Dieser Kurs erreicht nun sein letztes Kapitel. Hier verschaffen wir uns auf einen Blick einen Überblick darüber, was gerade an vorderster Front passiert. Multimodalität, Reasoning-Modelle, KI-Agenten, Open Source, Robotik und AGI – erfassen wir ohne Fachjargon den „aktuellen Standort“ einer Welt, deren Landschaft sich alle sechs Monate verändert. Jede Zahl steht mit Quelle und Datum; Produkt- und Modellnamen entsprechen dem Stand von September 2026.
Das „Jetzt“ der KI in 5 Minuten überblicken
Das Tempo der KI-Entwicklung spüren
Während ich dieses Kapitel im September 2026 aktualisiere, ist in der KI-Branche „was vor einem halben Jahr galt, gilt nicht mehr“ zum geflügelten Wort geworden.
In Zahlen wird das Tempo gut sichtbar. Laut dem Marktforscher CB Insights haben private KI-Unternehmen 2025 den Rekordwert von 225,8 Mrd. US-Dollar eingesammelt – fast doppelt so viel wie 2024[1].
Quelle: CB Insights
Gartner-Prognose (August 2025)
Offizieller MCP-Blog (Dezember 2025)
Blicken wir chronologisch auf die wichtigsten Ereignisse zurück, die in diesen anderthalb Jahren geschehen sind.
Von hier aus vertiefen wir vier besonders wichtige Trends.
Multimodale KI – eine KI mit fünf Sinnen
Multimodale KI ist eine KI, die mehrere Formate integriert verarbeiten kann – Text, Bild, Audio, Video usw. Frühe LLMs waren „Wesen, die nur Text lesen und schreiben konnten“, doch die heutige KI sieht Fotos, hört Stimmen und erstellt Videos.
Was multimodale KI kann
| Bereich | Dienstname | Was er kann |
|---|---|---|
| Bildgenerierung | Native Bildgenerierung in ChatGPT | Erzeugt Bilder mit Text präzise. Kurz nach der Veröffentlichung im März 2025 so große Nachfrage, dass OpenAI-CEO Altman von „schmelzenden“ GPUs sprach |
| Videogenerierung | Google Veo 3 | Erzeugt Videos mit Ton. In Flow, Googles Filmwerkzeug auf Basis von Veo, entstanden bis Oktober 2025 über 275 Millionen Videos (Google) |
| Verständnis langer Texte | Claude Fable 5.1 | Verarbeitet einen Kontext von 1 Mio. Token (mehr als ein ganzes Buch) und bis zu 128.000 Token Ausgabe (Stand September 2026, laut offizieller Anthropic-Dokumentation) |
| Sprachdialog | ChatGPT-Sprachmodus (Advanced Voice) | Ohne Umweg über Text ein natürlicher Sprachdialog in Echtzeit. Auch als Dolmetscher einsetzbar |
Dagegen kündigte OpenAI im März 2026 die Einstellung seiner Video-KI „Sora“ an: Web und App endeten am 26. April, die API am 24. September (OpenAI-Hilfe).
💡 Praxistipp: Die Bildanalyse (Foto → Text) lässt sich bei fast allen Anbietern im Gratiskontingent nutzen. Probiere im Alltag ruhig aus: Kassenbons einlesen, handschriftliche Notizen in Text umwandeln, Zahlenwerte aus Diagrammen extrahieren.
Die Revolution der Reasoning-Modelle – der Auftritt der „denkenden“ KI
Seit dem späten 2024 ist in der Welt der KI eine neue Kategorie entstanden: das Reasoning-Modell.
Frühere KI hatte den Stil „auf eine Frage sofort antworten“. Reasoning-Modelle sind anders. Sie nehmen sich vor der Antwort „Zeit zum Nachdenken“. Genau wie ein Mensch beim Lösen einer Mathematikaufgabe nicht sofort die Antwort hinschreibt, sondern sich mit Notizen Schritt für Schritt herantastet.
Warum es wichtig ist
Mit dem Auftritt der Reasoning-Modelle verbesserte sich die Leistung dramatisch in Bereichen, in denen KI schwach war – Mathematik, Naturwissenschaften, komplexe Programmierung.
