# AI Strategy Shifts: Meta, OpenAI, and Google

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-08-31

## Transcript

Das KI-Update – ein heiser Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
Ich bin Isabel Grünewald und dies sind heute unter anderem unsere Themen.
Google erweitert Video-KI Gemini Omni Flash.
KI-Agenten sollen mit eigenem Wiki aus Fehlern lernen.
Apple setzt in Shopping-App und Hotline verstärkt auf KI.
Und Potenzial und Probleme von NVIDIAs DLS 5 Mod für Games.
Google hat sein Video-KI-Modell Gemini OmniFlash auf Version 1.1 aktualisiert.
Der Fokus liegt auf längeren Szenen, besserer Konsistenz und 4K-Upscaling, berichtet Malte Kirchner von heiser online.
Es geht um mehr kreative Kontrolle, so zumindest das Versprechen von Google.
Zur Erinnerung, OmniFlash wurde im Mai auf der Entwicklerkonferenz Google I.O.
vorgestellt.
Auf den ersten Blick sah das Ganze nach einem Konkurrenten zu Googles Videomodell Vio aus.
Doch Marktbeobachter sahen das anders.
Omni ist demnach kein klassisches Videogrundmodell, das aus einem einzigen Prompt ein komplett neues Video erschafft.
Es ist eher eine Steuerungsebene oben drüber.
Man kann es sich vorstellen wie eine fortlaufende Unterhaltung mit einem Regisseur statt eines einmaligen Auftrags.
Jetzt hat Google mit Version 1.1 nachgelegt und zwar an mehreren Stellen gleichzeitig.
Der größte Sprung, wenn man eine bestehende Szene verlängern will, kann das Modell jetzt 10 Sekunden vorheriges Material als Kontext nutzen.
Vorher war es gerade mal eine Sekunde.
Das klingt technisch, heißt aber ganz konkret, die Videos wirken deutlich konsistenter.
Farben, Bewegungen und Stil brechen nicht mehr so leicht ab.
Und man kann Clips jetzt in 10 Sekundenschritten bis auf insgesamt 40 Sekunden verlängern.
Spannend ist auch eine zweite Neuerung.
Man kann jetzt ein Start- und Endbild vorgeben und die KI erzeugt den Übergang dazwischen automatisch.
Damit lassen sich komplexe Kameraschwenks, Zooms oder nahtlose Loops erzeugen.
Dinge, die man von Hand nur mit sehr viel Aufwand hinbekommen würde, wenn überhaupt.
Und dann ist da noch das Thema Kosten und Tempo.
Vorschauende 360p-Auflösungen laufen jetzt 60% schneller und kosten nur noch ein Drittel im Vergleich zur bisherigen Standardauflösung von 720p.
Wer mit dem Ergebnis zufrieden ist, kann es anschließend auf 1080p oder sogar 4K hochskalieren lassen.
Praktisch heißt das, schnell und günstig experimentieren und erst am Ende in hohe Qualität investieren.
Omni 1.1 Flash steht ab sofort über die Gemini API in Google AI Studio sowie die Gemini Enterprise Agent Plattform zur Verfügung.
Und wer ein Plus-, Pro- oder Ultra-Zugang bei Google AI hat, kann das Ganze auch direkt in Google Flow ausprobieren.
Ob das reicht, um an Konkurrenten wie C-Dance 2.0 oder Kling 3.0 vorbeizuziehen, die Omni bislang in der Leistungsfähigkeit voraus waren, wird sich zeigen.
Aber Google macht mit diesem Update klar, man will bei generativem Video nicht nur mitspielen, sondern das Werkzeug so bauen, dass es sich wirklich wie eine Zusammenarbeit mit der KI anfühlt, statt nur ein Zufallsgenerator.
Vielen Dank, Malte.
Sony Music und Warner Music haben gemeinsam Klage gegen Anthropic eingereicht.
Im Mittelpunkt stehen Songtexte, die Anthropics KI-Assistent Claude auf Anfrage wiedergeben kann.
Die Kläger werfen Anthropic vor, urheberrechtlich geschütztes Material ohne Genehmigung für das Training genutzt zu haben, darunter Texte aus lizenzierten Songtext-Datenbanken.
