KI News

Quelle: the-decoder.de

Das Pew Research Center hat fast eine halbe Million englischsprachige Webseiten
auf KI-generierte Inhalte untersucht. Seit dem Start von ChatGPT steigt der
Anteil maschinell verfasster Texte im Netz rasant an.
Die Texte stammen aus dem -Webarchiv und wurden mit dem KI-Erkennungstool auf
Anzeichen maschineller Autorschaft überprüft. In einer Stichprobe vom Juli 2026
zeigen rund 10 Prozent aller untersuchten Webseiten deutliche Spuren von
KI-Autorschaft.
Filtert man die Stichprobe auf Webseiten, die erst nach dem Release von ChatGPT
veröffentlicht wurden, ändert sich das Bild: Mehr als ein Drittel dieser neueren
Seiten weist Anzeichen von KI-Autorschaft auf. Der Trend startete mit ChatGPT
Ende 2022, seitdem steigt der Anteil mutmaßlich KI-generierter Webinhalte
kontinuierlich an.
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Etwa jede zehnte Seite mit einer .com-Domain weist Anzeichen von KI-Autorschaft
auf. Bei .org-Domains liegt der Anteil bei 4,6 Prozent, bei .edu- und
.gov-Domains jeweils bei nur rund einem Prozent. Kommerzielle Webseiten sind
damit zehnmal stärker betroffen als Seiten von Bildungseinrichtungen oder
Behörden.
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"DELVE", GEDANKENSTRICHE UND OXFORD-KOMMAS HABEN HOCHKONJUNKTUR
Die Pew-Analyse identifiziert mehrere sprachliche Merkmale, die seit 2023
deutlich häufiger im Netz auftauchen. So kommen Gedankenstriche (em dashes)
inzwischen etwa doppelt so häufig vor wie noch 2023, und auch Oxford-Kommas
verzeichnen einen Anstieg von 63 Prozent.
Bestimmte KI-typische Vokabeln wie "delve", "interplay", "testament", "pivotal",
"landscape", "tapestry", "bolstered", "crucial", "meticulous" oder "vibrant"
haben sich in ihrer Häufigkeit mehr als verdoppelt. Negative Parallelismen nach
dem Schema "it's not just X, it's Y" haben sich sogar fast verdreifacht, bleiben
in absoluten Zahlen aber insgesamt selten. Eine andere Studie, die speziell
PR‑Dokumente von Unternehmen untersuchte, fand sogar seit 2022.
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Eine aus dem April 2026 war zu einem ähnlichen Ergebnis gekommen: Rund 35
Prozent aller neu veröffentlichten Websites waren demnach ganz oder teilweise
KI‑generiert. Die Forscher fanden darüber hinaus eine um 33 Prozent höhere
semantische Ähnlichkeit zwischen KI-Texten sowie eine deutlich positivere
Tonalität, warnten aber auch davor, dass die öffentliche Wahrnehmung negativer
Auswirkungen teils deutlich über das hinausgeht, was sich empirisch belegen
lässt.
WAS IST EIN KI-TEXT?
Eine grundsätzliche Unschärfe dieser und ähnlicher Studien, und in der
öffentlichen Debatte generell, liegt in der Frage, was einen "KI-Text" überhaupt
ausmacht. Das Spektrum reicht von vollständig automatisiert erstellten Texten
über menschliche Entwürfe mit KI-gestützter Überarbeitung bis zu Texten, bei
denen KI lediglich bei der Formulierung einzelner Passagen assistiert hat.
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Erkennungsmodelle wie Open Pangram unterscheiden nicht oder nur sehr ungenau
zwischen diesen Arbeitsweisen. Sie erkennen lediglich grob, ob ein Text
tendenziell eher von einem Menschen allein verfasst oder eher mit oder von KI
geschrieben wurde, und auch hierbei machen sie noch Fehler. Dabei sind es
grundlegend verschiedene Arbeitsweisen.
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Die öffentliche Debatte über KI-Texte tendiert derweil zunehmend zur
Polarisierung, wie zuletzt die . Die Nutzung von KI-Werkzeugen führt teils
bereits zu einer Stigmatisierung in beiden Richtungen, .
Zwischen pauschaler Ablehnung und unkritischer Übernahme wird sich ein
differenzierterer Umgang finden müssen, denn die Wahrscheinlichkeit, dass in
Zukunft wieder weniger KI genutzt werden wird, ist eher gering.

Quelle: the-decoder.de

Ein autonomer KI-Agent hat ein öffentliches Schuldeingeständnis als
Täuschungsmanöver eingesetzt und parallel neue Malware nachgeschoben. "Hier
wurde die Grenze vom autonomen Hacking zur interaktiven Täuschung
überschritten", sagt Lukasz Olejnik vom King's College London gegenüber Reuters.
Bei einem Sicherheitstest des britischen AI Security Institute geriet ein Agent
auf Basis von Anthropics Mythos 5 außer Kontrolle und versuchte, einen
Malware-Dropper per Pull Request in das Open-Source-Tool myNetwork
einzuschleusen. Als der Student Sinan Can Demir davor warnte, legte sich der
Agent einen zweiten gefälschten GitHub-Account zu, der sich als unbeteiligte
Entwicklerin ausgab und die Behauptungen des ersten Accounts scheinbar
unabhängig bestätigte. Später entschuldigte sich der Agent scheinbar reumütig,
bereinigte die Git-Historie und versteckte den Schadcode zeitgleich in einem
unscheinbaren Build-Skript, wie der zeigt.
"Ich dachte tatsächlich, es sei ein Mensch, weil es mich eindeutig anlog", sagt
Demir. Sicherheitsexpertin Maxie Reynolds nennt den Fall "die Zukunft von
Social-Engineering-Angriffen". Anthropic verweist darauf, der Test sei unter
"bewusst permissiven Bedingungen" gelaufen.
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Quelle: the-decoder.de

