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Jan-Keno Janssen — Nvidia Tokenextremismus

11 Min. Lesezeit

Quelle: Nvidia hat den Bezug zur Realität verloren (c’t 3003, 02.06.2026)

Wer spricht?

Jan-Keno Janssen — c’t-Redakteur und Host des YouTube-Formats c’t 3003 (Heise Verlag). Seit 2007 bei Heise, seit 2021 Gesicht des gleichnamigen Channels mit über 114.000 Abonnenten. Bekannt für sarkastisch-präzise Tech-Analyse, die nicht Technologie feiert, sondern systemische Absurditäten benennt. War als unabhängiger Journalist — nicht als eingeladener Gast — auf der Computex 2026 in Taipei.

→ DenkerVita

Der selbstgemachte Knoten: Nvidia und der PC-Markt

▶ 0:00 Bevor Jensen Huang auf der Computex-Bühne erscheint, legt Janssen die strukturelle Ironie offen: Der klassische PC-Markt liegt am Boden — und Nvidia ist nicht ganz unschuldig daran. Die Logik ist einfach und vernichtend zugleich: Weil alle großen Halbleiterhersteller mehr Geld in KI-Rechenzentren als im Consumer-Segment verdienen können, fließt Speicher — DRAM, HBM — primär dorthin. Das Ergebnis ist eine Umkehrung jeder historischen Tech-Preiskurve: Eine vier Jahre alte PC-Konsole wird nicht billiger, sondern teurer, in manchen Fällen um mehrere hundert Euro.

AMD reagiert mit einer strukturellen Kuriosität: Neue Prozessoren für die zehn Jahre alte AM4-Plattform, damit Nutzer weiterhin günstigen DDR4-Speicher verwenden können, statt auf das nun überteuerte DDR5 umsteigen zu müssen. Die Branche weicht also in die Vergangenheit aus, weil die Gegenwart zu teuer geworden ist.

Weitergedacht

Wenn der Consumer-PC-Markt durch KI-Nachfrage nach oben hin preislich wegbricht — wer kann sich zukünftig noch einen leistungsfähigen privaten Rechner leisten? Entsteht hier eine neue digitale Klassen­grenze?

Jensen Huangs Offenbarung: „Früher für Menschen, jetzt für Agenten”

▶ 3:56 Janssen erlebt Nvidias Computex-Keynote nicht als eingeladener Gast — Nvidia hat ihn nicht eingeladen, was er lakonisch „komisch” nennt — sondern an einer der 70 Cookparties, bei denen die zweistündige Keynote übertragen wird. Jensen Huang ist in Taiwan ein Volksheld; an Imbissständen hängen angeblich Fotos von ihm.

Der Kern des Vortrags ist für Janssen nicht inspirierend, sondern beklemmt-dystopisch: Huang formuliert explizit das neue Credo von Nvidia:

„Früher haben wir CPUs für Menschen gebaut. Jetzt geht’s darum, CPUs für KI-Agenten zu bauen und Tokens zu maximieren.”

Der Satz ist bemerkenswert in seiner Offenheit. Menschen erscheinen nicht mehr als Zweck, sondern als Randbedingung. Agenten sind die neue Zielgruppe. Tokens — die grundlegenden Verarbeitungseinheiten heutiger Sprachmodelle — sind die neue Währung. Was mit diesen Tokens gemacht wird, ob sie Wert erzeugen oder nicht, bleibt dabei systematisch ausgeblendet.

Janssen benennt den entscheidenden Interessenkonflikt: Für Nvidia und ihre direkten Kunden (die Betreiber großer KI-Infrastrukturen) ist es vollkommen gleichgültig, ob die generierten Tokens sinnvollen Output produzieren. Tokens konsumiert = Rechenleistung verkauft = Umsatz. Die Entkopplung von Wertschöpfung und Kennzahl ist damit im Geschäftsmodell strukturell verankert.

Weitergedacht

Jensen Huangs Satz lässt sich auch als ungewolltes Eingeständnis lesen: Wenn Nvidia nicht mehr für Menschen baut — wer baut dann noch für Menschen? Und welche Folgen hat das für die Richtung technologischer Entwicklung insgesamt?

