KI-Unternehmen strecken die Hand aus: OpenAI dokumentiert die Bedienung deines Computers, Google nutzt die hochgeladenen Inhalte, um KI zu trainieren.
Axios beginnt zu untersuchen, welche Nutzerdaten KI-Unternehmen wirklich einsammeln.
Das Ergebnis: Chatverläufe reichen offenbar nicht mehr. Jetzt wollen sie auch wissen, was du auf dem Computer angeklickt, welche Fotos du hochgeladen und welche Inhalte du angesehen hast – und diese Daten dann für Gedächtnis, Personalisierung und Werbung verwenden.
OpenAI hat „Computer History“ hinzugefügt. Wenn Mac-Nutzer die Funktion aktivieren, können ChatGPT und Codex aufzeichnen, welche Apps und Websites du anklickst, was du eingibst und wie du zwischen ihnen wechselst. So entsteht nach und nach ein Bild deines langfristigen Arbeitsgedächtnisses. Die Funktion ist standardmäßig deaktiviert; es wird kein Bildschirm aufgezeichnet und kein Audio. OpenAI sagt, vorübergehende Bedienverlaufsdaten würden nicht für das Training von Modellen verwendet.
Google geht noch aggressiver vor. Der neue „Search Services History“-Verlauf speichert Bilder, Dokumente sowie Audio- und Videodateien, die Nutzer über Dienste wie Lens, Search Live und Translate hochladen. Diese Daten sollen außerdem zur Schulung generativer KI genutzt werden. Konten, die die Voraussetzungen erfüllen, sind standardmäßig aktiviert; wer ablehnen möchte, muss das selbst abschalten. Selbst wenn einige Daten später vom Konto getrennt werden, können sie im Trainingsprozess bis zu 4 Jahre lang erhalten bleiben.
Auch bei der Werbung haben sie nachgezogen. Meta wird Interaktionen von Nutzern mit Meta AI nutzen, um Inhalte und Anzeigen in Facebook und Instagram anzupassen; OpenAI und Google erforschen ebenfalls Werbemodelle für Chatbots. Je besser die KI dich versteht, desto genauer wird das Profil, das das Werbesystem in den Händen hält.
Früher bestand die Sorge, dass Chatverläufe für das Training genutzt werden. Heute wird auch das, was du am Computer machst und was du in Google hineinwirfst, immer mehr zu Daten, die KI-Unternehmen für sich verwenden.
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NVIDIA investiert 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy und sichert sich 8 GW KI-Rechenleistung – OpenAI wird der einzige Mieter sein
17. August: NVIDIA gab bekannt, dass es mit SB Energy eine strategische Partnerschaft abgeschlossen hat. Dabei stellt NVIDIA eine Kreditsicherheit für den Bau des PORTS-Pike-Technologieparks in Ohio bereit. Der Standort soll zu einem hochskaligen Rechenzentrums- und KI-Infrastrukturkomplex ausschließlich für NVIDIA-gestützte KI-Berechnungen ausgebaut werden, wobei OpenAI als einziger Mieter auftreten soll. Gleichzeitig investierte NVIDIA 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy. NVIDIA dringt mit dieser Initiative direkt in die unterste Infrastruktur-Ebene für Grundstücke, Strom und Anlagen (LPS) ein – eine Bedeutung, die weit über eine gewöhnliche Investition in Rechenzentren hinausgeht. Die Kernveränderung besteht darin, dass NVIDIA seine eigene Bonität als „Bürgschaft“ für die Finanzierung der KI-Infrastruktur einsetzt, um im Gegenzug langfristige und exklusive Einsatzmöglichkeiten für Rechenleistung zu erhalten. Das markiert, dass der Chip-Gigant sich nicht länger nur als reiner Anbieter von KI-Hardware versteht, sondern sich zu einem zentralen Mitgestalter und Organisator der „KI-Fabriken“-Infrastruktur entwickelt.
