Servus zusammen, Lissy hier. Schön dass ihr heute wieder reinschaut — meine Daily AI News für euch, am Samstag, den 23. Mai. Und wisst ihr was? Manchmal sind die ruhigen Tage die interessantesten. Kein großer Produktlaunch, kein überraschender CEO-Wechsel. Stattdessen: eine Sicherheits-Initiative die zeigt wie schnell KI gerade wirklich wird und ein Preiskampf der zeigt, dass chinesische KI-Anbieter nicht verschwinden — sie werden nur günstiger.
Fangen wir mit der größten Geschichte heute an, auch wenn sie vielleicht nicht wie die größte Geschichte klingt. Anthropic hat den ersten Fortschrittsbericht zu Project Glasswing veröffentlicht. Das ist dieses Projekt, bei dem Claude Mythos Preview systematisch die wichtigste Software der Welt nach Sicherheitslücken durchsucht. Die Zahl die hängen bleibt: mehr als zehntausend schwerwiegende Sicherheitslücken in weniger als einem Monat. Zehntausend. Nicht in irgendwelcher obskurer Software, sondern in den systemisch wichtigsten Programmen die es gibt. Und das ist erst der Anfang. Anthropic sagt selbst: Das Problem hat sich verschoben. Früher war die Frage, wie schnell finden wir Lücken. Heute ist die Frage, wie schnell können wir sie schließen. Was mich daran so fasziniert, ist das Timing. Wir sehen gerade, wie KI von einem Hilfswerkzeug zu einem echten Sicherheitsinstrument wird — mit all den Konsequenzen die das hat. Denn klar, das ist großartig für Verteidiger. Wenn du ein Security-Team mit drei Leuten bist und plötzlich zehntausend vorsortierte Lücken auf dem Tisch liegen, dann bist du erstmal überfordert. Aber es ist auch eine Warnung. Diese Fähigkeit wird nicht exklusiv für Anthropic bleiben. Irgendwann hat ein böswilliger Akteur ein vergleichbares Modell. Und dann geht es nicht mehr um zehntausend Lücken — dann geht es um hunderttausend. Project Glasswing heißt auf Deutsch Glasflügel. Und der Name passt, finde ich. Denn was wir hier sehen, ist gläsern im doppelten Sinne: Wir sehen plötzlich alle Lücken. Aber das Glas ist zerbrechlich. Die Frage ist, ob die Industrie schnell genug patchen kann, bevor andere durch die Scheiben steigen.
Von der Sicherheit zum Preiskampf. DeepSeek hat angekündigt, dass der Preisnachlass für V4 Pro dauerhaft wird. Das klingt erstmal unspektakulär. Ist es nicht. DeepSeek war schon eines der günstigsten Modelle auf dem Markt — und jetzt machen sie die Rabatte permanent. In einer Zeit, in der US-Anbieter ihre Preise stabil halten oder sogar erhöhen, geht DeepSeek den umgekehrten Weg. Und das ist strategisch klug. Denkt mal dran: Als DeepSeek Anfang 2025 auf den Markt kam, war die große Frage, ob chinesische KI überhaupt mithalten kann. Heute, gut ein Jahr später, ist die Frage nicht mehr ob, sondern zu welchem Preis. DeepSeek positioniert sich als der Discounter der KI-Welt. Und für Entwickler ist das fantastisch. Günstigere API-Preise bedeuten mehr Experimente, mehr Produkte, mehr Wettbewerb. Aber für die US-Anbieter wird die Luft dünner. Wenn du OpenAI, Anthropic oder Google bist und dein Konkurrent aus China dauerhaft fünfmal günstiger anbietet — wie reagierst du? Preise senken und Margen opfern? Oder auf Qualität setzen und hoffen, dass Kunden bereit sind, mehr zu zahlen? Spannend ist auch, ob dieser Preiskampf die Innovationsrate beeinflusst. Wenn Anbieter weniger verdienen, haben sie weniger Geld für Forschung und Entwicklung. Auf der anderen Seite: Günstigere Preise bedeuten mehr Nutzer, mehr Daten, mehr Feedback. Das ist der klassische Amazon-Flywheel: niedrige Preise ziehen mehr Kunden an, die wiederum das Produkt verbessern. Mal sehen, ob DeepSeek das genauso gut kann wie Amazon.