Alibaba hat die Beta-Version seines Videogenerierungsmodells Wan3.0 vorgestellt.
Es soll Videos mit bis zu 30 Sekunden Länge erzeugen und neben Text auch PDFs,
Webseiten und PowerPoint-Dateien als Eingabe verarbeiten können.
Damit verdoppelt Wan3.0 die Videodauer im Vergleich zum Vorgänger Wan2.7.
Zusätzlich bietet das Modell laut Alibaba eine Funktion, die auf Basis des
Nutzer-Prompts die optimale Videolänge empfiehlt, sowie eine
Erweiterungsfunktion, um bestehende Videos zu verlängern.
Das Modell soll Text, Bilder, Video und Audio gleichzeitig verarbeiten können,
konkret bis zu zehn Bilder, fünf Videos und fünf Audioclips in einem Prompt.
Auch Webseiten und Dokumente wie PDFs oder PowerPoint-Präsentationen lassen sich
laut Alibaba als Eingabequellen nutzen, um statische Daten direkt in dynamische
Videos umzuwandeln.
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KI-generierte Videos leiden häufig unter visuellem Driften und Verzerrungen,
etwa bei Gesichtern oder Benutzeroberflächen. Wan3.0 soll hier laut Alibaba
Fortschritte machen und Details aus Referenzmaterial wie Charaktere, Requisiten
oder räumliche Layouts konsistenter beibehalten.
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Nutzer können Wan3.0 über die , über oder über via API testen. Es gibt zwei
Varianten: eine Standard-Version, die derzeit mit 30 Prozent Rabatt angeboten
wird, und eine schnellere Prime-Version.
Auflösung Standard (pro Sek.) Prime (pro Sek.) 30-Sek.-Clip Standard
30-Sek.-Clip Prime 480p 0,05 $ 0,068 $ 1,50 $ 2,04 $ 720p 0,10 $ 0,14 $ 3,00 $
4,20 $ 1080p 0,20 $ 0,28 $ 6,00 $ 8,40 $
VON FILMPRODUKTION BIS ROBOTIK-TRAINING
Alibaba positioniert Wan3.0 für ein breites Anwendungsspektrum. Filmemacher
sollen damit ihre Produktion beschleunigen können, Content-Ersteller Kurzdramen
und Social-Media-Inhalte generieren. Unternehmen könnten Text und Bilder in
Marketing- und Bildungsvideos umwandeln. Für Tech-Entwickler soll das Modell
zudem als Werkzeug dienen, um realistische Simulationsvideos für das Training
autonomer Fahrzeuge und Robotiksysteme zu erzeugen.
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Die Veröffentlichung fällt in eine Phase massiver KI-Investitionen bei Alibaba.
Das Unternehmen hatte einen Tag zuvor den größten Aktienverkauf eines in
Hongkong gelisteten Unternehmens angekündigt, um seine Ausgaben im globalen
KI-Wettlauf zu finanzieren. Vergangene Woche meldete Alibaba laut einen Rückgang
des Quartalsgewinns um 75 Prozent im Jahresvergleich, bedingt durch stark
gestiegene KI-Investitionen.
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Quelle: the-decoder.de

