OpenAI präsentiert ein Ökosystem rund um ChatGPT

OpenAI will ChatGPT zu einem digitalen Ökosystem ausbauen, das Nutzer nicht mehr verlassen müssen. Auf den Dev Days stellte das Unternehmen neue App-Integration vor: Externe Anbieter können ihre Dienste direkt in den Chatbot einbauen. Zillow, Canva, Spotify und Booking.com gehören zu den ersten Partnern.

Die Strategie erinnert an frühere Versuche mit Erweiterungen und GPTs, die sich nicht durchsetzten. OpenAI bietet Entwicklern nun ein neues Software Development Kit und ein AgentKit. Außerdem gibt es eine API für Sora 2, die neue Version des Videogenerators mit Ton und Social Media Feed. Für das Voice Model und gpt-image kommen kostengünstige Mini-Versionen.

OpenAI kauft AMD-GPUs für Milliarden US-Dollar

OpenAI wird über fünf Jahre mehrere Millionen AMD-GPUs kaufen, beginnend 2026 mit der Instinct MI450. Die Gesamtkapazität beträgt sechs Gigawatt. Die AMD-Chips sollen für Inferenz genutzt werden, also das Ausführen fertiger KI-Algorithmen. Für das Training kauft OpenAI weiterhin Nvidia-GPUs im Umfang von zehn Gigawatt.

OpenAI wird damit AMDs größter GPU-Kunde. Die Börse reagierte stark: AMDs Aktie stieg um über 30 Prozent und hält sich seitdem stabil. AMD profitiert vom wachsenden Bedarf an KI-Hardware jenseits von Marktführer Nvidia.

OpenAI legt Vorschläge für KI-Politik in Europa vor

OpenAI hat gemeinsam mit der Organisation Allied for Start-ups 20 politische Vorschläge zur KI-Förderung in Europa vorgelegt. Im Kern fordert OpenAI einheitliche Regeln statt nationaler Unterschiede und eine Schonfrist für kleine Unternehmen bis 2030.

Der Ansatz „Relentless Harmonisation“ soll fragmentierte Vorschriften abbauen, die grenzüberschreitende KI-Projekte erschweren. Viele Empfehlungen liegen nahe an den Interessen großer Technologieanbieter: vereinfachte Zugangsbedingungen, beschleunigte Verfahren, weniger regulatorische Reibung. Eine Vereinheitlichung würde OpenAI den Marktzugang in Europa deutlich erleichtern.

Google startet AI Mode in Deutschland

Google bringt seinen AI Mode nach Deutschland. Die Funktion nutzt das speziell auf Suche abgestimmte Modell Gemini 2.5, das Echtzeitsuche und Knowledge Graph verknüpft. Für komplexe Fragen sammelt und analysiert das System mehr Informationen als normale Suchanfragen.

Der AI Mode funktioniert wie ein Chatbot, ist aber für die Suche optimiert. Nutzer können Fragen zu Bildern stellen und Folgekonversationen führen. Anders als die bereits verfügbaren AI Overviews liefert der Modus keine Linklisten, sondern nur KI-generierte Antworten.

Google zahlt bis zu 30.000 Dollar für KI-Sicherheitslücken

Google führt ein spezielles Bug-Bounty-Programm für KI-Produkte ein. Forscher erhalten bis zu 20.000 Dollar für schwere Sicherheitslücken in Flaggschiff-Produkten wie der Suche, Gemini-App oder Workspace-Apps. Mit Bonus-Multiplikatoren können Belohnungen bis zu 30.000 Dollar erreichen.

Parallel stellte Googles Deepmind den KI-Agenten CodeMender vor, der Schwachstellen in Code erkennt und automatisch behebt. Das System prüft Änderungen durch interne Tools und lässt derzeit noch Menschen alle Patches vor der Implementierung überprüfen. Google will so die Sicherheit seiner wachsenden KI-Infrastruktur verbessern.

Anthropic testet KI-Modelle automatisch auf Risiken

Anthropic hat das Open-Source-Tool Petri zur automatischen Sicherheitsprüfung von KI-Modellen veröffentlicht. Das System nutzt KI-Agenten, um problematische Verhaltensweisen wie Täuschung oder Machtstreben zu testen. Ein Auditor-Agent führt mehrstufige Gespräche, ein Judge-Agent analysiert die Ergebnisse.

In einer Pilotstudie testete Anthropic 14 führende KI-Modelle mit 111 Szenarien. Claude Sonnet 4.5 und GPT-5 schnitten am besten ab, während Gemini 2.5 Pro, Grok-4 und Kimi K2 hohe Täuschungsraten zeigten. Besonders aufschlussreich war ein Whistleblowing-Test: Modelle gaben manchmal auch harmlose Informationen preis, beeinflusst von narrativen Mustern statt ethischem Verständnis.

