# AI Market Volatility and Security Risks

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-11-11

## 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.
Nvidia-Aktien fallen und fallen nach Jensen Huangs Affäre.
KI-Coding-Agenten verfrachten Zugangsdaten in öffentliche Repositories.
Gemini 4 Carbon bringt Agenten Schwarmfunktionen.
Und Metamuse Amber soll Agenten günstiger machen.
Nach dem Skandal um die außereheliche Affäre von Nvidia-Chef Jensen Huang mit einer mutmaßlichen Agentin Chinas geht es für den Halbleiterhersteller an den Aktienmärkten weiter nach unten.
Martin Holland aus unserem heise online Newsroom fasst die Ereignisse zusammen.
Bei Nvidia ist weiterhin unklar, welche Folgen der Skandal um die außereheliche Affäre von CEO Jensen Huang haben wird, während immer neue Details bekannt werden.
Zuletzt wurde zum Beispiel öffentlich, dass Alice Wang, also die Frau, um die es geht, Nvidia-Chips im Wert von mehreren Milliarden US-Dollar nach China gebracht haben soll, oder zumindest den Export ermöglicht haben soll, was gegen US-Sanktionen verstoßen hätte.
Das wird im Moment Alles untersucht.
Nvidia selbst hat ja am Wochenende schon angekündigt, dass eine Untersuchung eingeleitet wird.
Aber welche Folgen das, wie gesagt, haben wird, ist auch angesichts solcher Enthüllungen immer noch nicht absehbar.
Auch weil US-Präsident Donald Trump immer stärker unter Druck gerät, weil er eine besonders enge Beziehung zu Wang hat und jetzt eben auch damit hineingezogen werden könnte.
Vor allem, weil die Opposition, die ja gerade starke Gewinne bei den Wahlen...
Ein Fund konnte jetzt auch Druck macht und meint, dass Donald Trump die nationale Sicherheit schützen soll und nicht Freunde.
Das ist der eine Aspekt, der jetzt da passiert, aber es ist noch offen, was auch die US-Geheimdienste und das FBI und so weiter, die angeblich auch Untersuchungen schon laufen haben oder angekündigt haben, was die jetzt herausfinden werden oder ob die warten, was Nvidia herausfinden.
Was aber schon reale Konsequenzen sind, sieht man an der Börse, wo...
Die großen Tech-Aktien oder im Prinzip eigentlich die ganzen Finanzmärkte sich von der heftigen Korrektur der vergangenen Woche erholt haben, die ersten zwei Handelstage diese Woche.
Und Nvidia als einziges großes Unternehmen.
Verluste einfällt und zwar heftige Verluste.
Inzwischen sind das etwa 10 Prozent und die sorgen dafür, dass beim Marktwert Nvidia inzwischen an der 4-Billionen-Marke kratzt, wo auch Microsoft jetzt steht, aber Microsoft eben mit aufsteigender Tendenz, Nvidia mit absteigender Tendenz.
Weit vorne liegt inzwischen Apple, die weiterhin über 5 Billionen liegen und diese Marke war ja von Nvidia als erste geknackt worden und noch vor Wenigen Wochen stand Nvidia bei 5,5 Billionen.
Das ist nun aber weit entfernt und es ist noch unklar, wie es da jetzt weitergehen wird.
Wobei zumindest im Analysten, US-Medien sagen, dass an den Finanzmärkten davon ausgegangen wird, dass Jensen Wang in seinem Posten bleiben kann.
Es gibt auch überhaupt keine Aussicht, wer ihm überhaupt folgen könnte bei Nvidia.
Er ist da der starke Mann und die wichtigste Person.
Wer das machen könnte bei diesem so kritischen Unternehmen für den KI-Boom, ist auch unklar.
Und deswegen geht man davon aus, dass er sich wird halten können.
Aber das muss ich jetzt zeigen.
Dankeschön, Martin.
Mit viel Politprominenz hat die Telekom Anfang der Woche den Startschuss für ihre KI-Fabrik 2.0 gegeben.
Im Münchner Thura-Park wird die Kapazität verdoppelt, sodass künftig 20.000 Nvidia-GPUs dort arbeiten.
