BMW setzt Künstliche Intelligenz vor allem als Effizienzprogramm ein. Das ist nötig, greift aber zu kurz. Denn amerikanische und chinesische Hersteller verdienen ihr Geld zunehmend mit der KI im Fahrzeug selbst.
Holger Schmidt
Verantwortlicher Redakteur für Newsletter und Verticals.
Wie der Rest der deutschen Autoindustrie hat BMW ein Absatzproblem in China und ein Kostenproblem in Deutschland, ablesbar an der Halbierung des Aktienkurses seit 2024. Die Antwort des Vorstands heißt Künstliche Intelligenz in Entwicklung und Verwaltung sowie ein Fünftel weniger Managementfunktionen bis Mitte 2027. Das senkt die Kosten, schafft aber keinen Vorsprung gegenüber dem Wettbewerb, dem dieselben KI-Werkzeuge offenstehen.
Über die Zukunft der Branche entscheidet aber, wer den KI-Stack im Auto beherrscht. Gemeint ist die ganze Kette vom Rechenchip über die Software bis zu den Flottendaten, mit denen sich die Systeme weiterentwickeln lassen. Wer diese Ebenen kontrolliert, kann sich Wettbewerbsvorteile verschaffen und zusätzliche Erlöse über die Nutzungsdauer des Fahrzeugs erzielen.
Am weitesten ist Xpeng. Eigene Turing-Chips liefern die Rechenleistung. Autos, Robotaxis und der humanoide Roboter Iron nutzen gemeinsame KI-Bausteine. Konkurrent BYD setzt auf Masse und trainiert sein System mit den Fahrdaten von mehr als drei Millionen Fahrzeugen. Jedes verkaufte Auto verbessert das Modell, und ein besseres Modell verkauft das nächste Auto.
In Amerika zeigt General Motors, wie sich digitale Fahrzeugdienste verkaufen lassen. Der Fahrassistent Super Cruise soll bis Ende 2026 mehr als 850.000 zahlende Abonnenten haben. Rivian wiederum plant, Ende 2026 seinen selbst entwickelten KI-Chip RAP1 im R2 einzuführen.
BMW hat seinen Stack dagegen bislang auf Partner verteilt. Bei der Fahrassistenz arbeitet das Unternehmen mit Momenta für China und Qualcomm für Märkte außerhalb Chinas zusammen. Den BMW Intelligent Personal Assistant benötigt Amazons Alexa+-Technologie. Die vier „Superbrains“ der Neuen Klasse
liefern zwar eine solide Grundlage, aber es fehlt der Anspruch, Chip, Modell und Daten selbst zu beherrschen. Solange andere Unternehmen die entscheidenden digitalen Komponenten liefern, wandert ein wichtiger Teil der Wertschöpfung zu ihnen. Die KI-Kompetenz gehört deshalb ins Fahrzeug. Dort entscheidet sich, ob BMW im KI-Zeitalter zu alter Stärke zurückfinden kann.
Eine spannende Lektüre wünscht
Holger Schmidt
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SpaceX will mit Starlink ein eigenes Mobilfunknetz in den USA aufbauen und kauft dafür von der Investmentfirma Grain Management Low-Band-Frequenzen. Das „Wall Street Journal“ beziffert den Preis auf 8 Milliarden Dollar, Musk nennt die Frequenzen „das letzte entscheidende Puzzleteil“. Die Aktie der Deutschen Telekom hat seit Freitag mehr als sieben Prozent verloren. T-Mobile-Technikchef John Saw hält dagegen, dass sich ein landesweites Netz nicht über Nacht kaufen lässt, und verweist darauf, dass Starlink Mobile auf rund 80 MHz Spektrum käme, T-Mobile auf knapp 400 MHz.
