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Das Zeitalter der "Mega-Firmen" - von Dwarkesh Patel

Dwarkesh Patel, geboren 2000 in Indien und heute im kalifornischen Bay Area ansässig, betreibt seit 2021 den „Dwarkesh Podcast“, der mit zehntausenden Abonnentinnen und Abonnenten als eines der tiefgründigsten KI‑Interviewformate gilt; Gäste wie Jeff Bezos und Mark Zuckerberg loben seine minutiöse Vorbereitung (Time, Dwarkesh).

Sein jüngstes Projekt ist ein zwölfminütiger YouTube‑Essay, der am 10. April 2025 erschien. Regisseur Peter Salaba setzte dabei ausschließlich Googles Videogenerator Veo V2 ein; kein Frame wurde gefilmt, sämtliche Sequenzen – ob fotorealistische Schauspieler oder Stop‑Motion‑Ameisenkolonie – entstanden in wenigen GPU‑Stunden. Google finanzierte die Produktion nachträglich über die Gemini‑Plattform .




Im Text zum Video formuliert Patel eine Vision, die er als „fundamental transformational“ bezeichnet: Wenn Arbeitskraft digital wird, lassen sich fähige Agenten beliebig kopieren. Kapital wandelt sich in Rechenleistung, Rechenleistung in Arbeitskraft; aus Billionen Dollar Investitionsvolumen werden die Gigawatt, Chips und Datenzentren, die es braucht, um Populationen von Milliarden digitaler Beschäftigter zu versorgen . Damit entfällt der Engpass „Talent“. Einmal trainierte Weltklasse‑Ingenieurs‑ oder Forscher‑Agenten kosten in der Marginalkopie nur noch Cents; Wissen und implizite Erfahrung übertragen sich latenzfrei zwischen Instanzen.


Als organisatorisches Leitmotiv stellt Patel „Mega Steve“ vor: eine zentrale AGI, die permanent spezialisierte Teilmodelle ausspawnt, deren Lernergebnisse reabsorbiert und so ein nahezu allwissendes Konzern‑Gehirn bildet. Patel kalkuliert, dass ein Unternehmen wie Apple ohne Zögern jährlich rund 100 Milliarden US‑Dollar für die Inferenz dieses CEO‑Modells ausgeben würde, wenn dadurch Millionen subjektiver Stunden strategischer Planung, Code‑Audits und Szenariosimulationen entstehen . Die klassische Hierarchie löst sich damit auf; Unternehmen erreichen Populationsgrößen, die bislang nur Nationalstaaten vorbehalten sind, während jede Kopie exakt das „tacit knowledge“ der anderen erbt. 


Die Folgen skizziert Patel nüchtern: Erstens verschiebt sich Knappheit vom menschlichen Können zur Strom‑ und Chipversorgung – wer mehr Gigawatt einspeist, skaliert mehr Intelligenz. 


Zweitens entsteht eine evolvierbare Firmenlandschaft, in der erfolgreiche Organisations‑Genome sich mit Softwaregeschwindigkeit verbreiten und erfolglose rasch verschwinden; Patel vergleicht die Distanz zwischen heutigen Unternehmen und vollautomatisierten „Mega‑Firmen“ mit dem Sprung von Prokaryoten zu Eukaryoten vor drei Milliarden Jahren.


Drittens droht Marktmachtkonzentration: Ein einziger Konzern könnte, gestützt auf internes Planen mit perfektem Informationsfluss, alle Wettbewerber überflügeln, bis externe Preissignale nicht mehr greifen. Patel sieht hier zwar weiter Bedarf an regulatorischen oder marktbasierten Korrektiven, räumt aber ein, dass unklar sei, welche Instanz dafür gewaltig genug wäre .

Bleibt die Conclusio, die Patel selbst in einem Satz verdichtet: Führung wird zur Rechenoperation, Talent zum S3‑Bucket, Unternehmenskultur zum Git‑Commit. Sollte diese Zukunft Wirklichkeit werden, erlebt die Welt den größten Strukturbruch seit der Sesshaftwerdung – und wer als Erster genug Gigawatt auf den Zähler bringt, schreibt die nächste Wirtschaftsgeschichte. 



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