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Microsoft hat auf der Build 2025 gleich fünf KI-Neuheiten vorgestellt – von autonomen Softwareagenten bis zu KI für die Wissenschaft. Hier sind die wichtigsten Highlights:

Warum das wichtig ist: Microsoft positioniert sich als Plattform für die KI-Zukunft – mit Tools für Entwickler, Unternehmen, Forscher und ganze Ökosysteme. Agenten übernehmen Aufgaben, Menschen orchestrieren – und der Wandel hat gerade erst begonnen.

Trotz eskalierender Handelskonflikte zwischen den USA und China will Nvidia seinen Platz im chinesischen Markt behaupten – mit einer abgespeckten Version seines neuen Blackwell-GPU-Flaggschiffs.

Warum das wichtig ist: Nvidia versucht, mit einer regulierungskonformen Budget-Variante in China präsent zu bleiben – ohne gegen Exportauflagen zu verstoßen. Ein Balanceakt, der Zeit gewinnen kann, aber nicht unbedingt Marktführerschaft, denn Huawei holt bei der KI-Infrastruktur rasant auf.

Die Vereinigten Arabischen Emirate übernehmen für ihre gesamte Bevölkerung die Kosten für ChatGPT Plus – und sind damit das erste Land weltweit, das seinen Bürgern kostenlosen Zugang zur Premium-KI ermöglicht.

Warum das wichtig ist: Die VAE setzen damit ein starkes Zeichen in Sachen KI-Zukunft – und sorgen dafür, dass die Bevölkerung KI-Kompetenz aufbaut. Dieses Modell könnte Schule machen und andere Länder zur Zusammenarbeit mit KI-Anbietern motivieren.

Anthropic führt endlich den Voice-Modus für seine Claude-Apps ein – und schließt damit zu den großen KI-Labs auf. Ab sofort kannst du mit Claude* ganz natürlich sprechen.

Warum das wichtig ist: Jetzt, wo alle großen KI-Anbieter Sprachfunktionen bieten, entscheidet die Umsetzung – also Latenz, Integration und Modellqualität. Der Unterschied zu alten Sprachassistenten wie Siri ist drastisch – und zeigt, wie weit die neue Generation voraus ist. Claude Voice kommt zu einem guten Zeitpunkt, denn die bekannte Sprachfunktion von ChatGPT basiert noch auf dem GPT-4o-Modell, das deutlich leistungsschwächer ist als das Modell, das Claude benutzt.

Elon Musks xAI bringt seinen Chatbot Grok diesen Sommer auf Telegram – und erreicht damit über eine Milliarde Nutzer. Möglich macht das ein Deal über 300 Millionen Dollar plus Umsatzbeteiligung.

Warum das wichtig ist: Für xAI ist das ein riesiger Schritt in Sachen Reichweite – die Nutzerbasis verdoppelt sich schlagartig. In einer Welt, in der KI-Firmen um Daten und Aufmerksamkeit kämpfen, sind solche Plattformdeals mit klarem Mehrwert bei Distribution und Datenzugang besonders wertvoll.

And the Winner is...

Gemini-2.5-Pro von Google — verfügbar kostenlos unter Google AI Studio und in der Google Gemini App.

_{Hinweis: In dem Ranking werden lediglich die API-Modelle gerankt — dies kann sich von der Performance in z.B. ChatGPT oder Google Gemini unterscheiden.}

1️⃣ DeepSeek R1 springt auf Platz 3
Das jüngste Update von DeepSeeks R1-Modell katapultiert es auf Rang 3 des Artificial-Analysis-Leaderboards – direkt hinter OpenAIs o3 und o4-mini.

2️⃣ „Sign in with ChatGPT“ in Arbeit
OpenAI hat ein Formular für Entwickler geöffnet, die sich für eine „Sign in with ChatGPT“-Funktion in Dritt-Apps interessieren – ein Hinweis auf einen möglichen breiten Roll-out.

3️⃣ Meta ordnet seine KI-Teams neu
Berichten zufolge strukturiert Meta seine KI-Organisation in zwei Bereiche um: ein Team für KI-Produkte und eines für AGI-Grundlagen, um die Entwicklung zu beschleunigen.

4️⃣ DOGE nutzt angeblich Grok – Datenschutzfragen
Elon Musks Kryptowährung DOGE soll für Datenanalysen das Grok-Modell von xAI einsetzen – was Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Interessenkonflikten auslöst.

5️⃣ Capgemini & SAP kooperieren mit Mistral
Capgemini und SAP arbeiten mit Mistral zusammen, um maßgeschneiderte KI-Modelle für regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen, öffentlichen Sektor, Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung einzusetzen.

Mit diesem Tutorial erstellst du in Google Colab einen individuellen Agenten, der das Web durchsucht und Fragen beantwortet – dank der OpenAI-Agents-Bibliothek.

Schritt für Schritt:

🚀 Pro-Tipp:
Starte mit einfachen Fragen und steigere dann die Komplexität, um zu sehen, wie dein Agent immer leistungsfähiger wird – so lernst du seine Grenzen und Stärken am besten kennen.

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