Nvidias Anteil am chinesischen Markt für Fahrassistenz-Chips ist binnen fünf Monaten von rund 50 auf 28,5 Prozent gefallen, gleichzeitig drängt der Konzern Cloud-Anbieter, ihr China-Geschäft zu drosseln. Daneben zeigen OpenAI und Mistral, wie ihre neuesten Modelle Hardware, CAD-Modelle, Patches und ganze Apps selbst bauen.
Nvidia verliert in China an Boden und zieht selbst die Grenze
Im Markt für KI-Chips in fortgeschrittener Fahrassistenz hat China in fünf Monaten heimischen Chipdesignern einen Massenmarkt verschafft, unter Exportkontrollen und Preisdruck.
Nvidia: von rund 50 Prozent im April auf 28,5 Prozent im September
Horizon Robotics: Anstieg von 13,6 auf 20,3 Prozent
Huawei: Anstieg von 9,6 auf 13 Prozent
XPeng und NIO verbauen zunehmend eigene Chips
Texas Instruments ist ganz aus den Top 10 gefallen
Deutsche Hersteller, die für China Fahrassistenz entwickeln, verhandeln dort künftig mit Horizon und Huawei. Nvidias Bilanz seit April: minus 21,5 Prozentpunkte.
Parallel hat Nvidia einigen Cloud-Anbietern nahegelegt, ihr Geschäft mit chinesischen Firmen zurückzufahren. Das berichtet The Information unter Berufung auf drei Insider. Damit könnte sich eine wichtige Hintertür verengen: Wer als chinesischer KI-Entwickler keine Chips kaufen darf, mietet Rechenleistung bisher einfach in der Cloud.
Bemerkenswert ist der Absender. Die Schraube zieht hier der Chiphersteller selbst an, ohne neue Exportregel aus Washington, und steuert damit, wer über Umwege an seine GPUs kommt. Ob Cloud-Anbieter mit großem China-Anteil dieses Geschäft aufgeben oder ihr Verhältnis zu Nvidia riskieren, entscheidet sich an der nächsten Chip-Zuteilung.
Quelle: The Information
Auch die Kunden arbeiten an der Unabhängigkeit. Anthropics Chip-Design-Team zählt gerade einmal 15 Leute und entwickelt mit Claude eigene KI-Chips, berichtet The Information. Nach Schätzungen des Teams beschleunigt das Modell die Arbeit gegenüber klassischen Chip-Design-Workflows. Anthropic geht damit denselben Weg wie OpenAI, das mit „Jalapeño“ bereits einen eigenen Chip entworfen hat. Ob 15 Leute mit Claude reichen, um die Abhängigkeit von Nvidia spürbar zu senken, zeigt erst der erste fertige Chip.
GPT-6 Astra und Mistral Large 4 bauen Hardware, Patches und Apps
Zwei OpenAI-Mitarbeiter haben mit GPT-6 Astra als Nebenprojekt einen Prototyp gebaut: ein Gerät, über das man mit Codex spricht. Gehäuse, Platine, Bedienoberfläche und Software hat das Modell entworfen, das Ganze dauerte weniger als eine Woche. Drei Disziplinen, für die man sonst Mechanik-, Elektronik- und Software-Leute an einen Tisch holt, liefen durch ein einziges Modell. Bis zur Fertigung brauchte es trotzdem mehrere Runden Review und Iteration.
In der Konstruktion arbeitet OpenAI mit den Ingenieuren von Chip Ganassi Racing daran, 3D-Scans in editierbare CAD-Modelle und fertige Fertigungszeichnungen zu verwandeln. Mit Mazda testet OpenAI, wie sich neue Fahrzeugdesigns per Simulation erkunden lassen. Der Schritt vom Scan zum bearbeitbaren Modell ist bislang klassische Handarbeit. Die Ingenieure prüfen die Ergebnisse und markieren, wo die Modelle nachbessern müssen. Ob daraus ein Werkzeug für jede Konstruktionsabteilung wird, entscheidet sich an dieser Fehlerliste.
Mistral lässt Large 4 eine aktuelle Django-Schwachstelle untersuchen. 133 Agenten kartieren den Code, suchen nach Angriffswegen, testen die Ausnutzung und bestätigen den Fehler, anschließend erstellt das Modell einen Patch. Gezeigt wird der Ablauf im 90-fachen Tempo. Triage, Reproduktion und Behebung rücken damit in einen zusammenhängenden Agenten-Workflow.
