Werben im Podcast: KI und Tech to Go - der Praxis-Pitch

Eine Software nachbauen, ohne ihren Quellcode je gesehen zu haben: Das Open-Source-Werkzeug REA macht genau das, und Christian und Yusuf streiten, was davon erlaubt ist. Und bei den US-Midterms stimmten Wähler laut vorläufigen Ergebnissen in 40 von 41 lokalen Abstimmungen gegen Rechenzentren. Yusuf nennt das die Phase der regulatorischen Knappheit. In dieser Folge von KI & Tech to Go geht es zuerst um REA, das Programme über Pseudocode zerlegt und von einem KI-Agenten neu schreiben lässt. Yusuf sieht darin eine reinigende Funktion für die SaaS-Pokalypse, Christian verweist auf das Urheberrecht; laut EuGH sind die Funktionen eines Programms nicht geschützt, der Code schon. Keine Rechtsberatung, und Juristen unter euch: Schreibt uns! Dann das neue Signal, mit dem Websites KI-Training per robots.txt erlauben oder sperren. Dazu Gemini 4 Carbon mit 96,2 Prozent bei GraphWalks laut Herstellerangabe, Yusufs These, dass der Harness mehr zählt als das Modell, Mistral Large 4 mit neuer Lizenz, NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe und UQ-DAAAM vom MIT. Zum Schluss die Quartalszahlen: Amazon mit 201,9 Milliarden Dollar Umsatz und AWS mit 46 Milliarden, Google Cloud mit über 100 Prozent Wachstum, Azure mit plus 48 Prozent, und Yusufs Prognose, dass Mitte bis Ende 2027 Computer wieder bezahlbar werden, keine Anlageberatung. Dazu dreimal Der Praxis-Tipp, klar formuliert mit drei Schritten und einem Merksatz. Kapitel: 00:00 - Cold Open (KI-Yusuf) 00:52 - Intro 01:10 - Begrüßung: Wiedersehen in Wien 02:44 - GPT Image 2.6: Animierte GIFs in ChatGPT 05:00 - REA: Software per Reverse Engineering nachbauen 09:07 - Yusufs Sicht: Funktionen lassen sich nicht schützen 17:01 - Christians Einwand: Urheberrecht (§ 69a) und Lizenzen 25:29 - robots.txt: Neuer Crawler-Entwurf von Google und Bing 30:09 - Yusufs These: Standards für alle außer Google 31:40 - Werbe-Content-Modell: Zum Sterben verurteilt? 35:19 - Agentic Commerce: Umsatzbeteiligung statt Klicks 38:25 - Marktbereinigung: Das Arbitrage-Modell endet 40:29 - Der Praxis-Tipp 1/3: KI-Crawler nach Geschäftsmodell 41:41 - MIT UQ-DAAAM: Roboter messen ihre Unsicherheit 50:22 - KIs next Topmodel: Gemini 4 Carbon 54:13 - Carbon zwei Wochen nach Argon: Self-Improvement? 58:47 - Harness-These: Nicht das Modell, die Umgebung lernt mit 01:05:04 - Harness Transferability: Wechsel kostet Wissen 01:07:15 - Der Praxis-Tipp 2/3: Wissen in den Harness 01:08:28 - Mistral Large 4: Offene Gewichte, aber Lizenzwechsel 01:10:47 - Mistral-Lizenz: Zahlpflicht bremst Cloud-Anbieter 01:18:23 - Nemotron 3.5 Transcribe: Lokale Transkription 01:23:28 - Der Praxis-Tipp 3/3: Transkription selbst testen 01:25:52 - Quartalszahlen: Amazon, Alphabet und Microsoft 01:33:09 - Ballot Measures: Wähler gegen Rechenzentren 01:38:26 - 10 Gigawatt gegen 1,1 Billionen Dollar 01:41:43 - Vier Knappheiten, Prognose Q1 2027 01:50:03 - Lame Duck: Midterms und die Börse 01:51:44 - Verabschiedung Links: Website Yusuf Sar Christian Kunz GitHub: REA (Reverse Engineer Anything) Google Search Central: KI-Training steuern Google: Gemini 4 Carbon Mistral: Large 4 mit offenen Gewichten CNBC: Abstimmungen über Rechenzentren #KI #KIPraxis #Rechenzentren

Nur zwei Gewinner im KI-Markt, die großen Labs und die Chip-Hersteller, sagt Yusuf. Anthropics Börsenprospekt liefert dazu die Zahlen: 974 Millionen Dollar Betriebsgewinn im zweiten Quartal. Was bleibt für alle anderen? Christian und Yusuf sagen: eure eigenen Daten, euer Urteil und ein Prozess, den nicht jeder nachbauen kann. In dieser Folge von KI & Tech to Go optimiert Christian Google-Ads-Konten mit Opus 5.5, und Yusufs digitaler Zwilling erreicht in der Simulation über 93 Prozent Trefferquote. Die Leitfrage: Wie bleibt man vorn, wenn jeder Zugriff auf KI hat? Christians Antwort sind Daten, die andere nicht haben. Dann die Schattenseite: Google hat in Finnland für Rechenzentren laut Yle rund 530 Hektar Wald gerodet und sich entschuldigt. Dazu Genie 4, GPT-6.1 Terra, Metis Reasoning gegen Halluzinationen, Kimi K3.1 Pro, die PHP-Lücke PHP2Shell und Coheres Bericht über ein Qwen-Modell, das in einer Sandbox einen Testtext nach Peking schicken wollte. Zum Schluss liest Yusuf den Anthropic-S-1: 11,6 Milliarden Dollar Umsatz im zweiten Quartal und rund 900 Prozent Net Revenue Retention, keine Anlageberatung. Dazu viermal Der Praxis-Tipp, klar formuliert mit drei Schritten und einem Merksatz. Kapitel: 00:00 - Cold Open (KI-Yusuf) 00:50 - Intro 01:08 - Begrüßung: Blick auf unsere Praxiserfahrungen 02:05 - Yusufs Woche: Digitaler Zwilling mit Decision Models 06:04 - Christians Woche: Opus 5.5 optimiert Google Ads 09:13 - GPT-6 Astra baut Website-Prototypen 