Entwicklung & Code
OpenSharing soll proprietäre Datensilos in der KI-Welt aufbrechen
Mit OpenSharing hat das Unternehmen Databricks ein offenes Protokoll vorgestellt, das den sicheren Austausch von Daten und KI-Assets wie Modellen, Agent-Skills und unstrukturierten Daten über Plattform-, Cloud- und Organisationsgrenzen hinweg standardisieren soll. Das Projekt wird ab sofort von der Linux Foundation als Open-Source-Community-Projekt gehostet und steht auf GitHub zur Verfügung.
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Umfassender und standardisierter Datenaustausch
OpenSharing baut auf dem von Databricks bereits 2021 eingeführten Delta Sharing auf, einem Open-Source-Protokoll für den sicheren Datenaustausch. Während sich Delta Sharing auf strukturierte Daten in Tabellenformaten wie Delta Lake konzentrierte, erweitert OpenSharing das unterstützte Spektrum an Daten und Formaten erheblich: Neben tabellarischen Daten lassen sich nun auch KI-Modellartefakte, Agent-Skills – also Funktionen und Tools für autonome Agenten – sowie unstrukturierte Daten wie Dokumente oder Mediendateien über ein einheitliches Protokoll teilen. Das Protokoll orientiert sich zudem am Zero-Copy-Prinzip: Daten werden nicht repliziert, sondern Clients greifen direkt auf den Quellspeicher zu.

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Technisch definiert OpenSharing standardisierte APIs für Discovery, Authorization und Access. Laut den Projektverantwortlichen können Nutzer damit ein einheitliches Schnittstellenset ansprechen, unabhängig von der dahinterliegenden Plattform. Die konkreten Authentifizierungsmechanismen – etwa ob OAuth2 oder OIDC zum Einsatz kommen – sind in den bisherigen Veröffentlichungen nicht im Detail dokumentiert. Die vollständige Spezifikation soll jedoch über das GitHub-Repository zugänglich gemacht werden. Aus der Delta-Sharing-Architektur ist bekannt, dass ein Sharing-Server als Kontrollebene fungiert und der eigentliche Datenzugriff über vorab signierte URLs auf Cloud- oder Objektspeicher läuft.
Eine wesentliche Neuerung gegenüber Delta Sharing ist der Support für Apache-Iceberg-Clients. Provider können damit über ein einzelnes Protokoll sowohl Delta- als auch Iceberg-basierte Empfänger bedienen. Betreiber von Lakehouse-Architekturen profitieren dadurch von einer reduzierten Fragmentierung im Open-Data-Ökosystem: Engines wie Spark, Trino oder Flink mit Iceberg-Support erhalten einen standardisierten Zugriffspfad auf geteilte Assets, ohne dafür auf proprietäre Adapter zurückgreifen zu müssen.
Linux Foundation übernimmt Governance
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Die Linux Foundation stellt für OpenSharing herstellerneutrale Governance-Strukturen bereit. Laut Jim Zemlin, CEO der Linux Foundation, soll OpenSharing das „kritische Bedürfnis nach einem gemeinsamen, herstellerneutralen Framework, das Organisationen den sicheren und interoperablen Austausch von KI-Assets über Plattformen und Ökosysteme hinweg ermöglicht“, erfüllen. Das Projekt reiht sich damit in andere Infrastrukturstandards unter dem Dach der Linux Foundation ein, bei denen neutrale Governance für breitere Akzeptanz sorgen soll, darunter etwa Kubernetes, RISC-V und MCP (letzteres über die Agentic AI Foundation, einer Stiftung innerhalb der Linux Foundation).
Delta Sharing hat nach Einschätzung von Databricks-Mitgründer und CTO Matei Zaharia bereits bewiesen, dass die Branche offene Standards bevorzuge. OpenSharing werde dieses Prinzip auf den gesamten KI-Stack und das plattformübergreifende Ökosystem erweitern.
Relevanz für europäische Unternehmen
Bei Unternehmen mit strengen Datenschutz- und Souveränitätsanforderungen – etwa in regulierten Branchen wie dem europäischen Bankwesen, Gesundheitswesen oder der öffentlichen Verwaltung – dürfte OpenSharing auf Interesse stoßen. Durch das Zero-Copy-Prinzip verbleiben Daten physisch in der bestehenden Speicherumgebung, sei es ein eigenes Rechenzentrum oder eine europäische Cloud. Cloud-basierte KI-Dienste greifen über das Protokoll zu, ohne dass Daten bewegt werden müssen. Das erleichtert die Einhaltung von DSGVO-Anforderungen und Daten-Minimierungsansätzen, weil für alle Beteiligten nicht mehr in jedem Fall separate Kopien angelegt werden müssen.

Das OpenSharing-Ökosystem im Überblick
(Bild: OpenSharing-IO)
Zum Projektstart positionieren sich bereits zahlreiche Unternehmen als Unterstützer. Atlassian hat Data Shares in Atlassian Analytics eingeführt und nutzt OpenSharing, um Zugriff auf Cloud-Daten in großem Maßstab zu ermöglichen. SAP setzt in der Business Data Cloud auf das Protokoll, Stripe integriert es nativ in die Stripe Data Pipeline und die London Stock Exchange Group (LSEG) bindet es in ihre „LSEG Everywhere“-Strategie ein.
