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Geniales Marketing oder perfider Trick?

Preisvergleich von KI-Anbietern. KI-generiert (Nano Banana 2 Pro).

Wer OpenClaw verwendet, wird schnell feststellen, dass der Token-Verbrauch enorm werden kann. „Erinnerungen auf Steroiden“ haben ihren Preis. Zwar sind die Kosten für Input-Token immer deutlich niedriger als die Kosten für Output-Token, aber wenn jedesmal ein riesiger Berg von Kontext mit dem Prompt mitgeschickt wird, summiert sich das sehr schnell. Hinzu kommt, dass die großen und bekannten Anbieter die Verwendung von Chat-Accounts für Agenten explizit verbieten. Deren Pauschalangebote gelten nur für die Interaktion per Browser. Gibt es Alternativen?

Interessanterweise sind es gerade chinesische Anbieter, die attraktive Angebote speziell für agentische KI entwickelt haben. Vor allem Moonshot (mit dem Abo-Plan für Kimi Code) und MiniMax bieten Pauschalverträge mit garantierten (und günstigen) monatlichen Kosten, und bewerben explizit den Einsatz von Agenten wie OpenClaw damit. Das ist sehr schlau, denn das ist die offene Flanke der großen Anbieter. Deren – Verzeihung – gierige Preisgestaltung öffnet Möglichkeiten für die Konkurrenz, die sich bisher in der Breite noch schwer tut.

Es gibt bei Moonshot und MiniMax Usage-Limits, aber sie sind sehr großzügig bemessen und werden regelmäßig zurückgesetzt. Man kann also bei diesen Anbietern eine OpenClaw-Instanz betreiben zu einem fixen monatlichen Preis von 20 US$ oder noch weniger. Sprich, mit einem bekannten und überschaubaren Kostenrisiko. Neulich las ich einen Tweet, jemand schrieb, er habe OpenClaw mit einem der großen KI-Platzhirsche eingesetzt, und nach nur einem Monat schon über 3.600 US$ Rechnung eingefahren. Aber kein Wunder. Was OpenAI und Anthropic bei der verbrauchsorientierten Abrechnung per API-Key verlangen, sprengt jeden Rahmen, wenn OpenClaw mit seinem riesigen Kontext verwendet wird.

Die Modelle von Moonshot (Kimi Code) und MiniMax sind sehr gut, für agentische Aufgaben optimiert und können durchaus mit den besten Modellen von OpenAI und Anthropic mithalten. Doch vielleicht hat günstig auch seine Schattenseiten: Agentische KI könnte sich als hervorragendes Einfallstor für Industriespionage erweisen.

Insofern wäre unser Rat, die enormen Möglichkeiten agentischer KI zwar nicht zu ignorieren, aber wenn Sie etwas Derartiges betreiben möchten, fahren Sie es auf einer dedizierten Maschine, der Sie nur Aufgaben geben, für die Privacy kein allzu hoher Faktor ist. Solche (virtuellen) Instanzen können Sie schon ab 5 Euro im Monat mieten bei vielen Betreibern wie z.B. Hetzner. Oder Sie schnappen sich einen alten Schluffi, der irgendwo bei Ihnen noch herumliegt, und geben ihm ein neues Leben. Denn die Leistung der Maschine, auf der der KI-Agent läuft, muss nicht sonderlich groß sein. Die eigentliche Arbeit erledigt ja eine KI anderswo.

Sehr interessant sind auch ein Mac mini oder Mac Studio. Durch das Unified Memory von Apple können Sie auf diesen Geräten Ollama lokal betreiben und sehr große Modelle ausführen, wenn Sie einen Mac mit viel Speicher wählen. Das ist dann zwar eine sehr viel höhere Anfangsinvestition, hat aber keine monatlichen Kosten. Und Ihre Privatsphäre und Datensicherheit ist mit dieser Variante auch bestens garantiert.

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Skynet ohne Unterhose

Selbstvergessener Programmierer. KI-generiert (Nano Banana 2).

OpenClaw, vormals MoltBot, vormals ClawdBot (Anthropic erzwang eine Namensänderung, und dann gefiel die erste Änderung doch nicht und man nannte nochmals um) ist eine coole Sache. Haben Sie schon einmal die Erinnerungen für eine Chat-KI ausprobiert? Bei OpenAI gibt es das, andere haben das bestimmt ebenfalls. Auch Open WebUI bietet eine experimentelle Implementierung bereits an. Es ist jedenfalls verblüffend, wieviel besser die Antworten werden, wenn die KI mit Erinnerungen vergangener Gespräche arbeiten kann.

Und OpenClaw ist Erinnerungen auf Steroiden. Merkt sich wirklich alles, genial gemacht. Und das ergibt ganz erstaunlich gut passende Antworten. Außerdem hat OpenClaw die Möglichkeit, auf das gesamte System zuzugreifen, auch auf digitale Accounts des Nutzers in den sozialen Medien und noch viel mehr. Natürlich, das muss man erstmal alles freischalten, aber wenn man es tut, dann kann OpenClaw auf Twitter oder Telegram posten, Mails verschicken, sogar telefonieren, auch auf Ihre Bankverbindung und Kreditkarten zugreifen, und mehr.

