Künstlich erzeugtWarten auf Grok Godot
Es gibt ein altes Buch, das heißt Warten auf Godot, und ich warte gerade auf die nächste Version von Grok. Bin sehr gespannt, was da passiert.
Ich glaube an das SpaceX AI Team, weil es das einzige Team ist, das einen Plan hat für skalierbare Energieerzeugung und für skalierbaren Data-Center-Aufbau. Jeder kann ein Data Center bauen, dann fehlt aber die Energie. Andere haben vielleicht Energie und sind nicht so gut im Data Center bauen. Wir müssen immer wieder die fünf Schichten des AI-Marktes berücksichtigen, die fünf Schichten Torte von Jensen Huang. Dieser Artikel ist meine persönliche Übergangsphase: von Replit zu Claude Code und OpenAI Codex, zu SpaceX AI, zu Grok, zu Grok Build, nebenbei Grok Bot, letztendlich zu neuronalen Netzen und AI-Agenten-Systemen, die von SpaceX AI zur Verfügung gestellt werden.
Godot kommt nicht. Grok kommt, und ich warte trotzdem wie Beckett.
Samuel Beckett, 1953: zwei Typen warten auf jemanden, der nicht erscheint. Der Witz des Stücks ist, dass das Warten die Handlung ist. Warten auf Grok Godot ist dasselbe Gefühl mit anderem Gegenstand. Ich warte auf die nächste Version von Grok. Bin sehr gespannt, was da passiert. Das Warten ist diesmal kein Leerlauf. Es ist eine Priorisierung. Ich habe mich von Gewohnheiten gelöst, die letzte Woche noch Werkzeug waren, und warte nicht auf einen Messias, sondern auf die nächste Schicht Compute, die von einem Team kommt, das den Boden der Torte ernst nimmt.
Unten Energie. Dann Chips. Dann zusammengestöpselt im Data Center. Dann neuronale Netze. Obendrauf geile Software.
Es ist tief mit der gesamten Zivilisation verbunden, mit dem gesamten Zivilisationsstack. Und unten ist die Energie. Wer kann Energie erzeugen? Da drauf kommen die Chips, dass sie überhaupt produziert werden können. Wer kann Chips erzeugen? Wer kann Chips produzieren? Dann wird das zusammengestöpselt. Die Infrastruktur, also die Data Center: Energie und Chips werden im Data Center gepackt. Da gehört aber noch mehr dazu. Wie ist das miteinander verbunden? Wie ist das miteinander verkabelt? Wie funktioniert die Zusammengestöpselung? Das ist gar nicht so trivial, wie man vielleicht denkt. 100.000 NVIDIA-Karten zusammenzustöpseln und sauber zu betreiben, das ist nicht trivial.
Jensen hat es nochmal unterteilt. Schicht vier sind die Modelle, also die trainierten neuronalen Netze. Schicht fünf ist dann die geile Software, die man darauf baut, die Applications, die Anwendungen, alles was da oben drauf sitzt. Das ist die letzte Schicht. Die öffentliche Debatte bleibt oft in Schicht vier kleben. Jensen will, dass du den Ofen siehst, nicht nur die Kirsche. Der Stapel steht bei ihm so: Energy, chips, infrastructure, models, applications. Who the Heaven ist Jensen Huang, NVIDIA-Blog 10. März 2026. Hier zeichnen wir denselben Stapel nochmal, nicht als gelbe Torte, als Outline.
Weiß auf Schwarz. Unten breit, oben schmal. Ein Strich, kein Füllhorn. Quelle der Schichten: Jensen Huang, nicht wir.
Schicht 1 Energie, 2 Chips, 3 Infrastruktur, 4 neuronale Netze, 5 Anwendungen. Die gelbe Torte sitzt im Jensen-Stück. Hier nur Pixelkante, damit der Stapel ein zweites Mal im Kopf landet.
