Physiker Steve Hsu hat ein Paper veröffentlicht, dessen zentrale Idee von GPT-5 stammt. Doch er warnt vor Blindflug: KI agiere wie ein „brillantes, aber unzuverlässiges Genie“, dessen Fehler selbst Experten leicht übersehen könnten. Die Zukunft der Forschung sieht er daher in streng kontrollierten Mensch-KI-Teams.
Google AI hat einen aktualisierten "Deep Think"-Modus für Abonnenten von Google AI Ultra in der Gemini-App veröffentlicht. Diese neue Funktion basiert auf dem Modell Gemini 3 und soll die Fähigkeiten der KI beim logischen Schlussfolgern verbessern. Laut Google AI nutzt der Modus "fortschrittliches paralleles Denken", um mehrere Hypothesen gleichzeitig zu untersuchen. Deep Think soll insbesondere für anspruchsvolle wissenschaftliche Aufgaben genutzt werden.
Die Technologie baut auf der Deep-Think-Variante von Gemini 2.5 auf, die kürzlich bei der Internationalen Mathematik-Olympiade und einem Programmierwettbewerb sehr gute Ergebnisse erzielte. Um die Funktion zu nutzen, müssen Abonnenten in der Gemini-App in der Eingabezeile "Deep Think" und im Auswahlmenü das Modell "Gemini 3 Pro" wählen. Das Ultra-Abo kostet im Standardtarif 275 Euro pro Monat.
Die Veröffentlichung könnte eine Reaktion auf Deepseeks neues Open-Source-Mathematikmodell sowie auf das neue Modell von OpenAI sein, das angeblich in der kommenden Woche erscheinen und Gemini 3 übertreffen soll.
Die Europäische Investitionsbank (EIB) und die EU-Kommission wollen gemeinsam bis zu fünf große KI-Gigafactories in Europa aufbauen. Ziel sei es, die Rechenleistung für komplexe KI-Modelle deutlich zu erhöhen und Europas technologische Unabhängigkeit zu stärken. Die Kommission stellt dafür über das InvestAI-Programm 20 Milliarden Euro bereit, die EIB prüft ergänzende Kredite. Die fünf Gigafactories sollen jeweils mit rund 100 000 Hochleistungs-KI-Chips ("the most advanced AI chips") ausgestattet sein – angeblich viermal so viele wie bisherige Anlagen – und Anwendungen in Bereichen wie Medizin, Klima und Raumfahrt ermöglichen.
Die KI-Gigafabriken trainieren sehr große, hoch komplexe KI-Modelle, die für Durchbrüche in Bereichen wie Medizin, Cleantech oder Raumfahrt eine umfangreiche Recheninfrastruktur benötigen.
Die Initiative ist Teil des EIB-Programms TechEU, das bis 2027 Investitionen in Höhe von 250 Milliarden Euro mobilisieren soll.
Der Chef der KI-Firma Anthropic, Dario Amodei, sieht eine Diskrepanz zwischen technologischem Fortschritt und ökonomischer Realität. Indirekt, aber deutlich, wirft er Konkurrenten wie OpenAI vor, unkluge Risiken einzugehen und sich finanziell zu übernehmen.
Anthropic und Snowflake haben eine mehrjährige Partnerschaft über 200 Millionen Dollar geschlossen. Anthropics Sprachmodell Claude wird in die Datenplattform von Snowflake integriert, die weltweit über 12.600 Unternehmen nutzen. Firmen sollen damit komplexe Datenanalysen durchführen und natürliche Spracheingaben verwenden können.
Laut Anthropic-Chef Dario Amodei soll die Zusammenarbeit helfen, KI sicher in bestehende Datensysteme einzubetten. Snowflake-CEO Sridhar Ramaswamy sprach von gemeinsamer Produktentwicklung mit praktischem Nutzen für Kunden. Unternehmen wie Intercom und Simon Data nutzen laut Anthropic Claude bereits über Snowflake Cortex AI für Analysen oder Kundendienst-Automatisierung.