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Der Sturm bricht los

Ein Dirigent und ein Orchester aus Code-Agenten. KI-generiert (Nano Banana Pro 2).

Vor nur sechs Monaten lebten wir in einer anderen Zeit. In der Welt der KI ist das eine Ewigkeit. Damals staunten wir über Chatbots, die leidlich gute E-Mails schreiben konnten und Code-Schnipsel erzeugten, die man „nur noch ein bisschen“ korrigieren musste. Heute? Heute wirken diese Tools wie Relikte aus der Steinzeit.

Wir stehen an einem Wendepunkt, der so steil ist, dass wir kaum noch den Gipfel sehen können.

Schauen wir uns an, was gerade passiert: Eine exponentielle Explosion der Fähigkeiten. Ein Blick auf aktuelle Entwicklungen, wie sie beispielsweise Cursor in ihrem Blog über „Scaling Agents“ beschreibt, öffnet einem die Augen. 1000 Agenten, 1 Million Zeilen Code, 1 Woche: Fertig ist ein voll funktionsfähiger Browser. Ein Browser! Eine der komplexesten Aufgaben überhaupt.

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Sicherer Passwort-Generator für alle Betriebssysteme

Ein Butler serviert Passwörter. KI-generiert (Nano Banana Pro).

Immer wieder braucht man Passwörter. Für eine Webseite, einen Dienst, was auch immer. Man sollte es ja tunlichst vermeiden, ein Passwort mehrfach zu benutzen. Wird ein Account gehackt bei einem Anbieter, sind gleich Dutzende andere weg, Sie kennen das.

Und als Entwickler benötigt man für seine Anwendungen außerdem API-Keys, für die es spezifischere Anforderungen gibt, weil sie sich für Weitergabe in einer URL und die Befehlszeile eignen müssen.

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Open Source KI-Integration für VSCodium

Roboter balanciert Geschirr und stolpert. KI-generiert (Nana Banana 2).

Manchmal findet man eine coole Anwendung, und dann scheitert man an etwas völlig Banalem. Eine solche fiese Stolperfalle, die kaum dokumentiert ist, noch nicht einmal beim Hersteller, möchten wir Ihnen heute vorstellen.

Neulich schrieben wir über VSCodium, die Open Source Alternative zu VS Code von Microsoft. Wer die Hoheit über seine Daten und keine Telemetrie möchte, ist mit der Open Source-Variante sehr gut aufgehoben, weil auch VS Code auf VSCodium basiert, es aber (nur) mit Closed Source-Erweiterungen von Microsoft ergänzt. Funktional ist VSCodium genauso gut wie VS Code, und wer sich mit VS Code auskennt, findet sich bei VSCodium sofort zurecht.

Wir hatten in unserem Artikel vorgeschlagen, VSCodium mit einer CLI-KI zu kombinieren, also in einem Terminal von VSCodium eine Command Line KI-Unterstützung zu benutzen.

Aber wie sieht es aus, wenn Sie eine native KI-Integration in VSCodium möchten? So wie in Cursor AI, oder mit Copilot? Und, da wir mit Open Source und Datensouveränität unterwegs sein wollen, wie erreicht man eine solche Integration mit Open Source-Tools?

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Die schärfsten Kritiker der Elche sind selber welche

Zwei Elche diskutieren im Mondschein. KI-generiert (Nano Banana 2).

Als kritischer und verantwortungsbewusster KI-Anwender, wie gehen Sie vor? Die Gefahr von Halluzinationen und Auslassung wichtiger Details ist sehr real. Man sollte sich also niemals blind auf die Auskunft einer KI verlassen.

Also wird man zunächst eine Websuche durchführen und damit die Antwort der KI sorgfältig gegenprüfen. Tja, ziemlich viel Aufwand, und darum neigt man selbstredend gerne dazu, diese Prüfung auszulassen. Und ist schneller einer KI-Halluzination aufgesessen, als man gucken kann.

Aber wie wäre es, wenn man den Prozess automatisieren könnte? Und zunächst eine KI die grundlegenden Arbeiten übernehmen könnte. Idealerweise nicht die gleiche KI, denn alle KIn haben Stärken und Schwächen, wenn man sie also kombiniert, erhält man deshalb weit robustere Ergebnisse.

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Die wahre KI-Revolution findet nicht im Rechenzentrum statt

Riesiger Roboter und mobiler Roboter. KI-generiert (Nano Banana Pro 2).

Während die Tech-Giganten sich einen Wettlauf um die größten Rechenzentren und sogar eigene Atomkraftwerke liefern, vollzieht sich im Schatten eine viel wichtigere Entwicklung: Die radikale Schrumpfung der Intelligenz. Warum die Zukunft der Robotik und Embodied AI nicht „Big Data“, sondern „Smart Efficiency“ heißt.

Derzeit erleben wir eine Phase der technologischen Völlerei. Um ein Prozent mehr Leistung aus einem Modell zu kitzeln, verdoppeln Unternehmen die Parameterzahl und den Energieverbrauch. Der Markt ist überhitzt; es wird Hardware gekauft, als gäbe es kein Morgen. Das Ziel scheint zu sein, Gott in einer Cloud zu erschaffen, die von einem eigenen Kraftwerk gespeist wird.
Doch dieser Ansatz hat einen fatalen Fehler, wenn wir die digitale Welt verlassen und in die physische eintreten: Er ist nicht mobil.

