# AI Infrastructure Shifts, Vendor Lock-In, and Market Risks

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-07-01

## Transcript

Das KI-Update, ein heise Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
Ich bin Marco Pauli und dies sind heute unter anderem unsere Themen Chinas KI-Aufholjagd, die Clickworker hinter der KI, Anthropic nach Europa und Apple Updates.
Wir starten mit Chinas Aufholjagd in Sachen KI.
Der Konzern Maituan hat sein neues Modell Longcat 2.0 vollständig auf chinesischer Hardware trainiert.
Es umfasst 1,6 Billionen Parameter.
Die sonst allseits eingesetzten Nvidia-Chips sollen dabei keine Rolle gespielt haben.
Mehr dazu von Max Schreiner von The Decoder.
Das Unternehmen erklärte, man sei nun in der Lage, große Modelle auf heimischen Rechenclustern zu trainieren.
Das Training lief auf einem Verbund aus über 50.000 inländischen KI-Chips.
Das Team hinter Longcat ist noch jung.
Es existiert erst seit 2023.
Das erste Modell erschien Ende des Jahres.
In manchen Tests liegt Longcat 2.0 vor westlichen Spitzenmodellen.
Bei zwei Programmierbenchmarks schlägt es Googles Gemini 3.1 Pro und auch OpenAI's GPT 5.5 gegen Anthropics Cloud-Modelle unterliegt es jedoch.
Auch in anderen Bereichen fällt das Modell zurück, bei Tests zu Logik und Fachwissen zum Beispiel.
Da liegt es zum Teil deutlich hinter Gemini und GPT 5.5.
Das Signal an Washington bleibt dennoch ziemlich deutlich.
Die USA verhängen seit 2022 starke Exportkontrollen für moderne KI-Chips.
China zeigt hier nun offenbar erstmals ein konkurrenzfähiges Billionen-Parametermodell auf eigener Hardware.
Einige Fragen bleiben allerdings offen, insbesondere welche Chips genau für das Training verwendet wurden.
Das hat das Unternehmen bisher nicht verraten.
Zudem ist das Modell bislang nicht öffentlich verfügbar, soll aber auf Hacking-Face erscheinen.
Solange das noch nicht passiert ist, ist eine unabhängige Überprüfung der Ergebnisse damit vorerst noch nicht möglich.
Danke Max.
Und der chinesische KI-Anbieter ZAI hat mit GLM 5.2 ein Open-Weight-Modell veröffentlicht, das sich bei der Erkennung von Sicherheitslücken offenbar mit Anthropics Opus 4.8 messen kann.
Mehr dazu von Caroline Riedmüller.
Da es sich um ein Open-Wade-Modell handelt, kann jeder GLMM 5.2 herunterladen, lokal betreiben und modifizieren.
Diese offene Verfügbarkeit ist ein zweischneidiges Schwert.
Sicherheitsfirmen, CERTS und interne Red Teams können das Modell in abgeschotteten Umgebungen für Code-Reviews und Pantration-Tests nutzen, ohne sensible Daten an US-Clouds zu übermitteln.
Für DSGVO-konforme Umgebungen in Europa ist das ein Vorteil.
Gleichzeitig können auch Angreifer GLMM 5.2 ohne jede Aufsicht betreiben.
Diese Eigenschaft macht das Modell attraktiv für Akteure, die Illegalen nach Schwachstellen in kritischen Systemen suchen wollen.
Die Entwicklung trifft die Cybersicherheitswelt in einem heiklen Moment.
Anthropics Spitzmodell Mythos, das ebenfalls in Hacking-Fähigkeiten bradieren soll, ist aktuell nur für ausgesuchte Stakeholder verfügbar.
Anthropics Fable war kurzzeitig komplett gesperrt, weil die Trump-Regierung den Zugriff durch ausländische Nutzer untersagte.
Auch OpenAI bekommt von der US-Regierung Auflagen aus Sicherheitsgründen.
