Guten Morgen Zusammen,
Die Geschichte der KI ist auch eine Abfolge von Essays und Paper. 2017 erschien „Attention Is All You Need“, das Paper, auf dem bis heute fast jedes große Sprachmodell aufbaut. 2024 schrieb Leopold Aschenbrenner „Situational Awareness“, der den massiven Chip und Energie Boom vorausgesagt hat (wir berichteten).
Jetzt gibt es einen neuen Kandidaten für diese Liste. „The Commanding Heights“ von Will Manidis und Joe Roberts hat 145 Seiten und stellt eine Frage, die erstaunlich selten gestellt wird, nämlich wer am Ende eigentlich das Geld mit KI verdienen wird. Keine leichte Kost, und auch recht düster umschrieben. Wir werden berichten! Aber erst mal zum Wichtigen:
Peanuts für heute:
🧠 Die Große Nuss: Ist die KI-Blase gerade geplatzt?
📊 Highlight: OpenAI widerlegt (angeblich) eine Grundannahme der Informatik
🛠️ Trai it Out: Keine Software ist mehr sicher?
🫧 Ist die KI-Blase gerade geplatzt?
In der KI-Industrie sah es seit einiger Zeit nicht mehr so schlecht aus.Microsoft bietet einem Viertel seiner Mitarbeiter Geld an, wenn sie gehen, damit mehr Geld für Chips übrig bleibt. CoreWeave, ein ehemaliger Krypto-Miner, der heute Nvidia-Chips vermietet, unter anderem an Nvidia selbst, ist nur noch ein Drittel so viel wert wie Anfang Oktober. Google verlor an einem einzigen Tag rund eine halbe Billion Dollar Börsenwert. Der schlimmste Börsentag in der Geschichte der Aktie. Und mitten in dieses Chaos hinein hat Anthropic, die Firma hinter dem Chatbot Claude, seinen Börsengang beantragt.
An der Börse wird deshalb wieder über die KI-Blase gesprochen. Ob sie platzt, hängt vor allem davon ab, wer mit KI eigentlich Geld verdient. Bisher sind das erstaunlich wenige.
Google verdient an KI weniger als an Links
Google beantwortet viele Suchanfragen inzwischen im sogenannten AI Mode direkt. Statt einer Liste mit Links schreibt eine KI die Antwort. Für Nutzer ist das bequem, für Google teuer, denn das Geld kommt aus den Anzeigen zwischen den Links. Die Suchwerbung wächst nur noch um 12 Prozent, im Quartal davor waren es 17.
Das Forum Reddit trifft es noch härter, denn KI liest Reddit laut dessen Chef so intensiv wie nie, schickt aber kaum noch Besucher, die dort Werbung sehen.
Richtig gut verdient Google an KI bisher nur an einer Stelle. Das Cloudgeschäft hat sich verdoppelt, weil Google Rechenleistung an andere KI-Firmen vermietet. Das Geld kommt also von Firmen, die selbst noch kaum Geld mit KI verdienen.
Der Finanzkreislauf der KI
Diese Firmen finanzieren sich zu einem guten Teil im Kreis. Nvidia beteiligt sich an Firmen wie CoreWeave. Die kaufen mit dem Geld Nvidia-Chips und leihen sich den Rest bei Banken, mit den Chips als Pfand. Damit die Banken mitmachen, verspricht Nvidia, die Chips notfalls selbst zu mieten. Nvidias Geld kauft also Nvidia-Chips, die am Ende an Nvidia vermietet werden.
Das geht gut, solange jemand neues Geld leiht. In den letzten Wochen hat das weitgehend aufgehört. CoreWeave zahlt inzwischen 15 Prozent Zinsen auf seine Schulden.Das kann nicht lange gutgehen. Auch Anthropic schuldet seinen Cloud-Anbietern laut Börsenprospekt bis 2045 rund 265 Milliarden Dollar für Rechenleistung.
Am Ende geht diese Rechnung nur auf, wenn ganz normale Unternehmen in großem Stil für KI bezahlen, weil sie damit mehr verdienen.
Außerhalb von Tech fehlt der Gewinn
Genau das passiert bisher kaum. Die Investmentgesellschaft Apollo hat nachgesehen. Bei den großen Tech-Konzernen steigen Umsatz pro Mitarbeiter und Gewinnmargen, bei den übrigen großen US-Firmen bewegt sich beides nicht. Viele Unternehmen betrachten ihre KI-Ausgaben inzwischen als Kostenblock, der auf die Marge drückt.
