🧠 DeepMind prognostiziert AGI früher

Demis Hassabis, CEO von DeepMind, hat seine Schätzung für die Ankunft von Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) auf das Jahr 2029 vorgezogen, begründet durch einen klareren technischen Entwicklungspfad. Er betont die Notwendigkeit beschleunigter Sicherheitsforschung und staatlicher Tests für neue KI-Modelle, um auf die rasche technologische Entwicklung vorbereitet zu sein.

💸 OpenAI investiert in KI-Arbeitsmarktlösungen

OpenAI hat über seine Stiftung 250 Millionen US-Dollar bereitgestellt, um die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI auf Arbeit und Löhne zu mildern. Die Mittel sollen die Messung von KI-bedingten Arbeitsmarktveränderungen, die Unterstützung verdrängter Arbeitnehmer und die Entwicklung ehrgeiziger Politikansätze wie die Besteuerung von Kapital statt Arbeit finanzieren. Diese Initiative erfolgt, während die Technologie des Unternehmens selbst zu Arbeitsplatzverlusten beiträgt.

📉 Googles KI-Suche bedroht Publisher

Googles Einführung von KI-generierten Antworten direkt auf der Suchergebnisseite hat zu massiven Traffic-Einbußen für Publisher geführt. Bereits 60 Prozent aller Suchanfragen enden ohne Klick auf externe Websites, mit Berichten über Einbußen von 70 bis 89 Prozent bei einigen Medienunternehmen. Während Google mehr Klicks behauptet, widerlegen unabhängige Daten diese Aussage und werfen Fragen zur Zukunft des offenen Webs auf.

👷‍♀️ Kalifornien schützt vor KI-Jobverlust

Kaliforniens Gouverneur Gavin Newsom hat als erster US-Gouverneur eine Exekutivanordnung zum Schutz vor KI-bedingtem Jobverlust unterzeichnet. Die Maßnahmen umfassen die Entwicklung von Subventionen für Unternehmen, die Mitarbeiter behalten, erweiterte Umschulungsprogramme und die Prüfung eines universellen Basiskapitals. Dies reagiert auf Prognosen, dass bis zur Hälfte aller Büroarbeitsplätze in fünf Jahren durch KI gefährdet sein könnten und herkömmliche Arbeitslosenversicherungen nicht ausreichen werden.

📈 Custom AI-Chips fordern Nvidia heraus

Trotz Nvidias Kontrolle von 70 Prozent des KI-Chip-Marktes bedrohen Custom ASICs die Marktführerschaft durch ein rasantes Wachstum von 44,6 Prozent im Jahr 2026, im Vergleich zu 16,1 Prozent bei Merchant GPUs. Große Hyperscaler wie Google, Amazon, Meta und Microsoft entwickeln eigene Chips, die für Inferenz-Workloads bis zu 65 Prozent Kostenvorteile gegenüber traditionellen GPUs bieten und Nvidias Marktanteil reduzieren dürften.