OpenAI will 2026 nicht mehr an die Börse.
Die Begründung, die Sam Altman offiziell gibt ist AI Safety.
Zugleich erklärt er sich bereit,
die Entwicklung leistungsfähiger Modelle gemeinsam mit anderen Labs zu verlangsamen.
Anthropic fordert ebenfalls eine koordinierte Pause.
Ich glaube denen den Wunsch nach der Pause, aber ich glaube die Geschichte dahinter nicht.
Die AI-Firmen entdecken die Notwendigkeit einer Pause genau in dem Moment,
in dem ihnen die Finanzierung davonläuft,
ein Börsengang ihre kaputten Economics offenlegen würde
und Open-Weights-Modelle anfangen,
auf Rechnern unter einem Schreibtisch nützlich zu werden.
Das ist kein Zufall.
Die Pause soll nicht den amoklaufenden Maschinengott aufhalten, sondern
einen Investitionszyklus verlängern, der seine Kosten absehbar nicht mehr einspielen kann.
AI sieht von außen wie ein Softwaregeschäft aus, aber
in Wahrheit ist Frontier AI eine kapitalintensive Schwerindustrie.
Man braucht Grundstücke, Hallen, Umspannwerke, Stromverträge, Kühlung,
Netzwerk, RAM, NVMe und sehr große Mengen Beschleuniger.
Die Softwaremargen kommen erst danach, falls überhaupt.
Die Anbieter haben diese Infrastruktur nicht aus laufenden Einnahmen bezahlt.
Stattdessen haben sie eine Kreditmaschine gebaut:
- OpenAI, Anthropic, xAI und andere versprechen langfristigen Compute-Bedarf.
- Oracle, CoreWeave und die Hyperscaler bestellen Hardware und Rechenzentren.
- Banken, Anleihemärkte, Private Credit und Zweckgesellschaften finanzieren den Bau.
- Hersteller und Rechenzentrumsentwickler bekommen Abnahmegarantien.
- Die Verträge werden als Begründung für die nächste Finanzierungsrunde verwendet.
Dabei entstehen überall Umsätze, Forderungen, Backlogs und Bewertungen.
Cash entsteht sehr viel später, und der einzige Weg, auf dem Cash entstehen kann,
ist wenn Unternehmen AIaaS kaufen und Token abnehmen.
Und es sieht zunehmen so aus, als müssten sie das nicht tun.
Die Finanzierungen sind zum Teil überzeichnet.
Das klingt gesund, bedeutet aber nur, daß mehr Investoren eine hoch verzinste und gut besicherte Forderung kaufen wollen,
als die Emission groß ist.
CoreWeave konnte im Mai 2026 eine überzeichnete Finanzierung
während der Syndizierung sogar um 50 Basispunkte billiger bekommen.
Der Markt ist nicht leer.
Das billige, unbesicherte und bedingungsarme Kapital ist leer.
Deswegen wandert die Finanzierung in besicherte Kredite,
GPU-backed Loans, Project Finance, Sale-and-Leaseback,
Private Credit, ausländische Anleihemärkte und Staatsfonds.
Die OECD erwartet
,
daß Private Credit in vier Jahren ungefähr 800 Milliarden USD zur AI-Expansion beitragen soll.
Sie schreibt im selben Bericht,
daß selbst das für den geplanten Ausbau nicht reicht.
CoreWeave ist die Kreditmaschine ohne Verkleidung.
Zum 30. Juni 2026 hatte die Firma
35,6 Milliarden USD Schulden
.
Davon werden 4,4 Milliarden noch 2026 und 6,2 Milliarden 2027 fällig.
Einige Kredite kosten effektiv zwischen 9 und 15 Prozent.
Im ersten Halbjahr 2026 gingen 5,2 Milliarden USD in Tilgung
und 982 Millionen in Zinsen.
Der Nettozinsaufwand in der Ergebnisrechnung betrug 1,18 Milliarden USD.
CoreWeave machte im selben Zeitraum 4,7 Milliarden USD Umsatz
und 1,37 Milliarden USD Verlust.
Das Unternehmen muß weiter investieren,
um die bereits abgeschlossenen Kundenverträge bedienen zu können.
Es muß zugleich alte Finanzierungen tilgen,
während es neue aufnimmt.
Seine eigene Risikobeschreibung sagt ausdrücklich,
daß ungünstigere Kreditbedingungen die Erfüllung von Kundenverträgen verhindern können.
Das ist kein Softwareunternehmen mit etwas Fremdkapital.
