1) OpenAI und AMD schließen Milliarden‑Deal über 6 GW KI‑Rechenleistung
OpenAI hat mit AMD eine mehrjährige, multi‑generationen Chip‑Partnerschaft vereinbart. Geplant sind bis zu 6 Gigawatt GPU‑Kapazität auf Basis künftiger Instinct‑MI450‑Chips, erste 1 GW sollen ab 2026 anlaufen. Der Deal soll OpenAI unabhängiger von Nvidia machen und die nächste Ausbaustufe der eigenen KI‑Infrastruktur sichern.
Für Privatnutzer*innen und KMU in DACH bedeutet das: Mehr Rechenkapazität erhöht Druck und Tempo bei neuen KI‑Funktionen (Agenten, multimodale Assistenten, Video‑/Audio‑Gen‑Features). Gleichzeitig könnten Kosten für API‑Nutzung perspektivisch sinken, weil Anbieter weniger durch Knappheit limitiert sind.
Praxis‑Tipp: Wer heute KI‑Roadmaps plant (Chatbots, Prozess‑Automatisierung, Generieren von Marketing‑Assets), sollte Verträge modular halten (Laufzeiten, Preisanpassungsklauseln) und auf Anbieter‑Diversifizierung achten, damit man von neuen Preis‑/Leistungssprüngen profitieren kann.
2) „Stargate Argentina“: OpenAI prüft 25‑Mrd.-$‑Rechenzentrum in Lateinamerika
In Argentinien liegt eine Absichtserklärung für ein Rechenzentrums‑Megaprojekt über bis zu 500 MW vor. Unter dem lokalen ORIGI‑Programm würden Infrastruktur und Steuererleichterungen flankiert. Für OpenAI wäre es der erste große Infrastruktur‑Vorstoß in Lateinamerika.
Wichtig für DACH‑Unternehmen: Global verteilte Kapazitäten verbessern Latenz, Resilienz und potenziell die Daten-Souveränität durch regionale Verarbeitungsoptionen. Mehr Standortvielfalt reduziert Liefer‑ und Energie‑Risiken in der weltweiten KI‑Wertschöpfung.
Praxis‑Tipp: Prüfen Sie bei internationalen Rollouts, ob regionale Data Residency oder Latenz‑SLAs möglich sind. Wer stark in Südamerika aktiv ist (E‑Commerce, Support), kann mittel‑ bis langfristig von näherliegenden Endpunkten profitieren.
3) Google bringt „Gemini 2.5 Computer Use“: KI‑Agenten bedienen echte Browser‑UIs
Google stellt ein Modell vor, das Web‑Oberflächen direkt wie ein Mensch bedienen kann – klicken, tippen, ziehen – statt nur über APIs. Das verbessert Automatisierungen für Prozesse ohne offizielle Schnittstellen (Formulare, interne Tools, Legacy‑Webapps) und eignet sich auch für UI‑Tests.
Für kleinere Firmen eröffnet das realistische Szenarien: Angebotsrecherche, Formularübermittlungen, Produktpflege in Shops oder Terminabsprachen lassen sich agentisch ausführen, ohne teure Individual‑Integrationen. Gleichzeitig steigt der Bedarf an Guardrails (Berechtigungen, Protokollierung).
Praxis‑Tipp: Starten Sie mit Low‑Risk‑Abläufen (z. B. interne Recherchen) und legen Sie least‑privilege‑Konten an. Protokollieren Sie jeden Agenten‑Schritt (Screenshots/Logs) und definieren Sie Abbruchkriterien bei Anomalien.
4) Microsoft Copilot fĂĽr Windows: Dokumente aus dem Chat erstellen & Gmail/Outlook verknĂĽpfen
Der Copilot‑Client in Windows kann jetzt Word/Excel/PowerPoint/PDF direkt aus einer Chat‑Antwort erstellen. Außerdem lassen sich Gmail/Outlook/Google Kalender verbinden, um Mails oder Termine kontextuell zu durchsuchen. Zunächst als Insider‑Version, breite Ausrollung folgt.
