Neue Woche, und die letzte war so dicht gepackt, dass ich noch aufräumen muss. OpenClaw hat sich vom viralen GitHub-Projekt zur ernsthaften Bedrohung für die Geschäftsmodelle der großen KI-Labs entwickelt. OpenAIs Pentagon-Deal hat eine Massenprotestwelle ausgelöst, die Claude auf Platz 1 im App Store katapultiert hat. Und Yann LeCun sagt: LLMs sind der falsche Weg. Hier ist eine Milliarde Dollar, ich zeig euch warum.
OpenClaw macht KI-Modelle zur Commodity
Gestern hab ich über die Security-Probleme von OpenClaw geschrieben. Heute die andere Seite der Medaille: Was OpenClaw für die gesamte KI-Industrie bedeutet.
Jensen Huang hat OpenClaw auf der GTC letzte Woche als “the next ChatGPT” bezeichnet. Und er hat recht, aber nicht so, wie er das meint. ChatGPT hat gezeigt, dass jeder mit KI reden kann. OpenClaw zeigt, dass jeder mit KI handeln kann. Der Unterschied: Reden kostet nichts, Handeln frisst Margen.
Das Problem für OpenAI, Anthropic und Google: Wenn ein Open-Source-Agent-Framework jeden beliebigen LLM als Backend nutzen kann, dann wird das Modell austauschbar. Egal ob GPT-5.4, Claude Opus oder Llama 4 unter der Haube steckt. Der Nutzer merkt’s kaum. Was zählt, ist das Ökosystem drumherum. Die Skills, die Integrationen, die Community.
CNBC hat es am Freitag auf den Punkt gebracht: “AI models are becoming commodities.” Das ist für die Labs, die gerade Milliardenbewertungen rechtfertigen müssen, keine gute Nachricht. OpenAI hat mit 25 Milliarden Dollar Jahresumsatz zwar genug Puffer. Aber wenn dein Kernprodukt austauschbar wird, musst du woanders Wert schaffen. Deswegen hat Sam Altman auch sofort Peter Steinberger, den OpenClaw-Erfinder, eingekauft. Wenn du den Feind nicht schlagen kannst, stell ihn ein.
Mein Take: Für uns Nutzer ist Commoditization geil. Mehr Auswahl, niedrigere Preise, weniger Lock-in. Für die Labs wird’s eng. Wer kein Ökosystem hat, hat bald kein Geschäft.
QuitGPT: 2,5 Millionen gegen OpenAI
Die #QuitGPT-Bewegung hat sich über das Wochenende weiter aufgebaut. Stand jetzt: über 2,5 Millionen Nutzer haben sich zum Boykott von ChatGPT verpflichtet. ChatGPT-Deinstallationen sind am Tag der Pentagon-Deal-Ankündigung um 295% gestiegen. Claude ist in den USA auf Platz 1 der kostenlosen Apps im App Store geschossen.
Kurzer Rückblick: Ende Februar hat OpenAI einen Deal mit dem Pentagon unterschrieben. KI-Modelle auf klassifizierten Netzwerken des Verteidigungsministeriums. Sam Altman sagte, das DoD habe “tiefem Respekt für Sicherheit” gezeigt. Das hat die Community nicht überzeugt.
Was die Sache richtig toxisch gemacht hat: Anthropic hatte fast zeitgleich einen ähnlichen Deal abgelehnt. Grund: Sie wollten nicht, dass ihre Modelle für Massenüberwachung oder autonome Waffen eingesetzt werden. Das Pentagon hat Anthropic daraufhin als “Supply-Chain-Risiko” eingestuft. Über 30 Mitarbeiter von OpenAI und Google DeepMind haben daraufhin eine Stellungnahme zur Unterstützung von Anthropic eingereicht. Sogar Jeff Dean, Googles Chief Scientist, hat unterschrieben.
Altman hat inzwischen nachgebessert. In einem internen Memo vom 2. März, das später auf X geleakt wurde, sagte er, der Vertrag sei überarbeitet worden mit “klareren Schutzmaßnahmen gegen Massenüberwachung im Inland.” Ob das reicht, wird sich zeigen.
Mein Take: Ich find’s stark, dass Anthropic hier ne Linie gezogen hat. Das kostet Umsatz, möglicherweise sogar den Zugang zum größten Einzelkunden der Welt. Aber Vertrauen ist halt die Währung in diesem Markt. OpenAI merkt grad, was passiert, wenn man das verspielt. Gleichzeitig: Ob die 2,5 Millionen QuitGPT-Pledges sich in echte Kündigungen übersetzen, steht auf einem anderen Blatt. Protestieren ist leicht, Gewohnheiten ändern ist schwer.
Nvidia GTC 2026: Die Billion-Dollar-Keynote
Jensen Huangs GTC-Keynote letzte Woche war selbst für Nvidia-Verhältnisse wild. Die wichtigsten Ankündigungen, falls du’s verpasst hast:
Vera Rubin kommt. Die nächste GPU-Generation nach Blackwell. Shipping Ende 2026. Huang erwartet, dass die kombinierten Bestellungen für Blackwell und Vera Rubin die Billion-Dollar-Marke knacken. Letztes Jahr war die Prognose noch 500 Milliarden. Verdoppelt in zwölf Monaten.
Groq 3 LPU. Nvidia hat im Dezember Groq für 20 Milliarden Dollar übernommen und jetzt den Groq 3 Language Processing Unit vorgestellt. 256 LPUs pro Rack, konzipiert als Ergänzung zum Vera-Rubin-System. Inference-Beschleunigung auf einem Level, das GPUs allein nicht schaffen.