Chinas GLM 5.2 hingegen ist offen verfügbar und könnte, wenn seine Fähigkeiten tatsächlich sind wie beschrieben, den aktuellen Kampf um cybersichere Systeme noch verschärfen.
Danke, Carolin.
Was viele gar nicht wissen ist, dass es sehr viele schlecht bezahlte Arbeitsplätze im Hintergrund gibt, die erst dafür sorgen, dass KI überhaupt funktioniert.
Viele DatenarbeiterInnen, auch ClickworkerInnen genannt, versehen beispielsweise Millionen von Bildern, Texten und Videos mit Metadaten und filtern auch gefährliche Inhalte.
Ein Großteil von ihnen arbeitet im globalen Süden, da die Löhne dort niedrig sind.
Sie tun dies allerdings oft unter schlechten Bedingungen.
Im heute erschienenen CT-Podcast They Talk Tech sprechen Svea Eckert und Eva Wolfangel mit Julia Kläuber vom Superlab über dieses Thema.
Das Superlab ist eine gemeinnützige Organisation, die sich für eine gemeinwohlorientierte Digitalisierung einsetzt.
Es folgt ein kurzer Ausschnitt aus dem Podcast.
Host Eva Wolfangel legt los.
Mein breiter in das Bewusstsein der Öffentlichkeit gekommen ist es ja, Würde ich sagen, fast erst 2023, als diese Time-Recherche, diese Firma in Kenia besucht hat, wo Menschen für einen Hungerlohn dran gearbeitet haben, den KI-Modellen, den Hass auszutreiben und die Gewalt auszutreiben.
Ich habe damals auch darüber geschrieben.
Und bis dahin, würde ich behaupten, haben viele Menschen tatsächlich gedacht, das, was die KI da macht, das kommt einfach allein aus der Maschine.
Und diese Menschen, die da wirklich die Drecksarbeit machen, die haben auch berichtet.
wie sie traumatisiert sind, weil sie halt den ganzen Tag damit verbringen, in der Maschine, in einem Computer zu sagen, das ist eine schlimme Gewaltdarstellung oder das ist noch okay.
Also die haben den ganzen Tag wirklich schlimmste traumatisierende Szenen gesehen und das ist den allermeisten Menschen überhaupt nicht bewusst gewesen.
Und ehrlich gesagt, bis heute interessanterweise.
Wenn ich davon erzähle, ich habe oft in meinen Vorträgen ein, zwei Slides dazu, weil ich finde, das darf man einfach überhaupt nicht aus dem Auge verlieren.
Sind Menschen überrascht?
Geht es euch auch so, dass du immer wieder denkst, wow, das ist jetzt so ein altes Thema und trotzdem noch nicht bekannt?
Absolut.
Also vor allem die Dimension, dass man mal irgendwie mitbekommen hat, okay, da ist auch ein Teil menschlicher Arbeit jenseits der gut bezahlten sechsstelligen Jobs im Silicon Valley.
Aber wenn man dann mal mit so Zahlen um die Ecke biegt, das ist auch schwierig, weil natürlich vieles versucht wird, über Subunternehmen sehr schwer nachvollziehbar zu halten.
Aber wenn man dann mal erwähnt, okay, die Weltbank schätzt das so zwischen...
150 und 430 Millionen Menschen daran arbeiten, dann fällt vielen erstmal die Kinder darunter und es ist so groß schweigend, so wirklich diese Dimension des Ganzen.
Wir sprechen von Datenarbeiterinnen, also so ein Begriff der Content-Moderatoren, Data-Labelers und vieles mehr fast, der sehr...
der absichtlich sehr breit ist, weil man häufig versucht, die unterschiedlichen Bereiche zu segmentieren.
Und dann verhindert das vielleicht auch, dass die Leute sich unter einem Dach irgendwie zusammenschließen und für ihre Arbeitsrechte eintreten.
Und wenn es jetzt darum geht, was machen die Menschen eigentlich den ganzen Tag, wenn sie für Services wie Chat, GPT, Cloud und so weiter, also große Sprachmodelle arbeiten, aber auch andere Tools, dann gibt es da so ganz viele...
