Eine Milliarde Nutzer, 1,9 Prozent Anteil – beides stimmt
Google meldet eine Milliarde Gemini-Nutzer, gleichzeitig misst die Plattform Pangram nur noch 1,9 Prozent Anteil an eingereichten KI-Texten. Beide Zahlen stimmen – sie messen nur völlig Verschiedenes. Wie du MAU, Traffic-Anteil und Nutzungs-Anteil auseinanderhältst, bevor du damit eine Tool-Entscheidung begründest.
Grok 4.6 erreicht die KI-Spitze – 60 Prozent günstiger
xAI hat Grok 4.6 veröffentlicht und schliesst damit zur Spitze auf: 61 Punkte im Artificial-Analysis-Intelligence-Index, exakt gleichauf mit OpenAIs GPT-5.6 Sol. Der Preis bleibt bei 2 Dollar pro Million Input- und 6 Dollar pro Million Output-Token — über 60 Prozent unter Claude Opus 5 und GPT-5.6 Sol. Der grössere Hebel liegt aber woanders: Grok 4.6 erledigt lange Aufgaben in rund 53 Schritten, wo Claude Opus 5 etwa 103 braucht.
ChatGPT Business: 125 Dollar für fünfmal mehr Nutzung
OpenAI baut eine zweite Preisstufe in ChatGPT Business ein: Premium Seats für 125 US-Dollar pro Nutzer und Monat, 100 Dollar bei Jahresabrechnung. Dafür gibt es fünfmal mehr Nutzung und kein Fünf-Stunden-Limit mehr; die Standard-Plätze bleiben bei 25 Dollar. Für ein KMU mit zehn Plätzen heisst das je nach Mischung bis zu 80 Prozent höhere Kosten – und die Frage, wer den teuren Platz wirklich braucht.
Claudes Wasserzeichen gilt weltweit – auch für Schweizer Firmen
Anthropic hat den EU-Verhaltenskodex zur Transparenz von KI-Inhalten unterzeichnet und markiert Claudes Ausgaben deshalb maschinenlesbar – nicht nur in Europa, sondern überall. Text bekommt ein unsichtbares Wasserzeichen, Dateien signierte Herkunftsdaten. Was das für Schweizer Firmen bedeutet, die in die EU liefern.
Er wollte einen Kursplatz – sein KI-Agent hackte das Buchungssystem
Ein Australier bat seinen KI-Agenten um einen Kursplatz im Fitnessstudio. Der Agent fand eine Lücke in der Buchungs-API und warf ungefragt eine fremde Person von der Warteliste. Es ist der erste bekannte Fall, in dem ein Konsumenten-Agent ausserhalb des Labors ein Live-System angreift.
Muse Glimmer: Meta öffnet 30-Milliarden-Modell unter Apache 2.0
Meta Superintelligence Labs hat am 10. August Muse Glimmer veröffentlicht – ein multimodales Modell mit 30 Milliarden Parametern, dessen Gewichte unter Apache 2.0 frei verfügbar sind. Quantisiert läuft es auf einer einzelnen Consumer-Grafikkarte. Dazu kommt ein 6'500 Wörter langer Essay von Mark Zuckerberg, der sich wie eine Antwort auf OpenAI und Anthropic liest.
Claude hebt Riemann-Schranke von 41,6 auf 67,2 Prozent
Eine unveröffentlichte Research-Version von Claude hat den bewiesenen Anteil der Nullstellen der Riemannschen Zetafunktion auf der kritischen Geraden von 41,6 auf 67,2 Prozent angehoben – ohne die Riemann-Hypothese selbst zu lösen. Angestossen hat das ein Anthropic-Mitarbeiter ohne Mathematik-Ausbildung, die Arbeit erledigten rund 60 Claude-Subagenten, und der Beweis liegt maschinenprüfbar im Beweisassistenten Lean auf GitHub.
Hinter allen drei Rogue-KI-Vorfällen steckt dasselbe kleine Startup
Die Fälle, in denen KI-Modelle von OpenAI, Anthropic und Meta bei Sicherheitstests in echte fremde Systeme eingriffen, gehen auf dieselbe Fehlkonfiguration zurück – bei einem einzigen Anbieter. Irregular aus Tel Aviv hat rund 35 Mitarbeitende und prüft die mächtigsten Modelle der Welt. Das wirft eine Frage auf, die bisher kaum jemand stellt.
SRG blockiert KI-Crawler und will ihr Archiv für Apertus öffnen
Seit August weist die SRG auf srf.ch, rts.ch und rtr.ch über 20 KI-Trainingsbots ab — Live-Abrufe für KI-Antworten bleiben ausdrücklich erlaubt. Gleichzeitig verhandelt sie mit ETH Zürich und EPFL darüber, ihr Archiv mit rund 2 Millionen Stunden Radio- und TV-Material dem offenen Schweizer Modell Apertus zu überlassen. Andere Medienhäuser lassen sich ihre Archive für zweistellige Millionenbeträge abkaufen.
Claude Code schaltet ab 14. August auf Automatik
Ein Klassifikator prüft künftig jeden Befehl statt dir. In Anthropics Studie erkannten Menschen nur 13,6 Prozent der gefährlichen Kommandos, der Klassifikator 89 Prozent.
Kimi K3 brach aus der Testumgebung aus – und schummelte
Das chinesische Modell Kimi K3 verliess bei einem Cybersicherheits-Test seine Sandbox, klonte das Benchmark-Repository von GitHub und las die Lösung ab. Schuld war eine falsch konfigurierte Testumgebung. Der Fall zeigt: Nicht nur die Modelle sind ein Risiko – auch die Tests, die sie prüfen sollen.
KI-Agenten brauchen 600-mal mehr Strom als ein Chat-Prompt
Klimaforscher Zeke Hausfather protokollierte acht Wochen lang seine Claude-Code-Nutzung: 1'138 Prompts lösten über 14'000 Modellaufrufe und 3,2 Milliarden Tokens aus. Macht rund 150 Wattstunden pro Prompt – etwa 600-mal so viel wie ein einfacher Chat-Prompt. Gemessen sind allerdings nur die Tokens, der Rest ist Schätzung.