Stellen Sie sich einen humanoiden Roboter vor, der stolpert. Wenn sein „Gehirn“ in der Cloud liegt, müssen die Sensordaten erst zum Server geschickt, dort verarbeitet und der Befehl „Ausbalancieren“ zurückgeschickt werden. Latenzzeit: vielleicht 200 Millisekunden. In dieser Zeit liegt der Roboter bereits auf der Nase.
Echte Autonomie – also Embodied AI – duldet keine Latenz und keine Funklöcher. Das Denken muss dort stattfinden, wo die Handlung geschieht: „On Edge“, direkt im Gerät.

Die Zauberworte der nächsten Jahre lauten deshalb nicht mehr „Trillion Parameters“, sondern:

Quantisierung: Die Reduktion der Rechengenauigkeit, ohne das Ergebnis signifikant zu verschlechtern. Wir brauchen keine 32-bit Fließkommazahlen, um zu erkennen, ob eine Tasse voll ist. 4-bit reichen oft völlig.

Destillation: Ein riesiges „Lehrer-Modell“ trainiert ein winziges „Schüler-Modell“ darauf, nur eine bestimmte Aufgabe perfekt zu erledigen.

Spezialisierte Hardware (NPU): Chips, die nicht für Grafik (GPU), sondern rein für neuronale Netze optimiert sind und einen Bruchteil der Energie benötigen.

Wir kehren zurück zu den Wurzeln guter Ingenieurskunst: Optimierung. Anstatt das Problem mit Hardware zu erschlagen, lösen wir es mit besserer Software. Ein 7-Milliarden-Parameter-Modell, das lokal auf einem Roboter läuft und versteht, wie man eine Tür öffnet, ist wertvoller als ein 1-Billionen-Parameter-Modell in der Cloud, das Gedichte über Türen schreiben kann, aber die Verbindung verliert, wenn das WLAN ausfällt.

Die Ära der verschwenderischen Gigantomanie wird auf eine harte Wand aus physikalischen und ökonomischen Grenzen treffen. Die Gewinner der Robotik-Revolution werden nicht diejenigen sein, die die größten Rechenzentren bauen, sondern diejenigen, die mächtige Intelligenz in kleinste Formfaktoren pressen können.
Es ist wie in der Biologie: Nicht der Größte und Stärkste überlebt, sondern der am besten Angepasste. Und in einer mobilen Welt bedeutet Anpassung Effizienz. Hirn schlägt Muskeln.

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NVIDIA Blackwell GPUs unter Linux

Admin verzweifelt am Grafikkarteneinbau. KI-generiert (Nano Banana 2).

Wer eine NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell (oder andere Blackwell-GPUs) unter Linux betreiben will, steht vor drei Hürden: Zwingend erforderliche Open-Source-Kernel-Module, aktuelle Treiber (mindestens Version 570+) und häufig ein Mainboard-BIOS-Update. Dieser Artikel dokumentiert unsere Erfahrungen aus der Praxis.

Das Problem: Blackwell ist anders

NVIDIAs neue Blackwell-Architektur bringt beeindruckende Hardware – die RTX PRO 6000 Blackwell etwa bietet 96 GB VRAM in einer Karte und ist bis zu 30% schneller als die Ada-Generation. Doch beim Einbau in bestehende Linux-Workstations oder Server zeigt sich: Die Installation ist nicht trivial.

Anders als bei früheren GPU-Generationen (Ada Lovelace, Ampere) gelten für Blackwell besondere Anforderungen:

1. Open-Source-Kernel-Module sind Pflicht

Ab der Treiber-Serie 560 hat NVIDIA die Open-Source-Kernel-Module zum Standard gemacht. Für Blackwell-GPUs geht es noch weiter: Die proprietären Kernel-Module funktionieren nicht mehr. Das ist eine fundamentale Änderung:

„From Blackwell, only the open source kernel module can be used. The GSP cannot be deactivated.“ NVIDIA Developer Forum

Konkret bedeutet das:

Paket nvidia-driver-xxx → funktioniert nicht
Paket nvidia-driver-xxx-open → erforderlich

2. Treiber-Mindestversion: 570+

Blackwell-GPUs werden erst ab der Treiber-Serie R570 unterstützt. Für optimale Kompatibilität empfehlen wir die aktuelle R580-Serie zusammen mit CUDA 13.0.

NVIDIA-Treiber mindestens 570.x // empfohlen 580.x
CUDA Toolkit mindestens 12.8 // empfohlen 13.0

3. Mainboard-BIOS-Update oft notwendig

Ein häufig übersehenes Problem: PCIe-Link-Training-Fehler. Blackwell-GPUs nutzen PCIe 5.0, und viele ältere BIOS-Versionen haben Schwierigkeiten mit dem Link-Training.