Also es fängt erstmal damit an, dass Daten generiert werden müssen, dass Daten gescrekt werden müssen.
Bei der Datengenerierung gibt es etwas ganz perfides, was gang und gäbe ist.
Zumindest weiß ich das aus Kenia, dass Leute angeschrieben werden, schick uns 100 Bilder von Kindern, denen gerade die Windel gewechselt wird.
Oder schick uns Bilder von Menschen, die einen Hut tragen oder den Regenschirm öffnen.
Videos teilweise auch, wo die Datenarbeiterinnen dazu angehalten werden.
Aufnahmen ihrer Familien aus ihrem engsten Umfeld zu teilen, damit die eben in die Trainingsdaten einfließen können.
Das ganze Gespräch mit Julia Kläuber könnt ihr in der heute erschienenen neuen Episode des CT-Podcasts They Talk Tech hören.
Und noch mehr zum Thema Menschen- und KI-Arbeit.
Amazon bietet großen Kunden seiner Cloud-Sparte AWS an, eigene Mitarbeiter direkt vor Ort einzusetzen.
Diese sollen dann dort KI-Agenten zusammenstellen und installieren, die auf AWS-Diensten laufen.
Amazon nennt diese Fachkräfte Forward Deployed Engineers, kurz FDE.
Ziel ist es natürlich, das Geschäft mit Hilfe von KI-Diensten anzukurbeln, aber auch Kunden langfristig an AWS zu binden.
Denn sind die KI-Agenten erstmal tief in der IT einer Organisation verankert, wird ein Wechsel zu einem anderen Anbieter aufwendig und teuer.
Eingesetzt werden sollen die Fachkräfte vor allem in Bereichen wie Behörden, Geldinstituten und im Finanzwesen.
Am Anfang steht meist der Aufbau sogenannter Knowledge Graphs, die vorhandene Informationen für die KI-Agenten aufbereiten.
Damit soll auch Personal leichter ersetzbar werden.
Amazon investiert jedenfalls rund eine Milliarde US-Dollar in die neue Abteilung, die weltweit tätig sein wird, auch im deutschsprachigen Raum.
Google hat Meta den Zugang zu seinen Gemini-KI-Modellen beschnitten, da die Nachfrage offenbar die verfügbaren Rechenkapazitäten übersteigt.
Bereits im März soll Google den Social-Media-Konzern informiert haben, dass die gewünschte Kapazität nicht vollständig bereitsteht.
Mehrere KI-Projekte bei Meta sollen dadurch ins Stocken geraten sein.
Meta ist nicht der einzige betroffene Kunde, trifft die Drosselung wegen der großen Menge an Anfragen aber besonders hart.
Der Konzern kauft Zugang zu Gemini, obwohl Meta ja mit Lama über eigene, quelloffene KI-Modelle verfügt.
Offenbar funktioniert Googles KI bei bestimmten Aufgaben aber besser.
Meta nutzt sie, um Betrugsmaschen aufzuspüren, schädliche Inhalte zu löschen und Chatbots für Kundenservice und Werbung zu betreiben.
Auch Anthropics Cloud kommt zum Einsatz.
Die Belegschaft wurde jetzt jedenfalls dazu aufgerufen, sparsamer mit KI-Tokens umzugehen.
Parallel arbeitet Meta aber an einer eigenen Alternative.
Das Modell MuseSpark soll mit Gemini mithalten können und dann auch bald in den neuen KI-Brillen laufen.
Google wiederum mietet inzwischen Rechenkapazität bei Elon Musks SpaceX.
Die US-Tech-Riesen hängen also alle voneinander ab.
Und auch das treibt in Europa den Gedanken voran, souveräner und eigenständiger zu werden.
Warum nicht einfach einen existierenden KI-Riesen nach Europa holen?
Die österreichische Regierung hat die EU aufgefordert, die KI-Firma Anthropic mit verschiedenen Maßnahmen vielleicht nach Europa zu locken.
