KI wird kleiner, mobiler und zunehmend physisch: Neue Modelle sollen direkt auf Brillen laufen oder Roboter steuern, während Google sogar Rechenzentren im All testet. Gleichzeitig zeigen Infrastrukturprobleme bei Stargate und ein prominenter Neuzugang bei Sakana AI, wie stark sich der Wettbewerb ausweitet.
Redaktionell zusammengefasst und mit den Originalquellen belegt.
Google testet mit Suncatcher KI-Rechenzentren im Weltall
Google arbeitet an einem Konzept für KI-Rechenzentren im Orbit. Unter dem Namen Suncatcher sollen Satelliten mit Solarenergie betrieben und mit speziellen KI-Beschleunigern ausgestattet werden. Ein erster experimenteller Satellit könnte am 1. Oktober mit einer Falcon 9 starten. Laut Google soll er einfache KI-Anfragen aus dem All bearbeiten können. Das Vorhaben befindet sich allerdings noch in einer frühen Testphase.
Die Idee reagiert auf den stark wachsenden Energie- und Flächenbedarf heutiger Rechenzentren. Im Weltraum wäre Sonnenenergie nahezu dauerhaft verfügbar, zugleich entfallen viele irdische Standortprobleme. Technisch ist das Konzept jedoch anspruchsvoll: Chips müssen vor kosmischer Strahlung geschützt werden, die Abwärme lässt sich nur schwer abführen und Starts sind teuer. Für eine echte Alternative zu großen Anlagen auf der Erde wären zudem sehr viele Satelliten nötig.
PrismML bringt kompaktes Sprachmodell auf Qualcomm-Smart-Glasses
Das KI-Labor PrismML hat eine Version seines kompakten Sprachmodells Bonsai für Smart Glasses mit Qualcomm-Chips entwickelt. Qualcomm zeigte das 1-Bit-Modell auf dem Snapdragon Summit. Die Variante besitzt zwei Milliarden Parameter und ist auf Bild- und Sprachverarbeitung ausgelegt. Nutzer könnten damit in Echtzeit Fragen zu ihrer Umgebung stellen. Eine konkrete Brille mit PrismML-Modell ist bislang allerdings noch nicht angekündigt.
Der Ansatz ist interessant, weil leistungsfähige KI dadurch direkt auf kleinen Geräten laufen könnte. Das reduziert die Abhängigkeit von Internetverbindungen und kann den Datenschutz verbessern, weil Bilder und Anfragen lokal verarbeitet werden. PrismML komprimiert größere Modelle stark, ohne laut eigenen Angaben ihre Benchmark-Leistung wesentlich zu verschlechtern. Ob diese Werte auch im Alltag mit begrenztem Akku und wechselnden Lichtbedingungen gelten, muss sich noch zeigen.
Black Forest Labs veröffentlicht offenes Robotikmodell FLUX 3 Action
Black Forest Labs hat mit FLUX 3 Action ein offenes Modell vorgestellt, das Roboter bei der Auswahl ihrer nächsten Handlung unterstützen soll. Das System verarbeitet unter anderem Videodaten aus mehreren Kameras und prognostiziert, wie sich eine Umgebung nach einer Aktion verändert. Laut den Angaben des Unternehmens erreicht das Modell mit sieben Milliarden Parametern eine Spitzenposition im RoboLab-120-Test und arbeitet deutlich schneller als größere Systeme. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar.
Für die Robotik ist diese Kombination aus Größe und Geschwindigkeit entscheidend. Große Sprachmodelle können komplexe Pläne formulieren, reagieren aber oft zu langsam für Bewegungen in der realen Welt. Ein kleineres World-Action-Modell könnte dagegen lokal auf Robotern oder in Fabriken laufen und schneller auf Veränderungen reagieren. Die veröffentlichten Benchmarkwerte stammen jedoch vom Anbieter selbst. Ob FLUX 3 Action auch in unvorhersehbaren Alltagssituationen zuverlässig handelt, müssen unabhängige Tests zeigen.
Oracle meldet mögliches Verzögerungsrisiko für Stargate-Rechenzentrum
Oracle hat dem Entwickler des Stargate-Campus Project Jupiter in New Mexico eine Force-Majeure-Mitteilung geschickt. Diese Vertragsklausel kann greifen, wenn Ereignisse außerhalb der Kontrolle eines Unternehmens Verpflichtungen erschweren. Nach den vorliegenden Berichten will Oracle den Standort nicht aufgeben, könnte Zahlungen aber verschieben, falls das Rechenzentrum sein Ziel für 2028 verfehlt. Oracle und der Finanzpartner Blue Owl betonen weiterhin, dass das Projekt nach Plan läuft.
Der Vorgang zeigt, wie schwierig der rasche Ausbau von KI-Infrastruktur geworden ist. Project Jupiter soll eine Leistung von 2,45 Gigawatt erreichen und ist deshalb auf eine zuverlässige Gasversorgung, Genehmigungen und neue Leitungen angewiesen. Mehrere dieser Voraussetzungen haben sich bereits verzögert. Für OpenAI und andere KI-Anbieter sind solche Projekte zentral, weil sie große Mengen Rechenleistung benötigen. Zugleich steigen Kosten, politische Widerstände und der Druck auf die Energieversorgung.
Sakana AI holt Jürgen Schmidhuber als wissenschaftlichen Berater
Das japanische KI-Start-up Sakana AI hat Jürgen Schmidhuber zum Chief Scientific Advisor berufen. Der Forscher ist vor allem für seine Arbeiten zu neuronalen Netzen und Meta-Lernen bekannt. Bei Sakana soll er ein neues RSI-Labor mitgestalten. RSI steht für rekursive Selbstverbesserung und beschreibt den Ansatz, KI-Systeme stärker an der Entwicklung ihrer eigenen Nachfolger zu beteiligen. Sakana will dafür in Tokio ein Team führender Expertinnen und Experten aufbauen.
Die Verpflichtung ist mehr als ein prominenter Personalwechsel. Sakana arbeitet bereits an Systemen, die Forschungs- und Entwicklungsprozesse teilweise automatisieren. Schmidhubers Erfahrung mit Lernverfahren und Weltmodellen könnte diese Richtung wissenschaftlich stärken. Gleichzeitig bleibt offen, wie weit heutige KI tatsächlich autonom neue, bessere Modelle entwickeln kann. Der Begriff Selbstverbesserung beschreibt derzeit vor allem Forschungsziele und Experimente, nicht eine vollständig unabhängige KI-Entwicklung ohne menschliche Kontrolle.