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Entwicklung & Code

30 Jahre Java – Interview mit Community-Vertretern (Teil 3)


In den vergangenen 30 Jahren hat sich eine rege Community im Java-Umfeld gebildet. Ich habe im Laufe des Jahres einige deutschsprachige Vertreter zu ihren Erfahrungen befragt. Die Resonanz war überwältigend. Vielen Dank an alle, die mitgemacht haben. In diesem dritten Teil kommen Jens Schauder (Spring Data Team und ehemaliger Organisator der JUG Ostfalen), Richard Fichtner (Java Champion und Organisator JCON), Cay Horstmann (Java Champion, Buchautor), Ralf D. Müller (Open Source Committer und arc42 Contributor) und Mark Paluch (Spring Data Team und ehemaliger Organisator der majug) zu Wort.

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Neuigkeiten von der Insel - Falk Sippach

Neuigkeiten von der Insel - Falk Sippach

Falk Sippach ist bei der embarc Software Consulting GmbH als Softwarearchitekt, Berater und Trainer stets auf der Suche nach dem Funken Leidenschaft, den er bei seinen Teilnehmern, Kunden und Kollegen entfachen kann. Bereits seit über 15 Jahren unterstützt er in meist agilen Softwareentwicklungsprojekten im Java-Umfeld. Als aktiver Bestandteil der Community (Mitorganisator der JUG Darmstadt) teilt er zudem sein Wissen gern in Artikeln, Blog-Beiträgen, sowie bei Vorträgen auf Konferenzen oder User Group Treffen und unterstützt bei der Organisation diverser Fachveranstaltungen. Falk twittert unter @sippsack.

Java prägt viele Entwicklerinnen und Entwickler seit ihren ersten Schritten in der IT – und hat in dieser Zeit Höhen, Tiefen und mehrere Neuerfindungen erlebt. Die folgenden Antworten spiegeln persönliche Anfänge, prägende Erlebnisse, kritische Momente und eine Einordnung von Javas Rolle in der heutigen Softwareentwicklung wider. Abschließend wagen sie einen Blick nach vorn: mit Tipps für die eigene Weiterentwicklung und Erwartungen an Java in den kommenden Jahren.

  • Alexander Culum , Birgit Kratz, Simon Martinelli , Dierk König, Christian Stein

  • Bernd Müller, Heinz Kabutz, Patrick Baumgartner, Wolfgang Weigend, Gernot Starke

  • Jens Schauder, Richard Fichtner, Cay Horstmann, Ralf D. Müller, Mark Paluch 

Wann und mit welcher Version bist du erstmals mit Java in Berührung gekommen?

Jens Schauder: Das war 1997. Ich habe zu der Zeit mit Fortran 90 an meiner Diplomarbeit gearbeitet und ein Bekannter hat mir total begeistert von Java erzählt. Ich habe mir dann das JDK heruntergeladen und ein kleines Applet gebaut, in dem ich Würfel gezeichnet habe. Im Wesentlichen eine Portierung eines der ersten Programme, die ich auf meinem ersten Rechner geschrieben habe, einem Apple. Ich kann mich an die Versionsnummer nicht wirklich erinnern, aber es war vermutlich 1.1.

Richard Fichtner: Meine erste Java-Anwendung habe ich im Jahr 2003 mit der Version J2SE 1.4 geschrieben. Java hat mir nicht gefallen. Ich war damit nicht produktiv. In Visual Basic 6.0 gab es einen GUI-Builder und mit PHP ließen sich schnell Webanwendungen bauen. Zum Glück hat Java hier nachgelegt.

Cay Horstmann: 1995 rief Gary Cornell mich an und teilte mir mit: „Cay, wir schreiben ein Java-Buch.“ Wir waren beide bekannte Buchautoren, ich für C++ und er für Visual Basic. Ich wusste dagegen nichts über Java, außer ein paar Gerüchten. Und er auch nicht. Aber er hatte es fertiggebracht, einen Buchvertrag mit Sun Microsystems Press zu bekommen. Denn Sun Microsystems Press hatte ein Problem. James Gosling und Ken Arnold hatten Sun Microsystems Press umgangen und den Vertrag für „The Java Programming Language“ mit einem angesehenen Verlag geschlossen. Also verbrachten wir den Herbst und Winter 1995, um Java gründlich zu lernen. Es half, dass ich als Professor eine „Research License“ für den Quellcode bekam. Das war lange vor Open Source. Dadurch konnten wir schreiben, was wirklich funktionierte und wo man vorsichtig sein musste. Das machte das „Core Java“-Buch, das zusammen mit Java 1.0 erschien, zum Bestseller.

