Künstliche Intelligenz
(Fast) alle Welt warnt vorm Platzen der KI-Blase
Dass KI eine Blase sein könnte, macht seit geraumer Zeit die Runde. Selbst Sam Altman und Mark Zuckerberg haben davon bereits gesprochen. Nun ist auch Pat Gelsinger in den Tenor eingestiegen. Der ehemalige Intel-Chef ist sich sicher, dass es eine Blase ist, glaubt aber, bis zum Platzen würde es noch dauern – Jahre sogar. Banken und Wirtschaftsmedien, Analysten und Investoren, alle versuchen derzeit den Blick in die Glaskugel.
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Die Bank of England warnt laut der Zeitung The Guardian als eines von vielen Finanzinstituten, es könne schon bald zu einer plötzlichen Marktkorrektur kommen. Es wird zwar nicht vom Platzen gesprochen, aber davon, dass die aktuellen Bewertungen und Kurse so nicht dauerhaft stimmen können. Eine Korrektur bedeutet schließlich immer, dass etwas falsch sein muss. Dem vorausgegangen war auch schon eine ähnliche Warnung der Deutschen Bank. Die sorgt sich vor allem um die US-amerikanische Wirtschaft. Der KI-Boom sei nicht nachhaltig. Dabei seien die derzeitigen Investitionen rund um KI so massiv, dass sie die USA vor einer Rezession bewahren.
Auch der Harvard Economist schreibt, dass 92 Prozent des Bruttoinlandsprodukt-Wachstums der USA auf dem Boom rund um KI-Datenzentren basieren. Zugleich würde dadurch eine wirtschaftliche Stagnation verschleiert. Die Unternehmensberatung Bain und Company meint, KI-Unternehmen können gar nicht so viel einnehmen, wie sie für Rechenleistung ausgeben. Dafür wäre ein Jahresumsatz von zwei Billionen US-Dollar erforderlich, um die Rechenleistung zu finanzieren, die benötigt wird, um den bis 2030 erwarteten Bedarf an KI zu decken, steht in einem Bericht, sowie: „Selbst mit Einsparungen durch KI fehlen der Welt noch 800 Milliarden Dollar, um mit der Nachfrage Schritt zu halten.“
Meta und Google als Gewinner des Platzens
Die KI-Unternehmen haben allesamt massive Investitionen in Datenzentren angekündigt. Meta will ein 2-Gigawatt-Rechenzentrum so groß wie halb Manhattan bauen, das Project Stargate von Donald Trump als eigener Erfolg angekündigt, soll 500 Milliarden kosten, hinzukommen eine Reihe weiterer Deals, vorwiegend mit OpenAI, bei denen die Zugehörigkeiten nicht immer klar sind.
Zudem werden KI-Unternehmen extrem hoch bewertet. OpenAI ist inzwischen mit 500 Milliarden bewertet. Tatsächlich schreibt das Unternehmen aber Verluste und rechnet frühestens 2029 damit, profitabel zu sein. Wie das gehen soll, ist dabei aber völlig unklar, es gibt noch kein bekanntes, absehbares Geschäftsmodell. Solche Schieflagen sind mitverantwortlich für das Platzen der Dotcom-Blase im Jahr 2000 gewesen.
Anders schaut es allerdings etwa bei Meta und Google aus, beide können die KI-Entwicklungen aus ihren sonstigen Geschäften – vornehmlich mit der Werbung – finanzieren. Zuckerberg geht daher auch von einer Blase aus, deren Platzen ihn jedoch zu einem Gewinner werden lässt. Big Tech kann dann günstig Startups, Ideen und Experten einkaufen.
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Nvidia glaubt an KI
Zu den wenigen Menschen, die nicht von einer Blase ausgehen, gehört wenig überraschend einer der Hauptprofiteure des KI-Hypes: Jensen Huang, CEO von Chipentwickler Nvidia, sieht keine Ähnlichkeiten zur Dotcom-Blase, wie es viele befürchten. Im Gegenteil hat er kürzlich gesagt, er bereue, nicht noch mehr in Elon Musks KI-Startup xAI investiert zu haben. Das ist auch seine ausweichende Antwort auf die Frage in einem Interview mit CNBC, wie er die derzeit gängigen zirkulären Finanzierungsmodelle sieht. Dabei geht es um Investitionen Nvidias in KI-Unternehmen, die mit diesem Geld verpflichtend Chips von Nvidia kaufen sollen.
Wie fragil der Markt ist, zeigte auch schon das Herauskommen von Deepseek zu Beginn des Jahres. An nur einem Tag brach die Nvidia-Aktie um 17 Prozent ein, der Börsenwert fiel um fast 600 Milliarden US-Dollar auf 2,9 Billionen. Das chinesische KI-Modell sollte deutlich günstiger trainiert worden sein und dabei nahezu gleich gute Ergebnisse liefern, wie etwa ChatGPT. Ganz so einfach war es dann doch nicht, aber selbst die großen Tech-Unternehmen sind genau daran interessiert – möglichst kostengünstig die besten Modelle bereitstellen.
(emw)
Künstliche Intelligenz
Zyklus mit Bling-Bling: Vier Tracker mit und ohne App im Test
Aufwachen, die Temperatur messen und in Verbindung mit anderen Werten direkt erfahren, ob ein fruchtbarer Tag ist: Das geht mithilfe von Zyklustrackern. Außer geräteunabhängigen Apps, wie wir sie bereits 2020 getestet haben, gibt es Geräte, die die Messung übernehmen und mitunter auch gleich das Ergebnis verkünden. Wir haben vier Exemplare getestet.
Die meisten dieser Geräte und Apps arbeiten nach einer symptothermalen Methode (STM). Sie werten die Körpertemperatur nach dem Aufwachen (Basaltemperatur) und Angaben zur Beschaffenheit des Zervixschleims oder des Gebärmutterhalses aus, um die fruchtbaren Tage zu bestimmen. So können Frauen gezielt und hormonfrei verhüten oder schwanger werden. Bei korrekter Anwendung ist eine STM wie zum Beispiel das wissenschaftlich gut dokumentierte Verfahren Sensiplan ähnlich sicher wie die Pille. Vor Geschlechtskrankheiten schützt die Methode nicht.
- Zyklustracker können bei der hormonfreien Verhütung und der Familienplanung helfen, aber auch das Verständnis für den eigenen Körper fördern.
- Außer diversen unabhängigen Apps gibt es Geräte, die die Temperatur messen und zusammen mit anderen Angaben auswerten: Vier davon haben wir getestet.
- Viele Tracker nutzen eine symptothermale Methode (STM). Diese Methoden gelten grundsätzlich als sehr sicher, wenn man sie richtig anwendet.
Ziel unseres Tests war es, möglichst unterschiedliche Systeme auszuprobieren. Wir entschieden uns für vier Kandidaten aus Deutschland und der Schweiz: den Vaginalsensor Trackle und den Zykluscomputer MyWay, die beide im Vergleich zu ähnlichen Geräten günstiger und vor allem für die Verhütung zugelassen sind. Dazu gesellt sich der Fruchtbarkeitstracker Daysy mit seiner besonderen Fruchtbarkeitsanzeige und das einfache Basalthermometer Ovy OT20 des Herstellers Ovy. Darüber hinaus geben wir einen Überblick über ähnliche und andere Systeme auf dem Markt und klären, ob eine STM überhaupt zuverlässig ist oder nur klerikaler Hokuspokus.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Zyklus mit Bling-Bling: Vier Tracker mit und ohne App im Test“.
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Künstliche Intelligenz
Oracle AI Database 26ai: KI-Integration in Unternehmensdatenbanken
Die massiven Fortschritte im KI-Bereich machen auch nicht vor den Dinosauriern der IT-Welt halt – zum Beispiel den relationalen Datenbanken. So hat Oracle auf seiner frisch umgetauften Hausmesse Oracle AI World – bis vor wenigen Wochen noch Oracle CloudWorld – die aus seiner Sicht nächste große Ära der Datenverarbeitung eingeläutet. Mit der Vorstellung der Oracle AI Database 26ai und der neuen AI Data Platform will das Unternehmen neue Maßstäbe für die KI-Integration in Unternehmensdatenbanken setzen.
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Diese Ankündigungen versprechen nicht nur höhere Effizienz, sondern auch eine nahtlose Brücke zwischen traditionellen Datenbanken und modernen KI-Anwendungen. Die langfristige Vorstellung des Herstellers ist eine AI for Data, um eine KI-native Datenbank der nächsten Generation zu erschaffen, bei der KI im gesamten Daten- und Entwicklungsstack zum Einsatz kommt – bei der Vektorsuche, beim Datenbankmanagement, der Daten- und Anwendungsentwicklung und bei Analysen.
Mit der neuen Version 26ai will der Hersteller hier einen großen Schritt vorangekommen sein. Sie ersetzt die Vorgängerversion 23ai und markiert laut Oracle einen Meilenstein in der Entwicklung von autonomen Datenbanksystemen. Als Langzeit-Support-Release (LTS) bietet sie ab sofort verfügbare Features, die durch einen einfachen Update-Prozess aktiviert werden können. Besonders hervorzuheben sind die neuen AI-Vektoren, die semantische Inhalte effizient darstellen und die Grundlage für fortschrittliche Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen (RAG) legen. Oracle Manager Juan Loaiza, EVP für Oracle Database Technologies, sagt, dass diese Innovation die Datenverarbeitung „autonom und agentisch“ mache – mit diesen Schlagwörtern liegt Oracle also voll im Trend.
Kunden sollen von einer nahtlosen Übergangsphase profitieren: Bestehende 23ai-Systeme lassen sich ohne großen Aufwand auf 26ai migrieren, während Oracle zukünftige Erweiterungen schrittweise verteilt. So reduziere man nicht nur den Administrationsaufwand, sondern minimiere auch Sicherheitsrisiken in einer Zeit, in der KI-gestützte Angriffe zunehmen, so der Hersteller.
Autonomous AI Lakehouse: Offene Standards für Multicloud-Umgebungen
Ein weiteres Highlight unter den Ankündigungen ist der Oracle Autonomous AI Lakehouse, der die Stärken der Autonomous AI Database mit dem offenen Apache-Iceberg-Format kombiniert. Dadurch sollen Unternehmen ihre bestehenden Data Lakes ohne Funktionsverluste nutzen können – sei es für Analytics oder KI-Modelle. Der Ansatz breche bisherige Silos auf und ermögliche skalierbare Queries über riesige Datensätze hinweg, unterstützt durch den neuen Data Lake Accelerator, so Oracle.
Die Plattform ist cloudübergreifend verfügbar: natürlich Oracles hauseigener Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud sowie Exadata Cloud@Customer. Ergänzt wird das durch den Autonomous AI Database Catalog, gedacht als Katalog der Kataloge, der Metadaten aus verschiedenen Systemen vereint und die Datenentdeckung vereinfacht. Analysten von Constellation Research werten dies als „langen Atem“ in Oracles Strategie: „Spät kommen, aber mit autonomer Architektur überdauern.“
Die Oracle AI Data Platform rundet das Paket ab und zielt darauf ab, KI-Initiativen zu beschleunigen. Sie integriert sicherheitskritische, einheitliche Daten mit agentischer Automatisierung – also KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben übernehmen. Neue Partnerschaften, etwa mit AMD für Supercomputer oder Meta für Cloud-Computing, unterstreichen Oracles Multicloud-Ambitionen. Zudem erweitert Oracle sein Database@AWS-Angebot um KI-spezifische Services und ein Partnerprogramm.
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Ein Vertrag für alle Clouds: Oracle Universal Credits
Oracle geht in seiner Multicloud-Strategie noch einen Schritt weiter: Mit den neu vorgestellten Oracle Multicloud Universal Credits schafft das Unternehmen das erste cloudübergreifende Nutzungsmodell, mit dem Kunden Oracles AI-Database- und OCI-Services schnell und einfach in der Cloud ihrer Wahl erwerben können. Die Credits gelten einheitlich für Oracle Database@AWS, Oracle Database@Azure, Oracle Database@Google Cloud und OCI – und sollen eine Rationalisierung der Beschaffung mit flexiblen Bedingungen und konsistenten Verträgen über alle Plattformen hinweg erlauben.
Zu den Vorteilen laut Hersteller zählen ein zentrales Verbrauchsmodell für alle Clouds, erweiterter Zugriff auf Regionen (inklusive OCI-Workloads in AWS-, Azure- oder Google-Regionen) sowie Workload-Portabilität mit kommerzieller Freiheit. „Die branchenführende Multicloud-Lösung von Oracle wurde entwickelt, um Kunden dabei zu helfen, Anwendungsmodernisierungen und Cloud-Migrationen zu beschleunigen“, erklärt Karan Batta, Senior Vice President Oracle Cloud Infrastructure. Mit 38 Multicloud-Regionen und diesem flexiblen Modell biete Oracle mehr Auswahl als je zuvor. Interessierte Kunden können einen frühzeitigen Zugriff anfordern.
(fo)
Künstliche Intelligenz
Cyber-Resilienz im Fokus: IT-Sicherheitstag Gelsenkirchen 2025
Der IT-Sicherheitstag am 18. November in Gelsenkirchen steht ganz im Zeichen der Cyber-Resilience. Die Westfälische Hochschule richtet die Konferenz gemeinsam mit heise aus. Unter der Moderation von Prof. Dr. Norbert Pohlmann (Institut für Internet-Sicherheit – if(is)) vermitteln Fachleute aus Wissenschaft und Praxis, wie Organisationen ihre Sicherheitsarchitekturen zukunftsfähig aufstellen und auf wachsende Risiken reagieren können.
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Das Programm eröffnet Prof. Dr. Norbert Pohlmann mit einer Einführung in die Idee und Umsetzung von Cyber-Resilience, gefolgt von David Bothe (if(is)), der zeigt, wie Serious Games spielerisch die IT-Abwehrfähigkeit steigern können.
Technologien für resiliente IT-Architekturen
Am Nachmittag präsentiert Alwin Kohl (DataCore Software GmbH) in seinem Vortrag „Cyber-Resilienz – Cybersicherheit zu Ende gedacht“, wie moderne Backup- und Datenstrategien Systeme auch nach Angriffen schnell wiederherstellen können. Dennis Stroz (if(is)) zeigt anschließend, wie sich mit einem Cyber-Risiko-Score die Sicherheitslage von Unternehmen objektiv bewerten lässt. Chris Wojzechowski (AWARE7 GmbH) spricht zu digitalen Souveränitätsthemen und welche Rolle die Anbieterwahl dabei spielt. Achim Gorski (Arctic Wolf) zeigt, warum Unternehmen von reaktiver Abwehr zu proaktiver Verteidigung umdenken sollten. Sören Langenberg (enclaive GmbH) erklärt, wie Confidential Computing und „3D-verschlüsselte Virtualisierung“ neue Maßstäbe beim Schutz sensibler Cloud-Daten setzen.
In mehreren Ask-the-expert-Sessions erhalten Teilnehmende die Möglichkeit, ihre Fragen direkt an die Referenten zu stellen.
Zum Abschluss diskutieren Leonhard Kugler (Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung, ZenDiS), Chris Wojzechowski (AWARE7 GmbH) und Prof. Dr. Norbert Pohlmann, was Unternehmen tun müssen, um resilienter gegen immer intelligentere Cyberangriffe zu werden.
Austausch und Networking
Zwischen den Vorträgen bleibt Zeit für Gespräche mit Fachkollegen, Referenten und Partnern der Veranstaltung. Die Pausen und das abschließende Get-together bieten Gelegenheit, Erfahrungen zu teilen und neue Impulse mitzunehmen.
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(kaku)
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