Berk Kutsal

Mit dem Ende der Experimentierphase rücken Betrieb, Kostenkontrolle und Abhängigkeiten ins Zentrum der KI-Strategien. Red Hat erwartet für 2026 einen grundlegenden Architekturwechsel: Weg vom Modell-Monolithen, hin zu modularen Agenten, spezialisierten Modellen und hybriden Infrastrukturen.

Die weltweiten Ausgaben für Künstliche Intelligenz (KI) steigen bis 2026 auf mehr als 2,5 Billionen US-Dollar. Doch der Boom folgt keiner „Agenten-Goldgräberlogik“. Nach neuen Gartner-Zahlen fließt der größte Teil der Budgets nicht in Anwendungen, sondern in Server, Plattformen und Rechenzentren – also in die industrielle Grundausstattung für maschinelles Denken.

Die weltweiten Ausgaben für Künstliche Intelligenz (KI) steigen bis 2026 auf mehr als 2,5 Billionen Dollar. Doch der Boom folgt keiner „Agenten-Goldgräberlogik“. Nach neuen Gartner-Zahlen fließt der größte Teil der Budgets nicht in Anwendungen, sondern in Server, Plattformen und Rechenzentren; also in die industrielle Grundausstattung für maschinelles Denken.

Das Unit 42-Team von Palo Alto beschreibt in einer aktuellen Analyse, wie modifizierte KI-Modelle ohne Sicherheitsbarrieren vollautomatisierte Cyber-Kampagnen ermöglichen. Die Analyse zeigt operative Beispiele, Vermarktungswege und die technische Leistungsfähigkeit von Modellen wie „WormGPT“, „FraudGPT“ und „KawaiiGPT“.

Von AI Supercomputing bis Geopatriation – die Analysten von Gartner definieren zehn strategische Trends, die den technischen Wandel der kommenden Jahre bestimmen. Für datengetriebene Unternehmen und KI-Akteure wird 2026 damit zum entscheidenden Jahr, um Weichen zu stellen. Andernfalls drohe Rückstand.

Mit „Mendix 11“ veröffentlicht die Siemens-Tochter ein umfassendes Update für den Einsatz von Agentic und generativer KI in der Unternehmens-IT. Neue Werkzeuge versprechen eine beschleunigte Automatisierung, bessere Governance und den Aufbau intelligenter Workflows – alles ohne klassischen Programmieraufwand.

Gartner sieht im Agentic-AI-Markt eine gefährliche Schieflage: Das Angebot an Modellen und Plattformen wächst rasant, doch die Nachfrage stagniert. Eine Marktbereinigung sei unausweichlich: Viele Anbieter dürften verschwinden, bevor sich nachhaltige Geschäftsmodelle durchsetzen.

Mit neuen Einbettungsmodellen, Partnerintegrationen und einem erweiterten Kontextprotokoll will MongoDB die Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen beschleunigen. Im Fokus stehen optimierte Suchtreffer, transparente Agentenentscheidungen und geringerer Integrationsaufwand.

Im „Hype Cycle 2025“ für KI rücken KI-Agenten und AI-Ready Data in den Mittelpunkt. Gartner sieht den Trend weg von reiner generativer KI hin zu skalierbaren Grundlagen.

Auf der KI-Konferenz in Shanghai haben sich führende chinesische Unternehmen zu zwei strategischen Allianzen zusammengeschlossen. Ihr Ziel: eine eigenständige KI-Industrie – unabhängig von US-Hardware und -Software. Dabei stehen Chips, LLMs und Infrastruktur im Zentrum.

Gitlab öffnet die Beta seiner „Duo Agent Platform“. Diese soll eine orchestrierte Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und Entwicklern mit Zugriff auf Projektdaten, strukturierten Workflows und Schnittstellen in IDEs und der Web-Oberfläche ermöglichen.

Am 2. August 2025 greifen die ersten verpflichtenden Vorgaben des EU-KI-Gesetzes (AI Act). Anbieter generativer KI-Modelle sollen sich künftig an einem freiwilligen Kodex orientieren, der Transparenz, Urheberrecht und Sicherheitsstandards adressiert.

Mit „Lens Prism“ stellt Mirantis eine kontextsensitive KI-Funktion für die Kubernetes-IDE „Lens“ bereit. Die Software verspricht eine tiefgreifende Automatisierung für Betrieb und Fehleranalyse in Cloud-Umgebungen – inklusive One-Click-Integration für AWS.