Dass mit SAP ein zentraler europäischer Softwareanbieter das Protokoll früh übernimmt und auch Storage-Hersteller wie NetApp und HPE – mit starker Präsenz in europäischen Rechenzentren – ihre Unterstützung angekündigt haben, unterstreicht die Ausrichtung auf regulierte On-Premise-Szenarien. OpenSharing positioniert sich damit als offene Alternative zu den proprietären Datenmarktplätzen der großen Hyperscaler.
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Entwicklung & Code
Mozilla: Offene KI kommt an – das Geld aber nicht
Open-Source-KI hat nach Einschätzung von Mozilla einen Wendepunkt erreicht. Der Browserhersteller sieht offene Sprachmodelle nicht länger als technologisch deutlich unterlegen gegenüber proprietären Angeboten wie ChatGPT oder Claude. Laut dem ersten „State of Open Source AI“-Report beträgt der Leistungsabstand zu den führenden geschlossenen Modellen auf Basis der LMSYS Chatbot Arena nur noch rund 3,3 Prozentpunkte. Gleichzeitig seien die Inferenzkosten innerhalb von drei Jahren von rund 20 US-Dollar auf etwa 40 Cent pro Million Token gesunken.
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Trotz dieser Entwicklung profitiert das Open-Source-Ökosystem wirtschaftlich bislang kaum. Mozilla zufolge kommen offene Modelle inzwischen auf etwa ein Drittel der realen KI-Nutzung, erzielen aber lediglich rund vier Prozent der Umsätze. Der Report basiert auf einer eigenen Analyse sowie einer weltweiten Umfrage unter mehr als 950 Entwicklern, die Mozilla gemeinsam mit dem Marktforschungsunternehmen SlashData durchgeführt hat.
Einsatz wächst, produktiver Betrieb bleibt schwieriger
Nach den Umfragedaten setzen 79 Prozent der befragten Entwickler offene KI-Modelle ein. In produktiven Umgebungen landen sie jedoch deutlich seltener: 51 Prozent haben Open-Source-Modelle produktiv eingeführt, während der Anteil bei proprietären Modellen 63 Prozent beträgt.
Mozilla führt diese Lücke weniger auf die Qualität der Modelle als auf fehlende Infrastruktur zurück. Die Autoren sehen Defizite vor allem bei Werkzeugen für den produktiven Betrieb, Standardisierung und Enterprise-Support. Als häufigste Hürden nennen die Befragten Infrastruktur- und Rechenkosten, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen sowie den Aufwand für Betrieb und Skalierung. Auffällig sei zudem, dass der produktive Einsatz offener Modelle mit zunehmender Unternehmensgröße kaum zunehme – anders als bei proprietären Angeboten.
Nach Auswertung verschiedener Benchmarks haben offene Modelle in Bereichen wie Programmierung, allgemeinem Wissen und dem Befolgen von Anweisungen weitgehend zu proprietären Systemen aufgeschlossen. Vorteile sehen die Autoren für geschlossene Modelle weiterhin bei komplexen Reasoning-Aufgaben, langen Kontextfenstern und agentischen Anwendungen.
Regional sieht Mozilla Ostasien und insbesondere China bei der Einführung offener KI-Modelle vorn. Dort sei Open Source inzwischen Teil der nationalen KI-Strategie. Zugleich würden immer mehr Staaten ihre KI-Infrastruktur als strategische Ressource betrachten. Nach Angaben des Berichts wurden 2024 zwölf neue nationale KI-Strategien verabschiedet. Zudem hätten inzwischen 47 Staaten Einschränkungen für die Verarbeitung kritischer Daten im Ausland eingeführt.
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Fokus verschiebt sich auf Agenten und Steuerungsschicht
Als wichtigste Entwicklung beschreibt Mozilla den Bedeutungsgewinn der Software rund um die eigentlichen KI-Modelle. Entscheidend sei zunehmend die sogenannte agentische Steuerungsschicht (Agentic Harness). Sie legt fest, auf welche Daten ein KI-Agent zugreifen darf, welche Werkzeuge er verwendet, welche Informationen er dauerhaft speichert und welche Aktionen er selbstständig ausführen kann.
Nach Einschätzung von Mozilla beeinflusst diese Schicht das Verhalten eines KI-Systems teilweise stärker als der Wechsel des zugrunde liegenden Sprachmodells. Wer diese Software kontrolliere, bestimme damit maßgeblich die Fähigkeiten und Grenzen von KI-Agenten.
Der Report warnt zugleich vor Sicherheits- und Governance-Problemen. Nutzer würden Anfragen von KI-Agenten in bis zu 93 Prozent der Fälle standardmäßig bestätigen. Mozilla sieht darin Anzeichen für eine zunehmende „Consent Fatigue“: Häufige Zustimmungsabfragen führten dazu, dass Nutzer Berechtigungen kaum noch kritisch prüfen.