Erreichte beim AIME 2025, einer Qualifikationsprüfung für die US-Mathematikolympiade, 92,7 %, mit Python-Interpreter 99,5 % (OpenAI).
Der technische Bericht von DeepSeek beziffert die GPU-Kosten des finalen Trainings des Basismodells V3 auf rund 5,58 Mio. Dollar (ohne vorherige Forschung und Experimente). R1 erschien am 20. Januar 2025 unter MIT-Lizenz und soll mit OpenAI o1 gleichauf liegen[2].
Eine eigene Funktion, bei der Entwickler das „Denk-Budget“ frei festlegen können. Umgesetzt als „Interleaved Thinking“, das weiterdenkt, während es Tools nutzt.
2026 ist Reasoning vom Sondermodus zur Serienausstattung geworden. Am 1. September 2026 ergänzte Anthropic Claude Fable 5.1 für anspruchsvolles Reasoning und lang laufende Agentenarbeit und veröffentlichte am 22. September Claude Opus 5.5. Die offizielle Modellübersicht von Anthropic rät: „im Zweifel für die meisten Anwendungsfälle mit Opus 5.5 beginnen, für anspruchsvolles Reasoning und lang laufende Agentenarbeit Fable 5.1“ (Anthropic). Die Spitzenmodelle aller großen Anbieter sind heute darauf ausgelegt, erst zu denken und dann zu antworten. Laut offizieller Dokumentation mit Stand 5. Oktober 2026 ist bei Opus 5.5 das Denken immer aktiv; bei OpenAIs Flaggschiff GPT-6 Astra (angekündigt am 3. September 2026) und dem ausgewogenen GPT-6.1 Sol wählt man die Reasoning-Stärke von „low“ bis „max“ (GPT-6.1 Sol bietet keine Option ohne Reasoning); und Googles Gemini 3.8 Flash denkt ebenfalls standardmäßig nach[4].
Allerdings gilt „neuer“ nicht automatisch „überall besser“. Wie unser Testbericht zu Opus 5 zeigt, liegt Opus 5 bei Aufgaben vorn, die lange autonom laufen, während sich die Reihenfolge bei Coding-Aufgaben mit einem einzigen Patch (DeepSWE v1.1) umkehrt: Opus 5 erreicht 68,8 % und GPT-5.6 Sol 72,7 %. Auch mit neuen Generationen bleiben die Stärken verteilt – wenn ein neues Modell erscheint, prüfen Sie es an Ihrer eigenen Arbeit, bevor Sie wechseln.
⚡ Beachtenswert: Inference-time Compute
Die Erkenntnis, dass „mehr Zeit zum Nachdenken zu einer genaueren Antwort führt“, hat der KI-Entwicklung eine neue Achse hinzugefügt. Zusätzlich zum bisherigen „mehr Trainingsdaten“ und „größere Modelle“ zeigte sich, dass sich die Leistung auch durch mehr Rechenaufwand zur Inferenzzeit steigern lässt.
KI-Agenten – in die Ära des „Überlassens“
Das heißeste Schlagwort im Jahr 2026 ist der KI-Agent.
Bisherige KI war ein Ratgeber, der „auf eine Frage antwortet“. KI-Agenten sind anders. Nennt man ein Ziel, stellen sie einen Plan auf, nutzen Tools und führen die Aufgabe autonom aus. Es kommt dem Gefühl nahe, einem Sekretär oder Assistenten eine Arbeit zu „überlassen“. Wer die Funktionsweise genauer wissen will, dem sei „Was ist ein KI-Agent“ empfohlen; wie mehrere KIs koordiniert zusammenarbeiten, steht in „Was ist ein Multi-Agent“.
