# AI Strategy Shifts: Regulation, Hardware, and Workforce

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-03-16

## Transcript

Das KI-Update.
Ein Heise-Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
Ich bin Isabel Grünewald und dies sind heute unter anderem unsere Themen.
EU lockert KI-Regeln für Hochrisikosysteme.
Googles Ground Source soll Fluttereignisse vorhersagen.
Nvidia arbeitet an KI-Agenten-Plattform Nemo Claw.
Und Perplexity baut Personal Computer auf MAC-Mini-Basis.
Der Rat der Europäischen Union hat seine Position zu einer Vereinfachung des europäischen KI-Gesetzes festgelegt.
Die Einigung ist Teil des sogenannten Omnibus 7-Pakets, mit dem Brüssel seinen digitalen Rechtsrahmen insgesamt verschlanken will.
Kim Scheurenbrand von The Decoder mit den Einzelheiten.
Konkret geht es um Hochrisiko-KI-Systeme.
Das sind KI-Anwendungen, die in sensiblen Bereichen eingesetzt werden, etwa im Gesundheitswesen, bei der Strafverfolgung oder in der kritischen Infrastruktur.
Für sie gelten im EUAI-Act oder der KI-Verordnung besonders strenge Anforderungen.
Die EU-Kommission hatte vorgeschlagen, den Start dieser Fortschriften um bis zu 16 Monate zu verschieben.
Denn die nötigen technischen Standards und Werkzeuge zur Umsetzung liegen teilweise noch nicht vor.
Der EU-Ministerrat folgt dieser Linie und schlägt nun neue Termine vor.
Für eigenständige Hochrisiko-KI-Systeme sollen die Regeln ab dem 2.
Dezember 2027 gelten.
Für Hochrisiko-KI, die in Produkten verbaut ist, verschiebt sich der Termin noch weiter nach hinten auf den 2.
August 2028.
Außerdem sollen kleine und mittelständische Unternehmen entlastet sowie dem KI-Büro mehr Kompetenz zugesprochen werden.
Begründet wurde die Vereinfachung mit dem Ziel der digitalen Souveränität der EU.
Der Vorschlag würde größere Rechtssicherheit bieten, Regeln proportionaler gestalten und deren Implementierung in den Mitgliedstaaten harmonisieren.
Mit der Ratsposition ist der Prozess aber noch nicht abgeschlossen.
Als nächstes beginnen die Verhandlungen mit dem Europäischen Parlament.
Dankeschön, Kim.
Google hat die Integration seines KI-Modells Gemini in den eigenen Kartendienst angekündigt.
Künftig wird Gemini komplexe Suchanfragen in Google Maps wie bei einer normalen Unterhaltung beantworten können.
Dabei wird der Chatbot nicht nur Orte, sondern auch lokale Merkmale berücksichtigen, die er aus Berichten von Maps-Nutzen lernt, etwa beliebte Restaurants.
Gleichzeitig nutzt Google Gemini auch für die Erweiterung der Navigationsfunktionen von Maps.
Das KI-Modell erstellt eine aktuelle 3D-Ansicht für die sogenannte immersive Navigation zur besseren Veranschaulichung der Route.
Das soll den Nutzerinnen und Nutzern helfen, sich besser zurechtzufinden.
Wer dem KI-Chatbot Claude komplexe Fragen stellte, bekam bislang manchmal Antworten zurück, die mit einer Grafik einfacher zu verstehen gewesen wären.
Mit einer neuen Funktion liefert Anthropic jetzt für alle Nutzerinnen und Nutzer die Möglichkeit, dass anstelle von Text interaktive Diagramme, Charts oder Visualisierungen angezeigt werden.
Ein Beispiel dafür ist ein Zeitstrahl, der historische Ereignisse strukturiert und aufklappbar aufbereitet.
Die Grafiken sind direkt in den Chat eingebettet und nicht wie bei den Artifacts in einer separaten Anzeige zu finden.
Anthropic betont, dass sie nur temporär sind.
Sie verändern sich also oder verschwinden im Gesprächsverlauf wieder.
Die Funktion wurde bereits letzten Herbst als Imagine with Claude angekündigt und ist jetzt in die öffentliche Beta-Phase übergegangen.
Artifacts sind in Claude bereits länger etabliert.
Dabei handelt es sich um vom Chatbot erstellte Dokumente, Anwendungen oder Tools, die dauerhaft in einem separaten Seitenpanel angezeigt werden und sich herunterladen oder teilen lassen.
