Haben wir erwähnt, dass der Valentinstag unser Geburtstag war? AI Peanuts ist zwei Jahre alt geworden. Ein großes Dankeschön an alle Leser und Leserinnen und auf die nächsten Jahre von AI Peanuts, bis eine Superintelligenz den Laden übernimmt.

Peanuts für heute:

• 🚀Grok 3 Release: Elon Musks „Bestes Modell jemals“

• 🇪🇺 Draghi & Von der Leyen über EU-KI-Strategie

• 🛠️ Perplexity Deep Research gratis testen

KI im Unternehmen: Schluss mit Schatten-KI, Sicherheit geht vor!

Hast du dich schon einmal gefragt, wie du Künstliche Intelligenz sicher in deinem Unternehmen einsetzen kannst? Die rasante Entwicklung von KI-Technologien bringt nicht nur technische, sondern auch wichtige Datenschutz- und Sicherheitsfragen mit sich.

Ein oft unterschätztes Risiko: Was passiert mit den Informationen, die Mitarbeitende in KI-Tools eingeben, die privat “organisiert” wurden? Viele Anbieter nutzen diese Daten möglicherweise für das Training ihrer KI-Modelle – und das könnte sensible Firmeninformationen gefährden.

Doch es gibt Lösungen: Plattformen wie ChatGPT bieten in ihren Einstellungen die Möglichkeit, der Nutzung dieser Daten zu widersprechen.

Welche Datenschutzbestimmungen beim Einsatz von KI-Tools besonders relevant sind und worauf Unternehmen achten sollten, erfährst du ausführlich im Modul „Datenschutz & KI“ von unserem Partner Herdt. Dieses Modul ist für Unternehmen jeder Größe von Bedeutung. Wenn das für dich interessant klingt - schau doch mal rein:

🥜 Die größte Nuss:

🚀Grok 3 Release: Elon Musks „bestes Modell jemals“

Vor zwei Tagen kündigte Elon Musk auf X an, dass Grok 3 mit einer Live-Demo in der Nacht zum Dienstag (5 Uhr deutscher Zeit) veröffentlicht wird. Und weil wir keine halben Sachen machen, ist das hier die aktuellste Ausgabe, die wir je rausgebracht haben. Der Stream endete nämlich vor ziemlich genau 20 Minuten. Wir sind für euch wach geblieben und Folgendes ist vor ein paar Minuten passiert:

Von Grok 1 bis 3 – Die Evolution der xAI-Modelle

Vielleicht erstmal zum Einstieg: Grok ist kein Neuling in der KI-Welt. Die ersten Versionen waren “charakterstarke” KI-Assistenten mit einem „rebellischen“ Ton, die direkt in X integriert wurden. Im Prinzip der Chatbot, der die üblichen Einschränkungen von OpenAI oder Anthropic hinter sich lässt. Die Industrie nimmt die Fähigkeiten von Grok dennoch ernst – Musks Ankündigung von Grok 3 hatte sofortige Auswirkungen.

Angeblich haben OpenAI und Anthropic ihre nächsten Veröffentlichungen deutlich beschleunigt.

Musk ist überzeugt, dass Grok3 der Wendepunkt sein wird, ab dem xAI stets das führende KI-Modell besitzt. Dieses Versprechen ist gewaltig, besonders angesichts der Tatsache, dass xAI im Vergleich zu OpenAI deutlich weniger Zeit in die Entwicklung ihrer Modelle investiert hat. Hier sind die letzten Iterationen als Überblick:

• Grok 1 (November 2023) brachte die ersten KI-Funktionen auf die Plattform.

• Grok 1.5 (März 2024) verbesserte das logische Denken und erweiterte das Kontextfenster auf 128.000 Tokens.

• Grok 1.5V (April 2024) machte den Sprung zur multimodalen KI mit Bild- und Diagrammverarbeitung.

• Grok 2 (August 2024) führte Bilderzeugung ein.

