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Wir befinden uns nun mitten in der exponentiellen Beschleunigung. Ja, während die meisten die letzten Tage und Wochen hoffentlich genutzt haben, um mir etwas zu Ruhe zu kommen und 2026 zu planen, war in der KI Welt noch mal einiges los. Nvidia investiert 20 Milliarden in das Unternehmen Grock. Das schauen wir uns gleich näher an. Aber auch autonome KI-Agenten können jetzt immer länger Aufgaben ausführen bis zu 5 Stunden und damit befinden wir uns tatsächlich mitten in der exponentiellen Beschleunigung.
Aber es gibt jetzt auch einige Prädiktionen und Erwartungen für 2026, die von den großen AI Unternehmen geäußert wurden. Unter anderem auch das neue mysteriöse KI-Gerät von Open AI formt sich so langsam. Es könnte sich um einen Stift handeln. Auch das werden wir uns gleich näher anschauen und alles in allem werden wir uns heute wie gesagt die großen Themen für 2026 in dieser Folge anschauen. Denn auch wenn ja nicht allzu viele kleine ja Details und Funktionen jetzt veröffentlicht wurden, in den letzten Tagen gibt es dennoch einige große Themen, die bereits heute absehbar sind, die 2026 und fortfolgende Jahre für alle bestimmen werden. Und genau das werde ich dir wie immer kompakt zusammenfassen und in die Praxis einordnen, sodass du auch 2026 allen anderen immer den entscheidenden Schritt voraus sein kannst. Und diese KI News Folge führt damit den Trend der letzten zwei Jahre fort, indem wir hier wöchentlich die KI Entwicklung [musik] dokumentieren. Ich sende diese erste Folge für 2026 aus dem schönen Luzern am Vierwaldstättersee. Ganz herzliche Grüße an dieser Stelle an alle unsere Schweizer Zuschauer. Mein Name ist Leonard Schmedding und damit springen wir direkt rein in die KI News.
Ja, und die erste Meldung kommt aus der Welt der Humanoiden Roboter und das ist einer der entscheidenden Trends und Themen für 2026. Deswegen lohnt es sich das Thema exemplarisch an diesem Beispiel etwas näher zu beleuchten. Worum geht es hier? Um den sogenannten Alex Roboter vom Unternehmen W Robotics aus Südkorea. Und dieser Alex Roboter, wie man auch in den Videos hier sieht bzw. im Demovideo des Unternehmens soll eben besonders stark in der Fingerfertigkeit und im Fingerspitzengefühl sein. Konkret hat Alex 15 Freiheitsgrade und eine Fingerkuppenkraft von bis zu 40 Newton und das ist schon ordentlich. Das kommt nämlich ziemlich genau an die Fingerkuppenkraft des Menschen heran, der auch ein Durchschnitt bei man zumindest bei 10 bis 20 Newton liegt und ja bis zu 40 Newton eben auch realistisch hin bei den meisten Menschen und genau das soll Alex hier können. Bezeichnet ist aber auch, dass es sich um ein südkoreanisches Unternehmen handelt und Südkorea 2025 allein fast 2 Milliarden US-Dollar in Forschung und Entwicklung von Humanoiden investiert und demnach humanoide Roboter keineswegs mehr nun Thema für China und die USA sind, sondern ja so gut wie jedes große Industrieland hier eine ordentliche Rolle mitspielen möchte. Wir werden gleich auch noch auf ein paar weitere Prädiktionen im Bezug auf Humanoide Roboter eingehen.
Zunächst einmal müssen wir aber auf Mieter schauen. Ja, Mieter ist ein Forschungsinstitut, welches seit Jahren die AI Entwicklung dokumentiert und in Benchmarks packt. Und besonders interessant ist eben diese Benchmarks oder diese Auswertung von Mieter, welche misst, wie lange KI-Agenten autonomen Aufgaben ausführen können. Ja, was sagt dieser Chart hier, der berechtigterweise durch die Medien ging, weil er eben zeigt, dass wir uns immer noch mitten auf der exponentiellen Beschleunigungskurve befinden, was das Autonome Ausführen von Aufgaben angeht, bzw. besser gesagt den Zeithorizont den autonome KI-Agenten eben alleine ausführen können. Ja, was sagt Mieter? Im Jahr 2024 bis 25 hat sich der Zeithorizont von autonomen KI-Agenten verdoppelt. Alle vier Monate 2019 bis 2025 lag dieser Zeitraum noch bei allen 7 Monaten. Das heißt, hier ist es sogar in der Benchmark selbst noch einmal schneller geworden in der exponentiellen Beschleunigung. Es lohnt sich aber das noch mal etwas weiter aufzudröseln, denn besonders ging eben Clote mit Opus 4.5 durch die Presse sozusagen, weil Opus 4.5 ja eins der tatsächlich stärksten Modelle für alle gerade 4 Stunden und 50 Minuten autonome Aufgaben ausführen können soll. Aber was konkret bedeutet das jetzt? Mieter misst hier den 50% Zeithorizont. Dieser misst die durchschnittliche Zeit, die ein menschlicher Experte benötigt, um eine Aufgabe erfolgreich abzuschließen, bei der ein KI-Modell eine 50% Erfolgsquote erreicht. Bedeutet also, dass ein menschlicher Experte, insbesondere im Bereich der Softwareentwicklung bis zu 5 Stunden gebraucht hätte, um das gleiche Ergebnis zu erzielen. Das macht das Ganze natürlich nicht weniger relevant, sondern zeigt viel mehr, auf welchem Level gerade im Bereich der Coding-Agenten wir mittlerweile unterwegs sind. Und deswegen wundert es auch nicht, dass gerade Coding und Softwareentwicklung eines der spannendsten Themen für 2026, ich habe das ja schon mehrfach auch gesagt jetzt die letzten Wochen und Monate, spätestens seit dem Death Day von Open AI ist das allen mittlerweile klar und da werden wir gleich auch noch mal ein bisschen tiefer drauf eingehen.