Überschwemmungen gehören zu den tödlichsten Naturkatastrophen weltweit und sind extrem schwer vorherzusagen.
Google will das ändern, mit einem KI-Projekt namens Ground Source.
Doch das Training ist eine Herausforderung und Google nutzt daher einen neuen Ansatz, berichtet Malte Kirchner aus dem Heiser Online Newsroom.
Statt auf klassische Wetterdaten zu setzen, hat Google die KI mit Nachrichtenartikeln trainiert.
Diese liegen in über 80 Sprachen vor, kommen aus aller Welt, wurden automatisch gesammelt, übersetzt und dann mit dem hauseigenen Sprachmodell Gemini ausgewertet.
Die KI muss dabei unterscheiden, zwischen Artikeln über politische Debatten oder Warnungen und solchen, die tatsächliche Flutereignisse beschreiben.
Das Ergebnis, ein Datensatz mit 2,6 Millionen historischen Überflutungen aus mehr als 150 Ländern, der jetzt als Open Access Datensatz frei zugänglich ist.
Der große Aufwand war nötig, weil die Datenlage bei Fluttereignissen bislang deutlich chaotischer war als etwa bei Wetterdaten.
Bestehende Datenbanken erfassten vor allem große, langanhaltende Katastrophen, kleinere, lokale Ereignisse, die fielen durchs Raster.
Und genau die braucht man, um ein KI-Modell wirklich zu trainieren.
Wie gut funktioniert das Ergebnis?
Laut Google können Überflutungen mit diesen System bis zu 24 Stunden im Voraus vorhergesagt werden.
Die Vorhersagen laufen über Googles Flut Hub, eine Plattform, die Risikohinweise für Gebiete in über 150 Ländern liefert und ihre Daten auch direkt mit Katastrophenschutzbehörden teilt.
Noch ist das System nicht perfekt.
Die räumliche Auflösung ist noch grob und lokale Niederschlags-Radardaten werden noch nicht eingebunden.
Aber gerade für Regionen ohne ausgebaute Infrastruktur ist selbst ein ungenaues Frühwarnsystem besser als gar keines.
Und Google denkt schon weiter, perspektivisch soll dieselbe Technologie auch bei der Verhersage von Erdrutschen und Hitzewellen zum Einsatz kommen.
Vielen Dank, Malte.
Das Rüstungsstartup Andoril muss sich auf absehbare Zeit keine Sorgen um seine Zukunft machen.
In dieser Woche vergab das US-Verteidigungsministerium an das von Oculus-Erfinder Parmalaki gegründete Unternehmen einen neuen Rahmenvertrag.
Dieser läuft fünf Jahre und kann danach um weitere fünf Jahre verlängert werden.
Das Gesamtvolumen beträgt 20 Milliarden US-Dollar.
Darin sind Hard- und Software sowie Servicedienstleistungen für die US Army enthalten.
Als einzig konkretes Produkt nennt das Pentagon nur das KI-System LATIS.
Das ist Androids KI-Plattform, mit der sich verschiedene Datenquellen verknüpfen lassen.
Auch die Informationen aus Sensoren von autonomen Drohnen.
Lattice OS kann Berichten zufolge unter anderem 3D-Modelle eines Kampfgebietes darstellen.
Das Schlachtfeld wird damit zunehmend von Software bestimmt, so ein Sprecher des Pentagons.
Andoril unterscheidet sich allerdings von den anderen Pentagon-Partnern wie OpenAI und Palantir, weil es eben nicht nur Software, sondern auch Hardware herstellt.
Dazu gehören Luft- und Seegestützte Drohnen sowie Augmented Reality Systeme für Soldaten.
Nvidia folgt dem Hype um den KI-Agenten OpenClaw und entwickelt eine Plattform namens NemoClaw, speziell für Unternehmen.
Das berichtet Wired.
Die Plattform soll es Unternehmen ermöglichen, KI-Agenten einzusetzen, die Aufgaben für die eigene Belegschaft übernehmen.
Tomislav Bezmalinovic hat die Einzelheiten.
Bei NemoClaw soll es sich um ein Open Source-Projekt handeln.
Somit wird der Code nicht nur Unternehmen zur Verfügung stehen.
Nvidia will Unternehmenspartnern jedoch zusätzliche Werkzeuge für Sicherheit und Datenschutz bereitstellen, um zentrale Risiken beim Einsatz autonomer KI-Agenten zu reduzieren.
