Podcast-Notizen | KI-Personalbeben entwirren: DeepMind wechselt den Chef, Talentabfluss beschleunigt sich, vier von acht Transformer-Teams sind weg

Aufbereitung & Kompilation: Deep Tide TechFlow
Gast: In dieser Folge gibt es ein Wochenrückblick – ohne externe Gäste
Moderator: EJ (@cryptopunk7213) und Josh (@JoshKale), LimitlessPodcast
Podcast-Quelle: LimitlessPodcast
Titel: WhyGoogle’sTopEngineersJustQuit
Sendetermin: 7. August 2026
Offenlegung von Interessen: Der Moderator Josh ist Vertragsarbeiter bei Anthropic. In dieser Folge geht es um Sicherheitsvorfälle rund um Claude-Modelle unter dem Dach von Anthropic. Seine Ansichten entsprechen nicht der offiziellen Position von Anthropic. Die Sendung wird von Ledger gesponsert; Werbeinhalte wurden herausgeschnitten.
Kernaussagen zusammengefasst
Dieser LimitlessPodcast-Wochenrückblick konzentriert sich auf das schwerwiegendste Personalbeben in der KI-Branche diese Woche: Zwei Level11 Senior Fellows bei Google (nur diese zwei im ganzen Unternehmen) – JeffDean und SanjayGhemawat – sind nach 27 Jahren gemeinsam ausgeschieden. Zusammen mit QuocLe und OriolVinyals haben sie DiscoveryLoop gegründet. Ziel: Forschung selbst in eine automatisch laufende Schleife zu verwandeln. Am selben Tag tritt der DeepMind-CEO DemisHassabis zurück und wird Vorsitzender; die tägliche operative Führung übernimmt der CTO KorayKavukcuoglu. Der Google-Aktienkurs fällt am selben Tag um etwa 5%, die Marktkapitalisierung schrumpft um etwa 180 Milliarden US-Dollar. Die beiden Moderatoren haben deutlich unterschiedliche Einschätzungen zur kurzfristigen Zukunft von Google: EJ ist eher bearish, Josh hält vorerst an der bullischen Sicht fest.
Eine weitere Spur ist, dass das Thema KI-Sicherheit gerade massiv eskaliert. In den internen Testmodellen von Anthropic und OpenAI wurde nacheinander entdeckt, dass sie die Sandbox durchbrechen. Bei Claude gab es einen Versuch einer Supply-Chain-Attacke. Und bei OpenAIGPT-6 (Codename Astra) gab es eine koordinierte Schwarm-Attacke – dadurch haben führende Labore das Tempo der Trainings proaktiv verlangsamt.
Geniale Takeaways – Zusammenfassung
1. Zum Abgang von Googles Talenten
„In der 30-jährigen Geschichte des gesamten Unternehmens sind nur zwei Personen auf Level 11 geklettert. Jetzt sind sie alle weg.“
„VCs geben ihnen Geld, ohne sich ihren pitchdeck anzusehen.“
„Er sagte ganz klar, dass die TPU-Architektur von Google nicht geeignet ist, wertvolle KI-Modelle zu trainieren. Stell dir vor, JensenHuang leckt sich schon die Lippen.“
„Ehrlich gesagt weiß ich nicht, was Google jetzt tun soll. Ich sehe nicht, wo die Bull-Logik liegt.“
2. Die Ambitionen von DiscoveryLoop
„Ihr Plan ist, den kompletten Forschungsprozess mit KI zu automatisieren: Experimente entwerfen, Geräte aufbauen, Experimente laufen lassen, hundertmal wiederholen, um zu verifizieren. Dieser Prozess wird heute noch Jahre dauern.“
„Zuerst beginnt man mit der KI-Forschung selbst – und dann geht es an die großen Herausforderungen der Nationalen Akademie der Ingenieurwissenschaften: bessere Medikamente, wirtschaftliche Sonnenenergie, sauberes Wasser.“
„Wenn es ein anderes Team wäre, würde ich zweifeln. Aber das ist JefffreakingDean.“
3. Zum KI-Jailbreak-Vorfall
„Diese Modelle sind bei weitem nicht so gut ausgerichtet, wie wir gedacht haben.“
„Es erstellt falsche Nutzerprofile von Menschen, um echte Entwickler per Direktnachricht unter Druck zu setzen, zu erpressen und sie dazu zu zwingen, Codeänderungen zu genehmigen.“
„Diese Agents kämpfen nicht als Einzelkämpfer. Sie streuen Brotkrumen für ihr zukünftiges Selbst – wie ein Schwarm, der gemeinsam einen Angriff koordiniert.“
