03.07.2020

Warum die Reichen immer reicher werden

Umverteilung von unten nach oben: Um zu verstehen, wie wir hier gelandet sind, muss man das Geldsystem durchleuchten.
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Die Reichen werden immer reicher
Es ist schon länger bekannt, warum die Reichen immer reicher werden. (c) Georg Schober / Adobe Stock / sonyachny

Irgendwas stimmt nicht, oder? Die gesellschaftliche Erregung wächst, die Zahl der Proteste nimmt zu, die Populisten gewinnen überall an Boden. Jetzt auch noch Corona. Wieder Krise. Terror, Finanzkrise, Klimawandel – jetzt die Pandemie. Und über allem die Frage: Warum sind manche ultrareich und andere bitterarm? Warum wächst das Vermögen einer kleinen Schicht schneller als das aller anderen? Es gibt eine Antwort auf diese Frage, die simpel wirkt, aber gewaltige Implikationen hat. Es geht um Nähe. Um Connections zur Macht und zur Quelle des Geldes.

Was hier geschieht, wissen wir im Grunde seit dem 17. Jahrhundert. Der frühe Ökonom und Geschäftsmann Richard Cantillon hat als erster beobachtet, dass Geld nie neutral in der Wirtschaft verteilt wird – sondern zum Vorteil einiger weniger. Der von ihm beschriebene Cantillon-Effekt gehört zu den wichtigsten Konzepten der Ökonomie, das kaum je besprochen wird.

Das Geld wird nicht gleichmäßig verteilt

Frisches Geld, so Cantillon, geht zuerst an bestimmte Gruppen. An staatsnahe Firmen, Beamte, Banken und politisch begünstigte Gruppen. Sie erhalten rascher Geld und zu günstigeren Konditionen als andere Gruppen. Sie gehen damit einkaufen bevor die Preise steigen. Das geschieht erst danach, weil die Geldmenge gestiegen ist.

Seit 2008 kann man den Effekt an den Börsen beobachten. Der Großteil des billigen Geldes, das die Notenbanken zur Bekämpfung der Finanzkrise in die Märkte gepumpt haben, ist dort geblieben – in den Finanzmärkten. Das führt zu einer so genannten Asset-Inflation. Wer Aktien, Anleihen oder Edelmetalle besitzt, profitiert direkt. Auch andere Sachwerte steigen im Preis: Land, Kunst, Immobilien.

Martin findet einen Klumpen Gold

Ein simpleres Beispiel. Sagen wir, Martin lebt in einem kleinen Dorf mit 100 Einwohnern. Eines Tages geht Martin in den Wald und krabbelt in eine Höhle. Schon als Kind war er fasziniert von Höhlen und Minen. Aber diesmal macht Martin eine Entdeckung. Er findet einen Klumpen pures Gold. “Trifft sich gut”, denkt sich Martin: “Gold ist bei uns im Dorf die gängige Währung. Ich gönne mir was.” Also geht Martin zurück ins Dorf und sofort zum Fahrradhändler. Der verkauft seine Fahrräder zum selben Preis wie gestern und vorgestern, denn die Goldmenge im kleinen Dorf ist bis dato stabil.

Aber Martin legt einen frischen Klumpen hin. Glücklich fährt er mit dem Fahrrad davon. Der Händler nimmt das frische Geld und bringt es auf die Bank. Die verteilt es als Kredit an ihre Kunden. Die Geldmenge ist gestiegen, als Martin den Goldklumpen gefunden hat. Aber erst nachdem er ihn ausgegeben hatte, ist das frische Geld in den Wirtschaftskreislauf des Dorfes gelangt. In den kommenden Tagen werden die Preise überall steigen. Beim Wirt, am Markt und auch beim Fahrradhändler. Aber Martin kann es egal sein, er hat sein Fahrrad – und konnte seinen Wohlstand erhöhen. Absolut – und relativ zu den anderen Bewohnern des Ortes.

Vor 50 Jahren legt Richard Nixon den Turbo ein

Das ist der Cantillon-Effekt. Er gilt immer, aber je stärker das Geldsystem auf die Vergrößerung der Geldmenge angewiesen ist, desto stärker ist er. Im August 1971 hat US-Präsident Richard Nixon die Goldbindung des Dollars aufgehoben und damit dem ganzen internationalen Währungssystem den Anker entzogen. Das ist fast 50 Jahre her. Das war die große Deregulierung. Was folgte, waren weitere Schritte, die der Ausweitung der Geldmenge dienlich waren.