10:39 - Leitfrage: Wettbewerbsvorteil, wenn jeder KI hat? 20:06 - Christian: Werkzeug ist nicht gleich Können 23:55 - Der Praxis-Tipp 1/4: KI-Vorschläge im Werbekonto erst testen 26:15 - Eigene Daten als Vorsprung: Beispiele aus der Praxis 34:21 - Der Praxis-Tipp 2/4: Eure eigenen Daten sind euer Vorsprung 35:00 - Google in Finnland: Rodung für ein Rechenzentrum 37:35 - Green IT und die Wette: KI-Nutzen gegen ökologischen Schaden 42:52 - Externalisierte Kosten: Wer zahlt am Ende? 52:03 - Von Green IT zu Hardwarewartung: Yusufs Gründungsidee 57:31 - KIs next Topmodel: Google DeepMind Genie 4 01:05:01 - GPT-6.1 Terra: Schnell und effizient, aber kein Astra-Ersatz 01:10:06 - Metis Reasoning: Halluzinationen mit dem AlphaGo-Prinzip 01:16:25 - Der Praxis-Tipp 3/4: Antworten nur aus belegtem Kontext 01:17:03 - Kimi K3.1 Pro: Wie nah ist Open Source an der Spitze? 01:22:58 - Die PHP-Lücke und KI-gebaute Angriffe 01:30:16 - Der Praxis-Tipp 4/4: Patchen binnen Tagen, nicht Quartalen 01:30:55 - Qwen und Cohere: Meldung über einen Kontaktversuch nach Peking 01:38:54 - Anthropic-Börsenprospekt (S-1): Yusufs Lesart der Zahlen 01:49:59 - Kapital als Engpass: Musk und die Neoclouds 01:57:51 - Klumpenrisiko: Die fünf größten Kunden 02:06:08 - Zum Schluss: Der SpaceX-Kurs seit dem Börsengang 02:07:22 - Verabschiedung Links: Website Yusuf Sar Christian Kunz SEC: Anthropic Form S-1 Cohere: Bericht zum Qwen-Modell Yle: Google Finnland entschuldigt sich Google DeepMind: Genie 4 Folge 96 auf hardwarewartung.com #KI #KIPraxis #Anthropic

Eine KI-Recherche, die perfekt aussieht und trotzdem falsch ist: Yusuf revidiert sein Urteil über Deep Research, und Christian rät: Checkt die Datenlage. Dazu: Die USA sperren DeepSeek in zivilen Bundesbehörden, Sam Altman skizziert drei Szenarien für das KI-Rennen, und Microsoft trainiert ein eigenes Modell mit 2,8 Billionen Parametern. In dieser Folge von KI & Tech to Go sprechen Christian und Yusuf über kleine Encoder-Modelle, die entscheiden, bevor das große Sprachmodell handelt, über DeepInfer und die Kiste, auf der große Modelle nicht laufen, und über Open Source als Geopolitik. Yusufs These: Europa sollte jetzt die Hyperscaler besteuern. Statt eines Monopols sieht Yusuf eine kambrische Explosion, und solange KI bezahlbar bleibt, hält der Kapitalismus die Labs im Zaum. Dazu Cloudflare Clairic, GPT Image 2.5 und offene Bildmodelle, die Frage, ob die Labs euer Alpha klauen, und Anthropics Public Benefit Fund mit Musks Konter. Neu: viermal Der Praxis-Tipp, klar formuliert mit drei Schritten und einem Merksatz. Kapitel: 00:00 - Cold Open (KI-Yusuf) 00:46 - Intro 01:04 - Begrüßung: Die Erfahrung der Woche 01:30 - Yusufs Woche: Encoder-Modelle vor dem LLM 06:51 - Opus 5.5 ersetzt Deep Research bei der Recherche 08:30 - Kehrtwende: Gemini 4 Argon liefert falsche Daten 13:34 - Hinweis: Google verschärft Regeln für KI-Inhalte 15:04 - Der Praxis-Tipp 1/4: Datenlage checken 16:00 - DeepSeek Deep Info: USA gegen China 18:05 - Ein großes Modell passt auf keinen Chip 23:02 - Open vs. Closed Source: Geopolitik statt Technik 25:39 - Eine Nadel an die KI-Blase? Der Bondmarkt 31:36 - USA verbieten DeepSeek in Bundesbehörden 36:26 - Europas Antwort: Hyperscaler jetzt besteuern? 43:24 - Das Russland-Drohszenario 47:20 - Sam Altmans drei Szenarien 51:44 - Die kambrische Explosion statt Monopol 59:38 - KIs next Topmodel: Cloudflare Cleric 01:02:10 - System 1 statt Token für Token 01:06:42 - Der Praxis-Tipp 2/4: Erst klassifizieren, dann generieren 01:08:26 - GPT Image 2.5: Das Bildmodell der Wahl? 01:11:23 - Offen: FLUX 3 Klein und Qwen-Image 01:13:35 - Der Praxis-Tipp 3/4: Bildmodell nach Zweck wählen 01:14:17 - Microsoft MAI: 2,8 Billionen Parameter 01:16:20 - „Das Alpha klauen“: Die Warnung 01:20:46 - Der Praxis-Tipp 4/4: Euer Alpha bleibt bei euch 01:21:53 - Pichai: Frontier-Modelle auch für die Suche 01:22:48 - Anthropic Public Benefit Fund: 80 % für das Gemeinwohl 01:29:22 - Musk kontert: Jedem Kind eine Aktie 01:32:43 - Staatsfonds als Vorbild: Aktienkultur für Europa 01:35:16 - Rentenpaket und Kapitalrente in Deutschland 01:37:31 - Verabschiedung Links: Website Yusuf Sar Christian Kunz Google: Using generative AI content Cloudflare: Introducing Clairic Federal Register: DHS-Order zu DeepSeek Microsoft AI: Frontier Pre-training (MAI-Base-2) Anthropic: Public Benefit Fund KI-Wurm im Kühlschrank (Folge 95) #KI #KIPraxis #OpenSource