Eine ungewöhnliche Idee, die mit den anhaltenden Konflikten zwischen Anthropic und der US-Regierung zu tun hat.
Martin Holland berichtet.
Damit soll vor allem das Problem gelöst werden, dass die...
größten und wichtigsten KI-Firmen alle nicht in Europa ihren Sitz haben.
Und gleichzeitig hat es den Anschein, dass die Idee dahinter ist, dass man davon profitieren soll, dass Antopix sich ja seit Wochen in einem Konflikt mit der US-Regierung befindet, auch wenn es darum in den vergangenen Wochen deutlich ruhiger geworden ist.
In dem Brief, über den Bloomberg berichtet hat, steht demnach, dass die Europäische Union mit verschiedenen Werten werben soll.
Also dass hier Rechtssicherheit gelte, dass es einen großen Markt gibt, zu dem man Zugang hat und auch Kapital.
Und dass man damit versuchen sollte, Anthropik nach Europa zu locken.
Also dass sie quasi einen Hauptsitz hierher verlegen.
Wie realistisch das ist, das ist zumindest zweifelhaft.
Es hat natürlich Gründe, dass die großen KI-Firmen wie OpenAI und Anthropic in den USA sitzen.
Da gibt es unter anderem tatsächlich sehr viel mehr Kapital.
Der Markt ist auch ziemlich groß.
Und ob der Streit mit der US-Regierung...
dafür ausreichen könnte, für so einen drastischen Schritt ist zumindest anzuzweifeln.
Anthropic selbst scheint ja auch nicht oder keinen Zweifel zu haben, dass es in den USA weiterhin gute Geschäfte betrieben werden können.
So wird ja gerade der Börsengang vorbereitet, dort an der US-Börse.
Und vor allem im Bereich von Finanzen kann Europa mit den USA aktuell nicht mithalten.
Kommt jetzt auch in diesem Brief, über den da berichtet wurde, gibt es da wohl keine Vorschläge, das zu ändern.
Deswegen sieht das so aus, dass das eher so ein Versuch ist, da nochmal die Aufmerksamkeit drauf zu lenken, wie sehr man da hinten dran ist.
Aber dass das wirklich geschehen wird, dazu müsste sich noch eine ganze Menge ändern.
Danke, Martin.
Die Abhängigkeit Europas von den USA und deren Politik in Sachen KI wurde deutlich, als Anthropic-Modelle einfach mal für alle gesperrt wurden.
Jetzt hat die US-Regierung die Exportbeschränkungen für die Modelle Mythos und Fable aufgehoben.
Parallel dazu hat Anthropic mit Claude Sonnet 5 eine verbesserte Version seines KI-Modells veröffentlicht.
Es soll in Teildisziplinen zum High-End-Modell Opus 4.8 aufschließen oder es sogar übertreffen.
Anders als das als noch leistungsfähiger angepriesene Mythos richtet sich Sonnet eher an ein breites Anwendungsspektrum im Alltag.
Verbessert wurde vor allem die agentische Funktionsweise.
Das Modell soll Pläne machen können, Werkzeuge wie Browser und Konsole nutzen und autonom arbeiten.
Dafür waren zuvor größere und teurere Modelle nötig.
Bei den agentischen Aufgaben überholt Sonnet 5 laut den von Anthropic vorgelegten Testergebnissen fast durchgehend das Spitzenmodell Opus 4.8.
Das Modell soll böswillige Anfragen auch besser ablehnen können und auch seltener halluzinieren.
Zusätzlich hat Anthropic Load Science veröffentlicht, mit dem KI-Werkzeuge für die Forschung gebündelt sind.
Im Hintergrund spielt weiterhin die Frage, ob der KI-Boom nicht doch eine riesige Blase ist, die irgendwann platzen muss.
Die BIZ, die Bank für internationalen Zahlungsausgleich, warnt jetzt, jedenfalls in ihrem Jahresbericht, vor finanziellen Risiken durch den aktuellen KI-Investitionsboom.
