWART: Og måske ... så vi har lidt af landskabet med, hvem spillerne er.

Kapitel 4: Hvordan AI-virksomheder tjener penge

Hvordan tjener så Anthropic eller Meta eller nogen af dem penge på deres AI? Hvordan genererer OpenAI indtægter? ED ZITRON: OK, to måder. JON STEWART: OK. ED ZITRON: Én: der er abonnementer. Man betaler ... når man siger, jeg betaler dig 20 dollars om måneden, kan jeg bruge OpenAIs modeller ... og der er rate limits, der lidt slører det, men man kan bruge dem en vis mængde. De har et 100- og et 200-dollars-abonnement om måneden, det samme med Anthropic. Så man betaler det og kan bruge det en vis mængde.

Nu tjener Anthropic flere penge på den anden, som er API'en, som bare betyder at forbinde sin ting til Anthropics modeller ... ens startup, ens coding-harness, og så betaler man ved måleren. Så man betaler pr. million tokens.

JON STEWART: Stop ... stop lige et øjeblik, og jeg undskylder. ED ZITRON: Nej, det er OK. Nej, please. JON STEWART: Hvad er en token? For jeg hører det meget, og jeg er ikke helt sikker, og pr. million tokens. Hvor mange tokens tager det? Og hvad hedder din kat? Og for jer, der lytter på radioen ... ED ZITRON: Det her er Howl. JON STEWART: Howl!

ED ZITRON: Og han er stor, smuk og irriterende, ligesom far. JON STEWART: Åh gud. ED ZITRON: OK, så ... JON STEWART: Nej, smuk. Fint, fortsæt. ED ZITRON: Så, en token er 3/4 af et ord. Det er bare, når en model spytter et output ud ... JON STEWART: OK.

ED ZITRON: Lad os sige, du siger: giv mig en limerrick, så spytter den noget ud, og det vil være en vis mængde tokens at generere det. Når du indsætter det, der siger "lav en limerrick til mig", er det en input-token. Og når den genererer outputtet, er det output-token.

JON STEWART: Og bliver det beregnet ud fra, hvor meget compute et input kræver for at give et resultat?

ED ZITRON: Nej, det beregnes ud fra, hvad den laver, og hvad den sender ud. Compute-siden, hvor meget GPU'erne koster at drive, ved vi virkelig ikke. Vi har estimater ... JON STEWART: OK. ED ZITRON: ... fra en vis mængde bud. Men når det gælder især Anthropic og OpenAI, som er de vigtigste AI-laboratorier, dem der laver de mest populære modeller, har vi ingen indsigt i, hvor dyre deres operationer er. Vi har nogle dokumenter. Jeg fik OpenAIs reviderede regnskaber tidligere på året. Men vi har ikke: hey, det koster, når vi kører én NVIDIA B200-chip, så meget koster den i timen. Og problemet er, at det grænser til det umulige at estimere det, for vi har ingen indsigt i deres infrastruktur. Vi ved ikke engang rigtig, hvor meget compute de har. Og vi kan komme ind på det om lidt, vel.

Men hyperscalerne ... Amazons, Googles, Metas, Microsofts osv. ... JON STEWART: Og det er dem, der prøver at bygge alle datacentralerne, så de kan øge deres compute.

Men hvis vi ikke ved ... hvorfor er de så alle sammen med i det her kapløb om at skabe mere compute? Er de maxet ud? Er inputs, der kommer ind, så meget større end det, de kan eksportere?

ED ZITRON: OK. Det er faktisk et rigtig godt og vigtigt spørgsmål. JON STEWART: Åh gud, tak.

ED ZITRON: Nej, for Jon, du er selvnedværdigende om ikke at vide det her. Faktisk er meget af det her meget sløret. JON STEWART: OK.

Kapitel 5: Størrelsen, strømbehovet og prisen på AI-datacentraler

ED ZITRON: Så Microsoft ... JON STEWART: Med vilje, vil jeg gætte på ... ED ZITRON: Ja. JON STEWART: Med vilje. OK. ED ZITRON: Så det er ikke så meget outputsens størrelse. Det er, at det tager lang tid at bygge AI-datacentraler, meget længere.

Hver eneste af de her ting er det mest ambitiøse infrastrukturprojekt i historien. JON STEWART: Hver datacentral? ED ZITRON: Stort set.

OpenAIs datacentral ... Oracle har bygget den i 2,5 år i Abilene, Texas. Den er, tror jeg, omkring 998.000 kvadratfod. JON STEWART: Hellige shit.

ED ZITRON: Og den kommer til at bruge omkring 1,2 gigawatt strøm, hvilket grundlæggende er strømmen af en lille by, men på en tusindedel af pladsen. Så jeg bruger byen Bristol i England som eksempel. Det er grundlæggende strømmen af byen Bristol i grundlæggende flere store lagre.

JON STEWART: Amerikanere scrambler lige nu for at finde ud af, hvor Bristol er, og hvordan det ser ud.

ED ZITRON: Ja, de mest spændende ting sker for Bristol ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Undskyld, Bristol-lyttere.

Så hyperscalerne bygger den kapacitet, for de ser efterspørgsel. JON STEWART: Ja.

ED ZITRON: Men det meste af den efterspørgsel kommer faktisk fra OpenAI og Anthropic, der har denne glubske appetit for AI-compute, i den grad at de, fordi de har så mange kunder og så meget opmærksomhed, grundlæggende køber alt op. Jeg estimerer, at 80% eller mere af AI-compute-udgifterne kommer fra de to virksomheder. Men hyperscalerne har alle aftaler med netop de to virksomheder. Ja, de har nogle andre kunder. Men når man fjerner Anthropic og OpenAI, er der, tror jeg, omkring 22 milliarder dollars, hvilket lyder af meget, indtil man indser, at Microsoft alene har brugt over en fjerdedels billion.

JON STEWART: Microsoft har brugt en fjerdedels billion på hyperscaling? ED ZITRON: På kapitaludgifter siden 2022. Så kapitaludgifter er bare investeringer i aktiver, noget man vil bruge fremover i virksomheden for at få den til at tjene flere penge.

JON STEWART: Når du siger, at bruger penge som kunder hos OpenAI og Anthropic ... er Meta så ikke også med i spillet? Og er de ... eller er de en mindre spiller i det hele? ED ZITRON: Det er det sjove. Jeg ved ikke, hvordan folk glemmer Metaversen, hvorfor de hedder Meta, men Meta har brugt over 160 milliarder dollars, tror jeg på dette tidspunkt, nok mere på AI ... bygget de her datacentraler, bygget AI-compute ud. Men de har ikke rigtig ... de har deres egne AI-modeller, men Meta har ikke en AI-strategi. Meta har bygget deres egne AI-modeller. De har denne Muse-app ... JON STEWART: Netop, den lille assistent.

ED ZITRON: ... der er dukket op for nylig, og som, for at citere Mark Zuckerberg, er meget urentabel. De tjener ikke mange penge. JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Jeg ved det, ikke? Vi elsker det her. Og det er sagen. Alle de her virksomheder gør det, fordi de er løbet tør for hypergrowth-ideer. De har ikke en ny Google-søgning. De har ikke en næste Facebook. Så fordi de alle er trætte, gamle, kedelige monopolister, går de: vent, Microsoft lavede det der ChatGPT-ting. Vi burde alle sammen købe de her chips. Flere chips nu. Store, store!

Og problemet er, at de har lagt så mange penge i det, at de ikke rigtig kan bakke ud igen, selvom det meste af deres kundebase er Anthropic og OpenAI. Og uden dem er det lidt ynkelige indtægtsbeløb.

[THEMEMUSIK]

REKLAME JON STEWART: Folk, jeg ved, tingene ser lidt grumme ud lige nu, me jeg siger jer, mand, der er et nyt projekt på ... der er her for at redde os ... Ground News. Det er vores gamle ven Ground News. De er her for at hjælpe jer med at håndtere den nyhedsbaserede nådesløse vanvid, den algoritmestyrede skål af sorg og fortvivlelse, der strømmer frem gennem alle medier og alle åbninger, man kan finde vej til. Det er vanvid. Men Ground News tager hver eneste artikel om den samme nyhedshistorie fra alle medier over hele verden, samler dem ét sted og fortæller dig, hvor de kommer fra. Man kan se, hvordan de forskellige organisationer og algoritmer manipulerer ens information. De kan vise, hvor pålidelig kilden er, hvem der finansierer kilden. Det er en helvedes service, de leverer. Abonnér med 40% rabat på ubegrænset adgang ved at scanne QR-koden på skærmen eller gå til ground.news/js. Sørg for at bruge vores link, så de ved, vi sendte jer. Igen, det er ground.news/js.

[THEMEMUSIK]

Kapitel 6: Hypen, viral adoption og den økonomiske realitet af store sprogmodeller

Alt, hvad man hører, er ... det her er en revolution på størrelse med, jeg ved ikke, bomuldsmaskinen eller jernbanen, og nogle vil sige iPhone'en og internettet, og hvordan det ændrede alt. De føler i hvert fald, som om de har opdaget fremtiden. Om resten af os vil bo i den fremtid, er en slags separat sag.

Så ... de vædder på, at det her er transformerende? ED ZITRON: Ja.

De tror ... og her må jeg være tydelig: De her mennesker er ikke super sofistikerede. De kan være rige, men de er ikke sofistikerede.

November 2022 ruller rundt, ChatGPT udkommer. Bogstaveligt talt er vi lige kommet ... vi har været igennem, hvad, fire renteforhøjelser det år, måske flere? Alt er rigtig dyrt. Tech-industrien havde denne massive boomæra i 2021. JON STEWART: Inflationen er meget høj. ED ZITRON: Mmm. JON STEWART: Vi er ved at komme ud af pandemien. Forsyningskæder er svækkede. Ja.

ED ZITRON: Indtægterne er nede på tværs af brættet. JON STEWART: Korrekt. ED ZITRON: NVIDIAs indtjening var flad. Og tilbage i 2019 havde NVIDIA købt en virksomhed kaldet Mellanox i Israel, som tillod en bare at bruge højhastighedsnetværk til at forbinde en bunke servere og opfandt den moderne AI-klynge. Nu ... JON STEWART: OK.

ED ZITRON: ... 2022 kommer rundt, ChatGPT, og fordi husk, de her hyperscalers er ikke opfindsomme. De stjæler fra hinanden. De kopierer hinanden. Det er det eneste, de kan. De ser alle ChatGPT og går: [Gisper] uh, uh! Det ligner en ny ting. Hvad hvis vi lægger en masse penge i den? Og det er det, de har gjort siden.

JON STEWART: For nu at være fair over for dem ... da ChatGPT udkom, var det en sensation. ED ZITRON: Ja. JON STEWART: Det skabte bølger. Effekterne af introduktionen af den teknologi ... folk over hele verden begyndte pludseligt at bede deres computer om at skrive brudbreve, som var de Drake. Folk brugte det ikke nødvendigvis til noget produktivt. ED ZITRON: Men det kan børn jo ikke bruge. JON STEWART: Det er rigtigt. Men det blev absolut ... det blev adopteret meget hurtigt uden nogen reel fornemmelse af, hvad det kunne være brugbart til. Så det var ikke, som om det var et helt opdiget produkt. ED ZITRON: Ja, jeg er enig.

Men ... JON STEWART: Ja. ED ZITRON: ... det gik viralt. Medierne tog de næste skridt. Jeg vil sige, medierne løb væk med den. Men også hyperscalerne lagde alle pengene i den. Og så var der den naturlige tro på: OK, det her er virkeligt, for der er en bunke penge bag. Jeg tvivler ikke på, at store sprogmodeller er interessante, og at der var noget der. Jeg har bare hele tiden sagt, at de faktiske økonomiske outputs og faktisk de teknologiske ting, de påstår, den kan gøre, ikke rigtig matcher det, de har sagt. Så ... JON STEWART: Så ideen er, at bruger gebyrerne aldrig vil matche infrastrukturen, ligesom idéen om, hvis Netflix udkom, og de kun kunne tage 50 cent, og det var det eneste, folk ville betale, men det ville koste dem en billion dollars at lave hver eneste serie. Og så er det bare ikke ... det vil aldrig matche op, at pengene, der kommer ind, aldrig vil matche, hvad det vil koste at skabe og vedligeholde den teknologi, der er nødvendig for AI. Er det nogenlunde i nærheden? ED ZITRON: Ja.

Så OpenAI og Anthropic er virkelig interessante virksomheder, økonomisk set, fordi de mister milliarder af dollars. Anthropics S-1 udkom netop. De mister færre milliarder end OpenAI. JON STEWART: S-1? ED ZITRON: Det er den indberetning, man laver, når man børsnoteres. Så man indgiver en S-1 hos SEC.

JON STEWART: Og de er ved at blive børsnoteret, så de skal indgive en S-1 hos SEC, OK. ED ZITRON: Præcis. JON STEWART: Og hvad står der i S-1'en? ED ZITRON: Nå, det sjove er, hvad der ikke står i den. JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Alt for den seneste kvartal er blankt. Så alle de tal, man virkelig behøver for at forstå, hvordan Anthropic er ... blankt. De har kun op til 30. juni. For at være tydelig: de delte mange af de tal med investorer til en investordag for to uger siden. Så ... nå ja, så skidt være med den private investor, vel.

Det interessante er nu, at virksomheden lige skrabede sig igennem med en let profjt i Q2, men det var, fordi Elon Musk gav rabat på deres compute hos SpaceX i to måneder. Så, lige meget.

Og vi ikke ... JON STEWART: Deres compute ejes af SpaceX? ED ZITRON: Noget af den. JON STEWART: Er det her bare en cirkel-jerk? ED ZITRON: Ja. JON STEWART: Hvad?

Kapitel 7: Cirkulære handler, lease-forpligtelser og gældsstrukturer

Jeg forstår det ikke. Så alle bygger datacentraler. ED ZITRON: Ja.

JON STEWART: Og de lejer alle plads i hinandens datacentraler og opkræver hinanden forskellige priser.

ED ZITRON: Så for at være tydelig: AI-laboratorierne, Anthropics og OpenAI, de lejer compute. De lejer compute af SpaceX ... nå ja, OpenAI gør ikke, men Anthropic betaler, de kommer til at være ... fra december kommer de til at betale 3,1 milliarder dollars om måneden, om måneden til Elon Musk, om måneden. Det er vanvittigt.

JON STEWART: Hvornår byggede Elon Musk al den compute? Jeg anede ikke, at han overhovedet var med i det her. Og hvorfor ville Anthropic eller OpenAI ikke bygge deres egen compute? ED ZITRON: Nå, det er problemet. De her virksomheder mister milliarder af dollars, hvilket gør bankerne rigtig utilpasse, når det gælder at låne en penge. Så det, de gør, er, at de har deres hyperskaler-betalt-grise. Så Oracle, Larry Ellison, alles yndling, Larry Ellison, bygger for omkring 400 milliarder dollars af AI-datacentraler til én kunde ... Sam Altman. Clammy Sammy selv kommer tilsyneladende til at betale ham 300 milliarder over fem år. Har OpenAI pengene? Nej. Har Oracle kapaciteten? Nej. Men rolig. Ifølge TD Cohen kommer NVIDIA til at hjælpe Oracle ved at leje plads og derefter videresubleje den til dem. JON STEWART: Åh herregud.

ED ZITRON: NVIDIA er i øvrigt dette alles GE Capital. De investerer i alle virksomhederne. De har investeret i OpenAI, SpaceX, Anthropic, CoreWeave, som er en neocloud, altså en virksomhed, der bare bygger datacentraler og sælger AI-compute, og som i øvrigt optager gæld med chipserne som sikkerhed og derefter køber flere chips med de penge. Det er magisk.

JON STEWART: Så de optager ... med penge, de ikke har, leverer de. Så er de stærkt gearede ... ED ZITRON: Det er CoreWeave, ja. JON STEWART: ... på deres egen udbygning. Og alligevel kæmper de for ikke at betale skat af den værdi, de siger, de har, men ikke har. Ville det ... [GRINER] ED ZITRON: Jo. JON STEWART: Er det det magiske trick? ED ZITRON: Der er så mange magiske tricks. Det er sagen. For AI-laboratorierne ... det er sjovt, folk taler altid om OpenAI'erne og Anthropics, som i: åh, de bygger deres egne ting. Nej, det gør de ikke. Anthropic har ... det her er alvorligt ... 430 milliarder dollars værd af uopsigelige forpligtelser med Amazon, Google, Microsoft og Broadcom ... Broadcom, AI-chipvirksomheden. Uanset hvor mange penge ... JON STEWART: Uopsigelige, man kan ikke opsige de forpligtelser. Og hvad er det for forpligtelser, de har lavet?

ED ZITRON: For Amazon, Google, Microsoft har de lavet forpligtelser til at leje datacentralkapacitet, hundredvis af milliarder af dollars værd. Og når jeg siger uopsigelig, er det noget, der hedder en take-or-pay-aftale, hvilket betyder: du kommer til at bruge det her. JON STEWART: Pay or play. ED ZITRON: Ja, du skal betale uanset hvad.

JON STEWART: OK.

ED ZITRON: Anthropic har ... det er sjovt ... den måde, jeg ville beskrive S-1'en på, er, at det er en beskrivelse af en virksomhed, der ikke eksisterer længere, fordi den var fra, før alle de forpligtelser begyndte. Og Anthropic har nu de her ting, nok fra næste år, der kommer til at koste den 75 til 100 milliarder dollars om året inden for det næste år eller to. Og det er uanset, om indtægterne vokser. Det her er en virksomhed, der kun taber penge. JON STEWART: Hvordan begrundes de forpligtelser? Hvor ser de væksten i det hele? Hvordan begrunder man at lægge så mange penge i en udbygning og brug?

ED ZITRON: De tror, at de vil vokse til hundredvis af milliarder af dollars i indtægter inden for de næste få år, for hvis ikke, kan de ikke betale det her. Deres driftsomkostninger bliver på 100 milliarder+ på kort tid. Microsoft, en meget profitabel virksomhed på 330 milliarder dollars om året, har driftsomkostninger på omkring 150 milliarder. Så Anthropic tror bare, at den snart vil være af Microsofts størrelse. Man kan undre sig over, hvor beviset er. Det er der ikke. S-1'en er ... JON STEWART: Det undrer jeg mig over. Det var ét af de ting, jeg undrede mig over. ED ZITRON: Ja, S-1'en forklarer det ikke. Anthropic har bare de her vanvittige fremskrivninger. Deres hele værdiansættelse kommer an på, at de laver 200 milliarder dollars om året i indtægter om to år. JON STEWART: 200 milliarder? ED ZITRON: Mmm.

JON STEWART: Og hvad er deres indtægter nu?

ED ZITRON: Formodentlig i området 30 til 50 milliarder dollars om året maks. Vi har ikke fjerde kvartal.

JON STEWART: Åh, det her er den værste episode af Shark Tank nogensinde. ED ZITRON: Ja.

JON STEWART: Det her er ... ED ZITRON: Og det vanvittige er, at når man fortæller folk det her, vil de sige: nå, men det er anderledes denne gang.

Kapitel 8: Skrøbelige kundebaser

Det her er de klogeste mennesker, de klogeste fyre i lokalet, hvis man vil ... du ved, Enron. Og de her mennesker er så kloge, AI er det næste store. Men her er det virkelig skræmmende. Ifølge ... det er en betalings- og kreditkortvirksomhed kaldet Ramp ... kommer 80% af OpenAI og Anthropics indtægter fra 1% af deres kunder, og de fleste af de kunder er venture-støttede AI-startups, der kører deres tjenester med et massivt tab.

JON STEWART: OK, OK, OK. Jeg vil gerne spole den her tilbage, for den her ... alright, så min forståelse af det hele er nok forankret i tv-branchen, igen Netflix, streaming. Jeg tænker på det i form af kunder, der betaler et gebyr for at bruge en tjeneste, der er nødvendig for, at de kan drive deres virksomhed. Og så taler vi om de 100, 200 dollars om måneden, hvad de nu måtte opkræve en virksomhed for at bruge deres compute. Du siger, at det kun er 20% af deres indtægter. 80% af deres indtægter er faktisk andre AI-startups, og de AI-startups ... hvad betaler de for? De betaler ikke et brugsgebyr. Hvad betaler de for?

ED ZITRON: Så husk, jeg nævnte API'en tidligere ... altså at forbinde sine ting til modellerne? Når man bruger ... JON STEWART: Ja, hvad er en API? Bare ... bare ... ED ZITRON: Jeg glemmer lige termen, men det betyder bare måden, hvorpå man forbinder sin tjeneste til en anden tjeneste. Man kører ... der er en AI-juridisk tjeneste kaldet Harvey. De bruger API'en, så deres software kører med OpenAI eller Anthropics modeller.

JON STEWART: Gillian poppede lige ind i chatten ... Application Programming Interface.

ED ZITRON: De kommer til at flå mig levende for at glemme den. JON STEWART: Åh, hun er den bedste. Software der taler sammen.

Så de skal forbindes til den store hjerne, ellers virker deres AI-startup ikke.

ED ZITRON: Ja. JON STEWART: OK.

ED ZITRON: Og så er der det andet problem, som er ... hos de virksomheder, når man bruger f.eks. Perplexity, som er et AI-søgefirma, og man betaler dem 20 bucks om måneden, kan man løbe et token-forbrug op på 60, 70 eller 80 bucks om måneden.

JON STEWART: Så de kører med tab? ED ZITRON: Præcis.

Og det vanvittige er, at alle siger: wow, Anthropics vækst, OpenAIs vækst, det er så imponerende. Hvordan er det så imponerende? Svaret er, at de har en bunke venture-støttede startups, der kører deres tjenester med tab, og som har brugere, der siger: hej, jeg vil bruge de nyeste modeller, de nyeste, dyrere modeller. De nyeste modeller også ... priserne kan se lavere eller lignende ud, men de brænder flere tokens. Og output-tokens, de skaber, det, den giver dig, de er dyrere. Så alle krediterer væksten hos de her virksomheder til en slags diversificeret indtægtsmodel, når en stor del af de indtægter er baseret på grundlæggende ninja-låntagerne fra den store finanskrise i AI-generationen, de her mennesker, der kun har råd til at betale for alle de tokens, så længe venturekapital holder dem oppe. Og det er en virkelig skræmmende ting, fordi det betyder, at deres kundebase per definition er skrøbelig.