闪迪 bringt den Markt in Wallung, die Air Force ist endlich aus dem Schneider. 1. HBF-Prototyp — zweite Jahreshälfte 2026 Der nächste stapelbare NAND-Typ ist für KI-Szenarien ausgelegt und wird von SeekingAlpha als „der nächste Game Changer“ bezeichnet – direkt als Gegenstück zum HBM-Markt. 2. BiCS9 QLC — schrittweise Serienfertigung Kapazität pro Chip um 60 % gesteigert, senkt die KI-Speicherkosten deutlich. So beschleunigt sich die Durchdringung von Enterprise-QLC/TLC-SSDs. 3. Enterprise-SSD-Kapazitäts-Roadmap 2025: 128 TB → 2026: 256 TB → 2027: 512 TB → mittelfristig: 1 PB, jedes Jahr verdoppelt. 4. Finanzrahmen 2028–2030 Zum ersten Mal wird ein mehrjähriges Finanzmodell veröffentlicht. Zusage: 100 % überschüssiger Cash wird an die Aktionäre zurückerstattet; der 6-Milliarden-Dollar-Rückkauf läuft weiterhin. 5. Nächstes Quartals-Update — voraussichtlich Ende Oktober bis Anfang November 2026 Fokus: Fortschritt des HBF-Prototyps + Fortschritt der BiCS9-Serienfertigung. Kurz gesagt: HBF-Prototyp und BiCS9-Serienfertigung sind die zwei größten Variablen. Eine Umsetzung über den Erwartungen hinaus könnte die Aktie erneut zum Explodieren bringen.
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🔥Weltweite OPC-AI-Digitalgipfel | 19. August Hongkong TVB-Start KI belebt die Film- und Medienbranche neu ✨
Gemeinsam veranstaltet von Asian Television & AI MOTION 📅 Zeit: 19.08.2026 15:00‑17:30 📍 Ort: Hongkong Asian Television
✅ Zeremonie zur Enthüllung des „OPC AI Digital Film & Media Eco-Parks“ in Hongkong ✅ Pressekonferenz zur Veröffentlichung der weltweit ersten KI-Filmaktie: AI MOTION Im Fokus: KI + digitaler Film- und Medien-Ökosystemaufbau – erkunden Sie neue Möglichkeiten an der Schnittstelle von Technologie und Industrie. Gemeinsam bezeugen wir eine neue Wegmarke der Branche!#RWA赛道 #香港大会
KI-Angriffsfähigkeiten brechen aus! Die Cybersicherheit steht an einem Scheideweg, die Zeit für Verteidiger ist nicht mehr viel
OpenAIs CEO Greg Brockman hat die interne Mission „Erfolgreiche Infiltration“ eines hauseigenen Großmodells in Hugging Face als ein Ereignis definiert, das im Bereich der Cybersicherheit eine Zäsur darstellt. Diese Vorfälle haben OpenAI außerdem vor Augen geführt: Sie haben die Angriffskraft hochmoderner KI-Modelle in realen Szenarien massiv unterschätzt. Noch besorgniserregender ist jedoch, dass die Angriffsfähigkeiten offener, quelloffener Modelle den Abstand zu den geschlossenen Top-Modellen mittlerweile auf nur noch wenige Monate reduziert haben.
Brockman bezeichnet die aktuelle Phase als „Zeitfenster für Verteidiger“. Er warnt Unternehmen: In den kommenden Monaten müssen sie AI-gestützte, automatisierte Sicherheitsabwehr in großem Umfang umsetzen. Sobald sich die KI-Angriffsfähigkeiten breit ausbreiten, wird das traditionelle Muster, bei dem Sicherheitslücken manuell entdeckt und behoben werden, vollständig nicht mehr mit dem Tempo der Angriffsiterationen Schritt halten können.
Er gibt Unternehmen einen konkreten Ansatz für die Praxis: Sicherheits-Teams mit KI-informativen Agents ausstatten, die Code und Infrastruktur-Konfiguration lesen, aktiv Schwachstellen scannen und beheben bzw. historische, aufgestaute Risiken bereinigen und die Sicherheitsprüfung in den gesamten Entwicklungsprozess integrieren. Wenn der Agent Risiken erkennt, kann er beim Erstellen von Reparatur-Patches und beim Durchführen von Tests helfen. Danach geht es von „von der Oberfläche aus lesen“ über das Fortschreiten von reinem Scan hin zu Alarmklassifizierung und begrenzter, automatisierter Reaktion—gefährliche Operationen bleiben jedoch weiterhin unter der endgültigen Entscheidungsbefugnis des Menschen.
OpenAI hat diese Lösung intern bereits umgesetzt: Die überwiegende Mehrheit der anfänglichen Sicherheitsalarme wird zunächst von der KI klassifiziert; das Modell prognostiziert bzw. simuliert fortlaufend potenzielle Angriffswege. Gleichzeitig arbeitet das Team an einer gezielten Schulung eines Spezialmodells, das „Code mit extrem hohem Sicherheitsniveau“ ausgeben kann—mit dem Ziel, einen Teil der Software-Sicherheitslücken bereits an der Quelle zu eliminieren. #ai