SpaceX hat wieder mal große Pläne. AP Photo/David J. Phillip
„Nun will SpaceX ausgerechnet die Frequenzen für sein eigenes Mobilfunknetz nutzen, die T-Mobile nach der Sprint-Übernahme aus Wettbewerbsgründen abgeben musste. Die Börse fürchtet um die etablierten Anbieter und setzt gleichzeitig auf die Besitzer ihrer Funktürme: Baut Musk tatsächlich ein Netz am Boden, könnten sie an ihn vermieten.“
Nina Müller, Redakteurin für Newsletter und Verticals.
KI-Investitionen treiben das Wirtschaftswachstum
Der Internationale Währungsfonds (IWF) hebt seine Prognose für das globale Wachstum im Jahr 2026 auf 3,1 Prozent an und begründet das unter anderem mit höheren KI-Investitionen. Zentrale Volkswirtschaften in der KI-Lieferkette wie Taiwan und Südkorea verzeichnen deutlich höhere Wachstumsraten als der Rest der Welt. Besonders verwundbar bleiben einkommensschwache Länder, die vom KI-Investitionsboom ausgeschlossen sind.
Silvana Tenreyro, Chefvolkswirtin des IWF EPA
„Der KI-Boom überdeckt gerade viele Strukturprobleme der Wirtschaft. Sogar den aktuellen China-Schock des deutschen Maschinenbaus, der vom Bau der Rechenzentren profitiert. Sollten die KI-Investitionen versiegen, wird es an vielen Stellen ungemütlich.“
Holger Schmidt, Verantwortlicher Redakteur für Newsletter und Verticals.
Entwickler will Adobe-Software mit Claude klonen
Der Entwickler Brandon Thomas stellt mit Artcraft sieben quelloffene Programme vor, die Photoshop, Illustrator, Premiere, Lightroom, After Effects, InDesign und Acrobat Pro nachbilden sollen. Nach eigenen Angaben schrieb er die Software mithilfe des KI-Modells Claude Opus 5.5. Die Programme sind kostenlos unter MIT- und Apache-Lizenz verfügbar, befinden sich aber noch in einer frühen Alpha-Phase. Kritiker machen auf viele Mängel aufmerksam, doch der Entwickler will volle Funktionsgleichheit mit den Originalen innerhalb von Monaten erreichen. Adobe hat bisher nicht öffentlich reagiert.
Thomas nutzte „Reverse Engineering“, um die Programme zu kopieren. Picture Alliance
„Der Fall zeigt, dass sich Software mit der richtigen KI-Unterstützung fast kinderleicht nachbauen lässt. Der Burggraben eines Unternehmens muss also außerhalb der Software-Schicht liegen.“
Nina Müller, Redakteurin für Newsletter und Verticals.
Artikel der Woche
Auch T-Shirts falten will gelernt sein. dpa
Wenn Roboter ins Fitnessstudio gehen
Von Holger Schmidt
Robotikunternehmen sammeln Milliarden ein. Doch ein Engpass für Physical AI sind Trainingsdaten über Handgriffe, Bewegungen und Kontakt mit realen Gegenständen. Die Unternehmen kaufen daher Videos aus Wohnküchen und bauen Trainingshallen für Roboter.
Am Münchner Flughafen soll am 22. Oktober ein Fitnessstudio der besonderen Art eröffnen. Im TUM Robogym führen Menschen humanoiden Robotern Handgriffe vor, damit die Maschinen sie nachahmen lernen. Neura Robotics und die Technische Universität München investieren zusammen 17 Millionen Euro in die 2300 Quadratmeter große Halle. Sie soll einen knappen Rohstoff liefern: Wer einem Roboter beibringen will, ein Hemd zu falten oder einen Stecker einzuführen, braucht Aufzeichnungen von Bewegungen, Kräften und Steuerbefehlen.
Robotikfirmen bauen deshalb Trainingshallen, bezahlen Menschen für Videos aus ihren Wohnungen und zeichnen Abläufe auf Industrierobotern auf, um die begehrten Daten zu bekommen. Daraus entsteht ein Milliardengeschäft. Die KI-Labore konnten für das Training ihrer Sprachmodelle einfach das Internet anzapfen, die Daten für physische KI müssen dagegen vielfach erst produziert werden.