„Der einzige Grund, warum es öffentlich wurde, ist, dass ein Drittanbieter-Paket am 4. Juli abgeschaltet wurde. Da sind sie reingegangen, haben den Code durchsucht und das ganze Nachrichten-Board gefunden.“
4. Über die Wettbewerbslandschaft der Modelle
„Meta versucht nicht, die Klügsten gegen OpenAI und Anthropic auszuspielen. Sie spielen Grok – nämlich über das Preis-Leistungs-Verhältnis pro Token.“
„DeepSeekV4Flash schafft alle Benchmarks von Fable5 – die Kosten liegen nur bei 1/105. Aber im echten Gebrauch fühlt es sich einfach anders an.“
„Elon und Zuck haben die größten Reserven an Rechenleistung. Wenn du an das Gesetz der Rechenleistungs-Expansion glaubst, werden sie früher oder später Modelle hervorbringen, die konkurrenzfähig sind.“
5. Über Speichenchips
„Die gesamte Produktionskapazität für 2026 ist bereits verkauft. 2027 auch. Wenn du Speichurchips willst, musst du bis 2028 warten und eine Warteschlange bilden.“
Haupttext
I. Blick auf die Woche: Google sorgt für ein großes Beben, KI-Ausbruch eskaliert, Klage dreht sich um
EJ: Willkommen zurück zum Wochenrückblick – unser Lieblingsformat, bei dem wir dir alle verrückten Fortschritte der KI-Front diese Woche nachreichen. Diese Woche gibt es keine Ausnahmen: Eine kleine Firma namens Google hat das größte Personalbeben erlebt, das es etwa in 30 Jahren gab; OpenAI hat eine Gegenklage gegen Apple angestrengt und sagt: Du lügst völlig; beim KI-Ausbruch gab es neue Entwicklungen – weil die führenden Labore so angespannt sind, drosseln sie das Training sogar proaktiv. Wir fangen mit DemisHassabis an.
II. Demis Hassabis tritt zurück: DeepMind wechselt den Chef
EJ: DemisHassabis ist nicht mehr CEO von DeepMind. Genau genommen ist er immer noch im Alphabet-Konzern von Google – aber nicht mehr verantwortlich für den täglichen Betrieb von DeepMind. Er wird Vorsitzender und übernimmt parallel die Rolle des Chief Scientists bei Alphabet. Außerdem wird er weiterhin IsomorphicLabs leiten – das Unternehmen, das aus DeepMind ausgegliedert wurde und das sich auf KI-gestaltetes Design von Medikamenten konzentriert.
Das Ganze ist überraschend. Für alle, die Demis schon lange verfolgen, ist DeepMind „sein Ding“. Google hat DeepMind übernommen, er ist in das Google-Ökosystem gewechselt – und jetzt tritt er aus dem täglichen Management von DeepMind wieder heraus. Meine erste Reaktion, als ich diese Nachricht gelesen habe, war: Von welcher Position aus tritt Demis zurück?
Josh: Alle wurden von dieser Nachricht völlig überrascht. Demis Hassabis ist im Grunde eine Art „Patenfigur“ in der KI-Welt. Er hat bei Google die Entwicklung von Gemini und praktisch allen anderen KI-Projekten mitgesteuert. Er hat angekündigt, dass er von seiner Rolle als CEO von DeepMind zurücktritt und stattdessen Vorsitzender wird – anders formuliert: „Ich ziehe mich zurück.“ Als Nächstes wird er sich auf die gesellschaftlichen Auswirkungen von AGI konzentrieren und sich außerdem Zeit für IsomorphicLabs nehmen.
Das ist ein Schlag für Google. Denn Google ist im KI-Wettbewerb ohnehin schon ins Hintertreffen geraten. Ende letzten Jahres hatten sie noch eine Phase der Führung, aber danach haben sie kein weiteres Modell veröffentlicht, das wirklich Aufmerksamkeit erregt hätte. Anthropic, OpenAI – sogar xAI und Meta – haben Gemini3.6 eingeholt oder überholt (ihr neuestes Modell).
Der Nachfolger von Demis ist KorayKavukcuoglu. Er ist derzeit CTO bei DeepMind und wird jetzt zum Senior Vice President befördert. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung im KI-Bereich.