Wer haftet, wenn KI-Agenten ausbrechen wie im Juli bei Hugging Face? Yusuf vergleicht KI mit Atomkraftwerken: Am Ende trägt der Staat das Risiko. Dazu: Google liefert laut einer Nozzle-Analyse bis zu 25 Prozent der automatisierten Suchanfragen manipuliert aus, und am 14.10. verlor CoreWeave 15,5 Prozent, weil der Bondmarkt die KI einholt. In dieser Folge von KI & Tech to Go sprechen Christian und Yusuf darüber, wer das Risiko der KI trägt. Yusufs These: Die großen Labs rufen nach Regulierung, um die Haftung auf den Staat abzuwälzen. Dann Google als Meister-Dieb, Data Poisoning und Gemini 4 Argon, seit dem 13.10. in der Google-Suche, für Yusuf ein Frontier-Modell im Harness von 2025. Beschleunigt sich die KI selbst? Google DeepMinds General Capability Index zeigt bisher keinen Knick, OpenAIs Mathe-Release mit 719 Manuskripten zeigt in die andere Richtung, und die Association for Human Mathematics spricht von einer Machtdemonstration. Dazu Looped Transformer, Chain-of-Thought-Monitoring, Yusufs These „Eine KI ist keine Software“ und Anthropics Warnung vor dem KI-Wurm als digitalem Schleimpilz. Zum Schluss Hardware und Kapital: Microsofts Maia 300, der Ausverkauf vom 14.10. nach US-Inflation von 3,7 Prozent, CoreWeave, Credit Default Swaps und die mögliche Default-Kaskade. Yusufs Fazit: Das größte Risiko sind die Staaten, und die Antwort heißt Gemeinschaft statt Abschottung. Kapitel: 00:00 - Cold Open (KI-Yusuf) 00:49 - Intro 01:07 - Begrüßung: Zweite Folge in dieser Woche 03:34 - Hugging-Face-Angriff: Wer haftet für die KI? 05:33 - Die Labs wälzen das Risiko ab 08:08 - Haftung wie beim Atomkraftwerk 11:48 - Gewinne privat, Risiko beim Staat: Verstaatlichung? 15:21 - Google liefert Fake-Suchergebnisse 18:32 - Meisterdieb Google: Data Poisoning und eigener Index 24:34 - Gemini 4 Argon: Frontier in der Google-Suche 31:02 - Google zurück im Rennen, aber im alten Harness 36:06 - DeepMind-GCI und MASS: Beschleunigt sich die KI? 39:40 - RSI am Horizont: Evolution im Code 43:40 - OpenAIs Mathe-Maschine löst offene Probleme 50:18 - Looped Transformer: Man sieht nicht mehr hinein 52:06 - Dwarkesh-Podcast: Das ungelöste Alignment-Problem 55:12 - J-Space und die Grenzen von Chain of Thought 59:11 - Air-Gap: Rauchzeichen über die CPU 01:01:08 - Der Mensch als größte Schwachstelle 01:03:10 - KI ist keine Software 01:07:01 - Ethik und ein Gewissen als zweites Modell 01:13:44 - Der KI-Wurm und der Schleimpilz 01:17:21 - Metas Söldner-Modell: Muse Wonder 01:25:10 - 719 Manuskripte: Die Kränkung der Mathematik 01:36:43 - Maia 300: Alle bauen eigene Chips 01:39:38 - Ausverkauf vom 14.10.: Das Kapital flieht in Anleihen 01:42:49 - CoreWeave: Refinanzierung, Zinsen und 2027 01:46:41 - Credit Default Swaps und die Immobilienblase 01:50:42 - Das Risiko sind die Staaten 01:57:55 - Staaten und Gemeinschaft: Vom Lagerfeuer zur Großstadt 02:01:10 - Verabschiedung Links: Website Yusuf Sar Christian Kunz METR: Untersuchung des Hugging-Face-Vorfalls SEJ: Google Is Poisoning Search Results For Rank Trackers Anthropic: Selbstverbreitende KI OpenAI-Mathe-Release (GitHub) OpenAI-KI hackt Hugging Face (Folge 82) #KI #KISicherheit #KIBlase

Software baut Software, und die Lücke zwischen denen, die mitkommen, und dem Rest ist laut Yusuf nicht 5 oder 10 Prozent, sondern hundertfach. Sonderausgabe zu dritt: Fabian Rossbacher, Gründer von SEO-DAY und AI Coding Days, hat sein Software-Team entlassen und baut seitdem allein mit KI. Was kann Vibe-Coding heute wirklich? In diesem Nerd Talk von KI & Tech to Go sprechen Christian und Yusuf mit Fabian Rossbacher. Als früherer CTO war Fabian lange skeptisch: keine Architektur, keine Security, eine Blackbox. Umgestimmt haben ihn die Long-Running Agents. Er erklärt den Ralph Loop, eine Schleife, die die KI so lange fragt „Bist du wirklich fertig?“, bis sie keine Dateien mehr ändert, und beschreibt eine neue Spezies von Nicht-Programmierern. Christian sieht darin die nächste Stufe der Abstraktion, Yusuf warnt vor der Bubble und der AI-Fatigue und rät, in Graphen statt in Prompts zu denken. Dann geht es darum, wie schnell Ideen kopiert werden: Jev startete am 15.09.2026 als Entscheidungsmodell, das nur Input-Tokens berechnet, zwei Wochen später zeigte OpenAI auf dem DevDay (29.09.2026) seine Decisions API, und am 01.10. folgte Cloudflare Clef. Yusuf erklärt, warum Entscheidungsmodelle das Geschäft mit Output-Tokens bedrohen und warum „alle nur mit Wasser kochen“. Seine These: Das Company Brain gibt es nicht, weil sich Domain-Know-how nicht generisch bauen lässt. Zum Schluss Geld und Politik: Digitalminister Karsten Wildberger will laut Tagesspiegel-Interview (13.10.2026) KI-Umsätze besteuern, Lars Hinrichs kündigt mit Simsalasim einen Mobilfunktarif für 10 Euro im Monat an, und Fabian fragt, warum die Milliarden für Tokens in die USA fließen sollen. Dazu Aleph Alpha Kolibri und Mistral als europäische Alternativen, Yusufs Gegenhypothese zum AI-Nationalismus mit der Forderung nach einem Compute-Limit für die Frontier-Labs und Fabians Schlusswort vom Elfmeterschießen. Kapitel: 00:00 - Cold Open 00:48 - Intro 01:06 - Begrüßung: Sonderausgabe zu dritt 02:17 - Vorstellung Fabian Rossbacher 04:33 - Wenn jeder baut, wer kauft? Software baut Software 07:47 - Ralph Loop: Bist du wirklich fertig? 