100.000x effizienter: Diese deutsche Forschung macht alle KI-Rechenzentren überflüssig – doch niemand investiert

Diese Woche wird es richtig spannend: OpenAI und Google liefern
sich ein Kopf-an-Kopf-Rennen um die Zukunft des KI-gestützten
Shopping – mit zwei völlig unterschiedlichen Payment-Protokollen.
Doch das ist erst der Anfang. Yusuf berichtet von seinen Eindrücken
der TED-AI in Wien und teilt eine überraschende Erkenntnis: Die
wirklich großen KI-Projekte werden nicht von Accenture oder Boston
Consulting umgesetzt, sondern von spezialisierten Boutique-Firmen,
die kaum jemand kennt. Die KI-Revolution ist real – nur läuft sie
unter dem Radar. Im Tech-Teil wird es richtig nerdig: Wir
diskutieren Claude Sonnet 4.5 und dessen Fähigkeit, 30 Stunden
durchgehend zu coden. Google integriert Visual Fanout in den AI
Mode und macht damit Produktsuche per Bild noch mächtiger. Und
OpenAI launcht SORA 2 mit eigener Social-Media-App – ein
TikTok-Konkurrent für KI-generierte Videos? Aber die eigentliche
Bombe kommt aus Deutschland: Forscher des Forschungszentrums Jülich
haben eine Analog-Computing-Architektur entwickelt, die KI-Modelle
100.000-mal energieeffizienter machen könnte. Kein Tippfehler –
hunderttausendmal! Das würde bedeuten: GPT-5 auf deinem Smartphone,
ohne Cloud, ohne Rechenzentrum. Die gesamte Robotik würde sich
fundamental verändern. Doch trotz des enormen Potenzials fließt
kaum Geld in diese Grundlagenforschung. Außerdem: Wie
neurosymbolische KI die Schwächen von LLMs ausmerzen könnte, warum
OpenAI mit GDP-Val einen cleveren Benchmark-Trick anwendet und
weshalb wir beide langsam eine KI-Content-Übersättigung spüren.