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Ralf D. Müller: Das war ganz früh an der Uni Frankfurt. Am 12. April 1996 haben einige Studenten die Java User Group Frankfurt (Vorgänger der heutigen JUG Frankfurt) gegründet. Damals war Java 1.0 aktuell.

Mark Paluch: Java 1.1, kurz bevor 1.2 im Dezember 1998 released wurde.

Was war rückblickend dein schönstes Erlebnis mit der Sprache oder dem Ökosystem Java?

Jens Schauder: Am meisten Spaß mit der JVM hatte ich in der Zeit, als ich mich mit Scala beschäftigt habe. Ich habe unglaublich viel darüber gelernt, was eine Programmiersprache, ein Compiler, ein Typsystem tun kann. Ich bin ständig mit Knoten im Hirn rumgelaufen und das war sehr, sehr cool.

Richard Fichtner: Das Schönste an Java sind die Menschen in der Community. Java hat sicherlich auch technisch viele tolle Sachen zu bieten, aber die Haltung und Kultur der Java-Community machen es aus. Open Source war für viele vor 20 Jahren unvorstellbar. Bei Java User Groups Wissen teilen – seid ihr wahnsinnig? Heute haben viele Organisationen verstanden, dass man zusammen erfolgreicher ist und offene Standards sowie Austausch uns alle voranbringen.

Cay Horstmann: Ich habe viele schöne und produktive Erfahrungen mit Java gemacht, aber wenn ich mir eine Erfahrung aussuchen muss, wäre das der Violet UML Editor. Ich weiß, heutzutage kräht kein Hahn mehr nach UML, aber wir fanden es damals (2002) wichtig. Ich wollte meinen Studenten Sequence-Diagramme beibringen. Die damals erhältlichen Produkte versagten mit diesem Diagrammtyp und außerdem waren sie sehr teuer. Ich schrieb eine Swing-Anwendung und war begeistert, dass ein Großteil der Routinearbeit durch die Java-Standardbibliothek abgedeckt war. Einige Jahre später hatte ich ein anderes Problem. Meine Studenten hatten Probleme mit Schleifen. Sie brauchten einfach mehr Übung. Ich entwickelte eine Webanwendung. Zum Glück in Java, denn ich bekam seitdem stetig Fragen von Studenten aus der ganzen Welt, ob sie nicht bei meinem Open-Source-Projekt mitmachen können. Dann lade ich sie gerne ein, um ein offenes Problem zu bearbeiten. Weil das Projekt in Java ist, finden sich die Studenten zurecht. Bei Rails (zu unbekannt) oder JavaScript (zu chaotisch) wäre es nicht so einfach, Mitstreiter zu finden. Und Java ist wahnsinnig stabil. Die Webanwendung hat sich über die Jahre von Glassfish zu Play und jetzt zu Quarkus gewandelt, aber der Kerncode besteht weiterin.

Ralf D. Müller: Ich hatte immer viel Spaß mit Groovy und Grails im Java-Ökosystem. Groovy hat es geschafft, eine leichtgewichtige Skriptsprache im Java-Ökosystem zu etablieren, die auch ohne IDE beherrschbar ist.

Mark Paluch: Für mich ist es wichtig, Wissen an andere Entwickler weiterzugeben und dabei auch von ihnen zu lernen, wie sie Java verwenden und in welchem Kontext. Konferenzen sind eine großartige Möglichkeit, mich mit der Java Community auszutauschen, und ein ganz besonderes Highlight.

Aber es ist nicht alles Gold, was glänzt. Was hat dich negativ beeinflusst beziehungsweise was war ein unschöner Moment im Java-Umfeld?