Das ist eine gehebelte Wette auf drei Annahmen:
- Die Großkunden bleiben zahlungsfähig.
- Sie nehmen die bestellte Kapazität tatsächlich ab.
- Die Hardware bleibt lange genug wirtschaftlich ausgelastet.
Wenn eine dieser Annahmen fällt,
hat CoreWeave keine zweite Ertragsmaschine,
die den Fehler bezahlt.
Oracle hat immerhin ein altes und profitables Softwaregeschäft.
Die Firma setzt es aber vollständig als Sicherheit für die AI-Wette ein.
Im Geschäftsjahr 2026 nahm Oracle 43 Milliarden USD neue Schulden
und fünf Milliarden USD Eigenkapital auf.
Zwischen Juni und August 2026 verkaufte die Firma
weitere Aktien für 20 Milliarden USD
.
Am 31. August 2026 standen
125 Milliarden USD kurz- und langfristige Kredite
in der Bilanz.
Dazu kommen 31 Milliarden USD Operating-Lease-Verbindlichkeiten
und 288 Milliarden USD bereits unterschriebene zusätzliche Lease Commitments,
fast vollständig für Rechenzentren.
Die meisten davon beginnen bis 2029 und laufen danach 15 bis 19 Jahre.
Diese 288 Milliarden stehen noch nicht als Verbindlichkeit in der Bilanz,
weil die betreffenden Leases noch nicht begonnen haben.
Unterschrieben sind sie trotzdem.
Auf der anderen Seite stehen 664 Milliarden USD Remaining Performance Obligations.
Das sind vertraglich erwartete zukünftige Umsätze.
Es ist kein Geld auf dem Konto.
Es ist nicht einmal notwendigerweise profitabler Umsatz.
Oracle hat also langfristige Verpflichtungen aufgenommen,
um zukünftigen Umsatz mit wenigen sehr großen AI-Kunden zu bedienen.
Das kann funktionieren.
Es funktioniert genau so lange,
wie die Kunden zahlen und der Preis für Compute nicht schneller fällt als die Kosten der Verpflichtungen.
Oracle ist
damit der systemisch interessantere Fall, denn CoreWeave kann alleine platzen, aber Oracle kann Kreditmärkte,
Leasinggesellschaften, Zulieferer und Aktionäre mitnehmen.
Meta, Microsoft und Alphabet sind nicht CoreWeave in groß – noch nicht.
Sie besitzen profitable Kerngeschäfte, aus denen sie den Ausbau bezahlen können.
Aber auch ihre Bilanzen werden durch AI sichtbar umgebaut.
Meta hatte Ende Juni
83,7 Milliarden USD langfristige Schulden und 349 Milliarden USD nicht kündbare vertragliche Verpflichtungen
.
Die meisten Verpflichtungen betreffen fremde Cloud-Kapazität und andere technische Infrastruktur.
Alphabet hatte
98,2 Milliarden USD langfristige Schulden
und beschaffte im zweiten Quartal weitere 20,5 Milliarden am Anleihemarkt.
Das Geld ist ausdrücklich auch für AI-Infrastruktur bestimmt.
Microsoft plant für das Kalenderjahr 2026 inzwischen ungefähr
175 Milliarden USD Capex
.
Die Zahl ist bereits geschönt,
weil Microsoft zukünftige Rechenzentrumsverträge vermehrt als Operating Leases
statt als Finance Leases strukturieren will.
Operating Leases erscheinen nicht im ausgewiesenen Capex.
Bezahlt werden müssen sie trotzdem.
Diese Firmen sind noch nicht in einer Liquiditätskrise.
Sie sind in einer Kapitalallokationskrise:
Ihre alten Geschäfte erwirtschaften Geld, das in immer schneller alternde AI-Infrastruktur umgeleitet wird.
Mit jedem Jahr wird es schwieriger, einen solchen Ausbau aus dem Cashflow zu bezahlen.
Also gehen auch die größten Firmen der Welt an die Kreditmärkte.
Irgendwann konkurrieren Oracle, CoreWeave, Meta, Microsoft, Alphabet, Amazon,
OpenAI, Anthropic und xAI nicht mehr nur um GPUs und Strom.
Sie konkurrieren um denselben Kredit.
OpenAI und Anthropic wollten an die Börse.
OpenAI hat dafür im Juni 2026 vertraulich Unterlagen eingereicht.
Nun wird der Börsengang auf mindestens 2027 verschoben
.
Die offizielle Begründung lautet AI Safety.