Auch soll das Unternehmen Copyright-Informationen ignoriert und Trainingsdaten über Tauschbörsen beschafft haben.
In einem früheren Prozess hatte sich Anthropic mit Autorinnen und Autoren von Büchern und den Verlagen auf einen Vergleich von 1,5 Milliarden US-Dollar geeinigt.
Daran orientieren sich nun auch die beiden Musikschwergewichte und verlangen mehrere Milliarden US-Dollar.
Darüber hinaus verlangen die Labels die Entfernung ihres Materials aus Anthropics Trainingsdaten.
Somit stehen nun alle drei großen Musiklabels gegen Anthropic.
In China ersetzen KI-generierte Videos bereits in einigen Produktionen echte Darsteller.
Möglich machen das Videomodelle wie ByDance's C-Dance, mit denen digitale Figuren schneller und günstiger auftreten als Menschen.
Im ersten Quartal 2026 erschienen in China dreimal so viele Kurzdramen wie im ganzen Jahr zuvor.
Laut einem Branchenverband waren 95 Prozent davon KI generiert.
Eine Minute KI-Video kostet inzwischen nur noch etwa ein Zehntel der früheren Produktionskosten.
Für die Menschen dahinter hat das Folgen.
In der Branche arbeiten Hunderttausende Beschäftigte, Millionen geben Livestreaming als Hauptberuf an.
Manche Darstellerinnen und Darsteller müssen laut Financial Times ihre Stimme und ihr Aussehen an KI-Tools übertragen, bevor man sie entlässt.
Anwälte melden für die vergangenen zwei bis drei Jahre deutlich mehr Arbeitsstreitigkeiten rund um KI.
Modelle, die dauerhaft dazulernen, sind ein wichtiger Baustein des aktuellen KI-Fortschritts.
Googles Forschungsabteilung lässt die Agenten ein Wiki führen, in dem sie Fehler und Erfolge festhalten.
Jonathan Kemper von The Decoder hat sich angesehen, wie das funktioniert.
Ein KI-Agent, der eine Aufgabe verpatzt, fängt beim nächsten Versuch in der Regel wieder bei Null an.
Google Research hat dagegen ein System namens Wikiskill gebaut.
Es legt für Agenten eine dauerhafte Wissensbasis an, in der Fehlermuster und erfolgreiche Strategien landen, statt nach jedem Durchlauf verworfen zu werden.
Die Wissensbasis besteht aus sogenannten Agent Skills, also wiederverwendbaren Modulen, die dem Agenten als Anleitung dienen.
An den Modellparametern ändert sich dabei nichts.
Die KI lernt also nicht wirklich dazu, sie schreibt sich nur bei jedem Versuch bessere Anleitungen für den nächsten.
Der KI-Forscher Andrei Karpathy hatte vorgeschlagen, Erfahrungen genauso in dauerhaftes und wachsendes Wissen zu übersetzen.
Der Arbeitsbereich eines Agenten hat im System drei Ebenen.
Unten liegen die vollständigen Protokolle jeder Ausführung als Rohmaterial.
Darüber folgt das eigentliche Wiki mit den geordneten Erkenntnissen, das nie zurückgesetzt wird und mit jedem Durchlauf wächst.
Ganz oben stehen die aktiven Handlungsanweisungen, die zurückgenommen werden, sobald eine Änderung die Leistung verschlechtert.
Ein Durchlauf besteht wiederum aus vier Schritten.
Der Agent löst seine Aufgabe mit den aktuellen Anleitungen.
Ein zweiter Baustein liest die Protokolle und trägt die Erkenntnisse ins Wiki.
Ein dritter schlägt Änderungen an den Anleitungen vor.
Zum Schluss prüft ein Kontrollmechanismus auf gesonderten Testdaten, ob die Änderung tatsächlich etwas bringt und verwirft sie andernfalls.
Das Wiki behält die Erkenntnis trotzdem, gescheiterte Versuche zahlen also weiter ein.
Geprüft haben die Forscher das an mathematischen Schlussfolgern, Websuche und Tabellenbearbeitung.
Mit Modellen aus den Reihen Quen, Gemma und Gemini.
Die Trefferquoten stiegen je nach Modell um 15 bis 25 Prozentpunkte.
Kleinere Modelle rücken damit an größere heran.