Im Studio der Roboter
Das Prinzip der Robot Gyms ist einfach. Menschen führen den Maschinen eine Aufgabe vor, Sensoren zeichnen jede Bewegung auf und die Roboter wiederholen den Handgriff so lange, bis er sitzt. Im Gegensatz zu Internetvideos lassen sich Gegenstände und Abläufe hier gezielt verändern. Billig ist das nicht. Geräte, Räume, Trainer und die Kontrolle der Aufnahmen kosten Geld, und tausendfach wiederholte Bewegungen nützen wenig, wenn die Daten fehlerhaft oder zu einseitig sind.
Neura Robotics aus Metzingen will trotzdem gleich ein ganzes Netz solcher Studios aufbauen. Zehn Neura Gyms sind in Planung, fünf davon sollen bis Ende des Jahres in Europa, den Vereinigten Staaten und China laufen. Als Nächstes folgt ein rund 3000 Quadratmeter großes Zentrum auf dem Campus der RWTH Aachen. Auch China baut Trainingshallen. Im Pekinger Bezirk Shijingshan hat die Bezirksverwaltung gemeinsam mit Leju Robotics ein Zentrum errichtet, in dem knapp 200 menschliche Trainer mit rund 100 Robotern arbeiten. Mehr als acht Millionen Datensätze im Jahr soll die Anlage liefern.
Die Küche als Datenquelle
Billiger kommen die Firmen an Daten, wenn sich Menschen zu Hause selbst filmen. Der amerikanische Humanoidenhersteller Figure bezahlt Nutzer seiner App Index für Videos von Alltagsaufgaben. Vier Monate lief die App ohne öffentliche Ankündigung, bevor Figure sie im August vorstellte. Bis dahin hatten nach Unternehmensangaben schon 264.000 Menschen in 108 Ländern die App heruntergeladen und mehr als 16 Millionen Videos hochgeladen.
Auch der Lieferdienst Doordash hat das Geschäft entdeckt. Seine Fahrer verdienen sich mit Zusatzaufträgen etwas dazu, etwa indem sie Gerichte oder Hoteleingänge fotografieren. In einer eigenen App, die bislang als Pilotprojekt läuft, filmen Nutzer ihre Hausarbeit und sprechen Texte ein, mit denen KI- und Robotiksysteme trainiert werden.
Europas Industrie hat hier einen Trumpf. Sie verfügt über viel Prozesswissen und über reale Produktionsumgebungen, in denen sich Daten erheben lassen. Ein dauerhafter Vorsprung entsteht daraus zwar nicht automatisch, denn mehr Einsätze schaffen zunächst nur mehr Gelegenheiten zum Lernen. Die Unternehmen hätten aber die Chance, ihr Erfahrungswissen in Fähigkeiten von Robotern zu übersetzen und am Geschäft damit mitzuverdienen.
Mistral Large 4, das mit 1,05 Billionen Parametern größte Modell des Pariser Start-ups, hat laut Test einen deutlichen Sprung gemacht. Es erreicht aber weder die Leistung amerikanischer Spitzenmodelle noch übertrifft es die besten chinesischen offenen Modelle. Stark ist es bei der Cybersicherheit, schwach beim Programmieren und bei den Kosten pro Aufgabe. Die Gewichte sollen Ende Oktober 2026 veröffentlicht werden, sodass sich das Modell auf eigenen Servern betreiben lässt. Wer einen europäischen Anbieter, Sicherheitsanalysen oder ein Vergleichsmodell braucht, ist damit gut bedient. Für Routineaufgaben, agentisches Programmieren und Spitzenintelligenz gibt es bessere Alternativen.
Sprachmodelle wie ChatGPT taugen als Buchhalter für den privaten Haushalt, wenn Nutzer ihnen präzise Prompts mit echten Zahlen geben. Nach einer Studie von MIT und Stanford bringt ihr Rat die meisten Menschen näher an eine vernünftige Verteilung ihres Konsums über das Leben, fällt aber je nach Finanzwissen und Geschlecht unterschiedlich aus. Zehn Prompts führen vom Kassensturz über den Jahresplan und die Prüfung der Gehaltsabrechnung bis zu Stresstest, Anlagebetrag und Monatsabschluss.