Ein Börsengang bringt Geld.
Er bringt aber auch geprüfte Abschlüsse,
Material Contracts, Related-Party Transactions, Kundenkonzentration,
Leases, Kaufverpflichtungen, Risikofaktoren und quartalsweise Berichte.
Er liefert nicht automatisch eine hübsche Tabelle mit Inference Cost pro Token.
Aber er liefert genug Daten,
um die tatsächlichen Kosten zu rekonstruieren:
- Umsatzqualität statt annualisierter Run Rate,
- Gross Margin nach Inference Cost,
- Abschreibungen auf Beschleuniger,
- Strom-, Netzwerk- und Speicherkosten,
- langfristige Compute-Verträge,
- Mindestabnahmen,
- Kundenkonzentration,
- Cash Burn,
- Related-Party- und Ringfinanzierungen.
Dann werden OpenAI, Anthropic, CoreWeave, Oracle und die Hyperscaler vergleichbar.
Sie wollen nicht vergleichbar sein.
xAI zeigt inzwischen unfreiwillig, warum.
Vor der Verschmelzung mit SpaceX war die Firma eine schwarze Kiste.
Nach dem SpaceX-Börsengang muß sie als Teil des AI-Segments berichtet werden.
Das AI-Segment von SpaceX
verlor im zweiten Quartal 2026 operativ 1,26 Milliarden USD,
im ersten Halbjahr 3,73 Milliarden.
Frühere xAI-Kredite und Anleihen kosteten 12,5 Prozent.
Ihre vorzeitige Rückzahlung erzeugte ungefähr 739 Millionen USD Vorfälligkeitskosten.
Dazu kommen mehr als 13 Milliarden USD Finanzierungsschulden aus Transaktionen,
die als Sale-and-Leaseback geplant waren,
aber bilanziell nicht als Verkauf anerkannt wurden.
Vor dem IPO waren das Vermutungen, aber nach dem IPO ist es eine Tabelle in der Bilanz.
OpenAI will diese Tabelle derzeit nicht veröffentlichen.
Rechenzentren werden über 15 bis 20 Jahre finanziert.
Stromanschlüsse, Hallen und Leitungen können so lange halten.
Beschleuniger tun es nicht.
Microsoft sagt selbst,
daß ungefähr zwei Drittel seines aktuellen Capex in kurzlebige Assets gehen,
hauptsächlich GPUs und CPUs.
Die Hardware altert in wenigen Jahren.
Die Modelle und Inferenzverfahren altern in Monaten.
Auf der Einnahmeseite sind die Laufzeiten teilweise viel kürzer.
SpaceX schreibt zum Beispiel,
daß seine AI-Cloud-Verträge nach der Anlaufphase mit 90 Tagen Frist gekündigt werden können.
In demselben Risikokapitel steht,
daß effizientere Modelle und alternative Architekturen die Nachfrage nach Infrastruktur reduzieren können.
Das ist der Kern des Problems:
Die Kredite laufen langsamer ab als die damit beschafften Werte, die den technischen Burggraben bauen sollen, um den Vorsprung zu sichern.
Dazu kommt:
Ein Rechenzentrum kann ausgelastet sein und trotzdem eine schlechte Investition werden.
Wenn der Marktpreis für dieselbe Aufgabe schneller fällt als Strom,
Zins und Abschreibung, erzeugt mehr Nutzung keine gute Marge.
Wir haben dadurch die Situation, daß zugleich die AI-Nutzung explodieren kann,
aber AIaaS als Modell nicht ertragreich realisiert werden kann,
weil es die erwarteten fantastischen Margen nicht liefern kann.
Es generiert höchstens gewöhnliches Hosting mit gewöhnlichen Cloud-Margen.
Es gibt kein Moore’s Law für Inferenz
.
Es gibt keine Industrie-Roadmap,
die alle zwei Jahre verläßlich doppelt so viele brauchbare Transistoren zum selben Preis garantiert.
Es gibt aber gerade eine Entwicklung mit derselben wirtschaftlichen Wirkung,
die sich vielleicht bis zu einem gewissen Punkt stabilsieren läßt.
Denn alle paar Monate werden Modelle besser, während der Aufwand pro Token sinkt.
Der genaue Faktor ist nicht wichtig.
Wichtig ist, daß die Faktoren multipliziert werden.