Und Anleitungen, die ein Modell entwickelt hat, funktionieren häufig auch bei einem anderen.
Wie viel Wikiskill bringt, hängt allerdings stark von der Aufgabe ab.
Mathematik und Tabellen profitieren am meisten, bei Aufgaben mit langen Dokumenten fällt der Zuwachs deutlich kleiner aus.
Vielen Dank, Jonathan.
Der KI-Bohm treibt auch in Deutschland den Ausbau von Rechenzentren voran.
Die Bundesregierung will die Rechenkapazität bis 2030 vervierfachen.
Das Aktionsbündnis Heiße Luft dokumentiert nun in einer interaktiven Karte, wo neue Rechenzentren geplant oder bereits im Bau sind.
Der Überblick entlarvt problematische Entwicklungen.
Denn die schiere Masse der Ankündigungen lässt Wildwuchs und Folgeschäden befürchten.
Viele Projekte seien spekulativ und werden möglicherweise nie vollständig gebaut.
Es gibt vielmehr Anzeichen für ein Wettrennen darum, die wirtschaftlich besten Standorte der Konkurrenz wegzuschnappen.
Große Rechenzentren brauchen viel Platz, möglichst dicht an Stromnetzen.
Deshalb liegen viele der aktuell geplanten Projekte in Industrie- und Gewerbegebieten kleinerer und ländlicher Gemeinden, deren oft ehrenamtliche Vertreterinnen und Vertreter sind mit den komplexen Anforderungen aber oft überfordert.
Laut Recherchen des NDR arbeitet das Digitalministerium daher an Leitfäden zur Unterstützung von Kommunen.
Nvidia setzt seine Pläne für ein neues Geschäftsmodell vorerst nicht weiter um.
Das Unternehmen wollte kleinere KI-Infrastrukturbetreiber finanziell unterstützen und im Gegenzug Umsatzbeteiligungen erhalten.
Denn wer seine Rechenzentren mit KI-Beschleunigern ausstatten will, steht schnell vor Milliardeninvestitionen.
Partner sollten also zunächst mit einem Kredit von NVIDIA NVIDIAs GPUs kaufen und dann einen Teil ihres Umsatzes an NVIDIA abgeben.
Intern stieß das auf Bedenken.
Mitarbeitende sahen darin eine zu starke Einmischung in die Geschäfte der Kunden und eine problematische Nutzung von Marktmacht.
Das Programm liegt darum vorerst auf Eis.
Aber Nvidia kann sein Geschäft auch auf anderem Weg erweitern, etwa durch die Übernahme der KI-Plattform Hugging Face oder Beteiligungen an SpaceX und Intel.
Mit einem neuen KI-basierten Shopping-Assistenten sollen Kunden schneller Produkte finden und besser beraten werden.
So der Plan von Apple.
Ben Schwan von der Mac and i mit den Einzelheiten.
Apple stellt Teile seines Kundensupports in den USA auf KI-Systeme um.
Zumindest beim ersten Kundenkontakt.
Die offizielle Support-Hotline des iPhone-Herstellers ist laut Medienberichten nun mit einer generativen KI besetzt, die versucht, möglichst viele Fragen der anrufenden Kundschaft direkt zu beantworten.
Möchte man mit einem Menschen sprechen, muss man explizit darum bitten, was potenziell eine Weile dauern kann.
Wie üblich scheint es darum zu gehen, das Kundenvolumen, das in den Callcentern anlandet, zu verringern.
Apple dürfte in den kommenden Monaten überprüfen, ob die Kundschaft damit zufrieden ist.
Der Konzern hat die generative Telefon-KI bislang nicht in Europa ausgerollt.
Ein weiteres neues Apple-KI-System betrifft die Apple-Store-App, mit der man auf dem iPhone einkaufen kann.
Diese bekommt nun als Vorschauversion erstmals einen KI-gestützten Einkaufsratgeber auf Basis eines Chatbots.
Dankeschön, Ben.
Siemens-Chef Roland Busch warnt vor zu viel Regulierung im Bereich künstliche Intelligenz.
Er kritisiert, dass gesetzliche Regelwerke wie der EU-AI-Act zu langsam entstehen, während sich KI-Modelle in derselben Zeit mehrfach weiterentwickeln.