  

Jede neue Version hat Groks Fähigkeiten in Logik, Kontextverständnis und kreativer Problemlösung verbessert - in einem beeindruckenden Tempo. Grok 3 soll nun alles bisher Dagewesene übertreffen. Sagt Elon zumindest. Aber was auch sonst?

Colossus: Das 100.000-GPU-Supercluster hinter Grok 3

Um ein Modell wie Grok 3 zu trainieren, braucht es extreme Rechenpower – und genau das hat Elon Musk mit „Colossus“ gebaut. Wir berichteten hier schon mal darüber. Aber zusammengefasst:

• 100.000 NVIDIA H100 GPUs arbeiten zusammen – mehr als jedes andere KI-Cluster der Welt.

• Damit übertrifft Colossus jede bekannte Infrastruktur von OpenAI, Google oder Anthropic in einer einzigen Einheit.

• Das Rechenzentrum in Memphis, Tennessee, wurde in nur 122 Tagen von den ersten Bauplänen bis zur Inbetriebnahme hochgezogen – ein Projekt, das normalerweise Jahre dauert.

Allein die Hardware hat einen Preisschild von rund 4 Milliarden US-Dollar – nur für die GPU-Server! Damit diese gigantische Rechenleistung nicht in Überhitzung endet, setzt xAI auf ein fortschrittliches Flüssigkühlsystem, das pro Tag Tausende von Litern Kühlflüssigkeit durch über 1.500 Server-Racks pumpt. Jedes dieser Racks beherbergt 64 GPUs, die sonst schlichtweg schmelzen würden.

Mehrere Tesla Megapack-Batterien und spezielle 3-Phasen-Stromversorgungen wurden installiert, um den enormen Energiebedarf zu decken und gleichzeitig das lokale Stromnetz zu entlasten. Eine durchgehende Stromversorgung von “Collossus” kostet jährlich etwa 130 Millionen US-Dollar!

Musk hat damit eine der mächtigsten KI-Infrastrukturen der Welt geschaffen. Doch das reicht noch nicht. In der Ankündigung wurde gerade berichtet, dass Elon die Kapazität des Rechenzentrums innerhalb von drei Monaten auf 200.000 GPUs erhöht hat. Für die nächste Iteration soll es noch einmal die fünffache Rechenleistung (oder den Stromverbrauch - nicht ganz klar) im Vergleich zu jetzt haben. Wenn das stimmt, ist das unglaublich!

_{Was wissen wir nach der Präsentation wirklich über Grok 3?}

Die gezeigten Benchmarks setzen das Modell an die Spitze der aktuellen LLMs. Laut xAI hatte Grok 3 zehnmal mehr Training als sein Vorgänger.

Das Modell kommt in drei verschiedenen Modi:

1. Ein Standard-Chat-Modell, das wie gewohnt für alltägliche Konversationen optimiert ist.

2. Ein Reasoning-Modell, das längere Denkprozesse einsetzt, um fundiertere Antworten zu generieren. Der Gedankengang wird hier sehr deutlich gezeigt. Aber nicht alles, wie Elon sagte, immerhin wolle er nicht, dass sein Modell sofort kopiert wird. Ganz schön Closed Source für jemanden, der OpenAI verklagt hat, weil sie ihre Open-Source-Mission aufgegeben haben.

3. Deep Search, eine erste Andeutung von agentischen Fähigkeiten. Die Fragen in der Demo waren sehr einfach. Tester sagen, es sei auf dem Niveau von Perplexity DeepSearch, aber nicht auf dem DeepResearch-Niveau von OpenAI.

Klingt vielversprechend – aber was wurde tatsächlich gezeigt? Die Demo präsentierte verschiedene Tests mit Grok 3, doch so richtig klar wird es damit nicht. Karpathy hatte bereits die Möglichkeit, Grok 3 auszuprobieren. Also verlassen wir uns auf seinen Testbericht. In einer kurzen Bewertung über zwei Stunden sagte er, dass Grok 3 + Thinking ähnlich leistungsfähig ist wie die neuesten Modelle von OpenAI (o1-pro, $200/Monat) und etwas besser als DeepSeek-R1 und Gemini 2.0 Flash Thinking.