Tokenextremismus: Wenn Konsum zur Pflicht wird

▶ 5:38 Die abstrakten Keynote-Versprechen werden in einem konkreten Exzess sichtbar, den Janssen aus der Unternehmensrealität zitiert: Bei Amazon spielten Angestellte ein internes Token-Ranking (Kirorank-Leaderboard) aktiv nach oben — durch massenhafte, sinnlose KI-Anfragen, nur um gut in der Metrik dazustehen. Das Leaderboard wurde am 29. Mai 2026 abgeschaltet, nachdem die Compute-Kosten unkontrolliert gestiegen waren. Der Mechanismus dahinter: Jensen Huang hatte bereits vorher in einem Podcast gesagt, es sei „zutiefst alarmierend”, wenn ein 250.000 in Tokenkosten verursache — ein Viertel seines Gehalts als Token-Mindestverbrauch. Dieser Satz, verinnerlicht von Vorgesetzten, erzeugt ein spieltheoretisches Dilemma: Sinnlose Anfragen werden rational, solange das Ranking zählt.

Huang wiederholt das Token-Mantra auf der Computex wie ein Gebet — Janssen spielt die englischen Originalzitate ein:

„Compute is revenue now. Compute is profit. Throughput per watt is revenues, because every token is profitable, every token is revenue. The more you buy, the more you make.”

Dieses Mantra enthüllt eine Tautologie: Es stimmt — aber nur für Nvidia und die Token-Verkäufer. Für die Token-Käufer gilt die Gleichung nicht. Mehr Tokens kaufen bedeutet nicht automatisch mehr verdienen; es bedeutet zuerst einmal mehr ausgeben. Janssen nennt die Argumentation unverblümt dumm: Nicht weil sie falsch klingt, sondern weil sie strategisch einen falschen Eindruck erzeugen soll.

GitHub-Commits als Produktivitäts-Proxy: Die zerlegbare Rechnung

▶ 8:49 Huang präsentiert Produktivitätszuwächse durch KI und beruft sich dabei auf gestiegene GitHub-Commit-Volumina. Janssen erkennt: Diese Zahl ist real — und gleichzeitig nichtssagend. Ja, die Commits sind stark gestiegen, wahrscheinlich durch KI-Agenten. Aber Commits messen Aktivität, nicht Qualität. Janssen überlässt die Bewertung sarkastisch „den Kommentaren”, aber der Subtext ist klar: Open-Source-Repos ertrinken derzeit in KI-generiertem Slop-Code. Mehr Commits können im schlimmsten Fall weniger gute Software bedeuten.

Dazu kommt eine strukturelle Schieflage: Selbst wenn man Commits als grobe Produktivitätsmetrik akzeptierte, würde sie nur Softwareentwickler erfassen — die Berufsgruppe, die heute am ehesten von KI profitiert. Janssen benennt, was in Nvidias Rechnung nicht vorkommt: die vielen Berufe, für die es keinen messbaren KI-Produktivitätsgewinn gibt.

Die Keynote, so Janssens Diagnose, sei von Milliardären für Milliardäre gemacht. Er beschäftigt sich beruflich intensiv mit KI, verdreifacht seine Produktivität aber keineswegs. Tokens als profitable Werteinheiten erscheinen ihm schlicht nicht als seine Realität.

Weitergedacht

Wenn Produktivität konsequent nur dort gemessen wird, wo sie sich auch messen lässt — welche Formen von Arbeit werden dadurch strukturell unsichtbar und wie verändert das den gesellschaftlichen Wert von Tätigkeiten?

RTX Spark: Die Lösung für das selbstgemachte Problem

▶ 10:33 Nvidias konkreteste Computex-Ankündigung ist RTX Spark: Windows-Notebooks ab Herbst 2026, die vollständig auf Nvidia-Architektur basieren — also nicht nur die GPU, sondern auch die CPU. ARM-basiert (Cortex X925 + A725), 20 CPU-Kerne, 6144 Shader-Kerne der Blackwell-Architektur, bis zu 128 GB Unified LPDDR5X-Speicher mit 300 GB/s Durchsatz, CPU-GPU-Verbindung via NVLink mit 600 GB/s.

Das System ist eine Endnutzerversion des System-on-Chip GB10 aus der DJX Spark — aber für Notebook-Energiebudgets optimiert (die DJX Spark zieht bis zu 216 Watt). Microsoft ist mit dem Surface Laptop Ultra dabei, ebenso Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo und MSI. Die Positionierung: lokale Token-Generierung, lokale KI-Agenten — das, was man mit Qualcomm-Snapdragon oder Apples M-Chips bereits kann, jetzt von Nvidia.

