GitHub arbeitet daran, Copilot effizienter mit KI-Guthaben umgehen zu lassen. Dafür soll der Assistent in längeren Sitzungen weniger wiederkehrende Informationen erneut verarbeiten und zugleich besser entscheiden, welches KI-Modell für die jeweilige Aufgabe passend ist.

Weniger Ballast im Kontext

Mit zunehmender Agenten-Funktionalität übernimmt GitHub Copilot komplexere Aufgaben: Der Assistent plant Änderungen, bearbeitet Code, hilft beim Debugging, prüft Ergebnisse und ruft Werkzeuge auf. Dabei entstehen längere Sitzungen, in denen viele Informationen wiederholt benötigt werden. Dazu zählen Anweisungen, Repository-Kontext, Gesprächs­verlauf, verfügbare Werkzeuge und der aktuelle Aufgabenstand.

In GitHub Copilot für VS Code sollen vor allem zwei Änderungen helfen. Prompt-Caching erlaubt es, wiederkehrende Teile einer Anfrage wieder­zuverwenden, statt sie bei jeder neuen Eingabe erneut zu berechnen. Zusätzlich kann Copilot Werkzeug­definitionen bei Bedarf laden, anstatt alle verfügbaren Werkzeuge samt Schema schon zu Beginn vollständig in den Kontext zu schreiben.

Automatische Modellauswahl statt Einheitslösung

Ein weiterer Hebel ist die automatische Modellauswahl „Auto“. Copilot soll dabei nach der ersten Eingabe anhand der Aufgabe und des aktuellen Modellzustands entscheiden, welches Modell geeignet ist. Eine kurze Erklärung, eine gezielte Codeänderung oder ein größerer Eingriff über mehrere Dateien hinweg sollen laut GitHub nicht gleich behandelt werden.

Für die Auswahl berücksichtigt „Auto“ unter anderem Verfügbarkeit, Auslastung, Geschwindigkeit, Fehlerraten und Kosten der Modelle. Hinzu kommt eine auf Aufgaben trainierte Routing-Logik namens HyDRA, die etwa Denkaufwand, Code-Komplexität, Debugging-Schwierigkeit und Werkzeug­nutzung einbezieht.

„Auto“ wird ausgebaut

„Auto“ mit Aufgaben­verständnis ist laut GitHub bereits in Visual Studio Code, auf github.com und mobil verfügbar. Als Nächstes soll die Funktion auch für Copilot CLI, die GitHub-App und weitere Entwicklungs­umgebungen kommen. Außerdem sollen Free- und Student-Tarife künftig vereinfacht werden, indem „Auto“ dort die einzige Modellauswahl wird. Unternehmen sollen „Auto“ als Standard festlegen oder verpflichtend vorgeben können.

Yann LeCun und Elon Musk dürften in diesem Leben wohl keine Freunde mehr werden. Bereits in der Vergangenheit lieferten sich der KI-Pionier und der CEO von xAI öffentliche Diskussionen, die sich nicht immer um KI drehten. Nun bezeichnete LeCun xAI als Misserfolg und sprach dem Unternehmen langfristig die Konkurrenzfähigkeit ab.

„Ich bin nicht sehr optimistisch, was die Aussichten für xAI angeht“

In einem Interview mit CNBC fand KI-Pionier Yann LeCun, ehemaliger Chef-KI-Entwickler bei Meta, deutliche Worte und bezeichnete xAI als „eine Art Fehlschlag“. Dabei verwies er nicht nur auf den aus seiner Sicht bestehenden technologischen Rückstand, sondern auch auf Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Spitzenforschern. „Elon befindet sich jetzt in einer Lage, in der es für ihn sehr, sehr schwierig ist, Spitzenkräfte im Bereich KI einzustellen, weil er sich, wie Sie wissen, gegenüber dem früheren Team nicht gerade vorbildlich verhalten hat“, so LeCun in dem Gespräch.

Im ersten Quartal nach der Zusammenführung mit SpaceX verbuchte das KI-Segment bis zum 31. März 2026 einen operativen Verlust von 2,5 Milliarden US-Dollar. Auch die Tatsache, dass xAI über enorme Rechenkapazitäten verfüge, diese jedoch an andere Anbieter wie Anthropic und Google vermiete, da sie andernfalls ungenutzt blieben, wertet LeCun als Zeichen eines Misserfolgs. Aus diesen Gründen könne er sich nicht vorstellen, dass xAI langfristig mit OpenAI und Anthropic mithalten werde.

Kosten müssen gesenkt werden

An anderer Stelle warnte LeCun in dem Gespräch vor einem möglichen Ungleichgewicht im KI-Markt. Die Kosten für den Betrieb großer KI-Systeme seien weiterhin hoch, während viele Anbieter ihre Dienste faktisch unterhalb der tatsächlichen Kosten anbieten würden – die Differenz werde derzeit im Grunde von Investoren getragen. Aus Sicht von LeCun müssen KI-Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic entweder ihre Preise erhöhen oder die Kosten deutlich senken, was häufig mit Einschränkungen beim Leistungsumfang einhergehe. Google und Microsoft hatten Teile ihrer Angebote vor Kurzem bereits auf eine „nutzungsbasierte Abrechnung“ umgestellt. Sollte dies nicht bei allen Anbietern geschehen, „wird es zu einem großen Platzen der Blase kommen“, erklärte LeCun.

Allerdings profitiert auch LeCun selbst von diesem Umfeld. Sein eigenes Startup AMI Labs, das sich auf die Entwicklung von Weltmodellen konzentriert, konnte im vergangenen März in einer Finanzierungsrunde eine Milliarde Euro einsammeln und wird derzeit mit 3,5 Milliarden US-Dollar bewertet.