Mit einer neuen Architektur für KI-Workloads will Cloud-native-Veteran Mirantis Unternehmen beim Aufbau souveräner, skalierbarer Plattformen unterstützen. Die Lösung adressiert Herausforderungen wie GPU-Slicing, RDMA und Multi-Tenancy.

DeepL setzt nach Unternehmensangaben als erstes europäisches Unternehmen auf den „Nvidia DGX-Superpod“ mit „DGX-GB200“-Systemen und reduziert die Übersetzungszeit des Internets damit von 194 auf 18,5 Tage. Die neue Hardware ermögliche leistungsstarke generative KI-Modelle, die die Qualität sowie die Geschwindigkeit der Sprachübersetzungen deutlich steigere.

Cognizant stellt seinen „Neuro AI Multi-Agent Accelerator“ ab sofort als Open-Source-Software bereit. Entwickler und Forscher können damit flexibel agentenbasierte KI-Systeme prototypisieren. Das Unternehmen will damit den Zugang zu Multi-Agent-Technologie erweitern und den Weg für schnellere Innovationen ebnen.

NTT Data präsentiert ein Ökosystem für smarte KI-Agenten, das Unternehmen neue Werkzeuge zur Automatisierung und Effizienzsteigerung an die Hand geben soll. Branchenübergreifend könnten bestehende RPA-Bots in adaptive KI-Agenten verwandelt werden.

Neo4j hat eine Anwendung für Graph Analytics vorgestellt, die ohne eigene Infrastruktur und ETL-Prozesse auskommen soll. Unternehmen sollen damit komplexe Datenanalysen direkt auf bestehenden Plattformen durchführen können – und das ohne Vorkenntnisse in Graphtechnologie.

Uipath hat eine Plattform vorgestellt, die Künstliche Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA) und menschliches Eingreifen zusammenführt. Die Anwendung soll komplexe Geschäftsprozesse besser steuern und automatisieren. Der Fokus liegt auf Skalierbarkeit, Kontrolle und Integration – auch mit Systemen anderer Anbieter.

Mit dem Forschungsprojekt „AutoQML“ soll die Brücke zwischen klassischem Maschinellem Lernen und Quantencomputing geschlagen worden sein. Eine Open-Source-Plattform könnte künftig helfen, Anwendungen in der Industrie effizienter zu gestalten – auch für Mittelständler ohne spezialisiertes Know-how.

Mit neuen Funktionen für „Apache Flink“ in der „Confluent Cloud“ will das Unternehmen die Entwicklung KI-gestützter Echtzeitanwendungen erleichtern. Die Updates sollen insbesondere die Integration von ML-Modellen und Vektordatenbanken vereinfachen – ohne zusätzliche Infrastruktur.

Eine neue Studie von Snaplogic zeigt: IT-Entscheider in Deutschland setzen große Hoffnungen in KI-Agenten und investieren massiv in deren Implementierung – laut der Studie 2,6 Millionen Euro. Die autonomen Systeme sollen nicht nur Zeit sparen, sondern auch Effizienz und Produktivität steigern. Doch Datenschutz und technische Hürden bremsen den Fortschritt.

Couchbase erweitert seine „Capella AI Model Services“ um „Nvidia NIM“-Mikrodienste. Die Integration soll die Bereitstellung generativer KI-Modelle optimieren und Performance sowie Sicherheit für Unternehmen verbessern. Durch GPU-Beschleunigung und die nähere Verarbeitung von KI an den Daten sollen Latenzzeiten reduziert und Agenten-unterstützte Anwendungen effizienter werden.

Mit „Sora“ präsentiert OpenAI sein leistungsfähiges KI-gestütztes Video-Tool nun auch europäischen Nutzern, um realistische Videos per Texteingabe zu generieren. Gleichzeitig wurde mit „GPT-4.5“ eine optimierte Version des Sprachmodells vorgestellt, die durch eine erweiterte Wissensbasis und effizientere Verarbeitung überzeugen soll. Beide Technologien stehen ab sofort Pro-Nutzern zur Verfügung und werden sukzessive weiter ausgerollt.

Die Übernahme von Juniper Networks durch Hewlett Packard Enterprise (HPE) für 14 Milliarden Dollar scheint doch nicht perfekt und wird vom US-Justizministerium blockiert. Während HPE und Juniper die Fusion als strategisch und innovativ bewerten, befürchtet das US-Justizministerium eine Wettbewerbsverzerrung. HPE zeigt sich kämpferisch und will gegen die Entscheidung vorgehen.

