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**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-04-27

## 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.
Tech-Unternehmen reduzieren Belegschaft wegen KI.
Echte Banker bewerten kein einziges KI-Ergebnis als abgabereif.
Winzige KI-Chips made in Germany.
Und BMW will mit KI die Batteriezellfertigung optimieren.
Eine neue Kündigungswelle rollt durch Silicon Valley.
Vergangene Woche gaben mit Meta und Microsoft gleich zwei der marktbeherrschenden US-Tech-Unternehmen bekannt, massiv Stellen abzubauen.
Mein Kollege Robin Ahrens von der CT hat sich das genauer angeschaut.
Meta will seine Belegschaft gleich um ein Zehntel kürzen.
Damit wären knapp 8000 Mitarbeitende betroffen.
Gehen sollen auch solche MitarbeiterInnen, die wertvolle Beiträge geleistet haben.
Das gab die Leiterin der Personalabteilung bei Meta bekannt.
Der Konzern zieht gleichzeitig auch 6.000 offene Stellenausschreibungen zurück.
Microsoft scheint ein wenig defensiver vorzugehen.
Das Unternehmen spricht von einem freiwilligen Abfindungsprogramm.
Vor allem ältere Mitarbeitende sollen Angebote für einmalige Entschädigungszahlungen erhalten haben.
So will Microsoft die Zahl der Angestellten in den USA um insgesamt 7 Prozent verringern.
Das entspräche fast 9.000 Stellen.
Die angekündigten Maßnahmen sind nicht die ersten dieser Art.
Sowohl Microsoft als auch Meta haben in den vergangenen Monaten immer wieder Mitarbeitenden entlassen.
Die offiziellen Begründungen der Unternehmen lesen sich oft ziemlich kryptisch.
Meta spricht jetzt etwa von Effizienzgewinn und einem Ausgleich für Investitionen.
Konkret dürften die Milliardensummen gemeinsam, die sowohl Meta als auch Microsoft in den Aufbau von KI-Infrastrukturen stecken.
Allein vergangenes Jahr hat Meta knapp 72 Milliarden US-Dollar in KI-Rechenzentren investiert.
Dieses Jahr will der Konzern die Investitionen nun fast verdoppeln.
Das übersteigt sogar das Umlaufvermögen von Meta.
Dessen Werbegeschäft läuft eigentlich blenden und erreichte vergangenes Jahr Rekordzahlen.
Um die gigantischen KI-Investitionen zu finanzieren, reicht es allerdings nicht aus.
Und so wird wie so häufig Personal entlassen, um den Cashflow kurzfristig zu stärken.
Ob die Unternehmen die Beschäftigtenzahlen auch langfristig knapp erhalten wollen, das bleibt fraglich.
Denn in den vergangenen Jahren dienten große Entlassungswellen der Big-Tech-Unternehmen oft dazu, das Personal bloß auszuwechseln.
So wurden erst MitarbeiterInnen entlassen und dann durch teurere spezialisierte Fachkräfte ersetzt.
Metter hat bereits angekündigt, auch dieses Jahr neues Personal für den Schwerpunktbereich KI einstellen zu wollen.
Ob die geplanten Kündigungen also auch langfristig Kostenvorteile bringen, das wird sich erst zeigen müssen.
Vielen Dank, Robin.
Bundesdigitalminister Carsten Wildberger freute sich offenkundig, als er am Freitag bekannt gab, dass der kanadische KI-Anbieter Cohere und die einstige deutsche KI-Großhoffnung Aleph Alpha nicht nur eng zusammenarbeiten, sie werden zu einem Unternehmen.
Es wird ein globaler KI-Champion entstehen, der exzellente Forschung und Entwicklung aus Heidelberg und Toronto gemeinsam wettbewerbsfähig und global skalierbar macht, sagte der deutsche Digitalminister.
Die gemeinsame Firma soll als strategisches Gegengewicht zu anderen Anbietern, insbesondere für Regierungen, kritische Infrastrukturen und Unternehmen, die politisch gewünschte, technologisch aber bislang selten mögliche Unabhängigkeit bei der Nutzung ermöglichen.
