In der ersten Folge bin ich zu schnell von Agent-1 zu Agent-2 gesprungen. Hier hole ich das fehlende Stück nach. Danach verlasse ich das Szenario und schaue, wo wir im Oktober 2026 wirklich stehen.
Nach der ersten Folge ist mir aufgefallen, dass in der Geschichte ein Stück fehlt. Zwischen Agent-1 und Agent-2 passiert im Szenario einiges. KI forscht mit, ihre Weights werden zum Spionageziel, China steigt in den Wettlauf ein, und die Technik kommt auf dem Arbeitsmarkt an.
Dieser Podcast ist mein Lernprojekt. Deshalb sage ich offen, wenn mir etwas durchgerutscht ist, und hole es nach. Wer Teil 1 noch nicht gehört hat, findet ihn hier.
Anfang 2026 arbeitet Agent-1 bei OpenBrain fest in der Forschung mit. Laut Szenario kommt die Entwicklung besserer Algorithmen dadurch um etwa 50 Prozent schneller voran. Gemeint sind nur die Algorithmen. Neue Chips kommen dadurch nicht schneller, und ein Rechenzentrum baut sich auch nicht von selbst.
Ein Forscher verteilt Aufgaben an mehrere KI-Kopien und muss danach entscheiden, welchem Ergebnis er traut. Manche sind brillant. Manche klingen sauber und sind trotzdem falsch.
Die Weights sind die gelernten Gewichte eines Modells, also das, was die KI im Training gelernt hat. Stell sie dir wie ein Rezept vor, für das eine Firma Jahre und Milliarden ausgegeben hat. Wer es stiehlt, spart sich die ganze Entwicklung. Bei Agent-1 ist dieses Rezept eine Datei von mehreren Terabyte, und für andere Staaten auf einmal hochinteressant.
Mitte 2026 begreift die chinesische Regierung im Szenario, dass es um Macht geht, wirtschaftlich wie militärisch. Das führende chinesische KI-Unternehmen heißt im Szenario DeepCent. Es liegt hinter OpenBrain, auch weil die modernsten Chips fehlen. Also bündelt China seine Forschung in einem staatlichen Projekt unter der Führung von DeepCent. Und auf dem Tisch liegt die Frage, ob man Agent-1 stiehlt oder auf ein stärkeres Modell wartet.
Ende 2026 kommt Agent-1-mini heraus, laut Szenario etwa zehnmal günstiger. Damit erreicht die Technik den Arbeitsmarkt, zuerst bei Berufseinsteigern in der Softwareentwicklung. Kleine Fehler suchen und Tests schreiben, an genau solchen Aufgaben haben Junioren früher gelernt. Mich beschäftigt dabei: Wo lernen Einsteiger ihr Handwerk, wenn die KI genau diese Aufgaben übernimmt?
Für diesen Teil habe ich mir angeschaut, was es heute wirklich gibt. Kurz gesagt stimmt die Richtung in vielen Punkten. Beim Kalender bin ich skeptischer.
Die Forschungsorganisation METR hat sich Anfang 2026 die internen KI-Agenten von Anthropic, Google, Meta und OpenAI angesehen. Laut ihrem Frontier Risk Report vom Mai 2026 erledigten die Agenten dort viel echte Entwicklungsarbeit, vor allem wo sich Ergebnisse leicht prüfen lassen. Bei Aufgaben, die strategisches Urteilsvermögen brauchen, schnitten sie deutlich schlechter ab.
In einer METR-Umfrage unter 349 technischen Fachkräften gaben die Befragten an, dass ihre Arbeit durch KI etwa 1,4- bis 2-mal so viel wert ist (der Median, je nach Auswertung). Das ist eine Selbsteinschätzung. METR weist selbst darauf hin, dass vor allem Leute antworten, die schon viel mit KI arbeiten.
Laut dem Anthropic Economic Index gehört Programmieren zu den häufigsten Einsatzbereichen von Claude. Dass KI Berufseinsteiger in der Softwareentwicklung schon im großen Stil ersetzt, lese ich daraus nicht ab. Ein Beruf besteht aus mehr als einzelnen Aufgaben, die eine KI erledigen kann.
OpenAI gibt an, für Stargate inzwischen mehr als zehn Gigawatt Rechenzentrumskapazität vertraglich gesichert zu haben. In Betrieb ist davon erst ein kleiner Teil. Epoch AI zählte im April 2026 rund 0,6 Gigawatt am Standort Abilene. Trotzdem ist das eine Größenordnung wie bei Kraftwerken.
Auch die Autoren haben ihre Einschätzungen weiterentwickelt. Daniel Kokotajlo hat selbst gesagt, dass 2027 eher das wahrscheinlichste einzelne Jahr war als die Mitte ihrer Schätzung. Inzwischen rechnet er eher mit der Zeit um 2030, mit viel Unsicherheit.
Forschungsagenten und riesige Rechenzentren gibt es also wirklich. Der genaue Ablauf mit Agent-2, gestohlenen Weights und dem Wettlauf zur Superintelligenz bleibt ein Szenario.
AI 2027 lese ich inzwischen als Gedankenexperiment. Auf die Jahreszahlen verlasse ich mich nicht. Spannend finde ich, was passiert, wenn bessere Agenten auf politischen Druck treffen.
Für Unternehmen heißt das: Ein KI-Agent wird nicht von selbst zu einem guten Mitarbeiter. Er braucht klare Aufgaben, passende Zugriffe und Grenzen, und jemand muss die Ergebnisse prüfen. Das sehe ich in meinen Workshops jede Woche. Ein Team, das Ergebnisse gegenprüft, holt mehr aus KI heraus als eines mit dem neuesten Tool.
In der nächsten Folge geht es mit März 2027 weiter. Im Szenario entsteht Agent-3, und OpenBrain lässt zweihunderttausend Kopien davon gleichzeitig arbeiten.
Teil 2 holt nach, was im Szenario zwischen Agent-1 und Agent-2 passiert: KI arbeitet in der Forschung mit, ihre Weights werden zum Spionageziel, China bündelt seine KI-Forschung, und eine günstige Version erreicht den Arbeitsmarkt. Danach folgt ein Realitätscheck, Stand Oktober 2026.
In der Richtung ziemlich nah. Laut METR erledigten KI-Agenten Anfang 2026 in führenden KI-Firmen schon viel echte Entwicklungsarbeit, lagen beim Urteilsvermögen aber klar hinter Menschen. Der Ausbau der Rechenzentren ist real. Der genaue Ablauf und die Jahreszahl 2027 sind dagegen unsicher, und auch Daniel Kokotajlo rechnet inzwischen später.
Im großen Stil lässt sich das bisher nicht belegen. Programmieren gehört aber zu den häufigsten Einsatzbereichen von KI. Mich beschäftigt deshalb, wo Berufseinsteiger künftig ihr Handwerk lernen.
Die Weights sind die gelernten Gewichte eines Modells, also das, was die KI im Training gelernt hat. Wer sie besitzt, kann das Modell nutzen, ohne die teure Entwicklung selbst machen zu müssen. Deshalb sind sie im Szenario ein Ziel für Spionage.
DeepCent ist das erfundene führende KI-Unternehmen Chinas im Szenario. Es liegt hinter OpenBrain, unter anderem weil China der Zugang zu den modernsten Chips fehlt. Ab Mitte 2026 führt DeepCent ein staatliches Sammelprojekt an.
Um März 2027: Im Szenario entsteht Agent-3, und OpenBrain lässt zweihunderttausend Kopien davon parallel arbeiten.
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