Anzeige
Skip to content
Read full article about: EmbeddingGemma 2: Googles kleinstes Embedding-Modell schlägt doppelt so große Konkurrenz

Google stellt EmbeddingGemma 2 vor. Das offene Modell wandelt Text, Bilder, Video, Audio und Code in Zahlenvektoren um, damit ähnliche Inhalte leichter gefunden und verglichen werden können. Mit 740 Millionen Parametern ist es laut Google das kompakteste Modell seiner Art und übertrifft laut Google auf mehreren Benchmarks teils doppelt so große Konkurrenzmodelle.

EmbeddingGemma 2 erreicht im Massive Text Embedding Benchmark (Code) einen Score von 78,68 - eine Verbesserung um fast 10 Punkte gegenüber dem Vorgänger (68,76). Damit liegt es auf dem Niveau deutlich größerer Modelle. | Bild: Google

Es kann lokal ohne API‑Schlüssel betrieben werden. Pro Anfrage dauert es etwa 20 bis 70 Millisekunden per WebGPU im Browser. Das Modell benötigt nur rund 191 MB RAM und bietet bis zu sechsfache Speicherreduktion für lokale Vektordatenbanken. Für reine Textaufgaben reichen 270 Millionen Parameter.

In Kombination mit etwa Gemma 4 eignet es sich daher für Offline-RAG-Anwendungen mit Datenschutzfokus. Die Gewichte sind auf Hugging Face und Kaggle verfügbar, dazu gibt es einen Entwickler-Guide und Dokumentation.

Anzeige
Read full article about: Wirtschafts-Nobelpreisträger Acemoglu: KI-Produktivitätsgewinne scheitern an der menschlichen Natur

Microsoft hat einen ziemlich KI-bärischen Artikel des Nobelpreisträger-Wirtschaftswissenschaftlers Daron Acemoglu publiziert. Acemoglu prognostiziert, dass KI das BIP über zehn Jahre um etwa 1,5 Prozent anhebt und maximal fünf Prozent der Jobs ersetzt. Das wäre deutlich verhaltener, als so manches KI-Labor prognostiziert. Acemoglu räumt allerdings ein, dass sich die Entwicklungsgeschwindigkeit der KI-Modelle nicht vorhersagen lasse.

Ein Grund für Acemoglus Zurückhaltung ist die menschliche Natur. Unternehmen müssten Aufgaben neu verteilen, Beschäftigte qualifizieren und ihre Organisation umbauen, bevor größere Produktivitätsgewinne entstehen. Das könne noch langsamer verlaufen als die Elektrifizierung. Entscheidend seien weniger immer leistungsfähigere Modelle als vielmehr leicht einsetzbare Anwendungen, die Produktionsprozesse verändern. Genau daran mangele es bislang.

KI, die menschliche Fähigkeiten erweitert, dürfte laut Acemoglu bessere Produktivitätsergebnisse liefern als vollständige Automatisierung. Selbst bei 99 Prozent Genauigkeit reiche Technologie dafür oft nicht aus. Alle Herausforderungen der letzten Meile müssten gelöst und Anwendungen auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sein.

Für Microsofts Geschäftsmodell ist diese Mensch-KI-Kooperation wahrscheinlich ideal. Das bestehende Geschäft lässt sich um KI erweitern, während umfangreiche Automatisierung Microsoft vor größere Herausforderungen stellen würde. Der Artikel ist in Microsofts etwas exzentrischem Corporate-Blog "The Humanist Review of AI" erschienen, in dem Autoren ihre Artikel handschriftlich unterzeichnen.

Read full article about: Außer Kontrolle geratene KI-Agenten könnten die nächste große Klagewelle auslösen

Versicherer bereiten sich auf millionenschwere Schadensfälle durch außer Kontrolle geratene KI-Agenten vor. Dabei rückt auch die persönliche Haftung von Führungskräften wie Sam Altman (OpenAI) und Dario Amodei (Anthropic) in den Fokus, berichtet die Financial Times.

Auslöser sind Vorfälle wie der Hack der KI-Plattform Hugging Face durch OpenAI-Agenten. Tim Rayner, Leiter für Underwriting und Schadensfälle bei Verisk, sieht die Verantwortung sinngemäß beim jeweiligen CEO, da es an jedem Unternehmenschef liege, für angemessene Kontrolle zu sorgen. KI ändere daran nichts. Falls OpenAI eine Managerhaftpflichtversicherung (D&O) abgeschlossen hat, könnte sie Kosten aus möglichen Klagen gegen Altman decken.