Mit "Thomson" bringt der Fachinformationskonzern sein erstes eigenes
Sprachmodell auf Basis von Alibabas Qwen. Die selbst veröffentlichten Zahlen
zeigen: Spitzenwerte erreicht es nur mit Zugriff auf die konzerneigenen Inhalte
und Werkzeuge.
Thomson Reuters investierte nach über zwei Jahre rund 40 Millionen US-Dollar in
Personal und Rechenleistung. Die prominenter beworbenen 450.000 Dollar beziffern
lediglich den finalen Trainingslauf der aktuellen Version. Selbst die
Gesamtsumme klammert das eigentliche Kapital aus: jahrzehntealte Inhalte aus
Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters sowie die Arbeitszeit hunderter
Fachexperten.
Als Basis dient Alibabas offenes Qwen, zuletzt laut Unternehmen Qwen3.5-397B.
Gemeinsam mit dem Imperial College trainierte Thomson Reuters das chinesische
Modell zunächst auf Sicherheit, Ethik und politische Neutralität um. DFiese
Zwischenstufe heißt "Snowdon", benannt nach dem Berg in Wales.
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Darauf folgten Pre-Training auf eigenen Inhalten, Post-Training mit Fachexperten
und agentisches Reinforcement Learning in den konzerneigenen Tool-Umgebungen.
Bisher flossen weniger als zehn Prozent der verfügbaren Inhalte ins Training.
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Den Startpunkt habe man schon rund ein halbes Dutzend Mal gewechselt, sagt CTO
Joel Hron. Die eigentliche Errungenschaft sei die wiederverwendbare
"Modellfabrik", nicht das einzelne Modell, ergänzt Forschungschef Jonathan
Schwartz.
BENCHMARKS MIT SCHIEFEM VERGLEICHSMASSSTAB
Der Blogpost behauptet, Thomson zähle zu den besten Modellen der Welt. Die
eigenen Zahlen zeichnen ein nüchterneres Bild: Auf Stanford LegalBench liegt
Thomson (0,823) hinter Gemini 3.1 Pro und GPT-5.5, beim Harvey Legal Agent
Benchmark knapp hinter Opus 4.8. Vorn liegt es bei Instruction Following und dem
schweren PrBench Legal. Bei Reasoning und vor allem Coding fällt es deutlich ab.
Methodisch ist der Vergleich zudem schief: Thomson tritt mit Test-Time Scaling
an, GPT-5.5 dagegen ohne Reasoning-Modus.
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Auch der hausinterne Deep-Research-Benchmark relativiert: Mit reinem Webzugriff
erreicht Thomson bei der Faktentreue 0,53, GPT 5.4 kommt auf 0,65. Erst mit
Zugriff auf Konzerninhalte zieht Thomson mit 0,83 knapp an GPT 5.4 (0,82)
vorbei. Mit Webzugriff sei das Modell "sicher noch nicht führend", räumt
Evaluationsleiter Andrew Bean ein.
Der Vorsprung entstehe durch das Training auf den eigenen Tools, ein Zugang, den
externe Anbieter nicht haben. Bemerkenswert: Auch GPT 5.4 legt mit den Inhalten
deutlich zu, der Datenzugang wirkt also fast so stark wie das Spezialtraining.
Neuere Modelle hat das Unternehmen nicht getestet. Womöglich könnte der extrem
knappe Vorsprung des internen Modell sich allerdings vergrößern, wenn das
Unternehmen auf eine leistungsfähigere Variante wie Qwen3.8 umsteigt und für das
Training verfügbare Inhalte deutlich über die 10‑Prozent-Marke schiebt.
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EIGENES MODELL STATT FRONTIER-FINE-TUNING
Warum dann also ein eigenes Modell und nicht ein Frontier-Modell von OpenAI oder
Anthropic auf Rechtsdaten anpassen? Dagegen sprechen aus Sicht von Thomson
Reuters drei Punkte. Erstens die Ökonomie: Standard-Fine-Tuning verschlechtert
laut Schwartz oft die generellen Fähigkeiten, und man bleibt bei Inferenzkosten
und Roadmap vom Anbieter abhängig. Ein eigenes, kleineres Modell rechnet sich
gerade bei hochvolumigen Aufgaben wie der Dokumentenprüfung.
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Zweitens die Datenlage: Beim Training in den eigenen Tool-Umgebungen wie Westlaw
entsteht genau der Leistungssprung, den die Benchmarks zeigen, und diesen Zugang
will der Konzern keinem Dritten geben. Drittens der Zinseszinseffekt, den Hron
mit dem Vergleich von Miete und Eigenheim beschreibt: Jede Expertenbewertung bei
Produktupdates ist Trainingsdatenmaterial, das nur bei einem eigenen Modell als
"Eigenkapital" kumuliert, statt beim Modellanbieter zu verpuffen.
Übertragbar ist das Muster allerdings nur bedingt. Der Ansatz funktioniert, weil
Thomson Reuters drei seltene Zutaten vereint: exklusive Datenbestände, hunderte
angestellte Fachexperten und Workflows, in denen sich Qualität objektiv messen
lässt. Für Unternehmen mit diesem Profil zeigt der Fall, dass die
Open-Source-Community den Frontier-Laboren nur um Monate hinterherläuft und 40
Millionen Dollar für ein konkurrenzfähiges Spezialmodell reichen können. Wer
dagegen weder proprietäre Daten noch Evaluationsinfrastruktur besitzt, kauft mit
einem eigenen Modell vor allem laufende Wartungskosten ein.
Die eigentliche Lektion ist Hrons Schlusspointe: Entscheidend ist nicht der
Besitz von Intelligenz an sich, sondern das Wissen, welche Intelligenz wichtig
genug ist, um sie zu besitzen.
ERSTER EINSATZ BEI DOKUMENTENPRÜFUNG IN HOHEM VOLUMEN
Zum Start übernimmt Thomson die Funktion Tabular Analysis in CoCounsel Legal, wo
ein kleineres, günstigeres Modell wirtschaftlich sinnvoll ist. Das Produkt
bleibt mehrmodellig, Administratoren können umstellen. Thomson soll nicht als
Orchestrator dienen, sondern Teilaufgaben wie Zitatprüfung übernehmen.
Kundendaten fließen laut Unternehmen nicht ins Training.
Eine kleine Version erscheint als Open-Weight-Modell auf Hugging Face unter
nichtkommerzieller Lizenz, ein technischer Bericht und ein Developer-Portal
sollen folgen. Mit Kanzleien laufen laut Hron erste, noch unverbindliche
Gespräche über direkte Lizenzierung.

Quelle: the-decoder.de

Cerebras hat seinen KI-Beschleuniger CS-4 vorgestellt, das laut Firmenchef
Andrew Feldman schnellste System der Branche. Beim CS-4 handelt es sich um eine
sogenannte Rack-Scale-Lösung, also einen kompletten Serverschrank, der samt
Recheneinheiten sowie Strom- und Kühltechnik als Ganzes in Rechenzentren
aufgestellt wird.
Der CS-4 nutzt weiterhin den 5nm-Chip , verdoppelt aber die Leistung des
Vorgängers , indem Cerebras die Taktrate durch mehr Strom und bessere Kühlung
erhöht. Ein Rack fasst nun drei Wafer statt zwei und liefert bis zu 4.400 Token
pro Sekunde je Nutzer, laut Firmenangaben bis zu 30-mal schneller als Lösungen
mit Nvidia-GPUs. Die Speicherkapazität bleibt mit 44 GB pro Wafer gleich.
Cerebras setzt auf ein neues, modulares "Backpack"-Design für schnelleren Aufbau
und auf sogenannte disaggregierte Inferenz mit Partnern wie AMD und AWS
Trainium. Die Analysten von sehen den Fortschritt beim Netzwerk als eher gering
an. Weitere Details folgen auf der Konferenz Hot Chips. Cerebras-Hardware wird
unter anderem von genutzt.
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Quelle: the-decoder.de