Ohne SchwarzDigits wäre dieser Deal wohl nicht zustande gekommen.
Das Unternehmen gehört zur Lidl-Kauflandgruppe und ist die IT-Souveränitätshoffnung der Bundesrepublik.
Und Anteilseigner von Aleph Alpha.
Schwarz bringe sich mit Rechenkapazitäten und den Diensten der hauseigenen Cloud Stackit sowie im Forschungsbereich ein, erklärte Geschäftsführer Rolf Schumann.
Schwarz investiert dabei eine halbe Milliarde Euro.
Ein neuer Benchmark stellt KI-Modelle vor die Aufgaben von Junior-Investment-Bankern.
Das Ergebnis ist eindeutig.
Keinen einzigen Output stuften die beteiligten Banker als fertig für den Kundenkontakt ein.
Warum das so ist, weiß Kim Scheurenbrand von The Decoder.
Hinter dem Test mit dem Namen Banker Toolbench stehen Forscherinnen und Forscher von Handshake.ai, einem Geschäftszweig der Karriereplattform Handshake und der kanadischen McGill University.
Sie haben 100 Aufgaben zusammengestellt, an denen ein menschlicher Banker im Schnitt 5 Stunden arbeitet.
Manche dauern bis zu 21 Stunden.
Für den Benchmark wurden rund 500 aktive und ehemalige Investmentbanker große Häuser wie Goldman Sachs, JP Morgan und Morgan Stanley eingebunden.
Das Besondere an diesem Benchmark erprüft keine Textantworten, sondern konkrete Arbeitsprodukte.
Die KI-Agenten müssen einwandfrei funktionierende Excel-Finanzmodelle mit echten Formeln liefern, PowerPoint-Präsentationen für Kundengespräche erstellen, PDF-Berichte und Word-Memos verfassen.
Dafür durchsuchten sie Datenräume, fragten Marktdaten-Plattformen ab und werteten Pflichtveröffentlichungen der US-Börsenaufsicht SCC aus.
Jedes Ergebnis wurde gegen einen Bewertungsraster mit im Schnitt 150 Einzelkriterien geprüft.
Getestet wurden neun aktuelle Spitzenmodelle, darunter OpenEyes GPT 5.4, Anthropics Cloud.
Opus 4.6 und Googles Gemini 3.1 Pro.
GPT 5.4 schnitt am besten ab, fiel aber bei fast der Hälfte aller Kriterien durch.
Nur 16% seiner Ergebnisse erreichten die Schwelle, ab der die Banker sie überhaupt als brauchbaren Ausgangspunkt akzeptieren würden.
Ein Kernproblem betrifft die Excel-Arbeit.
Cloud Opus 4.6 etwa liefert auf den ersten Blick ansprechende Tabellen.
Bei genauer Prüfung stellt sich jedoch heraus, dass die meisten Kennzahlen als feste Werte eingetragen sind, statt als Formeln.
Die Forscherinnen und Forscher identifizierten vier wiederkehrende Fehlermuster bei GPT 5.4.
Am häufigsten sind mit 41% Fehler bei der Code- und Formelerzeugung.
In 27% der Fälle stimmt die fachliche Logik nicht, etwa wenn Kostensynergien zum Umsatz statt zu den Kosten gerechnet werden.
18% der Fehler betreffen abgebrochene Datenabfragen.
Und in 13% der Fällen erfinden die Agenten fehlende Zahlen und geben sie als belegt aus.
In einer generierten Präsentation tauchte derselbe Umsatz einmal mit 189,5 Milliarden und auf der nächsten Folie mit 201 Milliarden Dollar auf.
Die Ergebnisse passen zu den aktuellen Befunden.
In vielen Arbeitsbereichen arbeiten KI-Agenten einfach noch nicht verlässlich.
Eine Studie der UC Berkeley von Ende letzten Jahres kam zu dem Schluss, dass erfolgreiche Teams in der Praxis auf einfache, stark kontrollierte Agenten mit wenigen Schritten setzen.