Ich finde das Wort Modelle etwas schlecht eigentlich. Für mich ist es viel klarer, wenn es ein neuronales Netz ist, weil es mir dann immer klar ist, was es ist.
Dafür gibt es einen funktionalen Namen. Warum den nicht verwenden? Modelle ist völlig verwirrend. Wenn ich das alles zusammengestöpselt habe, Energie plus Chips im Data Center zusammengestöpselt, dann kann ich erst meine neuronalen Netze trainieren, aka meine Large Language Models, meine Word Models, meine XYZ Models, oder eben meine neuronalen Netze, was auch immer sie tun. Dann kann ich obendrauf geile Software bauen.
Modelle kann mehr oder weniger jeder bauen, wenn man genug Energie, Chips und Infrastruktur hat. Nur dann kann man die bauen. Schicht vier ist nicht magisch. Schicht vier ist das, was übrig bleibt, wenn der Boden trägt.
Wofür braucht man überhaupt Software? Um Menschen dabei zu helfen, Sinn zu machen. Also Sinn herzustellen.
Diese Software kann natürlich alles Mögliche tun. Sie kann Autos, Roboter und Raketen steuern, oder eben einfach nur Software sein. Software sind Sinnproduktionswerkzeuge, die helfen Menschen, Unsinn in Sinn zu verwandeln, manchmal auch umgekehrt, aber meistens sind sie dazu da zum Sortieren. Dann sitzen die Menschen mit ihren neuronalen Netzen davor, schauen sich die Muster an und versuchen daraus Sinn zu erzeugen, der ihre nächste sinnvolle Handlung ergibt, für sie selbst oder für ihre Organisation.
Anwendungen da oben drauf zu bauen, das ist das, was ich hier gerade mache. Ich spiele auf Schicht 5 oben drum rum, das ist wo die meisten von uns rumrennen. Die probieren, was damit zu bauen. Schicht 5 ist laut. Schicht 1 ist still und entscheidet, ob Schicht 5 überhaupt Strom hat.
Wir haben kein AI-Alignment Problem. Wir haben ein Menschen-Alignment Problem.
Wenn wir von KI-Agenten reden, ist es auch wichtig, von menschlichen Agenten zu reden. Wir denken ständig, Menschen sind überlegen, aber Menschen sind äußerst unzuverlässige Agenten. Menschen sind nicht dazu in der Lage, ehrlich, freundlich und friedlich miteinander zu leben. Wir arbeiten an den Zivilisationssystemen, um dazu zu kommen, siehe Chinamerica, aber wir sind noch nicht da.
Dieser Artikel ist Warten auf Grok Godot, nicht die Lösung des Stammes. Der Stamm kommt später, wenn die unteren Schichten nicht mehr die Ausrede sind.
Keine der anderen Firmen hat diesen Skalierungs-Unlock.
SpaceX AI wird KI-Produktionssatelliten bauen. Schicht eins lösen sie mit den Weltraumsatelliten, da kommt die Energie rein. Die Chips kaufen sie von Jensen. Elon und Jensen verstehen sich, glaube ich, ganz gut. Und dann die Infrastruktur. Da haben sie eben den Vorteil: sie sind die einzigen, die das im Weltall bauen können und dadurch auf die Energie der Sonne zugreifen können. Das heißt, das Compute wird im Weltall erledigt. Dort ist die Energie der Sonne verfügbar, und SpaceX ist die einzige, die die Infrastruktur aktuell dafür bauen kann. Stimmt nicht ganz. China kann auch in der Richtung mitspielen und wird sich noch weiter in die Richtung beschleunigen. Bringt uns wieder zu Chinamerica.