Mozilla fordert deshalb stärkere Investitionen in Infrastruktur, Werkzeuge und Governance für offene KI. Zu den konkreten Empfehlungen des Reports zählen unter anderem der Aufbau eines offenen Agentic Harness, die Abkehr von proprietären Metering-Systemen sowie die Schaffung portabler Berechtigungsstandards für KI-Agenten. Andernfalls bestehe die Gefahr, dass sich zwar offene Modelle technisch etablierten, skalierbare KI-Plattformen aber dauerhaft von proprietären Anbietern dominiert würden.
(fo)
Entwicklung & Code
OpenSpec: Software von KI mit Spezifikationen entwickeln
Das Tool OpenSpec für Spec-driven Development führt in Version 1.6 einen Update-Befehl ein und unterstützt Projekte mit dem Coding-Agenten Oh My Pi und dem KI-Editor TRAE.
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Mit dem neuen Befehl /opsx:update können Entwicklerinnen und Entwickler eine vorhandene, mit OpenSpec erzeugte Spezifikation vor der Implementierung ändern, ohne einen komplett neuen Anlauf nehmen zu müssen.
Kommandos und Skills
Außerdem erzeugt OpenSpec nun Kommandos und Skills für den CLI-Agenten Oh My Pi und für die KI-Entwicklungsumgebung TRAE von ByteDance. Für Prompts hat das OpenSpec-Team zudem die Genehmigungsregeln vereinfacht, die Entwickler jetzt pauschal im Vorfeld erteilen können. Auch die Validierung von Anforderungen an ein neues Projekt arbeitet laut Release Notes nun konsistenter.
Das Kommandozeilen-Tool OpenSpec organisiert KI-Projekte mit Spec-driven Development. Das heißt, Entwickler teilen dem Tool ihre Idee mit (/opsx:explore), wobei sich auch explizit bestehender Code einbinden lässt. Das Tool arbeitet also auch brown field.
KI-Agenten führen
Mit /opsx:propose erzeugt OpenSpec dann die Spezifikation in verschiedenen Ordnern und Markdown-Dateien. Die Spezifikation dient als Grundlage für die eigentliche Entwicklung und führt insbesondere KI-Agenten in die richtige Richtung. Eine Ablagemöglichkeit der Specs in einem Repo ist noch beta und soll als zentrale Single Source of Truth für ein Team dienen.
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Sobald die Specs fertig sind und kein /opsx:update erforderlich war, startet man die Umsetzung mit /opsx:apply. Dabei arbeitet OpenSpec mit über 25 Tools zusammen, wie Antigravity, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, Junie, Kiro, Mistral Vibe, Qwen Code und neu eben Oh My Pi sowie TRAE. Als Modelle für OpenSpec selbst empfiehlt der Herausgeber Codex 5.5 oder Opus 4.7.
OpenSpec läuft auf Node ab Version 20.19 und ist Open Source unter MIT-Lizenz. KI-Contributions sind willkommen, solange sie geprüft und mit Modellbezeichnung im Pull Request erfolgen.
(who)
Entwicklung & Code
Wiederverwendbare Rakete: China fängt erstmals Stufe auf
Erstmals holte das Land die erste Stufe einer Trägerrakete kontrolliert zurück. Die Stufe der neuen Rakete „Langer Marsch 10B“ wurde auf einer Plattform auf See aufgefangen, wie die staatliche Nachrichtenagentur Xinhua berichtete.
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Es war der erste Flug der neuen Rakete. Xinhua sprach von einem „bedeutenden Durchbruch“. Ein von der Agentur veröffentlichtes Video zeigt, wie die Raketenstufe mit laufendem Triebwerk auf die Plattform zufliegt und nahezu senkrecht in ein hohes, rechteckiges Gerüst sinkt.
Nach Angaben der Zeitung „China Daily“ wartete das Rückholschiff „Linghangzhe“ („Pfadfinder“) auf die Raketenstufe. Das Schiff verfolgte sie und passte seine Position laufend an. Spezielle Metallhaken klappten schließlich aus und griffen in die gespannten Seile der Fangvorrichtung. Die Rakete war vom Weltraumbahnhof Hainan gestartet und brachte einen Satelliten in die vorgesehene Umlaufbahn.
SpaceX ist schon deutlich weiter
China sei laut der staatlichen Zeitung damit nach den USA das zweite Land, das über eine zuverlässige Technik für wiederverwendbare Raketen verfüge. Zugleich sei weltweit erstmals die erste Stufe einer mit einer solchen Seil-Fangvorrichtung geborgen worden.
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Vor allem das US-Raumfahrtunternehmen SpaceX ist bei wiederverwendbaren Raketen deutlich weiter. China treibt die Entwicklung seit Jahren voran. Neben dem staatlichen Raumfahrtprogramm arbeiten auch mehrere private chinesische Unternehmen an der Technik, die es ermöglichen soll, Satelliten und andere Lasten günstiger ins All zu bringen.
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(afl)
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