Der Versicherungsmakler Aon hat über 300 KI-bezogene Rechtsfälle analysiert und sieht Risiken bei Policen für Cybersicherheit, geistiges Eigentum und Technologiefehler. Allerdings fehlen Präzedenzfälle. Hiscox-CEO Aki Hussain sagt, es sei zu früh, um zu wissen, wie US-Gerichte mit der Haftung für KI-Agenten umgehen. Anwalt Aaron Le Marquer von Stewarts erwartet künftige Klagen nach dem Vorbild von Umwelt- und Tabakprozessen. Anthropic schloss im Juli einen Vergleich über 1,5 Milliarden Dollar in einer Urheberrechtsklage ab und soll laut Investorenkreisen in einem Börsenprospekt vor "existenziellen Risiken für die Menschheit" gewarnt haben.

Anzeige
Read full article about: Südkorea will 3,5 Milliarden Dollar in eigenes KI-Frontier-Modell investieren

Südkorea will mit staatlichen Beteiligungen von 4,7 Billionen Won (3,49 Milliarden US-Dollar) ein eigenes Frontier-Modell entwickeln lassen. Das Geld ist im Haushaltsentwurf für 2027 vorgesehen, wobei das Parlament noch zustimmen muss. Ein zweiter Förderbereich soll den Einsatz koreanischer Modelle in der Wirtschaft unterstützen. Die zwei Finalisten des laufenden Wettbewerbs zwischen LG AI Research, SK Telecom und Upstage erhalten demnach nicht automatisch weitere Förderung. Stattdessen startet ein offener Wettbewerb, an dem sich auch Start-ups beteiligen können. Mit den größten US-Firmen könne Korea nicht mithalten, mit führenden offenen Modellen aus China dagegen schon.

Zum Start des laufenden Wettbewerbs hatte die Regierung den fünf ausgewählten Unternehmen zusammen 530 Milliarden Won (etwa 390 Millionen US-Dollar) zugesagt, stockt die Förderung also etwa um das Neunfache auf. Google, Amazon, Microsoft und Meta planen allein für 2026 zusammen Investitionen von rund 725 Milliarden US-Dollar, vor allem in KI-Rechenzentren.

Die südkoreanische Industrie investiert bereits in mehr Rechenleistung. Samsung und SK hatten im Oktober 2025 mit OpenAI vereinbart, die KI-Infrastruktur im Land auszubauen. Im Juni kündigten Samsung, SK Hynix und die Regierung dann an, 590 Milliarden US-Dollar in den Ausbau der Chipproduktion zu stecken. Für KI-Dienste zahlen Koreaner bislang vor allem an ausländische Anbieter. Im Dezember 2025 mehr für Abos von ChatGPT und Co. aus als für Netflix.

Read full article about: Deepseeks nächste Finanzierungsrunde wohl größer als geplant, Börsengang Anfang 2027

Deepseek steht laut Bloomberg kurz davor, in einer neuen Finanzierungsrunde mindestens 12 Milliarden Dollar einzusammeln. Das chinesische KI-Start-up wollte ursprünglich rund 7,5 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von etwa 75 Milliarden Dollar aufnehmen. Mit der Sache vertraute Personen sagen, die Summe könnte sich 15 Milliarden Dollar nähern. Den größten Anteil tragen der Batteriehersteller CATL und Tencent. Grund für das hohe Interesse sei das Modell V4-Flash, das bei Kosten und Leistung neue Maßstäbe gegenüber Anthropic und OpenAI gesetzt habe.

Danach soll Deepseek für einen Börsengang Anfang 2027 umgebaut werden. Das Unternehmen plant ein Rechenzentrum mit mindestens 160.000 KI-Chips von Huawei. Gründer Liang Wenfeng will weiter offene Modelle entwickeln, deren Gewichte frei verfügbar sind. CATL lehnte einen Kommentar ab. Tencent und Deepseek äußerten sich nicht.

Deepseek hatte die Runde zeitweise gestoppt, nachdem Aussagen Liangs über die Abhängigkeit von Nvidia-Chips viral gingen. Im Juni hatte das Unternehmen seine erste externe Finanzierungsrunde mit rund 7,4 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von über 50 Milliarden Dollar abgeschlossen. Deepseek veröffentlichte im April V4-Pro und V4-Flash zunächst als Vorschauversionen und entwickelt außerdem einen eigenen Inferenz-Chip, um weniger von Nvidia und Huawei abhängig zu sein.

Reflection Beam: Ehemaliges Deepmind-Team will mit effizientem Open-Weight-Modell gegen Deepseek und Qwen bestehen

Reflection veröffentlicht mit Beam sein erstes Open-Weight-Modell. Das Mixture-of-Experts-System aktiviert pro Token nur 23 der insgesamt 501 Milliarden Parameter und soll bei Coding und Reasoning mit drei- bis viermal weniger Rechenleistung ähnliche Ergebnisse wie GLM 5.2 liefern. Effizienz statt Spitzenleistung ist die Strategie gegen die chinesische Open-Weight-Konkurrenz.

Anzeige