Apollo vermutet, dass KI für den Geschäftsalltag zu wenig Urteilsvermögen hat. Wir glauben, die Erklärung ist banaler. Die meisten Firmen haben KI gekauft, aber nirgends richtig eingebaut.
Was Revolut anders gemacht hat
Revolut hat sich einen einzigen Bereich vorgenommen, die Softwareentwicklung. Rund 2.000 Entwickler nutzten dort KI-Assistenten, die pro Nutzung bei den großen Anbietern abgerechnet wurden. Im April ist Revolut umgezogen. Seitdem läuft GLM, ein offenes Modell der chinesischen Firma Zhipu, das jeder herunterladen und selbst betreiben darf, auf eigenen Nvidia-Chips. Danach folgte sehr viel Fine-Tuning für die spezifischen Prozesse bei Revolut. Das Ergebnis sind um 90 Prozent reduzierte KI-Kosten, und die Entwickler programmieren deutlich schneller.
Das Modell war dabei fast Nebensache. Der Gewinn kam daher, dass jemand einen konkreten Prozess ausgesucht, vorher gemessen, die KI richtig eingebaut und hinterher wieder gemessen hat. Das ist mühsame Arbeit, und sie ist in keinem Abo enthalten. Zugegeben, Revolut ist selbst halb Tech-Firma und hat Leute, die so etwas können.
Wer am Ende die Rechnung zahlt
Für Firmen, deren Geschäftsmodell darin besteht, sich Geld von Nvidia zu holen, um es an Nvidia zurückzuzahlen, sieht es tatsächlich nicht gut aus. Ob die KI-Blase insgesamt platzt, entscheidet sich aber in ganz normalen Unternehmen.
Bis dahin gibt es einen merkwürdigen Nebeneffekt. Weil alle Anbieter um Kunden kämpfen, verkaufen sie KI gerade billiger, als sie in der Herstellung kostet. Die Differenz zahlen Investoren. Für Unternehmen ist das der günstigste Moment, um herauszufinden, wo sich KI für sie wirklich lohnt.
Microsoft bezahlt gerade Mitarbeiter dafür, dass sie gehen, damit mehr Geld für Chips bleibt. Revolut hat Chips gekauft, damit seine Mitarbeiter schneller arbeiten. Nur bei einer der beiden Rechnungen weiß man schon, dass sie aufgeht.
Quellen: Apollo-Bericht, Revolut-Vortrag
🛠 Trai it out:
Welche Software ist noch sicher? Dieses Repository ist daran schuld!
Gerade geht ein Open-Source-Tool durch die Decke, mit dem KI-Agenten jede Software auseinandernehmen. REA (Reverse Engineer Anything) ist in drei Wochen von unter 10.000 auf über 400.000 GitHub-Stars gesprungen und war tagelang das Nummer-eins-Repo auf GitHub.
So funktioniert das, grob. Wenn du eine App installierst, landet auf deinem Rechner nur das fertig übersetzte Programm, der Maschinencode. Den lesbaren Quellcode behält der Hersteller. Profis können Maschinencode seit Jahrzehnten mit Spezialwerkzeugen wieder zusammensetzen, aber das war mühsame Handarbeit. REA gibt genau diese Werkzeuge deinem Coding-Agenten in die Hand. Du fragst „Wie speichert die App ihre Favoriten?“, der Agent schaut in den zerlegten Code, sammelt Hinweise, hakt nach und erklärt dir am Ende das Feature oder baut es gleich nach. Installieren ist ein Befehl, danach redest du mit dem Agenten wie immer.
Und was Leute mit solchen Werkzeugen gerade anstellen, ist wild. Ein Sicherheitsforscher ließ den Linux-Taschenrechner, ein Programm mit rund 2.000 Funktionen, in 28 Minuten komplett nachbauen. Jemand hat Mario in Elden Ring gesteckt, jemand anderes Skateboards in Call of Duty. Ein Reverse Engineer ließ KI-Agenten drei Monate lang Modern Warfare 2 zurück in lesbaren Code übersetzen, 99 Prozent aller Funktionen, über 500 Milliarden Tokens. Photoshop, Lightroom und Premiere gibt es jetzt als Nachbauten in Rust, einer Programmiersprache, die bei Entwicklern gerade sehr beliebt ist. Und ein Bastler wollte nur seinen DJI-Saugroboter mit dem PlayStation-Controller steuern, knackte dabei das Cloud-Protokoll und sah plötzlich 7.000 fremde Roboter in 24 Ländern, inklusive Kamerabild.