Es werden Parallelen zu historischen Boomphasen wie etwa der britischen Eisenbahnmanie, dem Elektrifizierungsrausch der späten 1920er Jahre und dem Dotcom-Boom Ende der 90er Jahre gezogen.
In allen Fällen zog ein technologischer Durchbruch mehr Kapital an, als sich wirtschaftlich rechtfertigen ließ.
Danach folgten Investitionsrückgänge und Rezessionen.
Die heute fünf größten Hyperscaler, also die Betreiber der riesigen Cloud- und Rechenzentrumsinfrastrukturen, investieren derzeit über eine Billion US-Dollar in KI.
Doch sind das weiterhin Projekte mit ungewisser Rendite.
Es müssen langfristige Zahlungs- und Abnahmezusagen eingegangen werden, die die Gewinne übersteigen.
Die Folge ist eine starke Verschuldung.
Zudem bremsen Engpässe bei Strom, Halbleitern und Netzwerkausrüstung den Ausbau, der ohnehin auf wackeligen Beinen steht, denn der hohe Energie- und Wasserbedarf neuer Rechenzentren belastet lokale Stromnetze und verknappt das Trinkwasser für die Menschen.
Ein Platzen der Blase jedenfalls könnte laut BIZ zu einem Einbruch an den Aktienmärkten führen, von denen natürlich auch Bereiche jenseits der Tech-Branche betroffen wären.
Der noch anhaltende KI-Boom zeigt jedenfalls konkrete Auswirkungen im Alltag.
In San Francisco etwa treibt er die Lebenshaltungskosten so stark nach oben, dass selbst Tech-Beschäftigte mit hohen Gehältern sie kaum noch bezahlen können.
Das berichtet die New York Times.
Ein Paar suchte drei Monate lang vergeblich nach einer Wohnung unter 5000 Dollar Monatsmiete.
Sie arbeitet als Recruiterin, er als Software-Ingenieur, beide mit knapp 180.000 Dollar Jahresgehalt.
Am Ende zog der Ingenieur an den Lake Tahoe.
Seine Partnerin lebt weiterhin in einer Wohngemeinschaft für knapp 1.600 Dollar Miete.
Die Durchschnittsmiete in San Francisco liegt aktuell bei etwa 3.800 Dollar.
Der mittlere Preis für ein Eigenheim bei 1,7 Millionen Dollar.
Ein Grund liegt offenbar auch in den möglichen Börsengängen von OpenAI und Anthropic.
Beide Firmen sind jeweils knapp eine Billion Dollar wert.
Bei einem Börsengang könnten Beschäftigte ihre Firmenanteile zu Geld machen, was schlagartig viele Millionäre schafft, die dann Immobilien kaufen und so die Preise noch weiter nach oben treiben.
OpenAI soll im vergangenen Herbst schon 75 Multimillionäre geschaffen haben.
Echte europäische KI-Alternativen schaffen.
Daran arbeitet zum Beispiel der Schweizer Softwareanbieter Proton, bekannt vor allem für seinen verschlüsselten E-Mail-Dienst.
Proton hat jetzt eine neue Version seines KI-Chatbots Lumo veröffentlicht.
Version 2.0 kann nun erstmals auch Bilder erkennen und selbst erzeugen.
So will das datenschutzorientierte Unternehmen besser mit US-Angeboten mithalten kann.
Neben Bildanalyse und Bildgenerierung ruft LUMO auch aktuelle Informationen aus dem Web ab.
So kann etwa das reale Wetter in ein Bild einer Stadt einfließen.
Nutzer können außerdem Bereiche in Bildern markieren und gezielt bearbeiten lassen.
Neu sind zudem Custom-LUMOs für spezialisierte Aufgaben wie Datenanalyse oder Textzusammenfassung.
Proton entwickelt keine eigenen Sprachmodelle, sondern nutzt offene Modelle wie GLM 5.2 und QN 3.5.
In einer Demo unterlief LUMO ein Fehler, was zeigt, dass auch diesem Chatbot Halluzinationen unterlaufen.