Regulierung Hinke der Technologie stehts hinterher.
Auch vor pauschalen Zöllen gegen China warnt Busch.
Chinesische Unternehmen seien echte Wettbewerber mit starker Innovationskraft, die man anerkennen müsse.
Die Sorge, dass der KI-Boom eine Spekulationsblase ist, teilt Bush nicht, da die Investitionen überwiegend aus dem Cashflow profitabler Unternehmen stammten.
Siemens selbst profitiert stark von der Nachfrage nach KI-Rechenzentren.
Meta wollte sich offenbar neu erfinden, mit künstlicher Intelligenz statt mit Menschen.
Das berichtet die Nachrichtenagentur Reuters.
Demnach sollten tausende Stellen gestrichen und die Arbeit an KI-Systeme übergeben werden.
Doch kurz vor der Verkündung zog Konzernchef Mark Zuckerberg die Notbremse.
Was dahinter steckt, erklärt Marco Pauli von heise online.
Es war ein Plan, der den Konzern von Grund auf verändern sollte.
Laut internen Dokumenten und Insidern, auf die sich Reuters beruft, sollte Meta-KI nativ werden.
Konkret bedeutete das, dass KI einen Großteil der täglichen Arbeit im Facebook-Mutterkonzern übernehmen sollte.
Es hätte dann nur noch kleine, aus Menschen bestehende Teams geben sollen, zuständig für die Steuerung der KI-Systeme.
Manche Abteilungen wären dabei um bis zu 60 Prozent verkleinert worden.
Das Projekt lief intern unter dem Namen Project OT, wobei das OT für Organisation Transformation steht.
Zuckerberg soll die Vorbereitungen Anfang dieses Jahres persönlich angeordnet haben.
Inspiration holten sich die Verantwortlichen bei KI-Startups, die ihre gesamte Betriebsstruktur von Anfang an rund um KI aufgebaut haben.
Der Umbau.
war in zwei Phasen geplant, im Mai und im November.
Doch dann kam der Rückzug.
Nur wenige Stunden vor der geplanten Ankündigung am 20.
Mai soll Zuckerberg den Plan gestoppt haben.
Stattdessen gab Meta eine deutlich kleinere Entlassungswelle bekannt, verbunden auch mit der Versetzung weiterer Mitarbeitender auf neue KI-bezogene Stellen.
Für den Kurswechsel scheint es zwei wesentliche Gründe zu geben.
Zum einen hatte sich in der Belegschaft seit Monaten Unmut aufgebaut.
Eine neue Tracking-Software, die Mausbewegungen und Tastenanschläge aufgezeichnet hatte, schürte den Verdacht, dass KI systematisch Menschen ersetzen sollte.
Die interne Mitarbeiterzufriedenheit brach laut einer halbjährlichen Umfrage deutlich ein.
Und auch Bestrebungen zur gewerkschaftlichen Organisation nahmen zu.
Der zweite Grund ist technischer Natur.
Die KI lieferte schlicht nicht das, was man sich erhofft hatte.
Zwar stieg die Menge des automatisch generierten Codes stark an, die tatsächliche Produktivität aber kaum.
Neue oder verbesserte Funktionen, die bei den Nutzenden ankamen, nahmen nur moderat zu.
Gleichzeitig warnten Infrastruktur-Teams vor unzuverlässiger KI-Programmierung.
Besonders alarmierend, unkontrollierte KI-Agenten führten laut internen Berichten groß angelegte störende Aktionen durch, die menschliche Mitarbeitende so nicht ausgeführt hätten.
Schwerwiegende technische Vorfälle und Sicherheitsprobleme nahmen deutlich zu.
Zuckerberg räumte im Juli bei einer Mitarbeiterversammlung Fehleinschätzungen ein.
Meta startete danach eine Kommunikationsoffensive, pausierte das Tracking-Programm und hob Sozialleistungen an.
Die zweite geplante Umstrukturierungswelle im November wurde gestrichen.
Der Traum vom KI-nativen Großkonzern ist damit, zumindest vorerst, gescheitert.
Danke, Marco.
OpenAI beendet den Vertrag mit dem KI-Coding-Tool Cursor, nachdem SpaceX das Unternehmen übernommen hat.