Jens Schauder: Das war Gradle. Ich habe eine Zeit lang Gradle als Build-Tool genutzt und es geliebt, da es mir erlaubte, kleine Skripte direkt im Build-Tool zu schreiben. Ich konnte damit Probleme lösen, die durch kafkaeske Architekturvorgaben eines Kunden verursacht wurden. Sehr cool! Das böse Erwachen kam, als ich ein Projekt, das ein Jahr lang herumlag, versuchte wiederzubeleben. Durch Updates von was auch immer funktionierte nichts mehr und ich habe mein eigenes Build-Skript nicht mal ansatzweise mehr verstanden.

Richard Fichtner: Die große Verunsicherung um die Lizenzierung von Java vor einigen Jahren war unschön und bedurfte viel Erklärung. Das hat sich zum Glück heute alles gelegt und die Auswahl an JDKs ist so groß wie noch nie.

Cay Horstmann: Circa 2009 war ich schon unglücklich mit der langsamen Weiterentwicklung von Java. Ich lernte Scala, benutzte es für einige Projekte und schrieb ein Buch darüber. Scala ist wirklich eine schöne und elegante Sprache, aber einfach ist sie nicht. Und auch nicht sonderlich stabil. Seitdem hat sich Java enorm weiterentwickelt. Scala ist immer noch eleganter, aber Java hat eine bessere Infrastruktur.

Ralf D. Müller: Die Open-Source-Community ist in der Java-Welt recht stark. Demgegenüber stehen im starken Kontrast die Rechtsstreitigkeiten zwischen den großen Firmen, die aus Java Kapital schlagen wollen. Das hat immer wieder die Community verunsichert.

Mark Paluch: Es ist schade, dass ein guter HTTP-Client (Java 11) und so etwas wie Single-File Programs es erst so spät in ein Java Release geschafft haben. Das sind Features, die gerade für den Einstieg in die Sprache eine große Rolle spielen. Es ist auch schön, dass Java nun eine API für Bytecode-Interaktion bereitstellt und ASM vielleicht langsam nicht mehr notwendig sein wird. JPMS ist für das JDK ein großer Schritt nach vorn gewesen. Für Bibliotheken ist es schade, dass Module-Info so sehr viel restriktiver (z. B. ein Modul pro JAR) gehandhabt wird, was zu der Wahrnehmung führt, dass Bibliotheken Bürger zweiter Klasse sind.




(Bild: DOAG)

Vom 10. bis 12. März 2026 findet die JavaLand-Konferenz statt. In diesem Jahr zieht die Community-Konferenz in den größten deutschen Freizeitpark, den Europa-Park Rust. Das Programm bietet knapp 130 Vorträge in 13 Themenbereichen.

Glaubst du, dass Java auch nach 30 Jahren noch relevant ist? Welche Rolle spielt Java deiner Meinung nach in der modernen Softwareentwicklung, insbesondere im Vergleich zu anderen Sprachen und Technologien?

Jens Schauder: Java ist das langweilige Arbeitstier unserer Zeit und wird es noch lange bleiben. Projekte im Enterprise-Umfeld, in dem Java besonders stark ist, laufen lange und werden noch länger gewartet. Ich vermute daher, dass auch in 30 Jahren Java noch relevant sein wird. Ich sehe momentan nur einen Weg, das zu verhindern: Wenn es ein Tool gäbe, das Code in einer Sprache in hochwertigen Code einer anderen Sprache überführen kann. Viele Tools versuchen etwas Derartiges, um Cobol-Programme in Java umzuwandeln. Das Ergebnis ist aber meist noch schlimmer als der ursprüngliche Cobol-Code. Wer weiß, was KI da noch für uns tun wird. Und generell darf man nicht vergessen, wie viel 30 Jahre sind. Vor 30 Jahren hatten Handys das Format einer kleinen Werkzeugkiste. Und ein Rechner mit der Leistung eines aktuellen Mobiltelefons würde vermutlich einen Raum füllen.

Richard Fichtner: Ich hoffe, dass Java noch relevant ist. Mit dem neuen sechsmonatlichen Release-Zyklus und den zweijährlichen LTS-Releases ist viel Bewegung und Erneuerung in die Java-Welt gekommen. Java hat viele moderne Features und ist gleichzeitig noch sehr rückwärtskompatibel zu Code von vor 30 Jahren. Ich bin zuversichtlich.