Die Chats sind jedenfalls verschlüsselt und nur auf dem genutzten Gerät lesbar.
Die Server stehen in der EU, aber nicht in der Schweiz, da Proton sich wegen einer geplanten Schweizer Überwachungsverordnung, die unter anderem Entschlüsselungspflichten für Anbieter vorsieht, zunehmend aus dem Land zurückzieht.
Und weitere Produktnews.
Google hat zwei neue generative KI-Modelle veröffentlicht.
Nano Banana 2 Lite ist auf Geschwindigkeit und hohen Durchsatz ausgelegt und erzeugt Bilder in vier Sekunden.
Trotz des Tempos soll das Modell zuverlässig auf Vorgaben reagieren und lesbaren Text in Bildern erzeugen.
Google integriert es auch in eigene Produkte wie die Google-Suche und Google-Fotos.
Damit umfasst die Nano-Banana-Familie nun drei Modelle, vom schnellen Light bis zum professionellen Pro.
Das zweite Modell heißt Gemini Omni Flash.
Es erlaubt Entwicklern, Videos per natürlicher Sprache über die Programmierschnittstelle zu erstellen und zu bearbeiten.
Derzeit generiert das Modell allerdings nur Clips mit 10 Sekunden Länge.
Einige Funktionen fehlen auch noch.
Einen Mehrwert sieht Google in der Kombination beider Modelle.
Entwickler erzeugen ein Bild beispielsweise und lassen es anschließend in einem Video animieren.
Beide Modelle versehen ihre Ergebnisse mit dem Wasserzeichen Synth-ID.
So lassen sich die Inhalte eindeutig als KI generiert erkennen.
Apple hat drei Updates für ältere macOS-Versionen sowie ein neues Safari veröffentlicht.
Diese Veröffentlichungen hängen auch damit zusammen, dass Apple eine Zunahme schnellerer Angriffe befürchtet.
Ben Schwan berichtet.
Apple beginnt, seine Sicherheitsstrategie an neue KI-Bedrohungen anzupassen.
Der iPhone-Hersteller hat dazu diverse Patches vorgezogen, die nun schon in dieser Woche in Form von iOS 26.5.2, iPadOS 26.5.2 und macOS 26.5.2 veröffentlicht wurden.
Außerdem gab es eine Aktualisierung für den Browser Safari, die diverse Lücken schließt.
Laut Apple muss sich die Zeit zwischen der Ankündigung von Sicherheitsaktualisierungen und der Bereitstellung verkürzen, um gegenüber neuen KI-Angriffsszenarien gewappnet zu sein.
In den Release Notes der neuen Systeme finden sich bereits Hinweise darauf, dass KI Sicherheitsforschern geholfen hat.
Unter anderem wird einem Team von Anthropic eine entdeckte Lücke zugeordnet, die vermutlich Claude Mythos verwendet haben.
Apple nimmt auch Teil am KI-Sicherheitsprojekt Glasswing, bei dem aktuelle KI-Systeme zum schnelleren Auffinden von Sicherheitslücken verwendet werden.
Laut Apple wurde keine der nun gestopften Sicherheitslöcher bereits ausgenutzt.
Da KI-Systeme unter Kriminellen sich immer stärker verbreiten, muss das in Zukunft aber nicht so bleiben.
Danke, Bill.
Das war das KI-Update von Heise Online vom 1.
Juli 2026.
Eine neue Folge gibt es montags, mittwochs und freitags ab 15 Uhr.
Werbung.
Außerdem bei Heise.
Moin, ich bin Jan aus dem Team unseres Podcasts CT-Uplink.
Jeden Samstag sprechen wir in einer neuen Folge mit Kolleginnen und Kollegen aus der Redaktion über Fachliches und Nerdiges zu CT-Artikeln, über Details und Hintergrundgeschichten, über Ansichten und Meinungen.
Hört mal rein in den CT-Uplink, überall, wo ihr Podcasts hören könnt.
Wir versprechen euch, es wird garantiert nerdig.