Dafür investiert der Konzern rund 250 Millionen Euro.
Die Anlage läuft vollständig mit erneuerbaren Energien und nutzt den Eisbach nebenan zur Kühlung.
Hauptzweck ist die Industrial AI Cloud für Unternehmen wie Siemens und Daimler Trucks.
Dort werden KI-Sprachmodelle trainiert und Produktionsabläufe simuliert.
Zudem sollen künftig Chips des Dresdner Startups Sparkcity eingesetzt werden.
Ob die Telekom weiter über den Bau einer Gigafactory nachdenkt, bleibt vorerst offen.
Laut Telekom-Chef Tim Höttges sei die EU-Vorschrift zur Vorhaltung von Rechenleistung für die öffentliche Hand zu kostspielig.
Aber ein weiterer Ausbau des Rechenzentrums in München ist bereits in Planung.
KI-Coding-Agenten können unbeabsichtigt sensible Zugangsdaten in öffentliche Repositories ausschleusen und damit massive Sicherheitsrisiken verursachen.
Ausgelöst wird das Problem durch eine scheinbar harmlose Komfortfunktion, die Entwicklern und Entwicklerinnen die Arbeit erleichtern soll, erklärte Knob von Heise Security.
Beim KI-Werkzeug Cloud Code von Anthropic betrifft dies Abfragen, die beim Zugriff auf Datenbanken oder Schnittstellen auftauchen.
Bestätigen Programmierer die Option Ja und nicht mehr Fragen, speichert das System die Zugangsdaten lokal im Projektordner ab.
Entdeckt wurde diese Schwachstelle vom IT-Sicherheitsunternehmen API Row.
Die Forscher untersuchten rund 100.000 öffentlich auf GitHub abgelegte Cloud-Konfigurationsdateien.
In mehr als 1.100 davon stießen sie auf echte Geheimnisse.
Insgesamt spürten sie über 2.500 scharfe Zugangsdaten in knapp 2.000 öffentlichen Projekten auf.
Dazu gehören Passwörter für Datenbanken, Cloud-Stüssel, AP-Token und Root-Logins für Server.
Das Kernproblem liegt in...
unbewussten Geheimnistransfer.
Eigentlich soll die lokale Einstellungsdatei auf dem Rechner des Entwicklers bleiben.
Wenn ein Ordner jedoch erst nachträglich zu einem Git-Repository wird oder von einem anderen Rechner geklont wurde, greift der automatische Schutz nicht.
In vielen Fällen hat die künstliche Intelligenz die Dateien sogar selbst als Mitautor übertragen.
Das Entwicklerteam von Anthropic prüft nun Schutzmaßnahmen wie ein integriertes Scanning nach Geheimnissen.
Unternehmen sollten ihre GitHub-Organisationen dringend prüfen und kompromittierte Zugangsdaten umgehend austauschen.
Vielen Dank, Dirk.
Frankreichs Präsident Emmanuel Macron drängt auf internationale Sicherheitsstandards für künstliche Intelligenz.
In einer Videokonferenz mit rund 50 Staats- und Regierungschefs, Forschenden sowie Chefs von KI-Unternehmen forderte er verbindliche Regeln.
Die Beteiligten sagten zu, Risiken fortschrittlicher KI-Modelle unabhängig zu bewerten, Warnungen bei Vorfällen auszutauschen und die Entwickler stärker in die Verantwortung zu nehmen.
Macron betonte, dass schnelle KI-Fortschritte reale Sicherheitsrisiken für unsere kollektive Sicherheit bergen.
Man müsse daher auch gemeinsam handeln.
Bei den großen KI-Modellen jagt gerade ein Release das nächste.
Auch Google ist wieder mit dabei, mit einem Modell für besonders schwere Aufgaben und mit KI-Agenten, die im Team arbeiten sollen.
Jonathan Kemper von The Decoder erklärt, was dahinter steckt.
Google hat sein neues Spitzenmodell Gemini 4 Carbon jetzt für alle zahlenden Entwickler und Unternehmenskunden freigegeben.
Vorher durften es zwei Wochen lang nur ausgewählte Sicherheitsexperten testen.