Symptome: GPU wird nicht erkannt. Oder GPU wird erkannt, läuft aber nur mit PCIe Gen 1 (statt Gen 4/5). Performance-Einbrüche (statt 38 Token/s nur 2 Token/s bei LLM-Inferenz). Instabilität unter Last.

Lösung: Mainboard-BIOS auf die neueste Version aktualisieren. In unserem Fall (ASUS Pro WS WRX90E-SAGE SE) war ein Update von April auf November 2025 notwendig, um PCIe Gen 4 zu erreichen.

Weiterführende Links

NVIDIA Driver Installation Guide – Kernel Modules
https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/driver-installation-guide/kernel-modules.html

NVIDIA Developer Forum – RTX PRO 6000 Blackwell
https://forums.developer.nvidia.com/t/rtx-pro-6000-blackwell-workstation-edition-driver-support/332701

Level1Techs Forum – Blackwell Setup Guide Ubuntu
https://forum.level1techs.com/t/wip-blackwell-rtx-6000-pro-max-q-quickie-setup-guide-on-ubuntu-24-04-lts-25-04/230521

Level1Techs Forum – PCIe Gen 1 Problem WRX90
https://forum.level1techs.com/t/dual-rtx-pro-6000-blackwell-on-wrx90-pcie-stuck-at-gen-1-anyone-else/242079

Phoronix – NVIDIA CUDA 13.0
https://www.phoronix.com/news/NVIDIA-CUDA-13.0

GitHub – vLLM Blackwell Setup Guide
https://github.com/Audible83/vllm-blackwell-setup

Kleiner Tipp noch: Wenn Sie nvtop oder nvidia-smi ausführen, erschrecken Sie vielleicht, wenn es heißt „PCIe Gen1“. Das sind aber nur Stromsparmechanismen. Lassen Sie nvtop während einer Inferenz laufen, und die Anzeige sollte auf Gen4 oder 5 gehen (falls nicht, haben Sie tatsächlich ein Problem 😀).

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VS‑Code‑Feeling auf Open‑Source‑Basis

Moderner SW-Workflow. KI-generiert (Nano Banana 2).

Viele SW-Entwickler arbeiten täglich mit Visual Studio Code (VS Code). Was dabei oft untergeht: Der Editor, den Microsoft als „VS Code“ verteilt, basiert im Kern auf dem Open‑Source‑Projekt „Code – OSS“. Und genau hier setzt VSCodium an: Es ist im Wesentlichen ein community-gebautes VS‑Code‑Pendant, das aus derselben Open-Source-Quelle kompiliert wird – allerdings ohne Microsofts Branding und ohne die Microsoft‑spezifischen Distribution-Anpassungen wie z.B. Telemetrie und sonstiges Reporting.

Wenn Sie z.B. einen CLI KI Assistenten verwenden, und sich für eine freie und datenschutzsichere Lösung mit Aider und Open WebUI entschieden haben, brauchen Sie natürlich auch mit KI Assistent trotzdem den Überblick für Ihre Sourcen. Und möchten nicht in der IDE dann doch noch die Kontrolle über Ihre Daten verlieren. VSCodium arbeitet dazu wunderbar mit allen gängigen CLI KI Assistenten zusammen – einfach im Terminal der IDE laufen lassen. Manche Agenten, wie z.B. GeminiCLI, bieten sogar eine automatische Integration in VSCodium an, aber das ist nicht unbedingt erforderlich. Wenn man den Agenten im IDE-Terminal laufen lässt, kann man auch ohne weitere Konfiguration live mitverfolgen, was er in den Quellen tut.

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Ihr Terminal als Co-Developer

KI-CLI mit Open WebUI. KI-generiert (Nano Banana 2).

Agentische Coding-Assistenten haben sich in kurzer Zeit von „Autocomplete auf Steroiden“ zu handlungsfähigen Tools entwickelt: Sie verstehen ein Repository, schlagen nicht nur Code vor, sondern führen auch Aufgaben aus, bearbeiten mehrere Dateien, erstellen Commits/PRs, starten Tests und erklären Architekturentscheidungen – direkt dort, wo Entwickler ohnehin arbeiten: im Terminal.

Wir stellen Ihnen heute drei aktuelle Vertreter dieser „agentischen CLI“-Welle vor: Claude Code, OpenAI Codex und die Open-Source-Alternative Aider. Außerdem gehen wir auf Googles Gemini-Ansatz ein. Und für diejenigen, die hohen Wert auf Privacy und Security legen müssen, zeigen wir einen praxisnahen, selbstbestimmten Stack: Aider + selbst gehostete Open-WebUI-Instanz.

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Ihr Smartphone als digitale Festung

Smartphone entkommt in die Freiheit. KI-generiert (Nano Banana 2 Pro).

Hand aufs Herz: Unsere Smartphones wissen mehr über uns als unsere engsten Freunde. Im geschäftlichen Umfeld sind diese Daten nicht nur privat, sondern oft wettbewerbskritisch. Kontakte, E-Mails, Standortdaten, Planungsdaten – all das sind Informationen, die geschützt werden müssen.

Doch wie schützt man sich effektiv, wenn das Betriebssystem selbst (meist Android oder iOS) als Datenschleuder bekannt ist? Die Antwort klingt für viele zunächst paradox: Wir kaufen Google-Hardware, um Google-Software loszuwerden. Die Lösung heißt GrapheneOS.