Als Begründung nennt OpenAI fehlendes Vertrauen darin, dass Elon Musks Firmen die Nutzungsbedingungen einhalten.
Der Vertrag endet daher im November.
Hintergrund ist ein langjähriger Konflikt.
Musk soll nach der Twitter-Übernahme einen bestehenden Lizenzvertrag gebrochen und zudem Daten fremder KI-Modelle genutzt haben, um eigene KI-Modelle zu trainieren.
OpenAI betonte, dass sich die Maßnahme nun gezielt gegen Musk richtet, nicht gegen die breitere Landschaft der KI-Coding-Tools und deren Nutzerinnen und Nutzer.
Konkurrent Anthropic nutzte die Situation, um sich als verlässlicher Partner zu positionieren und kündigte an, die Kapazitäten für Cloud-Incursor auszubauen.
Allerdings hat auch Anthropic der Konkurrenz in der Vergangenheit den Abi-Zugang wegen mangelnden Vertrauens entzogen.
OpenAI verankert Werbung offiziell in seinen Datenschutzbestimmungen.
Anzeigen erscheinen künftig in der kostenlosen und der Einsteigervariante von ChatGPT.
Kostenpflichtige Abonnements bleiben zunächst werbefrei.
Zum Start setzt OpenAI auf kontextbasiertes Targeting.
Das bedeutet, Anzeigen richten sich nach dem Inhalt des aktuellen Gesprächs, nicht nach gespeicherten Nutzerprofilen oder früheren Chats.
Personalisierte Werbung soll nur mit ausdrücklicher Einwilligung möglich sein.
Und Werbetreibende erhalten ausschließlich anonymisierte Auswertungen.
OpenAI stützt sich bei dem Schritt auf das Instrument des berechtigten Interesses.
So will das KI-Unternehmen den Spagat zwischen lukrativen Einnahmen für Werbetreibende und den strengen Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung meistern.
Invidias KI-Technik DLSS soll Videospiele mithilfe eines generativen KI-Modells aufhübschen.
Die Community war von der ersten Präsentation alles andere als begeistert.
Denn Nvidia hatte bei der Vorstellung annähernd fotorealistische Figuren wie aus einem KI-Fiebertraum gezeigt.
Es folgte eine Welle der Kritik.
Doch spätestens jetzt, wo man DLSS 5 als Mod ausprobieren kann, zeigt sich auch das Potenzial der Technik, findet mein Kollege Daniel Herbig von heise online.
Also das Spannendste an DLSS 5 sind ja neben den Gesichtern, über die sich sehr viele aufgeregt haben, auch das Shading.
Also wenn man sich die geleakte Vorab-Version zum Beispiel in Kingdom Come Deliverance 2 anschaut.
Das sieht man zum Beispiel an einem ganz normalen Marktstand sehr schön, dass dann plötzlich Töpfe und Kohlköpfe die Umgebung schattieren.
Und diese feinen Kontaktschatten sorgen dann dafür, dass einfach diese Objekte nicht mehr so aussehen, als würden sie in der Umgebung schwer schweben, sondern dass sie halt geerdeter sind.
Und das nennt man Ambient Occlusion oder Umgebungsverdeckung und das gewinnt enorm an Qualität mit diesem DLS S5 Modus.
Und den Effekt hat man auch bei Spielfiguren.
Zum Beispiel, wenn die Kapuzen tragen oder so, dann werfen die auch plötzlich einen Schatten aufs Gesicht, was vorher teilweise nicht so war.
Ganz wichtig ist, dass man das dosieren kann.
Also die Mod bringt schon drei Presets mit, die sich über Regler bearbeiten lassen.
Zum Beispiel die Effektstärke an sich oder die Farbveränderung nochmal.
Und man kann sogar die Gesichter komplett ausnehmen damit.
Und so findet man einen ziemlich schnellen Kompromiss, der nicht übertrieben aussieht und die Renderqualität trotzdem.
Ja, ziemlich anhebt.
Und natürlich ist die Idee sowieso in der Zukunft, dass die Entwickler die Technik selbst einbauen.
Und dann können sie ja sowieso selbst bestimmen, wo neuronales Rendering dann wie stark greift.
Und welche Probleme gibt es?
In erster Linie ist es die Performance.