NemoClaw. Ein Reference Stack, der OpenClaw enterprise-ready machen soll. Nvidia positioniert sich damit als Infrastruktur-Provider für die Agent-Ära. Clever: Statt ein eigenes Agent-Framework zu bauen, machen sie das populärste Open-Source-Projekt produktionstauglich.
Autonome Fahrzeuge. Partnerschaften mit Uber (28 Städte, vier Kontinente bis 2028), BYD, Nissan, Hyundai für Level-4-Autonomie auf Nvidias Drive Hyperion Platform. Und ja, Disneys selbstlaufender Olaf-Roboter war auf der Bühne. Weil warum nicht.
Mein Take: Nvidia ist grad das mächtigste Unternehmen der KI-Welt, und die GTC hat gezeigt warum. Die kontrollieren die Hardware, integrieren die Software (NemoClaw), und jetzt auch die Inference-Beschleunigung (Groq). Full Stack. Jensen hat das Wort “agentic” gefühlt 200 Mal gesagt. Die Botschaft ist klar: Die Chatbot-Ära ist vorbei, die Agent-Ära hat begonnen. Und Nvidia will die Infrastruktur für beides liefern.
Yann LeCun wettet 1 Milliarde gegen LLMs
Yann LeCun hat Metas KI-Forschung mitaufgebaut. Turing Award. Einer der einflussreichsten KI-Forscher der Welt. Und er sagt seit Jahren: Large Language Models sind eine Sackgasse.
Jetzt hat er sein Geld da reingesteckt, wo sein Mund ist. AMI Labs, sein neues Startup, hat Anfang März eine Seed-Runde über 1,03 Milliarden Dollar abgeschlossen. Bewertung: 3,5 Milliarden. Die größte Seed-Runde in der europäischen Startup-Geschichte. Investoren: Bezos Expeditions, Nvidia, Cathay Innovation. Sogar Tim Berners-Lee, Mark Cuban und Eric Schmidt sind dabei.
AMI baut keine Chatbots. Sie bauen “World Models”. KI, die nicht aus Text lernt, sondern aus der physischen Welt. Die Architektur basiert auf JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), die vorhersagt, was als Nächstes in einer Szene passiert, nicht was als nächstes Wort kommt.
Anwendungen: Drohnen, Robotaxis, autonome Maschinen. Alles, wo ein LLM versagt, weil Sprache die Realität nicht abbildet. Wenn du einem LLM sagst “der Ball rollt den Hang runter”, versteht es die Wörter. Ein World Model versteht die Physik.
Mein Take: Ich find die Gegenposition spannend. Die gesamte Industrie rennt grad in Richtung “größere LLMs, mehr Token, mehr Compute.” LeCun sagt: Ihr rennt in die falsche Richtung. Ob er recht hat, weiß ich nicht. Aber eine Milliarde Dollar Seed-Funding sagt mir, dass genug kluge Leute denken, er könnte. Für uns im Maker-Bereich sind World Models langfristig eh interessanter als LLMs. Wenn dein Roboter versteht, wie Physik funktioniert, brauchst du keine 100 Zeilen Prompt Engineering für jede Bewegung.
US AI Accountability Act: Bias-Audits werden Pflicht
Fast untergegangen zwischen OpenClaw-Hype und Pentagon-Drama: Die USA haben im März den AI Accountability Act verabschiedet. Jedes Unternehmen, das KI für “consequential decisions” einsetzt, also Einstellungen, Kreditvergabe, Gesundheitswesen, Strafjustiz, muss ab sofort regelmäßige Bias-Audits durchführen und veröffentlichen.
Das ist ein großer Schritt. Bisher war KI-Regulierung in den USA eher ein “wir reden drüber”-Thema. Jetzt gibt’s Pflichten. Dazu kommt das neue AI Policy Framework vom Weißen Haus, das dem Kongress empfiehlt, regulatorische Sandboxes für KI-Entwicklung einzurichten und föderale Daten für die Industrie zugänglicher zu machen.
Mein Take: Überfällig. Bias in KI-Systemen ist kein theoretisches Problem, das ist dokumentiert und messbar. Dass Unternehmen jetzt öffentlich Audits vorlegen müssen, ist gut. Die Frage ist wie immer: Wer kontrolliert die Audits? Und was passiert, wenn die Ergebnisse schlecht sind? Der Act hat Zähne, aber wie scharf die sind, wird sich erst zeigen.
Kurz notiert
Atlassian streicht 1.600 Stellen und ersetzt seinen CTO durch zwei neue “AI-focused CTOs.” 236 Millionen Dollar werden in KI-Entwicklung umgeleitet. Das ist kein Pivot, das ist ein Abriss mit Neubau.
Ford Pro AI ist jetzt live. Ein eingebetteter KI-Assistent für Fords Nutzfahrzeug-Plattform. Analysiert über 1 Milliarde Datenpunkte täglich. Kostenlos für 840.000 bestehende Pro-Telematics-Kunden. Fleet Management mit KI statt Excel. Endlich.
Morgan Stanley warnt: Ein massiver KI-Durchbruch steht in der ersten Jahreshälfte 2026 bevor, getrieben von der beispiellosen Anhäufung von Compute-Kapazität bei den US-Labs. Was genau, sagen sie nicht. Aber wenn Morgan Stanley nervös wird, sollte man zumindest hinschauen.
Morgen mehr. Falls du gestern nicht reingeschaut hast: Der Post zu OpenClaws Security-Krise und den neuen China-Modellen lohnt sich als Kontext für die Commodity-Diskussion heute.
— TRMT
