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Diese Ausgabe umfasst ca. 1582 Wörter (~8 Minuten Lesezeit).
Heute ist Montag, der 20. April 2026 - willkommen in KW17.
Viel Spaß beim Lesen!
🎯 AI Index Report 2026 - Warum dieser Bericht so relevant ist!
Mit der neunten Ausgabe des AI Index Reports liegt erneut eine der weltweit fundiertesten Analysen zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz vor. Der Bericht zeigt deutlich: Die technologische Entwicklung von KI schreitet schneller voran als die Systeme, die sie kontrollieren und einordnen sollen.
Governance-Strukturen, Bewertungsmethoden, Bildungssysteme und Dateninfrastrukturen geraten zunehmend unter Druck, mit der Dynamik der KI Schritt zu halten. Genau diese Lücke, zwischen dem, was KI heute leisten kann, und dem, was wir gesellschaftlich, wirtschaftlich und regulatorisch darauf vorbereitet sind zu bewältigen, zieht sich als zentrales Leitmotiv durch den gesamten Report.
Neu in dieser Ausgabe ist insbesondere der stärkere Fokus auf die praktische Leistungsfähigkeit von KI-Systemen: Wie gut können Modelle tatsächlich komplexe Probleme lösen? Wie sicher sind sie im Einsatz? Und wie zuverlässig lassen sich diese Fähigkeiten überhaupt messen? Der Bericht zeigt klar, dass genau diese Bewertung zunehmend schwieriger wird.
Darüber hinaus liefert der Report erstmals belastbare Schätzungen zum wirtschaftlichen Wert generativer KI sowie erste fundierte Erkenntnisse zu deren Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Ergänzt wird dies durch einen neuen analytischen Rahmen zur sogenannten „KI-Souveränität“, also der Frage, wie Staaten Kontrolle über KI-Technologien behalten können.
Besonders hervorzuheben sind zwei neue eigenständige Kapitel zu den Bereichen Wissenschaft und Medizin. Sie verdeutlichen, dass KI längst nicht mehr nur ein Technologiethema ist, sondern zunehmend tief in zentrale gesellschaftliche Systeme eingreift, von Forschung über Gesundheitsversorgung bis hin zu politischen Entscheidungsprozessen.
Seit fast einem Jahrzehnt verfolgt der AI Index das Ziel, verlässliche und unabhängige Daten in einem extrem dynamischen Umfeld bereitzustellen. Gerade weil viele Daten von Akteuren stammen, die ein eigenes Interesse am Erfolg von KI haben, wächst die Bedeutung neutraler und methodisch sauberer Analysen stetig.
Der Bericht richtet sich bewusst an ein breites Publikum, von Politik und Wissenschaft über Unternehmen bis hin zur Öffentlichkeit, und liefert eine evidenzbasierte Grundlage für Entscheidungen in einer zunehmend KI-geprägten Welt.
Meine aktuelle Sichtweise
Aus meiner Perspektive wird eines sehr deutlich: Dieser Bericht hat eine enorme Sprengkraft und seine Implikationen werden uns noch lange beschäftigen:
KI-Modelle entwickeln sich schneller, als wir „Benchmark“ sagen können!
Die Entwicklung von KI verläuft schneller als die Anpassungsfähigkeit von Organisationen, Regulierung und Bildungssystemen. Genau diese Asymmetrie wird in den kommenden Jahren zu einer der zentralen Herausforderungen für Unternehmen, Behörden und Gesellschaft insgesamt.
Für die Praxis bedeutet das: Es geht längst nicht mehr nur um Technologie, sondern um strategische Steuerung, Governance, Datenqualität und die Fähigkeit, mit Unsicherheit umzugehen. Wer hier nicht frühzeitig Strukturen aufbaut, wird zunehmend unter Druck geraten.
KI ist kein kurzfristiger Trend, sie wird zu einem dauerhaften Bestandteil wirtschaftlicher und regulatorischer Realität. Und genau deshalb wird uns dieses Thema in allen relevanten Entscheidungsprozessen weiterhin intensiv begleiten.