Dankeschön, Kim.
OpenAI hat mit GPT 5.5 sein neues Spitzenmodell veröffentlicht.
Es führt den Artificial Analysis Intelligence Index mit drei Punkten Vorsprung an.
Über die Programmierschnittstelle ABI kostet es rund 20% mehr als der Vorgänger GPT 5.4.
Die größte Schwachstelle sind allerdings Halluzinationen, also frei erfundene Antworten.
Im Faktenwissen-Benchmark erreicht GPT 5.5 zwar die höchste Genauigkeit aller Modelle mit gerade mal 57%, die Halluzinationsrate liegt jedoch bei 86%.
Das Modell antwortet also vielfach auch dann, wenn es die richtige Antwort nicht kennt.
Anthropics Cloud Opus 4.7 kommt hier auf 36%, Gemini 1.5 Pro Preview auf 50%.
Wie sich OpenAIs neues Modell im Alltag bewährt, werden wir und die Kollegen von The Decoder über die nächsten Wochen testen.
Gleichzeitig hat OpenAI ein neues Bug-Bounty-Programm gestartet, das sich auf biologische Sicherheit konzentriert.
Konkret geht es darum zu verhindern, dass die KI gefährliche Informationen preisgibt.
Mit Biosicherheit ist in diesem Zusammenhang gemeint, dass das Modell keine Anleitungen zur Herstellung oder Verbreitung von biologischen Gefahren, wie etwa Kampfstoffen oder Krankheitserregern, geben darf.
Bei dem Programm sollen nun Forscherinnen und Forscher versuchen, die Sicherheitsmechanismen von ChatGPT 5.5 zu umgehen.
Ziel ist es, das Modell dazu zu bringen, fünf spezifische, gefährliche Fragen aus diesem Bereich zu beantworten.
Für den ersten erfolgreichen universellen Jailbreak ist ein Preisgeld von 25.000 US-Dollar ausgesetzt.
Vibe Coding versprach, jede und jeden zum Programmierer zu machen.
Doch ein Preistest bei Anthropic zeigt, wie fragil dieses Geschäftsmodell für Nutzerinnen und Nutzer ist.
Es folgt ein Kommentar von Malte Kirchner aus dem heise online Newsroom.
Wipecoding, das war eine schöne Idee.
Einfach einen Prompt schreiben und die KI baut einem eine App.
Kein Studium, kein Programmierkurs, keine jahrelange Erfahrung nötig.
Für 20 Euro im Monat zum Entwickler werden.
Das klang fast zu schön, um wahr zu sein.
Und jetzt zeigt sich, es war vielleicht auch ein bisschen zu schön.
Diese Woche hat Anthropic still und leise Claude Code für Neukunden aus dem günstigen Pro-Tarif entfernt.
Die Chefetage hat das zwar schnell als Test abgetan, von dem nur sehr wenige Nutzer betroffen waren.
Inzwischen ist diese auch beendet und Claude Code ist dort zurück, aber der Schaden ist angerichtet.
Denn der Test zeigt, dass das Unternehmen diese Option ernsthaft erwogen hat.
Und das sagt viel darüber aus, auf welchem wackeligen Fundament das Versprechen des Wipe-Codings eigentlich steht.
Dabei ist die Logik dahinter völlig nachvollziehbar.
Die KI-Unternehmen schreiben rote Zahlen.
Die Kosten explodieren.
Je mehr Menschen diese Werkzeuge entdecken, desto teurer wird es.
Wer Geld verdienen will, braucht zahlende Unternehmenskunden.
Und die zahlen eben 100 Euro im Monat, nicht 20.
Wenn zu wenige Nutzer freiwillig upgraden, dann macht man eben das Einstiegsangebot unattraktiv.
Das ist Marktlogik.
Die große Frage ist jetzt, ziehen OpenAI und Google mit?
Beide haben mit KI auch mehr Ausgaben als Einnahmen.