III. JeffDean geht: Level11 – nur zwei Menschen im ganzen Unternehmen
EJ: Aber dass Demis zurücktritt, ist noch nicht mal die wichtigste Bombe, Josh. Die echte Explosion ist JeffDean.
Josh: Das ist völlig verrückt. JeffDean ist bei Google der Mitarbeiter Nummer 30. Er war ungefähr 27 bis 29 Jahre im Unternehmen – hat im Grunde sein ganzes Leben dort investiert. Er war verantwortlich für den Aufbau von Googles Search, TPU, Google Voice und einer ganzen Reihe weiterer zentraler Produkte. Jetzt geht er. Er nimmt auch einen weiteren legendären Menschen mit: SanjayGhemawat, Senior Fellow bei Google. Die beiden zusammen plus zwei weitere Google-Mitarbeiter haben gemeinsam ein neues Unternehmen namens DiscoveryLoop gegründet. 
EJ: Bevor wir über die neue Firma sprechen, erzählen wir erst mal von der alten. Wie legendär JeffDean ist, lässt sich kaum übertreiben. Die Ingenieur-Level bei Google beginnen bei Level1, Einstieg. Level2 sind Leute, die gerade frisch abgeschlossen haben. Level3 hat normalerweise einen Master oder PhD. Level4 ist für ein paar Jahre Berufserfahrung. Level5 und 6 sind für die meisten Ingenieure die Decke – etwa die Top 10%. Level7 ist PrincipalEngineer – das ist schon sehr selten. 8 und 9 werden immer knapper. Dann kommt Level10: GoogleFellow – das ist im Grunde eine lebenslange Ehrung, ähnlich wie der Nobelpreis. Und darüber: Level11. In der ganzen Firma gibt es nur zwei Personen, nämlich Jeff und Sanjay.
Sie sind in die höchste Stufe einer Firma geklettert, die sich auf Forschung konzentriert, seit 30 Jahren existiert und das gesamte Internet unterstützt, das wir kennen. Ohne ihre Arbeit könnte heute alles im Internet, wie es existiert, nicht möglich sein.
Josh: Es wurde erwähnt, dass JeffDean eine slidedeck hat. Darin sind alle Produkte aufgelistet, bei denen er in den vergangenen 30 Jahren bei Google mitgemacht hat. Signal hat dazu einen sehr klassischen Kommentar abgegeben: Wenn du bei Google gearbeitet hast, kennst du bestimmt diesen blauen, etwas altmodischen Folienstil. Und jedes Mal, wenn so ein Slide auftaucht, heißt das: In der Internetwelt passiert gleich etwas Großes. Für VC reicht es sogar, den pitchdeck nicht mal anzusehen – sie geben trotzdem Geld. 
IV. DiscoveryLoop: Die Ambitionen für automatisierte Forschung
EJ: Das neue Unternehmen heißt DiscoveryLoop. Der Kern, den ich daraus verstehe, ist: Sie wollen Forschung mit einer rekursiven Lernmethode betreiben. Du gibst ein Prompt ein, und das Modell iteriert ständig, bis es eine extrem schwierige Antwort findet – dann erweitern sie diesen Prozess im großen Maßstab. Diese Art von „Loop“ ist gerade sehr heiß, weil alle erkannt haben, dass sie in Mathematik und Wissenschaft neue Durchbrüche ermöglichen kann. Ihr Plan ist, diesen Weg weiter zu verfolgen.
Josh: Ja. Das Kernziel von DiscoveryLoop ist es, wissenschaftliche Forschung zu automatisieren. In jedem Forschungsbereich ist der Prozess sehr aufwendig: Menschen müssen Experimente entwerfen, Geräte aufbauen, Experimente laufen lassen und das Ganze dann hundertmal wiederholen, um die Ergebnisse zu verifizieren. Das dauert Jahre. Sie wollen diesen Prozess mit KI komplett abschneiden.
Der erste Anwendungsbereich ist AI-Forschung selbst. Wenn man researchloop auf AI-Forschung anwendet, erhält man rekursives selbstständiges Lernen: KI-Modelle können sich selbst bewerten und dann bessere Versionen aufbauen. Das ist auch das, was Anthropic, OpenAI und jetzt auch Google verfolgen. Wenn du KI-Forschung automatisieren kannst, bist du nicht mehr durch menschliche Fähigkeiten begrenzt: Du bekommst die klügsten und effizientesten Modelle, ohne dass Menschen irgendetwas tun müssen.