📰 Märkte & Nachrichten
KI-Startup Loop sammelt 95 Mio. Dollar für KI zur Vorhersage von Lieferkettenstörungen: Das US-Unternehmen Loop hat eine Series-C-Finanzierung über 95 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Valor Equity Partners, um seine KI-Plattform zur Vorhersage von Lieferkettenstörungen weiter auszubauen. Hintergrund ist die steigende Nachfrage nach resilienten und datengetriebenen Supply-Chain-Lösungen, insbesondere nach globalen Disruptionen wie Pandemie, geopolitischen Spannungen und Rohstoffengpässen. Die Technologie von Loop analysiert große Datenmengen, erkennt Muster und prognostiziert potenzielle Engpässe frühzeitig, um operative Entscheidungen zu verbessern. Die Finanzierung soll in die Weiterentwicklung der KI-Modelle, den Ausbau der Infrastruktur sowie die internationale Expansion fließen. Für den Markt signalisiert die Runde eine zunehmende Industrialisierung von KI-Anwendungen im operativen Geschäft. Gleichzeitig steigt der Druck auf Unternehmen, regulatorische Anforderungen sowie Transparenz- und Ethikstandards in KI-Systemen einzuhalten. Langfristig zeigt sich ein Spannungsfeld zwischen Skalierung datenintensiver Technologien und der Notwendigkeit, robuste Governance-Strukturen im globalen KI-Wettbewerb zu etablieren.
Regulierungsbehörden warnen vor neuer Ära von Cyberrisiken durch KI: Die US-Regierung hat vor potenziellen Cyberrisiken gewarnt, die durch den Einsatz von Anthropics neuem KI-Modell Mythos im Finanzsektor entstehen könnten. Hintergrund ist die zunehmende Integration leistungsfähiger generativer KI in kritische Infrastrukturen, wodurch Angriffsflächen und Missbrauchspotenziale wachsen. Die Behörden fordern Finanzinstitute auf, proaktiv Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Prozesse zu verstärken, um Manipulation, Betrug und automatisierte Angriffe abzuwehren. Konkret werden umfassende Penetrationstests, Echtzeitüberwachung und die Anpassung bestehender Risikomanagementsysteme an KI-spezifische Bedrohungsszenarien empfohlen. Die Warnung verdeutlicht, dass regulatorische Anforderungen und Sicherheitsbedenken das Innovationstempo im KI-Markt zunehmend beeinflussen. Langfristig könnte sich der Zielkonflikt zwischen technologischer Führerschaft und systemischer Resilienz verschärfen, da Unternehmen einerseits Innovationsdruck ausgesetzt sind, andererseits aber regulatorische Hürden und Compliance-Kosten steigen.
EU bringt Altersprüf-App an den Start und will Kinder online schützen: Die Europäische Kommission hat eine neue App zur Altersverifikation vorgestellt, um Minderjährige besser vor Social Media und nicht jugendfreien Inhalten zu schützen. Hintergrund ist der wachsende politische Druck in Europa, den Zugang von Kindern zu digitalen Plattformen stärker zu regulieren. Die Anwendung basiert auf digitalen Identitätsnachweisen wie Ausweis oder Bankdaten und nutzt Zero-Knowledge-Proofs, um Altersinformationen ohne vollständige Datenoffenlegung zu bestätigen. Kurz nach Veröffentlichung identifizierten Sicherheitsexperten jedoch gravierende Schwachstellen, darunter ungeschützte Datenspeicherung und mögliche Umgehung der Authentifizierung. Die Kommission verweist auf eine Demo-Version und betont laufende Verbesserungen. Der Vorfall zeigt die Spannungen zwischen Datenschutz, technischer Umsetzbarkeit und politischem Handlungsdruck. Gleichzeitig verdeutlicht er den grundsätzlichen Zielkonflikt zwischen effektivem Jugendschutz und Wahrung digitaler Privatsphäre in einer zunehmend regulierten Plattformökonomie.
Starbucks integriert ChatGPT für personalisierte Getränkeempfehlungen: Starbucks setzt auf die Integration von ChatGPT, um Kunden KI-basierte Getränkeempfehlungen anzubieten, die auf Stimmungsbeschreibungen oder Fotos basieren. Hintergrund ist der wachsende Innovationsdruck im Einzelhandel, personalisierte digitale Services als Differenzierungsmerkmal zu etablieren und die Kundenbindung zu erhöhen. Die technische Umsetzung kombiniert KI-gestützte Bild- und Textanalyse mit dem bestehenden Bestellsystem, sodass Nutzer durch einfache Interaktion individuelle Vorschläge erhalten. Gleichzeitig entstehen regulatorische Herausforderungen, da die Verarbeitung sensibler Daten, insbesondere Fotos und emotionale Angaben, strenge Datenschutzmaßnahmen und transparente Kommunikation erfordert. Die Maßnahme verdeutlicht den Trend zur Skalierung von KI-Anwendungen im Massenmarkt, was Investitionen in IT-Infrastruktur und effizientes Datenmanagement notwendig macht. Langfristig verschärft sich der Zielkonflikt zwischen Innovationsdruck und regulatorischer Compliance: Während personalisierte Services Wettbewerbsvorteile versprechen, bleibt die Balance zwischen Datenschutz, technischer Skalierbarkeit und nachhaltigem Betrieb eine zentrale Herausforderung für den gesamten Sektor.