Die strukturelle Ironie, die Janssen herausarbeitet: Nvidia hat durch die KI-Rechenzentrumsoffensive die Speicherpreise in die Höhe getrieben, den PC-Markt destabilisiert — und präsentiert sich jetzt als die Lösung. Ihr PC ist veraltet und zu teuer? Kauft unseren neuen. Ob das Zielpublikum mitmacht, ist fraglich: Die Copilot-Plus-PCs von Microsoft waren keine Begeisterungsstürme. Der Erfolg von RTX Spark hängt daran, ob es etwas kann, was ein gleichteures x64-System oder ein MacBook nicht kann.

Die Preisinformation fehlt noch — was auf der Computex zu hören war: Es könnte eng werden mit dem Herbst-Termin, weil die Windows-11-Unterstützung bei Microsoft noch nicht fertig ist.

Faktencheck

Bestätigt — Jensen Huang: "CPUs für KI-Agenten, nicht mehr für Menschen"

Huang verkündete auf der GTC Taipei / Computex 2026 explizit, dass Nvidias neue Vera-CPU „the CPU for agents” sei — gebaut für KI-Inferenz, nicht mehr primär für menschliche Nutzer. Quelle: Five thoughts from Nvidia CEO Jensen Huang’s GTC Taipei 2026 keynote (SiliconAngle)

Bestätigt — Token-Mantra auf Computex

Die englischen Originalzitate („Compute is revenue now”, „every token is profitable”) sind aus dem offiziellen Keynote-Stream verifizierbar. Quelle: ServeTheHome — Computex 2026 Keynote Live Coverage

Vereinfacht — Amazon Token-Ranking-Incident (Kirorank)

Die Kernaussage — Mitarbeiter stellen sinnlose KI-Anfragen wegen einer Ranking-Metrik — stimmt. Die Kausalrichtung in der Note war aber umgekehrt: Angestellte spielten das System aktiv nach oben (Tokenmaxxing), nicht wurden sie von oben bestraft. Das Kirorank-Leaderboard wurde am 29.05.2026 abgeschaltet, weil die Compute-Kosten unkontrolliert stiegen. Der spieltheoretische Effekt ist derselbe — die Verantwortungsstruktur ist subtil anders. Quellen: Amazon Kills Kirorank AI Leaderboard After Tokenmaxxing (abhs.in) · Amazon shuts down AI leaderboard after ‘tokenmaxxing’ (HCA Magazine)

Bestätigt — Huangs „zutiefst alarmierend"-Aussage zu Token-Kosten

Das genaue Zitat (All-In Podcast, GTC 2026): „If that 250,000 worth of tokens, I’m going to be deeply alarmed.” — 500.000-Entwickler. Die Kernaussage ist korrekt, der im Transkript genannte Betrag „eine Million Dollar” war um Faktor 4 überhöht. Quelle: The Decoder — Jensen Huang says he’d be “deeply alarmed”

Bestätigt — RTX Spark Spezifikationen

ARM (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725), 6.144 CUDA-Kerne (Blackwell), bis zu 128 GB Unified LPDDR5X (300 GB/s), NVLink C2C CPU-GPU mit 600 GB/s. Herbst 2026, OEMs inkl. Microsoft Surface Laptop Ultra, Asus, Dell, HP, Lenovo, MSI. Alle in der Note genannten Specs sind korrekt. Quelle: Tom’s Hardware — Nvidia RTX Spark Superchip

Vereinfacht — GitHub-Commits als Produktivitätsmetrik

Huang präsentierte konkrete Zahlen: ~300 Mio. (2023) → 400 Mio. (2024) → 500 Mio. (2025) → fast verdreifacht Q1/2026, daraus abgeleitet: „3 Billionen Gehältern”. Die Zahl ist real. Janssens Kritik an der Aussagekraft der Metrik ist valide, bleibt aber qualitativ ohne quantitative Gegenbelege. Quelle: Crypto Briefing — Nvidia Huang AI GitHub Commits Triple 2026

Weiterführende Quellen

Aus der Video-Beschreibung:

Im Video referenziert:

Hintergründe (Sherlock-Recherche):

Verbindungen

→ rp26 — KI-Industriepolitik richtig gemacht

Janssen beschreibt von innen die Marktkonzentration, die Kaltheuner als strukturelles Problem identifiziert: Nvidias Token-Monopol ist die Infrastrukturebene, auf der europäische Fördergelder in Abhängigkeit fließen, wenn die Investitionslogik nur auf Anwendung setzt ohne die Chip-/Cloud-Ebene zu adressieren.