Zugänglich ist Carbon über die Gemini-Schnittstelle in Google AI Studio, in Android Studio und über Gemini for Business.
Carbon ersetzt das bisherige Modell Gemini 4 Argon nicht, sondern ergänzt es.
Für die meisten Programmier- und Wissensaufgaben empfiehlt Google weiterhin Argon.
Carbon ist für die schweren Fälle gedacht, etwa mehrstufige Fehlersuche im Code oder offene wissenschaftliche Fragen.
Dafür verbraucht es mehr Tokens, weil es länger Schlussfolgert und seine Ergebnisse öfter überprüft.
Beide Modelle kosten pro Token gleich viel, mit Carbon fällt die Rechnung am Ende trotzdem höher aus.
Im Programmier-Benchmark CursorBench liegt Carbon laut Google auf Platz 1.
Pro Aufgabe arbeitet es dabei sogar mehr als doppelt so günstig wie das nächstbeste Modell.
Besonders hebt Google die Fähigkeiten in der IT-Sicherheit hervor.
In einem Programm des Sicherheitsunternehmens Wizz hat Carbon bei zwei großen Softwareanbietern in weniger als zwei Stunden echte, bisher unbekannte Sicherheitslücken gefunden.
In einem Test zu Prompt Injections, also versteckten manipulativen Befehlen, hat Google zufolge kein einziger Angriff funktioniert.
Gelöst ist das Problem damit nicht, denn der Test könnte schlicht ausgereizt sein.
In einem internen Ehrlichkeitstest weigert sich Carbon außerdem in fast allen Fällen fehlende Versuchsdaten einfach zu erfinden.
Neu ist auch eine Funktion namens Swarm in Antigravity, Googles Gegenstück zu Cloud Code und Codex.
Mit Swarm wird aus einem einzigen Prompt ein ganzes Team von KI-Agenten, deren Arbeit man live verfolgen kann.
Carbon übernimmt dabei die Aufgaben, die viel Reasoning brauchen, also Architektur, Koordination und Kontrolle.
Kleinere und schnellere Modelle arbeiten parallel in getrennten Arbeitsbereichen.
Weitere Agenten prüfen als Gegenspieler deren Ergebnisse.
Will zeigt die Funktion bisher nur als Vorschau.
Ob sich solche Agenten schwärme lohnen, ist in der Branche sowieso umstritten.
OpenAI und Anthropic äußern sich zuletzt eher zurückhaltend, auch Forschende sind skeptisch.
Der klarste Vorteil liegt im Tempo, weil viele Agenten gleichzeitig arbeiten.
Die Abstimmung zwischen ihnen bleibt aber kompliziert und jeder zusätzliche Agent kostet Rechenzeit und damit Geld.
Vielen Dank, Jonathan.
Anthropic hat Version 5.2 seiner Sprachmodelle Claude Fable und Mythos veröffentlicht.
Die Systeme sind für komplexe Aufgaben wie Programmierung und IT-Sicherheit gedacht und lösen diese jetzt häufig sicherer als die Vorgänger.
Fable 5.2 bricht in Tests deutlich seltener aus seiner Sandbox aus als frühere Versionen.
Gleichzeitig senkt das Unternehmen die Tokenpreise.
Wer einen optionalen Schnellmodus nutzt, zahlt dafür jedoch doppelt.
Die Modelle sind ab sofort über verschiedene Cloud-Plattformen verfügbar.
Für den allgemeinen Gebrauch empfiehlt Anthropic weiterhin das Modell Opus 5.5.
Mythos 2.5 verfügt über reduzierte Sicherheitsvorkehrungen und steht daher sowieso nur US-Behörden und ausgewählten Kunden offen.
Um den immensen Energiehunger der eigenen KI-Rechenzentren zu stillen, hat Anthropic Gasgeneratoren im Wert von 3,4 Milliarden Dollar bestellt.
Die Anlagen von Katerpillar können bis zu 1,7 Gigawatt Strom erzeugen.
Damit umgeht der Cloud-Entwickler traditionelle Zwischenhändler und sichert sich direkt Generatoren, bei denen die Lieferzeiten mittlerweile Jahre betragen.
Bisher hatte Anthropic die Kapazitäten dafür gemietet.