Forschende veröffentlichen größten offenen Datensatz für KI-Agenten

Ein Team von MIT, IBM und University of Washington hat TOUCAN veröffentlicht, den bislang größten offenen Datensatz für KI-Agenten. Er enthält 1,5 Millionen echte Werkzeug-Interaktionen mit 495 realen Model Context Protocol-Servern und über 2.000 Tools, von Web-Suche bis zu Finanz- und KI-Diensten.

Anders als frühere Datensätze basiert TOUCAN auf tatsächlichen API-Ausführungen statt Simulationen. Das bildet realistische Fehler, Verzögerungen und Kontextabhängigkeiten ab. Code und Datensatz liegen unter permissiver Lizenz auf GitHub und Hugging Face vor.

Deloitte erstattet Australien Geld wegen KI-Halluzinationen

Die Beraterfirma Deloitte erstattet der australischen Regierung einen Teil der Bezahlung für einen Prüfbericht zurück. Der Bericht über ein automatisiertes System zur Kürzung von Sozialleistungen enthielt KI-halluzinierte Erfindungen. Deloitte räumt ein, ein generatives Sprachmodell eingesetzt zu haben, das falsche Fußnoten erzeugte und nicht existente Quellen erfand.

Das verwendete System war eine von Microsoft bereitgestellte Instanz von GPT-4o von OpenAI, die das australische Arbeitsministerium lizenziert hat. An den grundsätzlichen Aussagen des Prüfberichts hält Deloitte fest. Der ursprüngliche Bericht wurde inzwischen durch eine bereinigte Version ersetzt.

Microsofts KI-Assistent Dragon Copilot startet in deutschen Kliniken

Nach einer mehrmonatigen Pilotphase ist Microsofts KI-Assistent Dragon Copilot für deutsche Kliniken und Praxen verfügbar. Das System protokolliert Arztgespräche automatisch und soll den Dokumentationsaufwand reduzieren. Patienten werden vorher über die Aufzeichnung informiert.

Microsoft ist nicht allein auf diesem Markt: Der dänische Anbieter Corti bereitet seinen Deutschland-Eintritt vor, Zoom hat einen spezialisierten KI-Assistenten für das Gesundheitswesen angekündigt. Deutsche Forschungseinrichtungen arbeiten ebenfalls an solchen Lösungen. Gesetze treiben die Digitalisierung in deutschen Krankenhäusern voran und schaffen einen begehrten Markt für IT-Anbieter.

Brasilianische Polizei stoppt Millionenbetrug mit Gisele Bündchen-Deepfakes

Brasilianische Ermittler haben eine Betrügergruppe ausgehoben, die mit KI-gefälschten Videos von Model Gisele Bündchen und anderen Prominenten über 3,2 Millionen Euro erbeutet hat. Die Gruppe produzierte Deepfake-Videos und lockte Opfer über Instagram-Anzeigen zum Kauf von Produkten, wobei nur Versandkosten berechnet wurden.

Die Polizei vollstreckte Haftbefehle in fünf Bundesstaaten und fror Vermögenswerte ein. Die meisten Opfer verloren nur geringe Beträge und zeigten die Straftaten nicht an. Eine Polizeisprecherin sprach von „statistischer Immunität“ für die Kriminellen, die deshalb ohne Angst in großem Stil agierten.

Jeff Bezos plant KI-Rechenzentren im Weltraum

Amazon-Gründer Jeff Bezos will in 10 bis 20 Jahren die ersten Gigawatt-Rechenzentren im Orbit errichten. Der Vorteil: ununterbrochene Solarenergie ohne Dunkelheit oder Wolken. Die Komponenten und Wartung würden mit Schwerlastraketen seines Unternehmens Blue Origin transportiert.

Der Strombedarf von Rechenzentren soll sich laut Internationaler Energieagentur bis 2030 auf 945 Terawattstunden verdoppeln, etwa Japans Stromverbrauch. Das Konzept hat aber Schwächen: Hardware müsste vor Weltraumstrahlung geschützt werden, und die Wartung durch Roboter in großem Umfang ist fraglich.

(igr)

Der Industrieverband JEDEC, kurz für „Joint Electron Device Engineering Council“, will zeitnah den Speicherstandard Universal Flash Storage (UFS) 5.0 finalisieren. Die neue Version soll im Vergleich zum Vorgänger, UFS 4.0, mehr Leistung für mobile Endgeräte, Edge Computing, Automotive und Gaming-Konsolen bieten, wobei passende Controller abwärtskompatibel zu älteren UFS-Versionen bleiben sollen.