Konkrete Beispiele für KI-Agenten
| Agent | Was er kann | Merkmal |
|---|---|---|
| Claude Code | Code generieren, ausführen und debuggen – durchgängig autonom | Erreichte im November 2025, rund sechs Monate nach der allgemeinen Verfügbarkeit, einen annualisierten Umsatz von 1 Mrd. Dollar (Mitteilung von Anthropic) |
| ChatGPT Work | Nimmt ein Ziel entgegen und liefert mit Websuche, Dateien und verbundenen Tools prüfbare Ergebnisse wie Dokumente und Analysen | Nachfolger der Linie vom Browser-Agenten „Operator“ (2025) über „ChatGPT agent“ (Juli 2025). Der Agentenmodus ist mit Stand September 2026 nicht mehr verfügbar; die offizielle Hilfe verweist auf Work |
| Manus AI | Führt komplexe Aufgaben asynchron in der Cloud aus | 2025 erschienen. Die chinesischen Behörden blockierten die Übernahme durch Meta für rund 2 Mrd. Dollar; nach einer vorübergehenden Unterbrechung des Zugangs gab Manus am 1. September 2026 die Wiederaufnahme des unabhängigen Betriebs bekannt |
| Devin | Ein KI-Ingenieur, der Softwareentwicklung autonom ausführt | Beim Start 2024 löste Devin 13,86 % der SWE-bench-Aufgaben (Cognition). Mit Stand September 2026 gibt es einen kostenlosen Tarif und kostenpflichtige Tarife ab 20 Dollar/Monat (offizielle Preise) |
🛠 Wer einen „Kumpel“ zum Codeschreiben ernsthaft einsetzen will, dem erklärt der Schwesterkurs „KI-Coding in der Praxis“ alles von der Einführung bis zur Meisterschaft von Claude Code u. a. Wer privat eine App bauen will, dem sei auch „Indie-Entwicklung mit KI“ empfohlen.
MCP – die „gemeinsame Sprache“ der KI-Agenten
Als Standard, mit dem Agenten externe Tools anbinden, verbreitet sich das von Anthropic entwickelte MCP (Model Context Protocol) rasant. Im Dezember 2025 ging es an die Agentic AI Foundation, eine neue Stiftung unter dem Dach der Linux Foundation; damals lag es bei über 97 Mio. SDK-Downloads pro Monat und wurde von großen KI-Produkten wie ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot und VS Code unterstützt (offizieller MCP-Blog).
Gartner prognostiziert, dass bis 2026 40 % der Unternehmens-Apps aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten – 2025 waren es weniger als 5 %[1].
⚠️ Die Herausforderungen der Agenten: Agenten sind praktisch, haben derzeit aber einige wichtige Einschränkungen. Etwa Fehler bei komplexen Entscheidungen, Sicherheitsrisiken (z. B. eigenmächtiges Versenden von Informationen), Kosten (autonom wiederholte API-Aufrufe) und undurchsichtige Rechenschaftspflicht. Die eiserne Regel lautet nicht „völlig überlassen“, sondern „überlassen und prüfen“.
Der Aufstieg der Open-Source-KI
Nicht nur kommerzielle KI wie ChatGPT oder Claude ist alles. Kostenlos nutzbare, veränderbare Open-Source-KI entwickelt sich mit gewaltigem Tempo.
Repräsentative Open-Weight-Modelle heute (Oktober 2026)
| Modell | Entwickler | Merkmal |
|---|---|---|
| Muse Glimmer | Meta | Erschienen im August 2026. Ein 30B-Modell, aus Muse Spark, dem Hauptmodell von Meta, destilliert; liest auch Bilder. Für den Betrieb auf eigener Hardware gedacht, Gewichte unter Apache 2.0 (Meta, Modellkarte) |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek (China) | Erschienen am 10. September 2026. Das kleinste Modell der neuen DeepSeek-Architektur und trotzdem ein MoE mit 552B Parametern. Liest Bilder und verarbeitet bis zu 1 Mio. Tokens Kontext. Gewichte unter MIT-Lizenz (DeepSeek, Modellkarte) |
| Qwen3.8-27B | Alibaba | Kompaktes 27B-Modell aus Qwen3.8, laut Qwen die leistungsfähigste Generation seiner offenen Modelle. Versteht Bilder und Videos, der Denkmodus ist standardmäßig an. Dieses 27B-Modell steht unter Apache-2.0-Lizenz (offizielle Qwen-Modellkarte). Die Qwen-Familie überholte Llama im September 2025 bei den kumulierten Downloads (ATOM Report) |
Metas Llama 4 und DeepSeek R1, die offenen Modellen 2025 zum Durchbruch verhalfen, sind inzwischen die vorige Generation. Open Source wechselt noch schneller als kommerzielle Modelle: das Feld ändert sich binnen Monaten. Welches Modell gerade vorn liegt, prüfst du am sichersten direkt bei den Downloads von Hugging Face Models oder im Ranking von LM Arena.