Den Bericht zufolge sei es wahrscheinlich, dass mögliche Partner die Plattform unabhängig davon nutzen können, ob ihre KI-Agenten auf Nvidia Chips laufen.
Das ist eher ungewöhnlich für Nvidia.
Bisher stützte sich das Software-Ökosystem des Konzerns stark auf die proprietäre Plattform KUDA, die Entwickler faktisch an Nvidia Hardware bindet und dem Unternehmen an wichtigen Wettbewerbsvorteil verschafft hat.
NemoClo könnte ein Schritt in Richtung Öffnung sein, der womöglich durch den zunehmenden Erfolg offener KI-Modelle motiviert ist.
Viele Startups und Entwickler nutzen solche frei verfügbaren Modelle, um neue Anwendungen zu testen oder eigene Projekte darauf aufzubauen.
Hinzu kommt, dass große KI-Anbieter zunehmend eigene Chips entwickeln oder entwickeln zu lassen, um sich langfristig unabhängiger von Nvidia zu machen.
In dieses Bild passt auch Nvidia Partnerschaft mit dem Startup Grog, das sogenannte Inferenz-Chips entwickelt.
Diese sind weniger für das Training von KI-Modellen gedacht, das dafür bereits trainierte KI im Alltag möglichst schnell und energieeffizient antworten zu lassen.
Das Wall Street Journal berichtete kürzlich, dass Nvidia auf der Entwicklerkonferenz GTC in dieser Woche einen eigenen Inferenz-Chip auf Basis eines Grog-Designs vorstellen könnte.
Womöglich gibt es dann auch Konkretes zu NemoCloud zu erfahren.
Danke, Tomislav.
Die Schattenseite von KI wird bei Atlassian deutlich, denn der Softwarehersteller entlässt rund 10% seiner Belegschaft, um mehr Mittel für KI-Investitionen zu haben.
Wir tun dies, um weitere Investitionen in KI und Vertrieb selbst zu finanzieren und gleichzeitig unser Finanzprofil zu stärken, erklärte CEO Mike Cannon-Brooks.
Insgesamt verlieren damit rund 1.000 Menschen ihren Arbeitsplatz.
Canon Brooks betonte zwar, dass Atlasien nicht der Philosophie folgt, Menschen durch KI zu ersetzen.
Zugleich führte er aber auch aus, es wäre unaufrichtig so zu tun, als würde KI nichts an der Zusammensetzung der benötigten Fähigkeiten oder der Anzahl der erforderten Stellen in bestimmten Bereichen ändern.
Das tut sie, so der Atlasien-Chef.
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Der Social Media-Konzern Meta plant Berichten zufolge ebenfalls einen massiven Stellenabbau.
Laut der Nachrichtenagentur Reuters erwägen Führungskräfte bis zu 20% der Belegschaft zu entlassen.
Bei knapp 79.000 Beschäftigten wären das rund 16.000 Stellen.
Als Hauptgrund nennen die Berichte die hohen Kosten für KI-Infrastruktur.
Metachef Mark Zuckerberg investiert bis 2028 insgesamt 600 Milliarden Dollar in KI-Technologien.
Gleichzeitig wirbt das Unternehmen teure KI-Forschende an und kauft Startups dazu.
Zuletzt das chinesische Unternehmen Manis.
Zuckerberg hat im Januar erklärt, Projekte, die früher ganze Teams erforderten, könnten künftig von Einzelpersonen erledigt werden.
Meta-Sprecher Andy Stone bezeichnete die Berichte als spekulative Berichterstattung über theoretische Ansätze.
Meta wäre mit diesem Ansatz jedoch nicht allein.
Auch der E-Commerce-Riese Amazon und das Fintech-Unternehmen Block haben zuletzt Stellen abgebaut und dabei auf KI-bedingte Effizienzgewinne verwiesen.
Aber so ganz rund läuft das mit der KI bei Meta nicht.
Führungskräfte sind offenbar unzufrieden mit der Leistungsfähigkeit des nächsten KI-Modells, weswegen die Technik mit dem Codenamen Avocado zwei Monate später veröffentlicht werden soll als geplant.
Das berichtet die New York Times unter Berufung auf interne Quellen.
Eigentlich sollte das KI-Modell noch im März erscheinen.
Jetzt werde eine Freigabe für Mai geplant.