Weltmodelle seien die einzige Basis

Im Interview sprach LeCun zudem erneut über die Grenzen großer Sprachmodelle (LLMs). Diese seien seiner Ansicht nach zwar besonders für Programmierung und Mathematik geeignet, verursachten jedoch hohe Betriebskosten. Deutlich vielversprechender seien aus seiner Sicht sogenannte „World Models“, die ein Verständnis von Ursache und Wirkung sowie der realen Welt entwickeln sollen. Erst auf Basis solcher Modelle seien zuverlässige allgemeine agentische Systeme seiner Meinung nach möglich.

Die nächste Ausbaustufe von 5G kommt in Europa voran, erreicht Verbraucher aber noch sehr unterschiedlich. Opensignal hat den Stand von 5G Standalone in 29 europäischen Märkten untersucht und sieht deutliche Unterschiede zwischen Netzbetreibern, Tarifen und tatsächlicher Nutzung.

5G ohne 4G-Stütze

Bei 5G Standalone wird nicht nur der Funkzugang auf 5G umgestellt, sondern auch das dahinterliegende Kernnetz. Bisher basiert 5G in vielen Fällen nämlich noch auf 5G Non-Standalone, bei dem LTE weiter eine zentrale Rolle spielt. Für den Nutzer ist dieser Unterschied auf dem Smartphone meist nicht sofort sichtbar, technisch ist er aber relevant.

Denn erst mit einem eigenständigen 5G-Kernnetz lassen sich bestimmte Funktionen (vollständig) nutzen. Dazu zählen geringere Latenzen, stabilere Verbindungen, Sprachtelefonie über 5G und sogenannte Netzscheiben, bei denen bestimmte Anwendungen oder Kunden eigene Leistungsprofile erhalten können.

Europa bleibt ein Flickenteppich

Nach den Daten von Opensignal ist 5G Standalone in Europa zwar kein Zukunftsthema mehr, aber eben auch noch kein einheitlicher Standard. Die Analyse betrachtet 29 europäische Märkte im ersten Quartal 2026 und zeigt, dass der Ausbaustand je nach Land und Netzbetreiber stark variiert.

Entscheidend ist dabei nicht nur, ob ein Netzbetreiber technisch bereits 5G Standalone betreibt. Für den praktischen Nutzen müssen auch passende Tarife, geeignete Smartphones und eine entsprechende Netzkonfiguration zusammenkommen. In einigen Märkten ist 5G Standalone bereits regulär für Kunden verfügbar, in anderen Ländern bleibt die Technik stärker auf ausgewählte Angebote oder Geschäftskunden beschränkt.

Mehr 5G bedeutet nicht automatisch 5G

Ein wichtiger Punkt der Opensignal-Auswertung ist die Unterscheidung zwischen allgemeiner 5G-Nutzung und echter 5G-Standalone-Nutzung. Ein 5G-Symbol auf dem Smartphone bedeutet nicht zwangsläufig, dass die Verbindung über ein eigenständiges 5G-Netz läuft. Häufig handelt es sich weiterhin um 5G Non-Standalone mit LTE als technischer Grundlage.

Für Verbraucher kann das erklären, warum 5G im Alltag nicht immer den erwarteten Sprung bringt. Höhere Datenraten sind zwar möglich, die eigentlichen Vorteile von 5G Standalone liegen aber stärker bei Reaktionszeiten, Netzstabilität und neuen Diensten. Diese Vorteile werden erst sichtbar, wenn der Zugang zur Technik breit verfügbar ist und die Endgeräte sie auch tatsächlich nutzen.

Deutschland mit hoher Abdeckung

Für Deutschland meldete die Bundesnetzagentur bereits 2024 eine 5G-SA-Abdeckung von rund 90 Prozent der Fläche, auf der mindestens ein Netzbetreiber verfügbar ist. Gleichzeitig zeigt die Opensignal-Betrachtung, warum solche Ausbauwerte nur ein Teil der Medaille sind.

Eine gemeldete Netzabdeckung sagt nicht automatisch, wie häufig Kunden tatsächlich mit 5G Standalone verbunden sind. Dafür spielen neben dem Standort auch Tarif, Smartphone, Netzlast und die jeweilige Strategie des Betreibers eine Rolle. Ein Land kann bei der technischen Verfügbarkeit also weit wirken, ohne dass der Alltagseindruck der Nutzer das widerspiegelt.

Der Nutzen zeigt sich zuerst bei speziellen Anwendungen

Für den normalen Smartphone-Nutzer dürfte 5G Standalone zunächst selten als klarer Aha-Effekt auffallen. Videostreaming, Surfen und Messenger funktionieren auch über LTE oder 5G Non-Standalone bereits gut. Interessanter wird die Technik bei Anwendungen, die stabile Verbindungen und geringe Verzögerungen benötigen.

Dazu gehören Cloud-Gaming, Echtzeitkommunikation, industrielle Anwendungen oder auch vernetzte Fahrzeuge. Auch für Mobilfunkanbieter selbst ist 5G Standalone ein wichtiger Schritt: Sie können Netze flexibler steuern und neue Angebote besser von klassischen Datentarifen abgrenzen.

Ausbau allein reicht nicht

Die Opensignal-Auswertung macht deutlich, dass Europa bei 5G Standalone vorankommt, der Markt aber noch uneinheitlich bleibt. Für Verbraucher zählt am Ende nicht nur, ob die Technik irgendwo im Netz aktiviert ist, sondern ob sie im eigenen Tarif, mit dem eigenen Smartphone und am eigenen Standort nutzbar ist. Je stärker die Netzbetreiber die Technik freischalten, desto eher können sich die versprochenen Vorteile auch im Alltag bemerkbar machen.