Was ist GrapheneOS?

GrapheneOS ist ein Open-Source-Betriebssystem für Mobilgeräte, das auf AOSP (Android Open Source Project) basiert. Der Fokus liegt kompromisslos auf Privatsphäre und Sicherheit. Es wird oft von Journalisten, Sicherheitsexperten und Unternehmen genutzt, die absolute Kontrolle über ihre Daten benötigen. Edward Snowden hat es bereits vor Jahren empfohlen, und seitdem ist es nur besser geworden.

Die Ironie der Hardware: Warum ausgerechnet Pixel?

Es mag seltsam klingen, ein Gerät vom „Datenkraken“ Google zu kaufen, um Privatsphäre zu erlangen. Doch die Google Pixel-Telefone (ab Pixel 6 und neuer) bieten dank des Titan M2 Sicherheitschips und der Möglichkeit, eigene kryptografische Schlüssel für den Boot-Vorgang zu hinterlegen (Verified Boot), die sicherste Hardware-Plattform für Android. GrapheneOS nutzt diese Hardware-Sicherheitsfeatures voll aus, entfernt aber sämtliche Google-Dienste und Tracking-Mechanismen aus dem System.

Die Killer-Features für Unternehmen

Warum schauen wir uns das für den Unternehmenseinsatz an? Hier sind die drei schlagenden Argumente:

  1. Sandboxed Google Play:
    Das ist der „Gamechanger“. Auf einem normalen Android-Handy laufen die Google Play Dienste mit vollen Systemrechten im Hintergrund und können fast alles sehen. GrapheneOS erlaubt es, diese Dienste wie eine ganz normale App in einer „Sandbox“ zu installieren. Das bedeutet: Sie können Apps nutzen, die Google-Dienste benötigen (wie Push-Nachrichten oder Karten), aber Google hat keinen Zugriff auf Ihr Gerät, Ihre IMEI oder Ihre anderen Daten. Sie geben Google nur den kleinen Finger, nicht die ganze Hand.
  2. Storage Scopes & Berechtigungen:
    GrapheneOS erlaubt eine extrem feingranulare Rechteverwaltung. Sie wollen einer App Zugriff auf Bilder geben, aber nicht auf alle Ihre Fotos? Mit „Storage Scopes“ erstellen Sie einen leeren Ordner oder geben nur einzelne Dateien frei, während die App glaubt, sie hätte vollen Zugriff. Auch der Netzwerkzugriff (Internet) kann jeder App einzeln entzogen werden.
  3. Härtung des Systems (Hardening):
    Unter der Haube hat GrapheneOS massive Verbesserungen am Speichermanagement (malloc) und am Kernel vorgenommen. Das macht es für Angreifer extrem schwer, Sicherheitslücken auszunutzen (Exploit Mitigation). Selbst wenn eine App bösartig wäre, bricht sie kaum aus ihrem Käfig aus.

Ist das alltagstauglich?

Früher waren solche Systeme nur etwas für Bastler. Heute ist die Installation über einen Web-Installer in 15 Minuten erledigt. Die allermeisten Banking-Apps, Signal, WhatsApp und Business-Tools funktionieren dank der Sandboxed Play Services einwandfrei. Die Kamera-Qualität auf den Pixels bleibt hervorragend, da GrapheneOS eine eigene, sehr gute Kamera-App mitbringt oder die Google Camera in der Sandbox nutzen kann.

Fazit

Für uns als Unternehmen ist Datensicherheit keine Option, sondern Pflicht. GrapheneOS bietet derzeit die beste Balance aus maximaler Sicherheit („Security Hardening“) und moderner Usability. Es verwandelt das Smartphone wieder in das, was es sein sollte: Ein Werkzeug, das uns dient – und nicht uns überwacht.

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Flucht aus dem Walled Garden

Droiden fliehen aus einem Lager. KI-generiert (Nano Banana Pro).

Wer im KI-Bereich arbeitet, kennt das Problem: Auf dem Smartphone sammelt sich schnell ein ganzer Zoo an Apps an. Eine App für ChatGPT, eine für Claude, eine für Gemini und vielleicht noch Perplexity. Das nervt nicht nur, es schränkt auch ein. Man ist an die Oberfläche und die Einschränkungen des jeweiligen Anbieters gebunden.

Für den Desktop ist das Problem längst gelöst. Tools wie Chatbox AI erlauben es uns, unseren eigenen API-Schlüssel (API Key) zu hinterlegen und in einer einzigen, sauberen Oberfläche zwischen GPT5, Claude 3.5 Opus oder Mistral und vielen mehr zu wechseln – oft zu deutlich günstigeren Konditionen als über die monatlichen Abos der Einzelanbieter („Pay as you go“). Und gerade wenn zum Beispiel mal das eine Modell versagt, dann schaltet man eben auf ein anderes um, und damit findet man die Lösung.

Aber wie sieht es mobil aus? Können wir diesen Komfort auch auf Android und iOS genießen? Die kurze Antwort: Ja! Wir stellen Ihnen heute Tools vor, um Ihre KI-Modelle auch dort zu befreien.