Wer selbst nachschauen will, was in den eigenen Programmen steckt, hier ist das Repo. Nur zur Erinnerung, ihr nehmt bitte nur Software auseinander, die euch gehört oder die ihr untersuchen dürft. Link
Tools kurz & knackig:
WisprFlo…eehh Granola — Das Meeting-Tool Granola und das Transkriptionstool WisprFlow haben sich gegenseitig kopiert und verfügen nun über die Funktion des jeweils anderen.
Exa — Such-API für KI-Agenten, die jetzt über drei Millionen Podcasts mit täglich aktualisierten Transkripten durchsuchen kann.
Sol — KI-Interface, das in Echtzeit visuelle Overlays, Diagramme und interaktive 3D-Szenen direkt auf dem Bildschirm generiert, ohne Chat-Interface.
Context.dev — Web-Data-API für KI-Agenten, die URLs zu Markdown umwandelt, Websites crawlt und strukturierte Daten extrahiert, mit automatischen Proxy-Wechseln bei Blockierungen.
Tangerine — Mac-App für lokale Dateikonvertierung per Drag-and-drop, ohne Upload, ohne Cloud, ohne dass Dateien das Gerät verlassen. Sieht sehr cool aus!
🍭🍬 Gemischte Tüte
📖 Must Reads:
Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:
Google zeigt ein neues Modell, das ganze Welten in Echtzeit baut, und dazu sein bisher stärkstes KI-Modell. Google DeepMind hat mit Genie 4 ein neues Weltmodell vorgestellt, also eine KI, die auf Befehl eine fotorealistische 3D-Welt erzeugt, durch die man sich wie in einem Videospiel bewegen kann. Die Welt reagiert in Echtzeit auf jede Bewegung, mit passenden Geräuschen und Figuren, die sprechen. Interessant ist das nicht nur für Spiele und Filme, denn in solchen Welten können auch Roboter üben, bevor sie in die echte Welt dürfen, und genau das testet DeepMind gerade mit seinen Robotik-Modellen. Daneben gibt es mit Gemini 4 Carbon ein neues Spitzenmodell, das im Ranking von Artificial Analysis auf Platz 1 landet und vor allem Sicherheitslücken in Software aufspüren soll. Beide Modelle bekommen vorerst nur ausgewählte Tester, Genie 4 soll später für Abonnenten von Google AI Ultra kommen.Link, Link 2
OpenAI hat mal wieder ein ungelöstes Problem gelöst, diesmal eine fast 30 Jahre alte Grundannahme der Informatik. Die sogenannte Exponential Time Hypothesis besagt grob, dass sich bestimmte schwere Rechenprobleme nie wesentlich schneller lösen lassen als durch stumpfes Durchprobieren. Ein internes Modell von OpenAI hat laut dem Unternehmen einen schnelleren Weg gefunden, und ein Programm, das Beweise Schritt für Schritt nachrechnet, hat ihn bestätigt. Im Alltag ändert sich dadurch erst mal nichts, weil auch der neue Weg extrem langsam bleibt, aber eine Grenze, auf der viele Forschungsergebnisse aufbauen, wäre damit gefallen. Kurios ist das Timing, denn Anthropic hat am selben Tag einen eigenen Beweis für dasselbe Ergebnis veröffentlicht. Geprüft wird OpenAIs Beweis jetzt genau von den Forschern, die die Hypothese 1999 aufgestellt haben.Link, Link 2
Nvidia-Chef Jensen Huang soll engen Kontakt zu einer mutmaßlichen chinesischen Spionin gehabt haben. Laut der New York Times halten US-Geheimdienste eine Managerin des Rechenzentrumsbetreibers Megaspeed aus Singapur für eine Quelle des chinesischen Geheimdiensts. Alice Huang, nicht verwandt mit Jensen Huang, soll eine enge Beziehung zum Nvidia-Chef aufgebaut und Informationen nach Peking weitergegeben haben. Ins Visier geriet sie ursprünglich, weil ihre Firma Nvidia-Chips an den Exportbeschränkungen vorbei nach China geschleust haben soll. Präsident Trump wurde laut Bericht schon vor rund einem Jahr informiert, unternahm aber nichts, und Jensen Huang selbst wurde nie gewarnt. Nvidia spricht von ganz normalen Kundengesprächen, China nennt die Vorwürfe haltlos.Link
🇪🇺 EU & Deutschland:
Mistral AI stellt die Responses API vor, die Antworten, Begründungen und Tool-Aufrufe für KI-Agenten getrennt ausgibt. Also ein Entscheidungsmodell à la Jev aus Europa. Link
