🤖 Weltweiter Einstellungsboom bei Anthropics
Anthropic plant, seine Belegschaft außerhalb der USA zu verdreifachen und seine Teams für angewandte KI fast zu verfünffachen. Die Logik dahinter ist einleuchtend: Rund 80 % des Traffics von Claude stammen mittlerweile aus dem Ausland. Es wirkt daher weniger überraschend als vielmehr unausweichlich.
Der Fokus liegt auf Dublin, London und Zürich sowie einem neuen Büro in Tokio. Ehrlich gesagt, liest sich das wie eine weltweite Jagd nach Talenten.
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🏗️ OpenAIs Schulden- und Chip-Leasing-Wagnis
Skalierung der Rechenleistung ist kostspielig. OpenAI prüft derzeit Fremdfinanzierung und Chip-Leasing, um „Stargate“, seinen massiven Infrastrukturausbau, zu finanzieren.
Oracle, SoftBank, Nvidia – ja, alle sind im selben Netz verstrickt – und fünf weitere US-Rechenzentren sind in Planung. Es sieht aus wie ein speziell für KI aufgebautes Stromnetz.
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🌐 Alibaba präsentiert ein Monster mit Billionen von Parametern
Alibaba hat Qwen3-Max , ein mit Nvidias Rechenleistung entwickeltes Modell mit Billionen von Parametern. Die Ziele? Codegenerierung und autonome Agenten – gelinde gesagt ambitioniert.
Doch Alibaba präsentiert nicht nur beeindruckende Modelle. Neue Rechenzentren entstehen bereits in Brasilien, Frankreich, den Niederlanden und weiteren Ländern. Das wirkt weniger wie eine bloße „Expansion“ und mehr wie eine stille Vorstoßstrategie im Cloud-Wettbewerb.
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🏢 KI-Infrastruktur: Immer noch im Aufwind
Der Wettlauf um die leistungsstärksten KI-Rechenzentren reißt nicht ab – alle jagen nach größerer, schnellerer und leistungsstärkerer Infrastruktur.
Und inmitten dieses Trubels hat OpenAI Pulse in ChatGPT integriert. Man kann es sich wie ein abgespecktes Nachrichtentool vorstellen – wie ein Feed, aber ohne das endlose Scrollen durch unübersichtliche Nachrichten.
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🔍 CAMIA-Anschlag entfacht Erinnerungsdebatte neu
Neue Forschungsergebnisse bringen eine unerwartete Wendung: CAMIA , ein Angriff, der zeigt, dass Modelle immer noch Trainingsdaten preisgeben können. Datenschutzkatastrophe? Vielleicht noch nicht ausgewachsen – aber definitiv ein heikles Problem.
Die Debatte „Was genau merken sich Modelle?“ hat ein weiteres kompliziertes Kapitel erhalten.
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