In einer zweiten Demo sollte Large 4 Satelliten und Trümmerteile im Erdorbit als Echtzeit-Anwendung sichtbar machen. Das Modell baute Orbital Trace, einen 3D-Tracker für rund 19.000 Objekte, testete die App wie ein Nutzer, beschleunigte sie und bestand die anschließende Verifikation. Aus einem einzelnen Auftrag wird so ein funktionierendes Produkt mit eigener Qualitätskontrolle.
Liber-0 lernt Roboter-Handgriffe aus 2,2 Millionen Stunden Videos
LiberAI zeigt mit Liber-0 ein Weltaktionsmodell, das Videos mit präzisen Bewegungsdaten menschlicher Hände verbindet. Ziel: Roboter ohne eigens gesammelte Roboterdaten für neue Aufgaben fit machen.
Vortraining mit mehr als 2,2 Millionen Stunden menschlicher Erfahrung
600 Zero-Shot-Versuche über 60 Aufgaben
Erfolgsrate insgesamt: 36 Prozent
Beim Greifen und Platzieren: 63,5 Prozent
„Digitale Souveränität ist eine zentrale Voraussetzung dafür, dass Unternehmen das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz ausschöpfen können.“
So begründet Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, die erweiterte Partnerschaft mit A1. IBMs KI-Plattform watsonx läuft künftig auf A1 Exoscale, der europäischen Cloud des Telekomkonzerns, samt Modulen für Modellentwicklung, Datenverwaltung, Governance und Automatisierung. Die Infrastruktur steht in Europa, die Plattform kommt aus Armonk. Ob das Souveränitätsversprechen trägt, entscheidet sich daran, wer bei einem US-Zugriffsersuchen nach dem CLOUD Act den Schlüssel hält.
Quelle: Medianet
Chart des Tages: Token-Preise fallen um 67 Prozent, Ausgaben steigen
Quelle: Ornn, OpenRouter, Ramp; a16z-Analyse
Seit Anfang Mai ist der durchschnittliche Preis pro KI-Token um 67,1 Prozent gesunken. Die Ausgaben dafür sind im selben Zeitraum trotzdem explodiert: Hochgerechnet aus den OpenRouter-Volumina liegen sie 159,5 Prozent höher, bei den Firmenkarten-Daten von Ramp 122,1 Prozent. Billigere Modelle machen KI für deutlich mehr Aufgaben rentabel. Agenten, längere Kontexte und Reasoning-Modelle verbrauchen ein Vielfaches an Tokens pro Anfrage. Wer sein KI-Budget nur über den Stückpreis plant, unterschätzt die Rechnung.
Plattformen wehren sich gegen die Flut aus KI-Inhalten
„Borrowing ideas is normal in addon development, but doing it on the scale that AI permits isn’t.“
Das sagt Addon-Entwickler plusmouse zum Start von World of Warcraft: Forever. Vibe-codete Addons fluten die Subreddits und kopieren Designs langjähriger Entwickler. Warcraft Logs zählte vor zwei Jahren rund 200 API-Entwickler, davon 2 bis 4 problematisch. Heute sind es etwa 10.000, davon rund 1.000. Der CEO führt einen kostenpflichtigen kommerziellen API-Key ein. Ob der die Agenten-Flut bremst, entscheidet der Preis.
Quelle: 404media
Kaum war die Fanfiction-Plattform AO3 nach einem Sicherheitsvorfall offline, stand ao3.life im Netz: ein KI-gebauter Klon, laut Betreiber errichtet von einem Schwarm KI-Agenten auf 40 virtuellen Maschinen. Er kratzte Fanfiction aus dem ganzen Netz zusammen und verkaufte sie als KI-vertonte Hörbücher. 91 Prozent der Erlöse sollten an die Autoren gehen, gefragt hatte sie niemand. Trotz Hürden beim Urheberschaftsnachweis gingen über 2.000 Löschanträge an einem Tag ein, dann war die Seite weg. Bilanz nach 24 Stunden: 126.592 Nutzer, Terabytes an Traffic, rund 11 verkaufte Hörbücher.
Quelle: 404media
Die größte Modding-Plattform für PC-Spiele zieht eine Linie: Wer bei Nexus Mods einen neuen Mod hochlädt, muss ab sofort angeben, ob bei der Arbeit KI zum Einsatz kam. Die Regel ist Teil einer umfassenden Ankündigung zum Umgang mit KI-generierten Inhalten. Kennzeichnungspflichten entstehen damit auch dort, wo kein Gesetz sie verlangt, direkt auf den Plattformen, die über Reichweite entscheiden.
Quelle: The Verge
Tool-Empfehlung: RelationFlow
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