Neue NVIDIA-Chips sollen Kosten um das 35-Fache senken, während Programmierwerkzeuge die Hälfte der KI-bezogenen Suchanfragen ausmachen

NVIDIA hat seine neuesten GB300 NVL72-Systeme vorgestellt. Sie bewältigen 50-mal mehr Aufgaben pro Megawattstunde Strom im Vergleich zur älteren Hopper-Plattform. Das bedeutet eine Kostenreduktion um das 35-Fache pro verarbeiteter Dateneinheit.

Signal65 führte separate Tests mit dem GB200 NVL72 durch und stellte fest, dass er mehr als das Zehnfache an Informationen pro Watt verarbeitet, wodurch die Kosten auf ein Zehntel des vorherigen Wertes gesenkt werden konnten.

Die Verbesserungen reißen nicht ab. Allein die Upgrades der TensorRT-LLM-Bibliothek von NVIDIA haben die Leistung der GB200 innerhalb von nur vier Monaten verfünffacht – insbesondere bei Aufgaben, die sofortige Reaktionen erfordern. Die Teams, die an den Tools Dynamo,cake und SGLang arbeiten, treiben die Effizienz weiter voran.

Diese KI-Tools versagen, wenn es zu Verzögerungen kommt oder sie nicht genügend Kontext speichern können. Unternehmen benötigen sie, damit sie in realen Geschäftssituationen funktionieren, nicht nur in Demos.

Künstliche Intelligenz-Tools, die Code schreiben und als digitale Helfer fungieren, machen mittlerweile fast die Hälfte aller KI-bezogenen Suchanfragen aus, im Vergleich zu nur 11 % vor einem Jahr.

Die Zahlen stammen aus dem State of Inference Report und zeigen, wie schnell sich die Dinge in diesem Bereich verändern.

Dieser plötzliche Leistungssprung zwingt Unternehmen dazu, Hardware zu entwickeln, die mithalten kann. Diese KI-Assistenten müssen sofort reagieren und den Kontext ganzer Softwareprojekte speichern, was enorme Anforderungen an die Rechenleistung stellt.

Es geht um enorme Summen. Der Markt für KI-Agenten hatte 2024 einen Wert von 4,92 Milliarden US-Dollar. Schätzungen gehen von 6,016 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 aus, bevor er bis 2035 auf 44,97 Milliarden US-Dollar anwachsen soll. Das entspricht einem jährlichen Wachstum von 22,28 % im nächsten Jahrzehnt. Banken, Krankenhäuser, Geschäfte und Fabriken gehören zu den ersten Anwendern.

Unternehmen integrieren diese Agenten in Kundenmanagementsysteme, Planungstools und Sicherheitsvorkehrungen, um Kosten zu sparen und effizienter zu arbeiten. Was einst als optionale Technologie begann, wird nun zur Standardinfrastruktur.

Cryptopolitan berichtet , hat Alibaba vorgestellt und verspricht 60 % niedrigere Verarbeitungskosten als zuvor. Das Modell kann Bildschirme scannen und Aufgaben plattformübergreifend auf Smartphones und Computern ausführen. Es tritt in direkte Konkurrenz zu ByteDances Doubao-App und ein DeepSeek-Update ist ebenfalls in Planung.

OpenAI hat Peter Steinberger am 15. eingestellt. Er entwickelte OpenClaw , einen Open-Source-KI-Agenten. CEO Sam Altman erklärte, Steinberger werde die Entwicklung der nächsten Generation persönlicher Assistenten leiten und bezeichnete ihn als Genie mit großartigen Ideen für intelligente Assistenten, die nützliche Aufgaben erledigen können.

Die Talentkrise, die niemand lösen kann

94 % der Unternehmensführer geben an, einen Mangel an KI-Fachkräften zu haben. Bis 2028 rechnen 44 % mit einem weiterhin bestehenden Fachkräftemangel von 20 bis 40 %. Laut könnten diese Lücken die Weltwirtschaft im Jahr 2026 durch Produktverzögerungen, Qualitätsprobleme und Umsatzeinbußen 5,5 Billionen US-Dollar kosten.

Weltweit übersteigt die Nachfrage nach KI-Fachkräften derzeit das Angebot um das 3,2-Fache. KI-Jobs sind 67 % besser bezahlt als herkömmliche Softwareentwickler. Dennoch eignen sich 85 % der Büroangestellten das nötige Wissen in ihrer Freizeit an, und 83 % geben an, sich das Wissen größtenteils selbst beizubringen, anstatt eine formale Ausbildung zu absolvieren.

Wenn Unternehmen KI-Tools von spezialisierten Anbietern kaufen, sind sie in 67 % der Fälle erfolgreich. Eigenentwicklungen funktionieren nur etwa ein Drittel so oft.

Salesforce verzeichnete Anfang 2025 ein Agentenwachstum von 119 % und überschritt mit diesen Produkten die Marke von 500 Millionen US-Dollar an wiederkehrenden Umsätzen. Innerhalb von drei Monaten gewannen sie 6.000 Unternehmenskunden hinzu.

Unternehmen werden Lösungen wahrscheinlich eher kaufen als selbst entwickeln. Das deutet darauf hin, dass sich der Markt auf wenige große Anbieter konzentrieren wird, die tatsächlich funktionierende Lösungen liefern können.