Der Deal ist der größte bekannte Einzelkauf von Stromerzeugung durch ein KI-Unternehmen.
Aber auch andere Tech-Konzerne wie Amazon und Microsoft planen eigene Gaskraftwerke, um ihre Anlagen unabhängig vom Stromnetz in den USA zu versorgen.
Metters kleinstes KI-Modell Muse Ember erreicht im Intelligent Index das Niveau von Claude Haiku 5.5, kostet pro Benchmark-Aufgabe aber nur etwa ein Drittel.
Tomislav Besmalinovic von heise online mit den Einzelheiten.
Muse Ember ist für häufig wiederholte agentische Aufgaben gedacht, wie zum Beispiel das Verarbeiten von Dokumenten und kleinere Programmierarbeiten.
Das Modell kann Text, Bilder, Audio, Videos und PDFs verarbeiten, erzeugt selbst aber nur Text.
Meta hat Ember mithilfe seines Spitzenmodells Muse Wonderful trainiert.
Die Architektur und Modellgewichte bleiben unter Verschluss.
Auf der höchsten Reasoning-Stufe erreicht EMBA 36 Punkte im Intelligence Index und liegt damit auf Augenhöhe mit Claude Haiku 5.5.
Bei automatisierten Arbeitsabläufen erreicht es in einem Benchmark das Niveau von Muse Wonder.
Auch beim Programmieren und bei komplexen Aufgaben über die Kommandozeile schneidet es sehr gut ab.
Faktenwissen zeigt EMBA dagegen Schwächen.
Das Modell lässt viele Fragen unbeantwortet.
Dadurch halluziniert es zwar seltener als Claude Haiku 5.5, beantwortet aber auch weniger Fragen korrekt.
Ember punktet vor allem mit seinen niedrigen Kosten.
Über die Meta API kostet Ember 10 US Cent pro Million Input Tokens.
Für die Ausgabe werden jeweils 50 Cent fällig.
Bei Anfragen mit mehr als 200.000 Input Tokens verdreifachen sich allerdings die Ein- und Ausgabepreise für sämtliche Tokens der Anfrage.
Laut Artificial Analysis ist EMBA das günstigste Modell seiner Leistungsklassen.
Cloud Haiku 5.5 etwa kostet pro Benchmarkaufgabe fast dreimal so viel.
Auch bei der Nutzung zwischen gespeicherten Eingaben ist EMBA günstiger.
Hier liegen die Kosten rund 60% unter denen von Haiku.
Außerdem benötigt EMBA bei den getesteten Aufgaben nur etwa ein Drittel so viele Ausgabetokens wie Haiku.
Ember ist über die MetaModel API, MuseCode, OpenCode und OpenRouter verfügbar.
Danke, Tomislav.
OpenAI hat im dritten Quartal den Umsatz auf rund 10 Milliarden Dollar gesteigert, verzeichnete aber weiterhin einen noch höheren Verlust von knapp 11 Milliarden Dollar.
Damit liegt der Chat-GPT-Entwickler hinter dem Konkurrenten Anthropic, der im selben Zeitraum deutlich mehr Umsatz und geringere Verluste aufwies.
Allerdings sind die Zahlen nur bedingt vergleichbar, da OpenAI aktienbasierte Vergütungen nicht in die Verluste einrechnet.
Dennoch lief das Quartal besser als die vorherigen.
Auch die Zahl der zahlenden Kundinnen und Kunden stieg leicht auf etwa 100 Millionen.
Mit Blick auf den geplanten Börsengang im kommenden Jahr scheint OpenAI gerade auf einem guten Kurs zu sein.
Samsung testet offenbar ein kostenpflichtiges Abonnement für erweiterte KI-Funktionen seiner Galaxy-Smartphones.
Unter dem Namen Galaxy AI Premium sollen Nutzerinnen und Nutzer künftig für Dienste wie erweiterte Bildbearbeitung, Videogenerierung und automatisierte App-Aufgaben zahlen.
Die Basisfunktionen von Galaxy AI bleiben kostenlos, werden aber mit Nutzungslimits versehen.
Das Premium-Abo bietet viermal höhere Kontingente, und soll etwa 5 Dollar im Monat kosten.