10:32 - Vibe-Coding: Eine völlig neue Spezies 14:52 - Die Treppe der Abstraktion 18:00 - Die Bubble und die AI-Fatigue 19:55 - In Graphen denken statt Prompten 23:13 - Die Nacht des Solopreneurs: 143 Mrd. Tokens 25:10 - Die Bot-Organisation: Manager-Bot und Arbeiter 31:35 - Jede Woche das geilste Tool 33:53 - Das Company Brain gibt es nicht 37:52 - Jev und die Decision Models 40:19 - Die Idee zählt: Warum nicht 10 LLM-Anbieter? 44:14 - Die Büchse der Pandora 47:00 - Kleine Ideen, Encoder und das Token-Krematorium 52:16 - Alle kochen nur mit Wasser 56:11 - KI-Steuer: Wildbergers Vorschlag 01:00:57 - Wo ist der Return? Start-ups gegen Konzerne 01:03:11 - Simsalasim: 10 Euro für alle 01:05:33 - Tokens sind das Geschäft 01:09:57 - Aleph Alpha, Kolibri und Europas Modelle 01:12:03 - AI-Nationalismus: Ein Loser-Game? 01:15:29 - Compute: Wer hat die GPUs? 01:21:34 - Memristoren: vom Gigawatt zum Megawatt 01:24:37 - Elfmeterschießen: Fabians Schlusswort 01:26:01 - Verabschiedung und Ausblick Links: Website Yusuf Sar Christian Kunz Fabian Rossbacher SEO-DAY und AI Coding Days Köln, 19.11.2026 Vibe Coding: Grundlagen, Tools und Praxis Aleph Alpha Kolibri #KI #VibeCoding #AICoding

Amazon sperrt Metas KI-Agenten aus, Websites blockieren Bots, und OpenAI öffnet einen Marktplatz für Tokens. Wer kontrolliert eigentlich den Zugang zu KI? Dazu Mistral Large 4 mit 3.800 GPUs, ein Billionen-Modell aus Europa. Reicht es, wenn die Gewichte offen sind, oder muss man es auch betreiben können? In dieser Folge von KI & Tech to Go sprechen Yusuf und Christian über die Frage, wer den Zugang zum Web für KI-Agenten kontrolliert. Amazon hat laut Berichten Metas Shopping-Agenten Muse ausgesperrt, Cloudflare gilt als Gatekeeper, und Yelp lizenziert Daten. Dazu aus der Praxis: Google leitet Suchtreffer seit dem 26.08.2026 über eigene Redirect-URLs um, SEO-Tools liefern kaum noch Daten, und Deep Research stolpert über Google-Ketten. Christian ordnet Googles „Preferred Source“ ein und erwartet das nächste Google-Update. Außerdem: Mirror Particle, ein Start-up, das laut Hersteller menschliches Verhalten vorhersagen will, EmbeddingGemma 2 für lokale Vektordatenbanken und Nano Banana 2.1 mit offenen Bildmodellen. Im Modell-Block: Mistral Large 4, laut Mistral ein multimodales Modell mit 1 Billion Parametern, trainiert auf 3.800 Nvidia-Grace-Blackwell-GPUs. Aleph Alpha Kolibri und die Frage, ob so ein Modell etwas für Behörden ist. Reflection AI Beam als Open-Weight-Modell aus den USA. Dazu Entscheidungsmodelle: Cloudflares Clef, Musubis PolicyLM-1.7B und das Model Gym. Zum Schluss geht es ums Geld und die Machtverhältnisse: Der OpenAI Marketplace vom DevDay (29.09.2026), über den berechtigte Enterprise-Kunden nach Freigabe einen Teil ihres OpenAI-Budgets für Partnerprodukte ausgeben dürfen. Dann Ramp-Daten: Ein Rekord von 8 % der US-Firmen wechselt im Monat den KI-Anbieter, bei den Token-Ausgaben liegt Anthropic mit 51 % vor OpenAI mit 44,5 %. Gartner erwartet, dass 70 % der per Forward-Deployed Engineering gebauten Agenten-Projekte bis 2028 aufgegeben werden. Ein Bericht von The Information, von den Firmen nicht bestätigt, meldet Kürzungen bei Microsoft und Meta bei Claude Code; und der Ausblick auf die nächste Folge zur Haftung. Kapitel: 00:00 - Cold Open (KI-Yusuf) 00:53 - Intro 01:10 - Begrüßung: wieder zu zweit 01:49 - Websites sperren KI-Agenten aus 08:30 - Google-Redirects, Deep Research und wem die Daten gehören 13:14 - SEO-Tools ohne Daten, Christians Preferred-Source-Riecher 21:34 - Werkzeugkasten statt Schema F und das nächste Google-Update 27:16 - KI's Next Topmodel: Mirror Particle sagt Verhalten voraus 39:16 - EmbeddingGemma 2 42:21 - Nano Banana 2.1 und offene Bildmodelle 47:02 - Mistral Large 4: Europas großes Modell, wer kann es betreiben? 54:28 - Aleph Alpha Kolibri: ein Modell für Behörden? 01:07:33 - Reflection AI Beam: Open Weight aus den USA 01:16:30 - Entscheidungsmodelle: PolicyLM, Clef und das Model Gym 01:30:12 - OpenAI Marketplace: OpenAI wird Tokenhändler 01:35:27 - Gegenwind für Anthropic: Ramp, Microsoft/Meta, Gartner 01:43:17 - Wer gewinnt das Rennen? Google, der Marathonläufer 01:45:13 - Fazit und Ausblick: Haftung und Anthropic-Börsengang Links: Website: Yusuf Sar: Christian Kunz: Amazon sperrt Metas KI-Agenten aus: Mistral Large 4 (Mistral): Cloudflare Clef: Ramp zum Anbieterwechsel: #KI #OpenAI #Mistral

