Stell dir vor, du bist CEO eines großen öffentlichen Unternehmens, der versucht, Erwartungen und Ergebnisse zu managen. Angesichts deiner Wettbewerbsposition hast du große Portfolios von Dingen, aus denen du Erträge generieren kannst. Aber es ist schwer, die Belegschaft wirklich zu motivieren, wenn es um Dinge geht, die individuell marginal für die Ergebnisse sind (obwohl sie gut und nützlich für die Welt sind). Selbst bei Chancen, die wirklich einen Unterschied machen könnten, könntest du die Bremsen anziehen, wenn du einen Optionswert auf diese potenziellen Ergebnisse behalten möchtest, da die Wall Street glatte Vorhersehbarkeit über die Maximierung des gegenwärtigen Wertes belohnt. Du horten effektiv eine wissensbasierte Belegschaft, die nicht angemessen motiviert werden kann, um all deine Möglichkeiten auszuschöpfen, sei es aufgrund externer oder interner Einschränkungen. Und das ist dir recht, da viele der Gelegenheiten, die du vernachlässigst, nur einem Unternehmen mit deinem Maßstab, deiner Verteilung und deinen Ressourcen zur Verfügung stehen (und du kannst die offensichtlichen Möglichkeiten sehen, auch wenn du die Belegschaft nicht dazu bringen kannst, sie auszunutzen). Jetzt, da KI hier ist, steht der Druck auf, die Größe richtig zu dimensionieren, also kürzt du Stellen, da viele der Mitarbeiter ohnehin nicht so viel gemacht haben, wie sie könnten (teilweise aufgrund interner und externer Reibungen gegen die Verfolgung dieser zusätzlichen Möglichkeiten). ABER, KI ist hier, was es unterfinanzierten und unterdimensionierten Teams ermöglicht, genau diese Gelegenheiten anzugreifen, die zuvor nur den etablierten Unternehmen vorbehalten waren. Die entlassenen Mitarbeiter strömen in einen Markt, der mit unternehmerischen Möglichkeiten überschwemmt ist. Anstatt die internen politischen Verhältnisse zu nutzen, um einen Markt zu öffnen, der sich nicht wirklich direkt auf ihre persönliche Bilanz auswirkt, können diese gleichen Mitarbeiter flink diesen Markt angreifen und viel mehr von dem potenziellen Nutzen einfangen. Die Leute fragen, woher die Jobs kommen werden. Jeden Tag kannst du die Gelegenheit in der ärgerlichen Reibung sehen, die mit den etablierten Anbietern von Waren und Dienstleistungen verbunden ist. Die Welt ist stark unter-softwaret. Dass die Reaktion der Etablierten auf den Produktivitätsfortschritt der KI darin bestehen könnte, eine Million unternehmerische Funken zu erzeugen... Ist nicht schlecht für die Beschäftigung; es ist gut. Dass es sich zu einem Feuer entwickeln könnte, das diese gleichen Etablierten verzehrt, ist eine ziemlich köstliche Ironie.

Also, Waymo fährt mit 3.000 Fahrzeugen 12 Millionen Umsatzmeilen pro Monat. Bei 25 mph sind das etwas mehr als 5 Stunden Umsatzgenerierung pro Fahrzeug und Tag. ~20% Fahrzeugauslastung. Im Mai '25 hatten sie die Hälfte der Flotte, aber fuhren 2/3 der Anzahl an Meilen. Naiv betrachtet, eine hohe Auslastungsrate von 20%. Der Rückgang der Auslastung lässt sich am besten erklären durch? Testfahrzeuge in neuen Metropolen? Niedrigere durchschnittliche mph in ihren Servicegebieten? Marktsättigung und Flottenausgleich?

„Jahrhunderte bis zur Bereitstellung“? AI-Computersatelliten werden tendenziell etwa 1 Tonne wiegen Starship kann 100 Tonnen transportieren Bei den aktuellen Turnaround-Zeiten von Falcon könnte SpaceX eine Million Satelliten pro Jahr mit etwa 500 Starships starten. Jetzt könnte es Jahrhunderte für Amazon dauern… in diesem Fall, macht Platz.