• Der Chat-Modus wurde zwei Wochen lang in einer anonymen „Chatbot Arena“ getestet, bei der die Nutzer nicht wussten, welches Modell sie bewerteten. Grok 3 gewann diesen Vergleich klar.

• Beim Reasoning-Modell wurde offen gesagt, dass mindestens eine Demo-Anfrage dreimal gestellt wurde, um eine funktionierende Version zu präsentieren. Selbst Elon und die Entwickler warnten, dass die Zuverlässigkeit noch nicht da ist, wo sie sein sollte.

Grok 3 wird für X Premium+ Abonnenten, auf grok.com und in einer speziellen Grok App verfügbar sein. Eine Sprachinteraktion soll in etwa einer Woche folgen – eine Ankündigung, die die anwesenden Entwickler neben Musk sichtlich nervös machte.

Übrigens: Ganz links auf der Bühne, saß der Co-Founder von xAI, Igor Babuschkin. Und der hat in Deutschland Physik studiert – Deutschland also in gewisser Weise vertreten in der KI-Welt.

Ist Grok 3 das “beste KI-Modell aller Zeiten”?

Elon war sich da sehr sicher, aber natürlich viel zu früh, um das zu sagen.

Es gab keine bahnbrechenden neuen Features, keine riesigen Sprünge – und Halluzinationen sind nach wie vor ein Problem. Was beeindruckt, ist die Geschwindigkeit, mit der xAI das Rechenzentrum aufgebaut hat.

Für OpenAI gibt es erstmal keinen Grund zur Panik. Doch während OpenAI, sich noch durch regulatorische Fragen und strategische Partnerschaften navigieren, arbeitet xAI bereits an Grok 4.

🛠️ Trai it out:

Deep Research jetzt gratis bei Perplexity ausprobieren

Gerade einmal 14 Tage ist es her, dass OpenAI sein neues Tool “Deep Research” vorstellte. Wir berichteten hier und hier. Ein KI-Agent, der eine Frage mittels Kombination aus Webrecherche und Reasoning recherchieren und tief durchdenken kann und so u.a. dazu fähig ist, seitenlange Reports zu komplexen Fragestellungen zu generieren, mit sehr wenig Hang zu KI-Halluzinationen und samt Quellenangaben.

Aktuell ist das Tool allerdings nur im Pro Tier ($200/Monat) verfügbar. Wir waren anfangs etwas skeptisch, wie nützlich Deep Research ist, waren dann aber nach einigem Testen doch sehr angetan von den Ergebnissen - u.a. haben wir es genutzt, um uns aktuelle politische Themen inkl. diverser unterschiedlicher Positionen erklären zu lassen oder Best Practices zu Coding-Themen recherchieren und aufbereiten zu lassen, oder Finanzanalysen zu bestimmten Aktien erstellen zu lassen.

Jetzt gibt es die Möglichkeit ein sehr vergleichbares Feature, das in allen Benchmarks sehr ähnlich zu OpenAI abschneidet, gratis zu nutzen! Und zwar von einem unserer Lieblings-Tools: Perplexity!

Man muss eingeloggt sein, dann steht einem Deep Research als Tool zur Verfügung - einfach im Dropdown auswählen.

Free-Nutzer haben aktuell Zugriff auf 5 Recherchen pro Tag, Plus User auf 500!