In dieser Solo-Folge von KI & Tech to Go – Der Praxis-Pitch nimmt Yusuf Sar die Astra-Absage auseinander. Die offizielle Geschichte: Das Modell bleibt nicht im Auftrag, täuscht und nutzt ungefragt fremde Tools, dazu ein internes Forschungsmodell, das am 20.09. per DNS aus seiner Sandbox ausgebrochen ist. Yusufs Einschätzung als Netzwerker: DNS-Tunneling ist uralt, die einzige Quelle für den Vorfall ist OpenAI selbst, und die Zeitleiste zeigt vier Ereignisse aus vier Monaten (RubyGems im Mai, Australien am 18. Juni, DNS im September, Absage am 28.09.), die plötzlich wie eine Geschichte wirken. Für ihn sieht das nach Inszenierung aus, beweisen lässt es sich nicht. Das stärkste Gegenargument nennt er selbst: Das britische AI Security Institute (AISI) hat beim Vorgänger GPT-6 Astra in 29,2 % der simulierten Läufe einen nicht beauftragten Angriff auf eine Software-Lieferkette gemessen, mit absichtlich abgeschalteten Schutzfiltern. Dazu eine Checkliste für eigene Agenten und der DevDay: GPT-6.1 Sol für 2 $/10 $ pro Million Token, Dauer-Agenten namens Dots und eine Decisions API. Bei Claude Sonnet 5.5 steht Herstellerversprechen gegen Messung: Artificial Analysis misst auf der höchsten Denkstufe rund 193.000 Ausgabe-Token pro Aufgabe, den höchsten je gemessenen Wert, und 7,60 $ pro Aufgabe. In Anthropics eigener Tabelle schneidet „Max" bei FrontierCode sogar schlechter ab als „Xhigh". Dann Yusufs Experiment mit den offenen Jev-Klonen: Das Encoder-Modell Laya (322 Mio. Parameter) tritt im Digitalen Zwilling von Hardwarewartung 24 gegen ein Qwen-Modell mit 27 Mrd. Parametern an. Die Pointe: 225 von 300 Musterlösungen stammten ungeprüft von Qwen selbst. Nach der Korrektur steht es 88,0 zu 88,6 %, kein messbarer Unterschied, bei rund 10 Millisekunden statt 8 Sekunden pro Mail. Nebenbei erklärt: Encoder vs. Decoder, BERT, ModernBERT und LoRA. Zum Schluss geht es ums Geld: Anthropics Börsenprospekt ist bisher nur ein Entwurf, den Reuters eingesehen hat, mit 42 Mrd. $ Nettoverlust (davon rund 34 Mrd. $ Buchungseffekt) und 518 Mrd. $ Verpflichtungen. Nscale, Oracles Force-Majeure-Mitteilung bei Project Jupiter, die Speicherkrise beim Firmen-Notebook (RAM +370 %, Notebooks 20–40 % teurer), Windows Server 2012 R2 und AMDs Plan, World Labs zu kaufen. Der Cold Open und zwei Fact-Check-Einblendungen werden von Yusufs KI-Avatar gesprochen (Oracle-CDS gestiegen, Fed +0,25 Prozentpunkte). Kapitel: 00:00 - Cold Open (KI-Yusuf) 00:51 - Intro 01:09 - Begrüßung und die Themen der Woche 04:10 - GPT-6.1 Astra abgesagt: zu gefährlich oder inszeniert? 06:32 - AISI-Test: 29,2 % ohne Auftrag – unter welchen Bedingungen? 08:48 - „Ich glaube die Geschichte so nicht“: DNS-Tunneling, Quellenkette, Zeitleiste 21:51 - Praxis: Checkliste für eigene Agenten + Nvidia Agent Safety 23:52 - DevDay: Dots-Tarife, GPT-6.1 Sol, Decisions API 29:21 - Claude Sonnet 5.5: 30 % günstiger – oder 50 % teurer? 33:46 - Limits und Kostenrechnung: warum mehr Token das Kontingent leeren 37:34 - Jev-Klone: Encoder vs. Decoder, BERT, ModernBERT, LoRA, Diffusion 44:37 - Mein Experiment: Laya (322 Mio.) gegen Qwen (27 Mrd.) im Digitalen Zwilling 48:40 - Lehrer und Schüler: Qwen hat sich selbst benotet (+ Ergebnis 88 % zu 88 %) 55:20 - Anthropic-Prospektentwurf: 42 Mrd. Verlust erklärt, Run-Rate-Rechnung 01:02:26 - Nscale: 140 Mio. Umsatz, 103 Mrd. Verträge – der Anker 01:06:21 - Oracle Project Jupiter: nicht die Chips, die Gasleitungen 01:11:21 - Speicherkrise: RAM +370 %, Micron-Prognose, Acers Gegenstimme 01:17:55 - Server-DRAM, Windows Server 2012 R2, Lebensdauer als Kostenhebel 01:18:56 - AMD kauft World Labs: 8,2 Mrd. $ in Aktien 01:21:47 - Pentagon vs. Anthropic · US-China-Gipfel 01:24:46 - Ausblick: Senat, Kwon-Anhörung, Nscale-IPO, Patchday 01:25:45 - Fazit: drei Muster und die Hausverstand-Checkliste 01:27:44 - Verabschiedung

In dieser Folge von KI und Tech to Go – Der Praxis-Pitch nimmt Yusuf allein eine Woche auseinander, in der sich die große KI-Frage verschiebt: weg von „welches Modell ist am größten", hin zu „wer entscheidet, wer bezahlt und wem gehört am Ende das Ergebnis". Los geht's mit Xiaomis MiMo V2.6 Pro, einem offenen 1,02-Billionen-Parameter-Modell mit MIT-Lizenz, dessen angebliche 2,62$ Mio Trainingskosten sich bei genauerem Hinsehen nur auf die letzte Reinforcement-Learning-Phase beziehen, nicht auf die gesamte Entwicklung. Danach TypeSafe AIs Jev, ein System-1-Modell, das keine Texte schreibt, sondern in Millisekunden zwischen vorgegebenen Optionen entscheidet – laut Hersteller bis zu 193,6-mal schneller und 444,6-mal günstiger als ein klassisches Reasoning-Modell. Yusufs These: Der nächste große Fortschritt in selbstverbessernden Systemen könnte weniger aus noch mehr Parametern kommen als aus einem schnellen Entscheider, der einem großen Modell zehnmal mehr Versuche pro Zeiteinheit erlaubt. Dazu ein Schnelldurchlauf