🖥 Willst du es auf dem eigenen PC ausführen? Open-Source-Modelle lassen sich auch in der eigenen Umgebung betreiben. Zum Einstieg ist „So startest du mit einem lokalen LLM“ hilfreich, zur Modellwahl „Vergleich lokaler LLM-Modelle“.
Warum Open Source wichtig ist
Open-Source-KI hat fünf Bedeutungen.
Die Funktionsweise des Modells lässt sich überprüfen und die Sicherheit bewerten.
Mit eigenen Daten lässt sich ein spezialisiertes Modell aufbauen.
Betreibt man es auf eigenen Servern, werden die API-Gebühren null.
KI nutzen, ohne Daten nach außen zu senden.
Verhindert ein KI-Monopol weniger Großkonzerne.
Laut dem ATOM Report (2026) haben Modelle aus China die aus den USA Ende Juli 2025 bei den kumulierten Open-Model-Downloads auf Hugging Face überholt; der Großteil des Wachstums geht auf Alibabas Qwen zurück. Die geopolitische Balance der KI-Entwicklung verschiebt sich.
💡 Für normale Nutzer wichtig: Open-Source-KI richtet sich vor allem an Unternehmen und Entwickler, doch ihr Nutzen erreicht indirekt alle. Weil der Wettbewerb härter wird, sinken die Preise kommerzieller KI und die Leistung steigt. So erschien DeepSeek R1 mit dem Anspruch, auf o1-Niveau zu liegen, zu einem niedrigen API-Preis von 2,19 Dollar pro Million Ausgabe-Tokens[2].
Die KI von morgen – Ausblick auf die nächsten Jahre
Zum Schluss betrachten wir, wohin die KI in den nächsten Jahren steuert, aus drei Blickwinkeln: Robotik, AGI und nationale KI-Strategien.
Figure 03 arbeitet im BMW-Werk Spartanburg (USA). 1X NEO nimmt für den Haushalt Bestellungen zu 20.000 Dollar (oder 499 Dollar im Monat) an, Auslieferung für 2026 geplant. Tesla baut im Werk Fremont eine Optimus-Fertigungslinie. Auch Japans KI-Grundplan zählt Physical AI zu den Erfolgsfeldern.
Anthropic erwartet leistungsfähige KI „Ende 2026 oder Anfang 2027“, Google DeepMind hält sie „bis 2030 für plausibel“, und OpenAI-Chef Sam Altman schrieb: „Wir wissen, wie man AGI baut.“ Eine Umfrage unter KI-Forschenden ergibt im Median 2047. Auch die neue Skalierungsachse Rechenleistung zur Inferenzzeit zieht Aufmerksamkeit auf sich.
Die USA setzen mit ihrem AI Action Plan auf Deregulierung, die EU wendet den risikobasierten AI Act an, China verbindet seine „KI+“-Offensive mit Regeln für generative KI, und Japan stellt „vertrauenswürdige KI“ und physische KI in den Mittelpunkt. Das Verhältnis von Förderung und Regulierung ist von Land zu Land verschieden.
KI × Robotik – die praktische Umsetzung der „bewegten KI“
Ein humanoider Roboter, der die Intelligenz eines LLM mit dem Körper eines Roboters verbindet, beginnt nun endlich, in realen Szenen zu wirken.
- Figure 03 – im Logistikbereich des BMW-Werks Spartanburg (USA) im Einsatz (Juni 2026, Figure). Figure sammelte im September 2025 über 1 Mrd. Dollar ein (Figure)
- 1X NEO – ein Haushaltsroboter, den 1X als „weltweit ersten verbraucherfertigen Humanoiden“ bezeichnet. Vorbestellungen seit Oktober 2025 für 20.000 Dollar (oder 499 Dollar im Monat), Auslieferung für 2026 geplant (1X)
- Tesla Optimus – im Werk Fremont entsteht eine Fertigungslinie, die Produktion wird für Ende 2026 erwartet (Tesla, Q2-2026-Bericht)
Auch Japans KI-Grundplan nennt Entwicklung und Einsatz von „Physical AI“ – KI, die Roboter und andere Maschinen in der realen Welt bewegt – als eines der Erfolgsfelder Japans[3].