Cay Horstmann: Die am meisten benutzten Programmiersprachen (C++, Python, Java, JavaScript) sind alle etwa 30 Jahre alt. Neuere Sprachen wie Go, Ruby, Rust und Swift haben ihre Nischen, aber es ist nicht einfach, darüber hinaus zu wachsen. Die Programmiersprache ist nur ein Teil der Infrastruktur. Java hat ausgezeichnete Tools und Bibliotheken sowie ein technisch kompetentes und motiviertes Team, das die Sprache weiterentwickelt. Die JVM gibt Stabilität und Einsicht in das Verhalten laufender Programme. Das ist für viele Anwendungen wichtig. Ich sehe zurzeit keine Sprache oder Technologie, die Java das Wasser abgraben würde. Zumindest abgesehen von KI. Es ist natürlich vorstellbar, dass es bald keine menschlichen Entwickler mehr gibt, sondern dass ein Manager der KI einfach erzählt, was sie programmieren soll. In irgendeiner Sprache. Aber ganz glauben kann ich das nicht. Ich benutze gerne KI für „Autocomplete“-Vorschläge. Aber selbst da geht genug schief, dass ich meine, wir sind nicht so schnell ersetzbar.

Ralf D. Müller: Java ist etabliert. Die Sprache hat zwar ihr ursprüngliches Versprechen „Write once, run anywhere“ nicht so erfüllen können, wie andere Sprachen es gefühlt schaffen, aber Java-Programme laufen auf einer Vielzahl von Systemen, die den Betrieb unserer modernen Welt sicherstellen. Durch Python und JavaScript gibt es zwei Herausforderer, denen Java in verschiedenen Bereichen (ML, Web) das Feld überlassen muss. Hier wird es spannend zu sehen, welchen Einfluss GenAI auf die weitere Entwicklung haben wird. Da die Large Language Models gerade in der Erzeugung von Python-Code sehr stark sind, wird hier ein verstärkter Effekt entstehen. Java ist durch seine Struktur eher nicht optimal für die Generierung durch LLMs aufgestellt.

Mark Paluch: Java ist ein fundamentaler Baustein moderner Softwareentwicklung und gleichzeitig wird Java jedes Jahr neu totgesagt. Jetzt sind wir hier nach 30 Jahren Java. Die Veränderungen in der Sprache und der Standardbibliothek zeigen, wie relevant Java ist. Derzeit ist für mich das Wichtigste, dass die Sprachentwicklung durch eine diverse Community vorangetrieben wird. Valhalla, Babylon und Leyden sind die bedeutendsten Projekte seit Generics und Functional Interfaces.



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Capability-centric Architecture – einheitliche Struktur für Embedded und Cloud


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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

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Softwarearchitektur hat seit Längerem das Problem, dass sie innerhalb von Systemgrenzen stattfindet, in denen jeweils spezifische Anforderungen dominieren: Enterprise-Systeme verlangen beispielsweise Flexibilität, Skalierbarkeit und schnelle Evolution. Embedded-Systeme hingegen benötigen direkten Hardwarezugriff, Echtzeitperformance und effiziente Ressourcen. Traditionelle Architekturmuster zwingen Architektinnen und Architekten oft, zwischen diesen Welten zu wählen oder separate Ansätze für unterschiedliche Systemtypen zu pflegen.

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Michael Stal

Michael Stal

Prof. Dr. Michael Stal arbeitet seit 1991 bei Siemens Technology. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Softwarearchitekturen für große komplexe Systeme (Verteilte Systeme, Cloud Computing, IIoT), Eingebettte Systeme und Künstliche Intelligenz.

Er berät Geschäftsbereiche in Softwarearchitekturfragen und ist für die Architekturausbildung der Senior-Software-Architekten bei Siemens verantwortlich.

Das neue Muster Capability-centric Architecture (CCA) löst diese Spannung auf. Es erweitert und synthetisiert Konzepte aus Domain-driven Design, Hexagonal Architecture und Clean Architecture. Dabei führt es neue Mechanismen ein, die es gleichermaßen auf einen Mikrocontroller anwendbar machen, der Sensordaten liest, wie auf eine Cloud-native Enterpriseplattform, die Milliarden von Transaktionen verarbeitet.