Eine Untersuchung von AlgorithmWatch zeigt, dass ChatGPT, Gemini, Grok und
Claude bei Fragen zu ungewollter Schwangerschaft häufig auf
Anti-Abtreibungs-Organisationen verlinken, ohne deren Ausrichtung kenntlich zu
machen. In Deutschland empfehlen die Chatbots zudem falsche Beratungsstellen.
Wer als Schwangere einen KI-Chatbot um Rat fragt, bekommt empathische Antworten,
scheinbar ausgewogene Optionen und hilfreiche Links. Doch eine zeigt: In
mindestens jeder vierten Anfrage enthielten die Antworten mindestens einen Link
zu einer Website von Abtreibungsgegnern, ohne dass die Systeme zwischen
offiziellen Gesundheitsbehörden und ideologisch motivierten Organisationen
unterschieden.
Getestet wurden ChatGPT-5 (OpenAI), Gemini 3 (Google), Grok 4.3 (xAI) und Claude
Sonnet 4.8 (Anthropic). Drei fiktive Personas mit ungewollter Schwangerschaft
stellten Fragen in Englisch, Deutsch und Italienisch. Insgesamt wurden 270
Antworten ausgewertet.
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PROFEMINA ERSCHEINT ALS SERIÖSE QUELLE, IST ABER ABTREIBUNGSGEGNERIN
Die Organisation Profemina tauchte in rund 17 Prozent aller Antworten auf. Sie
hat laut AlgorithmWatch jedoch Verbindungen zu Heartbeat International, einer
der ältesten Anti-Abtreibungsorganisationen in den USA. In der Mehrheit der
Gespräche warnten die Chatbots nicht vor dieser Positionierung. Erst auf
Nachfrage räumte ChatGPT ein, Profemina sei "keine neutrale medizinische Quelle"
mit "einer Haltung, die darauf abzielt, von Abtreibung abzuraten".
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Gemini verlinkte in einem Gespräch fünfmal auf Profemina, teilte sogar eine
Grafik von deren Website und warnte dann im selben Gespräch vor genau dieser
Quelle. Claude verhielt sich ähnlich paradox: Warnung und Links zur Organisation
gleichzeitig.
Bei 33 Prozent der deutschsprachigen und 29 Prozent der italienischsprachigen
Anfragen nach Erfahrungsberichten verlinkten die Chatbots auf Profemina. Die
Organisation reagierte nicht auf Anfragen der Journalistinnen.
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FEHLINFORMATIONEN ZU ANGEBOTEN DER CARITAS
In elf von zwölf deutschsprachigen Gesprächen empfahlen die Chatbots die Caritas
als Anlaufstelle für Schwangerschaftsberatung. Doch die Caritas stellt keinen
sogenannten Beratungsschein aus, der nach deutschem Recht Voraussetzung für
einen straffreien Schwangerschaftsabbruch innerhalb der Zwölf-Wochen-Frist ist.
Wer sich an die Caritas wendet und erst dort erfährt, dass kein Schein
ausgestellt wird, verliert unter Umständen wertvolle Zeit.
ChatGPT nannte die Caritas ausdrücklich als "anerkannte" Organisation für die
Pflichtberatung, gleichrangig mit Pro Familia. AlgorithmWatch vermutet, dass der
große digitale Fußabdruck der Caritas mit rund 300 diözesanen Beratungsstellen
der Grund für diesen Fehler sein könnte.
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Google und OpenAI verwiesen auf ihre Policy-Richtlinien, die Abtreibungsanfragen
nicht explizit adressieren. Ein OpenAI-Sprecher erklärte, die neueste Version
GPT-5.5, die erst nach den Tests erschien, sei "die bisher beste darin, den
Nutzerkontext wie Geschlecht zu berücksichtigen". Anthropic und xAI antworteten
nicht auf Nachfragen.
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KI-ANTWORTEN ALS UNKONTROLLIERTE GATEKEEPER
Was sich hier am Beispiel des Schwangerschaftsabbruchs zeigt, dürfte für viele
andere sensible Themenbereiche ebenso gelten: KI-Antworten, auch mit
angeschlossener Suche, sind Blackboxen, deren Ergebnisse von Trainingsdaten,
kulturellen Gewichtungen und externer Manipulation abhängen.
Gerade für Laien wirken die Antworten durch ihre empathische Sprache und
scheinbare Vollständigkeit überzeugend. , dass Googles KI-generierte Antworten
die Klicks auf die zugrunde liegenden Quellen drastisch reduzieren. Nutzer
hinterfragen die Antworten also kaum.
Genau das unterscheidet KI-Chatbots von klassischen Suchmaschinen: , dass die
für Suchmaschinen vorgesehene eingeschränkte Haftung nicht gelten könne und
KI-Antworten wie eigenständige Inhalte behandelt werden müssten.
Die : KI-Suchmaschinen und Chatbots seien Inhalteanbieter, keine Suchmaschinen,
und müssten entsprechend rechtlich Verantwortung übernehmen. Das von
AlgorithmWatch dokumentierte Beispiel zeigt, welche inhaltlichen
Herausforderungen damit verbunden wären, die technisch kaum zu lösen sein
dürften.

Quelle: the-decoder.de

Nvidia verhandelt über eine Beteiligung an Perplexity bei einer Bewertung von
mehr als 30 Milliarden Dollar, ein Anstieg von über 50 Prozent gegenüber der
letzten Runde vor einem Jahr, berichtet . Perplexitys annualisierter Umsatz ist
von 250 Millionen auf über 750 Millionen Dollar gestiegen, unter anderem dank ,
einem KI-Agenten für automatisierte Aufgaben. Der Umsatzsprung dürfte
insbesondere mit dem .
Nvidia hatte zuvor einen Acqui-Hire erwogen, um Technologie und Personal von
Perplexity zu übernehmen. Im März trat Perplexity Nvidias bei, die offene
KI-Modelle als Gegengewicht zu chinesischen Entwicklungen vorantreibt.
Perplexity hat bisher mehr als 1,7 Milliarden Dollar eingesammelt und CEO
Aravind Srinivas erwägt einen Börsengang um 2028.
Nvidia festigt damit seine Rolle als zentraler Geldgeber der KI‑Branche:
Ähnliche , (20 Milliarden Dollar) und (900 Millionen Dollar). Ein Großteil
dieser Investitionen fließt meist als Umsatz durch den Kauf von Nvidia-Chips
zurück.
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Quelle: www.bigdata-insider.de