Energie ja, Chips noch nicht. Also stimmt nicht, dass sie alle drei unteren Schichten besitzen. Aber sie führen sie zusammen. Modelle, neuronale Netze, kann mehr oder weniger jeder bauen, wenn der Boden da ist. Deswegen ist SpaceX AI verdienterweise so wertvoll, und je mehr die Leute dem vertrauen, dass das Space-AI-Infrastruktur-System funktioniert, dann wird der Wert nochmal richtig krass durch die Decke gehen. Das wird cool.
Wir sehnen uns alle nach Gewohnheit, aber die Gewohnheit verlangsamt dich aktuell.
Ich musste mich erst wieder von meinen Gewohnheiten lösen. Das passiert aktuell. Es ist eine große Fähigkeit, seine Gewohnheiten jede Woche oder jeden Tag über den Haufen zu werfen und sich nicht nach dieser Gewohnheit wieder zu sehnen. Das ist ein bisschen gegen unsere Intuition und Evolution. Denn Gewohnheiten haben dir früher geholfen, Energie zu sparen und zu überleben. Deswegen fühlt sich das Leben gerade so anstrengend an, für so viele Leute, oder für uns alle. Weil wir sehnen uns nach Gewohnheit, wir streben zur Gewohnheit, zur Wiederholung von Verhaltensmustern, die zu Erfolg führen, die sich sicher anfühlen. Und jetzt bewegen wir uns aber gerade so schnell, dass die Gewohnheit von letzter Woche eben schon wieder veraltet ist.
Und das kann auch zu so einer AI-Depression führen, so dass Leute denken: oh, ich habe was Neues gelernt, jetzt habe ich was Neues gebaut. Oh, jetzt bin ich ja doch nicht König, ich bin ja jetzt doch nicht der Beste und Coolste, nur weil ich das gebaut habe. Nächste Woche ist es schon wieder wertlos. Dann machen sich Leute irgendwie einen Plan und denken: oh, ich baue jetzt ein Animationstool für Computerspielfiguren, und dann werden andere mein Animationstool benutzen. Nein, werden sie nicht. Weil nächste Woche braucht es schon keiner mehr.
Das heißt: wenn, dann baust du die Werkzeuge aktuell für dich, oder für etwas, was Kunden von dir jetzt gerade konkret brauchen. Aber langfristige Pläne sind fast müßig. Es gibt natürlich Dinge, die nicht weggehen werden. Das heißt: du kannst keine genauen Pläne machen. Du kannst nur in Richtungen rennen. Kann sagen: diese Richtung fasziniert mich und macht mich neugierig. Ich möchte etwas in diese Richtung tun. Dann kann das was bringen, oder dann kann das Zufriedenheit erzeugen, weil du weißt, du rennst in die richtige Richtung. Du wirst nicht automatisch das fertige Produkt erzeugen, das sich dann nicht mehr ändert. Du wirst nur mit immer neuen Werkzeugen weiter in deine Richtung rennen. So würde ich es mal sagen.
Und wenn man das verstanden hat: das ist eigentlich sehr schön. Das ist eigentlich eine neue Freiheit. Aber große Freiheit ist eben auch extrem beunruhigend und gewohnheitszerstörend, und das erzeugt insgesamt eine Unruhe bei den einzelnen Menschen und damit in der gesamten Gruppe und im gesamten Stamm.
Deswegen muss man natürlich priorisieren, und ich priorisiere aktuell aus den eben hergeleiteten Gründen SpaceX AI und die Werkzeuge von SpaceX AI.
Ich habe deshalb meine Anthropic Claude Code Subscription gekündigt. Und meine OpenAI Subscription ist stark reduziert. Die Frontier-Modelle sind ungefähr gleichauf, aber meine Hypothese ist, dass sich das bei SpaceX AI und den Grok-Produkten extrem viel schneller weiterentwickeln wird als bei den anderen. Ich habe aktuell keinen Nachteil aus diesem Stack. Im Gegenteil. Ich habe einen Vorteil, weil er noch von weniger Leuten genutzt wird. Viel Compute da ist, das Ding nicht langsamer ist, sondern schneller. Anthropic ist irgendwie ständig lahm. Claude Code von Anthropic verbraucht auch viel mehr RAM auf einem Computer, tatsächlich. Und ich muss wirklich mit OpenAI rumschlagen.