Diese Artikelserie stellt das neue Muster in vier Artikeln vor. Hier im ersten Teil geht es um die Grundlagen der Methode. Anschließend folgen drei Beispiele, für ein Embedded-System, für eine Enterprise-Anwendung und für eine Architektur mit KI-Komponente.

Fundamentale Probleme mit existierenden Ansätzen

Das Muster entstand aus unserer Analyse, warum existierende Architekturen versagen, wenn Systeme evolvieren müssen, neue Technologien wie KI und Containerisierung integrieren sollen oder das Embedded-bis-Enterprise-Spektrum überspannen. Anstatt diese Anforderungen als separate Probleme zu behandeln, bietet CCA ein vereinheitlichtes konzeptionelles Framework mit Mechanismen zur Verwaltung von Komplexität, Abhängigkeiten und Änderungen.

Ein Beispiel für einen unzureichenden Ansatz ist es, eine typische geschichtete Architektur auf ein industrielles Steuerungssystem anzuwenden. Die Präsentationsschicht zeigt Sensorwerte an, die Schicht der Businesslogik verarbeitet Steuerungsalgorithmen, die Datenzugriffsschicht verwaltet Persistenz, und irgendwo erfolgt Hardwarezugriff zum Lesen von Sensoren und zur Steuerung der Aktoren.

Das unmittelbare Problem liegt auf der Hand: Wo passt die Hardwareschicht hin? Unterhalb der Datenzugriffsschicht erzeugt sie eine ungeschickte Abhängigkeitsstruktur. Als separates Anliegen verletzt sie das Schichtenprinzip. Kritischer noch: Die starre Schichtung macht es nahezu unmöglich, kritische Pfade zu optimieren. Wenn ein Sensor-Interrupt auftritt, muss das Signal mehrere Schichten durchlaufen, bevor es den Steuerungsalgorithmus erreicht, was eine inakzeptable Latenz bedeutet.

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Hexagonal Architecture versucht, dies durch Ports und Adapter zu lösen. Die Kern-Domänenlogik sitzt im Zentrum, und Adapter verbinden zu externen Systemen durch definierte Ports. Dies funktioniert gut für Enterprise-Systeme mit Datenbank- und API-Adaptern. Für Embedded-Systeme jedoch verschleiert die Behandlung eines Hardware-Timers als weiteren Adapter den fundamentalen Unterschied zwischen einem austauschbaren, externen Service und einer Hardwarekomponente, die die Echtzeitfähigkeit des Systems definiert.

Ein typischer hexagonaler Ansatz für Embedded-Systeme sieht folgendermaßen aus:


// Port-Definition
public interface SensorPort {
    SensorReading read();
}

// Domain-Logik
public class TemperatureController {
    private final SensorPort sensor;
    
    public TemperatureController(SensorPort sensor) {
        this.sensor = sensor;
    }
    
    public void regulate() {
        SensorReading reading = sensor.read();
        // Steuerungslogik hier
    }
}

// Hardware-Adapter
public class HardwareSensorAdapter implements SensorPort {
    private static final int SENSOR_REGISTER = 0x40001000;
    
    public SensorReading read() {
        // Direkter Speicherzugriff
        int rawValue = readRegister(SENSOR_REGISTER);
        return new SensorReading(convertToTemperature(rawValue));
    }
    
    private native int readRegister(int address);
}


Der Code sieht sauber aus, verbirgt aber kritische Probleme. Die Abstraktion verhindert, dass der Controller auf Sensor-Metadaten zugreift, die in benachbarten Hardwareregistern verfügbar sind. Sie erzwingt alle Sensorzugriffe durch einen Methodenaufruf und verhindert den direkten Speicherzugriff per DMA oder Interrupt-gesteuertes Lesen. Sie macht Tests schwieriger, weil Entwickler Timing-Verhalten nicht einfach injizieren können. Am kritischsten: Sie behandelt Hardware als nur eine weitere austauschbare Komponente, obwohl die Hardwarefähigkeiten fundamental die Leistung des Systems prägen.