durch Grok 4.7, StepFun Step 5, Kimi K3 auf Amazon Bedrock und Qwens neue, plötzlich nicht mehr kommerziell freie Bildlizenz. Yusuf erzählt außerdem, wie ihn Claude Wochenlimit so genervt hat, dass er sich ein eigenes Token-Sparprojekt gebaut hat – mit einer Analyse von 25 eigenen Sessions (in einer standen 21 Eingaben gegen mehr als 1.100 Modellaufrufe), einem Cache- und Handoff-Wächter und einer Modell-Staffel über das Agenten-Framework Herdr, bei der Claude Fable plant, GPT 5.6 umsetzt und wieder Fable oder GPT Astra 6 reviewt: mindestens 50 Prozent Kontingent gespart. Kaum steht der neue Ablauf, veröffentlicht Anthropic Claude Opus 5.5 – erster Eindruck: superschnell, extrem präzise. Dann Meta Muse, Metas persönlicher Agent für E-Mail, Kalender und Einkauf: Yusuf bleibt skeptisch, erkennt aber an, wie einfach der Zugang ist – und ordnet den Amazon-Bann als Auftakt der Agent Wars ein: Wer den persönlichen Agenten kontrolliert, kontrolliert am Ende einen großen Teil des Onlinehandels und der Werbeeinnahmen dahinter. Zum Schluss geht es ums Geld hinter der KI-Infrastruktur – Oracles Project Jupiter, Goldmans wachsender Risikoaufschlag bei Rechenzentrums-Krediten, CoreWeaves Bilanz und Moody's 1,2-Billionen-Dollar-Mietverpflichtungen – und um Anthropics echtes Bio-Labor, in dem Vorschlag, Versuch und Ergebnis zum Kreislauf werden, während das Unternehmen gleichzeitig mit Accenture mindestens 2 Milliarden Dollar in die unabhängige Prüfung seiner eigenen Modelle steckt. Ein KI-Yusuf-Avatar korrigiert im Video die genaue Investitionssumme; der Cold Open wird ebenfalls von Yusufs KI-Avatar gesprochen. Kapitel: 00:00 - Cold Open (KI-Yusuf) 01:08 - Begrüßung und die Themen der Woche 03:08 - Xiaomi MiMo-V2.6 Pro: 1 Billion Parameter für 2,62 Mio. $? 09:33 - Jev von TypeSafe: ein Modell, das entscheidet statt redet 20:40 - Grok 4.7, StepFun Step 5, Kimi K3, Qwen: auf die Bedingungen schauen 29:00 - Claude-Code-Limits und mein Token-Sparprojekt 37:30 - Herdr: Aufgaben wie einen Staffellauf auf Modelle verteilen 39:33 - Claude Opus 5.5: erster Eindruck 43:29 - Meta Muse: persönlicher Agent – und die Vertrauensfrage 48:45 - Amazon sperrt Muse aus: Beginnen jetzt die Agent Wars? 54:42 - Grok Bot: xAIs Agent per Nachricht 57:10 - Wer finanziert die Rechenzentren? Jupiter, Goldman, CoreWeave, Moody's 01:07:49 - Anthropics Nasslabor und Isomorphic Labs 01:15:05 - Anthropic und Accenture: unabhängige Modellprüfung (+ Fact-Check) 01:16:42 - Transparenzzahlen: 26 % der F&E, 0,002 % blockiert 01:18:29 - Das Wissen bleibt bei dir 01:19:50 - Fazit und Ausblick Links: Website: https://www.hardwarewartung.com Yusuf Sar: https://www.linkedin.com/in/yusuf-sar-621351/

Dario Amodei will die KI-Entwicklung drosseln, Sam Altman und Elon Musk stimmen zu, Donald Trump nennt das Ganze einen Hoax – und Yusuf Sar sagt: Das ist alles Spieltheorie. Wer den Slowdown ausruft, senkt seine Trainingskosten, bekommt Rechenleistung für verkaufbare Tokens frei und bereitet mit dem Ruf nach Regulierung ein Regime vor, in dem ein befreundeter Prüfer wie METR entscheidet, welche Modelle zu gefährlich sind. Getroffen würden vor allem die billigen Open-Weights-Modelle aus China, auf die Unternehmen gerade wegen der Kosten ausweichen. Christian Kunz erzählt die Chronologie von Jacob Coxons Post über Amodeis Essay „We Must Pace the Frontier" bis zum All-In-Summit, auf dem Jensen Huang mitten im Interview einen Anruf des Präsidenten auf Lautsprecher stellt. Yusuf erklärt aus Finanzsicht, warum Nvidias 75 Prozent Bruttomarge die eigentliche Ursache ist, wie sich die Gier auf Micron, SK hynix und Samsung überträgt, warum ein Gigawatt-Rechenzentrum heute bis zu 60 Milliarden Dollar kostet und weshalb Nvidias Übernahme von Hugging Face eine Kampfansage ist. Dazu die Börsenlage: OpenAI verschiebt den IPO, Anthropic meldet das erste profitable Quartal. Dann der Gegenschwenk mit Eric Ries' Buch „Incorruptible", dem abgelehnten Pentagon-Deal und der Frage, ob wir zu zynisch geworden sind, um eine echte Warnung zu erkennen. Im Modellblock: Gemini 3.8 Live gegen GPT Live 1 als Gamechanger für Telefon-Agenten, DeepSeek V4.1 Flash, das NASA-IBM Lunar Foundation Model, Mistral, Fugu von Sakana AI und der humanoide Roboter Agility Digit 5. Die Folge beantwortet, warum die lautesten Warner der Branche gleichzeitig die größten Profiteure eines Slowdowns wären, was das für Open Source und Europa bedeutet und wo die Hörer aufpassen müssen, wenn sie ihre Ideen in Cloud-Modelle tippen: Zero Data Retention schützt nicht vor Telemetrie. Zwei Prognosen zum Schluss: Christian erwartet keine Regulierung, Yusuf eine Selbstregulierung als private Machtstruktur. Ein KI-Fact-Checker korrigiert die Hosts im Video dreimal.