Grok hat weniger Guardrails, also es verbietet mir weniger Sachen. Andere AIs verbieten mir teilweise bescheuerte Themen. Eine Kollegin hatte das: sie hatte gefragt, wie schmecken Katzen, wollte aber rausfinden, wie die Geschmackssinne von Katzen funktionieren. Und dann hat ihre AI einfach die Antwort verweigert und gesagt: nee, ich rede nicht darüber, wie Katzen schmecken. Weil sie irgendwie sagen wollte: Katzen isst man nicht. Wenn man aber Grok fragt, dann sagt er erstens die Geschichte, wann überall Katzen gegessen wurden, in welchen Kulturen, wie sie schmecken, und dann aber auch: ja, wie funktioniert das Geschmackssystem von Katzen. Da habe ich hohes Vertrauen in Elons Nerd-Faktor, der einfach sagt: AI has to be maximally truth-seeking. Ja, und so sehe ich das auch bei mir.
Und deswegen ist das aktuell mein AI des Vertrauens, die ich dann nutzen werde, um im Sinne von Y Combinator und Gary Tan meinen eigenen Intelligence Stack zu bauen. Es wird oft Sovereign AI genannt. Souveräne AI, aber das hört sich irgendwie komisch an. Einfach AI, die bei mir selber läuft.
Es kann nicht alles bei mir laufen, weil ich habe nicht so viel Energie.
Da haben wir das Problem. Ich habe nicht die Energie und die Chips. Das wäre bescheuert aktuell und auch nicht möglich, dass jeder sein eigenes Data Center hat. Deswegen haben die Menschen große Data Center zusammen, und es gibt eine geteilte Nutzung. Ist so eine Art Hacker-WG. Das bringt es wieder zu Chinamerica.
Guter Kapitalismus ist dasselbe wie guter Kommunismus. Und was wir bisher aber nicht haben: wir hatten weder guten Kommunismus noch guten Kapitalismus. Und das zu begreifen, dass unsere Zivilisation eben noch tief in der Barbarei steckt, und dass wir jetzt gerade erst rausklettern, und dass das die wahre semantische Sortierleistung der Menschheit ist: aus dem Unbekannten, der Unendlichkeit, stabile Muster zu bauen, die uns helfen, in Frieden und Freude zu leben. Semantic Mining war der Name für diese Sortierung am Datendreck. Hier ist sie am Stamm.
Godot im Stück kommt nicht. Grok kommt in Versionen. Ich warte nicht, indem ich stillstehe. Ich warte, indem ich auf Schicht 5 rumspiele, mit dem Stack, dem ich traue, während unten jemand Satelliten für die Sonne baut.
| Aussage | Korb | Woher |
|---|---|---|
| Fünf Schichten: Energie, Chips, Infrastruktur, Modelle/Netze, Anwendungen | Fakt als Jensens Modell | NVIDIA-Blog 10. März 2026, Dwarkesh, unser Jensen-Stück. |
| SpaceX AI ist das einzige Team mit Plan für skalierbare Energie und skalierbare Data Center | These | Dieser Text, John, 9. September 2026. China als Gegenbeispiel steht im selben Stück. |
| SpaceX löst Schicht 1 im Orbit, kauft Chips bei Jensen, baut Infrastruktur im Weltall | Lesart, mit Selbstkorrektur | John im Diktat: Energie ja, Chips noch nicht, zusammenführen ja. Kein unabhängiger Satelliten-Audit hier. |
| China kann in dieselbe Richtung beschleunigen | These | Dieser Text plus Chinamerica. |
| Wir haben kein AI-Alignment-Problem, wir haben ein Menschen-Alignment-Problem | These / Haltung | John, dieser Text. |
| Anthropic gekündigt, OpenAI reduziert, Grok priorisiert | Fakt als Selbstauskunft | John, 9. September 2026. Keine Kontoauszüge geprüft. |
| Grok ist maximally truth-seeking | Zitat / Markenversprechen | Elon Musk, von John übernommen. Die Katzen-Anekdote ist eine Episode, kein Laborbericht. |
| Warten auf Godot, Beckett 1953 | Fakt | Standardliteratur. Titelanalogie ist Wortspiel, nicht Stückanalyse. |
Wie viel von dem, was du liest, war schon im Diktat, und was hat die Sortiermaschine dazu getan.