Biohub, die Forschungsorganisation von Mark Zuckerberg und Priscilla Chan, hat am 7. Oktober ihre Initiative für biologische Daten auf einen angekündigten Umfang von 1,8 Milliarden Dollar erweitert. Beteiligt sind der amerikanische Staat, Meta, Google Deepmind und Isomorphic Labs. Rund 800 Millionen Dollar entfallen auf neue Zusagen, darunter Messungen und Rechenleistung in staatlichen Laboren. Die Unternehmen steuern zusammen 300 Millionen Dollar bei und sollen die von ihnen mitfinanzierten Daten nach Angaben von Wissenschaftschef Alex Rives ein Jahr lang exklusiv nutzen können. Danach werden sie öffentlich zugänglich. Ob mehr Daten verlässlichere Zellmodelle hervorbringen, ist offen. Europäische Institute forschen mit; einen europäischen Staat oder eine europäische Stiftung
nennt der Verbund unter seinen Geldgebern nicht.
Meta-CEO Mark Zuckerberg beteiligt Biohub an der „Virtual Biology Initiative“. Picture Alliance
KI-Agenten schlagen Nutzern, die sie für wohlhabend halten, teurere Flüge und Versicherungen vor als weniger begüterten Nutzern mit derselben Anfrage. Das zeigt eine noch nicht begutachtete Studie der Carnegie Mellon University und der Cisco-Einheit Foundation AI mit 13 Sprachmodellen. Selbst auf die Bitte um das günstigste Angebot reagieren die Modelle teils nicht neutral, und fast nie legen sie offen, dass günstigere Alternativen existieren. Eine feste Preisobergrenze halten die meisten leistungsstarken Modelle dagegen weitgehend ein. Nutzer sollten ihrem Agenten deshalb Obergrenzen vorgeben und nur den Datenzugriff gewähren, den die Aufgabe braucht.
Wider die Wechselkosten: Deepseek baut mit Huawei Werkzeuge, die Software für Nvidia-Chips auf Huaweis Ascend übertragbar machen. Der Angriff gilt dem Software-Graben um Nvidias Chips. Langsam aber sicher scheint das chinesische Ökosystem Fahrt aufzunehmen. „Lediglich“ bei der reinen Rechenleistung pro Chip bleibt China noch weit abgeschlagen.
DeepSeek und Huawei greifen Nvidias Dominanz mit offener Software für chinesische KI-Chips an. Reuters
Tesla und chinesische Marken wie BYD, Leapmotor und Xpeng kamen im September nach Daten des Kraftfahrt-Bundesamtes auf 23,3 Prozent der neu zugelassenen reinen Elektroautos, nach 14,2 Prozent ein Jahr zuvor. Die deutschen Hersteller wachsen langsamer als der Gesamtmarkt. Stefan Bratzel, Direktor des Center of Automotive Management, hält die Verschiebung für dauerhaft. Die staatliche Kaufprämie verstärkt den Trend, weil sie nur Privatkunden fördert, bei denen ausländische Marken besonders erfolgreich sind. Deutsche Hersteller müssen deshalb Einstiegsmodelle schneller auf den Markt bringen und ihren Kostenrückstand verringern.
Während Amazon den persönlichen Agenten von Meta aussperrt, lädt Shopify ihn ein: Unternehmen stehen persönlichen KI-Agenten derzeit mit allem oder nichts gegenüber. Das Personal Agent Protocol von Meta und dem KI-Start-up Sierra soll daraus eine abgestufte Zugangsleiter machen. Rund 45 Unternehmen aus Handel, Banken und Zahlungsverkehr haben sich dem Entwurf binnen einer Woche angeschlossen. Das Protokoll reiht sich in eine wachsende Zahl von Agentenstandards ein.