Grund für die Verschiebung ist demnach die unzureichende Performance im Vergleich zur aktuellen KI-Technik von Konkurrenten wie Google, OpenAI und Anthropic in den Bereichen Reasoning, Coding und Schreiben.
Intern sei deshalb sogar schon diskutiert worden, temporär die Google KI Gemini für Meta's KI-Produkte zu lizenzieren.
Noch gebe es dazu aber keine Entscheidung.
Bei der Hardware hingegen liegt Meta voll auf Kurs.
Die Facebook-Mutter will mehrere KI-Beschleuniger in wenigen Jahren bauen und damit Nvidia und AMD Konkurrenz machen.
Der erste läuft bereits produktiv in Meta Rechenzentren, berichtet Marc Mantel von Heise Online.
Meta gibt Vollgas bei der Entwicklung eigener KI-Beschleuniger.
Vier Modelle, in nur zwei Jahren will die Firma zusammen mit dem Designpartner Broadcom in die eigenen Rechenzentren bringen.
Der MTI A300 ist bereits im Einsatz, der 400er soll bald folgen.
2027 stehen dann die beiden Varianten 450 sowie 500 an.
Nächstes Jahr will MetaSolen bestimmten Aufgaben die KI-Beschleuniger von AMD und Nvidia überholen.
Im Fokus steht die Inferenz für generative KI.
Auf den Chips laufen also hauptsächlich fertig trainierte KI-Modelle, die Nutzanfragen abarbeiten.
Alle KI-Beschleuniger von Meta sind modular aufgebaut.
Es gibt Schiplets mit den Rechenwerken, Netzwerkschiplet zur Anbindung, ein SOC-Deil zur Ansteuerung des gesamten Beschleunigers und HBM-Speicherstapel.
Drin steckt auch RISC-V-Technik.
Bei neueren Generationen tauscht Meta lediglich die Compute-Schiplets mit den rechten Werken aus.
Die Server sind so ausgelegt, dass sie alle vier Modelle aufnehmen, obwohl deren elektrische Leistungsaufnahme mit jeder Generation steigt.
Der MTA 500 landet bereits bei 1700 Watt, soll dafür aber 30 Peta-Flops im FP4-Datenformat stemmen.
Dazu gesellen sich 384 bis 512 GB Speicher.
Bis zu 72 Beschleuniger laufen in einem Server.
Vielen Dank, Marc.
Elon Musk hat ein gemeinsames KI-Projekt von Tesla und seinem Startup XAI angekündigt.
Das System trägt den Namen Macro Heart und kombiniert XAIs Sprachmodell Grog mit Teslas KI-Agenten Digital Optimus.
Grog soll als zentraler Navigator fungieren, der das System steuert und ein umfassendes Verständnis der Umgebung besetzt.
Digital Optimus übernimmt dagegen die direkte Ausführung von Aufgaben, da der Agent Bildschirminhalte sowie Maus- und Tastatureingaben in Echtzeit verarbeitet.
Das System läuft auf Teslas AI4-Chip, der auch in der Hardware für das autonome Fahren eingesetzt wird.
Teurere Nvidia-Hardware sollen nur sparsam genutzt werden, wodurch die Lösung vergleichsweise kostengünstig sein soll.
Laut Musk könnte die KI künftig sogar Softwareentwicklungsprozesse großer Unternehmen simulieren.
Der Name Macro Hard ist somit auch ein kleiner Seitenhieb auf Microsoft.
Das ursprüngliche Macro Hard-Projekt von XAI war zuletzt ins Stocken geraten, weil es um Strukturierungen und Personalabgänge gab.
Teile der Arbeit und Rechenressourcen sollen nun in Teslas Autopilot-Team übergehen, während beide Unternehmen ihre KI-Projekte enger verzahnen.
CDANs 2.0 ist der neueste KI-Videogenerator von Bytance.
Das Unternehmen hinter der Social Media Plattform TikTok wollte ihn nach dem Start in China eigentlich Mitte März auch in anderen Teilen der Welt zugänglich machen.
Doch daraus wird vorerst nichts.
Denn diverse hyperrealistische Szenen aus der Software haben im Netz zwar für viel Aufmerksamkeit gesorgt, aber auch den Zorn einiger großer Filmstudios und Streaming-Anbieter auf sich gezogen.
Laut The Information steht darum erst einmal die Lösung rechtlicher Probleme im Fokus, ebenso die Implementierung von Leitplanken, die künftige Urheberrechtsverletzungen verhindern sollen.