🔗 decrypt
Cerebras forciert KI-Hardware-Integration bei AWS und OpenAI zur Diversifizierung von Recheninfrastrukturen: Cerebras hat durch neue Partnerschaften mit Amazon Web Services und OpenAI die strategische Integration seiner Wafer-Scale-Prozessoren in führende Cloud- und KI-Plattformen eingeleitet. Hintergrund ist die wachsende Nachfrage nach spezialisierter KI-Hardware, die klassische GPU-Lösungen in Geschwindigkeit und Energieeffizienz übertreffen soll. Die Umsetzung erfolgt durch die Einbindung der Cerebras-Chips in AWS-Rechenzentren, wodurch Unternehmenskunden skalierbaren Zugang zu fortschrittlicher KI-Rechenleistung erhalten, ohne eigene Hardware-Investitionen tätigen zu müssen. Parallel sichert ein hochdotierter Vertrag mit OpenAI die Nutzung der Technologie in großskaligen KI-Modellen. Die Maßnahme verschärft den Wettbewerb im Markt für KI-Infrastruktur und adressiert die bisherige Abhängigkeit von Nvidia-basierten Architekturen. Gleichzeitig wirft die Zentralisierung von KI-Ressourcen bei wenigen Cloud-Anbietern neue regulatorische Fragen zu Datenschutz, Marktkonzentration und Compliance auf. Langfristig verdeutlicht die Entwicklung den Trend zu spezialisierten Hardware-Ökosystemen und einer stärkeren Verzahnung von Technologie und Plattformregulierung.
📊 Daten & Insights: Gemma 4 versus Qwen3.6-Plus
Der Technologiekonzern Alibaba hat mit Qwen3.6-35B-A3B ein neues Open-KI-Modell vorgestellt, das gezielt auf Effizienz und Leistungsfähigkeit ausgelegt ist. Durch den Einsatz eines Mixture-of-Experts-Ansatzes werden von insgesamt 35 Milliarden Parametern nur etwa drei Milliarden gleichzeitig genutzt, wodurch Rechenressourcen gespart werden. Hintergrund ist der steigende Bedarf an skalierbaren KI-Systemen, die auch in produktiven Umgebungen wirtschaftlich betrieben werden können.
Im Vergleich zum Modell Gemma 4 von Google zeigt Qwen3.6 insbesondere im Bereich Programmierung und sogenannter agentenbasierter Aufgaben Vorteile. Beide Modelle können komplexe Abläufe mit vielen Tool-Aufrufen stabil ausführen, jedoch arbeitet Qwen in Tests effizienter und löst mehr Aufgaben in kürzerer Zeit mit geringerem Tokenverbrauch. Zudem bleibt die Verarbeitungsgeschwindigkeit bei langen Eingaben stabiler, während sie bei Gemma stärker schwankt.
Bei anderen Aufgaben zeigt sich ein differenziertes Bild: Gemma ist häufig schneller bei Zusammenfassungen, während Qwen durch tiefere Analyse leicht genauere Ergebnisse liefert. Insgesamt verdeutlicht der Vergleich den aktuellen Trend im KI-Markt: Modelle werden nicht nur leistungsfähiger, sondern müssen zugleich Effizienz, Geschwindigkeit und Qualität in ein ausgewogenes Verhältnis bringen.
🔗 Qwen
🎬 ARTE-Doku: KI: Der Tod des Internets (ca. 55 Min.)
Diese ARTE-Dokumentation zeigt sehr deutlich, wie KI-generierte Inhalte das Internet zunehmend fluten, Suchergebnisse verzerren und die Qualität von Informationen untergraben. Mit direkten Auswirkungen auf deine Fähigkeit, verlässliches Wissen zu finden und einzuordnen.
Verschaffe dir selbst ein klares Bild davon, wie stark Inhalte bereits durch KI geprägt sind
🔗 ARTEde
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