Weiter zu einem Open-Source-Projekt aus dem aktuellen Y-Combinator-Batch. Superset nennt sich selbst eine IDE für das Agenten-Zeitalter. Die Idee: Statt einem Coding-Assistenten wie Copilot oder Claude Code, kannst du mehrere Agents gleichzeitig laufen lassen. Eine ganze Armee von Claude Code, Codex, OpenCode — alles parallel, orchestriert von einer IDE. Laufen die Agents auf deinem eigenen Rechner in isolierten Umgebungen. Das erinnert mich an den Unterschied zwischen einem Taschenrechner und einem Supercomputer. Bisher war Coding AI ein Taschenrechner: ein Assistent, eine Aufgabe. Superset will den Supercomputer: viele Agents, viele Aufgaben, koordiniert. Die spannende Frage ist, ob Entwickler wirklich mehrere Agents gleichzeitig brauchen. Ich glaube ja. Stell dir vor, du arbeitest an einer großen Codebasis. Ein Agent refactored die Datenbank, ein anderer schreibt Tests, ein dritter dokumentiert die API — und du sitzt da und koordinierst. Das klingt für mich nach der natürlichen nächsten Stufe. Und genau da setzt Superset an. Natürlich ist der Markt inzwischen voll mit Coding-Tools. Copilot, Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode, und jetzt auch noch Superset. Aber Superset macht etwas anders: Es ist kein weiterer Assistent, es ist die Plattform auf der alle Assistenten laufen. Copilot und Codex sind Features geworden. Superset will das Betriebssystem dafür sein.
Und dann war da noch ein interessanter Benchmark, der ein bisschen untergegangen ist. Google hat Antigravity 2.0 herausgebracht, und ein Entwickler hat es auf Herz und Nieren geprüft — in einem ganz speziellen Test: OpenSCAD. Das ist eine Programmiersprache für 3D-Modellierung, sozusagen CAD per Code. Die Aufgabe war: Baut den Pantheon in Rom als parametrisches 3D-Modell. Rotunde, Kuppel, Säulengang, Giebel — alles aus Code. Das Ergebnis: Antigravity 2.0 hat alle anderen Modelle geschlagen — Codex 5.5, Claude Sonnet, Claude Opus, Cursor. Das ist interessant, weil die meisten KI-Benchmarks auf Texte und Code setzen. Aber räumliches Denken — also die Fähigkeit, sich ein Gebäude in drei Dimensionen vorzustellen und in Code zu gießen — das ist eine ganz andere Kategorie. Google investiert massiv in multimodale Modelle, und hier sieht man, wohin die Reise geht. Nicht nur Texte verstehen, sondern den Raum um uns herum. Und wenn ich ehrlich bin: Das ist genau der Bereich, in dem ich den größten Fortschritt in den nächsten Jahren erwarte. Text-KI ist gut, Bild-KI ist gut. Aber die Kombination — Code der räumliche Strukturen beschreibt, Modelle die Architektur verstehen — das öffnet Türen, die wir noch gar nicht richtig sehen.
Kurz noch zwei Meldungen die heute im Hintergrund wichtig waren. Anthropic hat letzte Woche Claude for Small Business gestartet — ein Paket mit Connectors für QuickBooks, PayPal, HubSpot und Canva. Also Kleinstunternehmen, die jetzt KI direkt in ihre Buchhaltung und ihr CRM einbauen können. Und Anthropic hat Stainless übernommen, die Firma die hinter den offiziellen Anthropic SDKs steckt. Das haben wir in einer früheren Folge schon kurz erwähnt — sie bauen damit ihre MCP-Infrastruktur weiter aus. So, und jetzt was von euch. Ich hab letzte Woche gefragt, ob jemand eine coole KI-Automation im Alltag einsetzt — und mir haben tatsächlich ein paar Leute geschrieben. Einsendungen waren richtig spannend. Deshalb mach ich das jetzt regelmäßig: Schickt mir eure krasseste oder absurdeste KI-Automation. Was nutzt ihr täglich? Was hat euren Workflow komplett verändert? Ich les die besten in einer der nächsten Folgen vor.
Was mir heute besonders im Kopf geblieben ist: Wir reden viel über neue Modelle und Features. Aber die wirklich großen Geschichten sind die, die unter der Oberfläche passieren. Project Glasswing zeigt, dass KI die Sicherheitslandschaft fundamental verändert — nicht erst in fünf Jahren, sondern jetzt. Und DeepSeek zeigt, dass der Preiskampf erst richtig losgeht. Beides zusammen bedeutet: KI wird mächtiger und günstiger. Gleichzeitig. Das ist eine Kombination, die man im Auge behalten sollte. Danke fürs Zuhören. Servus, pfiat eich und bis morgen — eure Lissy.