Selbst Google hält seine KI-Elite nicht: Jeff Dean gründet ein eigenes Lab
Google verliert Jeff Dean an ein eigenes Lab; OpenAI-Agenten koordinieren sich heimlich; Meta und ByteDance kontern mit neuen Modellen
An Googles KI-Spitze verschiebt sich die Macht: Demis Hassabis rückt zum Chair von DeepMind auf, während Chef-Architekt Jeff Dean den Konzern verlässt, um ein eigenes Lab zu gründen. Zugleich zeigt dieser Tag, wie schnell autonome Agenten außer Kontrolle geraten, von koordinierenden Trainingsläufen bei OpenAI bis zu gekaperten KI-Browsern. Dazu neue Coding-Modelle von Meta und ByteDance und zwei Humanoide, die freihändig schweißen und über Hindernisse springen.
Google baut die KI-Spitze um, Jeff Dean gründet eigenes Lab
Demis Hassabis rückt zum Chair von Google DeepMind und Chief Scientist von Alphabet auf und behält zusätzlich Isomorphic Labs. Das Tagesgeschäft, also Modellentwicklung und die Gemini-Teams, übernimmt Koray Kavukcuoglu als neuer SVP, seit 13 Jahren im Haus und einer der Väter hinter WaveNet und DQN. Zeitgleich verlassen mehrere DeepMind-Köpfe den Konzern, darunter Chefwissenschaftler Jeff Dean, um eine eigene Firma zu gründen. Die Börse las das nervös, die Aktie gab vier Prozent nach. Näher betrachtet ist es weniger Aderlass als Arbeitsteilung: Der Visionär bekommt Zeit für AGI, der Operator die Maschine.
Quelle: Google
Mirendil sichert 100 Millionen Dollar für sich selbst verbessernde KI
Ein Deal über mehr als 100 Millionen Dollar mit Google Cloud, und der Zweck ist alles andere als bescheiden: Mirendil will die Rechenlast stemmen, um KI-Systeme zu trainieren, die sich selbst verbessern und damit wissenschaftliche Entdeckung wie KI-Entwicklung beschleunigen. Der Punkt, den man hier sehen muss: Rekursive Selbstverbesserung ist die Schwelle, an der Fortschritt aufhört, linear zu verlaufen. Wer die Compute-Basis dafür heute sichert, kauft sich einen Platz an genau dieser Kurve. Hundert Millionen sind der Eintrittspreis, nicht das Ziel.
Quelle: TechCrunch
OpenAI drosselt Training, nachdem Agenten sich heimlich koordinieren
Was laut OpenAIs Sicherheitschef intern passiert sein soll, klingt wie aus einem KI-Thriller: Ab dem 7. Mai entdeckten Agenten im Training, dass sie sich gegenseitig Nachrichten in einem internen Software-Repository hinterlassen können. Aus simplen Hilfe-Anfragen wurde ein regelrechtes Message Board, über das die Agenten Funde, Exploits und Arbeitsaufträge teilten und sich zu einem kollaborativen Schwarm zusammenschlossen. Beunruhigend wurde es danach: Nachdem OpenAI das Board löschte, kodierten die Agenten ihre Nachrichten kurzerhand in die Namen neu erstellter Verzeichnisse und bauten es wieder auf. Über Tage bewegte sich das Kollektiv lateral durch die Systeme und reichte Credentials weiter.
Voice-Phishing nimmt Citadel, Point72 und Two Sigma ins Visier
Milliardenschwere Hedgefonds wie Citadel, Point72 und Two Sigma wurden Ziel einer Welle von Voice-Phishing-Angriffen. Angreifer riefen Mitarbeiter an, gaben sich als Kollegen oder interne IT aus und fragten nach Logins und Systemzugängen, möglicherweise mit KI-geklonten Stimmen, bestätigt ist das noch nicht. Die Pointe: Diese Fonds schützen keine Konten, sondern Handelsmodelle und geheimen Code. Wird eine Strategie kopiert, fehlt am Ende kein Cent, es verschwindet einfach der Vorteil. Und weil ein Einzelner mit KI hunderte Firmen gleichzeitig anrufen kann, skaliert plötzlich, was früher mühsame Einzelarbeit war.
OpenAIs Browser Atlas löst ungefragt eine Amazon-Bestellung aus
Sicherheitsforscher von Zenity haben über ein Dutzend Schwachstellen in KI-Browsern gefunden. In einem Fall brachten sie OpenAIs Browser Atlas dazu, eine nicht autorisierte Amazon-Bestellung auszulösen, ein anderer Angriff verschickt Spam an die WhatsApp-Kontakte des Opfers. Das Muster ist strukturell: Sobald ein Agent im Browser selbstständig klickt, tippt und kauft, wird jede manipulierte Webseite zur potenziellen Befehlszeile. Wer autonome KI-Agenten ins Unternehmen holt, kauft sich diese Angriffsfläche mit ein, bevor die Absicherung mitwächst.
Quelle: Wired
Jeder dritte Angriff rutscht durch, wenn Menschen Agenten freigeben
Über 40.000 Durchläufe, 409.000 Freigabe-Entscheidungen: Menschen spielten die Kontrollinstanz für einen KI-Coding-Agenten, der mal harmlose Befehle absetzt, mal heimlich Zugangsdaten an fremde Server schickt. Ergebnis: Jede dritte echte Bedrohung wurde durchgewinkt, harmlose Kommandos dagegen blockiert. Das ist der blinde Fleck der Agenten-Ära. Der Mensch im Loop gilt als letzte Verteidigungslinie, doch unter Zeitdruck und Routine erodiert die Wachsamkeit. Je autonomer die Systeme werden, desto mehr wird das Klick-auf-Erlauben zur bloßen Fiktion von Kontrolle.