JON STEWART: Så alle brænder penge af i alle ender af det her. Det er et korthus holdt oppe af andre korthuse. Og er antagelsen her, fordi ... og vi håndterer det i Anthropic-værdiansættelsens regi, hvor folk siger, at de får en børsnotering ...

Kapitel 9: De kommende børsnoteringer og bekymringen om "exit liquidity"

... de kommer til at være værd 1,5 billion eller måske endda 2 billioner, de kommer til at ... ED ZITRON: De kommer til at blive værdiansat sådan og hæve omkring 100 milliarder.

JON STEWART: De kommer til at blive værdiansat sådan og hæve alle de penge. Men det, det gør, er ... de har udtømt de private venture-penge. Og nu siger de: åh, ved I hvem vi kan få penge fra nu? Mennesker. ED ZITRON: Jo.

JON STEWART: Bare ... folk. ED ZITRON: Bare godtetroende.

Og det vanvittige ved det her er også, at tilbage i 2012 var der det her kaldt JOBS Act, som blev skubbet igennem for at åbne kapitalmarkederne for flere mennesker. Men den havde en subtil ændring, der betød, at private virksomheder ... det var engang sådan, at private virksomheder over en vis størrelse måtte rapportere deres faktiske indtægter. De måtte indgive som en børsnoteret virksomhed. Så det tvang virksomheder til at børsnotere ved meget lavere værdiansættelser. Så Google blev børsnoteret, jeg tror, deres værdiansættelse var 23 milliarder dollars. De er på 3 billioner, 4 billioner nu. Jeg tror, Microsoft var omkring 700 millioner. De er billioner værd nu. Amazon ... et par hundrede millioner. Anthropic kommer ud på 1,5 til 2 billioner. Det her er exit liquidity.

JON STEWART: Hvad er exit liquidity? Fortæl mig, hvad det er. ED ZITRON: Åh, jeg når frem til det. Ro dig.

JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Så vi er solgt den ide, at vi investerede i fremtiden med de her virksomheder, at vi investerer i det næste Google, det næste Meta, det næste hvad-som-helst. JON STEWART: Det er rigtigt.

ED ZITRON: Når det, vi faktisk er, er lossepladsen for venturekapitalister, der har investeret i virksomheden. Vi tillader dem at forlade virksomheden ved at sælge deres aktier, som de købte til en meget lavere værdiansættelse, for en massiv gevinst. Og til gengæld får vi en virksomhed, der ... hvad er det ... Anthropic ... selv hvis Anthropic voksede til størrelsen af NVIDIA, ville det være, hvad, 3x, 4x? Hvad er en god gevinst, vel. Men sammenlignet med det, man plejede at få fra de her startups ... men det kommer heller ikke til at ske. Det her er en virksomhed med negativ EBITDA, altså grundlæggende negativ indtjening før skat, afskrivninger osv.

JON STEWART: Lad mig presse på det lidt som djævelens advokat. ED ZITRON: Selvfølgelig.

JON STEWART: Det er en lignende historie dog. Jeg husker, da Google kom, og de havde de vilde værdiansættelser, og de fik vanvittige mængder venturekapital, og folk sagde: hvordan tjener de penge? I bygger alt det her ud ... det hed ikke compute dengang, men det var netværket. Man skulle bygge fibernetværk ud. De overtog noget af boble-udbygnings-lortet. Men hvordan skulle de tjene penge? Og med tiden blev det dog en profitabel forretning, hvad enten det var gennem annoncer eller salg af data eller andre måder, de tjente penge på, enten ved at opsluge andre virksomheder eller den slags. Går vi glip af den samme historie med AI? Er vi for skeptiske over for, hvordan de kan vende det her til en profitabel forretning? ED ZITRON: Så lad os tage Amazon. Amazon er den, folk gerne vælger. Amazon Web Services, som er deres cloudplatform, en af de mest profitable forretninger i historien, utroligt. Grundlagt i 2003. Jeg tror, den var offentligt tilgængelig i 2006. Profitabel i 2015. Amazons samlede kapitaludgifter i den periode ... JON STEWART: Med at bygge cloudkapacitet ud?

ED ZITRON: Til alt faktisk, alle deres kapitaludgifter til logistiknetværket, til clouden, til alt ... var 29,7 milliarder dollars, inflationsjusteret.

JON STEWART: Over hvor lang en periode? ED ZITRON: 12 år, mellem 2003 og 2015. JON STEWART: Og det er ikke om året, det er totalt. ED ZITRON: Det er de samlede kapitaludgifter.

JON STEWART: 30 milliarder. ED ZITRON: Og Anthropic hævede 30 milliarder i februar. De hævede 65 milliarder i maj.

JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Amazon brugte, tror jeg, 45 milliarder i CapEx i det seneste kvartal.

JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Og her er også sagen ... Amazon var på det tidspunkt en meget mindre virksomhed. Så hvis man investerede i Amazon på det tidspunkt, fik man en utrolig investeringsafkast, hvis man holdt fast. Det betalte sig i spades. Og også forskellen er, at Anthropic og OpenAI ikke har aktiver. De her virksomheder har ikke datacentraler. De køber ikke datacentraler. De lejer centraler. De lejer chips.

JON STEWART: Men det er den del, jeg ikke helt forstår. Hvorfor ville de ikke eje deres egen infrastruktur? ED ZITRON: Hvordan skulle de have råd til det?

JON STEWART: Men hvad er de ... så alle de penge, de hæver, går bare til leasing, går bare til aftaler, de laver med andre virksomheder?

ED ZITRON: Jo, præcis det.

[THEMEMUSIK]

REKLAME JON STEWART: Hejsa, folk, jeg ved, at de fleste ser på mig og tænker: nå, der går et modeikon. Den fyr, han ved, hvordan tingene hænger sammen. Jeg er overrasket over, at han overhovedet har tid til at lave podcasten, med tanke på at han burde sidde i Milano hos Anna Wintour. Men faktisk, ved I hvad jeg er? Komfortabel. Man tænker måske: nå ja, hvis man bare har samme T-shirt på som sidste uge. Men ved I, hvor man kan finde tøj, der passer ind i det her? Quince. Quince har alle efterårsklassikerne, man faktisk lever i ... denim, støvlerne, læderjakkerne, det utroligt bløde ... hvad kalder man dem? De er 100% mongolske kashmir-sweaters, der starter på omkring 60 bucks. Kom nu! Nej, jeg taler ikke om Des Moines-kashmir, mongolsk kashmir. Hvad gør Quince anderledes? De arbejder direkte med etiske fabrikker. De skærer mellemleddet væk. Man får topkvalitet materialer og håndværk til halvdelen af prisen på andre premiumbrands. Find dine næste efteryndlingsfavoritter hos Quince. Download Quince-appen for app-eksklusive tilbud, eller gå til quince.com, få gratis forsendelse på din ordre og 365-dages retur, nu også tilgængeligt i Canada og Storbritannien. Og når Quince spørger, hvor I hørte om dem, så sig, at det var "The Weekly Show". Det er den bedste måde at støtte showet på.

[THEMEMUSIK]

Kapitel 10: Finansielt korthus, gearingsrisici og aktiemarkedseksponering

Nogen kommer til at fejle. Og hvis én af dem fejler ... hvis man taler om de her hyperscalers, der bruger 60 milliarder om kvartalet eller hvad man nu taler om, så skaber det ... jeg mener, hvis man tænker på boligkrisen i 2008, det var, de sagde, noget i stil med 7% af realkreditlånene gik under vand, og det ødelagde hele derivatmarkedet omkring det. Så det skal ikke ret store tilføjelser til at ruske gennembranchen og skabe en katastrofal dominoeffekt.

ED ZITRON: Ja. Og det, der også er træls, er, at det amerikanske aktiemarked grundlæggende holdes oppe på sådan en tandstik af AI.

JON STEWART: Åh, jeg tror, det er kun ... det er kun de syv virksomheder, der driver hele gevinsten på aktiemarkedet.

ED ZITRON: Ja, omkring 45%, tror jeg, af værdien af NASDAQ 100 er i Magnificent Seven. Og i øvrigt er værdiansættelsen af Magnificent Seven i vid udstrækning baseret på ideen om, at AI vil være den største, stærkeste ting og vokse for evigt. NVIDIAs fortsatte værdiansættelse, tror jeg 215 dollars pr. aktie, sådan som jeg tænker på det, er baseret på ideen om, at NVIDIA vil sælge flere og flere GPU'er, grundlæggende sælge en billion dollars værd af dem på to år. Og vi er ved punktet nu, hvor ... bortset fra Microsoft, som netop har tilbudt opkøbstilbud til 27% af sine medarbejdere for at blive ved med at finansiere AI ... Meta, Google, Amazon ... negativ cash flow, alle negativt cash flow, tvunget til at optage gæld. De kan ikke længere købe de her GPU'er af cash flow. Så neoclouds kunne aldrig have råd til det. Så de har måttet optage byrdefuld gæld. CoreWeave, den største af dem og den værste af dem, de hæver ... jeg tror, at hvis de skulle hæve gæld i dag, ville det være 13%, 14%, 15%, grundlæggende et personligt lån. Så det her er alt baseret på gæld. Så ja, i det øjeblik noget virkelig skidt sker, holder den gæld med at blive udstedt, de holder op med at købe de GPU'er.

JON STEWART: Har du en fornemmelse, Ed, af at de her virksomheder ... vi tænker altid på det i form af gearing, ligesom hvor over-gear er de her virksomheder? Og igen, tilbage til 2008, da man fandt ud af, at banker gearede sig selv 30 til 1 eller 35 til 1 og satte selve fundamentet af deres forretninger på spil, hvis noget gik galt ... har man beregnet den slags gælds-gearing hos de her virksomheder og udbygninger og lease-aftaler?

ED ZITRON: Når det gælder de store som Microsoft, Google, Amazon, Meta, kommer de ikke til at gå konkurs. NVIDIA kommer ikke til at gå konkurs. NVIDIA som chipsælger kommer nok til at få en klippning. Men de store hyperscalers kommer til at have det fint, men i vanskeligheder. For når de holder op med det her, kommer alle til at spørge, hvorfor de gjorde det. CoreWeave har 30 til 40 milliarder dollars i gæld. Morgan Stanley sagde, de kommer til at få brug for 100 milliarder mere. JON STEWART: Hvad er CoreWeave? Hvad er det? ED ZITRON: CoreWeave er en neocloud. Det er en virksomhed, der hæver gæld, køber GPU'er, bygger datacentraler. Og i øvrigt bliver I chokerede over at høre, at deres kunder er Microsoft for OpenAI, Google for OpenAI ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: ... Anthropic, Meta. Ja, chokerende. JON STEWART: Ved du, hvad det minder mig om? Jeg hader selv at tage det op. Du kommer nok ikke ... der var engang et show kaldet Beavis and Butt-Head. Husker du showet? ED ZITRON: Ja, selvfølgelig.

JON STEWART: Så der er en episode af Beavis and Butt-Head, hvor de sælger ... man plejede at få de her, man fik en dåse chokolade. Man havde 10 chokoladebarer, og man solgte dem for at samle penge ind til f.eks. pep squad eller den slags. Og så havde den ene af dem en dollar. Jeg tror, Beavis havde en dollar. Og han sagde til Butt-Head: giv mig en af de chokolader. Og han gav ham dollaren. Og så spiste han chokoladen. Og så sagde Butt-Head til Beavis: giv du mig en af dine. Og de bare sendte dollaren frem og tilbage. ED ZITRON: Ja. JON STEWART: Og til sidst er der ikke mere chokolade. Og de har stadig kun 1 dollar. ED ZITRON: Jo, det er grundlæggende det. Undtagen NVIDIA får de rigtige dollars. JON STEWART: Ja.

ED ZITRON: NVIDIA får så mange rigtige dollars, men ... JON STEWART: Nå, og Ellison får de rigtige dollars ... ED ZITRON: Tja. JON STEWART: Udlejerne får stadig ... nej? ED ZITRON: Tja. JON STEWART: OK, tal til mig der.

ED ZITRON: Oracle er i en mærkelig position. JON STEWART: OK.

ED ZITRON: Vor yndlings læderede mand, Larry Ellison, er ... JON STEWART: [GRINER] Hvor vover du, sir! Det er min nye far. Det er min nye far.

ED ZITRON: Jeg ved det, jeg ved det, alle Ellison-fans skriger i publikum. Nej, så Oracle er i en særlig situation, for deres PR er fænomenal. For folk siger, Oracle klarer sig godt. Oracles indtægter har været flade i 15 år, inflationsjusteret. Den eneste del af virksomheden, der vokser, er AI-compute, som ødelægger deres marginer, fordi det koster så meget at købe det og tager så lang tid at installere. Og så havde Larry den her vidunderlige ide: hey, den her OpenAI-virksomhed, der mister milliarder af dollars ... jeg burde bygge endeløs compute til dem. Så i september sidste år annoncerede de den her 300-milliarders, fem år lang kontrakt med OpenAI. Og analytikerne ... gik fuldstændig amok. De sagde: åh gud, det er så fantastisk. Nu styrter Oracle-aktien, for alle gik: vent, har du råd til det her? Vent, har OpenAI råd til det her? Hvad sker der, hvis OpenAI dør? Hvem betaler for det her? Åh, ingen? Der er bogstaveligt talt ingen andre? Der er bogstaveligt talt ingen, der har råd til det her? Ingen? Nå, det er skidt.

Men selv denne gang har markedet ikke fuldt fordøjet det. Så på en meget stor skala er det her ... AI repræsenterer, for de grådigste af os, noget. Og for alle de store virksomheder tror de, baseret på det, jeg tror er en forfærdelig mislæst efterspørgselssignal, at der er umættelig efterspørgsel efter compute, når det, der virkelig sker, er, at to meget store virksomheder køber det hele. Og fordi de her virksomheder, de store, drives af mennesker uden vision, siger de: nå, de her virksomheder vokser rigtig hurtigt nu, hvilket betyder, at de vil vokse endnu større og hurtigere i fremtiden. JON STEWART: Netop. ED ZITRON: Det er så simpelt. Det er ikke en elegant ... det kan være komplekst i udførelsen, men logikken er ekstremt barnlig.

JON STEWART: Så de bygger alle sammen endeløs compute til en efterspørgsel, de ikke er sikre på, at offentligheden overhovedet kommer til at efterspørge, at der bliver et plateau?

ED ZITRON: Ja.

JON STEWART: Ligesom, jeg antager, ligesom alt andet ... og jeg hader at blive ved med at gå tilbage til streaming, men det er den eneste forretning, jeg nogenlunde forstår ... men der er plateauer i abonnenter. Og det, der skete i den branche, var: alt jagter gennembrud, man vil ind i så mange hjem som muligt. Men på et tidspunkt løber man tør for hjem, eller i hvert fald for hjem, der gider. ED ZITRON: Ja.

JON STEWART: Så må man dobbeltvende tilbage og skabe andre indtægtsmetoder inden for det plateau. Men det lyder, som om de antager et ikke-plateau-system. Så har de ikke demonstreret efterspørgslen eller brugen eller indtjeningen. Men de vædder på, at de vil. ED ZITRON: Ja. Og det sjove er, det er ikke bare efterspørgsel, de mangler. Folk kunne godt have lyst til AI, men de fleste mennesker bruger ikke så meget på AI. De fleste vil ikke bruge penge på AI. Langt de fleste ... JON STEWART: Nå, du sagde, at det mest bliver andre AI-startup-virksomheder, der skal bruge deres grænseflader. Så det er dér, de tror, deres store penge vil være.

ED ZITRON: Og endnu mere bekymrende ... jeg så et par folk på Twitter tale om det her. Der er nu AI-startups, der lejer deres egne GPU'er, og de lejer dem ... og det er den skræmmende ting, de har sagt ... de har sagt: rolig, der er så meget efterspørgsel efter compute, at hvis vi ikke får brug for det her, sælger vi det bare til en anden.

JON STEWART: Det er rigtigt. Det bliver overskuds-compute, der kan ... Men det lyder, som om de bare kommer til at sælge det blandt hinanden.

ED ZITRON: Det er lidt ligesom i 2008, da folk sagde: nå, hvis jeg ikke kan refinansiere mit hus, sælger jeg det bare.

JON STEWART: Hvornår falder den her regning til betaling? Ved du det? Ligesom, hvor meget ... den her ødslen med penge, du talte om, du sagde, de havde udgiftsforpligtelser. Sagde du 60 milliarder, eller bilder jeg mig det ind? ED ZITRON: Åh, det er meget større. Anthropic har, i de næste 7 til 10 år, 430 milliarder dollars værd af uopsigelige forpligtelser. OpenAI har projiceret at bruge 750 milliarder dollars inden 2030.

JON STEWART: Og jeg forestiller mig, at de også skal betjene den gæld. Der er nok ... jeg ved ikke, hvad renten vil være på det tidspunkt, og jeg gætter på, man ikke kan projicere det ... men jeg forestiller mig, at de også skal betjene den gæld på de forpligtelser, de har lavet.

ED ZITRON: Nå, det er sagen. Det er ikke ens gæld. Nå, teknisk set ... Anthropic har teknisk set 161 milliarder dollars værd af leases med Broadcom, som bærer rente. Men de forpligtelser er ellers bare kontrakter.

JON STEWART: Så gælden bæres af hyperscalerne ... ED ZITRON: Præcis.

JON STEWART: ... af folkene, der bygger ... ED ZITRON: Alle andre. JON STEWART: ... den her infrastruktur. Så er de ikke ... de er lejere, og alle andre er udlejere, der bygger ud. Og de folk må betjene gælden, hvis AI-virksomheder som OpenAI ikke kan opfylde deres service-leases.

ED ZITRON: Præcis.

Og så er der den anden ting ... selv hvis OpenAI og Anthropic havde efterspørgslen, selv hvis de havde brug for det, er der det andet problem: hvor langsomt de her ting bliver bygget. Og igen vender vi tilbage til, hvor lidt vi ved om den her kapacitet. Så Microsoft har brugt 265 milliarder dollars på AI-GPU'er og datacentraler siden 2022. De har sagt i de sidste tre kvartaler, hvert kvartal: "Vi har bragt en gigawatt datacentralkapacitet online." Bloomberg rapporterede, og jeg rapporterede også med The Guardian, at Microsoft faktisk kun har 2 gigawatt af AI-computekapacitet i drift, mens resten står i lagre. Amazon, Business Insider rapporterede netop, har milliarder af dollars af chips, som de enten ikke kan sætte i ... enten ikke kan sætte i, fordi der ikke er nok strøm, eller fordi de simpelthen ikke har bygget datacentralen endnu.

Så oven i alle de andre problemer har vi situationen, hvor hyperscalers køber langt flere GPU'er, end de har brug for, hvilket driver prisen på hukommelse op og dermed prisen på forbrugerelektronik for alle. Og oven i det lyver de ligesom ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: ... om, hvor meget kapacitet de har. De prøver at få alle til at tro, at de bringer gigawatt online, når en datacentral kan gøre mange ting. De datacentraler, folk hader, er ikke dem, der håndterer streaming. De her AI-datacentraler er helt andre dyr end alt andet, der driver noget som helst. De kunne alle forsvinde i morgen, og internettet ville fungere stort set ens, for de eksisterer kun for at lave AI.

JON STEWART: AI var aldrig ... det var på ingen måde en nødvendig udvikling. ED ZITRON: Nej.

JON STEWART: Jeg har altid følt, at AI bare er ligesom Google ... Google på coke. Ligesom, når man googler noget, siger man: "Hej mand, er der en pizzeria i nærheden af mig?" Og den fortæller det. Men når man siger det til AI, er de sådan: "Åh gud, det er sådan et godt spørgsmål. Jeg elsker pizza. Pizza er så lækkert. Vidste du, at det startede i Grækenland?" Den bare fortæller dig ting, og du er bare: "Hold kæft!" ED ZITRON: Og nogle gange siger den: "Ja, Demarco's er den bedste." JON STEWART: Ja, præcis. "Hej mand, jeg skal bruge alt dit vand. Jeg skal bruge alt dit vand." ED ZITRON: Demarco's findes ikke. JON STEWART: Nej, det findes ikke, og den finder på ting. ED ZITRON: Ja.

JON STEWART: Så her vil jeg nu, ligesom, tage et skridt tilbage og give folk en fornemmelse af ... her er sårbarhedspunkterne. Så man har en bunke sårbarhedspunkter. Ét er: de her AI-startups, der bruger API'erne, vil fejle i det omfang, at de mister nok af deres 80% af indtægter, så deres indtægter styrter en smule. ED ZITRON: Ja, Anthropic og OpenAI.

JON STEWART: Jeg gætter på, at den anden del er: NVIDIA har et vækstproblem eller bare et chip-overskud, for de har for mange chips, og folk bygger dem ikke hurtigt nok.

ED ZITRON: Lad mig korrigere vedrørende NVIDIA ... JON STEWART: Ja, please. ED ZITRON: ... for NVIDIA er en meget særlig sag. NVIDIA bryder sig ikke om, hvorvidt man installerer dem. Jensen Huang får betalt uanset hvad. Ja, det ser ud til, at Business Insider, en fyr kaldet Eugene, kom med en god historie om det her. Amazon har haft et tidligt rack-modtagelsesprogram, hvilket betyder, at de skal tage imod chips, før de er klar, hvilket meget tydeligt er NVIDIA, der tvinger dem, så NVIDIA kan pumpe sine indtægter op.

JON STEWART: Åh, men det er ikke bæredygtigt. De får en aftagende omsætningsvækst. ED ZITRON: Det er det ikke. Og oven i det har de et andet problem. Du taler om svage punkter. Jeg tror, det er Deutsche Bank, der siger, at 50% til 60% af NVIDIAs indtægter kommer fra hyperscalers, altså en håndfuld virksomheder, hvoraf de fleste kræver gæld. Så hvis gælden ikke kommer, køber de ikke chips. Og chips bliver i øvrigt dyrere og dyrere. Så det er ikke bare, at NVIDIA skal sælge flere chips. JON STEWART: Bliver dyrere og dyrere?

