Der KI-Chef von Google sieht den Punkt ohne Wiederkehr nahen
Hassabis verortet AGI um 2030; ChatGPT überschreitet 600 Millionen Nutzer; Banken streichen Junior-Analysten
Demis Hassabis verortet die Ankunft von AGI um 2030 und spricht bereits von den Ausläufern der Singularität. Parallel überschreitet ChatGPT erstmals 600 Millionen aktive Nutzer im Monat, und die Großbanken bereiten sich als erste Branche offen auf KI-getriebenen Stellenabbau vor.
Hassabis sieht uns in den Ausläufern der Singularität
Demis Hassabis gilt als einer der nüchternsten Köpfe der KI-Forschung, kein Mann für Marketing-Lärm. Umso schwerer wiegt, was der DeepMind-Chef auf der Google I/O sagte: Die Ankunft von AGI, die er um 2030 verortet, sei mit der Singularität gleichzusetzen, dem Punkt, ab dem es kein Zurück mehr gibt. Rückblickend, so seine Erwartung, werden wir merken, dass wir gerade in den Ausläufern dieser Schwelle standen. Den Umbruch vergleicht er mit der Industriellen Revolution, nur zehnmal schneller und zehnmal mächtiger. Wer jetzt KI-Prozesse aufbaut, entscheidet, auf welcher Seite der Schwelle er steht.
Eine zweite Arbeit liefert die Mechanik hinter dem Skalieren. Ein Paper von Stanford, MIT, Harvard und Anthropic erklärt, warum größere Modelle Fähigkeiten lernen, die kleinere verpassen: Ihr zusätzlicher Speicherplatz schützt schwache, seltene Lernsignale davor, im Training überschrieben zu werden. Häufige Aufgaben belegen die Neuronen zuerst, seltene werden gelöscht, bevor sie sich festsetzen. Getestet an OLMo-Modellen von 4 Millionen bis 4 Milliarden Parametern, behielten größere Modelle mehr Merkmale und zeigten weniger Gradient-Interferenz. Mehr Kapazität heißt schlicht, schwache Signale lange genug zu halten, bis sie zu echtem Können werden.
ChatGPT erreicht 600 Millionen, Banken streichen Junior-Stellen
Die ChatGPT-App hat laut Analysedienst Similarweb zum ersten Mal die Marke von 600 Millionen monatlich aktiven Nutzern überschritten, und die Kurve zeigt weiter steil nach oben. Das ist eine Nutzerbasis in der Größenordnung der größten Social-Plattformen, aufgebaut in nur gut drei Jahren. Für Unternehmen heißt das: Ein konversationelles KI-Interface ist längst kein Nischenwerkzeug mehr, sondern ein Massenkanal, über den hunderte Millionen Menschen täglich Informationen suchen, Texte erzeugen und Entscheidungen vorbereiten. Wer dort nicht auftaucht, existiert für diese Nutzer schlicht nicht.
Die Finanzbranche wird zum ersten großen Testfeld für KI-getriebenen Stellenabbau. JPMorgan, Citigroup, Goldman Sachs und Standard Chartered bereiten ihre Häuser offen auf Kürzungen vor. Am härtesten trifft es den Nachwuchs: Ganze Jahrgänge von Junior-Analysten werden um bis zu zwei Drittel zusammengestrichen, obwohl die Banken genau aus diesen Kohorten den Großteil ihres KI-Talents rekrutieren. Parallel laufen erste Anwendungen, ein Wealth-Management-Avatar bei Citigroup, ein In-App-Assistent bei Revolut. Manche lesen die Ankündigungen nüchterner, als bequemen Vorwand für längst geplanten Abbau nach Jahren der Überbesetzung.
Humanoide und Lieferroboter übernehmen die letzten Meter
Boston Dynamics zeigt seinen humanoiden Atlas, wie er einen über 22 Kilogramm schweren Kühlschrank hebt und durch den Raum balanciert. Kein steifes Roboter-Hieven, sondern fließende Ganzkörperbewegung, bei der Hüfte, Knie und Arme zusammenarbeiten, um das Gewicht auszugleichen. Bevor Atlas das in der realen Welt tat, übte er die Aufgabe über Millionen Stunden in einer Simulation. Genau dieser Sprung von virtuellem Training zu physischer Beherrschung ist der Punkt, an dem Humanoide vom Labor in die Lagerhalle wandern.
In immer mehr chinesischen Hotels übernehmen autonome Lieferroboter die letzten Meter. Sie navigieren durch die Etagen, fahren eigenständig Aufzug und melden sich per Anruf am Zimmer, sobald sie vor der Tür stehen. Niemand trägt mehr Wasser, Handtücher oder Snacks hoch. Was nach Spielerei aussieht, ist gelöste Logistik im Gebäude: Navigation, Hindernisvermeidung, Aufzug-Anbindung und Übergabe laufen komplett ohne Menschen. Genau diese unsichtbare Automatisierung im Alltag entscheidet, wie schnell Servicebranchen weltweit ihre Personalkosten neu denken.
In vielen chinesischen Großstädten rollt die Metro im höchsten Automatisierungsgrad: kein Fahrer im Führerstand, die Kabine bleibt offen, Fahrgäste stehen direkt an der Frontscheibe. An Bord sitzt nur noch ein Sicherheitsbegleiter, eingreifen muss er praktisch nie, und der Takt kennt kaum Verspätungen. Autonomes Fahren funktioniert hier längst im Millionenmaßstab, weil der Schienenraum kontrolliert ist. Genau dort, wo Komplexität beherrschbar wird, ersetzt Software den Menschen zuerst, lange bevor das Robotaxi auf der offenen Straße zuverlässig läuft.
Zum Schluss: eine Mondkugel und ein WM-Rasen
Forscher der Texas A&M University haben RoboBall gebaut, einen kugelförmigen Roboter für die Erkundung von Mondkratern. Angetrieben wird er von einem Pendelsystem im Inneren der Kugel, mit dem er in jede Richtung rollen und lenken kann. Bis zu 32 km/h erreicht er bereits, und das Team arbeitet daran, ihn schneller und autonomer für kommende Weltraummissionen zu machen. Eine geschlossene Hülle ohne empfindliche Räder oder Beine rollt einfach weiter, wo klassische Rover in Staub und Geröll steckenbleiben.
Für die WM 2026 müssen 16 Stadien in den USA, Kanada und Mexiko auf einheitlichen Naturrasen umrüsten, weil Kunstrasen für 48 Teams und 104 Spiele nicht zugelassen ist. Grasforscher der Universität Tennessee haben dafür einen modularen Hybridrasen entwickelt, 95 Prozent echtes Gras, 5 Prozent synthetische Faser. Im SoFi Stadium in Los Angeles wird das komplette Spielfeld Panel für Panel ausgetauscht: Kosten rund 5 Millionen Dollar, Dauer 6 Wochen. Eine Arena, die für American Football gebaut wurde, lernt für ein paar Sommerwochen Fußball.
Tool-Empfehlung: CorporateLLM
CorporateLLM ist eine DSGVO-konforme Unternehmens-KI-Plattform, die OpenRouter, Ollama oder jeden OpenAI-kompatiblen Provider in unter einer Minute anbindet und sicher mit dem eigenen Wissen chatten lässt, ab sofort im Free-Plan. Für alle in der KI-Bubble, die lokale oder eigene Modelle ohne Vendor-Lock-in ans firmeneigene Wissen koppeln wollen, ein naheliegender Eintrag im Werkzeugkasten: corporatellm.de.