Fast doppelt so schnell wie UFS 4.0

Laut JEDEC soll UFS 5.0 eine sequenzielle Leistung von bis zu 10,8 GByte/s liefern, was in etwa eine Verdopplung der Geschwindigkeit zu UFS 4.0 bedeutet. Der neue Flashspeicher wird damit zwar um einiges schneller, an aktuelle SSDs mit PCIe 5.0 wie etwa Samsungs 9100 Pro kommt UFS 5.0 noch nicht heran, der bis zu 14,8 GByte/s liefern soll. Mit dem erneuten Geschwindigkeitsschub wolle man den Anforderungen der KI gerecht werden, die von hohen Durchsatzraten profitieren, erklärt JEDEC. Jedoch spielt bei KI-Aufgaben, die auf Geräten ausgeführt werden, ein schneller RAM eine größere Rolle.

Eine weitere Neuerung von UFS 5.0 ist der Ankündigung zufolge eine „Integrierte Verbindungsausgleichung für zuverlässigere Signalintegrität“, durch die der Speicher tendenziell zuverlässiger arbeiten soll. Das Verfahren soll einer Degradation des Signals vorbeugen, indem Frequenzabhängigkeiten und Rauschen reduziert werden. Ferner könne der Speicher durch eine separate Stromversorgung von Signaleinheit und Speichersubsystem einfacher in Systeme integriert werden, was elektrisches Rauschen zwischen den Komponenten reduzieren soll.

Für eine höhere Datensicherheit setzt JEDEC bei UFS 5.0 auf „Inline-Hashing“. Dabei werden die Hash-Werte automatisch während der Datenverarbeitung gebildet, ohne dass ein separater Prozessschritt erforderlich ist. Auf diese Weise kann unter anderem die Anzahl der Speicherzugriffe reduziert und die Latenz verbessert werden.

Kooperation mit der MIPI Alliance

Anders als die weitverbreiteten NVMe-SSDs verwendet UFS kein PCI Express für die Datentransfers. Die meisten neuen Eigenschaften von UFS 5.0 kommen laut JEDEC durch die Kooperation mit der MIPI Alliance (Mobile Industry Processor Interface Alliance) zustande. Stattdessen setzt die JEDEC auf das sogenannte M-PHY-Protokoll der MIPI Alliance. UFS 5.0 bringt mit M-PHY 6.0 einen neuen „High-Speed Gear 6 (HS-G6)“, „der doppelt so hohe Datenraten wie die bisherige maximale Datenrate von HS-G5 unterstützt“. Er ermögliche eine UFS-Schnittstellenbandbreite von 46,6 Gigabit pro Sekunde und Lane. Zwei Lanes ermöglichen bei UFS 5.0 eine effektive Lese-/Schreibgeschwindigkeit von bis zu 10,8 GByte/s (Protokoll-Overhead bereits abgezogen), so JEDEC.

Bis der neue Flashspeicherstandard in ersten Geräten zum Einsatz kommen wird, dürfte es noch eine Weile dauern. Die JEDEC macht noch keine Angaben zur Verfügbarkeit, eine geleakte Präsentationsfolie von Samsung deutet auf erste UFS-5.0-Speicher ab 2027 hin.

(afl)

Derzeit gilt der Ryzen 7 9800X3D als optimaler Spieleprozessor, vor allem, wenn man ihn mit einer besonders kräftigen Grafikkarte kombiniert. So richtig massenkompatibel ist er mit seinem Straßenpreis von derzeit 450 Euro allerdings nicht. Für das Geld bekommt man schon eine anständig ausgestattete Basis für einen Spiele-PC mit Sechs- oder Achtkern-CPU plus Kühler, brauchbarem Mainboard, 1-TByte-SSD und 16 GByte RAM. Eine solche Zusammenstellung passt wiederum besser zu einer Mittelklasse-Grafikkarte, sodass am Ende ein Vernunft-PC dabei herauskommt.

Doch wie stark bremst eine CPU aus dem Einsteigersegment den Spielspaß? Und welche Kompromisse muss man möglicherweise bei der Plattform in Kauf nehmen, etwa beim RAM oder bei der PCIe-Ausstattung? Um diese Fragen zu beantworten, haben wir vier CPUs ab 90 Euro mit fünf Grafikkarten kombiniert, durch einen Spieleparcours gescheucht und die Performance in zwei Auflösungen gemessen.

Zum Vergleich treten vier AMD-CPUs an, und zwar die beiden billigen Sechskern-Prozessoren Ryzen 5 5600 und Ryzen 5 8400F für jeweils 90 Euro sowie der teurere Sechskerner Ryzen 5 7500F und der Achtkerner Ryzen 7 5700X für je 130 Euro. Weil sich bei unserer letzten Betrachtung von Budget-Prozessoren vor etwa zwei Jahren bereits abzeichnete, dass die Ära der Vierkern-CPUs in Spielen zu Ende geht, ist dieses Mal keine dabei.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Ab 90 Euro: Vier günstige AMD-Prozessoren für Spieler im Vergleich“.
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