Die Fortschritte kommen aus vielen Richtungen gleichzeitig:
- kleinere und besser trainierte Dense Models,
- Quantisierung,
- Mixture of Experts mit wenigen aktiven Parametern pro Token,
- kleinere KV-Caches,
- Gated, Linear und Sparse Attention,
- Multi-Token Prediction,
- schnellere Speculative Decoding-Verfahren,
- mehr Speicherbandbreite durch integriertes LPDDR,
- getrennte heiße und kalte Modellteile,
- Streaming selten verwendeter Daten aus RAM und NVMe.
Der letzte Punkt ist neu und wichtig.
Qwen3.8-Flash-Next
hat ein Hauptmodell mit 125 Milliarden Parametern,
aktiviert aber nur sechs Milliarden pro Token.
Dazu kommen weitere 51 Milliarden Parameter als N-Gram-Embedding-Tabelle.
Diese Tabelle funktioniert eher wie ein riesiges Dictionary als wie der heiße Kern des Modells.
Die Adressen der benötigten Einträge stehen früh fest.
Man kann sie aus Host Memory vorladen,
während die GPU bereits rechnet.
Das bedeutet, während das Modell 90 GB auf der Platte belegt, kommt es mit einem In-Memory Footprint von nur 64 GB,
und generiert mit 6 Milliarden aktiven Parametern einen Working Set von einigen GB.
DeepSeek-V4.1-Flash
verwendet denselben Grundgedanken mit Engram Conditional Memory:
552 Milliarden Parameter im Backbone,
weitere 196 Milliarden in einer dünn angesprochenen Lookup-Struktur
und nur acht beziehungsweise 16 Milliarden aktive Parameter für Prefill und Decode.
Solche Tabellen müssen nicht dauerhaft in HBM liegen.
Die heißen Teile gehören auf den Beschleuniger,
warme Daten in billigeres LPDDR oder normales RAM
und kalte, vorhersagbar gelesene Tabellen auf NVMe.
Das Modell wird zu einer Speicherhierarchie.
Damit wird aus einem teuren HBM-Problem teilweise ein billiges Lookup-Problem.
Das wird ein Standardwerkzeug für LLM-Architekturen werden.
Und die Geschwindigkeit ist mit ( Speicherbandbreite / Anzahl der aktiven Parameter skaliert mit der Quantisierung ) abschätzbar. Ein “A6B” Modell als Q4 hat 3 GB aktiv. Ein M5max mit 634 GB/s kann also circa 210 Token/s generieren, aus einem Modell, das 90 GB auf der Platte belegt.
Die wirtschaftliche Frist ist keine theoretische Zukunft.
Qwen3.8-27B läuft quantisiert auf einem Mac mit 32 GB Unified Memory gut.
Das Modell hat brauchbares Niveau für Software-Entwicklung, es ist vergleichbar einem etwas schlechteren GPT-5.6 Terra (Medium) in dieser Domain.
Es ist langsam im Vergleich zu einem Modell aus dem Rechenzentrum mit einem Cluster von H200, aber schnell genug zum Arbeiten.
Ein Terra-class Modell ist für den
Specialization Workflow
bereits ausreichend.
Der normale Workflow verwendet:
- Sol mit ‘medium’ für die Entwicklung der User Stories.
- Terra mit ‘medium’für die Ableitung der Implementation Tickets.
- Luna mit ‘xhigh’ für die Codegenerierung.
Die erste Phase braucht das stärkere Modell (und menschlichen Review),
weil dort aus einer unscharfen Idee belastbare Anforderungen entstehen.
Fehler an dieser Stelle werden in allen späteren Schritten multipliziert.
Die zweite und dritte Phase sind bereits spezialisiert.
Die abgenommenen User Stories beschränken die Tickets.
Die abgenommenen Tickets beschränken den Code.
Tests, Linter, Type Checker und Reviews liefern mechanische Grenzen.
Für diese beiden Phasen reicht niedriges Terra-Niveau absolut aus.
Qwen3.8-27B kann sie lokal erledigen.
Das bedeutet:
Zwei der drei Produktionsphasen eines realen Software-Workflows
brauchen schon heute keine zentralisierte Inferenz mehr.
Gerade dort entsteht aber die Masse der Requests und Token.
Die großen Modelle werden für Architektur, schwierige Reviews
und die Verdichtung der Anforderungen gebraucht.
Die alltägliche Ticketarbeit und Codeproduktion kann lokal laufen.
Rechner mit 128 GB gemeinsam nutzbarem Speicher sind ebenfalls keine exotischen Server mehr.
AMD Ryzen AI Max
stellt bis zu 96 GB von 128 GB RAM für die GPU bereit.