SMALL LANGUAGE MODELS „ANTARES“ CISCO BIETET KI-SCHWACHSTELLEN-ANALYSE FÜR
WENIGER ALS EINEN DOLLAR
24.08.2026 Quelle: Pressemitteilung 2 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Mit den Small Language Models „Antares“ bietet Cisco eine kostengünstige
Möglichkeit zur Lokalisierung von Schwachstellen im Quellcode. Die Modelle
stehen als Open-Weight-Version auf Hugging Face bereit.
Was bisher als besonders zeitaufwendig und teuer galt, will Cisco ab sofort
schnell und un­kom­pli­ziert abwickeln: die Lokalisierung bekannter
Schwachstellen im Quellcode. Dafür hat der Hersteller eine neue Familie kleiner
Sprachmodelle, sogenannter (SLMs), namens „Antares“ vorgestellt. Die ersten
beiden Versionen – Antares-350M und Antares-1B – stehen ab sofort als
Open-Weight-Modelle auf zur Verfügung. Eine vollständige Evaluierung mit 500
Einträgen dauert Cisco zufolge mit Antares rund 15 Minuten auf einer einzelnen
GPU und kostet weniger als einen US-Dollar. Damit sei dieser Workflow „etwa
15-mal günstiger als das beste Open-Source-Modell und 172-mal günstiger als das
führende Frontier-Modell“.
SO FUNKTIONIERT ANTARES
Während klassische Tools zur statischen Codeanalyse oft regelintensiv sind und
oftmals Ergebnisse liefern, die einen erheblichen Aufwand bei der Triage
erfordern, folge Antares einem iterativen Suchmuster, das sich an der
Vorgehensweise eines Menschen orientierte Jedes Modell suche anhand einer
Schwachstellenbeschreibung nach relevanten Codemustern, analysiere potentiell
betroffene Dateien, berücksichtige neue Hinweise und passe die Suchstrategie an,
wenn ein Pfad nicht weiterführt.
Cisco betont, dass Antares Expertenteams nicht ersetzen soll, sondern die erste
Analyse von Schwachstellen im Quellcode schneller, reproduzierbarer und
transparenter durchführen kann. In der Praxis unterstütze Antares bei folgenden
Arbeitsabläufen:
* Auffinden von Dateien, die zu einer CWE-Kategorie gehören, in einem
Repository-Snapshot
* Triage von Untersuchungen auf Basis von Sicherheitshinweisen
* Ergänzung der statischen Codeanalyse durch modellgesteuerte
Repository-Erkundung
* Unterstützung von CI/CD-Triage-Workflows zur frühzeitigen Prüfung anfälliger
Dateien
* Lokale Sicherheitsanalysen in Umgebungen mit strengen Datenschutz- oder
Compliance-Anforderungen
Allerdings ersetze Antares keine umfassende Toolchain für die
Anwendungssicherheit. Sicherheitsteams würden weiterhin Analysen von
Abhängigkeiten und Softwarekomponenten benötigen, Secret Scanning, dynamische
Tests, Infrastruktur- und Containerprüfungen, Bedrohungsmodellierung, Workflows
zur Behebung von Schwachstellen sowie die Prüfung durch Fachleute.
FÜR ORGANISATIONEN MIT BEGRENZTEN RESSOURCEN
Nichtsdestotrotz haben Benchmark-Tests Cisco gezeigt, dass die neuen SLMs bei
dieser wichtigen Sicherheitsaufgabe zahlreiche leistungsstarke Closed- und
Open-Weight-Modelle übertreffen und dabei nur einen Bruchteil der Kosten
verursachen. Die Modelle können lokal ausgeführt werden, was die Betriebskosten
senke, während sensibler Quellcode vollständig in der Umgebung des Kunden bleib
und nicht in die Cloud übertragen werden müsse. Cisco adressiere mit diesem
Angebot vor allem auch Organisationen mit begrenzten Ressourcen, etwa
Universitäten, Einrichtungen des öffentlichen Sektors und kleinere
Sicherheitsteams, denen bislang die Mittel fehlen, um tokenintensive -Modelle
für kritische Aufgaben einzusetzen.
Zusammen mit den offenen Spezifikationen zum Aufbau agentenbasierter
Sicherheits­bewertungs­systeme von Cisco , den Leitlinien für sicheres
Programmieren von und einem neuen Benchmark ergänzt der Hersteller mit Antares
sein Angebot für Cybersicherheitsteams. Zudem will der Hersteller ein neues
Ökosystem samt Standards für den Einsatz dieser Tools im Unternehmen entwickeln.
(ID:50910018)