Besonders praktisch ist übrigens die Möglichkeit, Ergebnisse direkt als PDF zu exportieren:

Einige Ideen für Themen/Prompts:

• Investmentmemos zu Aktien erstellen lassen und aktuelle Aussagen von bekannten Investoren miteinbeziehen

• Neue Forschungsergebnisse zu Krankheiten und neuen Medikamenten recherchieren lassen (z.B. auch inkl. detaillierter Auflistung von potentiellen Pro/Contras)

• Lernhilfen zu bestimmten Themen für Schule, Uni oder Job erstellen lassen

Zusammengefasst:

• Deep Research gibt’s jetzt auch gratis von Perplexity

• Gratis bis zu 5 Anfragen am Tag möglich

• Export der Ergebnisse als übersichtliches PDF möglich

Spannende Demos:

Tools kurz & knackig:

• RepoPrompt — Für Entwickler - Codebase → Prompt einfach gemacht

• Meetily — Open Source KI-Meeting Assistant

• Sennu — Sales Agent/SDR für Tech-Consultant

• Kwizie — Interaktive Quizzes basierend auf Youtube Videos erstellen

🍭🍬 Gemischte Tüte

🇪🇺 EU-News:

• Mario Draghi kritisiert die EU-Bürokratie. In einem FT-Artikel argumentiert der ehemalige EZB-Chef, dass die übermäßig komplexen, inkonsistenten und fragmentierten Regulierungen in der EU – auch im Tech-Sektor – wie eine Art Zoll wirken, den sich die EU selbst auferlegt. Das trifft genau ins Herz der europäischen Selbstwahrnehmung, die eigentlich auf „Harmonisierung“ ausgerichtet sein sollte. Link

• TUM verabschiedet umfassende KI-Strategie. Die Technische Universität München setzt künftig verstärkt auf KI in Forschung, Lehre und Verwaltung. Link
  

• Ursula von der Leyen will Europa an die Spitze der KI-Welt bringen. Die EU investiert 200 Milliarden Euro in KI und lockert die Regulierung für Startups. Besonders Frankreich geht mit einem gigantischen 112,8-Milliarden-Dollar-Investment voran. Gleichzeitig wird diskutiert ob die umstrittene ePrivacy-Verordnung gestrichen werden soll, um Innovationen zu erleichtern. Link Link

👩‍💻 Tech-News:

• Wahrscheinlichkeit vs. Determinismus in der KI. Ein tiefgehender Artikel über die Frage, ob KI-Systeme eher probabilistisch oder deterministisch sein sollten – und was das für ihre Zuverlässigkeit bedeutet. Link
  

• Sam Altman bestätigt: OpenAI hat eine neue Version von GPT-4o veröffentlicht. Nutzer berichten, dass das Modell „smarter“ und persönlicher wirkt. Link 
  

• Deep Research mit OpenAIs o3-Modell schlägt Perplexity Deep Research. In einem Test zur logischen Schlussfolgerung schnitt OpenAIs Tool mit 26,6 % besser ab als Perplexitys Alternative mit 20,5 %. Link
  

• Als Anhängsel zur großen Nuss letzter Woche. Hier ist das offizielle Angebot zum Kauf von OpenAI. Erinnerung: Es wurde natürlich abgelehnt. Link
  

• Meta plant Investitionen in humanoide Roboter mit KI-Antrieb. Ein internes Memo zeigt, dass Meta verstärkt auf KI-gesteuerte Roboter setzt. Die Pläne beinhalten Investitionen in Forschung und Entwicklung, um humanoide Maschinen für verschiedene Aufgaben einzusetzen. Link
  

• Alexa und Siri bekommen KI-Upgrades – doch es gibt Probleme. Amazons Alexa und Apples Siri sollten mit KI-Unterstützung smarter werden, aber Bugs und Verzögerungen bremsen die Entwicklung. Link
  

• Google Gemini kann sich jetzt an frühere Gespräche erinnern. Die KI speichert nun Konversationen, um smartere und kontextbezogene Antworten zu liefern. Link

• China setzt auf heimische KI – die Stadt Tianjin integriert DeepSeek. Die chinesische Regierung treibt die Unabhängigkeit von westlichen KI-Modellen weiter voran. Link