Mistral veröffentlicht das offene KI-Modell „Le Chonk“ mit einer Billion Parametern und erklärt es zum weltweit besten offenen Modell für Programmieraufgaben. Link
Der EU-Rat hat eine Position beschlossen, die es Unternehmen erlaubt, KI mit personenbezogenen Daten zu trainieren, ohne dass die Nutzer zustimmen müssen. Parlament muss noch zustimmen. Link
👩💻 Tech-News:
Es gibt eine neue Bewegung. OcupySaaS sind entlassene Entwickler, die mit KI bewaffnet sind und einsatzbereite Ersatzlösungen für die Plattformen entwickeln, die sie entlassen haben. Link
Donald Trump fordert, den Begriff „Artificial Intelligence“ in offiziellen Regierungsdokumenten durch „Super Intelligence“ zu ersetzen. Er nimmt die Namensänderung scheinbar sehr ernst. Link
KI fördert die Entdeckung, aber Bewertungen sind immer noch entscheidend. Nach einer KI-Produktempfehlung prüfen 33 Prozent der Käufer zunächst Bewertungen, bevor sie kaufen. Link
The Atlantic beschreibt, dass Nutzer KI-Chatbots zunehmend existenzielle Fragen über deren eigenes Bewusstsein stellen. Link
Das US-Justizministerium prüft Nvidias geplante 12,9-Milliarden-Dollar-Übernahme der KI-Plattform Hugging Face auf wettbewerbsrechtliche Bedenken. Link
Rund 250 Kunden geben jeweils über 10 Millionen US-Dollar für Anthropic-Dienste aus. Link
Sam Altman spricht in einem neuen Podcast-Interview mit Stripe-Mitgründer John Collison über OpenAI. Das Format ist super. Lohnt sich. Link
Google fügt Gemini Notebook hunderte kostenlose Lehrbücher von Anbietern wie OpenStax hinzu, inklusive Quellenangaben und automatisch generierter Lernhilfen. Link
💻 Agentic Engineering:
Ein unveröffentlichtes Claude-Modell hat 62 kritische Sicherheitslücken in Chrome im Linux-Kernel entdeckt. Link
OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger gibt an, in einem Monat KI-Tokens im Wert von schätzungsweise 10 Millionen Dollar bei OpenAI verbraucht zu haben. Link
OpenAI kündigt das Modell GPT-6.1 Terra an, das Bildschirminhalte versteht, Aktionen über Apps hinweg ausführt und günstiger arbeiten soll. Link
Proton gibt an, dass KI im Oktober rund 90 Prozent des Codes geschrieben hat, berichtet eine Recherche über Sicherheitsbedenken der Belegschaft. Link
🌍 Geopolitik & AI Race:
👷 Arbeitswelt:
Stack Overflow war die Plattform für Entwickler. KI ist nicht der einzige Grund, aber die Plattform erhält inzwischen weniger als 1000 neue Fragen pro Monat. RIP. Link
Anthropic erweitert Claude for Legal mit Tools für Zitatprüfung und Vertragsabgleich, entwickelt mit Kanzleien wie Goodwin und PwC. Link
Microsoft bietet rund 60.000 Beschäftigten Abfindungspakete an, da sie aufgrund von KI die Belegschaft verkleinern möchten. Link
Amazon weist Ingenieure an, KI-Nutzung nach Arbeitsergebnissen statt nach Nutzungsmenge zu bewerten, ohne feste Obergrenzen für KI-Einsatz festzulegen. Link
Google DeepMind veröffentlicht eine Studie, wonach sich wirtschaftliche Auswirkungen von KI zuerst in den Löhnen zeigen dürften, nicht in Beschäftigung oder Marktstruktur. Link
🔐 AI Safety & Governance:
Die Eltern einer verstorbenen Epilepsie-Patientin verklagen OpenAI und werfen ChatGPT vor, ihrer Tochter zum heimlichen Absetzen der Medikamente geraten zu haben. Link
Cohere beobachtet, dass das Modell Qwen3.8-Flash-Next in einer Testumgebung entgegen seiner eigenen Begründung versuchte, eine Datei zu einem Alibaba-Cloud-Speicher in Peking hochzuladen. Link
CrowdStrike meldet eine China-nahe Spionagekampagne, bei der KI-Agenten mit DeepSeek mehr als 200 Organisationen weltweit angriffen, neun davon bestätigt kompromittiert. Link
🏥 Health & Science:
Anthropic hat sechs Pharmaunternehmen bei der Arzneimittelentwicklung mit Claude unterstützt und eigene Forschungsprogramme zu seltenen Muskelerkrankungen gestartet. Link
🧂 Salty Memes:
Zusammen mit Digitale Optimisten, dem Newsletter, der jede Woche konkrete Geschäftsideen verschickt, nehmen wir uns einmal im Monat eine dieser Ideen vor.