Vorher sollten wir auf eine weitere Benchmark schauen und zwar Arc AGI ist gelöst. Argi 2, einer der schwierigsten unabhängigen Benchmarks bis dato für KI-Modelle, wurde jetzt nahezu vollständig gelöst von Poet, welches auf GBT 5.2 X High, also extra High aufbaut. Das handelt sich also nicht um ein eigenständiges Modell, sondern eher um ein Multi-Agent-Framework. Also genauer genommen sagt man eben nicht wie bei dem normalen ja überprüfen dieser Benchmark, dass das Modell eben einen Versuch hat, die Puzzle und die komplexen Aufgaben von Arc i2 eben zu lösen, sondern man schafft sich ein Agententeam, welches zunächst eine Hypothese aufstellt, dann so lange eben iteriert, autonom, bis es eben die entsprechende Lösung findet. Ja, und das ist eben genau das, was Poetik hier macht. Und damit kann man jetzt eben sagen, ja, das Arc AGI 2, welches Anfang des Jahres noch als unlösbar oder ja zumindest als AGI-Indikator auch mit unter galt, ja, nahezu vollständig gelöst ist, zumindest über dieses Multi-Agent-Framework. Also wichtig, nicht ein eigenständiges Modell, aber auch das ist demnach nicht weniger relevant. Auch Franzis Scholer, der Mietinitiator von Arc AGI, sagt eben hier, ne, dass Arc AGI zwar kein Schwellenwert ist für AGI, sondern ein Kompass, der die Forschungsgemeinschaft zu den richtigen Fragen führt. Und Arc 2 funktioniert ähnlich wie Argi 1, beinhaltet aber Aufgaben, die tiefergehende Ebenen der Denkkomplexität, insbesondere im Hinblick auf die Begriffsbildung abfragen. Dennoch sind diese Aufgaben von Line innerhalb weniger Minuten ohne Hilfsmittel lösbar. Daher repräsentierte der Test nicht die Obergrenze der menschlichen fluiden Intelligenz. Und deswegen startet man jetzt eben auch Arc AGI 3. Das soll dann im März 2026 erscheinen. Und das wird auch so einer der bestimmten Themen für 2026 sein. Während sich die KI-Modelle eben exponentiell verbessern, werden auch unsere Benchmarks so langsam ausgehen und wir werden demnach 2026 meiner persönlichen Meinung nach diverse neue Benchmarks sehen, um den Fortschritt überhaupt adäquat messen zu können. Ja, auch an Arcgi i4 und 5 arbeitet man bereits und diese werden eben signifikant schwieriger sein und dann wahrscheinlich auch Ende 2026 vollständig saturiert sein.
Ja, kommen wir zum Nvidia und Grock Deal. Ja, ziemlich genau an Weihnachten am 24.12. wurde kundgegeben, dass Nvidia 20 Milliarden in Grock investiert. Was ist Grock? Das ist nicht zu verwechseln mit El Musks Grock LM, sondern Grock mit Q geschrieben ist ein eigenes AI-Chipunternehmen vereinfacht gesagt, wir nutzen selbst Grock tatsächlich verschiedenen Anwendungsfällen. Ich habe das auch in einigen Tutorials hier schon mal gezeigt. Du kannst Grock ganz einfach online abrufen und nutzen und eben auf Open-Source-LMs zurückgreifen über eine API-Schnittstelle. Also Grock stellt eben KI-Inferenz zur besten Geschwindigkeit bereit und hat sich hier mehr oder weniger spezialisiert, unter anderem eben mit eigener Hardware, den sogenannten LPUs. Worum geht es jetzt hier? Bei den 20 Milliarden Investitionen ist es keine Akquisition, wie fälschlicherweise getitelt wurde von einigen Medien, sondern ist es eine Art Agry High-up. Das heißt, man kauft die Assets für 20 Milliarden aus Grock heraus und hüllt das Unternehmen mit seinen Assets damit mehr oder weniger aus, was den Vorteil für Nvidia hat, dass es keine kartellrechtlichen Probleme geben kann, weil faktisch eben wie gesagt die Mitarbeiter wie eben Jonathan Ross, der auch maßgeblich an der CPU-Entwicklung von Google beteiligt war und eben Grock gründete, abgeworben wurde und nun mehr für Nvidia tätig ist und damit natürlich das ganze Know-how aus dem Unternehmen gesaugt wurde und Grock einfach als leere Hülle mehr oder weniger verbleibt, ohne ja eine reale Akquisition durchgeführt zu haben. Aber warum macht Nvidia das jetzt? Und da lasse ich doch am besten mal Jonathan Ross selbst zu Wort kommen. Ich sage gerne, dass Grock das Beste ist, was Nvidia-Aktionären je passiert ist. Der Grund dafür ist, dass Inferenz ein Markt mit hohem Volumen und niedrigen Margen sein wird. Nvidia wird dieses Jahr jede einzelne GPU bauen, die Sie physisch herstellen können. AMD wird dasselbe tun. Sie sind durch das HBM, also den Speicher, begrenzt. Das ist der Engpass und Sie werden jede einzelne GPU verkaufen, die Sie gebaut haben. Das Problem ist, das reicht nicht. Selbst wenn Sie jede einzelne GPU verkaufen, die Sie physisch bauen können, reicht das nicht aus für die Menge an Rechenleistung, die da draußen nachgefragt wird. Wenn wir jetzt eine große Anzahl von Inferenzchips einsetzen, können Nvidia und AMD ihre GPUs für das Training verkaufen, worin sie wirklich gut sind und sie können diese hohe Marge beibehalten, weil man das auf die 10 bis 20-fache Rechenleistung umlegen kann, die man für die Inferenz benötigt.
