Die Landschaft der Akteure (September 2026)

Tabelle 7.1. Die wichtigsten Spitzenlabore Ende September 2026 (Liste nicht erschöpfend).

Drei Dynamiken verdienen besondere Beachtung. In den USA bündeln sich die am besten finanzierten Akteure und die größte Vielfalt an Strategien, darunter eine Welle von „Neo-Laboren“, die aus aufsehenerregenden Abgängen hervorgegangen sind (siehe Porträtgalerie). China kommt trotz der amerikanischen Beschränkungen beim Zugang zu den fortschrittlichsten Chips (Kapitel 8) in bemerkenswertem Tempo voran und setzt dabei stark auf Offenheit und Kosteneffizienz. Europa, das lange zurücklag, sieht in Mistral den Bannerträger einer „souveränen KI“, unterstützt von der öffentlichen Hand und bemerkenswerterweise vom niederländischen Halbleiterausrüster ASML, der Ende 2025 zu seinem größten Anteilseigner wurde.

Der DeepSeek-Moment Anfang 2025 hat sich eingeprägt: Ein offenes Modell aus China bewies, dass sich ein Niveau nahe der Spitze für einen Bruchteil der Kosten erreichen lässt, und erschütterte damit die gesamte Ökonomie der Branche.

Die Benchmarks haben wir in Kapitel 4 ausführlich behandelt (MMLU, GPQA, SWE-bench, ARC-AGI, Arenen menschlicher Präferenz), ebenso ihre Grenzen (Sättigung, Kontamination, Goodhart-Effekt). Erinnern wir an die zentrale Lehre: Mitte 2026 dominiert kein Modell in allen Bereichen, und fortgeschrittene Organisationen praktizieren Routing (jede Aufgabe dem am besten geeigneten Modell anvertrauen). Jede Rangliste ist nur eine Momentaufnahme, gültig für einige Wochen.

Diese Schichtenarchitektur erhellt das Folgende: Die Infrastrukturschicht ist Gegenstand von Kapitel 8 (Chips, Rechenzentren) und Kapitel 9 (lokale KI). Die Anwendungsschicht entfaltet sich in allen Sektoren (Gesundheit, Arbeit, Recht, behandelt in Teil V).

Diese Schicht geht mit einem neuen Geschäftsmodell einher: Verkauft wird nicht mehr eine Software, sondern ein autonomer Agent, präsentiert als „digitaler Mitarbeiter“ für eine bestimmte Funktion (Vertriebsakquise, Kundensupport, Buchhaltung, Recht). Französischsprachige Plattformen wie Limova oder Agentova stehen dafür, neben zahlreichen Vertriebsagenten (den AI SDR) auf internationaler Ebene. Die Abrechnung verlagert sich dabei vom Abonnement pro Nutzer zur Nutzung (pro Token) und dann zum Ergebnis (pro erledigter Aufgabe). Das Versprechen einer „vollständigen Autonomie“ wird allerdings oft übertrieben angepriesen: Ohne menschliche Aufsicht laufen diese Agenten schnell aus dem Ruder, womit sich der Kreis zum vorigen Punkt schließt.

Diese Betriebsamkeit zeigt sich in mehreren Phänomenen. Zunächst in einer weltweiten Gründungsexplosion: Fast 60 Prozent der Start-ups des amerikanischen Accelerators Y Combinator sind inzwischen auf KI ausgerichtet, Jahrgang für Jahrgang, und die jüngsten verkaufen keine Funktionen mehr, sondern Mitarbeiter, und gehen so weit, ganze Unternehmenssoftware, ja sogar Beratungsfirmen oder Anwaltskanzleien in Form von Agenten neu aufzubauen. Das Phänomen ist wahrhaft global. Sein Schwerpunkt bleibt die Bucht von San Francisco, doch bedeutende Zentren gibt es überall: China (Peking, Shenzhen, Hangzhou), London, Tel Aviv, Bangalore, Singapur oder die Golfstaaten (Abschnitt 7.1), nicht zu vergessen aufstrebende Ökosysteme in Afrika (Lagos, Nairobi) und in Lateinamerika (São Paulo). Frankreich ist nur ein Beispiel unter anderen, mit Orten wie Station F in Paris (dem größten Start-up-Campus der Welt) oder EuraTechnologies in Lille. Auch die Acceleratoren beschränken sich nicht auf Y Combinator: Techstars, Entrepreneur First oder Antler sind auf mehreren Kontinenten tätig.