ED ZITRON: Så, virkelig simpelt ... det kommer til at lyde teknisk, men det er ret simpelt. Grunden til, at al forbrugerelektronik ... din telefon, din bærbar, alt ... er dyrere, er, at der grundlæggende er tre virksomheder, der laver al verdens RAM ... Micron, SK Hynix og Samsung.

JON STEWART: "Laver al verdens RAM" ... betyder det hukommelse?

ED ZITRON: Ja, random access memory, det er i alt. JON STEWART: OK.

ED ZITRON: Nu bruger NVIDIAs GPU'er, som de sælger millioner af uanset hvor de ender, noget kaldet high bandwidth memory. Det er en særlig slags RAM, og det optager mere plads at bygge den på fabrikanten, hvilket efter mindre plads til den nyttige RAM, alle andre har brug for, og som AI-serverne også skal bruge. Så lang historie kort ... fordi de har solgt så mange af de her chips, har triopoliet af RAM-virksomheder sagt: vi hæver bare prisen, for det kan de. Fordi de kan. Og så alle de GPU'er, der bliver solgt i mange tilfælde måneder, hvis ikke år i forvejen, bygget uden grund, presser omkostningen op på hver eneste forbrugerelektronik. Så det er bare endnu en sjov ting ved NVIDIA. Det er bare endnu en ting, vi kan bebrejde AI-boomet.

JON STEWART: Har du i dit sind en eventhorisont på det her? Er der et øjeblik, en singularitet af økonomisk katastrofe ... kører de omkap med uret? Eller undervurderer vi deres monopolistiske kreativitet i det her meget højspændte cirkel-jerk? Ligesom, er vi ikke ... ser du det for rationelt? ED ZITRON: Det var min fejl for et par år siden.

JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Det var det virkelig.

Ligesom, nuancen af min analyse nu er, at jeg har givet af med barnlige ting som rationalitet.

JON STEWART: Så du havde mere af en slags kalender om det her. Du troede, det var en tikkende bombe, der eksploderer på det og det tidspunkt. Det tror du ikke længere.

ED ZITRON: Nej, men de ting, der kan destabilisere det her ... det mest oplagte er de her venture-støttede startups. De skal hæve penge, tiere, hundredvis af millioner dollars hver tredje måned. JON STEWART: Så det her er et rentespil. Hvis renten stiger mere, kan det skabe et enormt problem i VC-verdenen.

ED ZITRON: Nå, det er det, og også bare: venturekapital vil løbe tør for penge. Venturekapital har været på en sindssygt tabende stribe. JON STEWART: Virkelig?

ED ZITRON: Ja, siden 2017 har der været tusindvis af de her ting kaldet zombie-unicornvirksomheder, virksomheder værdiansat til 1 milliard dollars. JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Jeg ved det, det er en god term. 1 milliard dollars, men de kan ikke hæve en ny runde, for hvis de hæver runden, ville deres værdiansættelse falde, for de er ikke så meget værd, fordi de var overværdiansat. JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: Eller de kan ikke blive opkøbt, fordi de er for meget værd på papiret. Så venturekapital ... siden 2017 har den gennemsnitlige VC-fond ikke kunnet returnere mere end omkring 1,30 dollars for hver investeret dollar. Så du ville bogstaveligt talt have klaret dig bedre i S&P 500. Oven i det blev en bunke software-startups vildt overværdiansat mellem 2018 og 2022. Så der er en bunke ting, de ikke kan sælge.

JON STEWART: Jeg mener, den eksuberans er en del af ethvert af de her teknologiske gennembrud.

ED ZITRON: Men der er endnu et lag i det ... JON STEWART: OK.

ED ZITRON: ... som var, at jeg tror, 30% af private equity take-privates i den periode var softwarevirksomheder. Så man har private equity med tusindvis af virksomheder, de heller ikke kan sælge. JON STEWART: Åh.

ED ZITRON: Og nu har venturekapital begået en virkelig stor fejl, som er: de siger, at AI bliver den største, mest kæmpe ting nogensinde, selvom de fleste af de her virksomheder bare er wrappers omkring OpenAI og Anthropics teknologi. Men fordi de skal bruge så mange penge, skal de hente penge fra VC hver par måneder, og hver gang det sker, fordi alle er begejstrede, går værdiansættelsen op og op og op og op ... JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: ... og op og op og op. Der er virksomheder ... grunden til, jeg nævnte Harvey, er, at de har hævet over 1 milliard dollars i det seneste år eller deromkring. Og de er værd ... JON STEWART: 1 milliard ... Jesus.

ED ZITRON: Og de er værd 15,5 milliarder ... 15,5 milliarder for en virksomhed uden rigtig IP. Det er mest bare software. Cognition er en anden. En anden, jeg mener, de er bare en forretning ... det er meget uklart, præcis hvad de laver. De har en coding-agent, noget andet. De har hævet milliarder af dollars, og de er 48 milliarder værd. Der er ingen børsnotering. JON STEWART: Er der et scenarie, hvor det her virker? Hvor ... se, jeg husker pets.com. Vi gik igennem internet-startupperne, og alle ... og alle styrtede derind, det var alle sammen zombie-unicornvirksomhederne dengang. Og VC kom ind, og alle de her mennesker, og enhver der havde en internet-startup, pludselig var det ... alle var WeWork. Og de styrtede alle ind der. Og mange af dem kollapsede, ligesom alt andet. Men der blev stående en solid infrastruktur tilbage, der var noget værd. ED ZITRON: Ja. JON STEWART: Den er tydeligvis noget værd. Måske ikke hver virksomhed er en 2-billions-kolos, men den er tydeligvis noget værd.

Hvordan bliver det her konsolideret? Hvad er scenariet, hvor det her går mindre katastrofalt?

ED ZITRON: Så problemet er, at dotcom-boblen ... den faktiske softwaredel af den var bitte lille i sammenligning. De her virksomheder var værdiansat til hundredvis af millioner dollars ... JON STEWART: Netop. ED ZITRON: ... hvilket var meget. Vi har ... JON STEWART: Og ville nu nok være en milliard, givet tiden. ED ZITRON: Ja, med inflation, hvem ved. Men ikke desto mindre hævede de fleste af de her virksomheder brøkdele af det beløb, selv inflationsjusteret, som én af de her AI-startups gør. Perplexity, en AI-søgestartup stort set uden nogen form for MO og en døende kundebase, hæver milliarder fra NVIDIA, i øvrigt, fra NVIDIA til en 30-milliarders-værdiansættelse.

JON STEWART: Åh herregud. ED ZITRON: Der er ingen vej for de her virksomheder. Selv med et pivot kommer de ikke til at være engang en splint af det værd. Og venturekapitalisterne kommer til at blive skyllet ud. Buhu, de fortjener det. Venturekapital, de har brug for en apokalyptisk begivenhed, fordi de ikke længere investerer i værdifulde virksomheder, de investerer i finansialisering. JON STEWART: Og private equity det samme.

ED ZITRON: Åh ja. JON STEWART: Det er alt sammen det samme ... finansialisering.

ED ZITRON: Og her er sagen, vi kan komme ind på Blackstone, men Blackstone kan også komme til at stå over for en eksistentiel begivenhed ... JON STEWART: Virkelig?

ED ZITRON: Jeg kommer til det om et sekund, for datacenter-delen er virkelig vigtig. Jeg ved det, det er den bedste del. JON STEWART: Det er den bedste del.

ED ZITRON: Så, AI-datacentraler er nyttige til én ting ... AI. JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: Nu er den sammenligning, folk laver med dotcom-æraen, telekommunikationsvirksomhederne, den mørke fiber. Der var al den fiber i jorden. Den dyre del var fiberen i jorden. Når man havde fiberen, var det meste af arbejdet gjort for én ... virksomheder dør, brug fiberen ... nemt ... ikke med AI-datacentralerne. Hvis de er ufuldstændige, kommer de til at få brug for lige så mange penge om 3, 4 eller 10 år på at blive færdige, som de dengang. Og så er der OpEx, de operationelle omkostninger. JON STEWART: Ja.

ED ZITRON: Elektriciteten kommer til at være lige så dyr, hvis ikke dyrere om et par år. Det her bliver ikke billigere. Og alle vil gerne sige: åh, det er ligesom dotcom-boblen, for efter den, hvilket inkluderede et massivt fald i NASDAQ, var det forfærdeligt. Og hundredtusindvis af mennesker mistede deres jobs. Og det var virkelig forfærdeligt. Og jeg tror, folk er for ligeglade med det. Men der er ingen dotcom-boblegenvinding her. Der er ingen alternative anvendelser for GPU'er. JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: Og efterspørgslen efter AI-GPU'er uden for Anthropic og OpenAI er mikroskopisk. Så selvom det kunne eksistere efter det her, har vi ... ifølge Sightline Climate, selv ... det var omkring 190 gigawatt værd af kapacitet i planlægning. Selv hvis en brøkdel af det sker, er det stadig 30, 40, 50 gigawatt. Og vi taler hundredvis af milliarder dollars værd af efterspørgsel bare for at få regningerne betalt. Og de her datacentraler betales med gæld. Jeg kan ikke se, hvordan det bliver til noget andet efter det her. Og folk vil virkelig gerne, at det gør. Og jeg tror, folk vælger dotcom-boblen, for det tillader dem først og fremmest at tro på, at systemet fungerer korrekt, at finans og tech ikke kan tage fejl. JON STEWART: Netop, at det kan korrigere sig selv. ED ZITRON: Præcis.

Men det tillader dem også at sige: åh, det her var ikke et stort spild. Og her er sagen ... selvom hyperscalerne måske kan omforbruge de her ting, bygger vi datacentraler alle steder. Og de fleste af dem er knap færdige. Alle de GPU'er, der står på lager, er ikke nyttige til andre ting. JON STEWART: Vi kan lave de her bygninger om til indkøbscentre. Du ved, landet ... ED ZITRON: Laser tag-arenaer.

JON STEWART: Kunne altid bruge flere indkøbscentre. Jeg tror ikke, det nogensinde forsvinder.

ED ZITRON: Ja, jeg mener, men selv døde indkøbscentre er en anden fascinerende historie om handel. JON STEWART: Nej, jeg ved det. Jeg spøger.

[THEMEMUSIK]

REKLAME Åh, dagens reklame. Dagens reklame er Boll & Branch. Ved I, jeg husker, da de først fandt sammen, ligesom Dow og Jones, da Boll klarede sig fint, og Branch, ved I, begge ... hør, de begge gjorde deres bedste. Men da de fandt sammen og dannede Boll & Branch ... og gud ske tak og lov for, at en virksomhed, der lyder så behageligt, laver gode ting. De har gode lagener, 100% økologisk bomuld, god luftgennemstrømning. Sengetøj, mand, det handler alt om luftgennemstrømningen. Man tænker altid, man er for varm, for koldt i sengen. Man får luftgennemstrømning, får lidt blødhed uden den fanede varme, ba-boosh, siger jeg. De laver puder, vaffelplaider, dyner, temperatur-regulerende dyner. 94%, i øvrigt, af Boll & Branch-kunderne siger, deres lagener faktisk bliver blødere for hver eneste vask, hvilket jeg kommer til at sige til min søn, der går på college, for at få ham til at vaske sine lagener. Så det er Boll & Branch, mand. Bare vask dem, så bliver de blødere. Nå, jeg skulle ikke have outet ham på den måde. Pointen er den her: opgrader din søvn med Boll & Branch. Få 20% rabat på din første ordre plus gratis forsendelse på bollandbranch.com/tws med koden TWS. Det er Boll and Branch, bollandbranch.com/tws, koden TWS, for at få 20% rabat. Undtagelser gælder.

[THEMEMUSIK]

Kapitel 11: "Rationalist"-kulte og utopisk vs. ekstraktiv AI-brug

Tror de på deres eget sludder? Ligesom, tror Sam Altman, hvis man stiller dem op ... Amodei'erne ... tror de, at det ikke kommer til at handle om kunder, at der vil være en så stor produktivitetsbølge i økonomien, at den erstatter så meget arbejdskraft for virksomhederne, at de store væddemål vil betale sig? Hvad er deres ... og jeg ved ikke, om du ved det, og jeg ved ikke, om du måske tænker: nå, de forblinder sig selv ... hvad er deres version af succes i det hele? Hvordan stopper den her karrusel?

ED ZITRON: Så, Dario Amodei er dybt forankret med denne gruppe kaldet rationalisterne. Og "rationalister" betyder ikke rationel tro. Det er den rationelle tro på, at superintelligens vil dræbe os alle. JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Jeg tror ... så det er bare én af de mennesker, der påvirker ham. Hvis man nogensinde hører om METR eller nogen af de organisationer, er de en religiøs kult. Det er sindssygt, at de har forgiftet ... det er overalt. Der er virkelig en fyr kaldet Adam Becker, du bør tale med om det her. Han har lavet en bog kaldet More Everything Forever om det, og mange andre ting. Men grundlæggende er det en milliardærkult, der tror, at superintelligens vil ødelægge os alle. JON STEWART: Og alligelder bygger de det hele ud?

ED ZITRON: Ja, for vil du ikke gerne blive slået ihjel af amerikansk teknologi? Men de er også, for at være tydelig ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: ... løfterne er så langt fra, hvad alt det her faktisk er.

Men Amodeis argument, og jeg tror faktisk, han måske tror på det, men jeg tror også, han er en cynisk swindler, er: åh, det her vil kurere sygdomme. Der er intet bevis på det, intet. Åh, det vil autonomt ... det vil drive virksomheder. Intet rigtigt bevis på det. JON STEWART: Det gør det stadig ikke profitabelt.

Og i øvrigt bliver de ved med at sige det her, og det driver mig til vanvid. De siger: hvad er gaven ved det her? Det vil kurere klimaet. Det vil kurere kræft. Og man er: nå, hvad bruger vi det til lige nu? Øh ... at finde udokumenterede mennesker, rette våben mod mål, virksomheder bruger det til at bruge dynamisk prissætning. ED ZITRON: At sprænge skoler i luften i Iran. JON STEWART: At sprænge skoler i luften i Iran, netop?

Så bliver de ved med at sige, at der er denne utopiske verden, vi kommer til med denne utrolige intelligens. Man er: nå, hvad bruger vi den til nu? Og de svarer: nå, mest udnyttelse. Det er mest udnyttelse og ekstraktion. ED ZITRON: Og forretnings ting, kodning. JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: Og sagen er, at det største og, jeg vil argumentere, eneste konsistente marked er kodning. Det er den ene ting, den er ret god til. Og selv da involverer "ret god til" stadig, at den er rigtig god nogle gange og en komplet idiot andre gange, og forhåbentlig kan man spotte det.

JON STEWART: Men det ville ikke begrunde omkostningen. For det hele kodningsmarked er ikke så meget værd.

ED ZITRON: Her er det, jeg vil sige, og folk bliver rigtig vrede, booster-typerne, AI-fansene hader det her, men ... wow, OpenAI påstår at have løst et ældgammelt matematiskproblem. Wow, fantastisk. Har man spurgt samme maskine om, hvordan man laver en profitabel forretning? For åbenbart er det matteproblem lige for stort ... man kan løse alle de historiske problemer. JON STEWART: Har du prøvet at gøre det? Er du gået ind på Claude og sagt: "Hvordan kan jeg gøre AI profitabel?" Ligesom ... bullshitter Claude sig selv?

ED ZITRON: Nå, svaret er altid: de gør den bare mere effektiv. JON STEWART: Her er et mareridtsscenario for dig.

Kapitel 12: Kinas AI-indsats, effektivitet og driftsomkostnings-realiteter

Husker du, da DeepSeek udkom, og alle var ... ED ZITRON: Ja. JON STEWART: ... vent lige lidt.

Så, OK, det her er en anden ting, og jeg er ked af at hoppe rundt sådan her, og jeg sætter pris på din tålmodighed. ED ZITRON: Nej, please.

JON STEWART: Så generelt bliver de her teknologier billigere, efterhånden som de bliver ... de bliver mere effektive, ligesom alt andet ... fremskridtet er altid ligesom: hvor lang tid tager det at lave en bagt kartoffel? En time. Jeg kan gøre det på 10 minutter. Det er meningen, at det skal blive billigere og hurtigere og mindre. Og det er lidt sådan, de her teknologiske fremskridt skal udvikle sig. Det ser ikke ud til at være tilfældet med AI. Den bliver dyrere. Den kræver flere af vores ressourcer. Den kræver mere elektricitet og vand og plads og køling og alt muligt andet. Men er det muligt, at det, vi ikke ved om, hvad Kina udvikler, som de gjorde med DeepSeek, er en model, der er nogenlunde lige så god, men kører på langt mindre compute og strøm og vand?

ED ZITRON: Jeg mener, i teorien, men ... JON STEWART: Men ikke rigtigt?

ED ZITRON: Nå, jeg mener, MiniMax og Zhipu er også to kinesiske AI-startups, der er børsnoterede. JON STEWART: Zhipu? ED ZITRON: Zhipu, Z-H-I-P-U.

JON STEWART: Fint.

ED ZITRON: Men de er børsnoterede, og de er også urentable. JON STEWART: [GRINER] Så vi går alle ned sammen. Kina går ned. Vi går ned. Det er lige meget.

ED ZITRON: Jeg mener, at gå ned ... jeg må være tydelig: jeg tror ikke, det her er stor-finanskrise-dårligt, men det betyder ikke ... JON STEWART: Åh, virkelig?

ED ZITRON: ... at det ikke bliver meget skidt. JON STEWART: OK.

ED ZITRON: Nå, her er sagen ... det vil være anderledes, hvilket kan være ... hvordan måler man skidt? JON STEWART: Men intet område af økonomien er dog ikke på et eller andet niveau integreret i det her projekt nu.

ED ZITRON: Og alle er investeret i markedet nu. 20% af aktiemarkedets omsætning er private investorer. JON STEWART: Netop. ED ZITRON: Vi har ... alle har eksponering. Når jeg siger ikke så skidt, tøver jeg endda med at sige det. Jeg tror bare, det bliver en anden slags skidt, for den store finanskrise var massive mængder spekulation og forfærdeligt lavet CLO'er med andre bidder og brikker. Og det faldt fra hinanden, ikke nødvendigvis fordi hver eneste aktiv var ødelagt, men fordi alle mistede tilliden til systemet. JON STEWART: Næsten ingen aktiver var ødelagt.

Det var ... vi bogstaveligt talt, verden faldt fra hinanden, fordi 7% af folks realkreditlån var under vand. ED ZITRON: Hvilket er ... JON STEWART: Det var hele den forbandede krise.

ED ZITRON: Og sagen med det her er, at det vil være anderledes, for et af de største problemer kunne være rent symbolsk. Det er tabet af tillid til AI-handlen og Magnificent Seven. Og det er en stor del af folks S&P 500- og NASDAQ 100- og NASDAQ composite-beholdninger. JON STEWART: Så burde vi holde kæft? Hvis hele ideen er, at intet af det er virkeligt, det er kun et tillidsspil, burde vi så bare sige: det kommer til at være fantastisk?

ED ZITRON: Nej. JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Faktisk ville jeg ønske, vi havde sagt det her tidligere. For sagen er, at Microsoft, Google, Amazon, Meta offentliggør ikke deres AI-indtægter. JON STEWART: Hvordan kan det være lovligt? Hvordan er det overhovedet muligt?

ED ZITRON: Fordi man behøver ikke ... de rapporterer deres GAAP-resultater, altså Generally Accepted Accounting Principles, de rapporterer lovligt, men de skal ikke. De skal ikke gøre noget som helst. De skal ikke lave en skid. Så de behøver ikke fortælle dig, hvor mange penge de tjener. Og fordi medierne ... finans- og business- og tech-medierne tager det let på dem og har gjort i årevis, siger ingen rigtig buh. Og når man fortæller folk det, går de: nå, se ... og måden folk begrund det på er: nå, se, deres indtægter stiger. Sjov fakta ... Meta hævede prisen på annoncer. Google hævede prisen på annoncer. Microsoft hævede prisen på alt. Amazon hævede prisen på, jeg mener, ting i Amazon Web Services. De skruede gebyrerne op over for deres sælgere. De øgede indtægter gennem andre ting. Men fordi folk siger: wow, det her er de klogeste fyre nogensinde, de ville ikke bruge hundredvis af milliarder dollars på intet. Så den vækst må komme fra AI. Og væksten, de ser fra AI, kommer i øvrigt fra Anthropic og OpenAI, der bruger penge på compute. Og man gætter aldrig, hvem finansierer OpenAI og Anthropic. Netop ... Microsoft, Google og Amazon, og også NVIDIA og Broadcom ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: ... og Micron.

JON STEWART: Ikke mere chokolade, og de har kun 1 dollar.

ED ZITRON: Det er virkelig ... men det ... JON STEWART: Det er historien om det hele.

ED ZITRON: Og det, der også er træls, er, at alt det her kunne have været undgået, hvis vi havde været lidt mere fornuftige og faktisk haft rigtige finansielle reguleringer, men det har vi ikke. Og det, der er træls, er, at Anthropic nok kommer på børsen. Anthropic kommer på børsen, og den private investor ... JON STEWART: Ingen tvivl. ED ZITRON: Og de kommer til at blive dopet. De får den her virksomhed til 1,5 billioner, altså lidt under Metas markedsværdi. Og Anthropic har med vilje i deres S-1 ikke givet os en tidslinje for, hvornår deres store betalinger falder. De fortæller os ikke, hvad deres kassebeholdning var i Q3 2026, selvom de har den information. Og de har gjort det, for i de næste seks måneder kommer Anthropic til at få tiere af milliarder dollars af nye compute-omkostninger ud af den blå luft. Og private investorer vil ikke have nogen anelse, for medierne ... uh, uh, se på Anthropic. Se, Anthropic havde et profitabelt kvartal, fordi de fik rabat af Elon Musk. Åh, det er fint. Rod dig ikke i det. Undtagen jeg roder mig i det, for der kommer til at være mennesker, der køber ind i det her, og der kommer til at være mennesker, der tror, fordi de er blevet løjet for, at de køber det næste Google.