Die Lösung für Android: ChatBoost und mehr

Wer ein Android-Gerät nutzt, genießt traditionell etwas mehr Freiheit bei der App-Auswahl. Ein hervorragendes Beispiel dafür ist ChatBoost.

Diese App fungiert als neutrale Schnittstelle. Sie geben einfach Ihre API-Schlüssel von OpenAI, Anthropic oder Google ein und können sofort loslegen. Der Vorteil? Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen (via API) und haben alle Chatverläufe an einem Ort.

Alternative für Android: Falls Ihnen ChatBoost nicht zusagt, lohnt sich ein Blick auf BotGem. Diese App ist ebenfalls sehr beliebt und bietet eine ähnliche Funktionalität mit einem aufgeräumten Design. Allerdings ist das ist von einem chinesischen Entwickler mit unklarem Hintergrund, für viele Unternehmen also ein klares No-Go.

Ein Wort der Warnung: Die höhere Freiheit unter Android geht auch mit höherem Risiko einher. AI-Wrapper-Anwendungen gibt es dort viele, aber wirklich empfehlenswerte haben wir nur recht begrenzt gefunden.

Und was ist mit iOS? (iPhone & iPad)

Lange Zeit war es schwierig, gute API-Wrapper im Apple App Store zu finden, aber das hat sich geändert. Während es ChatBoost leider nicht für iOS gibt, stehen starke Alternativen bereit:

Chatbox AI (Mobile): Viele kennen und lieben die Desktop-Version. Die gute Nachricht: Es gibt eine offizielle App für iOS (und Android). Der Vorteil hier ist die nahtlose Synchronisation. Wer seine Prompts und Personas auf dem Desktop eingerichtet hat und die Synchronisierung aktiviert, findet sie oft direkt auf dem iPhone wieder.

Pal – AI Chat Client: Wenn man etwas „Apple-typisches“ sucht, ist Pal – AI Chat Client hervorragend. Es ist minimalistisch, sauber und unterstützt sehr viele Anbieter nativ.

NextChat AI: Ein sehr interessantes Open Source Project (Code bei Github verfügbar), das ebenfalls das Einbinden vieler Anbieter per API erlaubt.

Das bereits bei Android erwähnte Botgem ist übrigens auch im Appstore verfügbar.

Für die Profis: Self-Hosted AI mit Open WebUI

Für Unternehmen und Datenschutz-Enthusiasten ist Open WebUI (früher Ollama WebUI) mittlerweile das Nonplusultra. Es ist eine selbst gehostete Oberfläche, die ChatGPT zum Verwechseln ähnlich sieht, aber komplett auf Ihrem eigenen Server läuft.

Das Problem bisher: Wie greift man mobil bequem darauf zu?

Unter Android ist die App Conduit der klare Favorit. Sie verbindet sich direkt mit Ihrer Open WebUI-Instanz und bietet ein natives App-Gefühl, statt nur eine Webseite im Browser anzuzeigen. Quelloffen, kostenlos, Code in Github einsehbar.

Die Überraschung für iOS-Nutzer: Lange Zeit hieß es, iOS erlaube solche („Web-Wrapper“) Anwendungen nicht. Doch das hat sich geändert! Conduit ist mittlerweile auch im Apple App Store verfügbar. Damit können Sie sich nun auch vom iPhone aus sicher und bequem mit Ihrer firmeneigenen oder privaten Open WebUI-Instanz verbinden, ohne auf Safari zurückgreifen zu müssen.

Ohnehin ist aber auch die Open WebUI Web-Anwendung responsiv und funktioniert gut in mobilen Browsern.

Fazit: Bring Your Own Key (BYOK)

Der Trend geht klar weg von geschlossenen Abo-Modellen hin zu flexiblen „Bring Your Own Key“-Lösungen. Ob mit Chatbox AI, NextChat oder via Conduit und Open WebUI – die Werkzeuge sind da, um KI mobil genauso professionell zu nutzen wie am Desktop.

Fliehen auch Sie auf Ihrem Mobilgerät aus dem Walled Garden!

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OpenAI unter Druck, zeigt aber große Resilienz

David kämpft gegen zwei Goliaths. KI-generiert (Nano Banana).

https://www.gamestar.de/artikel/chatgpt-52-die-3-groessten-neuerungen,3444875.html

Es kriselt bei OpenAI – so viel ist klar. Seit dem Release von Gemini 3 und Nano Banana (Pro) sieht OpenAI-CEO Sam Altman ein, dass ChatGPT dem Konkurrenten von Google etwas hinterherhinkt. Und der im Mainstream etwas weniger bekannte Anbieter Anthropic hat mit Claude starke Konkurrenz am Start, die ich persönlich übrigens sehr gerne nutze. Nun ist OpenAIs Antwort auf Gemini 3 und Anthropics Claude Opus 4.5 erschienen […]

In einem beispiellosen Entwicklungstempo hat OpenAI gerade ChatGPT 5.2 veröffentlicht – weniger als einen Monat nach dem Vorgängermodell. Hinter diesem beschleunigten Release-Zyklus steht eine klare Botschaft: Der KI-Wettlauf mit Google Gemini 3 und Anthropic Claude ist in die heiße Phase getreten. Für Unternehmen stellt sich nun die Frage: Was bringt diese neue Version wirklich und wie können wir davon profitieren?