Und wer zuerst das Vibe-Coding verteuert, der verliert möglicherweise genau die Nutzer, die er eigentlich halten wollte.
Viele Privatnutzer werden dann einfach aufhören und Unternehmen rechnen sehr genau nach, ob sich das wirklich lohnt.
Lokale KI-Modelle könnten eines Tages eine echte Alternative sein.
Sie werden besser, sie kosten nichts pro Anfrage.
Aber heute sind sie noch nicht da, wo die großen Cloud-Modelle sind.
Was bleibt also?
Das Versprechen, das KI uns alle zu Entwicklern macht, es hängt am guten Willen einiger Unternehmen.
Und der ist, wie wir gesehen haben, nicht bedingungslos.
Danke, Malte.
Meta möchte Eltern mehr Einblick in die KI-Chats ihrer Kinder geben und führt dafür einen neuen Bereich in Teen-Konten mit aktiver Elternaufsicht ein.
Das Unternehmen erlaubt reguläre Konten sowieso erst ab 13 Jahren.
Aber Eltern sollen nun künftig einsehen können, über welche Themen die Jugendlichen in den vergangenen sieben Tagen mit Meta-AI gesprochen haben.
Einen direkten Einblick in die Chatverläufe gibt es dabei nicht.
Die neue Funktion soll nur allgemeine Einblicke zu Schule, Unterhaltung und Gesundheit geben.
Bei Themen wie Suizid und Selbstverletzung will Meta künftig Warnmeldungen an Eltern senden, wenn ihre Kinder entsprechende Gespräche mit Meta-AI führen wollen, selbst wenn die KI solche Fragen nicht beantwortet.
Mit den Schutzmaßnahmen reagiert Meta auf die wachsende Sorge um die Gefahren, die KI-Chatbots für Minderjährige darstellen.
Die KI-Einblicke sind zunächst in den USA, Großbritannien, Australien, Kanada und Brasilien verfügbar.
Weitere Regionen folgen im Laufe des Jahres.
Das chinesische Start-up DeepSeq hat eine neue KI-Generation veröffentlicht.
V4 ist ein echter Generationswechsel mit komplett neuer Architektur, achtfach längerem Kontextfenster.
Und einem, laut den von DeepSeq vorgelegten Unterlagen, spürbar besserem Coding- und Mathe-Niveau.
Damit setzt sich DeepSeq erneut an die Open-Source-Spitze.
Doch Experten verorten das Leistungsvermögen zeitlich etwa drei bis sechs Monate hinter den absoluten Top-Modellen am Markt und nicht auf Augenhöhe.
Schwächen gibt es offenbar beim Allgemeinwissen.
Hier sollen andere Spitzmodelle deutlich besser sein.
Dafür bleibt immerhin der große Preisvorteil erhalten.
Das Pro-Modell ist zwar deutlich teurer als noch Version 3.2, es liegt aber immer noch weit unter den Preisen von OpenAI und Anthropic.
Kurz nach der Veröffentlichung von V4 hat das US-Außenministerium ein Telegramm an die eigenen Botschaften und Konsulate in aller Welt verschickt.
Es fordert die Diplomaten auf, in ihren jeweiligen Ländern vor weit verbreiteten Versuchen chinesischer KI-Firmen zu warnen, geistiges Eigentum US-amerikanischer KI-Unternehmen zu stehlen.
Dabei werden DeepSeek, Moonshot und Minimax namentlich genannt.
Mit der Warnung übernimmt die US-Regierung jetzt offenbar Kritik, die KI-Firmen aus den USA schon länger äußern.
Zentral ist dabei die sogenannte Destillation.
So wird eine Technik genannt, bei der ein weniger leistungsfähiges Modell anhand der Ergebnisse eines leistungsstärkeren Modells trainiert wird.
Der Vorwurf ist, dass Konkurrenten damit in einem Bruchteil der Zeit und für viel weniger Geld KI-Produkte entwickeln, die dann für geringere Preise oder sogar kostenfrei in Umlauf gebracht werden.
Gleichzeitig würden in den Modellen Sicherheitsvorkehrungen weggelassen.