Für Solo‑Selbständige und KMU bringt das greifbare Produktivitätsgewinne: Angebote, Protokolle, Content‑Entwürfe entstehen aus einer einzigen Chat‑Interaktion und landen sofort als Datei. Die Konnektoren sparen Suchzeit über Postfächer und Kalender hinweg – wichtig im Tagesgeschäft.
Praxis‑Tipp: Legen Sie Dokument‑Vorlagen (Brand‑CI, Tonalität) an, die Copilot befüllt. Aktivieren Sie Datenzugriffs‑Policies (Tenant‑Beschränkungen, Labeling) und testen Sie Workflows wie „E‑Mail‑Thread → Angebotsentwurf → PDF“.
5) EU startet „Apply AI“: 1 Mrd. € für KI‑Einsatz in Schlüsselbranchen
Die EU‑Kommission launcht eine 1‑Milliarden‑Euro‑Initiative, um KI‑Projekte in Gesundheit, Energie, Automotive, Fertigung und Verteidigung zu beschleunigen. Ziel ist weniger Abhängigkeit von Nicht‑EU‑Tech und mehr Wertschöpfung in Europa. Finanziert wird u. a. über Horizon Europe und Digital Europe.
Für DACH‑KMU sind das echte Förderfenster: Wer KI‑Piloten oder Skalierung plant (z. B. Qualitätsprüfung mit Computer Vision, Prognosen, Agenten in der Fertigung), kann von Konsortien, Testumgebungen und Co‑Finanzierungen profitieren – inklusive schnelleren Genehmigungswegen.
Praxis‑Tipp: Halten Sie eine projektreife Skizze bereit (Use‑Case, KPIs, Datenlage, Budget), beobachten Sie nationale Ausschreibungen und prüfen Sie Verbundprojekte mit Hochschulen/Clustern. Compliance‑Bausteine (AI Act) gleich mitdenken.
6) AWS stellt „Quick Suite“ vor: Agentische KI‑Plattform für Geschäftsprozesse
AWS führt die Quick Suite ein – ein Set aus No/Low‑Code‑Bausteinen für KI‑Agenten, die Datenquellen (S3, Redshift) und Dritt‑Apps (über MCP‑Standard) verbinden. Module wie Quick Research, Quick Flows und Quick Automate zielen auf Recherche, Orchestrierung und Automatisierung ab.
Für kleine Unternehmen interessant: Statt Einzel‑Bots entsteht eine durchgängige Prozesskette – vom Einlesen von PDFs über das Befüllen von CRM‑Feldern bis zum Reporting in QuickSight. Durch MCP‑Kompatibilität lassen sich Tools verschiedener Anbieter zusammenspannen.
Praxis‑Tipp: Skizzieren Sie 1–2 End‑to‑End‑Workflows (z. B. Anfrage‑→ Angebot‑→ Rechnung), inventarisieren Sie beteiligte Datenquellen und starten Sie mit klar begrenzten Agent‑Rechten. Messen Sie „Zeit‑bis‑Ergebnis“ und Fehlerraten als Steuergröße.
7) IBM × Anthropic: Claude‑Modelle kommen tiefer in IBMs Software‑Stack
IBM und Anthropic vertiefen ihre Partnerschaft: Claude wird breiter in IBMs Software‑Portfolio (inkl. Dev‑/Ops‑Werkzeuge) integriert – mit Fokus auf Governance, Sicherheit und regulierte Branchen. Das adressiert Unternehmen, die KI in Mission‑Critical‑Umgebungen einsetzen wollen.
Für den Mittelstand ist das relevant, wenn bereits IBM‑Landschaften (z. B. Integration, Automatisierung, Data & AI) im Einsatz sind: KI‑Funktionen lassen sich dann näher an bestehende Workflows rücken, mit einheitlichem Identity‑/Policy‑Framework.
Praxis‑Tipp: Prüfen Sie PoCs in Entwicklungs‑ und Serviceprozessen (Code‑Assists, Runbook‑Automatisierung, Wissensbots). Achten Sie auf Audit‑Fähigkeit (Protokolle, Policy‑Durchsetzung) und auf KI‑Risiko‑Kontrollen (Halluzinations‑ und Ausführungsgrenzen).