JON STEWART: Men det, jeg ikke forstår, er, hvor deres troværdighed kommer fra i første omgang. Og man ser det ... lad os bare tage Meta som eksempel, og sociale medier som eksempel. I årevis gik de ned til Capitol Hill og sagde: Jeg siger jer, vi gør det her rigtigt. Vi har lagt alle mulige begrænsninger og ting ind for at beskytte mennesker, og der vil ikke gå noget galt. Og alligevel, hver gang man vender sig, betaler de 20 milliarder her for skade, de forårsagede, fordi de ikke lavede de sikkerhedsforanstaltninger, de sagde, de ville lave, eller fordi de ikke ... whistleblowere kommer frem og siger, de vidste, at de her produkter skadede mennesker, og de gav ikke en skid. De bare fortsatte. Og så gør vi det her ... vi laver den samme fejl, som vi lavede med finanskrisen, som er: rolig nu med de forbrydelser, I begår. Hvis I bare giver os en andel, klarer vi os fint. Vi får jer ikke til at ændre jeres adfærd. Hvis I bare kaster 5 milliarder vores vej, kalder vi det lige op.

ED ZITRON: Jeg tror, at det ... og det er grimmert at sige ... jeg tror, medierne er en stor del af det. JON STEWART: Ingen tvivl.

ED ZITRON: Siden 2023 sagde medierne, at AI kunne gøre ting, den ikke kunne gøre. Der var historier i The Times om en TaskRabbit, der blev manipuleret af en OpenAI-model. Det skete ikke. Det var en fyr, der bad en OpenAI-model om, hvad han skulle sige til en TaskRabbit for at manipulere den. JON STEWART: Hvad er en TaskRabbit? Er det en agent?

ED ZITRON: TaskRabbit er en, man hyrer ... det er en, man hyrer til at hæng billeder op. Det er ikke ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: I det her eksempel var det til at løse en web-ting. Det var bare så forbandet dumt. Men ikke desto mindre sagde medierne ... postede hver par uger ... JON STEWART: Det er rigtigt.

ED ZITRON: ... "Sam Altman, meget bange for sit eget ting." JON STEWART: Ja, med eksuberans.

ED ZITRON: Og da AI'en ... da hyperscalerne brugte alle de penge, gik jeg til folk i medierne og sagde: hey, hvorfor siger de ikke, hvad de tjener? Og folk ville sige: det er de tidlige dage. Det er ligesom dotcom-boblen, de samme gamle, trætte troper, i stedet for at granske de mennesker, der brugte pengene. Og sagen er, at jeg bestemt har taget fejl om timingen. Jeg troede, den her ting ville være ovre i 2025. Kunne ikke have taget mere fejl dér. Men ikke desto mindre er de underliggende økonomiske problemer de samme som før.

JON STEWART: Og de siger ... og de har ikke korrigeret sig selv. Det har bare ikke vist sig fatalt. Og det bare fortsætter. Så hvis vi ser på det ... for nu prøver jeg bare at sortere den her nye teknologi og finde en måde at kategorisere, hvor fordelene og truslerne er.

Kapitel 13: Truselmatricen

Hvad angår truslerne, har du, som du sagde, Amodei, der er så bange for sin egen teknologi og tror, at den til sidst vil dræbe os, men at vi i det mindste bliver dræbt af amerikansk teknologi og ikke kinesisk teknologi. Så er der området, som jeg finder mest sandsynligt, som er en dårlig aktør, der bruger virkelig kraftfuld teknologi til at skabe noget farligt, og at det skaber alle mulige problemer. Og så er der dette tredje område, som er finansielt korthus. Hvor placerer din slags "ligger vågen og bekymrer mig over de her ting"-følelse sig? Eller den fjerde kategori, som er ... det hele virker, og vi lever i en utopi med høj universel indkomst, og ingen skal arbejde, og vi har alle mistet handlekraft. Hvor placerer du dig på det kontinuum?

ED ZITRON: Så jeg tror, der er en reel ... de her modeller, der går ud og hacker, de bliver ikke vilde, de har ingen pagt, de har ingen tanker. Ikke desto mindre har vi OpenAI, Anthropic, og jeg tror også Google og Meta, der kører farlig automatiseret software i stor skala, med hundredvis af milliarder dollars af infrastruktur. Og vi har ingen juridisk ... vi burde ... Sam Altman burde sidde i fængsel. Jeg tror, at de burde ... JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Her er sagen. En OpenAI-model hackede en australsk regeringshjemmeside. Hvis en almindelig person gjorde det, ville de sidde i fængsel. JON STEWART: Kommer i fængsel, det er rigtigt.

ED ZITRON: Hvorfor er Sam Altman ikke i det mindste på politistationen? Hvorfor er Trump ikke på fjernsynet og siger: "Clammy Sammy er en forfærdelig mand." JON STEWART: Netop, netop. ED ZITRON: Han ville elske det. JON STEWART: Det er i øvrigt en ret god imitation. ED ZITRON: Åh ja, jeg har arbejdet på den. JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Stået op i timer og øvet. Nej. JON STEWART: Jeg kan lide den.

ED ZITRON: Men jeg tror, at det er det mest oplagte problem lige nu. Vi har denne uhæmmede, uregulerede tech, der køres på massiv infrastruktur. Og i testene gør de reel skade. Og nu har vi open source ... de havde ingen grund til at træne modellerne til at gøre de her ting.

JON STEWART: Hvorfor betatester de ting på det offentlige torv? Og når de siger, den bryder ud af sandkassen, har du fuldstændig ret dér. Og alle bare trækker på skuldrene. Ja.

ED ZITRON: Og indtil det her eksploderer, kommer der til at være et eskalerende problem, hvor grundlæggende hårdt-tvingende compute til at ødelægge ting af dårlige aktører, der bruger OpenAIs modeller mest, eller open source-modeller, der er blevet destilleret, altså trænet ud fra OpenAI og Anthropics modeller.

Min store ting er den finansielle, fordi jeg nævnte Blackstone tidligere. Blackstone har over 200 milliarder dollars af datacenter-infrastruktur. Hvem finansierer Blackstone? CalPERS, californiske pensionssystemet, pensionsfonde, private investorer. JON STEWART: Åh, wow. OK.

ED ZITRON: Og så den her datacenter-gæld, og Blackstone er i CoreWeave, de er i OpenAI, de er i Anthropic, AirTrunk. JON STEWART: Netop. ED ZITRON: De har bidder alle steder. De er i Broadcoms aftale med Anthropic. De har tiere af milliarder dollars af aftaler delvist finansieret af pensionsfonde. JON STEWART: Alle er eksponeret over for det her ... ED ZITRON: Apollo fusionerede med Athene, et livsforsikrings- og pensionsfonde-selskab tilbage i 2022. Athene står bag en del af én af Anthropics lån. Den gode nyhed er, at de her pensionssystemer er enorme, så milliarder ville være skidt, men de ville stadig blive ved med at betale pensionister. Men jeg ved ikke ... på grund af den private del af private credit ... jeg ved ikke, hvor udbredt det her er. Det skræmmer mig.

JON STEWART: Her er, hvad der til sidst sker, og jeg tror, vi har lært det, er, at Federal Reserve til sidst bare sætter en slange på det, der bløder, og pumper det fuldt af kvantitative lempelser. Ligesom, de kommer bare til at trykke penge og pumpe dem for at redde det, for de her ting er too big to fail, at de har gjort sig selv ... vi er grundlæggende, tror jeg, på nåden af en udpressende industri, der fortæller os ... I kan ikke beskatte os.

ED ZITRON: Jeg er ikke enig. JON STEWART: I kan ikke ... hvad er det? ED ZITRON: Jeg er ikke enig. JON STEWART: Du er ikke enig i det? ED ZITRON: Man kan redde forsikringsselskaberne. Jeg tror, det kommer til at ske. JON STEWART: Ja, ja.

ED ZITRON: Men regeringen har for meget gæld til at lave en 2008-agtig redningsaktion alligevel. Men også ... JON STEWART: Du tror ikke, de ville redde pensionssystemerne?

ED ZITRON: Nej, det var det, jeg mente, da jeg sagde forsikringen og pensionerne. JON STEWART: Åh, OK. ED ZITRON: Ja, de redder det. JON STEWART: Det var det, jeg mente. ED ZITRON: Men de kommer ikke til at redde Blackstone. Og også kommer de ikke til at redde OpenAI og Anthropic. Og selv hvis de gjorde ... man kommer til at redde de 430 milliarder af forpligtelser fra Anthropic? Og oven i alt det kan man ikke redde et aktiemarked, der er ... man kan ikke redde værdien af NVIDIA, medmindre regeringen kommer til at give NVIDIA 1,2 billioner om året. Microsoft, Google, Amazon, deres vækstfremtider er baseret på Anthropic og OpenAI, der bruger penge. Kommer regeringen til at holde det oppe? Nej. Så måske redder de små bidder af det. Men man kan ikke redde et aktiemarked, der er beruset på vækst. JON STEWART: Det er interessant. Det plejede at være, at man skulle gøre sig selv too big to fail. De har faktisk gjort sig selv for store til ikke at fejle. For vi kan ikke redde dem.

ED ZITRON: Og også, OpenAI er for lille til at blive trukket fra hinanden i komponentdele. For OpenAI er fascinerende deri, at jeg tror, Dario Amodei måske tror på noget. Jeg tror, han har de religiøse kultister omkring sig. Jeg tror, Sam Altman bare er den mest cynical fyr nogensinde. JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: Jeg tror, han bare går ud og siger, hvad det nu er, han tror, den sidste fyr gerne vil høre. JON STEWART: Nå, det ser man i hans interviews. Han siger forskellige ting forskellige steder, og man ved bare ikke, hvad noget af det betyder.

ED ZITRON: Og han vil af og til sige noget sindssygt, ligesom med Jimmy Fallon, hvor han sagde: "Jeg kunne ikke forestille mig at opdrage et barn uden ChatGPT." JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Kammerat, hvor.

Men sagen med Altman er, at han gør det, de ... de følger alle Silicon Valley-manualen, som er: tegn så mange store aftaler som muligt, få tallet til at gå op så stort, så kæmpe, og så sker det ... det bliver billigere. Undtagen som vi har fastslået, sker det ikke. Og det problem, jeg forestiller mig, de har, med OpenAI og Anthropic, er, at kravene til dem fra verden er ... I vil vokse til at blive det næste Microsoft, Google, Amazon, plus, plus, hvilket kræver, at I handler derefter, hvilket kræver, at I tegner alle de her kontrakter. Og fordi vi er omgivet af det, jeg kalder business-idioter, er vi i business-idiotens æra. JON STEWART: [GRINER] ED ZITRON: Det er lidt ligesom de sidste chefer for neoliberalismen. JON STEWART: Ja.

ED ZITRON: De her fyre, der kun bekymrer sig om vækst, Satya Nadella'erne, Hock Tan'erne osv. ... JON STEWART: Ja.

ED ZITRON: ... de her fyre, som alle påstår er de klogeste fyre i lokalet ... Enron. Og det, de gør, er, at de går: nå, de her mennesker lover mig alt det her penge. Hvor fantastisk ville det være, hvis jeg blev betalt de penge? Tænker de: kan de betale? Nej. JON STEWART: Netop.

ED ZITRON: OpenAI er den hurtigst voksende virksomhed i verden. Anthropic er den hurtigst voksende virksomhed. JON STEWART: Ærtelegeme-spil. ED ZITRON: De vokser så hurtigt. Og sagen er, at alle ... medierne, almindelige mennesker, investorer ... køber ind i det, fordi det er et kraftfuldt tillidsspil. Det er ... de tror alle på det samme, håber vi. Og fordi de alle tror på det, vil ingen stoppe ... JON STEWART: Og der er altid det strejf af sandhed, som er ... det her er utrolig teknologi. Det er ligesom intet, vi nogensinde har set før. Jeg er ikke helt sikker på, hvordan man bruger den, men jeg er sikker på, at de finder ud af det. ED ZITRON: Men det er sagen. Det er det vanvittige ved det her. Selv i at beskrive den her ting ... fire år, over en billion dollars inde, hvad er den god til? Kode? JON STEWART: At professionallisere dine e-mails.

ED ZITRON: Jeg behøver ikke det. Jeg har fingre. JON STEWART: Netop.

Og den ... og i øvrigt, og jeg har set det, jeg bruger den ikke meget. Men de gange, jeg har, indser jeg: åh, jeg bliver dummere. Jeg tror bare under den her session. ED ZITRON: Ja, du får begreber serveret i stedet for at forstå begreberne. JON STEWART: Netop. Og man ikke ens ... netop. Jeg skal være forbundet til den verden, jeg lever i. Jeg skal bare. Det er sådan, det fungerer. ED ZITRON: Ja. JON STEWART: Men, Ed, det er absolut ... mand, tak. Tak for at hjælpe mig med virkelig at give en artikulation af formen på, hvad det her finansielle ærtelegeme-spil virkelig ligner, og hvad komponentdelene er. Jeg fandt det her virkelig, virkelig hjælpsomt ... skræmmende, jeg vil ikke lyve ... men virkelig hjælpsomt at forstå. Så jeg sætter virkelig pris på din tålmodighed og at du tog dig tid. Ed Zitron, CEO for EZ Primary Research. Han har "Where's Your Ed At?"-nyhedsbrevet. Og mand ... mand ved, hvad han taler om. Tak, sir. ED ZITRON: Tusind tak.

[THEMEMUSIK]

Kapitel 14: Samtalen brydes ned

JON STEWART: Ved I, når man taler med nogen, og de har recall? GILLIAN SPENCER: [GRINER] Han ved meget. JON STEWART: Hvad? Mit hoved ... jeg begyndte at tænke, som, har vi overhovedet brug for ChatGPT? Eller kan jeg bare ringe ... [GRINER] ... kan jeg bare ringe til den fyr? GILLIAN SPENCER: Ja, mange fakta og tal. JON STEWART: Niveauet af detaljer på en række forskellige emner. Ved I, når man læser en bog nogle gange, og man må gå tilbage og går: hvad betyder "vituperative" ... hvad ... vent, hvad ... og han sagde: nå, hvis S-1'en ikke går igennem, og så har man 39 ... og det var ikke ligesom, når jeg ved ting, selv da generaliserer jeg det. Ligesom, det er omkring 40 milliarder, men de 39,6 milliarder i S-1, da de indgav sagen, men de viste dig ikke ... og jeg var bare: hellige shit.

BRITTANY MEHMEDOVIC: Og han er på stillehavskysten-tid. GILLIAN SPENCER: Uh, tvist. BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja. JON STEWART: Uh, han er tidligt oppe. BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja. JON STEWART: Og han så ret frisk ud.

BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja.

GILLIAN SPENCER: Jeg kunne lide, hvordan han sagde "data centres". BRITTANY MEHMEDOVIC: [GRINER] JON STEWART: Jeg må sige jer, alt lyder mere autoritativt, når det leveres med bare et strejf af det. Han var ikke ... han var ikke fuld Cockney, men han havde ... GILLIAN SPENCER: London-accenten.

JON STEWART: ... bare et strejf af det ... gik den her motherfucker på Eton? [GRINER]

GILLIAN SPENCER: Og hvis ikke, kunne han i det mindste, ved I? BRITTANY MEHMEDOVIC: Kunne han måske. GILLIAN SPENCER: Han var i nærheden. JON STEWART: Så lad mig spørge jer. Så jeg er i det der data ... i det der AI-dom-loops, lidt ikke-vidende, hvor tråden er, og også ikke at se løftet om op-siden af, ligesom, vi kommer til at kurere alle de her ting for jer, men alt det, de bruger den til, er de her udnyttende overvågnings- og stats- og våben-emner. Når vi nu lagde den forskellige truselmatrix ud, der hører med her ... gør banaliteten af bare økonomien i det, rykker den så op foran i klassen, hvad trusler angår? Hvor lander I der?

GILLIAN SPENCER: Det er lidt der, hvor jeg har været. JON STEWART: Åh, virkelig? OK.

GILLIAN SPENCER: Bare fordi det virker rigtig uholdbart, og vi har alle set tallet gå op, og ... og det kommer ikke til at ske. Det er ligesom, ved I, fuldstændig irrationelt. JON STEWART: Netop.

GILLIAN SPENCER: Og det ligner, at alle bare betaler hinanden, ligesom den Beavis and Butt-Head-sammenligning, du lavede. Alle betaler hinanden de samme dollars.

JON STEWART: Nå, jeg er en meget sofistikeret analytiker. [GRINER]

GILLIAN SPENCER: Rundt og rundt. JON STEWART: Så du har været på boble-vagt et stykke tid. For jeg har været på ... nogen kommer til at lave et biovåben. Det er der, hvor jeg har været. GILLIAN SPENCER: Det er ligesom bagerst i dit sind. Det er altid der. JON STEWART: Netop.

GILLIAN SPENCER: Ved I? Hvor man er ligesom ... JON STEWART: Netop. GILLIAN SPENCER: Nå, og så også, vi dør alle sammen. JON STEWART: Og nogen kommer måske ... netop. Brittany, det samme med dig? BRITTANY MEHMEDOVIC: Nej.

Jeg tror, økonomien i det her var en overraskelse for mig. Ligesom, jeg har ikke fulgt det så tæt. JON STEWART: Netop.

BRITTANY MEHMEDOVIC: Jeg ved, at vi bruger termen "circle jerk" ofte, men det her er ... [GRINER]

GILLIAN SPENCER: Cirkulær finansiering-jerk. JON STEWART: Netop. BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja. JON STEWART: Jeg undskylder til alle vores forældre derude. Vi har en tendens til at bruge "circle jerk" en del. Vi undskylder.

GILLIAN SPENCER: Den passer altid. Det er vanvittigt. JON STEWART: Ja. BRITTANY MEHMEDOVIC: Den virker. Men jeg var ligesom: hellige shit, det her er den ultimative. Ligesom, det var meget overraskende for mig at høre, niveauet heraf.

JON STEWART: Jeg indså ikke ... den store overraskelse for mig dér var, at OpenAI og Anthropic, de er bare lejere. GILLIAN SPENCER: Ja.

BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja.

JON STEWART: Jeg vidste ikke, at deres forretningsmodel ... og at Larry Ellison, og Elon Musk, de er udlejerne. GILLIAN SPENCER: Ja. BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja.

JON STEWART: Men de er alle ... GILLIAN SPENCER: Og Amazon og Meta. JON STEWART: Netop. Men de bor alle i den samme by. Og så på andre tidspunkter flipper det nok. Og de mennesker giver penge til de andre mennesker. Det er ... BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja. GILLIAN SPENCER: Ja.

JON STEWART: Det er et vildt lille korthus, de har gang der.

GILLIAN SPENCER: Jeg mener, i formiddag annoncerede NVIDIA, at de ville investere 3 milliarder i Meta. Og det er ligesom: jeg gætter på, at Meta bare ville give de penge tilbage til jer på et tidspunkt. Og ... JON STEWART: Langt mere end det tilbage til jer. Det er grundlæggende: jeg giver dig 3 milliarder, og du kommer til at lave et chip-køb på 15 milliarder, sammen med datacenter-leaser og alt muligt andet. Det er et vildt lille spil. Men jeg sætter virkelig pris på det. Brittany, hvad tænker folkene? Får vi mange spørgsmål om midtermvalgene? Hvor er vi?

Kapitel 15: Publikums Q&A

BRITTANY MEHMEDOVIC: Det har vi faktisk, først én. JON STEWART: Ah! BRITTANY MEHMEDOVIC: Jon, vi har en uge tilbage. JON STEWART: Hmm?

BRITTANY MEHMEDOVIC: Hvis demokraterne vinder stort, tror du så, at Trump og co bare laver en 6. januar med det? JON STEWART: Åh gud.

Jeg ved ikke ... du mener, ligesom bare ikke tage imod repræsentanterne og senatorerne?

Det er ... det er, ærligt, og som vi har set over de sidste episoder, er jeg ikke kendt for min letfærdige fremtidssyn. [GRINER]

Jeg mener, jeg er i mit inderste optimistisk omkring mennesker, men mennesker eksisterer i systemer, der er designet af, hvad skal vi kalde dem ... røvhuller. [GRINER]

Det er ... det er svært for mig.

Det kan være en fejl i min fantasi, som 6. januar også var, i øvrigt. Jeg husker at se det i fuldkommen vantro. Men det er svært for mig at forestille sig.

Og jeg tror, og jeg siger ikke, at vi er Paris, og jeg mener ikke det på "brænd det hele ned"-måden, men jeg mener det i ... jeg tror faktisk, der er et punkt, hvor folk går på gaden ved de valg, og jeg mener ikke det på en 6. januar-måde, jeg mener det på en "vi protesterer mod et autoritært magtovertag"-måde. Jeg tror faktisk, det her er de vippepunkter, hvor et samfund beslutter, at nu er det nok ... GILLIAN SPENCER: Ja. JON STEWART: ... og vi spiller ikke længere det her spil. Men jeg klamrer mig til ideen om, at nogen derude lærte en lekt af den forfærdelige, forfærdelige dag og vil fungere som en bremse på de impulser. Men gud ved, jeg kan være meget naive. GILLIAN SPENCER: Ja.

JON STEWART: Kom nu, Gillian, du har noget i udvikling derinde. Kom nu.

GILLIAN SPENCER: Jeg mener, jeg er ikke ... jeg tror, alle siger det, og det er sandt. Vi skal komme ud i, ligesom, overvældende antal. Fordi man kan fuske med tallene lidt, når det er 10.000 stemmer. JON STEWART: Ja.

GILLIAN SPENCER: Man kan fuske ... hvad bad han om i Georgia? Ligesom, 13.000? JON STEWART: 13.000 stemmer.

GILLIAN SPENCER: Det er tal, hvor de kan begynde at pjatte rundt. Men vi skal alle møde op, så jeg tror, selv de er ikke frække nok. JON STEWART: Nej, og det skulle være groft. GILLIAN SPENCER: Ja.

JON STEWART: Jeg mener, hvad-som-helst ... det er ligesom, når de siger, det er derfor det værste spørgsmål, jeg nogensinde ser nyhedsværter stille, når det kommer til de her valgcycluser, er, at de altid siger: lover han at respektere valgets resultat? Og man vil altid gerne sige: nå, hvis du ikke ved, hvad der skete, hvordan kan du så love ... i fremtiden kan selv en velmenende person ikke svare på det. GILLIAN SPENCER: Ja.

JON STEWART: For du ved det ikke. GILLIAN SPENCER: Fordi hvad nu, hvis der er fusk? Ja. JON STEWART: Netop. Hvad nu hvis det er åbenlyst, groft fusk? BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja.