Nvidias DGX Spark
hat 128 GB kohärenten LPDDR5x-Speicher und vier TB NVMe auf dem Schreibtisch.
Apple verkauft dieselbe Grundidee als großen Laptop oder Mac Studio.
Auf dieser Klasse läuft heute hohes Terra-Niveau
und absehbar niedriges Sol-Niveau,
langsamer als im Rechenzentrum,
aber lokal, privat und ohne Preis pro Token.
Man könnte annehmen,
daß ein neues stärkeres Frontier-Modell den zentralen Anbietern wieder Abstand verschafft.
Vielleicht ist das auch so, für manche Anwendungen.
Für “SWE” (Software Engineering) ist was wir haben aber in der Regel ausreichend.
Und der Druck wird größer:
Wenn wir alle drei Monate die Leistung verdoppeln
und zugleich den Inferenzaufwand halbieren,
ist das wirtschaftlich eine Vervierfachung.
Faktor 100 sind nicht hundert Generationen.
Es sind mehr als drei und weniger als vier solche Schritte:
Ob jeder einzelne Schritt exakt nach drei Monaten kommt ist nicht wichtig.
Die heutigen Rechenzentren sind auf Laufzeiten von bis zu 19 Jahren finanziert.
Selbst eine deutlich langsamere Verbesserung gewinnt dieses Rennen.
Eine koordinierte Pause wäre für die westlichen Anbieter ideal.
OpenAI, Anthropic, Google, Meta und xAI könnten den Frontier-Wettlauf verlangsamen.
Sie würden weniger neues Capex brauchen,
die Lebensdauer der vorhandenen Modelle verlängern
und die Preise länger oben halten.
Das ist ein klassisches Abrüstungsproblem.
Jeder einzelne Anbieter muß weiter investieren,
weil ein anderer sonst die Capability Leadership übernimmt.
Gemeinsam wären sie finanziell besser gestellt,
wenn alle weniger investierten.
Also nennt man die gewünschte Koordination AI Safety.
Das Problem ist:
China nimmt an diesem Abrüstungsabkommen nicht teil.
DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, MiMo und ihre Nachfolger werden weiterentwickelt.
Open Weights werden veröffentlicht,
kopiert, quantisiert, destilliert und auf neue Hardware portiert.
Ein veröffentlichtes Modell kann man nicht zurückrufen.
Es liegt auf privaten Rechnern, in Firmenarchiven und auf Rechnern außerhalb der USA.
Selbst wenn morgen alle westlichen Labs stillstehen,
arbeitet die bereits veröffentlichte Technik weiter.
Trump hat eine Pause zunächst mit dem korrekten Argument abgelehnt,
daß die USA damit den Vorsprung an China abgeben würden.
Die Pause wird die amerikanische Dominanz schwächen:
mehr nicht-amerikanische und nicht-kontrollierte AI.
Wenn die technische Pause nicht funktioniert,
bleibt eine regulatorische.
Das Ziel ist nicht unbedingt ein ausdrückliches Besitzverbot für leistungsfähige Rechner.
Das wäre auffällig, schwer durchsetzbar und schnell technisch veraltet.
Es reicht, den gewerblichen Einsatz lokaler und offener Modelle unpraktikabel zu machen.
Die Werkzeuge dafür existieren:
- Zertifizierungs- und Auditpflichten für Modelle und Betreiber,
- Registrierung großer Modelle und Compute-Installationen,
- verpflichtendes Logging und zentralisierte Überwachung,
- persönliche Haftung von Geschäftsführern,
- Versicherungspflichten,
- Cloud-KYC und Herkunftsnachweise für Modelle,
- Procurement-Regeln für Staat und regulierte Branchen,
- Ausschluß nicht zertifizierter Open Weights,
- Exportkontrollen auf Beschleuniger, Speicher und Model Weights,
- Einschränkungen gegen chinesische Modelle aus Gründen der Nationalen Sicherheit.
Privat darf man das Modell dann vielleicht noch besitzen.
Eine Bank, Versicherung, Behörde, Arztpraxis oder größere Firma darf es nicht mehr einsetzen.
Für sie bleibt nur ein zertifizierter Managed Service.
Damit wird aus AI Safety ein Schutzwall für AIaaS.
Das Cornern von GPU-, RAM- und NVMe-Märkten ergänzt diesen Schutzwall.
Wer Rechenzentren für Jahre im voraus mit Beschleunigern,
HBM, DRAM und Flash versorgt,
verteuert gleichzeitig die lokale Konkurrenz.
