Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters!

Heute müssen wir kurz zwei Newsthemen aufarbeiten: Super Bowl und ein extrem beeindruckendes neues Video-Modell.

Aber auch aus der Praxis ist etwas dabei. Nämlich ein neues Perplexity Feature, das automatisch mehrere AI-Modelle an deinen Themen arbeiten lässt, um damit extrem gute Ergebnisse zu bekommen.

Das haben wir heute für dich im Gepäck:

Los geht’s!

Eigentlich schreiben wir eher ungern über reine Mainstream-News-Themen. Lieber Praxis als Hype. Aber was dieses Jahr beim Super Bowl los war, bringt uns zum Nachdenken. Also, kurz reinschauen.

15 von 66 Werbespots waren AI-Companies. Das ist fast jeder Vierte (alle Ads hier).

Anthropic, OpenAI, Google, Amazon, Meta, alle waren da. Dazu Startups wie Genspark, Ramp und Wix. Sogar die Wodka-Marke SVEDKA hat einen komplett AI-generierten Spot gebracht.

30 Sekunden Sendezeit, Kosten ca. $10 Millionen.

AI ist endgültig im Mainstream angekommen. Wir freuen uns ja grundsätzlich darüber, wenn so viele Menschen wie möglich AI nutzen, aber...

Vor vier Jahren, 2022, war es das Thema Crypto. FTX, Crypto.com, Coinbase, eToro. Alle im Super Bowl. Matt Damon predigte uns: "Fortune favors the brave!"

Neun Monate später: FTX kollabiert. $32 Milliarden Bewertung. Weg.

Die Parallelen sind schwer zu ignorieren: Eine schnell wachsende Tech-Industrie. Milliarden an VC-Geld. Aggressive Mainstream-Offensive.

Natürlich passt der Vergleich nicht ganz. Viele AI-Konzerne können sich den Spaß ohne Probleme leisten. Und AI bringt auch einen echten praktischen Mehrwert.

Aber alle werden nicht durchkommen. Vor allem, wenn man sich diesen einen Spot anschaut…

Kris Marszalek, CEO von Crypto.com (ja, der mit Matt Damon), hat die Domain AI.com gekauft.

Für $70 Millionen. Bezahlt hat er … in Crypto, natürlich.

Und bevor wirklich ein Produkt da ist, wird erstmal ein Super Bowl Spot gemacht.
Das ai.com Versprechen: "Personal AI Agents für alle."

So richtig versteht man es nicht. Aber aktuell sieht es nach einem Openclaw-Wrapper für alle aus.

Was passierte beim Launch? Die Website ist gecrasht. Auch Klassiker.

Hier ist der Unterschied zwischen AI 2026 und Crypto 2022:

AI hat echte Use Cases. Echten Revenue. Hunderte Millionen aktive Nutzer. Die Technologie verändert bereits, wie Menschen arbeiten.

Das heißt nicht, dass es keine Übertreibungen gibt. Manche AI-Companies verbrennen Geld in historischem Ausmaß. Nicht alles, was "AI" im Namen trägt, wird überleben.

Aber unserer Meinung nach ist AI nicht Crypto. Es ist kein reines Spekulationsobjekt.

Der Super Bowl war ein Reminder, in beide Richtungen.

Ja, AI ist real. Und gekommen, um zu bleiben.

Aber wenn 23% aller Super Bowl Ads aus einer einzigen Branche kommen, wenn Domains für $70 Millionen den Besitzer wechseln, wenn Websites crashen, bevor das Produkt existiert... dann ist auch viel heiße Luft dabei.

Bleibt skeptisch. Nutzt die Tools, die funktionieren. Ignoriert den Hype. Baut Workflows, die für euch funktionieren!

Und wenn jemand $70 Millionen für zwei Buchstaben ausgibt: Nicht sofort blind anmelden und die Kreditkartendaten eingeben.

P.S.: Hier noch ein cooler Satire-Thread, der das Ganze gut beschreibt. 😉

Wir haben ja schon oft darüber geschrieben, dass wir es oft gut finden, nicht nur ein AI-Modell zu fragen.

Unser Lieblingstrick war bisher der OpenRouter-Chat. Gleiche Frage an Claude, GPT und Gemini schicken, Antworten vergleichen, selbst entscheiden.

Funktioniert. Aber du chattest mit den Modellen einzeln. Richtig spannend wird es, wenn ein weiteres AI-Modell die Antworten der anderen Modelle bewertet.

Jetzt gibt es diesen Workflow endlich als Feature!

Perplexity hat die Tage das Model Council vorgestellt. Und es ist genau das, was wir uns gewünscht haben.