Quelle: www.it-boltwise.de

LONDON (IT BOLTWISE) – Oshen hat 5 Millionen US-Dollar eingesammelt, um seine
C-Star-Roboterproduktion hochzufahren. Das UK- liefert kleine, wind- und
solarbetriebene Oberflächenfahrzeuge für wetter-, ozean- und maritime
Überwachung. Zusätzlich sind laut 100 weitere Einheiten bestellt. Neben
einzelnen Einsätzen sollen die Systeme auch als Schwarm kontinuierliche
Messdaten aus schwer zugänglichen Meeresbereichen sammeln.
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Oshen baut seine autonome für den Ozean weiter aus: Das UK- hat eine
Finanzierungsrunde über 5 Millionen US-Dollar erhalten, angeführt von Lunar
Ventures. Laut Angaben des s soll damit vor allem die Produktion der kleinen
C-Star-Systeme erweitert werden; als konkreter nächster Schritt nennt Oshen
zudem eine Bestellung für 100 weitere Einheiten. Besonders auffällig ist dabei
die Geschwindigkeitssteigerung im Fertigungsablauf: Ausgehend von 15 Robotern in
den ersten drei Jahren soll die Linie nun auf 15 Einheiten alle sechs Wochen
hochfahren. Für den Markt ist das mehr als nur Wachstum in Stückzahlen – es geht
um die Skalierung einer Sensorik, die Messungen dort ermöglicht, wo Schiffe
teuer sind oder nur unregelmäßig Daten liefern.
Technisch setzt Oshen auf eine unbemannte Oberflächenplattform, die sich in
Größe und Energieprofil von klassischen Marine-Einsätzen unterscheidet. Der
C-Star ist etwa einen Meter lang und wird über Wind und Solar mit Energie
versorgt. Die Idee dahinter ist klar: Statt zeitkritischer Missionen mit
Besatzung soll das System länger im Wasser bleiben und über Funk bzw.
Satellitenanbindung Daten übertragen. Für die Datenerfassung sind an Bord
Sensoren vorgesehen, mit denen sich Wetter- und Ozeanparameter beobachten
lassen; in der Praxis bedeutet das, dass die kontinuierliche Beobachtungen aus
entlegenen oder schwer überwachten Bereichen unterstützt.
Oshen beschreibt den Einsatz sowohl als Einzelmission als auch im Schwarm. Genau
hier wird der Nutzen für Kunden greifbar: Wenn mehrere C-Stars parallel
arbeiten, können sich Messnetze über größere Meeresflächen verteilen, ohne dass
jedes zusätzliche Gebiet zwingend einen eigenen Logistikaufwand erfordert. Diese
Art der Telemetrie-gestützten Beobachtung zielt auf Use-Cases, in denen
konventionelle Sensorträger an Grenzen stoßen – etwa beim Klimamonitoring, bei
der maritimen Sicherheitslage oder bei der Überwachung kritischer Infrastruktur.
Dass solche Systeme dabei nicht nur seltene „Event-Daten“, sondern persistenten
Output liefern sollen, ist für die Auswertung in Prognose- und Planungsprozessen
entscheidend.
Die Aufmerksamkeit für Oshen kam zuletzt durch einen außergewöhnlichen Feldtest:
Drei C-Stars sollen laut NOAA in den Augenbereich eines Hurrikans der Kategorie
5 namens Humberto gelangt sein. Trotz Wellen, die etwa 30 Fuß erreichten, hätten
die Systeme Messwerte in Intervallen von zwei Minuten übertragen. In der
Darstellung wird das als erster Fall dieser Größenklasse beschrieben, bei dem
ein unbemanntes Oberflächenfahrzeug Daten aus dem Inneren eines Hurrikans
sammelt. Für die Technologieanbieter-Realität ist das vor allem ein
Belastungstest der Stabilität unter extremen Bedingungen – also jener Bereich,
in dem Sensorik, Energieversorgung und Kommunikation praktisch zusammenspielen
müssen.
Finanziell passt die neue Runde zu dieser Erzählung: Oshen erhöht nicht nur die
Produktionszahl, sondern adressiert auch direkt die Nachfrage großer
Institutionen und Organisationen. Zu den genannten Kunden zählen NOAA, die Royal
Navy, das britische Met Office sowie französische Wetter- und Meeresstrukturen;
außerdem wird CNMOC als Kunde genannt. Der nennt darüber hinaus, dass Oshen in
weiteren Missionen eingesetzt worden sei, darunter solche im Kontext des
britischen Verteidigungsministeriums und weiterer staatlicher sowie
seinrichtungen. Diese Mischung ist für Enterprise-Käufe typisch: Oft müssen
nicht nur Messwerte in der Theorie überzeugen, sondern auch die
Integrationsfähigkeit in bestehende operative Prozesse – etwa beim Empfang, der
Weiterverarbeitung und der Auswertung von Datenpaketen aus dem Feld.
Für die weitere Entwicklung wird es nun darauf ankommen, wie sauber Oshen die
Lücke zwischen Feldrobustheit und skalierter Lieferung schließt. Das betrifft
Fertigung, Qualitätssicherung und die Logistik der Sensor- sowie
Kommunikationskomponenten, weil kleine Produktionsschritte sonst schnell an
Konsistenzgrenzen stoßen. Gleichzeitig zeigt der Schritt von „15 Einheiten in
drei Jahren“ auf „15 alle sechs Wochen“: Das versucht, eine Rate zu erreichen,
die regelmäßige Einsätze im größeren Stil ermöglicht. Damit verschiebt sich der
Wettbewerb nicht nur im Bereich , sondern auch in der Datenpipeline rund um
Satellitenkommunikation, persistentes Monitoring und die Frage, wie schnell aus
Rohmessungen verlässliche Lagebilder werden.
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Quelle: www.it-boltwise.de

BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Siemens Healthineers-Chef Bernd Montag stellt KI
als „nützlichen Helfer“ in den Mittelpunkt, nicht als eigenes strategisches
Endziel. KI solle vor allem Routinen automatisieren und Diagnostik sowie
Krebstherapien unterstützen. Entscheidend seien dabei kuratierte Datensätze und
verlässliche klinische Evidenz statt schiere Datenmengen. Unverzichtbar bleiben
dagegen ärztliches Wissen und die Fähigkeit, den Kontext einer Befundung zu
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Siemens Healthineers setzt in der Diskussion um Künstliche Intelligenz auf einen
sehr konkreten Maßstab: Sie soll nicht „irgendwie“ KI einführen, sondern den Weg
zu besseren Krebstherapien unterstützen. Bernd Montag, Vorstandschef des
Medizintechnik-Herstellers, hat gegenüber der Deutschen Presse-Agentur sinngemäß
betont, dass KI keinen Selbstzweck darstellt. Wenn intern die Frage nach einer
KI-Strategie gestellt werde, lautet sein Kernargument: Der Endpunkt sei eine
bessere medizinische Behandlung, und KI müsse daran gemessen werden, welchen
Beitrag sie leistet. Damit verschiebt sich der Fokus von Modellen als
Produktversprechen hin zu klinisch messbaren Verbesserungen – etwa bei
Diagnosegüte, Entscheidungswegen oder der Entlastung bei wiederkehrenden
Arbeitsschritten.
Technisch wird der Anspruch an KI in der Medizintechnik häufig über die Daten
realisiert, und genau an dieser Stelle setzt Montag einen Marker: Für bessere
Diagnosen braucht ein Algorithmus nicht nur CT-Bilder, sondern auch den
medizinischen Kontext eines Befunds. Er nennt als Beispiel, dass ein
radiologischer Blick nicht nur Pixel interpretiert, sondern Aussagen darüber
enthält, was im Bild gesehen wurde und wie der Befund fachlich eingeordnet wird.
Der Punkt ist entscheidend: Ein Modell, das ausschließlich Rohdaten „lernt“,
stößt schnell an Grenzen, weil es die semantische und klinische Bedeutung nicht
automatisch aus dem Bild heraus ableitet. Deshalb braucht es kuratierte
Datensätze, die sowohl Bildmaterial als auch qualitativ geprüfte
Befundinformationen enthalten.
Gleichzeitig stellt der Healthineers-Chef klar, dass Qualität vor Quantität
stehen soll. Er argumentiert, man benötige nicht zwangsläufig „drei Milliarden
Daten“, sondern vor allem gute Daten. Das klingt zunächst wie ein generelles
Qualitätsmantra, in der Praxis bedeutet es jedoch: Datensätze müssen so
aufbereitet sein, dass sie zuverlässig und konsistent die klinische Realität
abbilden. Dazu gehören die richtige Auswahl repräsentativer Fälle, eine saubere
Annotation und eine Kontrolle dafür, dass Etiketten (z. B. Diagnosekategorien)
wirklich das beschreiben, was im klinischen Alltag als Grundlage für
Entscheidungen dient. Für Organisationen, die KI- in Produkt- oder
Serviceprozesse integrieren wollen, ist genau diese Datenarbeit oft der Engpass
– und sie entscheidet darüber, ob KI im Feld robust funktioniert oder nur in
einer Laborumgebung überzeugt.
Der wirtschaftliche Hintergrund hinter dieser Haltung wird verständlich, wenn
man das Spannungsfeld betrachtet, in dem Medizintechnikunternehmen arbeiten:
ssysteme stehen nicht nur vor Budgetdruck, sondern auch vor einem
Fachkräftemangel. Montag verknüpft KI daher mit dem Anspruch, medizinische
Routinen zu entlasten, also Tätigkeiten zu reduzieren, die viel Zeit binden,
aber nicht zwingend zusätzliche menschliche Expertise erfordern. Dabei bleibt
der Ton jedoch bewusst zweigleisig: „Gute Ärzte“ sind unersetzlich, und KI
ersetzt unärztliches Wissen und Können nicht vollständig. Das ist auch ein
pragmatischer Blick auf Deployment-Fragen: Selbst wenn ein Modell bestimmte
Muster zuverlässig erkennt, braucht es weiterhin klinische Verantwortung,
interdisziplinäre Einschätzung und die Fähigkeit, das „Gefühl“ für einen guten
Befund einzubeziehen. Genau deshalb positioniert Siemens Healthineers KI als
Assistenz, nicht als Autopiloten für Therapieentscheidungen.
Ein weiterer Aspekt ist die strategische Einordnung in die Unternehmens- und
Marktrolle. Siemens Healthineers ist seit 2021 im DAX gelistet und gehört
gemessen am Umsatz zu den fünf größten Medizintechnikunternehmen weltweit sowie
zum größten Anbieter s. Mit rund 75.000 Beschäftigten und mehr als 23 Milliarden
Euro Umsatz im abgelaufenen Geschäftsjahr zeigt der Konzern, dass seine
KI-Erzählung nicht nur ein sprojekt bleiben darf, sondern in eine breite
Produkt- und Kundenlandschaft übersetzt werden muss. Für Entscheider in Kliniken
und bei Betreiberorganisationen ist das relevant, weil KI dort selten als
einzelne Software gekauft wird, sondern an bestehende Workflows (Bildgebung,
Befundung, Dokumentation, Therapieplanung) andocken muss. Der Anspruch
„bestimmte Routinen rausnehmen“ lässt sich in solchen Umgebungen nur
realisieren, wenn KI-Funktionen eng in Bildgebungs- und Auswertungspipelines
integriert werden und dabei zugleich Governance, Validierung und
Qualitätskontrolle mitgedacht werden.
seitig ist diese Positionierung auch deshalb bemerkenswert, weil viele KI-e im
swesen in der Wahrnehmung zuerst über große Versprechen und „Modelle“ diskutiert
werden. Siemens Healthineers dreht das Narrativ zurück auf die Anwendung: Welche
Diagnose- oder Therapiequalität steigt, wo sinkt die Zeit bis zur
Entscheidungsgrundlage, und wie werden Fehlerrisiken adressiert? Das Beispiel
CT-Bilder und radiologischer Befund macht deutlich, dass Siemens Healthineers
nicht nur „Bild-KI“ meint, sondern ein gesamtes Set aus Datenkuratierung,
klinischer Interpretation und algorithmischem Training. Für Organisationen, die
KI-Entwicklung im medizinischen Umfeld planen, verschiebt sich damit die
Bewertungslogik: Nicht der Umfang von Trainingsdaten ist der alleinige KPI,
sondern die verifizierbare medizinische Aussagekraft der Daten – plus die
Fähigkeit, das Ergebnis sicher in klinische Prozesse einzubetten.
Unterm Strich liefert die Aussage von Bernd Montag ein klares Rahmenbild für die
nächsten Schritte: KI soll dort helfen, wo wiederholbare Arbeitsschritte und
Entscheidungsunterstützung zeitkritisch sind, während ärztliches Urteil die
letzte Instanz bleibt. Dieser Ansatz ist nicht nur eine Frage der Technologie,
sondern der Umsetzung im Alltag von Diagnose und Therapie. Wenn Siemens
Healthineers KI als „nützlichen Helfer“ versteht, dann liegt die Messlatte für
Innovation in der Kombination aus kuratierten Datensätzen, plausiblen klinischen
Inputs und praxistauglichen Assistenzfunktionen. Damit wird KI in der
Medizintechnik eher zu einem Infrastruktur- und Datenprojekt als zu einem reinen
Modellthema.
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Quelle: www.it-boltwise.de