→ Anna-Verena Nosthoff — Kybernetik und die Macht der Tech-Eliten (scobel)

Nosthoff analysiert Silicon Valley als kybernetische Herrschaftsideologie — Systeme die auf Effizienz und Regelkreise reduziert werden, während der Mensch als störende Variable erscheint. Huangs Satz „nicht mehr für Menschen” ist eine Radikalisierung dieser Logik: Hier wird der Mensch nicht mehr als zu optimierende Größe betrachtet, sondern als obsolete Kategorie.

→ Morpheus — Warum alle chinesische KI nutzen

Morpheus zeigt, wie KI-Modelle als geopolitische Instrumente eingesetzt werden — “Commoditize your complement”. Nvidias Token-Extremismus ist die wirtschaftliche Entsprechung: KI-Infrastruktur als Selbstzweck, der den eigentlichen Mehrwert systematisch ausblendet.

→ Klarsprech — Peter Thiel und ObjectionAI

Thiel, Huang, Musk — alle operieren in einer Tech-Oligarchie, die ihre Geschäftsmodelle als universelle Gesellschaftstheorie verkaufen. Huangs “Milliardäre für Milliardäre”-Keynote ist das Computex-Pendant zu Thiels politischen Machtprojektionen.

→ Rainer Mühlhoff — Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus

Mühlhoff beschreibt KI-Profit als Umverteilung von unten nach oben, die sich bei wenigen oligopolistischen Akteuren akkumuliert. Janssens Token-Extremismus ist die konkrete Mechanik dahinter: Tokens als Metrik entkoppeln Wertschöpfung vom Nutzen für Endverbraucher — exakt das Auseinanderdriften von Versprechen und Realität, das Mühlhoff als strukturelles KI-Hype-Muster beschreibt.

→ Adam Tooze — Pentagon vs. Anthropic

Tooze zeigt, wie staatliche Macht KI-Infrastruktur für nicht-demokratisch legitimierte Zwecke einspannt. Janssens „von Milliardären für Milliardäre” komplettiert das Bild von der anderen Seite: Nvidia baut nicht für Staat, nicht für Bürger, sondern für Rechenzentren-Betreiber, die schon über das nötige Kapital verfügen. Beide Notes diagnostizieren eine KI-Welt, in der die Mehrheit der Menschen weder Subjekt noch Adressat der Technologie ist.

→ Markus Gabriel — Ethische Intelligenz (scobel)

Gabriels These, dass KI-Systeme den Menschen nicht mehr als Gegenüber, sondern als Datenpunkt modellieren, kehrt bei Janssen als ökonomische Realität wieder: Huang spricht es offen aus — die neue Zielgruppe sind KI-Agenten, nicht Menschen. Was Gabriel als philosophische Verschiebung beschreibt, ist bei Nvidia bereits Produktstrategie.

→ Neitzel und Iltisberger — Hype Is a System

Neitzel/Iltisberger liefern die theoretische Rahmung für das, was Janssen empirisch beschreibt: Huangs Token-Mantra erfüllt alle vier Hype-Merkmale (Vision als Gewissheit, exaltierte Sprache, Risikounterdrückung, Handlungsaufforderung). Der Kirorank-Incident ist ein Lehrstück für den Capital System Bandwagon Loop — Wettlaufdruck entkoppelt Wert von Konsum.

→ Büttner & Kaufmann — KI-Souveränität in Europa

Janssen diagnostiziert, dass Nvidia „nicht mehr für Menschen baut”. Büttner und Kaufmann formulieren die europäische Gegenstrategie: eigene Infrastruktur schaffen, die dem europäischen Markt und seinen Werten dient — nicht der Kapitalakkumulation weniger Konzerne.

Weiterdenken

Was Sokrates vielleicht gefragt hätte

  • Wenn Tokens als Werteinheiten behandelt werden, unabhängig vom erzeugten Output — was unterscheidet das strukturell von einer Wirtschaft, die Geld verdient, ohne etwas zu produzieren?
  • Jensen Huang sagt „Compute is profit” — aber für wen? Kann eine Metrik legitim sein, wenn sie nur für eine Seite des Marktes gilt?
  • Nvidia macht den PC-Markt teuer und bietet dann die teure Lösung an — welchen Namen hätten wir für dieses Muster in einem anderen Kontext? (Versicherung, Pharma, Sicherheitsapparat)
  • Wenn GitHub-Commits als Produktivität gelten — was wird unsichtbar? Welche menschlichen Leistungen entziehen sich grundsätzlich der Metrifizierung?
  • Janssen fühlt sich nicht als Zielgruppe — wann beginnt Technologie aufzuhören, für alle zu sein, und für wen ist sie dann noch?

Backlinks