China wertet diese Anschuldigungen als gezielte Angriffe auf Chinas Entwicklung und Fortschritte in der KI-Branche.
Der Netzteil- und Powerbank-Spezialist Anka geht unter die Anbieter von KI-Chips.
Anders als viele Start-ups bringt Anka allerdings nicht den x-ten KI-Beschleuniger für Server, sondern einen auf winzige Endgeräte spezialisierten Nischen-Chip namens VAS.
erklärt Marc Mantel von Heise Online.
Anka legt einen winzigen KI-Beschleuniger auf, der in In-Ear-Headsets passt.
Anders als andere Chips hat DUS keine starken Rechenkerne.
Stattdessen werden die notwendigen Matrizen direkt in Speicherzellen berechnet.
Das Prinzip heißt Compute in Memory und nutzt Widerstände in den NOR-Gattern des NOR-Flash-Speichers, um die Matrizen abzubilden.
Diese Funktionsweise hat zwei Vorteile.
Der Chip ist weniger Quadratmillimeter klein und braucht nur einige Millivatt Strom.
Die Rechenleistung ist zwar gering, soll aber für Spezialanwendungen reichen.
Rund 5 Milliarden Berechnungen pro Sekunde soll SUS schaffen.
Zum Vergleich, die KI-Inheiten in modernen Mobilprozessoren wie Intel Core Ultra 300 sind um den Faktor 10.000 schneller.
Laut Anker reicht SUS für KI-Modelle mit mehreren Millionen Parametern.
Der Chip soll etwa die Umgebungsgeräusche bei Telefonaten unterdrücken.
Anker lässt den Chip in Dresden produzieren.
Ein heißer Kandidat dafür ist Global Frontiers.
der wiederum mit Microchip aus den USA einen passenden 28-Nanometer-Prozess aufgelegt hat.
Microchip hat zufällig auch Compute in Memory-Technik entworfen, die genau dafür passen würde.
Anka selbst kommt aus China.
Vielen Dank, Marc.
Der Schulbuchverlag Kohl aus Kerpen steht in der Kritik, weil er KI-generierte Inhalte als menschliche Werke ausgegeben haben soll.
In Arbeitsheften für den inklusiven Unterricht fand der Spiegel bei seiner Recherche Illustrationen mit typischen Fehlern, wie sie von Bild-KI erzeugt werden, wie deformierte Tiere, körperlose Köpfe oder zu viele Finger an der Hand.
Zudem stellte sich heraus, dass die angebliche Autorin nur ein Pseudonym war.
Gegenüber heise online erklärte der Verlagsleiter, dass die Kritik sehr ernst genommen werde.
Der Kohl Verlag hat die betroffenen Titel vorerst aus dem Programm genommen und wird sein gesamtes Portfolio auf ähnliche Fehler prüfen.
Man entschuldige sich für die Unannehmlichkeiten und werde die internen Abläufe zur Qualitätssicherung anpassen.
Zukünftig soll der Einsatz von KI-generierten Materialien einer kritischeren Prüfung unterzogen werden.
Eine Welle von Eilverfahren vor allem zum Bürgergeld und zur Arbeitslosenversicherung belastet die nordrhein-westfälischen Sozialgerichte.
Die Klagen seien 2025 sprunghaft um mehr als 55 Prozent gestiegen, sagte der Präsident des Landessozialgerichts Jens Blüggel.
Im laufenden Jahre geht dies ungebremst weiter.
Die Klagewelle spiegelt teils die aktuelle konjunktuelle Entwicklung wieder.
Eine Ursache sei sicher aber auch, dass Kläger ohne anwaltliche Vertretung mit KI-Hilfe erstellte Schriftsätze einreichten.
Diese seien oft sehr lang und enthielten eine Vielzahl oft nicht zielführender Anträge oder Verweise auf Rechtsprechung, die es teilweise gar nicht gäbe, so das Gericht.
Es handelte sich dabei um einen bundesweiten Trend.