Die US-Initiative „Stargate“ will Milliarden in Künstliche Intelligenz (KI) investieren und setzt Europa unter Zugzwang. Der Eco - Verband der Internetwirtschaft mahnt: Ohne leistungsfähige Rechenzentren drohe der Kontinent technologisch den Anschluss zu verlieren. Eine Studie zeigt, wie entscheidend digitale Infrastrukturen für Arbeitsplätze, Innovation und Wertschöpfung sind.

Mit dem Release 10.18 setzt der Hersteller der Low-Code-Plattform „Mendix“ auf KI-gestützte Entwicklung und optimierte Governance. Neue Funktionen sollen Entwickler entlasten, schnellere Prozesse ermöglichen und gleichzeitig für mehr Sicherheit sorgen.

Im „Hype Cycle 2025“ für KI rücken KI-Agenten und AI-Ready Data in den Mittelpunkt. Gartner sieht den Trend weg von reiner generativer KI hin zu skalierbaren Grundlagen.

Auf der KI-Konferenz in Shanghai haben sich führende chinesische Unternehmen zu zwei strategischen Allianzen zusammengeschlossen. Ihr Ziel: eine eigenständige KI-Industrie – unabhängig von US-Hardware und -Software. Dabei stehen Chips, LLMs und Infrastruktur im Zentrum.

Die US-Initiative „Stargate“ will Milliarden in Künstliche Intelligenz (KI) investieren und setzt Europa unter Zugzwang. Der Eco - Verband der Internetwirtschaft mahnt: Ohne leistungsfähige Rechenzentren drohe der Kontinent technologisch den Anschluss zu verlieren. Eine Studie zeigt, wie entscheidend digitale Infrastrukturen für Arbeitsplätze, Innovation und Wertschöpfung sind.

Mit neuen Funktionen für „Apache Flink“ in der „Confluent Cloud“ will das Unternehmen die Entwicklung KI-gestützter Echtzeitanwendungen erleichtern. Die Updates sollen insbesondere die Integration von ML-Modellen und Vektordatenbanken vereinfachen – ohne zusätzliche Infrastruktur.

Uipath hat eine Plattform vorgestellt, die Künstliche Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA) und menschliches Eingreifen zusammenführt. Die Anwendung soll komplexe Geschäftsprozesse besser steuern und automatisieren. Der Fokus liegt auf Skalierbarkeit, Kontrolle und Integration – auch mit Systemen anderer Anbieter.

Eine neue Studie von Snaplogic zeigt: IT-Entscheider in Deutschland setzen große Hoffnungen in KI-Agenten und investieren massiv in deren Implementierung – laut der Studie 2,6 Millionen Euro. Die autonomen Systeme sollen nicht nur Zeit sparen, sondern auch Effizienz und Produktivität steigern. Doch Datenschutz und technische Hürden bremsen den Fortschritt.

Neo4j hat eine Anwendung für Graph Analytics vorgestellt, die ohne eigene Infrastruktur und ETL-Prozesse auskommen soll. Unternehmen sollen damit komplexe Datenanalysen direkt auf bestehenden Plattformen durchführen können – und das ohne Vorkenntnisse in Graphtechnologie.

Mit „Sora“ präsentiert OpenAI sein leistungsfähiges KI-gestütztes Video-Tool nun auch europäischen Nutzern, um realistische Videos per Texteingabe zu generieren. Gleichzeitig wurde mit „GPT-4.5“ eine optimierte Version des Sprachmodells vorgestellt, die durch eine erweiterte Wissensbasis und effizientere Verarbeitung überzeugen soll. Beide Technologien stehen ab sofort Pro-Nutzern zur Verfügung und werden sukzessive weiter ausgerollt.

Mit dem Forschungsprojekt „AutoQML“ soll die Brücke zwischen klassischem Maschinellem Lernen und Quantencomputing geschlagen worden sein. Eine Open-Source-Plattform könnte künftig helfen, Anwendungen in der Industrie effizienter zu gestalten – auch für Mittelständler ohne spezialisiertes Know-how.

Die Übernahme von Juniper Networks durch Hewlett Packard Enterprise (HPE) für 14 Milliarden Dollar scheint doch nicht perfekt und wird vom US-Justizministerium blockiert. Während HPE und Juniper die Fusion als strategisch und innovativ bewerten, befürchtet das US-Justizministerium eine Wettbewerbsverzerrung. HPE zeigt sich kämpferisch und will gegen die Entscheidung vorgehen.