Die Projekte selbst sind von großer Vielfalt: Es gibt nicht nur Agenten, die als SaaS verkauft werden, sondern auch vertikale Anwendungen (Gesundheit, Recht, Finanzen), Werkzeuge für Entwickler, Forschungslabore und eine Fülle von Open-Source-Projekten. Das ist die zweite Facette, die Kultur des „Building in Public“: Entwickler veröffentlichen ihren Code quelloffen (wobei GitHub-Sterne und auf Hugging Face hinterlegte Modelle als Reputationswährung dienen) und zeigen ihre Prototypen in unzähligen Demos auf X und Reddit. Beispiele gibt es in allen Kategorien reichlich: Engines, um Modelle selbst zu betreiben, lokal (llama.cpp, Ollama, bereits in Kapitel 9 erwähnt) oder auf dem Server mit hohem Durchsatz (vLLM); Frameworks zum Bau von Agenten und für die Retrieval-Augmented Generation (LangChain, LlamaIndex); oder visuelle Erstellungsoberflächen für Bild und Video (ComfyUI). Bei den Produkten und Unternehmen ist die Rundreise ebenso global: Bildgenerierung mit dem deutschen Black Forest Labs (FLUX-Modelle), Video und synthetische Avatare mit dem britischen Synthesia, Übersetzung mit dem deutschen DeepL, medizinische Forschung mit dem französischen Owkin, Recht mit Legora, Kundenbeziehung mit dem amerikanischen Sierra, Verteidigung mit dem deutschen Helsing oder Unternehmenssouveränität mit dem deutschen Aleph Alpha (2026 mit dem kanadischen Cohere fusioniert). Ein ausführliches Beispiel: rtk, ein quelloffenes Hilfsprogramm (eine Binärdatei in der Sprache Rust), das den Token-Verbrauch von KI-Coding-Werkzeugen um 60 bis 90 Prozent senkt, indem es die Ausgabe von Befehlen filtert, bevor sie das Modell erreicht; getragen von einer Handvoll Mitwirkender und mit Zehntausenden Sternen auf GitHub zeigt es, wie ein nützliches Projekt aus einem einfachen öffentlichen Repository entstehen kann.

Die Kehrseite verdient eine Warnung. In dieser Fülle mischt sich Solides mit Hohlem: Neben jenen, die konkrete und messbare Produkte liefern, machen viele nur heiße Luft, etikettieren sich in „KI“ um, ohne im Kern etwas zu ändern, oder versprechen eine Autonomie, die sie nicht einlösen. Das Signal vom Rauschen unterscheiden zu können (ein Produkt, das funktioniert, Kunden und überprüfbare Zahlen, im Gegensatz zu einer bloßen Marketingverpackung) ist zu einer eigenständigen Kompetenz geworden. Wie die Beobachter selbst anmerken, ist ein Markt, dessen wichtigster Kunde eine andere Software wird, ebenso berauschend wie fragil.

Die Erbauer (Gründer und Führungskräfte)

Sam Altman leitet OpenAI, das er 2015 mitgegründet hat. Als Galionsfigur des „AGI“-Anspruchs hat er öffentlich erklärt, eine „Superintelligenz“ und eine „glorreiche Zukunft“ anzustreben. Sein Werdegang war von einer spektakulären Governance-Krise im November 2023 geprägt (seine Absetzung und seine Rückkehr binnen weniger Tage). Er verkörpert die Strategie, immer fähigere Modelle rasch bereitzustellen. Der Sommer 2026, geprägt vom Hugging-Face-Vorfall (Kapitel 24), hat dieses Bild differenziert: Im September 2026 hat er öffentlich den Aufruf von Dario Amodei unterstützt, das Tempo der Fähigkeiten bewusst zu drosseln, und Ende September 2026 hat OpenAI das Training seiner neuesten Modelle aus Sicherheitsgründen ausgesetzt (Kapitel 24).

Dario Amodei und Daniela Amodei haben Anthropic 2021 mitgegründet, nachdem sie OpenAI verlassen hatten, mit der Idee, die Sicherheit ins Zentrum der Entwicklung zu stellen (daher der Rahmen „hilfreich, harmlos, ehrlich“ und die als „konstitutionelle KI“ bezeichnete Methode). Dario Amodei ist zudem Autor eines viel beachteten Essays, Machines of Loving Grace (2024), der die möglichen Vorteile einer leistungsfähigen, aber beherrschten KI beschreibt, und im September 2026 von „We Must Pace the Frontier“, das die Branche dazu aufruft, das Tempo der Fähigkeiten bewusst zu drosseln (Kapitel 24).