Man kann damit rechnen, dass sich die Bildrate praktisch halbiert im Vergleich zu vorher, wenn man DLSS5 anmacht.
Das heißt, wenn man auf höheren Auflösungen spielt, dann wird es auch mit einer...
teuren High-End-Grafikkarte jenseits von 2000 Euro wird es dann auch richtig knapp.
Und das hilft auch nichts, die Effektstärke runterzudrehen, die Kosten bleiben.
Die Mod hat im Moment außerdem noch Probleme mit der Bildstabilität.
Das heißt im Moment ist es eher so zum Herumexperimentieren und für Screenshots als wirklich zum richtigen Spielen.
Trotzdem muss man sagen, was man gerade in den sozialen Medien sieht, ist halt der Worst Case, weil der Algorithmus quasi unreflektiert über das komplette Bild geschleudert wird und viele Nutzer die Effektstärke noch einfach ein bisschen zu stark machen im Moment.
Und Entwickler würden das anders machen.
Das heißt, die letztlichen Ergebnisse könnten dann auch noch besser sein, als wir sie jetzt sehen.
Und dann gibt es natürlich noch die Diskussion darum, ob das jetzt irgendwie die künstlerische Vision der Entwickler verfälscht oder nicht.
Die Diskussion ist grundsätzlich schon legitim.
Man kann ein Spiel mit DLSS 5 ziemlich verunstalten, wenn man es falsch einsetzt.
Aber manchmal wird da eben so getan, als wäre jedes Gesicht, wie es in einem Spiel dann letztlich aussieht, genau das wäre eine bewusste künstlerische Entscheidung.
Aber das ist ja oft nicht der Fall.
Also sehr viel von dem, was wir dann auf dem Bildschirm sehen, ist halt ein Kompromiss wegen der Engine, wegen dem Speicherbudget, wegen sonst irgendwelchen Rechenzeitbedenken, die man auf PCs und Konsolen nun mal hat und weil Engines auch nicht perfekt sind.
Das heißt, nur weil eine Szene so aussieht, wie sie aussieht, heißt das nicht, dass genau das die...
künstlerische Idealvision der Entwickler waren, die sie mal im Kopf hatten.
Also meist stehen da auch einfach schlicht technische Grenzen dahinter, die dann dafür sorgen, dass es so aussieht.
Das heißt, der Idealfall wäre in Zukunft, wenn Entwickler das DLSS 5 quasi einfach selbst einbauen, dann ist es halt ihre künstlerische Vision und dann hat sich diese Diskussion auch erledigt.
Dankeschön, Daniel.
Das französische Unternehmen Pollen Robotics bringt mit Microdug einen gehfähigen Roboter in Entenform für nur rund 440 Euro auf den Markt.
Das Gerät richtet sich an KI-Enthusiasten, Forschende und Bildungseinrichtungen.
Es ist mit Kamera, Abstandsensor, Mikrofon und Bewegungsaktoren ausgestattet und kann mit dem Schnabel sogar greifen.
Der Einsatz von KI-Werkzeugen ist möglich, aber nicht zwingend.
Die Microdug kann auch mit einem von Hand geschriebenen Python-Skript gesteuert werden.
Die gesamte Software ist quelloffen.
Microdug soll so als niedrigschwelliges Lernwerkzeug dienen und die Brücke zwischen KI-Entwicklung und physischer Robotik schlagen.
Borussia Dortmund und Vodafone haben das erste Tor der Bundesliga-Geschichte von Dortmunds Timo Konietzka aus dem Jahr 1963 mit Hilfe von KI rekonstruiert.
Von dem Treffer existieren nämlich weder Foto- noch Filmaufnahmen.
Grundlage für die Rekonstruktion waren jetzt Zeitzeugenberichte, Archivmaterial und Medienberichte aus der damaligen Zeit.
Daraus erstellten KI-Experten Bewegungsmodelle, leiteten das wahrscheinliche Wetter ab und erzeugten eine Stadionatmosphäre per KI.
Die U19-Mannschaft des Vereins spielte dann die Spielsituation nach.
Das Ergebnis ist in einer Dokumentation auf YouTube zu sehen.
Das war das KI-Update von heise online vom 31.
August 2026.
Eine neue Folge gibt es montags, mittwochs und freitags ab 15 Uhr.