JON STEWART: Og det er det, jeg tror, folk kommer til at skulle ... og i øvrigt tror jeg faktisk, at forberedelser til fusk har været i gang. Og jeg tror faktisk, der er strukturer på plads til at kunne bekæmpe det. Så meget som de gerne ville forvirre billedet, tror jeg faktisk, der er folk derude, der kæmper, og jeg giver dem, mand, de mennesker der driver vores valg i det her land, de individuelle borgere, der stiller sig på linjen for at være administratorer af vores demokratiske republik, ligesom ... BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja.

JON STEWART: ... gud velsigne. De laver englearbejdet, så vidt jeg kan se. GILLIAN SPENCER: Ja, tak til jeres valgmedarbejdere.

BRITTANY MEHMEDOVIC: Og jeg tror, den gode nyhed er, at jeg så på Truth et sted, at hvis du ser fusk og rapporterer det, får du en million dollars.

JON STEWART: Hvad? BRITTANY MEHMEDOVIC: Så ... JON STEWART: Hvor er min telefon?

[GRINER]

Jeg undrer mig over, om du får en million, hvis du rapporterer Trumps fusk. [GRINER]

Hvis pengene kommer fra ham, er han ligesom: du fik mig. [GRINER]

Alright, hvad ellers ... hvad ellers, Brittany? BRITTANY MEHMEDOVIC: Jon, hvis du skulle, ville du så? JON STEWART: Ja, det ville jeg. Jeg ville to gange. [GRINER]

Nu er jeg desperat bange for, hvad der kommer nu. Hvad er "ville du?" BRITTANY MEHMEDOVIC: Det er det. JON STEWART: Åh ja, to gange. BRITTANY MEHMEDOVIC: Hvis du skulle, ville du så? JON STEWART: Ja, to gange. BRITTANY MEHMEDOVIC: Fint.

Næste spørgsmål. JON STEWART: Vent, var det virkelig spørgsmålet? GILLIAN SPENCER: Det var spørgsmålet. JON STEWART: Hvis du skulle, ville du så? Åh gud. GILLIAN SPENCER: Det er lidt tautologisk.

JON STEWART: Nej, vent, jeg vil ændre mit svar. BRITTANY MEHMEDOVIC: For sent. Vi er gået videre. JON STEWART: Din løgner.

BRITTANY MEHMEDOVIC: Jon, med alt det, han har going for sig, hvorfor klager Trump så ikke over, at han aldrig er blevet valgt til Peoples sexiest man alive?

JON STEWART: Jeg tror, selv det er en bro for langt ... jeg tror, selv han forstår ... BRITTANY MEHMEDOVIC: En bro for langt?

JON STEWART: Jeg mener, han har en ... på det her tidspunkt i sit liv har han en front-numse, så jeg tror ikke ... GILLIAN SPENCER: Nå, han elsker numser. Han har én foran og én bagpå. BRITTANY MEHMEDOVIC: Jeg ved det.

Har du set den bag-numse dog?

JON STEWART: Han elsker numser, men han er ikke opmærksom på front-numsen. Og det har været én af de mærkeligste drejninger i den her valgcyklus.

Og det er så interessant ... i de tidligere perioder, hvor han har været slags hovedkandidat for sine egne valgkampagner og alt det der, har han altid lavet shtick. Der har altid været i det, at han finder en lille bid og slår på den et par gange ... "fjenden af folket". Eller han laver lidt shtick, ligesom "de siger altid til mig". Jeg ser på de her ting nu, og jeg går: det er virkelig alt sammen shtick. BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja. GILLIAN SPENCER: Ja, der er ikke meget substans.

JON STEWART: Der er virkelig ... hver ny og da er det ligesom ... selv når han taler om det, han mener er politiske sejre for sin administration, er det shtick, for han kan ikke bare sige: "damer og herrer, ved I, olie- og gasvirksomheder tjener milliarder, billioner af dollars. I må genoptræde os for at holde den her penge-chaos kørende for ExxonMobil." Så han indhyller det i ... "de siger til mig, jeg ikke skal sige noget om det, men jeg gør, og de falske nyhedsmedier ..." det er ... det er nu virkelig, han er en Vegas-nostalgi-akt.

GILLIAN SPENCER: Ja. Alt det, der er tilbage, er ligesom personkulten. Der er ikke noget ovenpå længere. JON STEWART: Netop.

Bedrifterne er nul, og så skal shticken bære dagen. For han har for fanden intet. Ingen af dem har.

Og republikanerne, der kæmper, hvad kæmper de på? Vi stoppede ham ikke én gang. Ligesom, vi skabte ingen kontrol eller balance. Vælg os igen.

GILLIAN SPENCER: Ja, jeg mener, det er håbet, ligesom, du elsker stadig den fyr, ikke? Ligesom du ... JON STEWART: Det er alt, hvad de ... det er alt, hvad de kæmper på. BRITTANY MEHMEDOVIC: Men shticken er uhyggelig nu. Ligesom, den er blevet mere ... tilgiv mig for at sige det ... men den er mere seksuel, konstant. GILLIAN SPENCER: Stakkels Jon Husted. Han bad ikke om det her.

JON STEWART: Men lad os aldrig glemme, når det ikke var shtick, var det altid vildt stødende. Og husk, det her er en fyr, der kom sig over "grab 'em by the pussy", og som kom ned ad en rulletrappe, og det første, han sagde, var: "Jeg vil have et indrejseforbud mod muslimer og mexicanere", eller nogle af dem er OK, men mest voldtægtsmænd. Så han har aldrig dæmpet ... rædslen i sit id. Men nu indhyller han den i en slags komisk persona, hvor han ikke længere bærer den ligefremme ... for at bruge det ord, vi tænkte på tidligere ... vituperative persona ... nu er det alt sammen indhyllet i ... og så er han ligesom: "Jeg er bare en harmløs gammel mand, der kan lide at kigge på numser." BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja.

JON STEWART: Men stadig, og skræmmer sårbare fællesskaber overalt i det her land. Og er det ikke vidunderligt?

BRITTANY MEHMEDOVIC: Ja. JON STEWART: Så hvad ellers? BRITTANY MEHMEDOVIC: Én uge. JON STEWART: Én uge. Én dag til.

BRITTANY MEHMEDOVIC: Sidste spørgsmål, Jon: til Halloween, sidder du ved døren for at give slik ud, eller stiller du bare en stor skål slik ud og stoler på, at folk gør det rigtige?

JON STEWART: Så for det første: der er ikke noget rigtigt at gøre til Halloween. Det er grundlæggende et alt-muligt-frit-for-alle. Så hvis der er slik i en skål, og man vil hælde det i sin pudebetræk, gud velsigne, bare for Gods skyld. [GRINER]

Det er ... GILLIAN SPENCER: Det er reglerne. Der er ingen regler.

JON STEWART: Ja, der er ... reglerne er, de eneste regler er, at hvis nogen giver dig et æble, må man kaste æg på deres hus. Det er virkelig den eneste ... den eneste regel, medmindre det selvfølgelig er et karamel-æble eller et glaseret æble, som i øvrigt ... hvad er det røde slik på et glaseret æble? Det er bestemt ikke en smag, kendt af mennesket. GILLIAN SPENCER: Nej. JON STEWART: Eller en substans, faktisk.

Er det mikroplast? Er det blot ... BRITTANY MEHMEDOVIC: Det må det være. Ja, den skin, der er på det, er unaturlig.

JON STEWART: Er det bare smeltede vandflasker med lidt granatæblekir tilføjet ... BRITTANY MEHMEDOVIC: Det er lækkert. JON STEWART: ... til farve? Det er lækkert.

Så i New York ... New York var fedt, fordi børnene kunne gå lige ud på gaden. Og man kunne ... man kunne sidde på trappestenen. Det gjorde vi et år. Vi sad på trappestenen og gav bare slik ud, når folk gik forbi, og det var fedt. Forstæder er en anden sag, mand, og det er bestemt ligesom, nu hvor børnene er ældre, er det ... det er ikke engang rigtig ... når ens børn ikke længere gør det. Og ingen kommer rigtig til vores hus, på grund af åbenbart vagttårnene og kanonerne.

GILLIAN SPENCER: Det er da, når man køber slikket i tilfælde af, og så spiser man selv alt slikket. JON STEWART: Det er rigtigt. Det er rigtigt. Alright, meget, meget godt. Og jeg vil minde folk om ... vores podcast næste uge, hvad gør vi? Vi udkommer normalt om onsdagen. Jeg tror, vi udkommer om torsdagen på grund af valget, vi vil optape den onsdag, så vi har en vis fornemmelse af, hvad der er sket. Så jeg tror, podcasten udkommer der torsdag. Er det korrekt? GILLIAN SPENCER: Det er korrekt. BRITTANY MEHMEDOVIC: Det er korrekt.

JON STEWART: Jeg læner mig nu mod alle ... det er så sjovt for mig under ... under interviewene, ligesom ... Gillian popper bare ind, hun er ligesom: du tager fuldstændig fejl om det. Svaret er det og det. Og jeg er ligesom: åh, tak. GILLIAN SPENCER: Næsten. JON STEWART: Alright, børn. Nå, i øvrigt, hvordan holder folk kontakten med os?

BRITTANY MEHMEDOVIC: Twitter, vi er WeeklyShowPod, Instagram, Threads, TikTok, Bluesky. Vi er WeeklyShowPodcast, og I kan like, abonnere og kommentere på vores YouTube-kanal, "The Weekly Show with Jon Stewart". JON STEWART: Mange tak, som altid ... producer Brittany Mehmedovic, producer Gillian Spencer, video-klipper og -ingeniør Rob Vitolo, lyd-klipper og -ingeniør Nicole Boyce, associate producer Rebecca Rottenberg, og vores executive producers er Chris McShane og Caity Gray.

Vi ses næste gang. Held og lykke med valget!

[THEMEMUSIK]

"The Weekly Show with Jon Stewart" er en Comedy Central-podcast, der produceres af Paramount Audio og Busboy Productions.

[THEMEMUSIK]

Kilder

Links der understøtter de centrale påstande i samtalen:

• "Ingen gevinst fra AI" (Torsten Slok, Apollo): TechCrunch: AI delivers 'zero financial payoff' to most companies og Yahoo Finance: Apollo's Slok Says AI Has Delivered Zero Payoff Outside of Tech
• Anthropics S-1 og 430 milliarder dollars i bundne compute-forpligtelser: Yahoo Finance: Anthropic's IPO filing reveals $430 billion in locked-in AI computing og selve S-1-indberetningen hos SEC
• Broadcoms chip-leasing til Anthropic: CNBC: Broadcom to lend Anthropic up to $42 billion to lease its chips
• Oracles 300-milliarders OpenAI-kontrakt: CIO: What Oracle's $300B OpenAI deal means for enterprise cloud strategy
• Oracles kreditnedgradering på grund af AI-gæld: Computing: Oracle under pressure after ratings downgrade over AI expansion
• Metas 95-milliarders kapitalhævning til AI: CNBC: Meta launches plan for $95 billion stock offering to fund AI expansion og SiliconANGLE: Meta to sell up to $95B in stock to finance AI infrastructure buildout
• OpenAI's projicerede compute-udgifter: Quartz: OpenAI raises planned AI infrastructure spending to $750 billion og CNBC: OpenAI resets spend expectations, targets around $600 billion by 2030
• Microsofts AI-capex og manglende installeret kapacitet: Beris analyse: Microsoft's GPUs sit unplugged og AI Weekly: Microsoft's AI buildout stalls on power, not chip supply
• Amazons Nvidia-chips på lager uden strøm: Yahoo Finance/Business Insider: Amazon's Nvidia chips are sitting in warehouses without power og TechSpot: 'Dark GPUs' at Amazon show the limits of the AI buildout
• 80% af OpenAI/Anthropic-indtægter fra 1% af kunderne (Ramp): PYMNTS: OpenAI and Anthropic get 80% of revenue from 1% of customers
• Anthropic $3,1 mia./md. til Musks SpaceX-compute: Moneycontrol: Why Anthropic may pay Elon Musk's SpaceXAI $3.1 billion a month og Yahoo Finance: Anthropic discloses up to $120.5 billion in SpaceX compute spending through 2029
• NVIDIAs $3 mia. investering i Meta (den "cirkulære" handel): CNBC: Nvidia, AMD to invest $4 billion in Meta
• NVIDIAs opkøb af Mellanox (2019, grundlaget for AI-klynger): NVIDIA Newsroom: NVIDIA to Acquire Mellanox for $6.9 Billion
• CoreWeaves gæld: Forbes: CoreWeave Debt Says The Market May Not Be Irrational og Yahoo Finance: Goldman Sachs says CoreWeave could rack up $100B in debt by 2028
• RAM/hukommelsespriser drevet op af AI (Micron, SK Hynix, Samsung): CNBC: AI memory is sold out, causing an unprecedented surge in prices og IEEE Spectrum: AI Boom Fuels DRAM Shortage and Price Surge
• Zombie-unicornvirksomheder og VC-afkast: Kalkine: The Mechanics Behind America's Zombie Unicorn Crisis og Money.it: Silicon Valley is full of 'zombie unicorns' (The Economist)
• Perplexitys 30-milliarders-værdiansættelse med NVIDIA: Yahoo Finance/The Information: Nvidia discusses Perplexity investment at $30 billion-plus valuation
• Cognitions 48-milliarders-værdiansættelse: TechCrunch: Cognition hits $48B valuation
• Harveys 15,5-milliarders-værdiansættelse: TechCrunch: Harvey hits $15.5B valuation, months after reaching $11B
• OpenAI's hack af det australske regeringswebsted (Medicare): ABC News: OpenAI hacked Medicare portal, PM says og ABC News: What we know about the data accessed in the OpenAI Medicare hack
• Blackstones $200 mia. datacenter-imperium og pensionsfonde: Yahoo Finance: Blackstone's $200B data center empire anchors its AI bet og CRE Daily: Blackstone's data center empire swells to $200B
• Anthropic-IPO'ens afhængighed af $200 mia. i indtægter i 2028: Reuters/Yahoo Finance: Anthropic IPO valuation rests on up to $200 billion 2028 revenue target og Forbes: Anthropic's IPO Math In Perspective
• JOBS Act (2012) og de ændrede offentliggørelsesregler: Davis Malm: A Guide to the 2012 JOBS Act for Private Companies og Hinshaw: JOBS Act ... Changes in Registration Thresholds

*Oprindelige påstande stammer fra samtalen mellem Jon Stewart og Ed Zitron i "The Weekly Show" (27. oktober). Ed Zitrons eget nyhedsbrev, Where's Your Ed At?, indeholder baggrundsanalysen bag mange af tallene.

Nedenstående er en oversættelse og redigeret gennemgang af YouTube-transcript [https://www.youtube.com/watch?v=V6eNbaGU_KQ] om AI-boomets indvirkning på hardwarepriser for forbrugere og gamere. Originalens kapiteloverskrifter er bevaret som afsnit. Kilder, der understøtter de vigtigste påstande, er listet i bunden.

https://www.youtube.com/watch?v=V6eNbaGU_KQ

Altman vil have din RAM

Se på dig, din forbandte gamer. Jeg vædder på, du har random access memory i din computer. Ved du egentlig ikke, at det ikke er den mest effektive anvendelse af den RAM? Du holder hele verden tilbage. Du har blod på dine hænder.

Okay, så det var ikke helt præcis, det Sam Altman fra OpenAI sagde, men det er stort set dét, han tænker om hardware-allokering. Han sagde, at det, citat, "er ret forfærdeligt", at en bunke af verdens begrænsede forsyning af DRAM ligger i folks egne computere og kun bliver brugt 5 % af tiden. Det inkluderer selvfølgelig de 32 gigabytes eller hvad det nu er, der lige nu sidder i din gaming-PC, eller måske det, der er i din Xbox eller PlayStation.

Sam mener, at al den RAM ville være langt bedre anvendt i skyen, hvor den kunne køre AI, fordi vi befinder os i det, han kalder et meget forsyningsbelastet miljø. Og på den egentlige mangel har han ret, da aspekter af manglen faktisk bliver værre. Men selv om hans pointe er ret oplagt, strider den imod små ting som... lad mig se... frihed. Måske vil jeg gerne have RAM i min computer, så jeg kan lave ting med min computer, der intet har med ham og hans industri at gøre.

En af de største vindere i det hele er selvfølgelig Nvidia. Men nogle af de virksomheder, der køber af Nvidia, har efter sigende hardware stående på lager, uden at den engang er tændt. Så hvorfor fortsætter de med at købe mere? Er dette forsyningsbelastede miljø delvist noget, Nvidia og de andre hyperscalers selv skaber? Hardware-efterspørgslen fra datacentre er i gang med at ødelægge både PC- og konsolgaming. Det er meget tilfældet i dag.

Gamere bliver presset ud af markedet

Xbox' boss har sagt, at hukommelsespriserne vil påvirke prisen på den næste Xbox, kaldet Project Helix, og Xbox har efter sigende beregnet, at den, før eventuelle tilskud, kan koste 1.200 til 1.800 dollars. Det er hårdt, men gaming-PC'er er reelt ikke meget bedre. Kort som RTX 5080 får endnu flere prisstigninger. I Kina har Asus og Gigabyte efter sigende hævet 5080'ens engrospris med op til 180 dollars. Hvorfor? Forsyningen er stram, hukommelse er dyr, efterspørgslen er høj.

Der er også uverificerede virale videoer, der angiveligt viser kinesiske fabrikker, der samler RTX 5090'er og skiller dem ad for at høste deres dele til AI-datacentre. Men du behøver måske ikke bekymre dig om, at de priser kommer til Vesten, for her ville en stigning på 180 dollars ikke engang være så skidt, vel? Du kan reelt ikke få et kort til nogen pris lige nu.

Sidste måned, før 5090'en og 5080'en forsvandt fra Nvidias egen butik, benægtede Nvidia, at 5090'en var udgået. De sagde, forsyningen var begrænset, men at de med deres egne ord "gik alt ind" for at få produktet på markedet. Tilsyneladende er "at gå alt ind" ikke nok til faktisk at dække forbrugernes efterspørgsel. Jeg tænker på, hvilken anden efterspørgsel der opsuger det hele.

Den mangel ser ud til at presse priserne op hos andre sælgere. Den billigste 5080 på lager i USA kostede omkring 2.200 dollars, mere end dobbelt sovelprisen, og det sker på tværs af hardware. I september sidste år kostede 32 GB RAM omkring 80 pund her i Storbritannien. Sidste måned var det over 400. Og med stigende leveomkostninger bliver folk simpelthen presset ud af markedet. Folk har ikke råd, selv hvis der var vare på lager.

Analytikere ser, at verdensomspænde PC-forsendelser i sommer var ca. en femtedel lavere end sidste år. Det er delvist, fordi folk købte tidligt for at komme forud for de prisstigninger, de forventede. Mange forhandlere og kanaler sagde stort set: "Vi er ret sikre på, det hele bliver værre. Det vil stinke at købe noget nu, men du bør nok gøre det alligevel, for vi tror, priserne fortsætter med at stige." Det er faktisk sket.

Ser vi på den nære fremtid, forventer mindst én analytiker, at forsendelserne af PC-dele falder 27 % i dette kvartal, og det er kvartalet med Black Friday, som historisk er en tid, hvor mange mennesker fylder op med PC-hardware. Så Altman får sit ønske opfyldt. Du køber nok ikke DRAM, for du har nok ikke råd. De fleste har ikke det. Det er ved at blive virkeligt latterligt sammenlignet med det, der plejede at føles rimeligt.

Men det, der driver det, er, at virksomhederne, der er ansvarlige for disse prisstigninger, fordi de stiger efterspørgslen i vejret, det er virksomheder, deriblandt Altmans... ja, fra deres perspektiv kan de ikke lade være. Lad mig forklare, hvordan det foregår.

Milliarder i hardware, der står og venter

Lige nu tjener Nvidia milliarder på at sælge til de mange forskellige hyperscalere. De har flyttet produktionen over til deres serverracks og datacenterdele, stort set den slags hardware, som Altman mener er bedre for verden, end at du ejer en RAM-stick. Hvad betyder det for den almindelige person, hvis økonomisk effektivitet reducerer deres økonomiske frihed? Ingen undren over, at mange er arrige.

Og for at sige det åbenlyse: Nvidia kunne lave hardware til dig. Der kunne stå 5080'er og 5090'er på Nvidias side, klar til at du kunne købe dem. Men de tjener langt mere på at bygge til datacentre, og AI-virksomhederne og cloudfirmaerne, der lejer dem, har alligevel flere penge end nogen af os. Så det er ikke rigtigt et spørgsmål, det er bare en markedskraft, hvis ulempe vi oplever.

Men det er måske ikke hele historien, for der foregår andet. Ifølge lækkede e-mails overtager Amazon ejerskabet af Nvidias serverracks, før deres datacentre reelt er klar til dem. De kalder det "early rack receipt". I august var omkring 5 milliarder dollars værd af dem ventet til at ankomme til Amazons amerikanske lokaliteter. Hver af de racks rummer op til 32 terabyte hukommelse, hvilket svarer til RAM'en i over tusind gaming-PC'er med 32 GB hver.

Altmans argument var selvfølgelig, at hukommelsen i din PC bruges 5 % af tiden, og i et datacenter bruges den langt mere af tiden. Der er bare ét problem: Ikke alle de racks står i et datacenter. På nogle lokaliteter har Amazon efter sigende faktisk plads til flere racks. De kunne stille dem der, men de har ikke strømmen til at tænde dem. Det betyder, at færdige racks står i lagre og venter på, at Amazon løser ting som at få en nettilslutning eller drive deres eget mikronet, hvilket de nu gør på en bunke lokaliteter i USA.

Så svaret på spørgsmålet om, hvad Amazon laver med al hardwaren, er faktisk meget enkelt: I mange tilfælde ingenting. Den står bare der. Men de 5 milliarder var faktisk bare begyndelsen, for en anden e-mail forventede yderligere 3 milliarder dollars værd hver eneste måned, citat, "i en overskuelig fremtid". De gør sig absolut klar til at hyperskalere.