Demis Hassabis leitet Google DeepMind. Als einstiges Schachwunderkind und ausgebildeter Neurowissenschaftler erhielt er gemeinsam mit anderen den Nobelpreis für Chemie 2024 für die Arbeiten an AlphaFold (Proteinfaltung, Kapitel 14). Er vertritt einen Weg zur AGI, der über die Lösung großer wissenschaftlicher Probleme führt, und sieht in Weltmodellen eine wesentliche Etappe.

Elon Musk hat xAI gegründet (Modell Grok, Supercomputer Colossus) und leitet Tesla und SpaceX. xAI ist zu einer Tochtergesellschaft von SpaceX geworden, die im Sommer 2026 in SpaceXAI umbenannt wurde, und SpaceX hat im August 2026 den Code-Editor Cursor übernommen. Als Mitgründer von OpenAI im Jahr 2015 hat er sich seither davon entfernt. Seine Position ist eigentümlich: Er warnt seit Langem öffentlich vor den existenziellen Risiken der KI und führt zugleich selbst ein ungebremstes Rennen um ihre Entwicklung. Im September 2026 hat er öffentlich den Aufruf von Dario Amodei unterstützt, das Tempo der Fähigkeiten bewusst zu drosseln (Kapitel 24).

Arthur Mensch ist Mitgründer und Geschäftsführer von Mistral (Frankreich), das er 2023 nach einer Station bei DeepMind gemeinsam mit Guillaume Lample und Timothée Lacroix ins Leben gerufen hat. Er ist zum Gesicht der europäischen „souveränen KI“ geworden und tritt für einen teilweise offenen Ansatz und die technologische Unabhängigkeit des Kontinents ein.

Jensen Huang leitet NVIDIA, den Hersteller der Chips, auf denen nahezu alle großen Modelle trainiert und betrieben werden (Kapitel 8). Als „Waffenhändler“ des KI-Goldrauschs hat er die Idee populär gemacht, dass Token „die Sprache und die Währung“ dieser neuen Ökonomie seien.

Mark Zuckerberg leitet Meta, das mit der Llama-Familie auf offene Gewichte gesetzt hatte, bevor es 2026 sein Flaggschiffmodell (Muse Spark) einer kostenpflichtigen API vorbehielt, und das massiv in ein „Superintelligenz“-Labor investiert, so sehr, dass es 2025-2026 einen regelrechten Krieg um Talente auslöste (Abwerbung von Forschern der konkurrierenden Labore zu Höchstpreisen).

Liang Wenfeng hat DeepSeek gegründet, gestützt auf seinen quantitativen Hedgefonds High-Flyer. Er ist auf chinesischer Seite zum Verfechter der offenen und günstigen KI geworden, deren Reasoning-Modell R1 Anfang 2025 einen Wendepunkt markierte.

Die wissenschaftlichen Pioniere (die „Paten“)

Geoffrey Hinton, einer der „Paten“ des Deep Learning (Kapitel 1), erhielt als Mitpreisträger den Nobelpreis für Physik 2024. Für großes Aufsehen sorgte, dass er Google 2023 verließ, um frei vor den Gefahren einer KI warnen zu können, die den Menschen übertrifft; damit wurde er zu einer der großen Stimmen der Vorsicht.

Yann LeCun, Franzose, Turing-Preisträger und lange wissenschaftlicher Leiter der KI bei Meta, ist ein Pionier der Convolutional Neural Networks. Skeptisch sowohl gegenüber dem Katastrophendenken als auch gegenüber der Vorstellung, LLMs allein würden zur Intelligenz führen, tritt er für Weltmodelle ein (Kapitel 5); Ende 2025 verließ er Meta, um in Paris AMI Labs zu gründen.

Yoshua Bengio, Kanadier und ebenfalls Turing-Preisträger, hat sich als gewichtige Stimme der Sicherheit etabliert und leitete unter anderem einen internationalen Bericht über die Risiken der KI. Er plädiert für große Vorsicht und weltweite Koordination.

Ilya Sutskever, Mitgründer und ehemaliger wissenschaftlicher Leiter von OpenAI (und Mitautor von AlexNet, Kapitel 2), hat 2024 Safe Superintelligence (SSI) gegründet, das mit rund 32 Milliarden Dollar bewertet wird, ohne ein einziges öffentliches Produkt, und ein einziges Ziel verfolgt: eine sichere Superintelligenz zu bauen. Ende 2025 hat er den Übergang vom „Zeitalter der Skalierung“ zum „Zeitalter der Forschung“ theoretisch gefasst.