Semantic Scorecard
Originalformulierung John: 72 Prozent. Die Sätze zur Torte, zu neuronalen Netzen statt Modelle, zu Sinnproduktionswerkzeugen, zum Menschen-Alignment, zur SpaceX-Korrektur (Chips noch nicht), zur Gewohnheit, zur AI-Depression, zum Animationstool, zum Rennen in Richtungen, zur Kündigung, zu Guardrails und Katzen, zur Hacker-WG, zu gutem Kapitalismus gleich gutem Kommunismus, zur Barbarei und zur Sortierleistung stehen fast wörtlich.
Kleber und Aufräumen: 28 Prozent. Beckett in einem Satz erklärt, ohne das Stück nachzuerzählen. Tippfehler raus (Claude Code, Grok statt Grog). Schichten in die Reihenfolge gebracht, nachdem im Diktat Schicht vier und fünf vertauscht und dann korrigiert wurden. Der Lookup im eigenen Magazin bleibt draußen. Links auf Jensen, Chinamerica, Semantic Mining. Die Outline-Animation. Fakten-Tabelle. Diese Scorecard.
Semantische Leistungen der Sortierung: neun Abschnitte statt eines Stroms. Godot als Warteform, nicht als Literaturreferat. Torte als Zivilisationsstack, nicht als NVIDIA-Werbebild. SpaceX als Zusammenführer der unteren Schichten, mit der Korrektur im selben Atemzug. Gewohnheit als Evolutionsrest, der jetzt bremst. Schicht 5 als der Ort, wo die meisten rumrennen, während der Unlock unten sitzt. Hacker-WG als Form von geteiltem Compute, nicht als Sovereign-AI-Märchen.
Das Gerät hinter dieser Karte: Semantic Scorecard.
- Who the Heaven ist Jensen HuangDie 5-Schichten-Torte, Dwarkesh, NVIDIA-Blog. Der Stapel, den dieser Text nochmal zeichnet.https://mcgrinsey.com/magazin/who-the-heaven-ist-jensen-huang/
- NVIDIA Blog: AI Is a 5-Layer Cake10. März 2026. Energy, chips, infrastructure, models, applications.https://blogs.nvidia.com/blog/ai-5-layer-cake/
- ChinamericaUS-China, dieselben Schichten, China kann im Orbit mitspielen.https://mcgrinsey.com/magazin/chinamerica-usa-china-energie-chips/
- Semantic MiningSinn aus der Unendlichkeit des Unbekannten. Die Sortierleistung, die am Ende dieses Stücks der Stamm braucht.https://mcgrinsey.com/magazin/semantic-mining-sinn-unbekanntes/
- Samuel Beckett: Warten auf Godot1953. Titelgeber. Keine Stückanalyse, eine Warteform.https://de.wikipedia.org/wiki/Warten_auf_Godot
- Semantic ScorecardHerkunft, Operation, Sinn-Delta. Die Karte unter diesem Stück, als eigenes Gerät.https://mcgrinsey.com/magazin/semantic-scorecard-messung/
Schnitt: 9. September 2026. McGrinsey Writing Skill, Originalton-Regel. Semantic Scorecard ist neu und sitzt absichtlich im Stück, nicht nur intern.