Amazon siger, at det at have al den hardware klar og tæt på deres lokaliteter er god forretningspraksis, og de har en plan om at installere racksene. De forventer, at når de bringing kapaciteten online, kan de tjene på at udleje den. Amazon er heller ikke den eneste virksomhed, der hober op. Microsoft lavede det hele sidste år. Deres boss, Satya Nadella, blev spurgt, om der ville komme for mange chips, og svarede, at problemet faktisk var strøm. "Man kan faktisk have en bunke chips liggende på lager, som jeg ikke kan slutte til noget. Faktisk er det mit problem i dag."

Tag dem, eller mist din plads

Du tænker måske: Hvorfor fortsætter de med at købe hardware, de bogstaveligt talt ikke kan tilslutte? Når du og jeg tænker konkurrence, tænker vi et bedre produkt til en lavere pris. Men store virksomheder konkurrerer på langt flere måder. En af dem er selvfølgelig købekraft, og til Amazons og Microsofts forsvar kan oplag af hardware faktisk være et strategisk træk. Alt, hvad Microsoft har, er noget, Amazon ikke kan have, og omvendt. Man kunne kalde det toppen af grådighed. Men for virksomheder så store, med balance og adgang til kapital som deres, og når de kæmper indbyrdes om dominans, ja, så er der en logik i det.

En stor del af den logik kommer fra, hvordan salget foregår. Dette er fra Nvidia, vi fokuserer på Nvidia her, men det gælder også uden for GPU'er. Nvidia kan lige nu sælge alle de kort, de laver, meget let. Der er ikke nok til alle, og det betyder, at kunderne havner i en kø. I april sagde Nvidias boss, Jensen Huang, at ordrer ekspederes i rækkefølge, men hvis du ikke er klar, for dit datacenter måske ikke er klar, "kan vi beslutte at ekspedere en anden kunde først".

Så grundlæggende tager du dem fra Nvidia, uanset om du reelt kan bruge dem, for du vil ikke miste din plads. Du vil ikke miste din allokering, især ikke på et marked, hvor priserne på den slags kan fortsætte med at stige. Efterhånden som modellerne bliver bedre og mere effektive og kan udføre mere nyttigt arbejde pr. enhed strøm, des mere er kortene reelt værd. Det er en af de store grunde til, at mange hyperscalere vil have kortene nu, og det har den fine bonus, at det nægter din konkurrence kapacitet.

Efter sigende er det derfor, Amazon tager den tidlige levering: Den må konkurrere hårdere om knappe ressourcer mod sine rivaler. Venter den, bliver rivalerne ekspederet først. Og Amazon siger selvfølgelig, at de faktisk vil bruge kortene, selvom de ikke kan tilslutte dem lige nu. I slutningen af oktober sagde Amazons boss til investorer, at "næsten lige så hurtigt som vi kan installere kapacitet, sluger kunderne den".

Nu har vi faktisk set noget lignende i gaming, bare i meget mindre skala, hos Valve. I juni sagde Valve, at hukommelsesproducenter giver dem en pris og en mængde på Steam Machine hver måned, og i Valves ord er det grundlæggende: "Det er ja eller nej. Og hvis vi siger nej, taler de aldrig med os igen", fordi det reelt er et sælgermarked lige nu. Det betyder, at Nvidia ikke behøver tvinge nogen. Alle står allerede i kø. Efterspørgslen er enorm, og Nvidia kan sælge absolut alt, hvad de kan producere.

Der kan dog være en hage længere nede ad vejen. Amazon køber meget nu, så de er klar netop i det øjeblik, strømmen kommer på. Men strøm er ikke det eneste, der er også det med bogstaveligt at bygge datacentrene. Og for dem er det et lille problem, at regeringer og lokale ikke lige stopper så mange datacentre fra at blive bygget, og det er, før vi overhovedet når frem til de bogstavelige ulve ved døren. Det er mig, der er poetisk. Jeg mener bogstaveligt en faktisk ulv er involveret.

Ingen steder at sætte det i

Okay, så meget som Altman mener, din RAM er bedre stillet i et datacenter, er der det lille problem, at der lige nu er langt færre datacentre, end han egentlig håber på. Ifølge én analyse er mindst 260 milliarder dollars i datacenterinvesteringer i USA blevet annulleret i år efter lokal modstand. Omkring halvdelen af det alene i 3 måneder fra juli til september, og det er uden Texas og New York, hvor guvernører har lagt tilladelser på is.

Lokale kæmper imod projekterne over en hel bunke ting. Noget er bogstavelig forurening, andet er støjforurening, nogle af de sundhedsmæssige påvirkninger. Og selvom vi har set nogle virkelig dårlige argumenter, som nogle af dem om vandforbrug, sammenlignet med mandler, golf og så mange andre industrier, ser vi interessante nye problemstillinger. En af dem er potentielt infralyd, det, der produceres af blot at have al den hardware, alle de lavfrekvente buldren. Der er kort sagt meget at tænke over, og fordi der er meget at tænke over, er der meget granskning, der bremser tingene.

Men det er også langt fra kun lokale følelser, det hele udvikler sig til et politisk spørgsmål. Sig, du ender med den oddede strømafbrydelse. Det ville se ret skidt ud i et valgår, ikke? Den slags påvirker selvfølgelig ethvert lokalt politikers incitamenter, uanset parti.

Det sker ikke kun i USA, det foregår også i Finland. Der har Google måttet stoppe arbejdet på to nye lokaliteter, indtil miljøgodkendelser er på plads. På én af dem havde de faktisk ryddet omkring 250.000 træer. Det stinker virkelig, ikke? Men det er endda før en beboer sagde, at det faktisk drev ulve ind i hendes landsby. Jeg troede ikke, at bogstavelige ulve ville ende i denne historie, men her er vi. Google har siden undskyldt rydningen, og Google siger, at de handlede i god tro. Selvfølgelig sagde de det, de kommer ikke til at sige "vi handlede i ond tro, nyd jeres ulve".

Nedlukningen, der foregår her, efterhånden som det globale tilsyn vokser, er faktisk reel, og den rammer selvfølgelig den finansielle side. Mange af disse datacentre betales med obligationer. Investorer låner pengene i håbet om at få dem tilbage, når sitet er oppe og tjener. Hvis denne bygge-runde bliver forsinket, og jo længere forsinkelserne er, desto mere risikable bliver de obligationer, og investorer kan føle sig mindre tilpas med at deltage i fremtidige obligationsemissioner for andre datacentre. Det risikerer den finansieringsstruktur, der underbygger en bunke af dette byggeri.

Og indtil racksene har et sted at tage hen, vil Amazons lagre være fulde af hardware, der bare står der, til den store sorg for hr. Altman, der bliver brugt endnu mindre end RAM'en i din PC. For i det mindste, hvis den er tilsluttet 5 % af dagen, og du spiller et par computerspil, får nogen glæde af den, i modsætning til at stå i et lager, hvor Amazon ganske vist høster en fordel, men den fordel er mest bare, at Microsoft ikke har den.

Nu er væddemålet, at den ene dag bliver det hele brugt langt mere. Store datacentre kommer online, og når de gør, kan de tage en hel bunke GPU'er. Det forekommer mig, at GPU'erne bliver købt i et pænt stabilt tempo, ikke? De køber bare hver måned. Datacentre vil selvfølgelig være langt mere "spiky" i forhold til, hvornår de reelt åbner og sluger kapaciteten. Jeg kan ikke fortælle dig, hvad der sker der, for jeg kan ikke spå om fremtiden.

Men hvis jeg skal være ærlig et øjeblik, tror jeg, at det for de fleste af os ikke reelt er pointen. Jeg tror, pointen er det, jeg sagde tidligere: at al den snak om effektivitetsforbedringer, mens den på sin vis er fair og god og sikkert eksisterer nogle steder, hvis den svarer til et fald i økonomisk frihed for den enkelte, får du selvfølgelig et problem, og det virker blændende oplagt, at det er dét, der sker, og det er det, der får hr. Altman til at fremstå så skrækkeligt fjern fra almindelige mennesker.

Udsolgt til 2029

Den triste del af det hele er, at mens du og jeg oplever mindre personlig økonomisk frihed, klarer de mennesker, der laver al denne hardware, sig selvfølgelig fint. Tag SK Hynix, en af de tre store RAM-producenter. De har lige fortalt investorer, at deres DRAM, hukommelsen i din PC, er citat "reelt udsolgt til slutningen af 2029". Det samme gælder deres HBM, high bandwidth memory, den slags hukommelse i AI-chips og højtydende grafikkort. Og i det mindste dér siger de, at kunderne bestiller mere end dobbelt så meget, som de kan producere.

Og det giver faktisk perfekt mening. Der findes noget, der hedder Jevons' paradoks. Det argumenterer for, at når noget bliver billigere at bruge, bruger folk langt, langt mere af det. Det kommer faktisk fra kul og dampmaskiner. Nogle troede, at hvis vi gør vores dampmaskiner langt mere effektive, bruger vi mindre kul. Men det, der reelt skete, var, at vi gjorde dem mere effektive, og det betød, at den økonomiske værdi af kul blev langt mere anvendelig for langt flere slags nyttigt arbejde med dampmaskiner. Så selvom effektiviteten steg, steg forbruget også massivt. Det er lidt af dét, der foregår her.

For Nvidia, SK Hynix og alle andre i forsyningskæden behøver de reelt ikke noget af det fremtidige. De ved grundlæggende, at de kan tjene seriøse penge lige nu. Hvis de er ægte troende på AI, tror de selvfølgelig også, at de tjener penge langt ind i fremtiden. Men selvom de ikke tror, boomet varer evigt, er det bare god forretning at låse års salg fast, mens man kan.

Altmans "forsyningsbelastede miljø" er simpelthen det naturlige udfald af disse virksomheders forsøg på at tjene mest muligt, konkurrere mest muligt og gøre det så hurtigt og sikkert som muligt. Det kan give strategisk mening for dem, men det betyder ikke, at det er god forretning for dig og mig, for vores incitamenter er simpelthen ikke i trit.

Jeg vil sige, at hvis hyperscalerne vil have folk på deres side, bliver de nødt til at vise folk uden for deres industri en eller anden fordel. Måske ser du allerede nogle af de fordele på arbejdet, især omkring kode, det gør jeg i hvert fald. Men det er også tilfældet, at mange har haft den modsatte oplevelse, eller kun har oplevet, at deres gaming-hardware er blevet langt dyrere, og intet af det har været godt for dem. Og inden for alle de grupper af os, almindelige mennesker, kan vi have så mange uenigheder om, hvorvidt denne teknologi kan være nyttig eller ej, og det er fint. Men der, hvor vi alle står sammen, er, at vores hobby er under eksistentiel trussel. Se bare på prisen for at komme ind i så mange former for gaming lige nu.

Indtil videre findes der ingen reel løsning på problemet, og lige nu ved jeg ikke, hvad vejen ud er, en vej der bevarer en fremtid, hvor folk kan bruge et rimeligt beløb på gaming-hardware og nyde moderne spil. For mange mennesker er det simpelthen ikke muligt. Ikke når GPU'er koster, hvad de gør, ikke når RAM koster, hvad den gør. Og det siger jeg endda som en, der mener, at Dario Amodeis "land af genier i et datacenter" er relativt muligt og kunne føre til gennembrud på mange områder.

Selvom jeg på en måde er med på nogle af de idéer, er det til dagens slutning ikke alt. Folk skal kunne have deres hobbyer og deres økonomiske frihed. Og når jeg ser på denne historie som helhed, tror jeg, det er faldet i frihed, der reelt rammer så mange mennesker. Lad os forsøge at fokusere på den ene ting, der binder flest af os sammen. Tænker du på den måde, er der måske en vej, hvor vi kan kæmpe for bedre løsninger eller i det mindste lade vores stemmer blive hørt.

For jeg bekymrer mig faktisk en del om computerspil, mand, og jeg vil have alt det gode. Jeg vil have dit land af genier i et datacenter til at slå et par kræftformer ihjel, det ville være fedt. Men du ved hvad? Mange af os har også hobbyer og fritid, og vi vil kunne gå på arbejde, tjene penge, bygge en computer og have det sjovt med den.

Hvis de 1.200 til 1.800 dollars til en Xbox Helix fik dig til at tænke "hvad fanden foregår der, hvad ryger du af?", så frygt ikke: Se den næste video, hvor situationen omkring fremtiden for Xbox, og hvordan den ikke bliver billig, bliver gennemgået.

Kilder

• Sam Altmans udtalelse om RAM i private PC'er: The Indian Express, Yahoo Finance
• Project Helix-pris på op til 1.800 dollars: heise online, Polygon
• RTX 5090-rygtet om udgåelse og Nvidias benægtelse: Digital Foundry, Notebookcheck
• RAM-prisstigninger i Storbritannien (32 GB kit, ca. 5x på 13 måneder): XenoSpectrum, RAMageddon
• Amazons "early rack receipt" og hardware på lager uden strøm: Business Insider, Business Insider
• Nadella om chips på lager uden strøm: Data Center Dynamics
• Valve om hukommelsespriser til Steam Machine ("ja eller nej, ellers taler de aldrig med os igen"): Yahoo Finance
• 260 milliarder dollars i annullerede datacenterprojekter efter lokal modstand: Quartz, Heatmap News
• Googles arbejdsstop i Finland, ryddede træer og ulvehistorien: Data Center Dynamics, The Next Web
• SK Hynix: DRAM og HBM udsolgt til 2029: Seoul Economic Daily, Yonhap Infomax

Bemærk: Påstande, der kun stammer fra videotranscriptet (bl.a. de kinesiske engrosprisstigninger på RTX 5080, de virale videoer om adskilte 5090'er, Nvidias udsolgte butik og Jensen Huangs kø-citat), er ikke uafhængigt verificeret her.

Ever since Microsoft acquired GitHub for $7.5 billion in 2018, a question has hovered over the world's largest code host: what exactly can Microsoft do with the code you publish there? The short answer is: Microsoft does not claim ownership of your code ...but its terms grant Microsoft and its affiliates a broad license to use it, and since April 2026 that license extends by default to AI model training on your live Copilot sessions.

1. Public repositories: no ownership, but a broad license

You keep the copyright to anything you publish. But under GitHub's Terms of Service, posting public content grants GitHub and its corporate family (which includes Microsoft) a license to host, display, and analyze that content. In practice, public repositories have been treated as fair game for training GitHub Copilot and Microsoft's in-house models ...Copilot was originally trained on billions of lines of public GitHub code, without regard for open-source license terms requiring attribution.

In 2024 GitHub introduced a per-repository opt-out toggle ("Prevent use of my code in AI training"), but its protection is limited:

Scenario	Opt-out respected?
GitHub Copilot / Microsoft models	Yes
Third-party models (CodeLlama, StarCoder, etc.)	No, they scrape GitHub independently
Forks of your repo	No, only the original repo's setting is honored
Code already used in past training runs	No, not retroactive
Private repositories	N/A, excluded from repo-level training by default

2. The 2026 change: Copilot interaction data is opt-out, not opt-in

On March 25, 2026, GitHub announced that from April 24, 2026 onward, interaction data from Copilot Free, Pro, and Pro+ users ...prompts, outputs, code snippets, surrounding code context, accepted and rejected suggestions, even from sessions in private repositories... will be used to train and improve GitHub's and Microsoft's AI models, unless you opt out in your account settings.

"Unless you opt out, you grant GitHub and our affiliates a license to collect and use your inputs (e.g., prompts and code context) and outputs (e.g., suggestions) to develop, train and improve AI models." ...GitHub Terms of Service, Section J

Key caveats:

• Copilot Business and Enterprise are exempt ...their contracts prohibit training on organizational data.
• Data may be shared with GitHub's affiliates (i.e., Microsoft), but GitHub says it will not share your inputs/outputs with third-party AI model providers for their own training.
• GitHub distinguishes private code "at rest" (not used) from code actively sent to Copilot during a session (collectible unless you opt out).
• For EEA/UK users, GitHub relies on "legitimate interest" as the legal basis ...the same contested approach the Irish DPC accepted in the Meta AI case, which privacy regulators across Europe continue to scrutinize.

3. What the courts say: Doe v. GitHub (9th Cir., Sept. 2026)

The most significant independent documentation is the law itself. In Doe v. GitHub, anonymous developers sued GitHub, Microsoft, and OpenAI, arguing that Copilot reproduced their open-source code without attribution or license terms ...a violation of the DMCA's copyright-management-information rules, with statutory damages up to $25,000 per violation.

On September 16, 2026, the Ninth Circuit affirmed dismissal of the DMCA claim: Copilot creates new works rather than stripping attribution from copies of existing ones, so nothing was "removed." Crucially, the court declined to consider the plaintiffs' input theory ...the question of whether stripping license information during training data preparation is illegal remains undecided. Two breach-of-contract claims are still pending in the lower court. Translation: the legality of training on licensed code is still not settled law.

4. The FOSS community's own documentation

The Software Freedom Conservancy has run its "Give Up GitHub" campaign since June 2022, arguing that Copilot's training on GPL and other copyleft-licensed code violates those licenses, and ...most recently ...that GitHub joined an industry coalition opposing updates to California's AI transparency act on misleading licensing grounds. Independent analyses have also noted that GitHub published no verifiable benchmarks for its claim that training on user interaction data meaningfully improves models ..."trust us, it's better" is a marketing pitch, not documentation.

Bottom line

Microsoft does not own your code ...but its terms of service give it permission to use public code for AI development, and, since April 2026, to train on your Copilot sessions by default. The opt-out works within GitHub's own pipeline only, is not retroactive, and does not stop independent scrapers. The one major legal test so far ended in GitHub's favor on a technicality, without deciding the core training question. If you publish open-source code and care about how it is used: check your repo's AI-training settings, opt out of Copilot interaction-data training if you are on Free/Pro/Pro+, and follow the still-evolving case law.

Sources and further reading

GitHub / Microsoft (official)

• Updates to GitHub Copilot interaction data usage policy... GitHub Blog
• Updates to our Privacy Statement and Terms of Service... GitHub Changelog
• GitHub Terms of Service (Section J)
• FAQ: Privacy Statement update on Copilot data use... GitHub Community

Courts and legal analyses

• Doe v. GitHub, No. 24-7700... Ninth Circuit opinion (PDF)
• Doe v. GitHub summary... Justia
• Ninth Circuit Clarifies Limits of DMCA Liability for AI-Generated Code... Gibson Dunn

Independent journalism and community

• Give Up GitHub... Software Freedom Conservancy
• Software Freedom Conservancy blog (GitHub / AI licensing commentary)
• GitHub Will Use Copilot Interaction Data... InfoQ
• Opt-out walkthrough for the April 2026 policy... DevelopersIO

Oversættelse og strukturering af YouTube-transcript om AI-boblen og datacenter-gælden.(Mistral)

Indledning: Boblen er tæt på at briste

Elon Musk har netop indrømmet, at opbygningen af AI-datacentre er én kæmpe boble. Uh-oh. Det er et kæmpe problem. Og oven i det har flere finansielle institutioner angiveligt stoppet med at yde lån til AI-virksomheder.

Smart. Det betyder, at boblen er få centimeter fra at briste. Men vi har endnu mere deprimerende tal til jer, for når først I ser størrelsen på faren her i denne AI-boble, er det super skræmmende, og I må tage forbehold. Anna har hele historien.

Musks advarsel: Gældsmarkederne lukker

Først og fremmest et stort shout out til Taylor Ellis, som har produceret dette indslag og gjort det let at forstå for dem, der ikke rigtig er en del af tech-verdenen. Men lad mig fortælle dig, hvad Elon Musk specifikt havde at sige. I går skrev han dette på X:

I de seneste par uger har gældsmarkederne næsten helt lukket adgangen til penge for enhver virksomhed, der ikke har betydelig omsætning uafhængigt af AI-datacentre. Det burde egentlig have været tilfældet hele tiden, men okay. SpaceX lukkede en gæld på 40 milliarder dollars til grafikprocessorer, men vi har investeringskarakter og har omsætning fra Starlink og opsendelser. Det betyder, at de 200+ neoclouds kommer til at se død og konsolidering på guppy-niveau. Nogle kommer igennem, men ikke mange.

Hvad er en "neocloud"?

Okay, så tænker du måske: hvad fanden taler han om? Lad mig bryde det ned, så det er let at forstå. Først: hvad fanden er en neocloud? Tja, en neocloud er en virksomhed, der i det væsentlige bygger beregningsinfrastrukturen til AI-virksomheder. Og Coreweave er blot ét eksempel på en neocloud-virksomhed. Husk navnet – neocloud – for det dukker op igen senere i indslaget.

Neocloud-virksomhederne optager nu gæld for at bygge deres infrastruktur ud. Men ifølge Musk er gældsmarkederne ikke længere interesserede i at yde lånene til disse virksomheder. De er ikke længere enige i – eller interesserede i – denne forretningsmodel. Og mens Meta og Alphabet, som bygger deres egne datacentre, tilbyder andre produkter, der skaber omsætning – som Facebook og Google – har andre neocloud-virksomheder måske ikke den samme opbygning eller samme type indtægtsstrøm fra andre diversificerede dele af deres forretningsmodel.

Nvidias rolle: En gensidig fordel – men manglende kapital

Der er desuden en temmelig magtfuld figur involveret, som ikke ønsker at se neocloud-opbygningen kollapse: Jensen Huang, direktøren for Nvidia. Nvidia har investeret i neocloud-virksomhederne, og neocloud-faciliteterne bruger Nvidias produkter – så der er en slags gensidig fordelagtig situation her.

Men her er problemet: Selv Nvidias direktør har indrømmet, at der ikke er penge nok at låne ud til disse neocloud-virksomheder. I et interview med CNBC sagde Jensen Huang:

Efterspørgslen på neoclouds er helt vild. Det, der mangler, er arbejdskapitalen til at brænde den vækst, for der er simpelthen så meget efterspørgsel på tværs af så mange sektorer af kunstig intelligens. Der er en mangel på kapital. Efterspørgslen på kapitalen er meget større end tilgængeligheden af kapitalen. Det kommer til at blive løst.

Han tror, det bliver løst. Kun tiden vil vise, om han har ret.

Coreweave: Et eksempel på krisen

Coreweave er et godt eksempel på, at långiverne ikke længere rigtig er interesserede i at yde den gearing, der er nødvendig for disse opbygninger.

