Ich wette, du kennst das Prinzip von Computerwürmern. Schwachstelle finden, Schwachstelle patchen, fertig. Genau das funktioniert beim neuen KI-Wurm nicht mehr. Forschende der Universität Toronto haben einen Prototyp gebaut, der die Spielregeln komplett verändert – und ich finde das ehrlich gesagt ziemlich beunruhigend. Was bisher so war Klassische Würmer haben eine einzige Schwachstelle im Visier. Ist die gepatcht, ist der Wurm erledigt. So läuft das seit dem Morris-Wurm 1988, der mal eben zehn Prozent des damaligen Internets lahmgelegt hat. Was jetzt anders ist Der neue Prototyp hat ein Large Language Model (LLM) eingebaut – also dieselbe Technologie, die hinter ChatGPT oder Claude steckt. Das Ergebnis: kein fixer Angriffspunkt mehr, sondern eine maßgeschneiderte Strategie für jedes Ziel. Der Wurm analysiert, wählt, handelt situativ. Und noch verrückter: Im Experiment nutzte er drei Sicherheitslücken aus, die zum Zeitpunkt seines Trainings noch gar nicht existierten. Er hat sie sich zur Laufzeit aus öffentlichen Sicherheitshinweisen zusammengebaut. Das Zitat, das alles sagt Projektleiter Nicolas Papernot (University of Toronto) zur New York Times: „Man braucht ein absolut sicheres System, um sich dagegen zu verteidigen – und wir wissen, dass das derzeit nicht machbar ist." Kein Drama, keine Übertreibung. Einfach eine nüchterne Einschätzung. Zur Beruhigung – ein bisschen Der Prototyp ist kein ausgefeiltes Angriffstool. Keine Verschleierungsmodule, keine Täuschungstaktiken. Im Testnetz ohne Verteidigungssoftware war er in rund 50 % der Fälle erfolgreich. Wer sein Netzwerk überwacht, hätte ihn bemerkt. Welches KI-Modell konkret eingesetzt wurde? Haben die Forschenden bewusst verschwiegen. Die eigentliche Botschaft Das Paper ist ein Warnschuss – das sagen die Forschenden selbst. Denn das eigentliche Problem ist die Dezentralität: Kein einzelner Anbieter kontrolliert das Modell, die Hardware, die Infrastruktur. Klassische Regulierung greift ins Leere.

https://spektrum-plus.de/news/ki-made-in-china-deepseek-erschuettert-erneut-die-ki-welt/2321945/d_app_controller/subcontent/page Dazu hätte ich gerne mal eine Einschätzung.

Mal kurz innehalten: Google steckt bis zu 40 Milliarden Dollar in Anthropic. In genau die Firma, die mit Claude eines der stärksten Konkurrenzmodelle zu Googles eigenem Gemini baut. 10 Milliarden fließen sofort. Die restlichen 30 sind an Leistungsziele gekoppelt. Bewertung von Anthropic: 350 Milliarden Dollar. Drei Jahre nach Googles erstem 300-Millionen-Investment. Das ist ein Plus von rund 13.000 Prozent. Lies das ruhig nochmal. Warum das mehr ist als eine Schlagzeile Hier passiert etwas, das mich als Beobachter dieses Marktes wirklich elektrisiert: Die ganz Großen wissen längst, dass sie mit einem eigenen Modell nicht mehr durchkommen. Google entwickelt Gemini und finanziert gleichzeitig Claude. Amazon hat erst vor Tagen 25 Milliarden in Anthropic angekündigt. Microsoft sitzt bei OpenAI im Boot. Das ist keine Großzügigkeit. Das ist Strategie. Was hat Google davon? 🤔 Genau die Frage, die wir uns bei sowas immer stellen sollten. Drei Dinge: 1. Compute-Verkauf an sich selbst. Anthropic bekommt zusätzlich 5 Gigawatt Rechenleistung über Google Cloud. Das Geld fließt also größtenteils direkt zurück – als Cloud-Umsatz. Google verkauft sich seine eigenen TPUs und schreibt sie als Investment in die Bilanz. 2. Hedge gegen das eigene Modell. Sollte Gemini im Rennen zurückfallen, sitzt Google bei Claude mit am Tisch. Mit jetzt deutlich mehr als 14 Prozent Anteil. 3. Druck auf Microsoft und OpenAI. Wenn Anthropic im B2B-Markt – und da sind sie aktuell führend – weiter Boden gutmacht, schwächt das den Hauptkonkurrenten. Egal ob über Gemini oder Claude. Was bedeutet das für uns? Für dich, für mich, für alle, die mit KI arbeiten: ✅ Claude wird nicht verschwinden. Im Gegenteil. Anthropic hat jetzt das Geld und die Rechenleistung, um die nächsten Modellgenerationen zu bauen. Bei einer Run-Rate von über 30 Milliarden Dollar Umsatz ist die Firma längst kein Startup mehr. ✅ Der Wettbewerb bleibt knallhart. Gemini, Claude, GPT, Mistral – keiner kann sich ausruhen. Für uns Nutzer heißt das: bessere Modelle, schneller.