Ja, also noch mal zusammengefasst, dieser Deal hat diverse Ebenen, die man betrachten kann. Auch gerade das Thema High-up an sich ist sehr spannend. Nvidia ist jetzt auch nicht das erste Unternehmen, das ist mittlerweile fast schon gang und gebe. Im Tech- und AI-Space, nicht zuletzt. Microsoft hat das ganze mit Inflection AI ja schon 2024 war das meine ich gemacht und Mustafa Suleiman damals mit abgeworben, der der jetzt AI-CEO bei Microsoft anschließend geworden ist. Also auch Google hat die Windsurf C-Founder und CEOs abgeworben und dadurch Antigravity geschaffen. Auch das war ein Aquer-Deal. Also ich kann mir gut vorstellen, dass es hier auch Regularien geben wird ab nächstem Jahr, aber das Thema mal beiseite geschoben ist eigentlich das Interessanteste zu verstehen, dass die Nvidia GPUs eben ihre Stärken vor allem im Training von AI-Modellen entfalten, aber die Inferenz eines der größten Themen eigentlich heute schon ist. Also wir haben faktisch mehr Nachfrage als wirklich Angebot von AI und je schneller ein KI-Modell Antworten liefert, desto wertvoller ist es. Und genau darauf sind eben die LPUs, also die Language Processing Units von Grock spezialisiert auf Inferenz, weshalb ja auch Jonathan Ross eben gesagt hat, ja, wir sehen gar keine Konkurrenz mit Nvidia und demnach kauft sich Nvidia wertvolle Marktanteile im Bereich der Inferenz ein, weil Jenson Huang natürlich auch weiß, ja, dass Inferenz letztendlich einer der größten Felder der nächsten Jahre und eben auch der Gegenwart ist und Nvidia gar nicht hinterherkommt, weil sie jetzt noch nicht mal vollständig die Nachfrage für GPU-Klasse im Bezug auf das Training von KI-Modellen bedienen können und so viel zu den Implikationen erstmal dieses Deals und da können wir auch kurz in den nächsten Deal reinspringen und zwar Meta akquiriert Manus AI. Auch das eine sehr interessante Geschichte. Manus ist den meisten ja bereits bekannt als KI-Agentenunternehmen, der sogenannte Superagent, wie Manus sich genannt hat und Manus wurde tatsächlich mit 2 Milliarden und das ist wirklich richtig heftig, um es mal einfach zu sagen, denn letztlich ist Manus nichts wirklich Besonderes. aus aus meiner persönlichen Sicht, denn Manus ist letztendlich eine Art Clotrapper. Also Manus ist kein eigenes KI-Modell. Es werden Modelle vordergründig genutzt und da drumherum wird ein Agenten-Framework gebaut. Es werden verschiedene APIs eingebunden. Ja, aber man muss natürlich sagen, es sind jetzt alles keine Dinge, die wirklich höchst komplex sind, auch wenn Manus Remote Labor Index tatsächlich auf Platz 1 abschneidet. Ja, dieser Remote Labor Index bemisst eben, wie gut KI-Agenten vollständig Remote-Arbeit von Menschen am Laptop ersetzen können. Und hier schneidet Manus auf Platz 1 ab. Ja, mit einer 2,5% Automationsrate. Man muss natürlich schauen, ist das hier wirklich alles noch so aktuell bei diesem Index? Ja, weil z.B. auch die neuen Gemini-Modelle, Opus-Modelle, die würden mir jetzt hier noch fehlen in diesen Bewertungen, aber unabhängig davon zeigt es Manus macht das schon einiges richtig, aber nichtsdestotrotz ist Manus kein besonderes Unternehmen. Aber was macht Manus besonders und was sind die Implikationen davon? Meta ist ja letztendlich auch intelligent genug, sich hier für richtige Akquisitionen, sollte man zumindest meinen, ja, zu entscheiden. Und der erste Punkt ist natürlich wieder das Talent, also Founder, CEO und so weiter treten dem Meta KI-Agenten-Team bei. Das heißt, es ist zu erwarten, dass wir im nächsten Jahr oder dieses Jahr 2026 viel von Meta im Bereich AI-Agents sehen werden, nachdem Meta ja ziemlich abgeschlagen an der Seitenlinie steht mit den Llama-Modellen und da könnten wir Größeres erwarten. Für mich der wichtigste Punkt ist aber eigentlich die Betonung auf Marketing. Also Marketing ist der eigentliche Mode von Manus aus meiner ganz persönlichen Sicht, da Manus eben zum Synonym für viele Menschen für KI-Agenten und Superagenten geworden ist und sie vor allem die Distribution gemeistert haben, Influencer Marketing wirklich gemeistert haben. Also ich selbst ja viele, viele Mails von Manus erhalten die letzten Monate und das machen sie schon richtig gut. Also, sie haben diese Omnipräsenz geschaffen und sind demnach in aller Munde. Meine Meinung, wir haben ja selbst diverse Software- und AI-Unternehmen, ist das Software an sich, ja, und das Produkt an sich kein Mode, also kein Burggraben mehr ist. Aber Marketing und Distribution, das ist das eigentlich große Thema in Zukunft, nicht nur für Softwareunternehmen, sondern auch für Dienstleistungsunternehmen und Unternehmen jeglicher Art, weil AI letztlich dafür sorgen wird, dass nahezu jedes Produkt und jede Software innerhalb von Rekordzeit geklont und ersetzt werden kann und dann kommt letztendlich viel viel mehr auf die Distribution an, wenn man sich über sein Produkt alleine nicht mehr abheben kann im Markt, ne? Und deswegen helfen wir mit Everlast AI seit Jahren, jetzt seit 6, 7 Jahren bereits unseren Kunden genau dabei, also beim Thema Marketing, beim Thema Vertrieb, weil es mit AI und Software alleine eben nicht getan ist und Marketing einer der wichtigsten Themen tatsächlich für die Zukunft ist.