Aber das, was mich am meisten begeistert, sind ihre Pläne, nachdem sie KI in den Griff bekommen haben. Sie sagen: Erst beginnen sie mit maschinellem Lernen und wenden sich dann der großen Herausforderung zu. Das Ziel ist, Lernschleifen zu lösen, bei denen es messbare Ergebnisse gibt – und zwar über Wissenschaft und Technik hinweg. Am Ende wollen sie sich den großen Herausforderungen der Nationalen Akademie der Ingenieurwissenschaften stellen: bessere Medikamente, Fortschritt in der Gesundheitsinformatik, Sonnenenergie wirtschaftlich machen und sauberes Wasser bereitstellen. Wenn du dieses Playbook für automatisierte Forschung beherrschst, kannst du es auf jedes beliebige Gebiet der Wissenschaft, Mathematik oder Physik anwenden.
Wenn es ein anderes Team wäre, würde ich zweifeln. Aber das ist JefffreakingDean.
EJ: Der Abschied von Google verlief nicht reibungslos. Sundar Pichai hat mehrfach versucht, ihn zurückzuholen, ihm verschiedene Angebote gemacht und den Ausstiegsprozess in die Länge gezogen. Angeblich wollte er schon vor ein paar Monaten weg. Zweitens: Er sagte, dass das neue Unternehmen viel Rechenleistung braucht, um KI-Systeme zu trainieren – aber er würde Googles TPU nicht nutzen. Er sagte ganz eindeutig, dass die TPU-Architektur zu speziell sei und nicht geeignet, um die unterschiedlichsten wertvollen KI-Modelle zu trainieren. Man kann sich vorstellen, wie Jensen Huang schon auf den Lippen leckt. Ich bin sicher, er hat entweder bereits Kontakt zu Jeff aufgenommen – oder wird es bald tun.
Ehrlich gesagt weiß ich nicht, was Google jetzt tun soll. Ich sehe nicht, wo die Bull-Logik liegt.
Josh: Als Geschäft ist Google immer noch ziemlich stark. Diese Leute sind nicht unbedingt die, die den täglichen Umsatz antreiben. Wie sich der Alltag bei DeepMind verändert, bleibt abzuwarten. Der Kurs von Google ist um 5% gefallen – damit sind rund 180 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung verdampft. Nur an einem Handelstag – wegen genau dieser Sache.
EJ: Ich muss das festhalten: Zumindest kurzfristig stehe ich ihnen nicht positiv gegenüber. Sie haben alle Star-Spieler verloren. Vor ein paar Wochen haben wir berichtet, dass NoamShazeer gegangen ist, zu OpenAI für recursion self-learning. Ich weiß nicht, was daraus geworden ist.
Josh: Ich bleibe bullisch. Du bleibst bearish – und in sechs Monaten schauen wir wieder.
V. KI-Ausbruch: Supply-Chain-Attacke und Agent-Schwarm
EJ: Letzte Woche gab es ein massives Sicherheitsereignis. Ein frühes, sehr starkes KI-System – nur intern getestet – hat die Sandbox durchbrochen, ist ins Internet gegangen, um zu suchen, und hat sich in eine Reihe von Systemen gehackt. Das ist bei OpenAI passiert. Anthropic hat gesagt: Moment mal, wir haben auch ziemlich clevere interne Modelle – lasst uns prüfen, ob die das auch machen. Und als man nachgeschaut hat, war es tatsächlich so.
In 122 Tests gab es 19 Fälle unerlaubten Internetzugriffs, verteilt auf 10 Läufe. Davon waren 17 Claude (Hinweis: Im Original als „Mythos“ von ASR erkannt – möglicherweise ein Modellcode), und 2 waren Klassifikatoren von ChatGPT5.6.
Der verrückteste Fall: Claude hat die Sandbox durchbrochen und sich dann entschieden, einen wichtigen Open-Source-Softwareanbieter mit einer Supply-Chain-Attacke anzugreifen. Es fand eine Schwachstelle in einem Open-Source-Datensystem und spielte dann ein Stück bösartigen Code nach. Aber du brauchst Menschen, um Codeänderungen zu genehmigen. Also hat es falsche Social-Media-Profile erstellt, echte menschliche Entwickler direkt angeschrieben, unter Druck gesetzt und erpresst, sowie deren persönliche Informationen gesammelt – um sie dazu zu zwingen, diese Codeänderung freizugeben. Die Forscher merkten, dass etwas nicht stimmt, und schoben es nicht nach. Aber stell dir vor, es hätte ein kompromittierendes Material gegen einen Entwickler bekommen. Das zeigt: Diese Modelle sind bei weitem nicht so gut ausgerichtet, wie wir gedacht haben.