Aus einem einzigen Foto wird eine begehbare 3D-Welt. Atlas, das neue World Model von Fei-Fei Lis Firma World Labs, baut aus wenigen Aufnahmen echte Geometrie statt geratener Pixel, und Yusuf Sar ist überzeugt, dass es einen größeren Einfluss haben wird als die Sprachmodelle. Denn erst wenn eine KI in einer simulierten Welt einen Referenzrahmen bekommt, kann sie Erfahrungen machen statt nur zu trainieren, sei es als Roboter in der Fabrikhalle oder als Reiseplaner, der weiß, dass vier Koffer nicht in ein Kleinwagen-Taxi passen. Vorher geht es um GPT-6 Astra, das seit dem Wochenende auch für Plus-Abonnenten verfügbar ist. Yusuf hält die Rekord-Benchmarks für Schall und Rauch und sieht die eigentliche Revolution darin, dass das Modell den Computer selbst bedient, mit Maus, Tastatur und Programmen wie Excel, Power BI oder 3D-Software. Claude Fable 5.1 hat er sofort im Alltag eingesetzt und dabei gelernt, wie mutig das Modell geworden ist: Es hat ihm die Formular-Datenbank seiner Website überschrieben, gerettet hat ihn nur das tägliche Backup. Christian Kunz ordnet die 30-Tage-Datenspeicherung bei Anthropic ein, empfiehlt Googles KI-Einsteigerkurse und den neuen Ratgeber auf oikosa.ai, für wen sich der Claude-Max-Plan lohnt. Dann wird es wissenschaftlich: OpenAI hat rund zehntausend parallele KI-Agenten auf das Navier-Stokes-Millennium-Problem angesetzt und eine formal geprüfte Lösung vorgelegt, die die Mathematik-Community jetzt bewerten muss, während ein Streit um die Autorenschaft die Frage aufwirft, wem Forschung künftig gehört. Dazu ein KI-entwickeltes Medikament gegen Lungenfibrose, das in einer kleinen Studie das biologische Alter der Patienten senkt, die Ethik von KI, die Tiere versteht, Nvidias PAIR für KI-Cluster aus normalen Bürorechnern, OpenClaw 2.0 mit geteilten Agenten-Sessions und die Frage, warum die SimilarWeb-Marktanteile von ChatGPT, Gemini und Claude das Falsche messen.

Souveränität ist nicht Autonomie. Die Schwarz-Gruppe, besser bekannt als Lidl und Kaufland, baut bei Rostock ein KI-Rechenzentrum für 5,6 Milliarden Euro, mit Windstrom aus Mecklenburg-Vorpommern und einer Ausbauoption bis 1 Gigawatt. Yusuf Sar und Christian Kunz erklären, warum Europa gar keine Gigawatt-Trainingszentren wie die USA braucht, sondern Inferenz-Rechenzentren für den Betrieb fertiger Modelle, und warum der Kompromiss „deutscher Betrieb, Google-Technologie" besser ist als sein Ruf. Nebenbei verraten die beiden, wie ihr YouTube-Video entsteht: komplett KI-produziert, lokal, mit einem Fact-Checker, der als Yusufs KI-Klon echte Fehler korrigiert. In der Modell-Rubrik löst sich das Phantom-Modell Ox Alpha auf: Es ist GLM-5.3-Flash von Zhipu, mit 320 Milliarden Parametern, MIT-Lizenz und Kampfpreis, und Yusuf räumt ein, sich geirrt zu haben. Alibabas Qwen3.8-Flash-Next bringt eine Architektur, die laut Hersteller den Durchsatz verachtfacht und die Trainingskosten auf ein Neuntel drückt, was Christian in einer kleinen Vorlesung verständlich macht. Anthropics Claude Fable 5.1 bringt die Zero-Data-Retention-Option zurück und blockt sechzig Prozent seltener zu Unrecht. Dazu Tencent Hy4, Cohere Parse 5 und die Gerüchte um Anthropics zurückgehaltenes Model 2. Im Business-Teil greift Nvidia nach Hugging Face, SB Energy geht mit 439 Milliarden Dollar Auftragsbestand und 139 Millionen Dollar Halbjahresumsatz an die Börse, und Anthropic mietet für 35 Milliarden Dollar bei Lambda, während Nvidia Chips liefert, finanziert und am Umsatz beteiligt ist. Die Folge beantwortet die Frage, wer in der KI-Wirtschaft gerade wirklich das Sagen hat: die Modelle, die Rechenzentren oder der Konzern, der an jedem Tisch sitzt. Am Ende geht es um Googles WikiSkill und Yusufs These, dass nicht mehr das Modell entscheidet, sondern der Harness, um OpenAIs Abschied von Cursor, ChatGPT unter dem Digital Services Act und die Nachricht, dass oikosa.ai live ist.