Damit springen wir aber noch mal ganz kurz nach Japan. Und zwar wird das größte Atomkraftwerk der Welt 15 Jahre nach der Fukushima-Katastrophe wieder in Betrieb genommen. Wichtig, hier geht es jetzt nicht um das Fukushima Kernkraftwerk an sich, sondern um das Kashiwasaki Kariba Kernkraftwerk. Ja, und dies ist eben das größte Atomkraftwerk weltweit. Warum macht Japan das jetzt? Natürlich gibt's hier verschiedene Gründe, weil Japan 60 bis 70% des Stroms aktuell importiert. Man möchte sich wieder unabhängiger machen, aber man sagt ihm auch ganz explizit, dass Japan trotz sinkender Bevölkerungszahlen im kommenden Jahrzehnt mit einem steigenden Strombedarf, der unter anderem durch den Ausbau energieintensiver KI-Rechenzentren bedingt ist. Ja, um diesen Bedarf zu decken und gleichzeitig die Dekarbonisierungsziele voranzutreiben, hat die Regierung des Ziel gesetzt, den Anteil der Kernenergie am Strommix bis 2040 auf 20% zu verdoppeln. Also wir sehen eine wahre Renaissance der Kernkraftwerke gerade weltweit.
Sam Altman sagt: "Google sei nach wie vor eine große Bedrohung und GBT werde vielleicht zweimal im Jahr über einen langen Zeitraum hinweg den Alarmzustand rot ausrufen." Über den Code Red haben wir hier mehrfach auf dem Kanal gesprochen. Also, wenn du da nicht ganz im Bilde bist, einfach in die letzten Videos noch mal reinspringen. Tatsächlich geht's ja darum, dass Open AI gerade durch den Gemini 3 Pro-Lauf unter Bedrängnis geraten ist, Marktanteile verloren hat und Sam Altman gesteht sich eben ein, dass sich dieser Trend weiter zuspitzen könnte und auch nicht mehr aufhören wird. Warum ist das so? Ich will gerne mal so ein bisschen ins Detail gehen und zwar hat das Artificial Analysis finde ich super zusammengefasst im letzten State of AI Report und zwar sieht man hier die verschiedenen Ebenen in der AI Value Chain und zwar den Application Layer, den Foundation Model Layer, den Cloud Inference Layer, wir haben gerade mit Grock unter anderem drüber gesprochen und den Hardware Layer, ne? Ja, und Google ist tatsächlich das einzige Unternehmen, das jeden Layer gerade dominiert und demnach einen echten Wettbewerbsvorteil gegenüber Open AI hat, da sie eben insbesondere im Kontext der Hardware abhängig sind von Nvidia, während Google immer weiter ihre eigene Hardware, die TPUs letztlich nutzen und ausbauen kann. [musik] Und demnach ist zu erwarten, dass wir auch in Zukunft immer mehr und mehr und mehr von Google sehen werden. Und äh ja, sich natürlich die Frage stellt, wie Open AI sich letztendlich durchsetzen wird auch im nächsten Jahr. Es gibt schon paar Prognosen, auf die gehen wir gleich noch mal ein. Man sieht unter anderem auch noch mal hier an dieser etwas weiter gefassten Analyse von Information, die verschiedenen Ebenen, die Unternehmen bespielen. Auch hier spielt Google einfach in jedem Bereich mit. Hier werden z.B. noch AI-Geräte, Wearables und humanoide Roboter eine Rolle spielen, aber man sieht eben auch, dass Open AI im Bereich der humanoiden Roboter Fuß fassen will und wird und auch im Bereich AI-Chips eigentlich entwickeln wird. Also Open AI ist hier durchaus hinterher, sich weiter zu entwickeln und demnach könnten wir auch ab 2026 immer mehr und mehr von humanoiden Robotern von den großen AI-Unternehmen selbst sehen. Das ist im Wesentlichen bekannt, dass alle AI-Unternehmen auch Human-Roboter dominieren wollen.