Couchbase erweitert seine „Capella AI Model Services“ um „Nvidia NIM“-Mikrodienste. Die Integration soll die Bereitstellung generativer KI-Modelle optimieren und Performance sowie Sicherheit für Unternehmen verbessern. Durch GPU-Beschleunigung und die nähere Verarbeitung von KI an den Daten sollen Latenzzeiten reduziert und Agenten-unterstützte Anwendungen effizienter werden.

Mit neuen Einbettungsmodellen, Partnerintegrationen und einem erweiterten Kontextprotokoll will MongoDB die Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen beschleunigen. Im Fokus stehen optimierte Suchtreffer, transparente Agentenentscheidungen und geringerer Integrationsaufwand.

Cognizant stellt seinen „Neuro AI Multi-Agent Accelerator“ ab sofort als Open-Source-Software bereit. Entwickler und Forscher können damit flexibel agentenbasierte KI-Systeme prototypisieren. Das Unternehmen will damit den Zugang zu Multi-Agent-Technologie erweitern und den Weg für schnellere Innovationen ebnen.

NTT Data präsentiert ein Ökosystem für smarte KI-Agenten, das Unternehmen neue Werkzeuge zur Automatisierung und Effizienzsteigerung an die Hand geben soll. Branchenübergreifend könnten bestehende RPA-Bots in adaptive KI-Agenten verwandelt werden.

DeepL setzt nach Unternehmensangaben als erstes europäisches Unternehmen auf den „Nvidia DGX-Superpod“ mit „DGX-GB200“-Systemen und reduziert die Übersetzungszeit des Internets damit von 194 auf 18,5 Tage. Die neue Hardware ermögliche leistungsstarke generative KI-Modelle, die die Qualität sowie die Geschwindigkeit der Sprachübersetzungen deutlich steigere.

Mit „Lens Prism“ stellt Mirantis eine kontextsensitive KI-Funktion für die Kubernetes-IDE „Lens“ bereit. Die Software verspricht eine tiefgreifende Automatisierung für Betrieb und Fehleranalyse in Cloud-Umgebungen – inklusive One-Click-Integration für AWS.

Gartner sieht im Agentic-AI-Markt eine gefährliche Schieflage: Das Angebot an Modellen und Plattformen wächst rasant, doch die Nachfrage stagniert. Eine Marktbereinigung sei unausweichlich: Viele Anbieter dürften verschwinden, bevor sich nachhaltige Geschäftsmodelle durchsetzen.

Mit „Mendix 11“ veröffentlicht die Siemens-Tochter ein umfassendes Update für den Einsatz von Agentic und generativer KI in der Unternehmens-IT. Neue Werkzeuge versprechen eine beschleunigte Automatisierung, bessere Governance und den Aufbau intelligenter Workflows – alles ohne klassischen Programmieraufwand.

Am 2. August 2025 greifen die ersten verpflichtenden Vorgaben des EU-KI-Gesetzes (AI Act). Anbieter generativer KI-Modelle sollen sich künftig an einem freiwilligen Kodex orientieren, der Transparenz, Urheberrecht und Sicherheitsstandards adressiert.

Mit dem Release 10.18 setzt der Hersteller der Low-Code-Plattform „Mendix“ auf KI-gestützte Entwicklung und optimierte Governance. Neue Funktionen sollen Entwickler entlasten, schnellere Prozesse ermöglichen und gleichzeitig für mehr Sicherheit sorgen.

Mit einer neuen Architektur für KI-Workloads will Cloud-native-Veteran Mirantis Unternehmen beim Aufbau souveräner, skalierbarer Plattformen unterstützen. Die Lösung adressiert Herausforderungen wie GPU-Slicing, RDMA und Multi-Tenancy.

Gitlab öffnet die Beta seiner „Duo Agent Platform“. Diese soll eine orchestrierte Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und Entwicklern mit Zugriff auf Projektdaten, strukturierten Workflows und Schnittstellen in IDEs und der Web-Oberfläche ermöglichen.

Von AI Supercomputing bis Geopatriation – die Analysten von Gartner definieren zehn strategische Trends, die den technischen Wandel der kommenden Jahre bestimmen. Für datengetriebene Unternehmen und KI-Akteure wird 2026 damit zum entscheidenden Jahr, um Weichen zu stellen. Andernfalls drohe Rückstand.

Das Unit 42-Team von Palo Alto beschreibt in einer aktuellen Analyse, wie modifizierte KI-Modelle ohne Sicherheitsbarrieren vollautomatisierte Cyber-Kampagnen ermöglichen. Die Analyse zeigt operative Beispiele, Vermarktungswege und die technische Leistungsfähigkeit von Modellen wie „WormGPT“, „FraudGPT“ und „KawaiiGPT“.