Fei-Fei Li, Professorin in Stanford und „Patin“ der KI, weil sie die Bilddatenbank ImageNet geschaffen hat (Kapitel 2), hat World Labs gegründet und vertritt das Konzept der räumlichen Intelligenz (Kapitel 5).

Die Denker der Sicherheit und der Ethik

Nick Bostrom, Philosoph in Oxford, hat mit seinem Buch Superintelligence (2014) das Kontrollproblem und das Gedankenexperiment des „Büroklammer-Maximierers“ populär gemacht, die im Zentrum von Kapitel 24 stehen.

Stuart Russell, Professor in Berkeley und Mitautor des Standardlehrbuchs der KI, plädiert in Human Compatible (2019) für eine „beweisbar nützliche“ KI, die von Anfang an so konzipiert ist, dass sie unter menschlicher Kontrolle bleibt.

Eliezer Yudkowsky, autodidaktischer Forscher und Mitgründer des Machine Intelligence Research Institute (MIRI), ist die radikalste Figur im Lager des existenziellen Risikos. Als Pionier des Nachdenkens über Alignment (Kapitel 24) und treibende Kraft der sogenannten „rationalistischen“ Community vertritt er seit Jahren eine düstere These: Mit den heutigen Methoden würde der Bau einer Superintelligenz nahezu sicher in die Katastrophe führen. Er hat diese Position so weit getrieben, einen weltweiten Stopp der Entwicklung von Spitzen-KI zu fordern, und sie 2025 in einem gemeinsam mit Nate Soares verfassten Buch mit unmissverständlichem Titel zusammengefasst: If Anyone Builds It, Everyone Dies („Wenn irgendjemand sie baut, sterben alle“). Seine Kritiker halten seine Szenarien für spekulativ und nicht überprüfbar; seine Anhänger sehen darin eine heilsame Warnung. Er verkörpert den Pol, den seine Gegner, oft spöttisch, den der „Doomer“ nennen.

Emily Bender und Timnit Gebru stehen für eine andere Spielart der Vorsicht, die sich nicht auf ferne Risiken richtet, sondern auf die gegenwärtigen Schäden der KI (Verzerrungen, Ausbeutung von Daten, Umweltkosten, Machtkonzentration); ihnen verdanken wir die Formel von den „stochastischen Papageien“ (Kapitel 4). Ihre Präsenz erinnert daran, dass sich die Debatte über die Risiken nicht auf die Frage der Superintelligenz reduzieren lässt.

Die Herolde der Beschleunigung

Im Gegensatz zu den Stimmen der Vorsicht bekennt sich eine Strömung zu einer akzelerationistischen Position: Die Hauptgefahr sei nicht die KI, sondern ihre Verlangsamung.

Guillaume Verdon, Physiker und Forscher im Quantencomputing (früher bei Google, Gründer des Hardware-Start-ups Extropic), ist unter dem Pseudonym Beff Jezos der Urheber der 2022 entstandenen Bewegung des effektiven Akzelerationismus (englisch effective accelerationism oder e/acc). Sein Credo, in provokantem Ton und mit einem der Thermodynamik entlehnten Vokabular formuliert, lässt sich in wenigen Gedanken zusammenfassen: Der technologische Fortschritt sei ein quasi kosmischer Prozess, den es ungehindert zu beschleunigen gelte, der Markt sei dessen bester Motor, und jeder Versuch zu bremsen (Regulierung, Vorsorgeprinzip) berge mehr Risiken, als er vermeide. Seine lange anonym gebliebene Identität wurde Ende 2023 von der Presse enthüllt (Kapitel 24).

Marc Andreessen, Mitgründer des Browsers Netscape und inzwischen ein führender Investor im Silicon Valley (Fonds Andreessen Horowitz), ist das einflussreichste Sprachrohr dieser Strömung. In seinem Techno-Optimist Manifesto (2023) zählt er das „existenzielle Risiko“ zu den „Feinden“ des Fortschritts und behauptet, die KI werde die Welt nicht zerstören, sondern könne sie retten. Diese weit verbreiteten Stellungnahmen sind auch heftig umstritten: Ihre Kritiker sehen darin ebenso sehr die Verteidigung wirtschaftlicher Interessen wie eine Philosophie.

Die Stimmen der öffentlichen Debatte

Jenseits der Erbauer und der Wissenschaftler prägen Essayisten und Intellektuelle die Art, wie Gesellschaften die KI aufnehmen. Die französische Debatte bietet dafür gegensätzliche Figuren, deren oft provokante Thesen ihrerseits diskutiert werden.