Vor allem bereitet Open AI jetzt gerade ein neues Audiomodell vor und will 2026 aggressiv den Audiosektor upgraden. Schon im Q1 2026 soll der Audiosektor, der bis dato von der Realtime API, von den Realtime-Modellen gepowert wurde, eine ganz neue Modellarchitektur bekommen. Das soll dazu führen, dass Sprache noch natürlicher, emotionaler und schneller in Echtzeit funktioniert, Unterbrechungen besser gehandelt werden und dieser eben ein Companion, ein Assistent sein soll, der proaktiv Nutzern hilft. Ja, und das spiegelt eben die Richtung wieder, in die sich die gesamte Techbranche gerade entwickelt, in eine Zukunft, in der Bildschirme zu Nebensache werden und Audio im Mittelpunkt steht. Ich glaube, ich habe jetzt das erste Mal vor gut zwei Jahren hier über die Themen Voice AI, Voice Agents gesprochen. Deswegen allen Zuschauern ist das natürlich kein neues Thema, aber man sieht jetzt gerade, dass wir ab diesem Jahr so richtig in die produktive Phase von Voice AI einsteigen werden. Ja, und Open AI plant ja eben auch eine ganze Gerätefamilie, möglicherweise mit Brillen oder Smart Speakern oder eben einen Stift dazugleich noch mal mehr und nichts davon ist sonderlich überraschend. Ja, und kommt natürlich aber auch allen Unternehmen da draußen zugute, also alle, die jetzt auf Voice Agents gesetzt haben schon die letzten Monate, die profitieren unmittelbar, weil wenn man seine Infrastruktur richtig aufgesetzt hat, ja, dann muss man einmal mit dem Finger schnippen und dann hat man die neuen Modelle drin und alle, die jetzt hier eben noch länger warten, AI Voice Agents zu integrieren, die verlieren halt immer weiter den Anschluss und ja, alle, die jetzt auf Voice Agents setzen und Voice AI, die bauen sich nach wie vor einen unfairen Vorsprung auf, da das auch letztlich absehbar ist, dass in wenigen Jahren Interfaces an sich ja nahezu vollständig verschwinden werden und die Interaktion mit KI und KI-Agenten vollständig über Audio funktionieren wird.
Und damit kommen wir in die Sektion der KI Business Ideen. Wir haben die große Business Idee, die beginnt zunächst mal mit einer Feststellung von niemand geringerem als Andrew Ng. Andrew Ng ist der ehemalige Head of AI von Tesla und Co-Founder von Open AI, einer der wichtigsten und ernstzunehmenden Stimmen im AI-Bereich. Und Ng selbst sagt: "Ich habe mich als Programmierer noch nie so abgehängt gefühlt. Der Beruf befindet sich im Umbruch, da die Beiträge der Programmierer immer spärlicher und unzusammenhängender werden. Ich habe das Gefühl, ich könnte zehnmal so viel leisten, wenn ich die neuen Möglichkeiten des letzten Jahres nur richtig nutzen würde." Daran knüpft eine ganze Diskussion an, unter anderem die mit Boris D. J. J. J., welcher sagt, dass mittlerweile 100% seiner Pull Requests für Claude Code, also er entwickelt Claude Code maßgeblich mit, von Claude Code selbst stammen. Ja, das heißt, die weltweit führenden Köpfe und Entwickler im AI-Bereich sagen, sie haben das Gefühl, den Anschluss zu verlieren und programmieren mittlerweile ausschließlich nur noch mit AI. Ja, und da knüpfen so ein paar Prognosen von Greg Isenberg an, die ich ganz spannend fand, die ich mit dir teilen wollte. Greg Isenberg ist letztlich ein amerikanischer KI-YouTuber und er sagt: "Claude Code hat jetzt den Engineering-Bottleneck gekillt." Ja, so ist es nicht mehr die Frage, können wir es bauen. Es ist ja verstehen wir den Workflow tief genug, um ihn nachbauen zu können mit AI und die Gewinner werden die Ex-Operatoren sein, welche ihr Wissen in AI-Agents einbringen können. Code ist billig, Geschmack und Branchenwissen ist Mangelware. Ja, das heißt, wenn du Branchenwissen hast, egal in welchem Bereich, dann ist jetzt die Zeit darüber nachzudenken, inwieweit du daraus ein AI-Unternehmen, ein vertikales AI-Agentenunternehmen bauen kannst oder deine Expertise beisteuern kannst, vielleicht sogar im Unternehmen, um eine Branchensoftware für dein Unternehmen zu bauen. Oder wie er es hier auch noch mal sagt, ne, super Nischen-Software sind die neuen Nischen. Also, es ist letztlich noch mal die Zuspitzung des Trends der vertikalen AI, den ich jetzt hier auch schon paar mal benannt habe auf dem Kanal, dass 2026 das Jahr des Mainstream AI Users sein wird. Das heißt, die Frage, ja, nutzen wir KI, nutzen wir es nicht, die gibt 2026 nicht mehr. Die einzige Frage ist noch, wie ganz konkret nutzen wir es in unserem Arbeitsalltag? Genau, hier kommt vertikale AI und kommen Branchensoftwarelösungen ins Spiel. Und hierbei ist es wichtig jetzt fundamental umzusetzen, seine ganze Firmenkultur auch umzustellen, weg von Excel-Tabellen, ja, hin zu eigener Software, denn ist es nicht mehr so komplex wie die letzten Jahre. Und wie gesagt, wir haben selbst AI-Softwareunternehmen, wir bauen diverse AI-Software-Systeme auch für unsere Kunden. Da programmiert niemand mehr selbst, zumindest. Ja, es ist nicht 100%, aber ich würde sagen 95% läuft über AI-Code und damit haben wir unsere Geschwindigkeit mindestens verzehnfacht innerhalb der letzten Monate und das ist wichtig, denn dieser Durchbruch kam insbesondere durch Claude Opus 4.5. Claude Opus 4.5 ist ein Wendepunkt in der Menschheitsgeschichte, vor allem in der Softwareentwicklung gewesen und das ist eben ja die KI-Business-Idee auch für dich hast du, wenn du in irgendeinem Bereich Branchenwissen hast, egal ob es im Grafikdesign ist, im Bereich der Videoproduktion in der Industrie als Ingenieur, dann ist jetzt die Zeit ein eigenes AI-Agentenunternehmen zu gründen und wichtig, wir haben es gerade besprochen. Ja, und das Bottleneck ist dann letztendlich das Marketing, das ist ein anderes Thema, aber die Erstellung der Software oder der App an sich, die ist nicht mehr das große Bottleneck. Dazu ist im Übrigen auch schon ein ausführliches Video hier auf dem Kanal in Produktion. Das heißt, da darfst du dich schon freuen. Einige haben sich das ja gewünscht, dass wir auch mal diesen ganzen Prozess dokumentieren, äh wie man da überhaupt Fuß fassen kann, einsteigen kann. Denn natürlich braucht es viel Grundlagenwissen, um dann überhaupt diese Geschwindigkeit hinzubekommen und das wirst du hier auch kostenlos auf dem Kanal die nächsten Wochen mitbekommen.
Ja, Open AI stellt einen Head of Preparedness ein. Worum geht es hier? Ja, wir werden in Zukunft Systeme haben, die sich selbst verbessern können. Und wenn du jemand sein willst oder bist, der diese Systeme sicher kontrollieren kann, dann solltest du dich bewerben als Head of Preparedness. Das heißt, bei Open AI wird's nun wirklich ernst. Und damit kommen wir jetzt auch in die Prognosen für 2026 rein. Jetzt wird's noch mal richtig spannend. Der Anthropic-Mitarbeiter Jack Clark, der hat einen unfassbar guten Blogartikel auf X veröffentlicht. Ich werde dir den mal verlinken. Ich empfehle da reinzuschauen. Was sagt Jack Clark? Ich fasse es dir mal in eigenen Worten zusammen. Er sagt, die AI-Entwicklung, die läuft großteils unsichtbar ab. Für die meisten Menschen ist die ganze exponentielle Entwicklung, von der wir hier ständig reden, gar nicht wahrnehmbar, weil sie hinter dem Bildschirm im Verborgenen abläuft. Wir sehen noch nicht die humaninen Roboter auf den Straßen herumlaufen und deswegen hat der durchschnittliche Mensch noch gar nicht verstanden, wie schnell wir uns entwickeln und er sagt ihm im Sommer 2026 werden wir durch eine schnelle Evolution der digitalen Welt laufen und die Beschleunigung der digitalen Welt, die wird sich abkoppeln von dem, was der normale Mensch wahrnehmen kann. Also der Grundtenor ist schon relativ klar. Wer das Gefühl hatte 2025 war schnell, der darf sich freuen. 2026 wird mindestens die zehnfache Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung aufnehmen, aber umso besser, ja, für alle, die hier am Ball bleiben, denn jedes Update bedeutet immer auch Chancen, ja, und Vorsprünge, die man hat, einfach nur dadurch, dass man up to date bleibt.
Ja, Open AI knüpft dort ganz gut an, denn die Frage ist ja oft immer auch, wieso sieht man diese ganzen Produktivitätsgewinne denn vielleicht noch nicht so? Und da lohnt es sich mal das sogenannte Solow-Paradoxon anzuschauen, welches beschreibt, dass sich technologische Entwicklung in einer J-Kurve entwickeln können im Hinblick auf Produktivitätsgewinne. Solow hat das Phänomen damals in der Internet- und dem IT-Boom analysiert und untersucht und stellte im Prinzip fest, dass wir eine lange, fast dekadenlange Trainingsphase und Infrastrukturausbauphase hatten und demnach am Boden dieser J-Kurve quasi waren und alle meinten, ja, das mit diesem Internet wird das wirklich so die großen Effekte haben. Wir sehen es noch nicht in der Produktivität, was eben daran lag, dass man eben seine Arbeitsweisen sich erstmal abtrainieren muss, neue Arbeitsweisen lernen muss. Man muss digitale Infrastruktur auf- und ausbauen. Man muss den Leuten erstmal beibringen, wie sie mit dem Computer zu arbeiten haben. Und genau das sehen wir auch im AI-Bereich. Und deswegen sagt Open AI, dass der Fortschritt hin zu einer allgemeinen künstlichen Intelligenz ebenso sehr davon abhängen wird, den Menschen zu helfen, KI richtig und zum direkten Nutzen für sie einzusetzen, wie vom Fortschritt der Modelle selbst. Also es ist mindestens genauso wichtig, Menschen zu schulen und Unternehmen weiterzubilden, wie sie KI richtig nutzen, wie eben die Modelle zu verbessern. Ja, und das ist ein ganz entscheidender Punkt. 2026 wird im Zeichen zukunftsweisender Forschung stehen und der Schließung dieser Implementierungslücke. Also das bedeutet für dich als Unternehmen oder Unternehmer oder auch Arbeitnehmer, ja, jetzt ist die Zeit, sich weiterzubilden und KI zu implementieren. Und für dich als KI-Agentur bedeutet das ja, du kannst auch darüber nachdenken, Beratungspakete anzubieten, Workshops, Weiterbildungsmaßnahmen. Auch hier werden wir den eigentlichen Boom 2026 und auch vor allem fortfolgend erleben. Und demnach sehen wir auch einen Aufstieg des KI-Leugnens, des AI-Denialism. Also es gibt immer mehr Leute, das hast du mit Sicherheit auch schon gesehen auf YouTube. Ja, wir haben eine KI-Blase. Die KI-Blase platzt bald. AI-Slop, verunreinigt das Internet. Ich habe ja auch einige Videos mit meiner Meinung dazu geteilt und das im Wesentlichen immer ja mal so ein bisschen differenzierter eingeordnet, dass ich das durchaus anders sehe. Und Louis Rosenberg ordnet das ziemlich gut ein. Er sagt, wir sehen einen Aufstieg dieses AI-Denialism und KI-Leugnens, welcher sich auch weiter zuspitzen wird in den nächsten Jahren, weil es eben einfacher ist, das ganze Thema als Blase oder als Slop abzutun, als sich tiefgehend damit zu beschäftigen. Und deswegen einfach nur der Hinweis an dich, ne, wenn du Leute in deinem Umfeld hast, die die ganze Entwicklung schlecht reden, wäre es vielleicht auch mal sinnvoll, einfach ein vernünftiges, ruhiges Gespräch zu führen und mal aufzuklären, was ich eigentlich technologisch gerade tut und dass man sich selbst im Wesentlichen einfach immer nur mehr schadet als nützt, indem man eben Anhänger dieser AI-Denialism-Bewegung wird.
Ja, Greg Brockman, CTO von Open AI, hat auch ein paar Prognosen. Er sagt, AI hat das Potenzial Entrepreneurship zu demokratisieren und ja, das ist letztendlich das, was wir sehen. Also, wir sehen immer mehr Leute, die sich selbständig machen durch AI und die Chancen ergreifen. Und er sagt, es gibt zwei große Themen für 2026. Das ist die Enterprise-Agenten-Adaption. Open AI wird meiner Meinung nach auf 2026 so richtig erst ins B2B-Geschäft einsteigen. Wir werden sehr viel Open AI B2B-Agenten sehen, da sie den Markt natürlich nicht nur anderen Spielern überlassen werden. Und Scientific Acceleration, das heißt wissenschaftliche Durchbrüche sind laut Greg Brockman die zwei bestimmenden Themen für 2026.
Ilon Musk sagt: "Neuralink nimmt Fahrt auf in 2026. Neuralink wird nämlich 2026 in die High-Volume-Produktion, also in die Massenproduktion einsteigen in diesem Jahr." Die Information hat noch ein paar Vorhersagen und zwar Google könnte Thinking Machine Labs akquirieren. Das Startup von der Ex-Open-AI-CTO Mira Murati. Open AI wird einen automatisierten AI-Research-Intern bis September veröffentlichen. Das ist klar, das wissen wir mittlerweile alle. Ein Major AI Lab wird einen 1000$ pro Monat AI-Agent abliefern. Auch das ist für mich realistisch, denn Service as a Service, Software, ja, ist eines der größten Themen und Geschäftsbereiche gerade im B2B-Kontext, ne? Wieso sollte man nur 20$ Pläne rausgeben, wenn man einen kompletten Remote-Arbeitsplatz ersetzen kann, dann wird es sich für Unternehmen lohnen, ja, 1000 € pro Monat zu zahlen. Google Gemini wird ChatGPT einholen und wir werden Breakws in Continual Learning sehen und das wird zu einem Stock-Crash von Nvidia führen. Das ist ein spannender Take. Warum? Da müssen wir auf die Aussagen von Deepmind-Mitarbeitern schauen, ja, die hier ganz interessante Tweets absetzen und zwar 2026 wird ein spannendes Jahr. Wir werden große Fortschritte im Continual Learning sehen und ein anderer Deepmind-Mitarbeiter schreibt darunter, das ist aber ein 4D-Schachzug. Ja, das heißt, er sagt implizit, wir haben Continual Learning eigentlich schon gelöst bei Deepmind. Wir geben es einfach nur noch nicht raus, weil wir interne Sicherheitsregularien haben. Ja, also das ist der Subtext, der mitschwingt. Was bedeutet Continual Learning? Aktuell ist es so, dass nach den gigantischen Trainingsläufen, die teils ein paar Milliarden kosten können, mittlerweile dieser AI-Unternehmen, AI-Modelle, also neuronale Netze nicht mehr groß angepasst werden können. Und wenn man Anpassung vornimmt, dann führt es dazu, dass alte Daten wieder vergessen werden, ne? Das heißt, angenommen, du trainierst jetzt ein Modell auf Hunde und Katzenbilder zu unterscheiden und danach willst du das Modell auch noch trainieren, dass es Äpfel und Birnen unterscheiden kann, dann könnte es sein, dass es diesen Hund-Katze-Unterschied vergisst. Das ist aktuell ein großes Problem und genau das wird durch Continual Learning gelöst und adressiert. Also AI-Modelle nach Trainingsläufen noch mal zu trainieren und neue Daten anzutrainieren. Das heißt, es geht nicht unbedingt darum, während eines Chatverlaufs dazu zu lernen, auch wenn das damit trotzdem gemeint sein kann, in Zukunft auch AI-Modelle lernen zu lassen, also die Gewichte und Parameter des neuronalen Netzwerkes auch während des Hin und Herens zu optimieren und anzupassen und Erinnerungen einzuweben, auch wenn das aus meiner Sicht dann doch noch länger dauern wird, weil das erhebliche Sicherheitsrisiken birgt, aber es könnte eben und deswegen diese Prediction ja von Se-Information, dass es zu einem Nvidia-Stock-Crash führen könnte, weil man dadurch eben nicht mehr diese gigantischen Trainingsläufe braucht, auf die die Nvidia-Chips, wir hatten es vorhin besprochen, ja eben vor allem spezialisiert sind.