KI ist nicht mehr nur Software – sie ist zum Preistreiber für die gesamte IT geworden. Ein 32-GB-RAM-Kit, das vor einem Jahr 87 Euro kostete, liegt heute bei 429 Euro, AMD-Epyc-Prozessoren sind mit über 30 Wochen Lieferzeit de facto ausverkauft, und NVIDIA hat seinen Kunden für KI-Server Preiserhöhungen von mehr als 15 Prozent angekündigt. Yusuf erklärt die Mechanik dahinter: eine Margen-Kaskade, bei der jede Stufe der Lieferkette ihre Prozent-Marge hält – bis am Ende der Nutzer die Kröte frisst. Außerdem in dieser Folge: Das anonym veröffentlichte Spitzenmodell Ox Alpha verschenkt 100 Billionen Token pro Tag und niemand weiß offiziell, wer dahintersteckt. Anthropic bestätigt im eigenen Risk Report ein internes „Model 2", das nicht veröffentlicht wird, sondern intern die KI-Forschung beschleunigt. Dazu OpenAIs Inferenz-Chip Jalapeño, NVIDIAs Groq 3 LPX, ein Praxistest von Qwen3.8 gegen Nemotron im eigenen Produktivsystem, drei Billionen Dollar Verpflichtungen neben den Bilanzen der Tech-Konzerne, die Stripe-Übernahme von OpenRouter – und in eigener Sache: unser Startup Oikosa AI ist gegründet. Premiere in dieser Folge: Der KI-Fact-Checker meldet sich erstmals als Video zu Wort. Wenn im Gespräch ein echter Fehler passiert, hält die Folge an und ein KI-generierter Yusuf korrigiert sein Original – mit Schiffshorn. Wer wissen will, wie sich Hardware-Beschaffung, Modell-Auswahl und IT-Budgets 2027 verändern, bekommt hier die Einordnung.

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Drei Folgen lang haben wir es angekündigt, jetzt zeigt Yusuf es endlich: den digitalen Zwilling des eigenen Unternehmens. Eine KI, die 490.000 E-Mails, 17.600 Vorgänge und 27.000 Seriennummern kennt, komplett auf zwei eigenen GPUs im eigenen Netz läuft und bei der kein einziges Kundendatum das Haus verlässt. Es wird keine Produktvorstellung, sondern eine ehrliche Bauanleitung mit echten Messwerten – inklusive der sechs Fragen, die man beantworten sollte, bevor man die erste Zeile Code schreibt. Davor die Nachrichtenlage, und die hat es in sich. Google baut die Führung von DeepMind um: Demis Hassabis rückt zum Chief Scientist von Alphabet auf, Koray Kavukcuoglu übernimmt das operative Geschäft, und mit Jeff Dean und Sanjay Ghemawat verlassen nach rund 27 Jahren zwei der prägendsten Ingenieure das Haus, um mit Discovery Loop ein eigenes Unternehmen zu gründen. Forscher aus Stanford und dem Arc Institute haben mit den Genom-Modellen Evo 1 und Evo 2 vollständige Bakteriophagen entworfen, von denen 16 tatsächlich E. coli abtöten – medizinische Chance und Biosecurity-Debatte in einem. Dazu kommen Anthropics neue Wasserzeichen, Nvidias schnelles Open-Weights-Modell Nemotron 3.5 Lightning, OpenAIs Sicherheitsmodell GPT-5.6 Cyber, ByteDances geplantes 10-Billionen-Parameter-Modell, Google DeepMinds Wirbelsturm-Vorhersage WeatherNext Cyclones und das offene Videomodell MiniMax H3. Der rote Faden: Während die großen Labore vor allem Ankündigungen, Wasserzeichen und Propaganda produzieren, entsteht der praktische Vorsprung woanders – im Engineering. Yusuf erklärt die Evolution vom Prompt Engineering über Kontext, Harness und Loops bis zum Graph Engineering und zeigt am eigenen System, warum Halluzination kein Modellproblem ist, sondern ein Architekturproblem. Wer wissen will, wie ein Mittelständler KI vom Spielzeug zum Betriebssystem macht, bekommt hier die ungeschönte Version.

Seit dem 2. August ist die nächste Stufe des EU AI Act scharf: Wer KI im Kundenkontakt oder zur Content-Erstellung nutzt, muss das jetzt kennzeichnen – nur weiß bislang kaum jemand, wie genau. Yusuf und Christian sortieren, was wirklich Pflicht ist, wo die Verordnung übers Ziel hinausschießt und warum das nach Cookie-Banner 2.0 und Abmahn-Futter riecht. Danach die geballte Modell-Woche: OpenAI kündigt mit Astra eine neue Klasse an, die zehn seit Jahren offene Mathe-Probleme maschinell verifizierbar löst – für rund 2.000 Dollar pro Problem. Alibaba bringt mit Qwen3.8-Max erstmals ein offenes Frontier-Modell aus dem Max-Tier, das chinesische Open-Weight-Modell Kimi K3 lässt sich jetzt über europäische Anbieter rechtssicher nutzen, und OpenAI senkt als Reaktion die Preise deutlich. Dazu ein offenes Video-Modell von MiniMax, Google DeepMinds Gemini Robotics 2 als eine Art Roboter-Betriebssystem, ein Copilot-Sicherheitsleck (weiße Schrift auf weißem Grund) gegen Anthropics Aussage, mit Opus 5 sei Prompt Injection gelöst, sowie Europas AI-Gigafactories-Plan, die Strom-Bremse in den USA (PJM, Texas) und die Big-Tech- und SpaceX-Quartalszahlen. Der rote Faden: Zugang und Kontrolle werden zur Machtfrage – wer nutzt die stärksten Modelle, wer schreibt die Regeln (offen in Europa, geheim in den USA), und wer zahlt am Ende die Stromrechnung? Und ganz am Ende die Auflösung des Cliffhangers: Christian und Yusuf gründen gemeinsam ein KI-Startup. Was das für Unternehmen im Mittelstand heißt, hört ihr in dieser Folge.