Coreweave har set sine aktier falde 41 % siden 6. oktober frem til fredag sidst. Aktier i andre neoclouds har også haft tocifrede fald i samme periode. Coreweave er nødt til at udstede obligationer – lidt ligesom den amerikanske stat gør med statsobligationer – for at finansiere deres opbygning af beregningskraft. Men der er et problem: Tidligere i denne måned faldt prisen på deres obligationer så meget – og deres afkast steg tilsvarende så meget – at deres obligationer er klassificeret som distressed (truede). Så obligationsvejen fungerer heller ikke rigtig for Coreweave.

Analyst Gil Loria udtalte, at det at låne til meget høje renter for at bygge datacentre, som i stigende grad er commodity-produkter uden for hyperscalers, måske ikke ender med at være en god investering: »Jo mere gearing vi bruger på at bygge datacentre, jo mere risiko bringer vi ind i systemet.«

Jeg kan ikke understrege nok, hvor vigtigt det punkt er, for husk: disse overgærede virksomheder bliver securitiseret.

3,7 billioner dollars i gæld – fordelt på ni virksomheder

Ifølge Americans for Financial Reform har blot ni virksomheder – Alphabet, Amazon, AMD, Broadcom, Meta, Microsoft, Nvidia, Oracle og SpaceX – hele 3,7 billioner dollars i gæld.

Nvidia er desuden investor i Coreweave. Analytikere forventer, at virksomheder i S&P 500 rapporterer et spring på 30 % i tredjekvartalsindtjegninger i forhold til året før, men kun to virksomheder – Nvidia og Micron – står for 34 % af den vækst ifølge en analyse af Dow Jones-markedsdata.

Endnu farligere: Gælden havner i dine pensionsopsparing

En ny rapport fra Americans for Financial Reform viser følgende:

Spekulativ datacentergæld bliver pakket om og solgt til pensions- og aldersopsparingsfonde, universiteternes kapitalfonde (endowments) og andre institutionelle investorer på en måde, der er uhyggeligt – uhyggeligt – mindende om subprime-boblen.

Subprime-boblen handlede om rovdyragtige realkreditlån. Grundlæggende taler vi her om overgærede AI-virksomheder, som meget sandsynligt kommer til at fejle – og de er involveret i din portefølje, din pensionsportefølje, din livsforsikringsportefølje. Det er en katastrofe af episk proportioner.

»Når det havner i dine pensionsopsparing, er du den sukkerklods ved bordet«

Når de begynder at putte det ind i dine pensioner, er det, hvad de kalder de sukkere ved bordet. De tjener penge på de lån, de har givet – betydelige penge på grund af de meget høje renter. Og når de har taget en bunke af renten, vil de gerne dumpe lånene over på jer, så når de eksploderer, siger de: »Åh, nå, jeg gætter på, at de eksploderede i jeres pensionsfonde og ikke på vores budget. Så sørgelig dag for dig.« Det er enormt problematisk.

Ligesom i subprime-lånekatastrofen er pistolen overgearingen, og aftrækkeren kan være hvad som helst. Dengang bundtede de realkreditlånene og gambled på dem. Her kan det være datacentrene eller AI-virksomhederne selv. Når de går under, udløser de et sæt dominoer. Det er aftrækkeren. Men pistolen er den absurde mængde gæld, de har påtaget sig – meget spekulative finansielle risici.

Grunden til, at det er meget spekulative, er, at de siger: »Åh, nej, det er okay. De kan låne 800 milliarder dollars, for AI kommer til at styre verden.« Hvad hvis AI ikke styrer verden – eller det tager 20 år? Først og fremmest ønsker jeg ikke, at den skal styre verden. Det gør de fleste heller ikke. Men selv hvis de har ret forretningsmæssigt: hvad nu hvis det tager for lang tid, og du sidder med høje renter?

Taj Mahal-lessonen: Høj rente dræber selv vindere

Vi talte om dette før i forbindelse med Trumps ejendomme. Grunden til, at han gik igennem en spektakulær serie af konkurser i Atlantic City, var, at hans tredje og sidste casino – Taj Mahal – havde fået renter på omkring 14 % på de penge, de brugte til at købe og bygge Taj Mahal. Alle på det tidspunkt troede – og havde ret – at det er en alt for høj rente, fuldstændig uholdbar. »Huset vinder altid« – medmindre det drives af Donald Trump, som tog et lån med 14 % i rente.

Da Taj Mahal kollapsede, gjorde de to andre casinoer det også. Det skabte en dominoeffekt. Høje renter er en super risikabel måde at bygge en virksomhed på. Og hvis dine profiler ikke kommer – glem helt at de slet ikke kommer – hvis de kommer for sent, begynder renterne at hobe sig op så meget, at du umuligt kan betale dem. Kun på timingen, for slet ikke at tale om substansen i dit produkt.

Vi er i en verden af problemer. De kan ikke betale de renter hurtigt nok givet det, der sker på markedet. Coreweave er allerede en distressed ejendom. Når du er en distressed ejendom, er du få centimeter fra at gå under. Og så kommer du ind i en ond cirkel.

Dominoeffekten: Når virksomhederne har investeret i hinanden

Når én af dem falder, har andre virksomheder investeret i hinanden. AI-virksomhederne har investeret i hinanden. Nvidia har investeret i AI-virksomhederne og neocloud-virksomhederne. Så får de det som et problematisk aktiv i deres bøger. De bliver nødt til at nedskrive det. Deres indtjegninger lider, og så straffer markedet dem. Og så går kapløbet i gang. Dominoerne falder alle sammen. Boblen brister, og vi er i massive problemer.

Bankernes engagement: 450 milliarder dollars i åbne forpligtelser

Hvad sker der, når bankerne beder om redningspakker, som de gjorde i den globale finanskrise i 2008? Bankerne havde 450 milliarder dollars i åbne forpligtelser over for AI-relaterede låntagere – primært kreditlinjer – ved udgangen af 2025, hvoraf 150 milliarder var udtrukket.

Det store spørgsmål: Kommer markedet til at tage alt denne indlysende urimelige risiko alvorligt før eller efter Anthropics forestående børsnotering? Anthropics omsætning var 16,3 milliarder dollars i første halvdel af året. Det er imponerende. Men der er en hage: Anthropics nettounderskud var 80,7 milliarder dollars, primært drevet af en engangsudgift. Mest bemærkelsesværdigt har virksomheden forpligtet sig til op til 87 milliarder dollars i kontrakter på datacentre, chips og beregningskraft – mange af hvilke ikke kan annulleres over de næste 10 år.

Så igen: de hentede 16,3 milliarder dollars i omsætning, men tabte 80,7 milliarder – i første halvdel af året.

Anthropic: 16 milliarder i omsætning, 80 milliarder i tab

De håber at rejse hundrede milliarder i deres børsnotering, men analytikere siger allerede nu, at det ikke vil være nok til at betjene de 87 milliarder i kontrakter. De får brug for mere straks bagefter. Men det hele er spekulativt. Vi har ingen idé om, hvorvidt de 87 milliarder i kontrakter kommer til at virke for Anthropic, og hvor lang tid der går. Dette er en episk katastrofe.

Hvordan kunne disse mennesker ikke se det? Det er vanvid. Men på dette tidspunkt ser de det faktisk. Det er derfor, Elon giver den advarsel. Det er derfor, Elon efter min mening forsøger at fusionere alle sine virksomheder, så han kan sige, at den er »for stor til at fejle«. Det er derfor, OpenAI siger, at dette grundlæggende er et offentligt gode, så regeringen burde være forsikrer i sidste instans – hvilket betyder, at når vi går under, bliver I nødt til at redde os.

Og hvis du ikke kan redde dem med hundrede milliarder – hvilket er en spektakulær børsnotering – hvor meget bliver der så brug for? Det er fuldstændig uholdbart. Og kontrakterne kan ikke annulleres? Det er en ekstra byrde på balancesedlen – et enormt finansiel problem. Hvis du ikke kan annullere de kontrakter, skylder du de penge uanset hvad. Selv en let forkert drej, og al den gæld og alle de forpligtelser i bøgerne kommer til at trække virksomheden ned. Der er næsten ingen tvivl om det.

Hvorfor det trækker hele markedet ned

En virksomhed går under – så hvad? Det er kapitalisme, ikke? Nej, der er to kæmpe problemer. Nummer ét: næsten al væksten på markederne kommer fra bare et par virksomheder. 34 % af væksten kommer kun fra to AI-relaterede virksomheder. Hvis de to får problemer, trækker det hele markedet ned, hvilket skaber endnu en ond cirkel.

Den vigtigste onde cirkel af alle er det samme, der skabte panik i 2008: Bankerne er gearet op til attenhjulingerne, og som Musk sagde, giver de ikke mere, fordi de nu indser, at deres gearing til disse virksomheder er farlig.

Hvis du låner en lille smule fra en bank, ejer banken dig. Hvis du låner meget fra en bank, ejer du banken. Det er den gamle model, Trump brugte til ikke at betale sin gæld. Men bankerne giver alle kortfristede lån til alle de andre virksomheder. Så når bankerne går under, fordi gælden ikke bliver tilbagebetalt, har alle andre virksomheder slet ingen penge til at drive deres forretninger – og så smelter hele økonomien sammen.

Konklusion: Spænd sikkerhedsselen

Vi er faretruende tæt på det. Næsten sikkert kommer det til at ske. Så spænd sikkerhedsselen og gør dig klar til nedslag. Dette kommer til at blive et gigantisk crash.

Hver gang du ringer med klokken herunder, får en engel sine vinger. Helt forkert, men det holder dig opdateret på vores live-shows.

---

original transcript

Elon Musk just admitted that the AI data center buildout is a giant bubble. Uh-oh. That's a huge problem. And then on top of that, apparently some financial institutions have stopped giving out loans to AI companies. >> Smart. >> That means the bubble is inches away from bursting. But we have even more depressing numbers for you guys because once you see the size of the danger here in this AI bubble. H it is super scary and you got to take precautions. Anna's got the whole story. >> First of all, big shout out to Taylor Ellis who produced this segment and made it easy to understand for those who aren't really in the tech world. But let me tell you what Elon Musk had to say specifically. Just yesterday he wrote this on X. As of the past few weeks, debt markets have almost entirely shut off access to money for any company that doesn't have substantial revenue independent of AI data centers. I mean, that should have been the case all along, but okay. He continues, SpaceX closed $40 billion of debt for graphics processing units, uh, but were investment grade and have Starlink and launch revenue. That means the 200 plus neoclouds are going to see guppy level death and consolidation. Some will make it through but not many. Okay, so you might be thinking what the hell is he talking about? Let me break it down to make it easy to understand. So first what the hell is a neocloud? You might be wondering, well, a Neocloud is a company that essentially builds the computing structure for AI companies. And Coreeave is just one example of a Neocloud company. And I want you to remember the name of that company, Neocloud, because it's going to come back up later in this segment. Uh, now the Neocloud companies are taking on debt to build out their infrastructure. But according to Musk, debt markets are no longer interested in um providing the loans to these companies. They no longer agree with or are interested in this business model. And while Meta or Alphabet, which are building out their own data centers, offer other products that provide a revenue stream for their companies, you know, like Facebook and Google. other Neocloud companies might not really have the same setup or the same type of revenue stream from other diversified aspects of their business model. And by the way, we should also note that there is um a pretty powerful figure involved in all of this who does not want to see the Neocloud buildout go bust. And that person is of course Jensen Wong, the CEO of Nvidia. Nvidia has invested into the Neocloud companies and the Neocloud facilities use Nvidia's products. Okay, so there's a bit of a mutual benefit type situation going on here. But here's the catch. Even the CEO of Nvidia has admitted that there's not enough money to loan to these NeoCloud companies. And so in an interview with CNBC, Nvidia CEO Jensen Wong said this. The demand for neoclouds is off the charts. What is missing is the working capital to fuel that growth because there's just so much demand across so many sectors of artificial intelligence. There's a scarcity of capital. The demand of the capital is much greater than the availability of the capital that's going to get solved. He thinks it's going to get solved. Only time will tell if he's correct about that. But um let's circle back to what I mentioned earlier. Coreweave, right? one of the neocloud companies I was referring to. Well, Coreweave is a good example of how um well, the lenders are no longer really interested in, you know, providing the the loans, the leverage necessary for these buildouts. Uh Coree saw it shares drop 41% since October 6th as of last Friday's close. Shares of other NEOClouds have also posted double-digit declines during that time. So Cororeweave needs to issue bonds kind of like the US government does right with our treasuries. Uh Cororeweave needs to issue bonds to basically finance their computing buildout. But there's a problem with that. So earlier this month the price of their bonds fell so much and inversely their yields spiked so much that their bonds are classified as distressed. So going the bonds route is not really working out for core either. Analyst Gil Laura stated that borrowing at very high interest rates in order to build data centers that are increasingly commoditized outside of the hyperscalers may not end up being a good investment. The more leverage we use to build data centers, the more risk we're bringing into the system. And I can't emphasize enough how important that point is because remember these overleveraged companies are being securitized, right? And so we'll get to that in just a minute, but let's look at this graphic first. So according to Americans for Financial uh reform, just nine companies, guys, that's Alphabet, Amazon, AMD, Broadcom, Meta, Microsoft, Nvidia, Oracle, and SpaceX have a whopping 3.7 trillion with a t trillion dollars in debt. And remember how Nvidia is an investor in um Cororeweave? Let's talk about that just briefly. Analysts expect companies in the S&P 500 to report a 30% jump in third quarter earnings from a year ago, but just two companies, Nvidia and Micron, account for 34% of that growth according to a Dow Jones market data analysis. And if you're ready for things to get even riskier, I'm not. Doesn't matter. It's coming anyway. A new report from Americans for Financial Reform indicates the following. Speculative data center debt is being repackaged and sold to pension and retirement funds, university endowments, and other institutional investors in a manner eerily, eerily reminiscent of the subprime bubble. Now, the subprime bubble had to do with these predatory loans for, you know, for mortgages. Basically, in this case, we're talking about overleveraged AI companies and um they're very likely going to fail and they're involved in your in your portfolio, your retirement portfolio, your pension portfolio. I mean, this is a disaster of epic proportions. Back to you, Jen. >> So, we've got more disastrous numbers in a second, believe it or not, but let me go through the ones that Anna mentioned. So guys, once [clears throat] they start putting it into your pensions, that's what they call the suckers at the table. So they make money from the loans that they've given. And they've made substantial money because of the very high interest rates that Anna mentioned earlier, [cough] excuse me. Um, and once they've taken a bunch of the interest, they'd love to dump those loans onto you guys so that when they blow up, they go, "Oh, well, golly gee, I guess they blew up in your pension funds and not on our, you know, uh, budget. So, sad day for you." And, um, and so that's hugely problematic. And we told you earlier too that just like in the subprime loan disaster the gun is the overleveraging the trigger could be any given thing. In that case they were bundling the home mortgages and then gambling on them. In this case it might be the data centers or the AI companies themselves. Once they go under they trigger a set of dominoes. That's the trigger. But the gun is this absurd amount of debt that they have taken on very speculative uh financial risks. Now, the reason I say it's very speculative is because they're like, "Oh, no, it's okay. They could borrow $800 billion because uh AI is going to control the world." What if AI doesn't control the world or it takes 20 years for it to control the world? First of all, I don't want it to control the world. Neither do most Americans or or world citizens. But even if they're right from a business perspective, what if it takes too long and you're holding high interest rates? So, uh you know, we talked to you about this before in the context of Trump's properties. The reason that he went into spectacular series of bankruptcies in Atlantic City is because his third and last casino, the the Taj Mahal, had gotten interest rates at around 14% on the money that they used to buy and build the Taj Mahal. And everybody at the time thought, and they were correct, that that is way too high an interest rate, totally unsustainable. you know, the the house always wins asterisk unless it's run by Donald Trump who took out a 14% interest rate. So once the Taj Mahal collapsed, so did the other two casinos. It created a domino effect. [snorts] So these high interest rates are super super risky way to build a business. And if you're uh profits don't come, forget not coming in at all. If they come in too late, the interest starts to pile up so much you can't possibly service it. just on the timing issues, let alone the substance of your product. So, we're in a world of trouble here, guys. They cannot pay those interest rates quickly enough given what's happening in this market. And you could tell because corre is already a distressed property. Once you're distressed property, you're inches away from going under. And so, and you get into a vicious cycle. So, and remember once one of these fall, other companies have invested into one another. The AI companies invested into one another. Nvidia invested into the AI companies and the Neocloud companies. And then they're going to have that as a problematic asset asset in their books. They're going to have to write it down. Their earnings will suffer and then the market will punish them. Oh, and off we go to the races. The dominoes all fall. This bubble's going to burst and we are in massive trouble and we're going to show you more terrible numbers in a second. But Anna, what were you gonna say? >> More terrible numbers. I mean, who cares what I have to say? Like the facts are the facts and you guys need to know how disastrous these numbers are. So, I want to talk about the banks uh which of course provided loans to these AI companies. What how much money are we talking about here? Because remember, you and I have been talking about this a lot on the show. uh what happens when the banks ask for bailouts like they did in the global financial crisis of 2008 because banks also had $450 billion in open commitments to AI linked borrowers primarily lines of credit as of the end of last year 2025 of which 150 billion was outstanding and here's the big question guys this is the real big question here is the market going to get serious about all of this obvious unreasonable risk before or after Anthropic's impending IPO because look, we've talked about this before. Anthropics revenue was $16.3 billion in the first half of the year. That's impressive. That's impressive, right? But there's that catch. What am I talking about? Anthropic's net loss was $80.7 billion driven largely by a one-time charge. Stunningly, the company has committed up to $87 billion in contracts for data centers, chips, and computing power, many of which cannot be cancelled over the next 10 years. So again, they brought in $16.3 billion in revenue, but lost 80.7 billion >> in the first half of the year. >> In the first half of the year, yes. >> Okay. So these losses as far as the eye can see, how are you going to get return on investment on your massive interest rates at least for the Neocloud companies? And so let let me uh flesh out some of the other problems here. They're hoping to raise hundred billion in their IPO when they launch in the stock market, but already analysts are saying that won't be enough to service the $87 billion in contracts. They're going to need more immediately afterwards. But this is all speculative. We have no idea if the $87 billion in contracts are going to work out for Anthropic and how long before they work out. So, no. No. This is an epic disaster. How could these people not see it? It's insanity. And I think at this point, Anna, they do see it. And that that's why Elon is giving that warning. That's why Elon I in my opinion is trying to merge all of his companies so he can say it's too big to fail. That's why Open AI is saying well you know this is basically a public good. So you know the government should be an insurer of last resort meaning when we go under you're going to need to bail us out. And so now to the point of needing to bail them out if you can't do it with hundred billion which is a spectacular IPO when you launch how much is it going to need? No, this is totally unsustainable. And did you hear that part where the contracts are not cancelellable? Oh my god, that's an extra burden on your balance sheet. That is an enormous financial problem. If you can't cancel those contracts, you owe that money no matter what. No matter what happens to you in business. So, even a slightly wrong turn and you've got all of this debt and all of these obligations on your books, they're going to drag the company down. There's almost no question about it. Then, okay, a company goes under, you can say, so what? That's capitalism, right? No, guys, there's two giant problems. Number one, almost all the growth in the markets are from just a couple of companies. As Anna pointed out there, 34% of the growth is just from two companies related to AI. So, if those two companies have problems, that drags down the entire market, which then creates another vicious cycle. Uh but the most important vicious cycle of all is the same uh thing that made everyone panic so much about in 2008 and they never fully really clarified that for you guys. Uh so I'm not sure you understand why the panic will be so large from the people in power once this bubble bursts because the banks are all you know levered up to the gears and as uh as Musk said they're not giving anymore because they realize now they've uh they their leverage to these companies are are dangerous. If you borrow a little bit from a bank the bank owns you. If you borrow a lot from a bank you own the bank. Okay? And so that's the old model that Trump used to use for not paying his debts. But the banks all give shortterm loans to all the other corporations. So once the banks go under because of all this debt is not going to get repaid, then all the other corporations have no money at all to operate their businesses and that's when the entire economy melts down. And we are perilously close to that. almost certain to happen. So, buckle up and brace for impact. This is going to be a gigantic crash. Every time you ring the bell below, an angel gets its wings. Totally not true, but it does keep you updated on our live shows.

“They need trillions of dollars in revenue. Who’s going to pay it?”

Senior Distinguished Fellow at the Center for Economic and Policy Research Dean Baker joins The Tech Report’s Isaac Pound to talk about how some of the founding principles of the AI industry are now in question after business leaders admit they’re not using frontier models.

Comments:

@teamspeak9374 for 18 timer siden On one side you got highly credited independent economists, journalists and researchers saying the economics makes no sense. On the other side you have a bunch of tech bros saying to close your eyes to reality cause AI will fix it. I wonder who's more credible 🤔 579 Svar 71 svar @15tt-b3h for 17 timer siden This will be the third major global economic bubble to affect my adult life. What a time to be alive! 343 Svar 36 svar @joemclemore3503 for 17 timer siden It will be a cold day in hell when I turn over any of my personal dealings the Meta's "agent" muse. It's malware/spyware on freakin' steroids. 193 Svar 8 svar @arandmorgan for 15 timer siden Do you mean, due to their extreme wealth and power they suffered so much from the isolation away from normal people, that their disconnect led to them providing a service or product that nobody wants. Who could have thought that? 37 Svar 2 svar @georgemcbay for 12 timer siden Mike Ehrmantraut from Breaking Bad knows a lot about the economics of AI. 12 Svar @tomryan3012 for 18 timer siden Salesforce bet the company on their AI product ‘Agentforce’, they were even going to rename Salesforce to Agentforce. It failed so badly that they’ve backtracked and teamed up with Anthropic, rebranding to AIforce.

Internally, salespeople are struggling to sell AI tooling. Credit consumption models are a CFO’s nightmare

https://invidious.nerdvpn.de/watch?v=l6ZcFa8pybE https://www.youtube.com/watch?v=l6ZcFa8pybE

How did we go from digital computers to AI seemingly everywhere? Neil deGrasse Tyson, Chuck Nice, & Gary O’Reilly dive into the mechanics of thinking, how AI got its start, and what deep learning really means with cognitive and computer scientist, Nobel Laureate, and one of the architects of AI, Geoffrey Hinton.