So funktioniert es:

Es gibt viele praktische Use Cases - und das Geniale dabei: Du siehst sofort, ob du der Antwort vertrauen kannst.

Stimmen alle drei überein? Go.

Gibt's Widersprüche? Dann weißt du, wo du tiefer graben solltest.

Jedes AI-Modell hat blinde Flecken. Eines halluziniert bei Mathe, das andere bei aktuellen Events, das dritte bei Code-Syntax.

MIT-Forscher haben das getestet: Bei Rechenaufgaben lag ein einzelnes Modell bei ~70% Accuracy. Mit drei Modellen, die debattieren? 95%.

Das ist kein kleiner Unterschied. Das ist der Unterschied zwischen "nützlich" und "verlässlich".

Die Idee von LLM-Councils ist nicht neu. Perplexity hat es nur für Endnutzer super schön umgesetzt.

Wer technisch versierter ist, kann sich einmal die Lösung von Andrej Karpathy (Ex-Tesla AI Director, OpenAI usw.) anschauen, die er an einem Wochenende gebaut hat: LLM Council

Ein paar hundert Zeilen Python, das GPT, Claude, Gemini und Grok gegeneinander antreten lässt.

Sein Fazit nach den Tests: "Quite often, the models are surprisingly willing to select another LLM's response as superior to their own."

Spannend: Die Modelle haben GPT-5.1 als "am besten" gewählt. Karpathy selbst fand GPT zu wortreich und bevorzugte Gemini. Die Maschinen sind sich also auch nicht immer einig - und manchmal liegt der Mensch richtiger.

Multi-Model ist nicht für jeden Prompt nötig. Aber für diese Use Cases ist es Gold wert:

Option 1: Perplexity Model Council
Für Max-Subscriber bereits verfügbar. Web jetzt, Mobile bald.
→ perplexity.ai

Option 2: OpenRouter Chat (kostenlos starten)
Manueller, aber flexibler. Du wählst die Modelle selbst.
→ openrouter.ai/chat

Option 3: Selbst bauen
Karpathy's Code ist Open Source. Für Techies.
→ GitHub

Multi-Model ist kein Hype. Es ist wirklich nützlich.

Wir nutzen es immer wieder für alles, wo es wirklich kritisch ist. Der Aufwand ist minimal, der Gewinn an Verlässlichkeit enorm.

Probier es aus: Nimm deine nächste wichtige Frage und stell sie drei Modellen. Du wirst überrascht sein, wie oft sie sich widersprechen und wie viel klarer du danach siehst.

Es gibt wieder spannende Updates in Sachen AI-Video. Diese Meldung ist vor allem für alle E-Commerce-AINAUTEN und alle, die mit UGC Content arbeiten, interessant.

ByteDance (der Konzern hinter TikTok) hat wieder etwas released, das man auf dem Schirm haben sollte. Es ist das neue Video-Modell Seedance 2.0 - gerade in der Beta herausgekommen. Die ersten Tests sehen verdammt gut aus!

ByteDance ist TikTok. Die haben schon Zugang zu ein oder zwei UGC-Videos, um das Modell zu trainieren. Und genau das hat man schon bei den Vorgängerversionen gemerkt.

Sensationelle Ergebnisse bei UGC Content.

Natürlich ist das Modell auch außerhalb von UGC extrem mächtig, wie das Nike-Video von oben zeigt, oder dieses hier:

Das Modell kann:

Der Sweet Spot laut ersten Tests: UGC-style Explainer und Ads. Die Ergebnisse landen in der "authentisch, aber watchable"-Zone. Sauberer als echte Handy-Aufnahmen, aber nicht overproduced.

Leider kannst du es aktuell nur in China auf der Bytedance Plattform Jimeng AI nutzen.

Aber: Ende Februar (man munkelt 24.02.) soll es auf weiteren Plattformen kommen - und wir gehen davon aus, dass es dann auch bei den API-Anbietern zu finden sein wird.

Es gibt etwas, dessen du dir bewusst sein musst: Chinesisches Modell = viele chinesische Trainingsdaten.

Wenn es so ist wie bei den Vorgängermodellen, bedeutet das: Ohne präzises Prompting werden deine UGC-Darsteller asiatisch aussehen.

Kein Bug, sondern Trainingsbias. Für den deutschen/europäischen Markt musst du also explizit prompten.

Das Model sieht krass beeindruckend aus. Besonders im Bereich UGC-Content könnte das ein weiterer Game Changer werden. Wir werden es testen, sobald verfügbar, und natürlich berichten.

Bis dahin: Merk dir den Namen. Seedance 2.0. Und schau dir hier noch ein paar beeindruckende Beispiele an.

Geschafft! Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten