Entwicklung & Code
Google-DeepMind-Chef: Der nächste Einstein könnte eine KI sein
Es ist das ewige Versprechen der Branche und das Feigenblatt, um bis dahin das Verbrennen von Milliarden Dollar und Unmengen an Energie zu rechtfertigen: die Suche nach der AGI. Die Artificial General Intelligence (Künstliche allgemeine Intelligenz) gilt als heiliger Gral der KI-Forscher. Wenn die Software lernt, ohne menschliche Hilfe zu lernen, sollen undenkbare Fortschritte möglich sein. Manch einer hat auch Angst, dass sich die KI dann gegen den Menschen wendet. Aber in zunehmendem Maße halten Menschen diese Zukunftsvision für eine Fata Morgana und den Weg dorthin noch für sehr weit.
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Demis Hassabis, Chef von Googles KI-Sparte DeepMind, hält die AGI für erreichbar. Aber erst in fünf bis zehn Jahren. In einem Interview mit Alex Kantrowitz von Big Technology ließ er kein gutes Haar an seinem Mitbewerber OpenAI und dessen Chef Sam Altman. Man dürfe AGI nicht als Marketingbegriff verwenden, mahnt er. Die allgemeine künstliche Intelligenz sei ein System, das alle kognitiven Fähigkeiten zeigen kann, die Menschen haben, sagt er: „Und ich meine alle.“
Was die AGI können muss
Aber wo ist der Nutzen für die Menschheit? Den würde diese Form von KI erst haben, wenn sie der Menschheit zu neuen Durchbrüchen verhilft, erklärt Hassabis. Es sei nicht damit getan, eine mathematische Gleichung oder eine Vermutung zu lösen. Bahnbrechende Vermutungen sind gefragt, ein neuer Einstein. Oder im künstlerischen Bereich ein Picasso oder ein Mozart. Und zwar mit Fähigkeiten und einer Schlagzahl, wie sie bei Menschen kaum oder gar nicht möglich wäre.
Und obwohl er die Ansicht vertritt, dass die Fähigkeiten heutiger KI-Modelle noch gar nicht alle erkannt und ausgeschöpft sind, zeigt sich Hassabis überzeugt, dass diese noch weit von einer AGI entfernt sind. Heutige KI habe ein „Goldfischgehirn“. Sie kann das Internet durchsuchen, aber dieses Wissen ändere das Modell nicht und sei nach der Sitzung wieder vergessen. Eine Superintelligenz würde sogar noch weitergehen, sie könnte andere Systeme wie Wettersatelliten integrieren oder in 14 Dimensionen denken – Dinge, zu denen kein Mensch fähig wäre.
Mehrere Durchbrüche nötig
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KI brauche auf dem Weg zur AGI noch mehrere Durchbrüche: Neben kontinuierlichem Lernen seien das effizientere Kontextfenster und langfristige Planung. Während das menschliche Gehirn mit selektiver Aufmerksamkeit nur das Wichtige verarbeitet, behandelt KI alle Informationen im Kontext gleich. Dies ist ineffizient und teuer.
In dem Bühnengespräch in Davos ging Hassabis auch auf die Frage ein, ob Google wie OpenAI plane, in seinem Chatbot Werbung zu integrieren. Viel Lob verteilte Hassabis für Start-up Anthropic, in das Google bereits Milliarden Dollar investiert hat. Deren Entwicklungs-Tool Claude Code sei sehr gelungen. Google selbst will die Fähigkeiten seines KI-Modells Gemini mit der neu veröffentlichten IDE Antigravity besser zur Geltung bringen.
Googles Smart-Glass-Pläne
Konkret äußerte sich Hassabis zu Smart Glasses: Google arbeitet mit Partnern wie Warby Parker, Gentle Monster und Samsung an einer neuen Generation KI-gestützter Brillen, die „vielleicht bis zum Sommer“ auf den Markt kommen sollen. Anders als beim gescheiterten Google Glass vor gut zehn Jahren seien nun sowohl die Form ausgereift als auch – entscheidend – die „Killer-App“ vorhanden: ein universeller digitaler Assistent, der freihändig im Alltag hilft. Hassabis selbst arbeitet persönlich an dem Projekt mit.
(mki)
Entwicklung & Code
Sourcecode-Editor Zed erreicht Version 1.0
Der Code-Editor Zed liegt jetzt in Version 1.0 vor. Einzelne, neue Highlights benennen die Entwickler des Open-Source-Editors für ihr Release nicht.
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Stattdessen betonen sie, dass Version 1.0 nach jahrelanger Entwicklungszeit den Punkt markiert, an dem Zed erstmals den vollen Funktionsumfang eines modernen Editors für macOS, Windows und Linux erreicht hat. Als Beispiele nennen sie Features wie Debugging, Git‑Integration, SSH‑Remote-Entwicklung sowie die Unterstützung dutzender Sprachen.
Maximale Geschwindigkeit durch GPUI
Der komplett in Rust geschriebene Zed bedient sich keiner Browser‑Plattform als Systemfundament, sondern ist wie ein Videospiel aufgebaut, so die Entwickler. Der Editor verfügt über eine eigene GPU‑basierte UI‑Engine (GPUI), auf der auch das Agent Client Protocol läuft. Damit lassen sich KI-Agenten wie Claude Agent, Codex CLI, Cursor und OpenCode unterstützend zur Softwareentwicklung hinzuziehen. Seit Januar 2024 ist Zed unter GPL (Editor), AGPL (Server-Komponenten) und Apache 2.0 (GPUI-Framework) lizenziert.
Die Kombination aus Rust-Unterbau und GPUI verhilft Zed zu einem Geschwindigkeitsvorteil gegenüber Web‑ oder Electron-basierenden Editoren wie Atom oder VS Code. Bereits im Mai 2025 hatte Zed-Entwicklerteam ihn in einem Blogbeitrag zum schnellsten KI-Code-Editor erklärt. Anwenderinnen und Anwender, die ohne KI-Support arbeiten wollen, können diesen in Zed ohne viel Aufhebens ausschalten. War dazu in früheren Versionen des Open-Source-Editors noch eine Einstellung in der settings.json-Datei erforderlich, funktioniert es nun direkt im UI.
(mro)
Entwicklung & Code
Geld für KI statt Open Source: pgBackRest-Projekt gibt auf
David Steele, der Maintainer des weitverbreiteten Postgres-Backup-Tools pgBackRest, hat keine Finanzierung für sein Projekt gefunden und es deswegen bei GitHub archiviert. Es ist nur noch lesbar.
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Steele schreibt auf GitHub, er habe „nach einer Stelle gesucht, die es mir erlauben würde, die Arbeit fortzusetzen, aber bisher war ich nicht erfolgreich. Auch meine Bemühungen, mir Sponsoren zu sichern, haben nicht zu dem geführt, was ich brauche, um das Projekt gangbar zu halten.“ Außerdem fordert er Interessenten an Forks dazu auf, sich einen neuen Namen zu suchen.
Kritik am einseitigen Ausnutzen von Open Source
Beobachter aus der Community erwarten Forks des im Postgres-Umfeld essenziellen Programms, kritisieren aber auch die IT-Industrie in ihrem Umgang mit Open Source. Laetitia Avrot, ehemaliges Mitglied des Postgres Code of Conduct Committee, weist beispielsweise darauf hin: „Das Open-Source-Modell funktioniert, wenn die Leute, die den Wert abschöpfen, auch zum Erhalt beitragen“. Große Firmen haben enorm von pgBackRest profitiert, aber: „Der KI-Goldrausch hat offensichtlich gründlich durchgerüttelt, was Firmen als bezahlenswert ansehen.“ Derzeit sei es offensichtlich wichtiger, RAM und GPUs bereitzustellen.
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In der Community beginnt nun die Suche nach einer Alternative. Für Anwenderinnen und Anwender bedeutet es, vorerst abzuwarten. Derzeit gibt es keine neuen Funktionen für pgBackRest und auch keine Bugfixes mehr. Probleme werden daher vermutlich spätestens mit neuen Versionen von Postgres auftauchen.
Ein grafischer Aufruf mit einer überarbeiteten Version des bekannten xkcd-Comics „Dependency“ appelliert daran, Open-Source-Projekte der Infrastruktur wie pgBackRest auch angemessen finanziell zu unterstützen.

(Bild: xkcd.com/2347/)
(who)
Entwicklung & Code
Red Hat baut Prototyp für agentisches Betriebssystem
KI-Agenten, die für ihre Betreiber automatisch Aufgaben erfüllen können, sind populär – etwa OpenClaw kann viele Dinge für Nutzerinnen und Nutzer übernehmen. Da die agentische KI auch Dinge machen kann, wie weitere Software installieren, stellen sich zwangsläufig Sicherheitsfragen. Außerdem ist Skalierbarkeit ein weiterer Punkt. Red Hat will das mit einem agentischen Betriebssystem beantworten.
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Die Grundidee ist einfach: Es braucht eine stabile und sichere Betriebssystem-Basis für KI-Agenten wie OpenClaw. Klassische Betriebssysteme verändern sich über die Zeit durch Softwareinstallationen und allgemeine Nutzung, was zu einer Drift der Konfiguration führt. In normalen virtuellen Maschinen wird die Reproduzierbarkeit dadurch schwierig, etwa um sicherzustellen, dass das System wie gewünscht funktioniert und sicher bleibt.
In einem Blog-Beitrag erklärt Red-Hat-Mitarbeiterin Sally O’Malley, wie sie einen Prototyp eines agentischen Betriebssystems in Form einer Containerdatei erstellt hat. Das setzt auf fedora-bootc auf, einem Community-Projekt, das ein bootbares Linux-Betriebssystem direkt in einer Containerdatei wie Docker-Container verfrachtet. Die Abbilder sollen sich auch in vollständige Disk-Images umwandeln lassen, etwa QCOW2 (QEMU Copy On Write version 2), AMI (Amazon Machine Image), ISO-9660-Image zum Brennen auf DVD oder CD, Google-Cloud-Image und weitere.
Agentisches Betriebssystem: Zielsetzung Sicherheit
Das Betriebssystem wird dadurch zum Build-Zeitpunkt definiert und zur Laufzeit ist man beschränkt auf Änderungen, die zuvor explizit erlaubt wurden. Nach dem Start stellt das Container-Abbild das Betriebssystem dar, mit Kernel, init-Prozess und root-Dateisystem. Der Großteil des Dateisystems ist im Nur-Lese-Zugriff. Es handelt sich damit um gehärtete Umgebungen, die einem definierten Standard folgen – ein unveränderliches System, was der Reproduzierbarkeit dient. Das unterbindet zudem die „Systemdrift“, wodurch einzelne Installationen voneinander aufgrund unterschiedlicher installierter Zusatzsoftware abweichen. Durch das agentische Betriebssystem sind im Beispiel der OpenClaw-Dienst, Helfer-Skripte, Nutzerkonten und systemd-Units zum Build-Zeitpunkt festgelegt und strikt von den veränderlichen Daten getrennt.
Updates der Umgebungen werden vereinheitlicht und kontrollierbar, da zur Aktualisierung einfach das neue Image in die Registry eingestellt wird. Alle laufenden Maschinen ziehen sich die Aktualisierung und booten sie. Updates werden dadurch transaktional, O’Malley vergleicht sie mit einem Git-Commit, wodurch auch Rollbacks trivial werden. Die Secrets, OpenClaw-Status und SSH-Keys bleiben unangetastet und intakt, während sich das Betriebssystem weiterentwickelt.
Der Ansatz macht agentische KI zudem skalierbar. Es lassen sich zahlreiche Abbilder etwa auf Server-Clustern starten, die zudem nicht alle einzeln individuell konfiguriert werdenmüssen. Alle Maschinen starten OpenClaw und der KI-Agent läuft dann genau wie erwartet. Versionen und Konfigurationen bleiben synchronisiert.
O’Malley will damit zunächst das Konzept eines agentischen Betriebssystems demonstrieren und vorstellen. Das steht jedoch auch auf der Roadmap von Red Hat. Konkret plant Red Hat dafür ein Projekt namens Kagenti als Teil von Red Hat AI – mit einer Preview noch 2026. Wer das mal ausprobieren möchte, findet die Dateien und Dokumentation im Repository von Red Hat.
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(dmk)
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