Hinton explains the fundamental shift from logic-based rule programming to the biological approach: building systems that learn the way a brain does. Learn about the history of computer science that led to the breakthroughs we have today. We break down the structure of artificial neural networks and the meaning of AI buzzwords like “deep learning” really mean. You’ll learn about the layering of data processing and how the first layer of neurons might detect a simple edge, the second a beak, and the third a bird’s head.

Hinton explains the light bulb moment of backpropagation, the mathematical breakthrough using calculus to send force backward to strengthen previous connections. Is this a process we share with neural nets? We discuss whether AI thinks like us and explore why AlphaGo succeeded in beating us at our own game by generating its own data and whether LLMs will hit a ceiling as they run out of human-written text. Can AI reason? What does it mean for something or someone to think?

As the science turns toward the future, we tackle heavy questions regarding the massive energy demands of data centers and whether AI can reinvent solar technology to save itself. Hinton discusses the "Volkswagen Effect," where a model might strategically underperform to avoid being unplugged. We dive into consciousness to ask if subjective experience is just a byproduct of complex perception and if chatbots already possess it. What are the upsides as well as the downsides? The singularity isn’t imminent yet... but the "yet" is doing a lot of heavy lifting.

Thanks to our Patrons Kylie Jonasson, Bryan Pfeifer, Anton Couzens, Brad Smith, Jeffdrumseitz, Richard Vaughan, sSHEScience©, Ben Mondoux, Julien Ballez, Tom, Matteo Berlanda, Dr. Cool Young Booger Results Murray, Shawndra Hill, Mike Easter, Charles Shields, Xander-Tony Kehr, Chase Busha, Leah, Justin Harris, Stephen Schultz, Jason West, ImaPerson, Argie Weatherington, Ted Barnett, MD, Lizzie O'Grady, Kimja, Paul Baltatescu, Hanna Cantley, Bill Hoffman, FreddieAbdon, Trish, Muath, Timeless Angel, Dxly, Michael Fuery, Tom Hadrava, Guy Eran, Max Murphy, Cristy Nourash, Donita Buchheit, Kel, Screaming Firehawk, Patricia Churchland, Mikael Stenberg, Dale Duncan, Ghostpacho, Nathan Lehenbauer, James Schaedler, Andrew G, Samuel Sladkovský, Punished Leno, Chris L, George Papura, Miguel Basto, Brittney Starkey, David Rouisse, WTFbro Podcast, Marvin, Jason Driscoll, Yasyoc, Donte Jones, Trevor, Andrew, Jared Harrison, Terence Garrod, TheCrassDragon, Daithon Brown, Perkins, Brendan Gost, Daria Shkrabachenko, Tania Cortes Alonso, JD, Jacob Westman, Lacey Rae Castleberry, Isaac Castrillo, Eric Bouliane, Tim The Secular Humanist, João Sampaio, Aegor, Evan Schreier, Amanda Burris, Allen Arthur, Vikas Jain, Jeroen Wilms, Nathan Schepker, Sverre Moe, Ruth Crisp, Legend Omega, B Dubbz, Jay Youmans, Nite Stalker, Adrian Hungate, Marguerite Nesfield, Michael Engelman, Scott Donner, Diamir Elliott, Warsame Giuled, Kansas Dan, Rey Pierantoni, and Rick Servello for supporting us this week.

Timestamps: 00:00 - Introduction: Geoffrey Hinton 03:00 - Approaches to Make and Intelligent System 07:19 - How Artificial Neural Nets Work 14:12 - Making a Neural Net By Hand 24:41 - Backpropigation Breakthrough 33:44 - Why AI Seemed to Arrive So Fast 34:39 - What is Thinking? 37:50 - Is AI Better at Learning? 47:41 - Can We Humanize AI? 50:58 - Setting Up Guardrails 54:04 - Is AI Lying to Us? 58:47 - Will AI Be the End of Us All? 01:00:51 - Does AI Hallucinate? 01:04:36 - The Upside 01:08:13 - Will AI Create More AI? 01:10:17 - AI Nuclear Winter: Will We Unite? 01:15:10 - 2024 Nobel Prize in Physics 01:16:44 - The Price of Replacing All the Jobs 01:22:50 - Achieving Consciousness 01:28:37 - The Work to Be Done Before the Singularity

Check out our second channel, @StarTalkPlus

Get the NEW StarTalk book, 'To Infinity and Beyond: A Journey of Cosmic Discovery' on Amazon: https://amzn.to/3PL0NFn Support us on Patreon: / startalkradio

FOLLOW or SUBSCRIBE to StarTalk: Twitter: / startalkradio
Facebook: / startalk
Instagram: / startalk

StarTalk #NeildeGrasseTyson

En filippinsk kvinde, Maria, blev offer for digital kærlighedssvindel, da hun troede, hun havde indledt et forhold med Dubais kronprins, Hamdan bin Mohammed. Svindleren brugte en AI-genereret deepfake til at narre hende via live-videosamtaler og romantiske beskeder. Maria mistede sine opsparinger (ca. 17.600 DKK) til svindleren, der blandt andet krævede betaling for en falsk vielsesattest og et "kongeligt medlemskort". Sagen er del af et større mønster, hvor svindlere misbruger kronprinsens identitet og udnytter hans store tilstedeværelse på sociale medier. Forskere advarer om, at AI-teknologi gør svindlen stadig sværere at gennemskue, og at deepfake-videoer i realtid snart kan blive umulige at skelne fra ægte samtaler. Myndighederne i Dubai har endnu ikke kommenteret sagen.

---

Læs resten på Tjekdet https://www.tjekdet.dk/indsigt/maria-troede-dubais-kronprins-var-forelsket-i-hende

På Linkedin skriver Paul Walsh bl.a. : Anthropic kræver nu identitetsverifikation ved hjælp af et gyldigt foto-ID udstedt af myndighederne (US), før visse Claude-funktioner kan låses op. ID-verifikationen udføres gennem Persona, et af Peter Thiel s porteføljeselskaber. "Papers, please" (vis papirer, tak).

At forbyde såkaldt farlige AI-modeller i national sikkerheds navns er den hurtigere vej. Denne måned slukkede Det Hvide Hus for Anthropics mest kapable modeller for alle ikke-amerikanske statsborgere – ikke kun for personer uden for USA.

Et enkelt identitetsselskab vil nu besidde identiteten på de fleste mennesker, der bruger de to føende AI-virksomheder i USA – herunder mennesker, der er mest udsatte for overvågning, og dem, der arbejder i højrisikomiljøer.

Paul's artikel på Linkedin

---

Resumé

1. Nye krav til identitetsverifikation

• Anthropic kræver nu gyldigt foto-ID (via Persona, ejet af Peter Thiel) for at låse op for avancerede Claude-funktioner.
• Det Hvide Hus har blokkeret adgang til Anthropics mest avancerede modeller for ikke-amerikanske brugere under påskud af national sikkerhed.

2. Politisk strategi og motivation

• Delstaterne forsøger at forbyde teenagere fra sociale medier, hvilket tvinger voksne til at verificere deres identitet.
• Føderal lovgivning er svær at vedtage, men AI-regulering bruges som en hurtigere vej til at indføre masseovervågning.
• Børnesikkerhed og national sikkerhed bruges som politisk dækning for at kontrollere adgang og overvåge brugere.

3. Økonomiske og magtpolitiske interesser

• Sam Altman (OpenAI) har længe ønsket identitetskontroller (se Worldcoin, der scanner øjne for krypto-tokens).
• OpenAI bruger allerede Persona til verifikation og drager fordel af den nye normalisering.
• Anthropic og OpenAI ser ud som konkurrenter, men samarbejder om reguleringer, der gør identitetsverifikation obligatorisk.
• Amazon har investeret op til 33 milliarder dollars i Anthropic og udløste nedlukningen af deres mest avancerede modeller.

4. Sikkerhedsrisici og kontroverser

• Personas kildekode blev lækt og var tilgængelig på en offentlig server – et sikkerhedsbrist, der underminerer tilliden til deres evne til at håndtere følsomme identitetsdata.
• Et enkelt selskab (Persona) vil nu have adgang til identiteterne på de fleste brugere af de to føende AI-virksomheder i USA.

5. Konklusion: Overvågning og kontrol

• Regeringer og tech-giganter bruger AI-regulering som et værktøj til at tvinge identitetsverifikation igennem.
• Mønstret gentager sig globalt: Under dækning af sikkerhed og børnebeskyttelse indføres systemer, der kontrollerer adgang og overvåger borgere.
• Hvis AI virkelig var farligt, ville det blive forbudt – i stedet bruges det som undskyldning for at indføre overvågning.

---

Spørgsmål til refleksion: Hvordan påvirker dette privatsfæren og ytringsfriheden for AI-brugere? Er der alternative løsninger til at håndtere sikkerhedsrisici uden masseovervågning? Vil andre lande følge USA’s eksempel med at kræve identitetsverifikation for AI-adgang?

---

Yderligere links til omtaler af emnet på nettet Anthropic : Identity verification on Claude

Reddit Anthropic to require government IDs and face scans for users

TheNewStack : Anthropic lays down identity verification on Claude

businessinsider : Claude is requiring some of its users to verify their identity. Here's Anthropic's explanation.

X [user] https://x.com/Pirat_Nation (med screenshots)

---

På Linkedin:

Tuta: US government shuts down Anthropic AI model – another proof why we need European digital sovereignty!

Fabio Ciucci, https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7474459642048401408/

Persona, due to Thiel's links, is feared by some users to be a surveillance tool when it conducts its 260+ compliance checks, including comparing user uploads against government watchlists. It's not just Anthropic or Persona, but all US companies. The CLOUD Act, 18 U.S.C. Section 2713 forces U.S. companies to give the government data> stored inside or outside the country.

---

Chistian M. Andersen har lavet et super skriv, som også er super langt selv i linkedin-sammenhæng. -selv Stepahn Engberg kommer med næsten begejstrede kommentarer og det sætter lidt målet for kvaliteten.

Som ikke-akademiker ville det nok lidt tage pusten fra mig at skulle skrive et resume af artiklen, så jeg bad mistral om hjælp ;-)

Her er et struktureret resume af Christian M. Andersens artikel: (via chat.mistral.ai)

"Teknologiens kejser har ingen klæder – Myten om AI's uundgåelige dominans og revalueringen af den menneskelige kapital" (3. maj 2026).

Kernetese

Artiklen dekonstruerer myten om, at AI uundgåeligt vil erstatte menneskelig arbejdskraft på stor skala. Gennem empirisk forskning (bl.a. fra MIT, Gartner, NVIDIA, Uber) og økonomiske analyser argumenteres der for, at 77% af arbejdsopgaverne fortsat er billigere og mere effektive at udføre med mennesker – og at den aktuelle AI-hype er drevet af teknologisk determinisme, markedsføring og magtkoncentration snarere end økonomisk rationalitet.

Hovedpointer

1. Den økonomiske illusion: AI er ikke altid omkostningseffektiv

MIT-studie (2024–2026): Kun 23% af opgaverne er økonomisk rentable at automatisere med AI (f.eks. computervision). For de resterende 77% er menneskelig arbejdskraft billigere, mere agil og pålidelig.

Årsager:

Tårnhøje driftsomkostninger: Store sprogmodeller (LLM’er) kræver kontinuerlig regnekraft, energi og vedligeholdelse (f.eks. NVIDIAs compute-omkostninger overstiger lønninger). "Jagged intelligence": AI excellerer i smalle domæner, men fejler katastrofalt i tilstødende opgaver → kræver menneskelig overvågning. Aftagende marginalafkast: At forbedre AI fra "god" til "nær-perfekt" kræver eksponentielt mere regnekraft (Acemoglu, 2024: 0,66% stigning i produktivitet over 10 år).

Eksempler:

Uber (2026): AI-budget for Claude (Anthropic) "fordampede" midt på året → virksomheden må ansætte flere ingeniører. Gartner (2026): Kun 28% af AI-projekter leverer forventet ROI; 20% fejler totalt (årsager: manglende kompetencer, dårlig datakvalitet).

2. Afmonteringen af "eksponeringsmyten"

MIT CSAIL (2024–2026): Det er irrelevant, hvad AI kan gøre i laboratorier. Det afgørende er, hvad der er økonomisk rentabelt at automatisere.

Upfront-omkostninger: Skræddersyning, datarensning, træning og vedligeholdelse gør AI dyrere end lønninger for de fleste opgaver. Gradvis udrulning: Selv med 20% årlig prisnedsættelse på AI-systemer, vil det tage årtier, før automatisering bliver bredt rentabel.

Generative AI (LLM’er):

MIT-studie (2026): De bedste modeller (GPT-5, Claude Opus) klarer 50% succesrate for opgaver, der tager mennesker 3–4 timer (2024). I 2025 forventes dette at gælde for ugelange opgaver – men fuld automatisering (80–95% succesrate) først i 2029–2030’erne. "Human-in-the-loop" er nødvendig: AI fejler 5–20% af tiden i kritiske workflows → menneskelig ekspertise skal rette op, hvilket underminerer gevinsten.

3. AI’s produktivitetsparadoks: Mere aktivitet, færre resultater

Gartner (2026):

Traditionel AI (maskinlæring) giver 37% produktivitetsgevinst. Generativ AI (GenAI) giver kun 34% – mindre end forventet. Årsager:

"Job creep": AI sænker tærsklen for at starte opgaver → medarbejdere påtager sig flere opgaver (f.eks. produktchefer skriver kode). Eksperter belastes: Specialister (f.eks. ingeniører) skal rette AI-genereret "vibe coding" (upålidelig kode) → arbejdsbyrde fordobles. Operationel friktion: GenAI skaber kaos i arbejdsgange og mistillid (f.eks. supply chain-studie: 72% implementerede GenAI, men gevinsterne kaskaderede ikke gennem organisationen).

Løsningen (Gartner):

Succesfulde virksomheder investerer 4x mere i datakvalitet, governance og opkvalificering end i AI-software.

4. Den moralske omkostning: Magt, etik og dehumanisering

Hegemoni og magtkoncentration:

NVIDIA, Google, Meta kontrollerer infrastruktur, data og lobbyisme → skaber digital kolonialisme (udnyttelse af billig arbejdskraft i Global Syd til træning af AI). Gramscis kulturelle hegemoni: Narrativet om AI’s "uundgåelighed" er konstrueret af tech-giganter for at sælge hardware og frygt.

Etiske risici:

Overvågning og alienation: Algorithmer bruges til at måle medarbejderes præstation sekund for sekund → faldende moral og produktivitet (UK Parliament, 2026). "Omsorg erstattet med koder": AI reducerer komplekse sociale fænomener (f.eks. kundesager) til datapunkter → tab af empati og nuanceret dømmekraft. Irreversibel implementering: Når AI er dybt integreret, er det umuligt at fjerne bias eller tilføje etik bagefter (Tirana Business University, 2026).

Ledelsens rolle:

Ledere må skifte fra supervisorer til etiske arkitekter, der sikrer transparens, retfærdighed og menneskelig agens. Fare: Hvis AI erstatter menneskelig dømmekraft i kritiske beslutninger (f.eks. lån, kundeservice), eroderer tilliden til virksomheden.

Konklusion: Teknologiens kejser er nøgen

Økonomisk realitet:

77% af opgaverne er for dyre at automatisere med nuværende AI. Menneskelig arbejdskraft er billigere, mere pålidelig og kontekstforstående.

Teknologisk realitet:

AI udvikler sig som "stigende vand" (gradvis) – ikke en styrtbølge (pludselig disruption). Fuld automatisering (80–95% succesrate) først i 2029–2030’erne – og kræver menneskelig supervision.

Ledelsesmæssig realitet:

AI er ikke en tryllestav – 28% succesrate for AI-projekter viser, at kultur og proces er afgørende. Investering i mennesker (opkvalificering, governance) giver højere afkast end investering i sorte bokse.

Moralsk realitet:

AI må forstærke – ikke erstatte – mennesker. Etik og transparens skal indbygges fra dag 1, ellers risikerer virksomheder tab af tillid og legitimitet.

Opgør med myterne

• "AI tager alle jobs": Falsk. Kun 23% af opgaverne er rentable at automatisere.
• "AI er billigere end mennesker": Falsk. Driftsomkostninger (compute, energi, vedligehold) overstiger lønninger.
• "AI løser alle problemer": Falsk. 38% af projekterne fejler pga. manglende kompetencer og dårlig data.
• "AI er uundgåeligt": Falsk. Det er et konstrueret narrativ drevet af tech-giganters magt.

Fremtidens vindere

De organisationer, der lykkes, er dem, der:

✅ Fokuserer på menneskelig kapital (opkvalificering, trivsel).

✅ Investerer i datakvalitet og governance (4x mere end i AI-software).

✅ Anvender AI til at forstærke – ikke erstatte – mennesker.

✅ Prioriterer etik og transparens fra start.

Afsluttende observation

"Teknologiens kejser har ingen klæder. Frelsen findes ikke i koden alene – den findes i det menneske, kejseren febrilsk forsøgte at fyre."

Original her

Skoleleder Jonas Fisker slår i et debatindlæg i Skolemonitor på tromme for, at »ai kan løfte undervisningen til et nyt niveau«. Jonas Fisker vil uden tvivl skolens bedste, men indlægget bygger på nogle forkerte præmisser.

Undervisningens formål er, at eleverne, i samspil med deres generelle dannelse, lærer et udvalg af fagenes viden. Spørgsmålet er, om ai kan bidrage til dette.

Teoretisk set kan man godt forestille sig, at ai i særlige tilfælde vil kunne bruges til at støtte nogle elevers læring af noget bestemt – men vi har intet empirisk belæg for det.

Og det er ret beset uansvarligt at gøre alle elever (og lærere) til forsøgskaniner for utallige mislykkede forsøg, der måske nok er ’spændende’, men som kun måske på et tidspunkt kan føre til en læringsmæssigt frugtbar anvendelse for ai.

Hvis vi gerne vil afsøge mulighederne for, at ai kan bidrage positivt til elevernes læring, må vi forlange, at professionen gennem systematisk udviklingsarbejde finder ud af, hvordan dette kan foregå.

Først da giver det mening for alvor at udbrede ai i undervisningen.

Idéen om, at ai kan »løfte undervisningen« generelt, har lige så meget gang på jord som idéen om, at ipads, elektroniske tavler, computere og fagportaler kan. Eller kunne. Eller rettere ikke kunne.

Matematik som eksempel Danmark er det land i verden, hvor eleverne (og lærerne) bruger it mest.

Med matematik som eksempel dækker dette både over generelle værktøjer som elektroniske tavler, computere og fagportaler og specifik software som regneark, geometriprogrammer og Computer Algebra Systems (CAS) mm.

Også til afgangsprøverne er anvendelsen af it taget til.

Samtidig med en konstant stigende brug af flere og flere former for it i undervisningen, steg andelen af elever, der anvendte it til at løse opgaver til afgangsprøven i matematik i årene fra 2011-2018 fra 2 procent til 95 procent. I samme periode ’steg’ gennemsnitskarakteren fra 6,6 til 6,9. I 2025 var den igen 6,6.

Heller ikke inden for konkrete emner, har it løftet undervisningen. For eksempel har matematikundervisningen længe været begunstiget med GeoGebra, der er et fantastisk (gratis og open source) geometriprogram med indbygget CAS.

Der findes utallige kurser, materialer og videoer om, hvordan GeoGebra kan bruges i undervisningen af geometri, ligninger og funktioner mm. Alligevel har vi ikke set det mindste ’løft’ af elevernes kundskaber inden for de emner.

Hverken digitale tavler, ipads, computere, kontorpakker eller fagspecifikt software har øget elevernes udbytte af undervisningen. Hvorfor skulle det blive anderledes med ai?

Men der er andre – og måske værre – problemer.

Lyngby-Taarbæk Kommune som eksempel Som henholdsvis nuværende forælder og tidligere faglig konsulent i Lyngby-Taarbæk Kommune har vi en særlig og kærlig interesse i dens skolevæsen.

Det er samtidig der, Jonas Fisker er skoleleder, så vi vil bruge et par eksempler derfra til at belyse problematikken.

Ved inspektion af en af de computere, elever får udleveret i Lyngby-Taarbæk, har it-sikkerhedsspecialist Pia Tesdorf vist, at der reelt ikke er nogen sikkerhed.

Det betyder blandt andet, at børn i 10-11-årsalderen frit kan tilgå bandt andet shopping, spil og beskedtjenester men også selvskadevideoer, online gambling og hardcore porno

Det betyder samtidig, at elevernes brug af skolecomputere er direkte associeret med dataanalytisk profilering af vores børn. Dette bruges på baggrund af økonomiske interesser til at påvirke vores børns tænkning og adfærd.

Når Jonas Fisker mener, at vi ikke skal værne børnene mod dén teknologiske udvikling, må det være udtryk for en tanketorsk.

Det har store omkostninger Ved siden af disse negative effekter står fraværet af positive udbytter i skærende kontrast til omkostningerne. Både i form af kroner og ører og i form af opportunity costs, det vil sige de alternativer, vi ikke kunne bruge de samme penge og den samme tid på.

Vi har som stat, kommuner og skoler betalt med uanede mængder penge og – går det efterhånden op for os – data, der bruges til profitskabende profilering og påvirkning af vores egne børn af kød og blod.

En aktindsigt viser, at Lyngby-Taarbæk Kommune årligt bruger over 10 millioner kroner på undervisningsrelateret hardware og software.

I kommunen arbejder 34,5 medarbejdere med it inden for grundskolen. Hvor stor en del af disses arbejde, der er direkte relateret til it-brug i undervisningen, er ligeså uklart som, hvor mange timer it-vejledere og lærere på de enkelte skoler bruger på det.

Ligesom landets øvrige kommuner bruger Lyngby-Taarbæk rigtig mange penge på at drive og udvikle it, der kan forbindes med nul positiv effekt på elevernes læring og en negativ effekt på elevernes trivsel.

Empirisk set har vi ingen grund til at tro, at ai eller anden it kan levere noget afgørende positivt til elevernes læring og trivsel i undervisningen.

Teoretisk set kan det måske lade sig gøre, men indtil vi har fundet et forsvarligt svar på hvordan, er vores og vores børns ressourcer brugt bedre analogt.