Um die Rechtslage bei überlangen Schriftsätzen schneller zu bearbeiten, testet allerdings auch die NRW-Sozialgerichtsbarkeit selbst KI-Lösungen.
Dafür bestünden aber äußerst strikte Datenschutzauflagen, betonte Blöckel.
Die Vereinigten Arabischen Emirate wollen innerhalb von zwei Jahren die Hälfte aller Regierungsbereiche mit autonomer KI betreiben.
Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum gab das Vorgaben auf der Plattform X bekannt.
Gemeint ist damit agentische KI, also KI-Systeme, die eigenständig analysieren, entscheiden und handeln.
KI solle ein Exekutivpartner werden, der Dienstleistungen verbessert, Entscheidungen beschleunigt und die Effizienz steigert.
Alle Bundesangestellten sollen im Umgang mit KI geschult werden.
Damit wären die Emirate nach eigenen Angaben die erste Regierung weltweit, die in diesem Umfang auf autonome KI-Systeme setzt.
Das Ziel sei eine Regierung, die schneller, reaktionsfähiger und wirkungsvoller arbeite, so Sheikh Mohammed.
BMW arbeitet zusammen mit der Universität Zagreb daran, wie mittels künstlicher Intelligenz die Batteriezellenproduktion optimiert werden kann.
Oliver Bünter aus dem heise online Newsroom erklärt, wie.
BMW will Batteriezellen schneller und kostengünstiger entwickeln und setzt aber auf KI-Modelle, die Daten aus Versuchen mit den Batteriezellen sowie Echtzeitdaten aus der laufenden Batteriezellproduktion analysiert und in den Muster erkennt.
Damit beabsichtigt BMW, Vorhersagen treffen zu können, wie die Produktion hinsichtlich Leistung, Qualität und Kosten verbessert werden kann.
Durch die Datenanalyse der KI können so etwa Prozessparameter und Leistungsdaten einer Batteriezelle vorhergesagt werden.
So müssen da nicht mehr so viele Testreihen durchgeführt werden.
Der Zeitaufwand soll um 50% sinken bei gleicher oder sogar besserer Qualität.
Eine weitere Zeit- und Kostenersparnis ergibt sich aus dem möglichen Wegfall der Batteriezellen-Quarantäne.
Nach der Produktion und einer ersten Ladung werden die Batteriezellen zunächst für einen bestimmten Zeitraum bei definierten thermischen Bedingungen gelagert und danach geprüft, bevor sie in ein Gehäuse eingebaut werden.
Die dafür nötigen Lagerkapazitäten sind hoch und teuer.
Eine KI kann die Batteriezellen nun direkt nach der Produktion vollständig analysieren, sodass die Quarantäne entfallen und Lagerplatz eingespart werden kann.
Dankeschön Oliver.
Sonys KI-Labor hat den Roboter Ace vorgestellt.
der professionelle Tischtennisspieler schlagen kann.
Sein Erfolg basiert auf dem Zusammenspiel mehrerer KI-Funktionen.
Für die Wahrnehmung nutzt Ace neun Kameras und drei eigens entwickelte, ereignisbasierte Sensoren.
Diese messen die Position und Rotation des Balls hunderte Male pro Sekunde.
Das Bewegungsmodell des Roboters basiert auf Reinforcement Learning.
Ein achtachsiger Roboterarm führt die berechneten Bewegungen aus.
Die KI wurde vollständig in einer Simulation trainiert, wobei auch Erkenntnisse aus der Rennspiel-KI GT Sophie einflossen, die ihrerseits menschliche Spitzengamer in Gran Turismo schlagen konnte.
Im direkten Duell mit menschlichen Spielern wurde Ace dann weiter verfeinert, um beispielsweise die physikalische Modellierung zu korrigieren.
Im März hat der Roboter dann gegen drei Profispielerinnen und Spieler an und schlug alle drei mindestens einmal.
Das war das KI-Update von Heise Online vom 27.
April 2026.
Eine neue Folge gibt es immer montags, mittwochs und freitags um 15 Uhr.
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