Weekly Digest 38

Themen, die wir verfolgen

Anthropic betreibt ein Biologielabor in der Bay Area

Quelle: Reuters

Demis Hassabis, Sam Altman und Dario Amodei haben alle öffentlich über eine Zukunft gesprochen, in der KI den wissenschaftlichen Fortschritt erheblich beschleunigen und helfen könnte, einige der verheerendsten Krankheiten unserer Zeit zu heilen. DeepMinds AlphaFold zeigte früh, welches Potenzial darin liegt. Bislang ist sein wissenschaftlicher Nutzen allerdings deutlich sichtbarer als sein kommerzieller Erfolg.

Auch Anthropic hat umfangreich in die Biowissenschaften investiert. Anfang dieses Jahres übernahm das Unternehmen das KI-Biotech-Startup Coefficient Bio. Diese Woche startete es sein Life Sciences Verification Program. Das Programm gewährt Forschern nach einer Überprüfung Zugang zu Anthropics leistungsfähigsten Modellen und lockert dabei die Einschränkungen für biologische Forschung.

Anthropic betreibt inzwischen auch ein experimentelles Biologielabor in der Bay Area. Dort kann das Unternehmen seine KI-Modelle für die Durchführung von Laborversuchen einsetzen. Anthropic wollte keine konkreten Angaben zu den Projekten des Labors machen, erklärte aber, es sei nicht speziell für die Wirkstoffforschung gedacht. Diese Abgrenzung könnte auch Bedenken bei Pharmaunternehmen zerstreuen, die zunehmend zu Anthropics Kunden werden. Erst diese Woche kündigte das Unternehmen eine Partnerschaft mit Novo Nordisk an, um Claude in der Wirkstoffforschung und Arzneimittelentwicklung einzusetzen.

Der Einsatz von KI-Modellen in experimentellen Laboren liefert erste interessante Ergebnisse. Anfang dieses Monats stellte Periodic Labs, das in Menlo Park Hochdurchsatzlabore für Materialforschung betreibt, Periodic Neon vor. Das Modell wurde mit Daten aus den eigenen Laboren trainiert. In einem internen Benchmark zur Analyse schwer auszuwertender Röntgenbeugungsmessungen schnitt Neon laut Periodic besser ab als GPT-6 Astra und Claude Fable 5.1, obwohl es auf Basis eines Modells mit offen zugänglichen Gewichten entwickelt wurde.

Anstatt KI-Modelle für die Forschung überwiegend mit vorhandenen Internet- und Forschungsdaten zu trainieren, können Unternehmen durch eigene Experimente neue Daten gewinnen. Sie trainieren Modelle mit diesen Ergebnissen und entscheiden mithilfe der Modelle, welche Experimente als Nächstes durchgeführt werden. Bessere Modelle helfen den Laboren, bessere Daten zu erzeugen. Diese Daten lassen sich wiederum nutzen, um die Modelle weiter zu verbessern.

Wir erwarten, dass die Wirkstoffforschung letztlich den Großteil der wirtschaftlichen Erträge bringen wird. Interessant wird sein, wo Pharmaunternehmen wie Novo Nordisk und Eli Lilly mit führenden KI-Laboren zusammenarbeiten und wo sie miteinander konkurrieren.

SK hynix erwägt die Fertigung von Speicherchips in den USA

Quelle: TrendForce

Berichten zufolge führt SK hynix Gespräche mit Intel, um erstmals Speicherchips in den USA zu fertigen. Das Unternehmen könnte einen Teil von Intels Fabriken in Ohio mieten, deren Fertigstellung sich seit Langem verzögert. Eine weitere Möglichkeit wäre ein Gemeinschaftsunternehmen mit Intel und großen Cloud-Anbietern, die sich eine verlässliche Versorgung mit Speicherchips sichern wollen. Die Gespräche stehen noch am Anfang. Welcher Speichertyp dort gefertigt werden könnte, ist bislang unklar.

SK hynix baut bereits ein HBM-Werk für mehr als 4 Milliarden US-Dollar in Indiana. Der Spatenstich erfolgte im vergangenen Monat, die Serienproduktion soll in der zweiten Hälfte des Jahres 2029 beginnen. Das Werk ist allerdings auf Advanced Packaging ausgelegt. Die DRAM-Wafer werden weiterhin in Südkorea gefertigt und anschließend nach Indiana geliefert. Dort werden die Chips gestapelt, zu fertigen Bauteilen zusammengefügt und getestet. Die Fertigung von DRAM- oder HBM-Wafern in Ohio wäre daher ein deutlich größerer Schritt hin zu einer vollständigen US-Lieferkette für Speicherchips.

Eine solche Vereinbarung würde Intel eine weitere Nutzungsmöglichkeit für seine Fabriken in Ohio eröffnen. Ursprünglich hatte Intel erklärt, die Investitionen in den Standort könnten langfristig bis zu 100 Milliarden US-Dollar erreichen. Die Produktion sollte 2025 beginnen. Inzwischen wurde der Produktionsstart der ersten beiden Fabriken jedoch auf den Beginn des nächsten Jahrzehnts verschoben. Durch die Vermietung an den weltweit größten HBM-Anbieter könnte Intel mit einem Teil der Anlagen Einnahmen erzielen, ohne die gesamte Kapazität mit eigenen Produkten oder Aufträgen von Foundry-Kunden füllen zu müssen.