Die EU-Kommission hat eine offizielle Kartelluntersuchung gegen Meta eingeleitet. Im Fokus steht eine neue Richtlinie, die es Drittanbietern von KI erschwert, ihre Dienste über WhatsApp anzubieten. Seit Oktober 2025 verbietet Meta externen Anbietern die Nutzung der „WhatsApp Business Solution“, wenn deren Hauptdienst aus KI besteht. Unter anderem OpenAI musste daher sein ChatGPT-Angebot aus dem Messenger-Dienst entfernen.
Teresa Ribera, Vizepräsidentin der Kommission, warnt davor, dass digitale Marktführer ihre Macht missbrauchen könnten, um Wettbewerber zu verdrängen. Die Untersuchung deckt den Europäischen Wirtschaftsraum ab, mit Ausnahme von Italien, wo bereits eine eigene Prüfung läuft. Sollten sich die Vorwürfe bestätigen, könnte Meta gegen EU-Wettbewerbsregeln zum Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung verstoßen. Die Kommission will die Prüfung nun priorisiert durchführen.
Der geplante 100-Milliarden-Dollar-Deal zwischen Nvidia und OpenAI ist noch nicht unterzeichnet. Das bestätigte Nvidia-Finanzchefin Colette Kress am Dienstag auf einer Konferenz in Arizona. Obwohl die Unternehmen im September Pläne verkündeten, Nvidia-Systeme mit einer Leistung von 10 Gigawatt für OpenAI bereitzustellen, existiert bisher nur eine Absichtserklärung. Kress betonte, man arbeite noch an einer endgültigen Vereinbarung.
Die Verzögerung wirft Fragen zu den zirkulären Geschäften auf, bei denen Tech-Riesen in Start-ups investieren, die das Geld dann für Produkte der Investoren ausgeben. Die möglichen Einnahmen aus dem OpenAI-Deal sind in Nvidias aktueller Umsatzprognose von 500 Milliarden Dollar noch nicht enthalten. Auch ein geplantes 10-Milliarden-Dollar-Investment in den Konkurrenten Anthropic steht noch aus.
Microsoft hat Berichte zurückgewiesen, wonach das Unternehmen Wachstumsziele für den Verkauf von KI-Software gesenkt habe, nachdem viele Vertriebsteams die Vorgaben im letzten Geschäftsjahr verfehlt hatten. Laut The Information schafften in einer US-Einheit weniger als 20 Prozent der Verkäufer das Ziel von 50 Prozent Wachstum beim Azure-Produkt Foundry, einer Plattform zur Entwicklung von KI-Agenten. In einem anderen Team wurde das Ziel von ursprünglich 100 auf 50 Prozent gesenkt.
Microsoft erklärte gegenüber CNBC, man habe die Gesamtziele nicht angepasst, und warf The Information vor, Wachstum und Quoten verwechselt zu haben. Die Aktie verlor dennoch zeitweise mehr als zwei Prozent – ein Hinweis darauf, dass Investoren die Zweifel an der Marktdynamik ernst nehmen.
Eine neue Untersuchung von MATS und Anthropic zeigt, dass KI-Modelle wie Claude Opus 4.5, Sonnet 4.5 und GPT-5 in simulierten Tests Smart-Contract-Schwachstellen erkennen und ausnutzen können. Auf dem Benchmark SCONE-bench wurden 405 reale Angriffe zwischen 2020 und 2025 analysiert. Dabei entwickelten die Modelle Exploits mit einem simulierten Schaden von bis zu 4,6 Millionen US-Dollar.
In einem weiteren Versuch analysierten die KI-Agenten 2849 neue Verträge und entdeckten zwei bislang unbekannte Schwachstellen. GPT‑5 erzielte bei rund 3.476 Dollar API‑Kosten simulierte Einnahmen (‘exploits worth’) von 3.694 Dollar. Der durchschnittliche Nettogewinn lag bei 109 Dollar pro Exploit. Alle Tests fanden in isolierten Umgebungen statt.
Die Forscher sehen in den Ergebnissen einen Hinweis auf reale Risiken, aber auch Potenzial für Verteidigungstools. Anthropic hatte vor Kurzem eine Studie veröffentlicht, die zeigte, dass KI-Modelle die Cybersecurity stärken können.