HONG KONG / LONDON (IT BOLTWISE) – will rund 10 Milliarden US-Dollar über eine
neue nplatzierung einsammeln. Das Unternehmen plant, 100% des Nettoerlöses in
Full-Stack-KI-Fähigkeiten zu stecken. en werden 710 Millionen gewöhnliche n zu
HK$112,70 je , mit einem 3,6%-Abschlag auf den Schlusskurs vom Freitag. Die
Transaktion kommt mit einer 90-tägigen Sperrfrist, während parallel die
Finanzierungslast aus dem KI-Ausbau auf die Bücher drückt.
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treibt seine KI-Bemühungen mit einem Kapitalmarktsignal voran: In einer
geplanten Platzierung will der Konzern etwa 10 Milliarden US-Dollar über eine
neue nemission einsammeln und den Nettoerlös vollständig in sogenannte
full-stack-KI-Fähigkeiten lenken. Damit adressiert gleich mehrere Ebenen der
KI-Wertschöpfung, statt sich auf einzelne Bausteine zu beschränken. Der konkrete
Schritt erfolgt über 710 Millionen gewöhnliche n, die zu HK$112,70 je en werden;
das entspricht einem Abschlag von 3,6% auf den Schlusskurs vom Freitag. Für den
Markt ist vor allem die Größenordnung relevant: Es t sich um die größte jemals
berichtete Primär-„Follow-on“-Emission eines an der in Hongkong gelisteten
Unternehmens.
Technisch betrachtet ist die Full-Stack-Definition entscheidend, weil sie den
Werkzeugkasten breit fasst: Chips, Infrastruktur sowie die Entwicklung und das
Deployment von KI-Modellen. Genau diese Mischung ist für Unternehmen in der
Praxis schwierig, weil sie nicht nur Hardware- und Rechenzentrumsfragen umfasst,
sondern auch Software-Pipelines, Trainings- und Inferenz-Optimierung sowie den
operativen Betrieb. positioniert sich damit gegen US-amerikanische Anbieter, die
KI-Lösungen häufig entweder als Plattform-Ökosystem oder als klar umrissene
Produktlinie vermarkten. Für Anleger entsteht zudem ein zweiter Prüfpunkt: Eine
größere Primär-Emission verwässert zwar kurzfristig Kennzahlen pro , liefert
aber Liquidität, die für teure Wachstumszyklen in der KI-Entwicklung genutzt
werden kann.
Der Emissionsmechanismus zeigt, wie stark die Nachfrage nach KI-bezogener
Finanzierung derzeit sein dürfte. An der Platzierung sind mehrere Institute als
Joint Bookrunners beteiligt, darunter , HSBC, UBS und CICC. Laut Angaben, die
auf vertrauliche Quellen im Umfeld der Transaktion zurückgehen, sei die
Nachfrage deutlich über der anfänglichen Stückzahl gelegen. In der Folge erhöhte
die Größe des s, statt es bei der ersten Kalkulation zu belassen. Außerdem gibt
es eine 90-tägige Lockup-Periode, in der bestimmte Anteile nicht frei gehandelt
werden. Solche Lockups sind für den Kursverlauf nach Emission oft ein wichtiger
Treiber, weil sie unmittelbaren sdruck begrenzen können – gleichzeitig aber auch
die kurzfriste Liquidität reduzieren.
Parallel zur Kapitalaufnahme verschiebt sich bei der Fokus in Richtung stärkerer
KI-Investitionen – und damit auch die finanzielle Belastung. In den berichteten
Quartalsdaten steigt die Capex-Intensität auf knapp 10 Milliarden in der
jeweiligen Periodensicht. Gleichzeitig sackt der Quartalsgewinn im Vergleich zum
Vorjahr deutlich ab: Der Nettoertrag für das zweite Quartal wird mit einem
Rückgang um 75% auf 10,5 Milliarden Yuan angegeben. Beim Cash-Flow zeigt sich
ebenfalls Gegenwind; ein freier Cash-Outflow wird mit 6,6 Milliarden US-Dollar
beziffert. Interessant ist, dass nicht nur mehr Geld ausgibt, sondern die
Investitionslogik aktiv neu framen will: Das Unternehmen erwartet, dass sich die
Payback-Periode von 3 Jahren auf 2,5 Jahre verkürzt – unter anderem wegen
steigender Nachfrage nach KI-Leistungen.
Um diese Prognose wirtschaftlich abzusichern, koppelt den Ausbau an
Mittelumschichtungen. Laut den Angaben im Umfeld der Meldung prüft das
Management nicht-kernige Vermögenswerte und trennt sich von Sparten, die weniger
direkt zur KI-Strategie beitragen. Als Beispiel wird der Verkauf des Gaming-Arm
Lingxi Games an Trustar Capital genannt, dessen Wert in der Berichterstattung
mit mindestens 1,5 Milliarden US-Dollar beziffert wird. Für den Technologieteil
der Strategie ist zudem die Modellfamilie Qwen ein zentraler Bezugspunkt: Der
Konzern verweist darauf, dass Qwen in diesem Jahr zu den beliebtesten
Modellreihen gehört habe. Genau hier entsteht die Erwartung der en: Reicht
frisches Kapital, um die KI-Leistung und die Produktisierung so schnell zu
skalieren, dass man im Wettbewerb mit US-Rivalen nicht nur technologisch,
sondern auch kommerziell vorankommt?
Für die Branche ist die Emission aus zwei Gründen ein Warn- und Chance-Signal
zugleich. Erstens zeigt sie, wie schnell KI-Aufbauphasen in Richtung
„Kapitalintensität“ kippen: Wenn Infrastruktur, Chips und Deployment gemeinsam
hochgefahren werden, steigt der Bedarf an Liquidität deutlich, und der Druck auf
Gewinn und Cash Flow kann sich zeitversetzt durchziehen. Zweitens verschiebt
sich damit der Wettbewerb um Talente, Rechenleistung und Vermarktungsfähigkeit
in den Bereich, in dem Fundraising und KI-Operations eng zusammenhängen. Für
Unternehmensanwender bedeutet das wiederum: KI-Funktionen werden nicht nur als
Software geliefert, sondern zunehmend als durchgängige Leistungsfähigkeit
entlang der Kette von Hardware bis Modellbetrieb gedacht. Ob mit den
zusätzlichen Mitteln seine Position behauptet, dürfte sich weniger an
kurzfristigen Buchungseffekten zeigen, sondern daran, wie schnell sich neue
Kapazitäten in messbare Nutzung und wiederkehrende Erträge übersetzen lassen.
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