Ja, was hat es jetzt mit dem Open AI Device auf sich? Es gibt hier einige Leaks und Aussagen, die sagen, es könnte sich um einen stiftartiges Gerät handeln. Also dieses mysteriöse KI-Gerät, ein Stift mit Mikrofon, ein Stift mit Kamera, ein Stift, den du dir um den Hals hängen kannst und der auch deine Handschrift gleich digitalisieren kann. Das ist der Claim. Ja, ich muss hier ganz klar betonen, diese Quelle stammt vom Taiwan Economic Daily Magazin. Ja, es ist jetzt nichts wirklich Offizielles. Es ist trotzdem relativ nahliegend, weil eben der ehemalige Produzent dieses KI-Geräts eben in Taiwan sitzen sollte, auch wenn sich das jetzt laut den Berichten auch geändert haben soll, weil der Produzent in Zukunft wohl Foxconn sein könnte, also ein US-Unternehmen. Und die Originalquelle sagt eben nicht, dass es ein Stift wird, sondern der Bericht sagt eben, es könnte ein smarter Stift oder ein portables Audio-Device sein. Also auch das ist nur eine Mutmaßung. Ich fand das Konzept trotzdem mal interessant, hier in den Raum zu schmeißen und auch deine Meinung dazu gerne mal hören zu wollen, was du von so einem Stift halten würdest. Ich persönlich sehe das sehr, sehr kritisch. Ich glaube, das wird Z und klanglos scheitern mit einem AI-Stift. Ja, weil vor allem, wieso sollte man überhaupt noch handschriftlich schreiben im AI-Zeitalter? Ich persönlich bin ein großer Befürworter mittlerweile des Formfaktors Smartglass. Jetzt auch nach einigen Gesprächen mit Unternehmern im Silicon Valley. Also, da gibt's schon ein Konzept Richtung Smartglass, der für mich auch aktuell so mit am meisten Sinn macht. Das unter dem Pickel er stellt hier einen angeblichen Soul Computer vor, welches sich auf den Formfaktor Brille stürzt. Auch das ist mit Vorsicht zu genießen. Ja, also es gibt dann wiederum einige, die sagen, hierbei handelt es sich sehr wahrscheinlich um 100% Fake oder auch ein Scam dieses Unternehmens Pickel. Ich will das jetzt hier nicht weiter bewerten, aber fand es trotzdem mal ganz interessant, einfach als Vorstellung noch mal mit reinzubringen, wie das mit so einer zu Ende gedachten AI-Glass dann tatsächlich aussehen könnte.
Ja, 2026 wird das hier auf Continual Learning. So schreibt auch noch mal dieser Nutzer hier, der noch mal unterstreicht, welche Leute eigentlich alle davon gesprochen haben. Darunter eben Dary Om Modi, Shane Lag und so weiter. Also viele sagen mittlerweile 2026 könnte das Jahr des Continual Learnings werden. Ja, Brad Cox, CEO von Figure AI, gibt noch mal vier Prognosen ab. Humanoide Roboter werden zu superweisen Multiday-Aufgaben in Haushalten absolvieren können, wie niemals zuvor. Das bleibt echt spannend, weil ja viele sagen, 2026 werden wir vor allem eher Industrieroboter und weniger Haushaltsroboter sehen. Er sagt, wir werden elektrisch betriebene Senkrechtstart- und Landeflugzeuge sehen. Das kann ich mir durchaus vorstellen, da ich eben auch einige Silicon Valley Unternehmer kenne, die an Flugtaxis arbeiten und sagen, ja, also technische Probleme gibt's da im Wesentlichen keine mehr. Ist eigentlich noch eine Regulatorik-Frage. Die tägliche Nutzung von KI wird sich verändern. Menschen werden von textbasierten Chatbots zu hochgradigen multimodalen Systemen übergehen. Sprachassistenten mit permanentem Speicher werden zum Standard. Auch das ist sehr realistisch. Wir haben über Open AI Audiomodell bereits gesprochen und dann sagt er in den letzten 10 Jahren haben sich Schulshootings in den USA fast verzehnfacht. In 2026 werden wir das erste System sehen, welches Bereiche einer Schule vollständig scannen kann, um Waffen zu detektieren. Also das mal so die Prognosen der AI-Unternehmer für 2026 und dann noch ein paar ganz konkrete Sachen. Und zwar findet jetzt in der nächsten Woche bereits die Consumer Electronics Show in Las Vegas statt. Nvidia wird dort auf der Stage unterwegs sein und Jens Huang wird persönlich sprechen am Montag bereits und er wird über Open Model sprechen, also Open Source wird ein großes Thema sein über Physical AI Breakthroughs, die 2026 bestimmen werden. Also auch da könnten wir was von Nvidia sehen, hinsichtlich Humanoide. LG wird einen humanoiden Haushaltsroboter vorstellen auf der CES und der Atlas von Boston Dynamics, von dem wir 2025 ja relativ wenig gehört haben, der soll eine offizielle Vorstellung und eine offizielle Demo bekommen. Das heißt auch das wird richtig spannend, denn Boston Dynamics dürfte eines nach wie vor der führenden Unternehmen im Bereich der Humanoiden Roboter sein.
Was sind deine Prognosen für 2026? Was ist deine Meinung natürlich auch zu den Themen, die wir heute besprochen haben? Lass es mich sehr gerne in den Kommentaren wissen. Natürlich auch, welche Wünsche du hast für dieses Format für 2026. Ich in jedem Fall bin hochmotiviert, dich jede Woche nach wie vor hier auf dem Laufenden zu halten. Ich freue mich auf ein großartiges Jahr 2026. Danke auch noch mal dir an dieser Stelle für die treue Zuschauerschaft, je nachdem seit wann du natürlich hier mit dabei bist. Und ich habe auch schon ein ausführliches Video aufgenommen mit meinen persönlichen zehn Prognosen und einem Rückblick auf 2025. Falls du das noch nicht gesehen hast, schau dir das sehr gerne mal hier an und dann freue ich mich, dich jetzt im nächsten Video wiederzusehen.