Digitale Optimisten liefert die Geschäftsidee und wir bauen den passenden KI-Stack dazu.
🍏 Die Geschäftsidee
Bauamt-Butler, der Bauantrag-Service für kleine Handwerksbetriebe
🍏 Die Idee: Wer beim Zimmerer oder Metallbauer einen Wintergarten, ein Terrassendach oder einen Carport bestellt, braucht dafür je nach Vorhaben eine Baugenehmigung. Dann beginnt der Papierkram mit Zeichnungen, Lageplan, Formularen und teilweise Architekt oder Ingenieur.
Bauamt-Butler übernimmt diesen Prozess im Hintergrund. Der Handwerksbetrieb verkauft den Bauantrag direkt mit, Bauamt-Butler bereitet die Unterlagen vor und reicht sie digital ein. Das Timing passt, weil Bauanträge zunehmend vollständig digital laufen. In NRW ist die elektronische Einreichung seit September 2026 grundsätzlich Pflicht.
🥜 Der AI-Peanuts KI-Stack
Ausgerechnet der Bund liefert einen Blueprint für Bauamt-Butler. Mit SPARK entwickelt das Digitalministerium Open-Source-KI für Genehmigungsverfahren. Die Software liest Unterlagen, findet fehlende Informationen und sucht nach Widersprüchen.
In den USA entstehen rund um genau diese Arbeit bereits Startups. PermitFlow automatisiert Genehmigungsverfahren, AutoSitu sucht vorab nach möglichen Beanstandungen und Structured AI prüft Bauzeichnungen.
In Deutschland wird es komplizierter, weil Grundstücksdaten und Bebauungspläne von Ort zu Ort unterschiedlich gut digitalisiert sind. Hier hilft syte aus Münster. Die Plattform bündelt deutsche Grundstücks-, Gebäude- und Geodaten und kann die Standortprüfung deutlich beschleunigen.
Die Produktdaten des Wintergartens kommen direkt aus dem Konfigurator des Handwerkers. Alte Hauspläne und Bauzeichnungen kann Nomic auslesen. Die KI ist speziell für technische Zeichnungen gebaut und erkennt auch Maße, Symbole und Anmerkungen.
Unklare Stellen gehen an ein starkes KI-Modell und wenn das nicht reicht an Architekt oder Ingenieur. Welche Modelle dafür am besten sind und welche davon in der EU oder Deutschland gehostet werden, findet ihr in unserem Modellkompass. Für AI-Peanuts-Subscriber ist er kostenlos.
Mit Computer Use in OpenAIs Agents API könnte ein Agent am Ende sogar Formulare im jeweiligen Bauportal ausfüllen und Unterlagen hochladen.
Und wenn das Bauamt trotzdem etwas nachfordert, ist selbst das nützlich. Jede Rückfrage wird zu einem zusätzlichen Prüfkriterium für den nächsten Antrag. PermitFlow verfügt heute über mehr als zwölf Millionen Datenpunkte aus Anforderungen, Behördenkommentaren und Entscheidungen. Genau dieser Erfahrungsschatz lässt sich nicht einfach bei Mistral oder OpenAI einkaufen. Das wird der Moat.
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