Von Code-Künstlern und Datenpalästen: Wie KI gerade die Bühne umbaut
Wer baut die leistungsfähigste KI-Infrastruktur – und warum kommt es darauf an? Wie verändern spezialisierte KI-Modelle unsere Vorstellung von Arbeit?
Ob neue Sprachmodelle für Programmierer, Milliardeninvestitionen in Rechenzentren oder der kreative KI-Turbo in Unternehmen – heute zeigt sich: Wer in der KI-Welt mitspielen will, muss nicht nur klug denken, sondern auch groß bauen. Und schnell sein. Sehr schnell.
Forschung & Entwicklung
Startup Cursor stellt eigenes KI-Codemodell „Composer“ vor – viermal schneller als der Rest
Das KI-Startup Anysphere hat sein erstes eigenes Sprachmodell für Programmierer entwickelt: „Composer“ ist das Herzstück des neuen Tools Cursor 2.0 und soll Programmcode nicht nur schneller, sondern auch zuverlässiger schreiben als bisherige Lösungen. Laut Anysphere ist das Modell speziell für produktionsreife Software-Entwicklung optimiert – also nicht nur für Hobby-Skripte, sondern für echten Code im Einsatz.
Spannend: Composer wurde von Grund auf intern trainiert – ein seltener Schritt für ein junges Unternehmen. Statt sich auf externe Modelle wie GPT-4 zu verlassen, setzt Anysphere auf Eigenbau. Das Ziel: maximale Kontrolle und Geschwindigkeit. Erste Benchmarks sprechen von einer vierfachen Leistungssteigerung bei typischen Programmieraufgaben.
Ob Composer also der neue Beethoven des Codes wird oder doch eher ein One-Hit-Wonder – das müssen die Entwickler da draußen entscheiden.
Quelle: VentureBeat AI
Modelle & Unternehmen
Microsoft setzt auf KI-Wachstum – und verdoppelt seine Rechenzentren
Microsofts KI-Geschäft boomt: Die Cloud-Sparte, zu der auch KI-Dienste wie Azure OpenAI gehören, wächst um satte 40 Prozent. Doch der Tech-Riese denkt schon weiter – und kündigt an, seine weltweiten Rechenzentrumskapazitäten innerhalb von zwei Jahren zu verdoppeln.
Das klingt nach Zahlenakrobatik, ist aber bitterer Ernst: Wer große Sprachmodelle wie GPT-4 oder Bildgeneratoren wie DALL-E betreiben will, braucht vor allem eins – gigantische Mengen an Rechenleistung. Microsoft investiert Milliarden in neue Serverfarmen und Glasfaserleitungen, vor allem in den USA, Europa und Asien.
Ironie am Rande: Trotz dieser Zukunftsvision fiel die Microsoft-Aktie leicht – offenbar war den Börsianern das KI-Feuerwerk noch nicht feurig genug. Vielleicht müssen die Server erst mal warm laufen.
Quelle: Heise KI
Generative KI
Studie zeigt: Unternehmen mit KI-Kreativität sind schneller, schlauer – und beliebter
Eine neue Studie des MIT zeigt: Firmen, die generative KI – also KI, die Bilder, Texte, Videos oder Musik erzeugt – systematisch einsetzen, sind nicht nur innovativer, sondern auch effizienter. Besonders gefragt: sogenannte multimodale KI-Systeme, die verschiedene Informationsarten gleichzeitig verarbeiten können. Ein Beispiel: Ein KI-Tool analysiert gleichzeitig Kundenfeedback in Textform, Produktbilder und Gesprächsaufzeichnungen – und schlägt Designverbesserungen vor.
Die zweite Ausgabe der Studie „Building a high performance data and AI organization“ macht klar: Wer sich heute nicht mit generativer KI beschäftigt, läuft Gefahr, morgen überholt zu werden. Die Autoren sprechen von einem „Wettlauf der Kreativität“, in dem nicht nur Tech-Giganten, sondern auch Mittelständler und Startups mitspielen können – wenn sie mutig genug sind.
Und wer weiß: Vielleicht ist der nächste große Innovationssprung kein neues iPhone, sondern ein KI-generiertes Produktdesign, das aus einer Idee, einem Bild und einem Kundenkommentar entstanden ist.
Quelle: MIT Tech Review AI
Fazit
Ob Startup mit eigenem Codemodell oder Tech-Gigant mit Serverpalästen – die KI-Welt wird größer, schneller, kreativer. Wer da nicht ins Schwitzen kommt, hat vermutlich schon einen KI-Assistenten. Oder zwei. Oder Composer.