Das funktioniert bislang noch nicht so gut.
Zahlende Nutzerinnen und Nutzer beklagen sich zunehmend über abgelehnte Prompts, die mit keinerlei Urheberrechtlich geschütztem Material in Zusammenhang stehen.
Ein neuer Termin für den weltweiten Start von CDANs 2.0 bleibt also unklar.
Perplexity will seine agentische KI, Perplexity Computer, künftig auf den Mac holen, genauer Apples Einsteiger-Desktop Mac Mini.
Wie das genau aussehen soll, erklärt Ben Schwan von der MacenEye.
Der sogenannte Perplexity Personal Computer soll das System zur zentralen KI-Anlaufstelle für die Nutzer machen und den Rechner weitgehend steuern.
Der Ansatz ähnelt dem quelloffenen KI-Agenten OpenClaw, wobei Perplexity den Usern ohne Nachinstallation bis zu 21 verschiedene Modelle offerieren will.
In einem Demo-Video zeigte die KI-Firma, wie Personal Computer eigenständig Recherchen im Web durchführte, Termine koordinierte und Präsentationen zusammenstellte.
Der Spaß hat allerdings seinen Preis.
Neben einem Mac Mini, den man zu diesem Zweck abstellen muss, werden auch noch die Kosten für ein Max-Abo von Perplexity fällig.
Das kostet 200 US-Dollar oder rund 170 Euro.
Momentan ist unklar, wie viel Perplexity Personal Computer wirklich kann.
Ausprobieren dürfen es nämlich nur interne Tester.
Wer sich dafür interessiert, kann sich auf der Perplexity-Seite aber in eine Warteliste eintragen.
OpenClaw gehört mittlerweile indirekt OpenAI, denn dessen Macher Peter Steinberger hat sich von Sam Altman anstellen lassen.
Nach massiver Kritik hat Grammarly eine KI-Funktion seiner Grammatikprüfung vorerst abgeschaltet.
Die Funktion Expert Revision überarbeitete Texte angeblich aus der Perspektive bekannter Autorinnen und Autoren und schlug entsprechende Formulierungen vor.
Dabei nutzte die KI auch die Namen echter Menschen.
Viele der Betroffenen gaben aber an, vorher nicht um Erlaubnis gefragt worden zu sein und erst zufällig von der Nutzung ihrer Namen erfahren zu haben.
Grammarly erklärte nun, die Funktion werde überarbeitet, damit die Urheber künftig selbst entscheiden können, ob und wie ihre Namen verwendet werden.
Die Kritik führte bereits zu rechtlichen Schritten.
In den USA wurde eine Sammelklage eingereicht, in der Journalistinnen und Journalisten dem Unternehmen vorwerfen, ihre Identität ohne Zustimmung für kommerzielle Zwecke genutzt zu haben.
Ein australischer KI-Berater hat mit Hilfe mehrerer KI-Werkzeuge einen experimentellen Behandlungsansatz für seine krebskranke Hündin entwickelt.
Paul Cunningham nutzte ChatGPT, Googles Protein-Faltungs-KI AlphaFold und den Assistenten Grog, um mögliche Therapien gegen den unheilbaren Mastzellenkrebs seiner Hündin Rosy zu finden.
Auf Empfehlung von ChatGPT ließ er das Erbgut des Tumors und gesunde DNA an der Universität in Sydney sequenzieren, was rund 3000 US-Dollar kostete.
Die KI identifizierte ein Protein als möglichen Angriffspunkt sowie einen bereits in den USA zugelassenen Wirkstoff.
Das Design eines mRNA-Impfstoffs entwickelte Conningham nach eigenen Angaben dann mit Grog.
Laut Schätzungen von Experten könnten die Gesamtkosten zwischen 20.000 und 50.000 US-Dollar gelegen haben.
Seit der Behandlung sei Rosis Tumor um etwa 75% geschrumpft.
Eine Heilung gibt es jedoch nicht.
Die Geschichte verbreitet sich derzeit viral in sozialen Netzwerken.
Fachleute waren allerdings vor überzogenen Erwartungen.
Der Nachweis von Sicherheit und Wirksamkeit erfordere kontrollierte Studien.
Zudem erhielt der Hund parallel eine herkömmliche Immuntherapie, sodass der tatsächlich Anteil der KI-basierten Behandlung unklar bleibt.
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Das war das KI-Update von Heise Online vom 16.
März 2026.
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