Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
Anthropic hat einen neuen Schnellmodus für Claude, aber der Preis hat es in sich: Der "Fast Mode" für Opus 4.6 kostet bis zu sechsmal so viel wie der Standardpreis. Dafür soll das Modell laut Anthropic 2,5-mal schneller antworten, bei gleicher Qualität. Der Modus eigne sich primär für Live-Debugging, schnelle Code-Iterationen und zeitkritische Tasks. Der Standardmodus ist laut Anthropic weiter besser für lange autonome Aufgaben, Batch-Verarbeitung/CI-CD-Pipelines und kosten-sensitive Workloads.
Standard
Fast Mode
Input ≤ 200K Tokens
$5 / MTok
$30 / MTok
Input > 200K Tokens
$10 / MTok
$60 / MTok
Output ≤ 200K Tokens
$25 / MTok
$150 / MTok
Output > 200K Tokens
$37,50 / MTok
$225 / MTok
Fast Mode lässt sich in Claude Code mit /fast aktivieren und ist auch bei Cursor, GitHub Copilot, Figma und Windsurf verfügbar. Bis zum 16. Februar gilt ein Einführungsrabatt von 50 Prozent. Fast Mode ist nicht nutzbar über Amazon Bedrock, Google Vertex AI oder Microsoft Azure Foundry. Anthropic plant, den API-Zugang auszuweiten: Interessierte können sich auf eine Warteliste eintragen.
KI-Integration in Unternehmen schafft man nicht mit ein paar ChatGPT-Accounts. OpenAI stellt hunderte neue Mitarbeiter für sein technisches Beratungsteam ein, berichtet The Information. Diese Ingenieure passen OpenAIs Modelle mit Kundendaten an und entwickeln KI-Agenten. Derzeit beschäftigt OpenAI etwa 60 solcher Ingenieure plus über 200 im technischen Support. Auch Anthropic arbeitet direkt mit Kunden zusammen.
Das Problem: KI-Agenten funktionieren ohne Anpassung oft nicht zuverlässig. Der Einzelhändler Fnac testete Modelle von OpenAI und Google für den Kundensupport – die Agenten verwechselten Seriennummern. Erst nach Unterstützung durch AI21 Labs funktionierte das System.
OpenAIs neue agentische Enterprise-Plattform "Frontier" zeigt die Komplexität der KI-Integration: Die Technologie muss auf bestehende Unternehmenssysteme ("Systems of Record") aufsetzen, Geschäftskontext verstehen, Agenten ausführen und optimieren – bevor Nutzer über Interfaces darauf zugreifen. | Bild: OpenAI
Fraglich ist daher, wie schnell agentische KI-Tools wie Claude Cowork ohne solche aufwendigen Integrationsprozesse Wertschöpfung erzielen. Modellverbesserungen und höhere Verlässlichkeit bei Routineaufgaben könnten helfen – allerdings gibt es noch grundlegende LLM-basierte Cybersecurity-Risiken.
Nvidia-CEO Jensen Huang halluziniert, Sprachmodelle würden nicht mehr halluzinieren
Nvidia-CEO Jensen Huang behauptet in einem CNBC-Interview, Sprachmodelle würden nicht mehr halluzinieren. Das ist falsch, und ihm wird nicht widersprochen. Ein Beispiel dafür, wie unsachlich die KI-Hype-Debatte mittlerweile geführt wird.
Auch die japanische Bevölkerung kämpft mit KI-Fake-Inhalten im Kontext von Wahlen. Bei der Unterhauswahl verbreiten sich massenhaft gefälschte Videos und Nachrichten in sozialen Medien, berichtet Japan Times. Generative KI macht die Erstellung täuschend echter Videos einfach, Plattformen wie YouTube und TikTok belohnen hohe Klickzahlen.
OpenAI verhandelt mit dem Abu-Dhabi-Unternehmen G42 über eine spezielle ChatGPT-Version für die VAE, berichtet Semafor. Die Version soll den lokalen arabischen Dialekt beherrschen, politische Ansichten widerspiegeln und Inhaltsbeschränkungen enthalten – zunächst für die VAE-Regierung. Die globale ChatGPT-Version bleibt verfügbar, wird aber an lokale Gesetze angepasst. Nutzer werden informiert, wenn Inhalte gegen Landesrecht verstoßen. OpenAI nutzt Feinabstimmung statt Neutraining, um Kosten zu sparen.
G42 wird von Sheikh Tahnoon bin Zayed Al Nahyan geleitet, Bruder des VAE-Präsidenten, nationaler Sicherheitsberater und Chef des größten Staatsfonds. Seit Oktober 2023 besteht eine Partnerschaft zwischen G42 und OpenAI.
Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft wollen 2026 zusammen rund 610 Milliarden Dollar für Rechenzentren und KI-Infrastruktur ausgeben – etwa 70 Prozent mehr als 2025, berichtet Bloomberg. Amazon plant 200 Milliarden, Microsoft 180, Meta 125 und Alphabet 105 Milliarden Dollar. Pro Unternehmen übersteigt das fast die Budgets der letzten drei Jahre zusammen.
Trotz guter Geschäftszahlen verloren die vier Unternehmen nach Bekanntgabe der Quartalsergebnisse zusammen über 950 Milliarden Dollar an Börsenwert. Invstoren sind unsicher, ob und wann sich die hohen Investitionen auszahlen.
Unternehmen
2025 (Mrd. $)
2026 (Mrd. $)
Veränderung
Amazon
132
200
+51,5%
Alphabet
92
180
+97,8%
Meta
71
125
+76,1%
Microsoft
65
105
+61,5%
Gesamt
360
610
+69,9%
Gleichzeitig entsteht ein Kreislauf: Ein großer Teil des Börsenwerts basiert auf dem Versprechen künftiger KI-Gewinne. Weniger Ausgaben könnten als fehlendes Vertrauen in KI gedeutet werden – und die Kurse einbrechen lassen. Start-ups wie OpenAI profitieren von dieser Zirkularität: Die Investitionen von Big Tech werden zu Ausgaben bei eben diesen Unternehmen und treiben so deren Wachstum und damit Börsenwert.
"Jedes Unternehmen ist jetzt ein API-Unternehmen, ob es will oder nicht," zitiert OpenAI-CEO Sam Altman einen Satz, der sich ihm in den vergangenen Wochen besonders eingeprägt habe. Altman sagt das im Kontext des Einflusses generativer KI auf bestehende Software-Geschäftsmodelle.
Die Aussage meint: KI-Agenten können künftig selbst Code schreiben, um auf Dienste zuzugreifen – auch ohne offizielle API (Schnittstellen, über die Programme miteinander kommunizieren). Unternehmen werden also nicht gefragt, ob sie Teil dieses Systems sein wollen. Sie werden schlicht vereinnahmt, und die klassische Benutzeroberfläche verliert an Wert.
Laut Altman werden manche SaaS-Unternehmen (Software als Abo-Dienst) weiterhin sehr wertvoll sein und KI für sich nutzen. Andere seien nur noch eine "dünnere Schicht" und würden den Wandel nicht überleben. Etablierte Unternehmen mit starken Kernsystemen, die KI sinnvoll einsetzen, hätten die besten Chancen.
Zuletzt hatte der Fortschritt bei KI-Agenten und Tools wie Cowork dafür gesorgt, dass Softwareunternehmen an Wert verloren. Die These: Immer mehr Aufgaben werden direkt von KI gelöst, Speziallösungen für einzelne Nischen wären dann nicht mehr notwendig.
