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🐳 DeepSeek lässt weltweit die Börsen crashen

PLUS: So speicherst du jede Website ohne technischen Aufwand

Diese Ausgabe wird dir von HubSpot präsentiert.

Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters. Heute mal eine Einordnung des AI-Wahnsinns + sehr viel Praxis. Von einfach bis fortgeschritten.

Das haben wir heute für dich im Gepäck:

  • 🐳 DeepSeek lässt weltweit die Börsen crashen

  • 🔥 Scraping: So speicherst du jede Website ohne technischen Aufwand

  • 💭 ChatGPT Canvas bekommt großartiges Update

Los geht’s!

🐳 DeepSeek lässt weltweit die Börsen crashen

Ja, das ist jetzt die dritte Ausgabe mit DeepSeek als Thema. (Sorry…)

Aber wir müssen natürlich über den Mini-Börsencrash von Anfang Woche sprechen.

Falls du auch einen MSCI World ETF hältst, oder sogar NVIDIA Einzelaktien hältst, hast du es vielleicht eh schon gesehen:

Über 500 Milliarden Verlust an Marktwert allein bei NVIDIA an einem Tag! Und das alles wegen eines neuen Modells aus China?

Wir wollen mal mit etwas Abstand ein paar Gedanken in einfachen Worten teilen.

Was ist passiert?

Wir haben ja bereits über das neue Reasoning-Modell R1 von DeepSeek geschrieben.

Noch einmal ganz kurz zu R1:

  • Es ist in den Benchmarks nahezu gleichauf mit OpenAIs o1,

  • hatte aber nur ca. 5 % der Entwicklungskosten im Vergleich zu o1.

  • Und das obwohl wegen des U.S.-Chip-Export-Banns

  • nur schlechtere Chips fürs Training zur Verfügung standen!

Diese Tatsache hat zu einer kleinen Panik hier im Westen geführt:

  • Die NVIDIA-Aktie verlor auf einen Schlag 17 % – ein historischer Tagesverlust!

  • Der CEO, Jensen Huang, musste zuschauen, wie sein Vermögen um 21 Milliarden schrumpfte. (Er wird es verkraften)

  • Der Nasdaq fiel um über 3 %, während viele AI-Aktien 8 % und mehr einbüßten.

  • Die DeepSeek-App überholt ChatGPT im App Store und landet auf Platz #1. 😉 

Zu allem Überfluss launcht DeepSeek nun auch noch ein neues Bildmodell, Janus-Pro. Es soll etwa auf dem gleichen Level wie DALL-E 3 und Stable Diffusion sein.

Mehr dazu aber ein andermal. Zurück zur Börse.

Die Panik entstand dadurch, dass vielen zum ersten mal bewusst wurde, dass man vielleicht gar nicht nur mehr Rechenleistung und mehr Geld braucht, um das AI Wettrüsten zu gewinnen.

Und dass damit die Umsätze der großen AI Player, allen voran NVIDIA und deren enorme Bewertung der Aktie, vielleicht doch nicht so nachhaltig sind…

Da China involviert ist, ging natürlich auch gleich wieder die Gerüchteküche los 😉.

Unser Take: Nur keine Panik, Innovation belebt den Markt

Wenn man sich den Markt anschaut, erholt sich das Ganze schon wieder ein wenig und sieht nach einer typischen Überreaktion aus.

Wir wollen jetzt nicht extrem in die Tiefe gehen - aber falls dich die Hintergründe und Thesen interessieren, lies folgenden Artikel, diesen X Post und vielleicht noch den hier.

Für uns sind folgende Punkte entscheidend:

Innovation > Regulierung und Zölle

Das DeepSeek Team hat beeindruckend gezeigt, wie man Nachteile und Ressourcen-Mangel mittels Innovation ausgleichen kann um Großartiges zu schaffen.

Weil nur Zugang zu schlechteren Chips vorhanden war, wurde das Team dazu gezwungen, effizienter und besser zu arbeiten. Zu innovieren.

Zu viel Regulierung, zu viel Sanktionen scheinen einfach auf Dauer nicht zu funktionieren. (Hi, 🇪🇺) Wir sind pro Wettbewerb, pro Innovation.

Mehr Effizienz in AI ist super

Es ist eine großartige Entwicklung, dass neue Modelle immer effizienter werden. Dadurch wird für Anwender und Unternehmen so viel mehr möglich, und AI kann in mehr Bereichen unseres Lebens Dinge besser machen. Wir alle werden die Möglichkeiten dadurch noch viel mehr nutzen.

Big-Tech und Konsumenten sollten weiterhin gewinnen

Zum Abschluss noch ein Blick in die Glaskugel.

Für die Big-Techs wie Apple und Meta sollten effizientere und günstigere Modelle eher einen Vorteil darstellen. Sie haben bereits den direkten Draht zu uns Konsumenten und können damit neue Features immer billiger bzw. sogar umsonst integrieren. Innovation belebt das Feld!