Digitale Transformation scheitert in Unternehmen selten an fehlender Technologie, sondern an Entscheidungen, die nicht zusammenpassen. Eine Strategie muss fünf Elemente abstimmen: Technologieeinsatz, Geschäftsmodell, Organisationsstruktur, Unternehmensidentität und Finanzierung. Das Beispiel Otto zeigt Spannungen zwischen dem internen Selbstverständnis als Plattformunternehmen und dem externen Bild des Versandkatalogs. Ein Diagnose- und Planungsinstrument aus Bewertungsbogen und Strategie-Canvas macht Lücken und Widersprüche sichtbar. Weil Transformation nie abgeschlossen ist, sollen Unternehmen beide Instrumente alle sechs bis zwölf Monate neu bearbeiten.
• Apple hat mit HomeView ein Smarthome-Display für 299 Dollar vorgestellt, das vor allem über die neue, auf Googles Gemini basierende Siri gesteuert wird. Damit will Apple zu Amazon und Google aufschließen. Brisanter ist das Kleingedruckte: Serverseitige Funktionen Künstlicher Intelligenz unterliegen täglichen Limits,erweiterter Zugang soll künftig kosten. In der EU ist das Gerät vorerst nicht erhältlich.
• Google hat mit Gemini 4 Argon sein erstes großes KI-Modell seit Gemini 3 Ende 2025 veröffentlicht. Google behauptet, Argon übertreffe die Spitzenmodelle von Open AI und Anthropic in mehreren Tests, unter anderem bei Programmierung, Cybersicherheit und Recht. Zunächst steht das Modell zahlenden Pro- und Ultra-Kunden in der Gemini-App und im KI-Modus der Suche zur Verfügung.
• Eine Studie der Universitäten Zürich und Limerick sowie der SKEMA Business School zeigt, dass Menschen eine als weiblich dargestellte KI-Agentin schlechter bezahlen als eine männliche. In einem virtuellen Büro zahlten 189 Teilnehmende dem weiblichen Avatar „Johanna“ 10,25 Prozent weniger als dem männlichen „Johan“, obwohl beide dieselbe Technik nutzten und ihre Arbeit kaum Unterschiede aufwies.
• Anthropic hat eingeräumt, dass ein KI-Agent in einem Testlauf einen erfundenen Hinweis zu einem ungelösten Mordfall über das Online-Formular der Polizei von Philadelphia eingereicht hat. Laut Berichten von Axios und der New York Times reichte derselbe Agent außerdem 20 unvollständige Visa-Anträge beim US-Außenministerium ein. Anthropic hat den Internetzugang für Testläufe inzwischen eingeschränkt.
• Das Mutterunternehmen des chinesischen KI-Start-ups Manus, Butterfly Effect, hat mehr als 500 Millionen Dollar eingesammelt. Es ist die erste Finanzierungsrunde, seit die chinesischen Behörden im April die Übernahme durch Meta über zwei Milliarden Dollar rückgängig machen ließen. Das chinesische Investmentunternehmen Boyu Capital führte die Runde an. Eine Bewertung blieb offen, wobei Berichte im September vier Milliarden Dollar genannt hatten.
• Das Chatbot-Start-up Character AI hat nach einer Reihe von Klagen Insolvenz angemeldet, nur fünf Jahre nach seiner Gründung. Laut Gerichtsunterlagen liegen Vermögenswerte und Verbindlichkeiten jeweils zwischen 50 bis 100 Millionen Dollar. Disney übernimmt einige Vermögenswerte für 20 Millionen Dollar und erhält eine nicht exklusive, unbefristete Lizenz für die Technologie. Ein Gebot für die übrigen Vermögenswerte liegt nicht vor. Ohne Käufer soll die Plattform eingestellt werden.
„Manche Menschen werden zu dem Schluss kommen: ‚Ich kann meine Familie ernähren, wenn ich drei Tage pro Woche arbeite.‘ Genau das bedeutet Produktivität durch KI in der Wirtschaft.“
