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KI-Update: DeepSeek erobert USA, KI schafft KI, Umbau von ChatGPT, KI-Bot-Liebe
Das "KI-Update" liefert werktäglich eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
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Der chinesische Anbieter DeepSeek wächst im Einsatz bei US-Unternehmen. Laut Daten des Finanzdienstleisters Ramp, der Transaktionen von über 50.000 Firmenkunden auswertet, war Deepseek im Juni 2026 der am schnellsten wachsende Software-Anbieter im Geschäftskundensegment. Firmen zahlen direkt an Deepseek und senden Daten an dessen Plattform, nicht nur an die Open-Source-Modelle.
Ramp-Chefökonom Ara Kharazian sieht den Trend als Folge wachsender Kostenkontrolle bei KI-Ausgaben. Die kürzlich erschienene Version 4 von DeepSeek liegt zwar hinter den Spitzenmodellen von OpenAI und Anthropic, der Preisabstand ist aber größer als der Leistungsabstand. Eine Verdrängung klassischer Software durch KI bestätigt sich laut Ramp dagegen nicht: Design-Tools wie Figma bleiben gefragt.
Anthropic fordert eine weltweite Verlangsamung der KI-Forschung. In einem Blogbeitrag verlangen Mitgründer Jack Clark und Forscherin Marina Favaro einen globalen Koordinierungsmechanismus mit nachprüfbaren Entwicklungspausen. Begründung: Moderne Modelle könnten bald selbst neue KI entwickeln, also rekursive Selbstoptimierung betreiben. Menschen könnten den Prozess dann weder nachvollziehen noch steuern.
Als Beleg nennt Anthropic die eigene Codebasis, in der inzwischen der Großteil des Codes von Claude stammt. Sobald KI-Code die Qualität menschlichen Codes erreicht, werde menschliche Prüfung zum Bremsklotz. Aus wirtschaftlichen Gründen dürften Firmen dann Kontrolle abbauen statt Tempo. Der Zeitpunkt irritiert allerdings, da Anthropic gerade den Börsengang beantragt hat und seine Modelle parallel an US-Geheimdienste und das Militär liefert.
Das japanische Start-up Sakana AI hat ein Forschungslabor für rekursive Selbstoptimierung gegründet. Das „Sakana AI RSI Lab“ soll KI-Systeme entwickeln, die ihre eigene Architektur weiterentwickeln. Statt auf größere Modelle setzt Sakana auf evolutionäre Methoden.
In vier Phasen soll das System schrittweise autonomer werden, von spezialisierten Agenten bis zur eigenständigen Weiterentwicklung der Codebasis.
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