Die Spannungen zwischen Washington und Seoul haben in den vergangenen Monaten zugenommen. Das US-Handelsministerium hat wiederholt höhere Zölle auf Halbleiter ins Gespräch gebracht. Handelsminister Howard Lutnick drohte Chipherstellern mit Zöllen, falls sie nicht mehr Produktion in die USA verlagern. Seoul wiederum betrachtet fortschrittliche DRAM- und HBM-Technologien als strategisch wichtig. Der Transfer von Technologien, die als „nationale Kerntechnologie“ eingestuft sind, würde einer staatlichen Prüfung unterliegen. HBM gehört zu Südkoreas stärksten Trümpfen in Handelsverhandlungen. Seoul dürfte daher jeden Transfer genau prüfen. Hinzu kommt, dass die Halbleiterfertigung in den USA nach wie vor deutlich teurer ist als in Südkorea.

Persönliche KI-Agenten finden immer mehr Nutzer

Quelle: TechCrunch

Meta hat vor weniger als zwei Wochen seinen neuen persönlichen KI-Agenten Muse auf den Markt gebracht. Die App stößt bereits auf großes Interesse: In den ersten fünf Tagen wurde sie in den USA mehr als 730.000 Mal heruntergeladen, etwas häufiger als die Meta-AI-App im gleichen Zeitraum nach deren Start. Kurzzeitig erreichte Muse Platz 2 im US-App-Store.

Wie bei xAIs Grok Bot erhält jeder Muse-Nutzer einen eigenen virtuellen Computer mit eigenem Browser. Der Agent kann auf E-Mail-, Kalender- und Zahlungsdienste zugreifen, sich Informationen über den Nutzer merken und Aufgaben in verschiedenen Anwendungen erledigen. Statt eine KI nach einem passenden Hotel zu fragen, beauftragt man Muse mit der Reiseplanung. Der Agent soll die Arbeit dann selbst übernehmen.

Instinct ist ein weiteres Startup in diesem Bereich. Seit dem Start Anfang dieses Jahres hat es bereits mehr als 100.000 Nutzer gewonnen. Das Unternehmen nahm im vergangenen Monat 250 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 2,5 Milliarden US-Dollar auf. Insgesamt hat es damit 350 Millionen US-Dollar an Kapital eingeworben. Berichten zufolge verhandelt es inzwischen über eine weitere Finanzierungsrunde von 1 Milliarde US-Dollar bei einer Bewertung von rund 10 Milliarden US-Dollar. Instinct verfolgt einen noch einfacheren Ansatz: Eine neue Benutzeroberfläche gibt es praktisch nicht. Nutzer schreiben ihrem Agenten Nachrichten oder rufen ihn an, wie sie es bei einem anderen Menschen tun würden. Der Agent kann auf E-Mails, Nachrichten, Bildschirmaktivitäten, Audiodaten und Standortdaten zugreifen, um Aufgaben im Hintergrund zu erledigen.

Trotz ihrer unterschiedlichen Benutzeroberflächen entwickeln sich alle drei Produkte in dieselbe Richtung: Ein dauerhaft verfügbarer Agent hat einen eigenen Computer, merkt sich Informationen auch über einzelne Gespräche hinaus und greift auf die Anwendungen zu, die seine Nutzer ohnehin verwenden. Für Programmierer und Wissensarbeiter waren Claude Code und Work sowie Codex bislang die wichtigsten Werkzeuge für die Arbeit mit KI-Agenten. Die neuen, dauerhaft verfügbaren „Assistenten“ machen diese Art der Unterstützung einem deutlich breiteren Publikum zugänglich. Für die meisten Verbraucher könnten sie der erste echte Kontakt mit KI-Agenten sein.

Als OpenAI den OpenClaw-Gründer Peter Steinberger einstellte, erklärte dieser, er wolle Agenten für alle zugänglich machen. Bislang konzentrieren sich OpenAI und Anthropic bei KI-Agenten jedoch vor allem auf Programmierung und Wissensarbeit. In diesen Bereichen arbeiten die Agenten in stärker strukturierten Umgebungen, lassen sich leichter testen und beaufsichtigen und haben einen klareren wirtschaftlichen Nutzen. Dahinter könnte auch eine strategische Überlegung stehen: Programmieragenten werden zunehmend eingesetzt, um die KI-Forschung selbst zu beschleunigen. Bessere Agenten helfen dabei, bessere Modelle zu entwickeln, die wiederum leistungsfähigere Agenten ermöglichen. Wenn OpenAI und Anthropic glauben, auf diesem Weg schneller zu deutlich leistungsfähigeren Systemen zu gelangen, ist es für sie heute vielleicht weniger wichtig, den perfekten persönlichen Assistenten zu bauen.

Meta und Mark Zuckerberg werben schon seit einiger Zeit für „Personal Superintelligence“. Muse ist vielleicht die erste konkrete Umsetzung dieser Vision. Meta hat bereits Milliarden Nutzer, direkten Zugang zu deren Messaging- und Social-Media-Anwendungen und eines der größten Werbeökosysteme der Welt. Das könnte dem Unternehmen langfristig den Einstieg in den Handel und die Abwicklung von Transaktionen über solche Agenten erleichtern. Auch Grok Bot kann über Grok und Cursor bereits bestehende Nutzergruppen erreichen. Instinct hat derzeit vielleicht die einfachste Benutzeroberfläche der drei Anbieter. Das Unternehmen muss sich aber zunehmend gegen Konkurrenten behaupten, denen ihre bestehende Reichweite enorme Vorteile verschafft.

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