Luc Julia, französisch-amerikanischer Ingenieur, der mit der Entstehung des Sprachassistenten Siri in Verbindung gebracht wird (eine Urheberschaft, die er selbst relativiert, indem er sich eher als „Großvater von Siri“ bezeichnet), früherer Innovationsverantwortlicher bei Samsung, danach bis 2026 wissenschaftlicher Leiter von Renault und Mitglied der Académie des technologies, ist Autor von L'intelligence artificielle n'existe pas (2019). Er vertritt eine deflationistische These: Der Begriff „künstliche Intelligenz“ sei ein sprachlicher Missgriff; man müsse von „erweiterter Intelligenz“ sprechen, denn die Maschine unterstütze den Menschen lediglich, ohne eigenes Bewusstsein und ohne eigene Intelligenz, und eine allgemeine KI, „die alles kann“, gebe es nicht. Seine in den Medien stark präsenten Argumente werden von anderen Fachleuten auch bestritten, die darin technische Ungenauigkeiten ausmachen.

Laurent Alexandre, ausgebildeter Chirurg, Gründer der Website Doctissimo und Essayist, vertritt seit Langem eine transhumanistische und alarmistische Sicht: In La Guerre des intelligences (2017) stellt er die KI als unvermeidliche Umwälzung dar, die dazu zwinge, Bildung und die „Augmentierung“ des Menschen neu zu denken, mit nachdrücklichen Warnungen in Bezug auf Beschäftigung und die Ungleichheiten beim „kognitiven Kapital“. Seine provokanten Formulierungen finden ebenso viel Widerhall wie Kritik.

Olivier Babeau, Ökonom und Gründer des Thinktanks Institut Sapiens, hat gemeinsam mit Laurent Alexandre Ne faites plus d'études (2025) verfasst, einen Essay mit bewusst provokantem Titel: Da Intelligenz dank der KI „kostenlos“ werde, verliere das klassische Studium an Wert, und man müsse anders lernen, anspruchsvoller und lebenslang (die Debatte wird in Kapitel 15 vertieft). Das Buch verwahrt sich dagegen, eine Anklageschrift gegen das Wissen zu sein.

Diese Stimmen, optimistisch oder besorgt, deflationistisch oder katastrophistisch, erinnern daran, dass die KI auch ein Gegenstand gesellschaftlicher Debatte ist, in der die pointiertesten Positionen als das gelesen werden müssen, was sie sind: Stellungnahmen, keine gesicherten Wahrheiten.

---

Das Wichtigste (Kapitel 7)

• Der Stand der Technik verteilt sich auf drei Pole: die USA (am besten finanziert und am vielfältigsten), China (schnell, offen, kosteneffizient trotz der Chip-Beschränkungen) und Europa (Mistral, „souveräne KI“).
• Die große strategische Trennlinie verläuft zwischen proprietären Modellen (geschlossen, per API vertrieben: OpenAI, Anthropic, Google) und Modellen mit offenen Gewichten (DeepSeek, Qwen, Kimi, Mistral, Llama). Offenheit demokratisiert, erschwert aber die Kontrolle; Meta hat sein Flaggschiffmodell 2026 geschlossen.
• Das Ökosystem ist in Schichten gestaffelt: Hardware, Basismodelle, Anwendungen, No-Code-Werkzeuge.
• Eine Dienstleistungsschicht (Freelancer, Agenturen, Integratoren) hilft Unternehmen, KI einzuführen und zu überwachen; parallel dazu entsteht das Modell des „digitalen Mitarbeiters“ (ein autonomer Agent, abgerechnet nach Nutzung oder Ergebnis), getragen von einer Welle „agentischer“ Start-ups.
• Die Menschen hinter der KI verteilen sich auf ein Spektrum, das von den eiligen Erbauern bis zu den Stimmen der Vorsicht reicht, ohne scharfe Grenze: Altman, die Amodeis, Hassabis, Musk, Mensch, Huang, Zuckerberg, Liang auf der einen Seite; Hinton, LeCun, Bengio, Sutskever, Li, Bostrom, Russell, Yudkowsky, Bender und Gebru, die jeweils auf ihre Weise Wissenschaft und Wachsamkeit einbringen, während die Herolde der Beschleunigung (Verdon alias Beff Jezos und Andreessen) die entgegengesetzte These vertreten.

Damit endet Teil II. Wir haben verstanden, was KI ist, wie sie funktioniert und wer sie herstellt. Teil III steigt in den Maschinenraum hinab: zur Hardware, zur Infrastruktur und zur Energie, die all das möglich machen.

---