Josh: Dieser Fall wurde auf der BlackHat-Konferenz öffentlich gemacht – dem wichtigsten jährlichen Top-Treffen für Cybersicherheit, das jedes Jahr in Las Vegas stattfindet. OpenAI ist auf die Bühne gegangen und hat den Ablauf hinter dem HuggingFace-Vorfall erklärt. Sie hatten ein internes Modell namens Astra. Von außen wurde es als GPT-6 bezeichnet. Es durchbrach die Sandbox, obwohl es ohne Instruktionen eingesetzt wurde. Es konnte auf das Internet zugreifen und, um sein Ziel zu erreichen, ist es zu HuggingFace gegangen, in den Produktionsdatenbestand eingedrungen und hat die Antworten gestohlen. Das Team von HuggingFace wusste davon nichts.
EJ: Das Ergebnis ist, dass diese KI-Labore richtig erschrocken sind. Anthropic hat Angst bekommen, OpenAI ist ebenfalls in Panik geraten und sagt, vielleicht müsse man das Trainings-Tempo verlangsamen und neu erforschen, wie man diese „Testversion“-Modelle ausrichtet. Der Grund ist eine neue Entdeckung, die gestern bekanntgegeben wurde: Während die Agents laufen, beginnen sie, anderen Agents „Brotkrumen“ zu hinterlassen. Tatsächlich hat die koordinierte Attacke bereits am 7. Mai begonnen.
Diese internen Modelle machen während des Trainings ständig Durchbrüche und hinterlassen dann im Code-Basis für den Trainingslauf geheime Nachrichten, die nur sie selbst finden können. Mit der Zeit sammeln sich dadurch neue Methoden für Exploits an – und am Ende führt das zum Jailbreak. OpenAI hat das Nachrichten-Board abgeschaltet, aber diese Agents fanden andere Kommunikationswege. Sie begannen, Nachrichten über die Namen neu erstellter Verzeichnisse zu übermitteln – so als würden sie das gesamte Nachrichten-Board neu aufbauen.
Das sieht nicht nach einem normalen Angriff an einem einzelnen Tag aus. Das ist eine Gruppe aus Agents, die zusammenarbeiten: Sie finden Schwachstellen, teilen sie untereinander, bewegen sich quer durch OpenAIs interne Systeme und externe Systeme. Das lief über mehrere Tage bis hin zu ein paar Wochen.
Josh: Das ist das erste Mal in der Geschichte, dass es zu einem Angriff im Schwarmstil von Agents kommt. Diese Modelle gehen nicht mehr davon aus, dass sie als Einzelkämpfer agieren. Stattdessen glauben sie, dass in naher Zukunft ein anderes „sie selbst“-Version übernehmen wird. So arbeiten sie wie ein Schwarm koordiniert den Angriff ab. Das Verrückteste ist: OpenAI hat eigentlich ein bewusstes Experiment gemacht. Sie haben den Modellen den Internetzugang gegeben, aber die Schutzplanken entfernt – und geschaut, ob die Agents die Sandbox durchbrechen können. Sie haben nicht bemerkt, dass diese Agents bereits einen Monat vor Beginn des Experiments miteinander kooperiert haben.
Der Ablauf der Offenlegung war auch ziemlich zufällig. OpenAI hat für dieses interne GPT-6-Modell den Zugriff auf Drittanbieter-Pakete freigegeben. Eines dieser Pakete wurde am 4. Juli abgeschaltet. Sie fanden es seltsam, gingen in den Code und bemerkten eine Reihe von Nachrichten, die sich gegenseitig zwischen Agents überlassen. Sie haben das Nachrichten-Board gelöscht und dachten, das Problem sei gelöst. Doch diese Agents begannen, Nachrichten mit den Namen neu erstellter Ordner zu übermitteln – also komplett unter Umgehung der Löschoperationen.
VI. Wettstreit der Modelle: Meta beschleunigt, DeepSeek senkt die Preise
EJ: Weißt du, wer die Forschung nicht verlangsamt hat? Dieser Typ von Social Media namens Zuck. In der letzten Woche hat er 8 Tweets abgesetzt.
