Hallo Freunde,

Während das beste Modell von Anthopic, Fable 5, immer noch unter Verschluss bleibt, und OpenAI neues Modell GPT 5.6 ebenfalls von der US-Regierung zurückgehalten wird, meldete sich Meta gestern Abend mit einem neuen Modell: Brain2Qwerty v2, dass Gehirnsignale per MEG empfängt und in Text verwandelt. Ja, richtig gelesen, es kann Gedanken entschlüsseln. Aktuell mit 61% Genauigkeit. Auf gehts!

Peanuts für heute:

In deutschen Durchschnittsunternehmen gehen 20 bis 35 Prozent der Ausgaben an das Personal. Zu den Personalkosten zählen Gehälter, Sozialversicherungsbeiträge und weitere Nebenkosten.

Laut SemiAnalysis, einer Research-Firma für Chips und KI, könnte da bald ein großer Batzen dazukommen. Dort liegen die KI-Ausgaben pro Mitarbeiter bereits bei rund 30 Prozent des Gehalts. On Top! Jeder Mitarbeiter also 30 Prozent teurer.

Bei einem Jahresgehalt von 100.000 Euro wären das etwa 30.000 Euro im Jahr oder gut 2.500 Euro im Monat, die zusätzlich an Anbieter wie OpenAI oder Anthropic gehen.

Laut SemiAnalysis wird das in wenigen Jahren bei allen hochpreisigen Knowledge-Workern, also Hedgefonds-Managern, Anwälten und Forschern, der Fall sein. Und irgendwann bei allen anderen auch. Selbst der Schlüsseldienst soll im Jahr 2036 ein paar Tausend Euro für Tokens verbraten.

Die wahren Kosten

Warum macht sich dann nicht einfach jeder einen ChatGPT-Pro-Plan für 200 Dollar im Monat, statt tausende Euro pro Mitarbeiter zu bezahlen?

Weil das laut der AGBs nicht erlaubt ist, die Abos sind eigentlich nur für den Privatgebrauch. Und werden außerordentlich stark subventioniert, besonders bei Power-Usern. 

Ein vollständig genutztes 200-Dollar-Abo bei ChatGPT entspricht laut SemiAnalysis bis zu 14.000 Dollar an API-Wert. Das ist der Preis, den Entwickler zahlen würden, wenn sie dieselbe Modellnutzung direkt über die Programmierschnittstelle einkaufen.

OpenAI und Anthropic haben das natürlich auf dem Schirm. Sie wollen schnell wachsen und Nutzer an ihre Produkte gewöhnen. Netflix hat lange ähnlich funktioniert. Account Sharing war offiziell verboten, wurde aber jahrelang toleriert, weil Wachstum wichtiger war als sofortige Monetarisierung. Und eines Tages kam der Kahlschlag.

Wer soll sich das leisten?

Klar ist also, dass KI-Abos heute stark subventioniert werden und dass diese Rechnung nicht ewig so weitergehen wird. Es gibt nur zwei mögliche Reaktionen. Unternehmen können KI-Nutzung bremsen. Oder sie können lernen, dieselbe Arbeit mit weniger unnötiger Rechenleistung zu erledigen.

Coinbase-CEO Brian Armstrong hat letzte Woche gezeigt, wie der zweite Weg aussehen könnte. Sein Team hat nicht einfach gesagt, Mitarbeiter sollen weniger KI nutzen. Es hat auch nicht die Limits gesenkt. 91 Prozent der Mitarbeiter waren ohnehin nie an ihrem Limit. Neue Grenzen hätten also vor allem die wenigen produktivsten Power-User getroffen.

Die Antwort war nicht ein einzelner Trick, sondern drei ziemlich einfache Regeln.

Bei Coinbase stieg die Cache-Trefferrate in einem internen Tool von 5 auf 60 Prozent. Einfach gesagt: Vorher konnte das System fast nichts wiederverwenden. Danach sehr viel mehr. Der Effekt war groß. Die KI-Ausgaben wurden fast halbiert, obwohl die Nutzung weiter wuchs.

Das Problem war nicht, dass Mitarbeiter zu viel KI verwendeten. Das Problem war, dass die Infrastruktur jede Aufgabe behandelte, als müsste sie jedes Mal neu, teuer und vollständig berechnet werden.

Aus unserer Sicht wird Token-Effizienz in den nächsten zwei Jahren zur echten Kernkompetenz. Denn die 30-Prozent-Zahl von SemiAnalysis könnte erst der Anfang sein.

Quellen: X-Post Brian Armstrong, SemiAnalysis Analyse

Anthropic hat Claude Tag vorgestellt, eine neue Art wie Teams mit Claude zusammenarbeiten können. Claude tritt einem Slack-Workspace als vollwertiges Teammitglied bei, bekommt Zugriff auf ausgewählte Channels und Tools, und kann danach von jedem im Team einfach per @Claude angeschrieben werden. Im Hintergrund baut Claude dabei aktiv Kontext auf, erinnert sich an relevante Informationen aus vergangenen Conversations und kann Aufgaben eigenständig planen und abarbeiten.
Das Interessante daran ist weniger die Technologie als das Interface-Paradigma: statt eines separaten Chat-Fensters arbeitet Claude direkt im Kommunikationsfluss des Teams mit, dort wo ohnehin schon entschieden und koordiniert wird. Anthropic gibt an, dass 65 Prozent des Codes, den ihr eigenes Produktteam schreibt, inzwischen von dieser internen Version von Claude Tag stammt.
Wer in seiner Organisation sowieso schon mit Slack arbeitet und wissen will, wie sich ein KI-Modell als tatsächliches Teammitglied anfühlt (nicht als Chatbot in einem separaten Tab), sollte das ausprobieren. Link

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

OpenAI stellt eigenen KI-Chip "Jalapeño" mit Broadcom vor. OpenAI hat zusammen mit Broadcom einen eigenen Inferenz-Chip für LLM-Workloads entwickelt, der ChatGPT, Codex und künftige Agenten-Produkte antreiben soll. Parallel sicherte sich OpenAI Berichten zufolge 40 Prozent der weltweiten DRAM-Wafer-Produktion bis 2029. Link

OpenAI kündigt GPT-5.6 mit drei Modell-Stufen an. Bald wird es eine neue Reihe von ChatGPT-Modellen geben. Diese Reihe besteht aus Sol als Hauptmodell, Terra als Modell für den Alltag und Luna als schnellere und günstigere Version. Es wird jedoch noch etwas dauern, bis wir das neue Modell verwenden können, da die US-Regierung den Start erst überprüfen muss, ähnlich wie bei Anthropic Fable. Link

EU und Deutschland schließen sich der von den USA geführten KI-Initiative "Pax Silica" an. Diese Initiative zielt darauf ab, Chips, Rohstoffe und Rechenkapazitäten für Künstliche Intelligenz zu sichern. Auch die Niederlande und Griechenland sind dabei. Experten sehen diese Initiative kritisch, da sie die Unabhängigkeit Europas im Bereich KI gefährden. Link

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