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Chetan Puttagunta
@benchmark Investitionen in Software bei Seed/ Series A
Das ist genau richtig. Die laute Kritik des Founders Fund an Manus (Gründer chinesischer Herkunft mit Sitz in Singapur, 0 Personen in China, die eine KI-App ausschließlich auf US-Modellen und US-Clouds entwickeln) war unsinnig.
Wir wollen talentierte Entwickler aus der ganzen Welt, die auf US-KI-Technologie aufbauen!

Sriram KrishnanVor 20 Stunden
Das klassische Denken des tiefen Staates in Washington in Bezug auf Technologie konzentriert sich ausschließlich auf *Kontrolle* und *Risiko* und hat ein mangelndes Verständnis dafür, wie Technologie- und Entwickler-Ökosysteme funktionieren.
Wie @DavidSacks sagt: Damit der amerikanische KI-Stack gewinnt, müssen wir den Marktanteil maximieren. Das bedeutet, die von amerikanischen Modellen, die auf amerikanischer Hardware weltweit laufen, inferenzierten Token zu maximieren.
Um dies zu erreichen: müssen wir maximieren
a) Modelle, die auf unserer Hardware trainiert werden
b) Modelle, die auf unserer Hardware inferenziert werden (NVIDIA, AMD usw.)
c) Entwickler, die auf unserer Hardware und unseren Modellen (entweder offen oder geschlossen) aufbauen.
Es ist sofort klar für jeden in der Technologie, dass dies ein Entwickler-+Plattform-Flywheel ist - nicht anders als klassische Ökosysteme wie Windows+x86.
Sie sind miteinander verbunden:
(a) Je mehr Entwickler auf einer Plattform aufbauen, desto besser wird diese Plattform, wodurch noch mehr Entwickler angezogen werden und so weiter.
(b) Mit den sich heute schnell ändernden Modellarchitekturen sind sie wechselseitig abhängig: Die Modellarchitekturen beeinflussen die Hardware-Wahl und umgekehrt, oft werden sie zusammen entwickelt.
Den amerikanischen Stack und Versionen davon weltweit zu haben, schafft uns einen Schutzwall.
Das Gegenteil ist ebenfalls wahr: Ein alternativer Stack, der genutzt wird (Bibliotheken, Optimierung, GitHub-Code, HF-Modelle, die es besser machen), wird unseren Anteil erodieren. Das ist die zentrale Einsicht, die viele klassische Denkweisen in Washington übersehen.
Die Exportkontrollen und Diffusionsregeln von Biden waren kompliziert, belastend und konzentrierten sich auf Kontrolle und nicht auf den Export unserer Technologie. Sie trieben unsere Verbündeten in einen alternativen Stack, indem sie zwei entscheidende Fehler mit einer übermäßig düsteren und kontrollfokussierten Denkweise machten.
(a) Die Entwicklung von Open Source in den USA zu ersticken und nicht die DeepSeek und die Verbreitung chinesischer OSS-Modelle [1] vorherzusehen.
(b) Bei der Produktionskapazität chinesischer Halbleiter falsch zu liegen [2].
Dieser Weg hätte zu einer Welt geführt, die oft Huawei+CloudMatrix+DeepSeek/Qwen wählt.
Die Herausforderung, vor der wir stehen, besteht darin, dieses Ergebnis zu verhindern - indem wir sicherstellen, dass unsere Hardware und Modelle (geschlossen oder offen) weltweit genutzt werden. Das ist das Herzstück der Vision des Präsidenten zur amerikanischen KI-Dominanz weltweit und das ist es, was der KI-Aktionsplan zu erreichen versucht.
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Chetan Puttagunta erneut gepostet
Mit 23 Jahren und ohne juristischen Hintergrund gründete @MaxJunestrand Legora, um die Arbeitsweise von Anwälten zu transformieren. Heute wird der AI-Arbeitsbereich von Legora von Zehntausenden von Anwälten in ganz Europa genutzt – und ist nur 13 Monate nach dem Start mit 675 Millionen Dollar bewertet.
Von Due-Diligence-Rastern, die Tage an Arbeit in Minuten verwandeln, bis hin zu Word-Integrationen, die Verträge neu verhandeln, setzte sich Max mit @gustaf zusammen, um zu teilen, wie Legora skeptische Kanzleien überzeugt hat, von 10 auf 100 Mitarbeiter gewachsen ist und eine neue Kategorie im Bereich der juristischen KI geschaffen hat.
00:45 – Die Ursprungsgeschichte von Legora
01:00 – Aufbau eines AI-Arbeitsbereichs für Anwälte
02:20 – Der GPT-Unlock
04:10 – Der "Aha-Moment" mit Kanzleien
06:15 – 80 Millionen Dollar sammeln und schnell wachsen
06:30 – Wie Legora funktioniert
09:40 – Wie es die juristische Arbeit transformiert
11:40 – Verkauf an AI-Skeptiker
14:40 – Kreative Anwendungsfälle: Von Gerichtsverfahren bis zu NDAs
17:30 – Ohne Branchenexpertise starten
18:40 – 100 Anwälte interviewen
20:30 – Konkurrenz zu etablierten Legal-Tech-Riesen
23:50 – Tech-Stack und Modellstrategie
25:00 – Wer kauft tatsächlich AI in einer Kanzlei?
27:00 – Verkauf in konservativen Branchen knacken
28:00 – Max’ Hintergrund: Von eSports zu Startups
30:50 – Hyperwachstum: 10 → 100 Mitarbeiter in 13 Monaten
34:00 – Warum die Einstellung von Ex-Gründern funktioniert
36:45 – Der zukünftige Job eines Anwalts
38:35 – Wie sich PMF anfühlte
39:45 – Warum sie in Stockholm blieben (nicht in SF)
41:00 – Die Kategorie führend in der juristischen KI werden
42:00 – Ratschläge für Gründer, die vertikale AI-Unternehmen aufbauen
43:20 – Wie es ist, bei Legora zu arbeiten
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Ich bin begeistert zu sehen, dass immer mehr große amerikanische AI-Labore offene Modelle veröffentlichen. Wir haben jetzt offene Modelle von xai, openai und google. Ich glaube, es ist entscheidend, dass diese Labore weiterhin Anwendungsentwickler anziehen, um mehr auf ihren proprietären Modellen aufzubauen.
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