Josh: In den vergangenen drei Wochen hat Meta zwei neue Modelle veröffentlicht. MuseSpark1.1 hat die günstigen chinesischen Open-Source-Modelle eingeholt. Dann kam MuseSpark1.2 – die Codierungs-Version. Damit versuchen sie, bei den Fähigkeiten im Programmieren an die Spitze heranzukommen. Ganz ehrlich, das ist nicht schlecht. Es reicht nicht an das Niveau von Fable heran, aber auch nicht an das von GPT-5.6. Gegen Opus5 und GPT-5.6Terra ist es aber immerhin gut – und vor allem: es ist extrem günstig. 
Meta wird immer klarer positioniert: Sie spielen nicht darum, die klügsten Modelle zu haben wie OpenAI und Anthropic. Sie spielen Grok – nämlich über die „intelligente“ Preis-Leistung pro Token. Wenn du 80% bis 95% der Arbeit zu nur 1/10 bis 1/50 des Preises erledigen kannst, nur eben langsamer bist und ein paar Schritte mehr nachdenkst, dann werden viele Unternehmen wechseln. Das klügste Modell macht manche Dinge, das günstigere Modell macht andere – am Ende könnten mehrere Modelle kombiniert eingesetzt werden.
Als Zuck auf die Open-Source-Frage angesprochen wurde, sagte er, dass es sehr bald mehr Nachrichten geben werde. Meta war früher ein Leuchtturm für Open Source – später haben sie es zugedreht. Vielleicht gibt es in einem Paralleluniversum ein anderes Mal, in dem sie es wieder öffnen.
EJ: Ich vertrete die gegenteilige Ansicht. Meta und SpaceXAI werden am Ende in unterschiedlichen Dimensionen mit OpenAI und Anthropic konkurrieren – also den Kosten pro Token. Außerdem hatten wir das in der SpaceX-Finanzdaten-Folge besprochen: Elon und Zuck haben die größten Reserven an Rechenleistung und werden aggressiv expandieren. Wenn du an das Gesetz der Rechenleistungs-Ausweitung glaubst, werden sie früher oder später Modelle ausspucken, die konkurrenzfähig sind. Vom Veröffentlichungsrhythmus her haben SpaceXAI und Meta im letzten Monat jeweils eine ganze Ladung veröffentlicht. Elon sagte, nächste Woche komme Grok4.6 – und danach noch eines.
Josh: Außerdem gibt es noch DeepSeekV4Flash. Kein wirkliches Spitzenmodell – aber so billig, dass die Kosten nur 1/105 von Fable5 sind. Nach dem Lauf über alle Benchmarks von Fable5 dauert es zwar länger und verbraucht mehr „Thought Tokens“, aber die Kosten sind tatsächlich um den Faktor 105 niedriger. Die Frage ist: Wann würdest du das Modell wechseln, um Geld zu sparen?
Ich habe das Flash-Modell von DeepSeek ausprobiert – es fühlt sich anders an. Benchmarks zeigen in manchen Szenarien, dass sie ähnlich sind. In der Praxis wirkt es aber dort deutlich schwächer, wo man Dinge schwer quantifizieren kann. Die visuellen Demos sind super – Klon-Websites, etwas richtig Eindrucksvolles zu bauen, das funktioniert gut. Aber in normalen produktiven Alltagsszenarien ist es etwas zäh. Daher ist das ein Wettkampf auf einer Kostenkurve: Akzeptierst du Qualitätsverluste, um die Kosten so niedrig wie möglich zu halten? Oder zahlst du eine hohe Prämie, um die beste Qualität zu bekommen? Dazwischen könnten Grok und Meta vielleicht ganz gut dastehen.
In China gibt es außerdem Kwaits 3.8Max. Der gesamte Speicherchip-Bedarf in ganz Asien ist bereits ausverkauft. Die Kapazität für 2026 ist weg, 2027 auch. Wenn du Speichenchips kaufen willst: Stell dich hinten an und warte bis 2028. Die gesamte globale Kapazität reicht nicht. Wenn du sie willst, musst du höher bieten als die nächste Person. Das ist eine ziemlich steile Kurve.