Ich wette, du hast dich das auch schon mal gefragt. Zufall? Klingt einfach nett? Nope. Da steckt eine richtig gute Geschichte dahinter. Der Namensgeber: Ein Mann, den kaum jemand kennt – obwohl er alles verändert hat Claude Shannon. 1916 geboren, 2001 gestorben. In Deutschland so gut wie unbekannt. Und trotzdem: Ohne ihn kein Internet, kein Smartphone, keine KI. 1948 veröffentlichte er ein Paper mit dem sperrigen Titel "A Mathematical Theory of Communication". Klingt trocken. War eine Revolution. Shannon fragte sich: Gibt es eine universelle Theorie der Kommunikation – egal ob Telefon, Radio oder Telegraph? Und er lieferte die Antwort. Er zeigte, wie Information mathematisch messbar ist. Und er führte dabei den Begriff "Bit" ein – die kleinste Einheit digitaler Information. Scientific American nannte sein Paper später die "Magna Carta des Informationszeitalters". Sein berühmtester Satz: "Information is the resolution of uncertainty." Information ist die Auflösung von Unsicherheit. Klingt fast wie eine Stellenbeschreibung für eine KI, oder? 😄 Und Anthropic? Die Gründer wählten den Namen bewusst. Als Verbeugung vor Shannon – und als Statement: Wir verstehen, was wir hier bauen. Keine Spielerei, sondern die Fortsetzung eines langen wissenschaftlichen Projekts. Alle anderen KI-Assistenten bekamen weibliche Namen – Alexa, Siri, Cortana. Claude sollte bewusst anders sein. (Und im Französischen ist Claude übrigens für alle Geschlechter gebräuchlich – auch das eine elegante Mehrdeutigkeit.) Das Schöne daran: Jedes Mal, wenn du mit Claude arbeitest, steckt da im Kern genau das drin, was Shannon 1948 beschrieben hat: Ein System, das Rauschen reduziert, Bedeutung überträgt und Unsicherheit auflöst. Nur halt mit deutlich mehr Rechenleistung als ein Einrad. 🚲 (Ja – Shannon war auch dafür bekannt, durch die Flure von Bell Labs auf einem Einrad zu fahren. Manchmal jonglierend. Weil er konnte.) Hättet ihr gewusst, woher der Name kommt? 👇

🤖 Heute morgen ist ein Roboter einen Halbmarathon in 50 Minuten gelaufen. Ich musste das zweimal lesen. Kurz zur Einordnung, warum mich das umhaut: Letztes Jahr beim selben Rennen in Peking brauchte der schnellste Roboter noch 2 Stunden 40 Minuten. Er wackelte, musste teilweise begleitet werden, sah aus wie ein betrunkener Praktikant auf Eis. Ein Jahr später: 50 Minuten. Schneller als jeder menschliche Teilnehmer. Fast drei Mal so schnell wie im Vorjahr. Ich kenne kaum eine Technologie, die in 12 Monaten so einen Sprung macht. Außer einer. Und genau die steckt drin. Die Hardware dieser Roboter ist seit Jahren ähnlich. Zwei Beine, Motoren, Sensoren, Akku. Nichts Magisches. Was sich verändert hat, ist das Gehirn: die KI, die in Echtzeit entscheidet, wie der Roboter bei Wind, unebenem Boden und Kopfsteinpflaster das Gleichgewicht hält. Vor zwei Jahren hätte diese Rechenleistung einen Serverraum gefüllt. Heute läuft sie in einem Rucksack mit. Das ist der eigentliche Wahnsinn an der Geschichte. Und deshalb schaue ich mir solche Shows genau an – nicht weil ich Robotik-Fan bin, sondern weil sie der ehrlichste Gradmesser für den KI-Fortschritt sind, den wir gerade haben. Ein Chatbot kann halluzinieren, ohne dass es sofort auffällt. Ein Roboter, der umfällt, fällt um. Punkt. Deshalb meine Frage an euch: Wo würdet ihr euch als Erstes einen Roboter wünschen? → In der Küche? → Im Haushalt (bügeln, putzen, aufräumen)? → In der Pflege (Stichwort Fachkräftemangel)? → Im Job? → Oder: Bloß nicht, lasst mich in Ruhe? Schreibt's in die Kommentare – ich bin wirklich neugierig. Das Bild, das daraus entsteht, sagt uns mehr über die Zukunft als jede Marktprognose. PS: Elon Musks "Optimus" soll Ende nächsten Jahres für 30.000 Dollar kommen. Sind wir darauf vorbereitet? Eher nicht. Genau darum machen wir hier in der Community das, was wir machen. 💪