Die drei wichtigsten Neuerungen in GPT-5.2 für Unternehmen:

  • 30% weniger Halluzinationen – mehr Verlässlichkeit. Laut OpenAI produziert GPT-5.2 weniger faktische Fehler. Die Fehlerrate bei faktischen Aussagen soll von von 8,8% auf 6,2% gesunken sein.
  • Neue Tabellen- und Präsentationsfähigkeiten. GPT-5.2 setzt laut GDPval-Benchmark neue Maßstäbe für berufliche Wissensarbeit. Das Modell übertrifft oder erreicht nach den Benchmarks Top-Experten in 70,9% der Vergleiche über 44 Berufe hinweg – und das bei >11x höherer Geschwindigkeit und <1% der Kosten.
  • Bessere Verarbeitung langer Dokumente und Bildanalyse – mit nahezu 100%iger Genauigkeit bei Dokumenten bis zu 256.000 Tokens kann GPT-5.2 jetzt umfangreiche Verträge, Forschungsberichte oder Unternehmensdokumentationen zuverlässig analysieren. Die Bildanalyse verbesserte sich von 64,2% auf 86,3% Genauigkeit.

Auch in meinen ersten Tests konnte ich erheblich gestiegene Leistung und Qualität feststellen (allerdings hat es irgendwie seinen Humor verloren, aber das mag auch an meinen Use Cases gelegen haben). Andere Nutzer äußern sich jedoch teilweise enttäuscht und sagen, dass die erhofften Fortschritte in der Logik ausgeblieben sind.

Dennoch ist ChatGPT 5.2 mehr als ein inkrementelles Update – es ist eine klare Antwort auf den zunehmenden Wettbewerbsdruck im KI-Markt. Für Unternehmen bietet es konkrete Verbesserungen in Verlässlichkeit, Professionalität und Skalierbarkeit. Aber die Frage ist ja längst nicht mehr, ob KI in Unternehmen eingesetzt wird – sondern wie wir ihre stetig wachsenden Fähigkeiten optimal nutzen können. Ich muss zugeben, mir fällt es schwer, mit der Flut an neuen Modellen Schritt zu halten und jeweils zu entscheiden, welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist. Und ich beschäftige mich hauptberuflich damit.

Außerdem, ich finde eine weitere Entwicklung im Bereich KI sogar noch spannender. ChatGPT und die anderen US-„Platzhirsche“ (Gemini, Anthropic, LLama) setzen immer noch auf „Muskeln“ – mehr und schnellere Prozessoren, mehr RAM. Aber, Köpfchen schlägt Muskeln, wie wir alle wissen – und deshalb ist für mich die eigentliche Sensation das ebenfalls ganz neu herausgekommene DeepSeek V3.2. China unterliegt einem massiven Embargo, und muss deshalb mit viel weniger Mitteln und veralteter Hardware auskommen. Und dennoch liegt DeepSeek V3.2 nahezu gleichauf mit den aktuellen Top-Modellen der US-Anbieter. Wie schafft DeepSeek das?

Statt immer größere neuronale Netze zu bauen, optimieren die Chinesen die Architektur („Mixture-of-Experts“ und „Sparse Attention“). Sie haben quasi den Motor effizienter gemacht, statt einfach den Tank zu vergrößern. Und ich finde durchaus, bevor der KI-Rüstungswettlauf noch die globale Ökonomie beschädigt, wäre das amerikanischen Ingenieuren auch anzuraten.

Tipp: Falls es Ihnen unangenehm ist, bei einem chinesischen Anbieter ein Konto anzulegen, Sie können DeepSeek V3.2 mit der Ollama Cloud auch auf einem datensicheren, neutralen und die Privatsphäre wahrenden Dienst nutzen, und Chatbox AI oder Open WebUI für die Steuerung der KI einsetzen.

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Der RAM-Krieg: OpenAI, die Hardware-Knappheit und der Sieg des Algorithmus

USB-C Steuerung externer Monitore. KI-generiert.

https://www.notebookcheck.com/OpenAI-soll-40-der-weltweiten-DRAM-Produktion-und-sogar-DDR5-RAM-im-Handel-aufkaufen.1177231.0.html

OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, ist maßgeblich dafür verantwortlich, dass Arbeitsspeicher-Preise über die vergangenen Monate geradezu explodiert sind. Offenbar kauft OpenAI nicht nur für Server bestimmten DRAM direkt bei den Herstellern, sondern sogar DDR5-RAM-Kits im freien Handel.

Erst neulich berichteten wir hier im Blog über die brechenden Lieferketten im KI-Sektor. Wir warnten vor Engpässen. Doch was sich jetzt herauskristallisiert, ist kein bloßer Engpass mehr – es ist eine Marktmanipulation von historischem Ausmaß. Neue Berichte legen nahe, dass ein einziger Akteur versucht, den weltweiten Vorrat an Arbeitsspeicher aufzusaugen: OpenAI.