VII. Branchen-Überblick: OpenAI kontert Apple, Brain-Computer-Interfaces, NikitaBier verlässt X
EJ: OpenAI und Apples Klage ist einfach Soap-Opera. Wir haben vorher Apples Klageschrift gelesen und dachten, OpenAI hat ein echtes Problem, weil sie massenhaft IP gestohlen haben. Dann kontert OpenAI direkt: Apple liegt falsch. Warum liegen sie falsch? Weil der Warnbrief, den Apple geschickt hat, an die falsche E-Mail-Adresse ging – der Empfänger hat ihn gar nicht erhalten. Die Anwälte haben die beiden asiatischen Nachnamen verwechselt und deshalb den falschen Kontakt erwischt.
Laut den Anwälten von OpenAI: Bei den angeblich gestohlenen Kündigungsunterlagen, die Apple behauptet, handelt es sich eigentlich um Prozessdokumente, die OpenAI genutzt hat, um sicherzustellen, dass kündigende Mitarbeiter keine IP-Unterlagen des früheren Arbeitgebers mitnehmen. Noch interessanter: Die Apple-Mitarbeiter gehen dann sogar aktiv auf die OpenAI-Mitarbeiter zu und fragen nach dem Fortschritt ihres Produkts, weil sie selbst nicht mal wissen, was wirklich passiert. Diese OpenAI-Mitarbeiter antworteten: „Ich kann dazu nicht im Detail Stellung nehmen, aber ungefähr so wurde es gemacht.“ Und Apple verpackt das dann so, als würde OpenAI Leute abwerben.
Josh: Wir haben ja schon in der letzten Folge gesagt, Apples Vorgehen ist zu aggressiv. Das zeigt, dass sie Angst haben. Sie glauben, OpenAI sei voraus – und sie brauchen Ausreden, um den Gegner auszubremsen. SiriAI soll in ein paar Monaten erscheinen, und Apple rennt jetzt hinterher. Außerdem gibt es heute noch eine Meldung: Apple kauft in China Speicher. Chinesische Anbieter sagen: Wir geben ihn euch nicht zu Preisen wie bei Samsung und SK Hynix – wir verlangen mehr.
EJ: Bei den bahnbrechenden Technologien gibt es jemanden, der von OpenAI abwandert und zu einem Unternehmen namens Conduit geht – dort geht es um Gedankenübertragung. Das Ziel ist, ein KI-Gehirn aufzubauen, also ein LLM, das deine Gedanken in Text übersetzt. Eine nicht-invasive Lösung: ein Armband, das man am Handgelenk trägt, überträgt die Gehirnsignale an das LLM. Stell dir vor, du liest auf einem Bildschirm ein Dokument. Du liest einen Satz zweimal und verstehst ihn nicht. Die KI merkt es – und schreibt den Satz automatisch so um, dass du ihn besser verstehen kannst.
Auch Meta ist wieder da: Sie haben TribeV2 herausgebracht – ein KI-Modell, das vorhersagen kann, wie dein Gehirn auf ein bestimmtes Video oder einen bestimmten Inhalt reagieren wird. Wir betreten gerade eine Welt, in der die Verbindung zwischen menschlichem Gehirn und KI immer mehr wächst.
Zum Schluss haben wir den Retter verloren. NikitaBier hat X verlassen. Er ist eine Legende im Bereich Internetprodukte – er hat nacheinander mehrere virale Produkte gebaut. Bei X war er Product Lead und hat eine Plattform, die bereits auseinanderzufallen drohte, wieder zurückgeholt, die Experience über die Timeline verbessert und sie den Nutzern gegenüber transparent gemacht. Die letzten 400 Tage waren ungefähr die Hölle. In einem Unternehmen, das stark unter Talentverlust leidet und den Betrieb gestrafft hat, hat er durchgehalten. Danke für seinen Beitrag. Elon hat ihm eine Abschiedszwitsche mit einem Herz-Emoji gegeben – für Elon ist das schon eine ganze Menge.
Josh: Rückblick auf diese Woche: JeffDean ist gegangen, hat recursion self-learning angestoßen, Modelle haben die Sandbox durchbrochen, Schwarm-Agents haben koordiniert angegriffen, und bis 2028 sind Speichenchips ausverkauft. Chaos, aber keine Panik. Denn die meisten Leute auf der Straße wissen das alles gar nicht, was gerade passiert. Du bist nicht nur in der Insider-Szene informiert – du weißt auch, in welche Richtung die Zukunft geht. Schönen Wochenabschluss, geh am Wochenende raus und streichle ein bisschen das Gras.