Jeff Dean tritt zurück, muss noch in der Nacht posten: Der Superstar der Arbeit von über 10 Jahren. Ein großer Teil meiner Architektur-Ideen stammt von Jeff Dean. Jede seiner technischen Arbeiten hat er sorgfältig gelesen. Jeff kann man als einen Wegbereiter der Internettechnologien bezeichnen (verteilte Rechenframeworks, Big-Data-Rechenframeworks, KI usw.).
Jeff ist seit 1999 bei Google. Viele wichtige Kernarchitekturen und Technologien von Google stammen von Jeff. Im Bereich der grundlegenden Internet-Technologien und der KI-Basisinfrastruktur ist er der produktivste Wissenschaftler in Sachen Engineering-Ergebnis – ohne Ausnahme. Deshalb hat sein Weggang den Kurs von Google unmittelbar um 7 % fallen lassen.
Nach seinem Rücktritt wird Jeff ein KI-Unternehmen gründen, das sich auf wissenschaftliche Entdeckungen konzentriert: Discovery Loop. Du kannst es als die vertikale Version von Claude Code und „Lobster“ betrachten (wir können „Lobster“ als Agent Loop ansehen). Nur dass dieser Agent auf wissenschaftliche Entdeckungen spezialisiert ist (durch KI-eigenständiges Denken und Planen die Automatisierung der Forschungs- und Entwicklungs-Erkundung erreichen, um die Effizienz grundlegender wissenschaftlicher Entdeckungen zu beschleunigen).
Zuvor wurde ich immer wieder gefragt, welche Startup-Chancen es im KI-Bereich „on-device“ gibt. Ich war stets der Ansicht: Im Moment haben alle allgemeinen Agenten und deren Tools, die Büroarbeit unterstützen, wenig Sinn (einerseits werden manche Fähigkeiten in der nachgelagerten Trainingsphase direkt in die großen Sprachmodelle eingebettet, andererseits ist der KI-Pfad grundsätzlich Substitution von Menschen – während ein Geschäftsmodell für Agenten, die Menschen lediglich assistieren, direkt widerlegt ist). Chancen für Startups „on-device“ dürften daher diese Eigenschaften haben: Hardware + Modell kombinieren und dann tief in einen vertikalen Bereich einer bestimmten Wertschöpfungskette eintauchen – zum Beispiel Coding (Coding Agent Loop), Jeffs spezialisierte Discovery Loop für wissenschaftliche Entdeckungen oder Embodied Intelligence (Tesla Optimus-Roboter).
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Jeff ist seit 1999 bei Google. Viele wichtige Kernarchitekturen und Technologien von Google stammen von Jeff. Im Bereich der grundlegenden Internet-Technologien und der KI-Basisinfrastruktur ist er der produktivste Wissenschaftler in Sachen Engineering-Ergebnis – ohne Ausnahme. Deshalb hat sein Weggang den Kurs von Google unmittelbar um 7 % fallen lassen.
Nach seinem Rücktritt wird Jeff ein KI-Unternehmen gründen, das sich auf wissenschaftliche Entdeckungen konzentriert: Discovery Loop. Du kannst es als die vertikale Version von Claude Code und „Lobster“ betrachten (wir können „Lobster“ als Agent Loop ansehen). Nur dass dieser Agent auf wissenschaftliche Entdeckungen spezialisiert ist (durch KI-eigenständiges Denken und Planen die Automatisierung der Forschungs- und Entwicklungs-Erkundung erreichen, um die Effizienz grundlegender wissenschaftlicher Entdeckungen zu beschleunigen).
Zuvor wurde ich immer wieder gefragt, welche Startup-Chancen es im KI-Bereich „on-device“ gibt. Ich war stets der Ansicht: Im Moment haben alle allgemeinen Agenten und deren Tools, die Büroarbeit unterstützen, wenig Sinn (einerseits werden manche Fähigkeiten in der nachgelagerten Trainingsphase direkt in die großen Sprachmodelle eingebettet, andererseits ist der KI-Pfad grundsätzlich Substitution von Menschen – während ein Geschäftsmodell für Agenten, die Menschen lediglich assistieren, direkt widerlegt ist). Chancen für Startups „on-device“ dürften daher diese Eigenschaften haben: Hardware + Modell kombinieren und dann tief in einen vertikalen Bereich einer bestimmten Wertschöpfungskette eintauchen – zum Beispiel Coding (Coding Agent Loop), Jeffs spezialisierte Discovery Loop für wissenschaftliche Entdeckungen oder Embodied Intelligence (Tesla Optimus-Roboter).
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