Der Stanford AI Index 2026 zeigt: KI-Rechenzentren verbrauchen so viel Strom wie die Schweiz. Benchmarks fallen im Rekordtempo, Transparenz sinkt, und das Apertus-Modell von ETH/EPFL leuchtet als Open-Source-Kontrapunkt.
Neun Claude-Opus-4.6-Agenten übertrafen menschliche Forscher auf einem Alignment-Problem – aber die Methode generalisierte nicht auf Produktionsmodelle.
KI kann Forschung beschleunigen, aber Generalisierung und Reward-Hacking bleiben die zentralen Hürden.
Anthropic bestätigt: Claude Mythos ist das leistungsstärkste KI-Modell – wird aber nicht öffentlich freigegeben. Es kann autonom Zehntausende Software-Schwachstellen finden und ausnutzen.
Erstmals wird ein Frontier-Modell bewusst zurückgehalten, weil seine Fähigkeiten als zu gefährlich für den öffentlichen Einsatz eingestuft werden.
Während die KI-Branche immer grössere Modelle baut, geht CERN den umgekehrten Weg: Ultrakompakte KI-Modelle, physisch in FPGAs eingebrannt, filtern die gewaltige Datenmenge des Large Hadron Collider in Echtzeit.
Nicht jedes Problem braucht ein 1-Billion-Parameter-Modell – manchmal reicht ein Entscheidungsbaum in Silizium, wenn man das Problem gut genug versteht.