Auch über NVIDIA machen wir uns persönlich weniger Sorgen. Sprachmodelle sind ein großes Thema. Aber mit Bildern, Video, autonomen Fahrzeugen, Robotern, etc. dürfte noch genug Bedarf für schnelle Chips vorhanden sein. 😉

Deshalb alles halb so wild.

(0,0 Anlageempfehlung. Nur unsere Meinung, aber das sollte ja klar sein.)

🔥 Scraping: So speicherst du jede Website ohne technischen Aufwand

Kommen wir zu einem absoluten Dauerbrenner-Thema.

Dauerbrenner, weil oft nicht ganz einfach umzusetzen, da eher technisch. Aber eben enorm wichtig für alle - nicht nur die, die viel mit AI arbeiten.

Stichwort: Webscraping

Darunter verstehen wir das Sichern von (strukturierten) Daten von Websites. Darüber haben wir auch schon oft darüber geschrieben, mit Tools wie Apify oder auch Jina etc.

Gerade in unserer Automation Community ist das auch immer wieder Thema. Wir schreiben gerade an einem umfassenden Deep-Dive, den wir bald für alle Premium Mitglieder veröffentlichen.

Heute wollen wir dir allerdings ein neues Feature des Firecrawl Scrapers kurz vorstellen.

Warum ist das wichtig?

Gründe für Scraping gibt es unglaublich viele. Aber hier drei einfache Praxis-Beispiele:

  • Du willst einen Chatbot zu deinem Unternehmen bauen und alle Blogartikel und sämtliche Unterseiten der Webseite als Wissen zur Verfügung stellen.

  • Du willst eine Marktrecherche machen und alle Produkte deiner Amazon-Konkurrenten samt Preis und Bewertung in eine Liste speichern und analysieren.

  • Du willst die Bewertungen deines Unternehmens oder Konkurrenten von Trust Pilot runterziehen und mit AI analysieren.

Und um das nicht manuell machen zu müssen, nutzt man dafür einen Webscraper. Das kann allerdings schnell technisch und aufwändig sein.

Bis jetzt. Denn dank Firecrawl /extract beschreibst du einfach, was du machen willst und Firecrawl scraped dir die Daten.

So funktioniert es:

Wir wollten einmal die Titel unserer einzelnen Newsletter und das jeweilige Veröffentlichungsdatum von unserer Webseite scrapen.

Dazu erstellen wir uns einen Account bei Firecrawl.

Im Playground gehen wir dann auf Extract (/extract) Beta:

Hier geben wir einfach nur ein, was wir machen wollen, also das Datum und den Titel der Posts von unserer Website erfassen.

Firecrawl erstellt uns dann automatisch ein Schema und läuft los, um die Daten einzusammeln.

Wir wollten ja eigentlich nur die ersten 12, aber Firecrawl hat einfach alle Posts gezogen.

Du kannst das formatierte Ergebnis dann direkt kopieren und z. B. bei ChatGPT eine Tabelle daraus erstellen lassen:

Das mal als kleines Intro, wir sind wirklich begeistert. Es funktioniert deutlich einfacher, als alle anderen Tools, die wir bislang genutzt haben.

Wie gesagt arbeiten wir an einem großen Scraping Deep-Dive, der bald für alle Premium Mitglieder kommt.

P.S. Für alle Automatisierer: Firecrawl ist natürlich auch per API verfügbar und hat sogar eine direkte No-Code Anbindung an Zapier.

💭 ChatGPT Canvas bekommt großartiges Update

Nach dem ganzen DeepSeek Talk, wollen wir die Ausgabe mit einem coolen ChatGPT Update beenden. (Nein, nichts zum Operator - das kannst du hier nachlesen).

Das Canvas Feature in ChatGPT hat nun EEEENDLICH auch die Möglichkeit, das o1 Modell zu nutzen (oder umgekehrt: o1 kann nun Canvas).

Damit kannst du dir deinen Code vernünftig in einer Live-Preview anzeigen lassen.

Ganz ehrlich: ChatGPT ist nach wie vor unsere meistgenutzte AI-App. Das Team shipped ja auch fleissig neue Features.

Wir wollten das gleich mal im Praxiseinsatz testen.

Use Case: Wie immer zum Jahresanfang regt sich der deutsche Teil der AInauten über die Vorabpauschale (Besteuerung von Fonds & ETFs) auf.

Hier beweist ChatGPT auch seinen guten Humor und hilft dabei, das alles zu verkraften:

Und hey, die CIA hat alle unsere Daten eh schon seit Jahren. Daher schicken wir weiter in die USA, als zu viel nach China. 😉 

Geschafft! Versprochen. Bald wieder mehr Praxis, weniger News. Gerade ist einfach so viel passiert. Wir arbeiten aber bereits an großartigen Deep Dives usw.

Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten

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