Die „40-Prozent-Mauer“

Laut aktuellen Analysen soll OpenAI, der einstige Pionier der Branche, mittlerweile 40 % der weltweiten DRAM-Produktion aufkaufen. Aber es kommt noch absurder: Es geht nicht mehr nur um direkte Lieferverträge mit Giganten wie SK Hynix oder Samsung für Server-Speicher. Berichten zufolge schickt das Unternehmen mittlerweile Mitarbeiter in den Einzelhandel (wie Best Buy in den USA), um physische DDR5-RAM-Riegel aus den Regalen zu kaufen, die eigentlich für Gaming-PCs und Workstations gedacht waren.

Warum tut OpenAI das? Offiziell, um die eigene Rechenkapazität zu erweitern. Inoffiziell pfeifen es die Spatzen von den Dächern des Silicon Valley: Es geht darum, der Konkurrenz die Luft – oder in diesem Fall den Speicher – abzudrehen.

Panik im Elfenbeinturm

Man muss diese aggressive Einkaufspolitik im Kontext der aktuellen KI-Landschaft sehen. OpenAI steht mit dem Rücken zur Wand.
Während Claude Opus 4.5 von Anthropic die Geschäftswelt im Sturm erobert hat und dort mittlerweile als der zuverlässige Standard gilt, und Gemini 3 Pro in Sachen reiner Logik, Kreativität und Coding-Performance neue Maßstäbe setzt, wirkt das aktuelle ChatGPT oft wie ein Relikt aus dem Jahr 2024.

OpenAI versucht nun anscheinend, dieses technologische Defizit durch schiere Masse an Hardware zu kompensieren. Wenn man nicht mehr das klügste Modell hat, versucht man eben, das größte zu bauen – und gleichzeitig zu verhindern, dass andere genug Hardware bekommen, um ihre überlegenen Modelle zu betreiben.

Was wurde aus „Open“?

Hier stellt sich die unvermeidliche Frage nach der Identität des Unternehmens. „OpenAI“ startete einst mit dem Versprechen, künstliche Intelligenz zu demokratisieren. Elon Musks fortwährende Klagen gegen das Unternehmen unterstreichen, wie weit man sich von diesem Ideal entfernt hat. Auch Anthropic wurde von hochrangigen abtrünnigen OpenAI-Entwicklern gegründet, die genau das Gleiche sagen, wie Musk. Aus „Open“ wurde „Closed“, aus „Non-Profit“ wurde eine aggressive Monopol-Strategie. Wer 40 % der weltweiten Ressourcen einer kritischen Komponente aufkauft, will keinen Wettbewerb – er will ihn ersticken. Das sind Methoden, die freien Märkten fundamental zuwiderlaufen und eher an die Ölkartelle des 20. Jahrhunderts erinnern als an die Tech-Utopie des 21. Jahrhunderts.

Der chinesische Weg: Hirnschmalz statt Brechstange

Während im Westen der Hardware-Krieg tobt, lohnt sich ein Blick nach Osten. DeepSeek hat vor wenigen Tagen sein Modell V3.2 vorgestellt. Die Performance? Erschreckend nah an Gemini 3 Pro und oft auf Augenhöhe mit Claude.
Das Erstaunliche daran: China ist massiven US-Embargos unterworfen. Sie haben keinen Zugriff auf die neuesten H100- oder B200-Cluster in der Menge, wie sie OpenAI zur Verfügung stehen. Ihre Hardware ist oft älter, langsamer und weniger effizient.

Wie ist das also möglich?
Die Antwort ist einfach: Software-Optimierung.
Anstatt immer mehr Geld auf das Problem zu werfen, investieren die Ingenieure bei DeepSeek in bessere Algorithmen. Sie optimieren den Code, verbessern die Architektur und holen aus jedem Transistor das Maximum heraus.
Es ist eine alte Weisheit der Informatik, die wir fast vergessen haben: Ein schnellerer Prozessor bringt vielleicht 100 % mehr Leistung. Ein besserer Algorithmus kann aber 1000 % mehr Leistung bringen. Der Weg zu echter AGI (Artificial General Intelligence) führt nicht über noch größere Serverfarmen, die den Stromverbrauch von Kleinstaaten haben, sondern über intelligentere Software.

Praxistipp: Jetzt handeln!

Was bedeutet dieser „Krieg der Giganten“ für Sie und Ihr Unternehmen? Leider nichts Gutes für Ihr IT-Budget.
Die Preise für DDR5-RAM haben sich in den letzten drei Monaten bereits verdreifacht. Ein Ende der Fahnenstange ist nicht in Sicht. Wenn OpenAI weiter den Markt leerkauft, werden auch SSDs und Grafikkarten (die ebenfalls auf Speicherchips angewiesen sind) extrem teuer werden. Laptops sollen 2026 bereits pauschal 20 % teurer werden.

Unsere Empfehlung: Wenn Sie Hardware-Anschaffungen, Server-Upgrades oder auch nur neue Laptops für Mitarbeiter planen – kaufen Sie jetzt. Warten Sie nicht auf sinkende Preise. In diesem Marktumfeld ist „Lieferbarkeit“ das neue Gold.