Keine Frage: Die Zeit seit 1971 hat große Dinge gebracht und gewaltigen Fortschritt. Aber der Preis war hoch. In jeder Krise braucht es immer höhere Geldmengen, um Wachstum zu erzeugen. Das erhöht die Vermögenskonzentration und sorgt für neuen Unmut und sogar Unruhen.

Die Welt ist heute massiv überschuldet

Auch dieser Trend dürfte weiter an Fahrt gewinnen. Warum? Weil die extreme Corona-Reaktion von Staaten und Notenbanken den Cantillon-Effekt nur noch weiter anfeuert. Manche Politiker wissen das und setzten auf Direktzahlungen, um die Masse zu befriedigen. Auch viele Superreiche haben längst begriffen, was passiert – und versuchen durch wohltätige Stiftungen zu helfen.

Die Welt ist überschuldet. Das ist die Kehrseite des Geldsystems, das wir 1971 eingeführt haben. In jeder Krise wird es immer mehr Geld brauchen, um wieder Wachstum zu erreichen. Dieses Wachstum wird immer weniger überzeugend ausfallen. Ironischerweise reagieren viele dann mit Kritik an Wirtschaftswachstum per se. Sie sehen nicht, dass nicht Wachstum das Problem ist, sondern die schuldenbasierte Inflation des Geldsystems, die hinter dem Wachstum steht.

Ist die Lösung das Problem oder das Problem die Lösung?

Wie das ausgeht? Das ist die große Frage. Es gibt im Grunde vier Optionen:

a) Austerität, also Einsparungen

b) Staatsbankrotte oder Schuldenrestrukturierung

c) Notenbanken drucken immer mehr Geld

d) Staatlich durchgesetzte Transfers von oben nach unten

Variante a) und b) sind zu schmerzhaft, weshalb Regierungen sich auch historisch immer für d) bzw. vor allem c) entschieden haben. Inflation ist nicht nur die Krankheit – sondern aus der Sicht von Politik und Notenbanken auch die Therapie. Steigende Steuern und staatliche Vermögensumverteilung werden vielerorts dazugehören – sind aber keinesfalls eine Lösung des Problems, sondern maximal ein Pflaster.

Wohin die gewählte Therapie führt? Am Ende steht wohl eine Währungsreform. Aber wie die aussieht und was danach kommt, ist unklar. Der Cantillon-Effekt wird bis dahin weiter werken. Und in jeder Krise werden die Summen aus den Notenbanken immer absurder wirken. Bis das Wachstum exponentiell wird. Und seit Corona wissen wir: Das ist selten eine gute Nachricht.


Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information und geben ausschließlich die Meinung des Autors wieder. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von derbrutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.


Über den Autor

Niko Jilch ist Wirtschaftsjournalist, Speaker und Moderator. Nach acht Jahren bei der „Presse“ ging er Ende 2019 zum Thinktank „Agenda Austria“, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter die Bereiche „Geldanlage und digitale Währungen“ abdeckt, sowie digitale Formate aufbaut, etwa einen neuen Podcast. Twitter: @jilnik

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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AI Summaries

Warum die Reichen immer reicher werden

  • Der frühe Ökonom und Geschäftsmann Richard Cantillon hat als erster beobachtet, dass Geld nie neutral in der Wirtschaft verteilt wird – sondern zum Vorteil einiger weniger.
  • Im August 1971 hat US-Präsident Richard Nixon die Goldbindung des Dollars aufgehoben und damit dem ganzen internationalen Währungssystem den Anker entzogen.
  • In jeder Krise braucht es immer höhere Geldmengen, um Wachstum zu erzeugen.
  • Die extreme Corona-Reaktion von Staaten und Notenbanken feuert den Cantillon-Effekt nur noch weiter an.
  • Ironischerweise reagieren viele dann mit Kritik an Wirtschaftswachstum per se: Sie sehen nicht, dass nicht Wachstum das Problem ist, sondern die schuldenbasierte Inflation des Geldsystems, die hinter dem Wachstum steht.

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