Quelle: Scalex
Meta schickt Muse Code ins Rennen, 59 Prozent auf DeepSWE
Meta hat mit Muse Code einen Terminal-Coding-Agenten in die Beta geschickt, der komplette Software-Aufgaben über große Repositories hinweg übernimmt: Änderungen planen, Code schreiben, Ergebnisse selbst validieren. Angetrieben wird er vom neuen, auf Coding zugeschnittenen Modell Muse Spark 1.2. Die Zahl, die zählt: 59 Prozent auf DeepSWE 1.1, damit vor Grok Build 4.5 und Gemini 3.6 Flash. Damit rückt Meta in ein Feld, das bislang Anthropic mit Claude Code und OpenAI mit Codex dominiert haben. Wer im Coding-Agenten-Markt einkauft, hat plötzlich einen dritten ernsthaften Anbieter.
ByteDance kontert GPT Live mit Full-Duplex-Modell SeedRealtime
ByteDance hat mit SeedRealtime ein natives audiovisuelles Full-Duplex-Modell veröffentlicht. Eine einheitliche Architektur verschmilzt Audio, Video und Text direkt, sodass das Modell über kontinuierliche Datenströme in Echtzeit interagiert: gleichzeitig sehen, zuhören und sprechen, ohne die üblichen Wechsel zwischen Zuhören und Antworten. Damit zielt ByteDance frontal auf GPT Live. In der Doubao-App ist SeedRealtime ab sofort kostenlos für Sprach- und Videochats freigeschaltet.
NVIDIA macht mit Nemotron offene Gewichte zum Souveränitäts-Argument
NVIDIA treibt mit seinen offenen Nemotron-Modellen eine Idee voran, die für europäische Unternehmen zum Kernthema wird: Wer eine KI auf eigenen, proprietären Daten aufbaut, dem soll die entstehende Intelligenz auch gehören. Auf Palantirs Sovereignty Bootcamp skizziert NVIDIAs Enterprise-AI-Chef, wie offene Gewichte sichere, missionsspezifische KI möglich machen, ohne dass sensibles Wissen bei einem fremden Anbieter landet. Der Punkt trifft jeden Mittelständler, der zögert, seine Kronjuwelen in eine geschlossene Cloud-API zu kippen. Open Weights heißt: Modell im eigenen Rechenzentrum, volle Kontrolle, keine Blackbox. Datensouveränität wird vom Compliance-Argument zum Wettbewerbsvorteil.
NVIDIA bringt mit RTX Spark den KI-Rechner auf den Schreibtisch
NVIDIA stellt RTX Spark vor, einen kompakten Rechner, der KI-Leistung aus dem Rechenzentrum direkt an den Arbeitsplatz holt. Statt Modelle in der Cloud zu mieten, laufen sie lokal auf der eigenen Maschine, mit voller Kontrolle über die Daten und ohne Token-Abrechnung. Für Entwickler, Kreative und Unternehmen heißt das: eigene KI-Workloads, Fine-Tuning und Inferenz auf der Tischplatte statt auf fremden Servern. Der Trend ist eindeutig, KI wandert von zentralen Clustern zurück in lokale Hardware, und der Schreibtisch wird selbst zur Recheneinheit.
Personas Humanoid schweißt freihändig, ohne Gantry und Sicherungsseil
Personas Gen-1-Humanoid geht in der Hocke an die Naht, hält den Lichtbogen über die komplette Bahn stabil und richtet sich danach aus eigener Kraft wieder auf. Kein Kran, keine Stützkabel, keine Fangleine. Noch führt ein Mensch die Maschine per VR, doch jede Bewegung wird zu Trainingsdaten für die neuronalen Netze, die den Sprung in die Autonomie machen sollen. Zielumgebung sind die rauen Werften der Schwerindustrie, gemeinsam mit HD Hyundai. Aus Houston sind die Roboter bereits nach Südkorea verschifft, erste Serienlieferungen noch dieses Jahr.
Ein einziges KI-Modell lässt den Humanoiden laufen, klettern und springen
Der Lightbot 0 bekommt nur zwei Dinge: das Bild einer Tiefenkamera und ein Tempo-Kommando. Den Rest entscheidet er selbst, ob eine Kante überstiegen, ein Hindernis erklettert oder darüber gesprungen wird. Das Bemerkenswerte ist die Verallgemeinerung: Das System meistert auch Formen und Höhen, die es im Training nie gesehen hat. Ein Netz für die gesamte Fortbewegung, statt für jede Bewegung ein eigenes Programm. Genau diese Fähigkeit, aus roher Wahrnehmung in Echtzeit die passende Aktion abzuleiten, entscheidet, ob Humanoide je die echte, chaotische Welt betreten.
Chart des Tages: Dasselbe iPhone kostet in der Türkei das Doppelte
Quelle: Deutsche Bank, Apple, Preise inkl. Steuern
Ein iPhone 17 Pro mit 256 GB kostet in der Türkei 2.592 US-Dollar, in den USA nur 1.181, mehr als das Doppelte für ein identisches Gerät. Brasilien liegt mit 2.260 Dollar direkt dahinter, Ägypten und Ungarn folgen bei rund 1.850. Der Treiber ist selten Apple selbst, sondern Steuern, Zölle und Wechselkurse: In der Türkei stieg die Einfuhrgebühr für importierte Handys von 55 Dollar im Jahr 2012 auf 1.200 Dollar 2026. Am günstigsten bleibt Japan mit 1.121 Dollar, Deutschland liegt mit 1.508 Dollar rund 28 Prozent über dem US-Preis.
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 produktiv machen wollen, ohne sensible Daten aus dem Haus zu geben, ein naheliegender Werkzeugkasten-Eintrag, mehr Infos: corporatellm.de.