Der Weg zur AGI – die Prognosen der Fachleute
Zum Zeitpunkt der Ankunft von AGI (Artificial General Intelligence – eine KI mit menschengleicher oder höherer Intelligenz) gehen die Ansichten der Branche auseinander. Die Bedeutung des Begriffs erklären wir unter „Was ist AGI (Artificial General Intelligence)“, den „technologischen Singularitätspunkt“, an dem KI den Menschen übertrifft, unter „Was ist die technologische Singularität“.
| Position | Prognose |
|---|---|
| Anthropic | „Ende 2026 oder Anfang 2027“ – erwartet „leistungsfähige KI“ mit intellektuellen Fähigkeiten auf dem Niveau von Nobelpreisträgern in den meisten Disziplinen (März 2025, Empfehlungen an die US-Regierung) |
| OpenAI | „Wir wissen, wie man sie baut“ – CEO Sam Altman schrieb im Januar 2025, man sei sicher zu wissen, wie man AGI im herkömmlichen Sinn baut; einen Zeitpunkt nannte er nicht (Altmans Blog) |
| Google DeepMind | „Bis 2030 plausibel“ – bei großer Unsicherheit über den Zeitplan hält man es für plausibel, dass leistungsfähige KI-Systeme bis 2030 entwickelt werden (April 2025, Sicherheitspapier) |
| Umfrage unter KI-Forschenden | „2047“ – nach den Prognosen von 2.778 Forschenden liegt die Wahrscheinlichkeit, dass Maschinen den Menschen bei jeder Aufgabe übertreffen, 2047 bei 50 % (Erhebung 2023, Paper) |
Auch wenn es heißt „AGI kommt“, ändert sich das Leben nicht sofort schlagartig. Fest steht jedoch, dass sich der Umfang dessen, was KI kann, praktisch jeden Monat erweitert. Die Annahme „das kann die KI wohl noch nicht“ ist vielleicht schon in einem halben Jahr veraltet.
KI-Strategien großer Länder und Regionen – USA, EU, China und Japan
Auch Staaten konkurrieren um KI, und ihre Ansätze unterscheiden sich deutlich: Manche stellen die Förderung an die erste Stelle, andere setzen Regeln nach Risiko. So schneiden vier große Akteure im Vergleich ab (Stand: September 2026).
Wichtigste Politik: America's AI Action Plan (Juli 2025) – über 90 Maßnahmen des Bundes in drei Säulen: Innovation beschleunigen, KI-Infrastruktur aufbauen und in internationaler Diplomatie und Sicherheit führen (Weißes Haus). Eine Executive Order vom Januar 2025 hob die KI-Verordnung der Vorgängerregierung von 2023 auf (Executive Order)
Haltung: „Das KI-Rennen gewinnen“ durch Abbau von Regulierung. Eine Order vom Dezember 2025 richtete eine Taskforce ein, die KI-Gesetze der Bundesstaaten anfechten soll (Executive Order), und im März 2026 schlug das Weiße Haus dem Kongress einen nationalen Gesetzesrahmen vor (Weißes Haus)
Wichtigste Politik: AI Act (KI-Verordnung) – in Kraft seit August 2024. Sie teilt KI in vier Risikostufen ein: Verbote wie Social Scoring gelten seit Februar 2025, Regeln für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck seit August 2025 und der Großteil der übrigen Vorschriften seit dem 2. August 2026 (Europäische Kommission)
Haltung: Ein einziges Gesetz mit Pflichten je nach Risiko. Eine Änderung (der „AI Omnibus“, in Kraft seit Juli 2026) verschob die Regeln für Hochrisiko-Anwendungen wie Personalauswahl und Bildung auf Dezember 2027
Wichtigste Politik: Vorläufige Maßnahmen für generative KI-Dienste (in Kraft seit August 2023) – Dienste, die die öffentliche Meinung beeinflussen können, brauchen eine Sicherheitsbewertung und müssen ihre Algorithmen registrieren (CAC). Seit September 2025 müssen KI-generierte Inhalte gekennzeichnet werden (CAC)