Clean Architecture steht vor ähnlichen Problemen. Ihre konzentrischen Kreise mit nach innen zeigenden Abhängigkeiten funktionieren wunderbar für Geschäftsanwendungen. Die Entities-Schicht enthält Geschäftsregeln, die Use-Cases-Schicht anwendungsspezifische Regeln, und äußere Schichten behandeln UI und Infrastruktur. Aber Embedded-Systeme passen nicht in dieses Modell. Hardware ist keine Infrastruktur, die sich abstrahieren lässt. Sie ist das Fundament, auf dem Fähigkeiten aufgebaut sind.

Enterprise-Systeme stehen vor unterschiedlichen, aber gleichermaßen herausfordernden Problemen. Während die Systeme wachsen, vermehren sich Bounded Contexts, und die Abhängigkeiten zwischen ihnen verheddern sich. Teams versuchen Schichtung oder hexagonale Grenzen durchzusetzen, was aber in praktischen Zwängen resultiert und Hintertüren sowie Abkürzungen schafft. Ein Kundenservice benötigt Daten vom Inventarservice, der Preise vom Katalogservice braucht, der wiederum Kundensegmente vom Kundenservice benötigt. Die zirkuläre Abhängigkeit ist offensichtlich, das Geschäftsbedürfnis aber real.

Moderne Technologien verschärfen diese Probleme. KI-Modelle sind keine einfachen Komponenten, die in eine Schicht oder einen Adapter passen. Sie haben eigene Infrastrukturbedürfnisse, Training-Pipelines, Anforderungen an die Versionierung und Inferenz-Charakteristiken. Big-Data-Verarbeitung passt nicht zu traditionellen Request-Response-Mustern. Infrastructure-as-Code verwischt die Grenze zwischen Anwendungs- und Deployment-Architektur. Kubernetes und Containerisierung ändern, wie Architekten über Deployment-Einheiten und Skalierungsgrenzen denken.


Aufmacher bcc Modern Architecture

Aufmacher bcc Modern Architecture

(Bild: RONY/Adobe Stock)

Die Online-Konferenz betterCode() Modern Architecture von iX und dpunkt.verlag am 25. März 2026 stellt aktuelle Konzepte der Softwarearchitektur vor wie Clean Architecture, Hexagonale Architektur oder Microservices. Design mit LLMs ist ebenso ein Thema wie Architektur für eine digitale Souveränität.



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Warum Microsoft auf Anthropic setzt: Tausende Mitarbeiter testen Claude Code


Wenn ein Bäcker regelmäßig eine große Tüte Brötchen des Mitbewerbers einkauft, betreibt er entweder intensive Marktbeobachtung – oder sieht seine Bedürfnisse von seinem eigenen Produkt nicht vollständig abgedeckt. Ähnliche Fragen stellen sich Beobachter mit Blick auf Microsoft. Nach Informationen des US-Tech-Portals The Verge setzt der Software-Riese verstärkt auf das KI-Entwicklungs-Tool Claude Code von seinem Mitbewerber Anthropic. Vornehmlich zum Vergleich, wie es heißt. Doch die Intensität des Tests ist dennoch ungewöhnlich.

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Laut The Verge nutzen mehrere tausend Mitarbeiter aus verschiedenen Entwicklerteams Claude Code. Beim CoreAI-Team sollen die Tests schon seit Monaten laufen. Inzwischen sei auch die „Experiences + Devices Division“ aufgefordert worden, Claude Code zu installieren. Dieses Team betreut die für Microsoft wichtigen Produkte Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams, Bing, Edge und Surface.

Ungewöhnlicher Faible für die Konkurrenz?

Microsofts Werkzeugauswahl überrascht deshalb, weil das Unternehmen mit dem GitHub Copilot doch über ein eigenes Tool verfügt. Die in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelte Software sei auch weiterhin das primäre KI-Coding-Tool, betont Microsoft.

Dennoch scheint Microsoft auch ein Faible für das Konkurrenzprodukt entwickelt zu haben. Während die Software-Ingenieure beide Tools nutzen und vergleichen sollen, werden Designer und Projektmanager ohne Programmier-Erfahrung dazu ermuntert, damit zu experimentieren, etwa um Prototypen auf den Weg zu bringen. Laut dem Bericht sei aber auch ein möglicher späterer Vertrieb von Claude Code an Azure-Kunden denkbar.