Der Effekt ist bereits sichtbar:
leistungsfähige GPUs, große RAM-Ausstattungen und schnelle NVMe sind knapp und teuer.
Der Gegeneffekt ist auch bereits sichtbar: CXML und andere chinesische Anbieter machen sich bereit,
die so entstande Nachfrage zu befriedigen.
Am Ende hält all das die Entwicklung nicht auf.
Es verschiebt sie zu Architekturen,
die weniger von jedem knappen Gut brauchen.
MoE, Quantisierung, kleine KV-Caches, LPDDR und NVMe-Streaming
sind genau die Antwort auf einen gecornerten Hardwaremarkt.
Das bedeutet: Wir bekommen auf jeden Fall mehr und leistungsfähigere Modelle,
die optimiert darauf sind, auf lokaler Hardware befriedigende Leistung zu bringen.
Wenn es aber um regulatory capture geht, dann kann die EU dabei als williger Marktvernichter dienen.
Je komplexer Registrierung, Haftung und Zertifizierung werden,
desto weniger europäische Firmen können eigene Modelle betreiben.
US-Hyperscaler können die Compliance-Kosten auf Millionen Kunden verteilen.
Ein Mittelständler mit einem offenen Modell kann das nicht.
Die Regulierung schützt dann nicht Europa vor amerikanischer AI.
Sie schützt amerikanische AI vor europäischer Konkurrenz.
Für die AI-Investitionen gibt es nur wenige mögliche Auswege aus dem aktuellen Szenario:
Ein reguliertes Oligopol kann die Preise hochhalten
und die vorhandenen Verpflichtungen auf die Kunden umlegen.
Open Weights können AI kommoditisieren.
Dann überleben Rechenzentren und Hosting,
aber die außergewöhnlichen AIaaS-Margen verschwinden.
Ein großer Kunde kann ausfallen oder Verträge reduzieren.
Dann beginnt der Kreditunfall bei CoreWeave oder einem Oracle-Projekt
und die Ansteckung läuft durch Zweckgesellschaften, Leasingfirmen, Banken und Private Credit.
Die Hyperscaler können ihre Fehlallokationen abschreiben.
Ihre Werbe-, Office- und Cloud-Geschäfte werden das überleben.
Aktionäre und Mitarbeiter bezahlen die Rechnung.
Oder der Staat sichert die Investitionen indirekt:
mit Kreditgarantien, Stromverträgen, beschleunigten Genehmigungen,
Rüstungs- und Behördenaufträgen und einer Regulierung,
die Nachfrage nach den zugelassenen Anbietern erzwingt.
Eine formelle Verstaatlichung ist dafür nicht nötig.
Gewinne bleiben privat.
Das Risiko kann man auch so sozialisieren.
Der Börsengang würde zeigen,
wie schlecht die Unit Economics der Frontier-Anbieter tatsächlich sind.
Deshalb wird er verschoben.
Die Pause würde den Capex-Wettlauf bremsen,
die vorhandenen Modelle länger verwertbar machen
und Zeit für regulatorische Schutzwälle kaufen.
Deshalb wird sie verlangt.
Aber die Pause wird nicht stattfinden.
China entwickelt weiter.
Open Weights sind bereits publiziert.
Architekturen werden effizienter.
32-GB-Rechner erledigen heute Arbeiten,
für die vor kurzem noch ein proprietärer Cloud-Service notwendig war.
128-GB-Rechner bringen die nächste Modellklasse auf den Schreibtisch.
Die Branche hat Rechenzentren für bis zu 19 Jahre bestellt,
aber ihr Vorsprung wird in Quartalen gemessen.
Sie wollen eine Pause.
Es wird keine geben.
A Software Engineering student at the University of Waterloo, Nimish is preparing to enter his second 
I spent way too much time finding new Mini-ITX case for the next one … and after all possibilities … I got Silverstone case again :] … because nothing else was this small and with all needed features. Also … I was thinking WHAT exactly should I buy – especially in the times with AI prices. For one of my older projects that failed (I hope to also publish about that some day) I had AMD Ryzen 4750GE CPU with 35W TDP but still 8C/16T CPU on AMD4 socket … so instead of killing all price/performance efficiency with DDR5 and AM5 setup … I went to decent AM4 option.
Sourojeet is studying Mathematical Physics and entering the third year of his degree. This summer, he joined the FreeBSD Foundation as an intern, working on a project that combines several of his interests: systems programming, GPU computing, and open source.
When 