Haltung: „Entwicklung und Sicherheit gleich gewichten.“ Die „KI+“-Initiative des Staatsrats (August 2025) strebt bis 2027 eine Verbreitung neuer intelligenter Endgeräte und KI-Agenten von über 70 % und bis 2030 von über 90 % an (Staatsrat)
Wichtigste Politik: KI-Förderungsgesetz (2025) und KI-Grundplan – erstmals im Dezember 2025 beschlossen und im Juli 2026 überarbeitet. Ziel ist, „das KI-freundlichste Land der Welt“ zu werden, mit „vertrauenswürdiger KI“ als Kern[3]
Haltung: Förderung zuerst. Der überarbeitete Plan nennt branchenspezifische „vertikale KI“ und physische KI als Japans Erfolgsstrategie; die KI-Plattform der Regierung, „Gennai“, nutzen rund 180.000 Staatsbedienstete (Kabinettsbüro)
Kurz gesagt: Die USA setzen auf Deregulierung, die EU auf Regeln nach Risikostufe, China auf staatlich gelenkte Förderung samt Inhaltsregeln und Japan auf Förderung rund um „vertrauenswürdige KI“. Viele weitere Länder haben eigene nationale KI-Strategien. Was diese Regeln für Sie als Nutzer bedeuten, lesen Sie unter „Regulierung weltweit“ in Risiken und Ethik der KI.
Was man „jetzt“ im Zeitalter der KI tun sollte
Mit kostenlos nutzbaren KI-Tools tatsächlich Erfahrung sammeln. Einmal ausprobieren sagt mehr als tausend Worte.
KI ist ein Werkzeug. Kombiniert mit deiner Fachlichkeit und Kreativität wird sie zu Wert.
Eine Zeit, in der sich das Selbstverständliche in einem halben Jahr ändert. Neugierig zu bleiben ist die größte Fähigkeit.
- KI wurde multimodal und verarbeitet neben Text nun auch Bild, Audio und Video.
- Mit Reasoning-Modellen wird die „denkende“ KI, mit KI-Agenten die „überlassbare“ KI Wirklichkeit.
- Open-Source-KI wächst rasant, und auch die geopolitische Balance verschiebt sich.
- Die nächsten Schauplätze sind Robotik, AGI, nationale Strategien. Das Selbstverständliche ändert sich in einem halben Jahr.
- Wichtig sind die 3 Punkte: ausprobieren und vertraut werden, mit den Stärken verbinden, den Wandel genießen.
Quellen
- CB Insights. "State of AI 2025 Report." January 13, 2026. cbinsights.com / Gartner. "Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025." Gartner Newsroom, August 26, 2025. gartner.com
- DeepSeek. "DeepSeek-R1 Release." DeepSeek API Docs, January 20, 2025. api-docs.deepseek.com
- Cabinet Office, Government of Japan. "Artificial Intelligence Basic Plan." Cabinet decision, December 23, 2025; revised July 14, 2026. www8.cao.go.jp
- Anthropic. "Models overview." Claude Docs, 2026. / Anthropic. "What’s new in Claude Fable 5.1." September 1, 2026. / OpenAI. "Models" / "GPT-6.1 Sol." OpenAI API Docs, 2026. / Google. "Gemini thinking." Gemini API Docs, 2026.
Weiterführende Links:
- Hugging Face Models – Hub für Open-Source-KI-Modelle
- LM Arena – Leaderboard zum Vergleich der Leistung von KI-Modellen
Von den Grundlagen der KI bis zu den neuesten Entwicklungen konntest du dir systematisches Wissen aneignen. KI entwickelt sich täglich weiter. Nutze das in diesem Kurs erworbene Fundament, probiere die Tools tatsächlich aus und bleib mit den neuesten Informationen am Ball. Wer sie als Kumpel zum Codeschreiben meistern will, dem sei der Schwesterkurs „KI-Coding in der Praxis“ empfohlen, wer privat einen Dienst bauen will, „Indie-Entwicklung mit KI“.