Besonderer Deal mit Anthropic

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Das Fachmagazin The Information zählt Microsoft zu den Top-Kunden von Anthropic. Beide Unternehmen hätten eine besondere Vereinbarung geschlossen, die Anthropic dazu verpflichte, im Umfang von 30 Milliarden US-Dollar Rechenkapazitäten von Microsofts Cloud Azure zu nutzen. Microsoft rechne umgekehrt die Kosten für die eigene Nutzung der Anthropic-Modelle auf die Verkaufsquoten für Anthropics Azure-Nutzung an. Das sei ungewöhnlich, da normalerweise nur eigene Produkte und die aus der Partnerschaft mit OpenAI auf diese Weise gefördert würden.


(mki)



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Google stellt kostenlosen Web-Suchindex für Entwickler ein


Google hat angekündigt, den kostenlosen Zugriff auf seinen vollständigen Suchindex für Entwickler einzustellen. Neue Programmable Search Engines können ab sofort nur noch maximal 50 Domains durchsuchen. Die bisher verfügbare Option „Search the entire web“ steht für neue Engines nicht mehr zur Verfügung.

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Betreiber bestehender Suchmaschinen, die mehr als 50 Domains indexieren oder den vollständigen Web-Index nutzen, müssen bis zum 1. Januar 2027 auf eine Alternative umsteigen. Google begründet den Schritt in der Ankündigung mit einer „Evolution zu fokussierten, leistungsfähigeren Lösungen“, die eine bessere Nutzererfahrung bieten sollen.

Vertex AI Search als kostenpflichtige Alternative

Als Ersatz für den kostenlosen Vollzugriff verweist Google auf Vertex AI Search, einen Cloud-basierten Enterprise-Dienst mit KI-gestützten Features wie konversationeller Suche und Grounding (Verankerung von KI-Antworten in verifizierbaren Datenquellen). Wer weiterhin den vollständigen Google-Index nutzen möchte, muss ein Formular ausfüllen und auf ein individuelles Preisangebot warten. Öffentliche Preise existieren nicht, frühere Paid-API-Angebote kosteten rund 5 US-Dollar pro 1000 Anfragen.

Die Custom Search JSON API wird ebenfalls eingestellt. Nutzer müssen ihre Implementierungen bis zur Frist auf Vertex AI oder den neuen Enterprise-Full-Web-Dienst portieren. Das kostenlose „Sites to search“-Feature für maximal 50 Domains bleibt erhalten und ist laut Google optimal für fokussierte, seitenspezifische Suchergebnisse gedacht.

Indie-Entwickler unter Druck

Die Änderungen treffen besonders Entwickler von Nischensuchmaschinen, Bildungseinrichtungen und Non-Profit-Organisationen. Viele WordPress-Plugins und Drupal-Module, die auf Googles Programmable Search Engine basieren, müssen umgebaut oder eingestellt werden.

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Als Alternativen bietet sich selbst gehostete Software wie Meilisearch, Typesense oder Elasticsearch an. Für Web-Index-basierte Anwendungen könnten Dienste wie Common Crawl (ein offenes Web-Archiv) in Kombination mit eigenen Modellen zum Einsatz kommen. Allerdings erreichen diese Alternativen nicht die Aktualität und Vollständigkeit des Google-Index.

Kartellrechtliche Bedenken?

Die Einschränkungen könnten in der EU kartellrechtliche Fragen aufwerfen. Als Gatekeeper im Sinne des Digital Markets Act kontrolliert Alphabet mit der Google-Suche den Zugang zu einem wesentlichen Infrastrukturelement des Internets. Offen ist, ob die Abschaffung des kostenlosen Zugriffs bei gleichzeitiger Einführung kostenpflichtiger Alternativen als wettbewerbswidrig interpretiert wird.

Google argumentiert hingegen, die Vereinfachung seines Produktportfolios diene der Qualität: „Wir vereinfachen und modernisieren unser Angebot, damit Sie das beste Werkzeug für Ihre Ziele auswählen können“, heißt es im Blogpost.


(fo)



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