• Googles AlphaGeometry2 hat eine Goldmedaille beim International Mathematical Olympiad abgeräumt – mit 84 % richtigen Antworten auf Geometrie-Probleme. Trainiert wurde die KI mit 300 Millionen synthetischen Theoremen und Beweisen. Link 
  

• Saudi-Arabien investiert 1,5 Milliarden Dollar in das KI-Chip-Startup Groq, das sich auf schnelle Inferenz-Chips spezialisiert hat. Damit sichert sich das Land einen frühen Platz im Rennen um spezialisierte KI-Hardware. Link 
  

• Arm steigt ins Chipgeschäft ein – mit Meta als erstem Kunden. Der erste hauseigene Arm-Chip soll noch in diesem Jahr vorgestellt werden. Link
  

• Cursor, der KI-Assistent für Entwickler, erhält ein großes Upgrade: Die neue Version kann Code verstehen und schreiben, in Codebases suchen, Terminal-Befehle ausführen und mehr. Details zu den neuen Features gibt’s hier. Link 
  

• GPT-5 könnte eine „Shrinkflation“ sein – statt echte Fortschritte zu liefern, könnte OpenAI die besten Modelle einfach seltener bereitstellen, um Kosten zu sparen. Die Frage ist: Wird das einheitliche Modell für die meisten Nutzer besser funktionieren, oder nehmen Power-User Einbußen in Kauf? Google und Anthropic verfolgen ähnliche Wege – Google integriert Gemini in seine Dienste ohne Auswahlmöglichkeit, und Anthropic plant eine hybride Claude-Version mit individuell einstellbarer Rechenzeit. Link 
  

• Meta könnte weniger vom KI-Wachstum profitieren als viele denken – Analysten zweifeln daran, dass KI-Werbung für Facebook und Instagram den erhofften Schub bringt. Link 
  

• Apple brachte einer selbstfahrenden KI das Navigieren bei – ohne menschliche Trainingsdaten. Das Auto trainierte rein durch Trial-and-Error und schaffte in Simulationen 17,5 unfallfreie Jahre. Link 
  

• Der CEO von Airbnb, Brian Chesky, hält es für zu früh, KI für Reiseplanung einzusetzen. Seiner Meinung nach befinden wir uns aktuell im technologischen Entwicklungsstadium der „späten 90er Jahre“ des Internets – KI werde noch ein paar Jahre brauchen, um wirklich produktivitätssteigernd zu wirken. Link 
  

• Open-Source-Projekte von Big Tech – eine Liste mit 17 spannenden Initiativen von Google, Microsoft, Meta, NVIDIA und anderen, die du vielleicht noch nicht kennst. Link 

👷 Work & Future of Work:

• Die britische Regierung veröffentlicht ein KI-Playbook für Beamte. Der UK Government Digital Service hat eine offizielle Anleitung herausgebracht, die erklärt, wie KI in der Verwaltung sinnvoll eingesetzt werden kann. Link
  

• Malaysia setzt auf Google AI – 445.000 Beamte sollen KI-Tools nutzen, um die Verwaltung effizienter zu machen. Link 

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Meta hat mehrere neue KI-Experimente vorgestellt: eine KI zur Gedanken-erkennenden Texteingabe, ein Modell zur Roboter-Mensch-Kollaboration im Haushalt und eine Initiative zum Erhalt seltener Sprachen. Besonders spannend: Die Gedanken-KI funktioniert völlig ohne Implantate und konnte mit 80 % Genauigkeit ganze Sätze aus Hirnaktivitäten interpretieren. Link 

🔐 Cybersecurity & AI Safety:

• ChatGPT wird weniger zensiert. OpenAI kündigt an, dass ChatGPT keine redaktionellen Positionen mehr einnehmen wird, sondern verschiedene Perspektiven präsentiert – selbst bei kontroversen Themen. Das passt zu einer generellen Entwicklung in Silicon Valley, wo Plattformen wie Meta und X ihre Content-Moderation lockern. Link

🧂 Salty Memes:

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