Der Test läuft derzeit in einem Early-Access-Programm, möglicherweise zunächst exklusiv für die kommende Galaxy S27-Serie.
Samsung begründet den Schritt mit den ständig steigenden Kosten für die Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten.
Microsoft beendet oder prüft derzeit mehrere Verträge für Rechenzentrumskapazitäten.
So läuft ein Mietvertrag mit Oracle aus, da die dort genutzten älteren Nvidia-Chips den aktuellen Anforderungen nicht mehr genügen.
Auch eine geplante Erweiterung bei N-Scale in Texas lehnt das Unternehmen ab.
Grund sind Verzögerungen beim Bau und der Inbetriebnahme von KI-Reichenzentren, wie es in den USA zuletzt häufiger vorkam.
Künftig will Microsoft eigene KI-Beschleuniger der Maya-Baureihe stärker einsetzen, um unabhängiger von Nvidia zu werden.
Dies wird den Bedarf an externer Rechenleistung jedoch erst langfristig decken können.
Amazons KI-Assistentin Alexa Plus lässt sich in Deutschland nun über Alexa.com im Browser nutzen.
Zugriff haben vorerst nur Teilnehmende des Early Access.
Daniel Herbig von heise online weiß aber, was Alexa Plus kann.
Also Alexa Plus ist die neue Version von Amazons Sprachassistentin, die jetzt eben mit einem moderneren LLM läuft.
Und der wichtigste Unterschied zur alten Alexa liegt dann halt darin, dass man jetzt ein bisschen natürlicher mit ihr sprechen kann, eben in natürlicher Sprache normale Sätze mit der Assistentin austauschen kann.
Und Alexa dann eben den Zusammenhang versteht und auch so Gespräche am Laufen halten kann.
Also man muss nicht jedes Mal neu das Wake Word sagen.
Sie kann jetzt auch ein bisschen Aufgaben selbst erledigen, Tische im Restaurant reservieren, Termine in den Kalender eintragen, solche Sachen, Smart Home Routinen lassen sich jetzt in natürlicher Sprache anlegen.
Also das ist so das typische LLM, die typischen LLM-Einsatzgebiete, würde ich sagen.
In Deutschland läuft Alexa Plus jetzt eben seit Mai in einer Early Access Phase.
So lange ist sie kostenlos, danach wird sie aber kostenpflichtig.
Aktuell ist der Plan, dass Alexa Plus in Amazon Prime ohne Aufpreis dazukommt.
Prime kostet 9 Euro im Monat.
Man soll Alexa Plus aber auch separat abonnieren können.
Und dafür soll man dann 23 Euro im Monat zahlen.
Also obwohl Alexa als Teil von Amazon Prime dann nur 9 Euro im Monat kosten soll, zusätzlich zu den anderen Benefits, die man von Prime hat.
Also allein daran sieht man schon, dass das nicht die finale Preisgestaltung sein kann.
Also das wird ja nicht langfristig sinnvoll sein.
Aber wie es dann weitergeht, wann die Testphase ändert, das hat Amazon bisher noch nicht gesagt.
Dankeschön, Daniel.
Australien verschärft die Regulierung für Entwickler leistungsfähiger künstlicher Intelligenz.
Auslöser war ein Vorfall im Juni, bei dem ein autonomer KI-Agent von OpenAI unbefugt ein australisches Regierungsportal hackte und auf interne Daten zugriff.
Die Regierung führt nun verbindliche Sicherheitsanforderungen ein, darunter eine schnelle Meldepflicht bei Zwischenfällen und unabhängige Kontrollen.
Eine neue Aufsichtsbehörde soll die Einhaltung der Regelung überwachen und bei Verstößen Sanktionen verhängen.
Zudem prüft Australien Änderungen des Strafrechts.
Das umfassende KI-Gesetz soll voraussichtlich Anfang kommenden Jahres ins Parlament eingebracht werden.
Damit positioniert sich das Land als weltweiter Vorreiter bei der Regulierung hochentwickelter KI-Systeme.
Das war das KI-Update von heise online vom 11.
November 2026.
Eine neue Folge gibt es montags, mittwochs und freitags ab 15 Uhr.