Good Morning from San Francisco,

Chinas KI-Wunderkind DeepSeek steht unter Diebstahlsverdacht 🕵️‍♂️. Entwickler entdeckten verdächtige Spuren von Googles Gemini in ihrem neuen Modell. Die Chinesen nutzen offenbar eine clevere "Destillations"-Technik: Sie zapfen teure KI-Systeme an und trainieren damit ihre eigenen Modelle 💰. Kostet nur 2 Millionen statt 200 Millionen Dollar.

Und es geht noch weiter: DeepSeek zensiert schärfer denn je 🤐. 85 Prozent der chinesischen Tabuthemen sind tabu. Google und OpenAI schlagen zurück 🛡️. Sie verlangen jetzt Identitätsnachweise und sperren China aus.

Das größere Problem: Das Internet wird durch solche "Destillate" zum Datenmüllplatz 🗑️. KI-generierte Inhalte fluten alles. Die Systeme lernen von ihrem eigenen Schrott und werden dadurch schlechter.

Ein perfekter Teufelskreis 🔄.

Stay curious,

Marcus Schuler

Gemini geklont? Chinas KI-Startup DeepSeek unter Diebstahlsverdacht

Das chinesische Unternehmen DeepSeek hat sein neues KI-Modell R1-0528 anscheinend mit gestohlenen Daten von Googles Gemini trainiert. Entwickler fanden Beweise dafür in der Sprache des Systems.

Sam Paech aus Melbourne testete das Modell und entdeckte verdächtige Muster. DeepSeeks KI benutzt die gleichen Wörter und Ausdrücke wie Googles Gemini 2.5 Pro. Ein anderer Entwickler fand heraus, dass die "Gedankengänge" des Modells wie Gemini-Spuren aussehen.

Das ist nicht neu für DeepSeek. Im Dezember stellte sich ihr V3-Modell als ChatGPT vor. Das zeigte, dass es mit OpenAI-Daten trainiert wurde. Microsoft entdeckte Ende 2024 massive Datendiebstähle über OpenAI-Konten, die zu DeepSeek führen.

Die Chinesen nutzen eine Technik namens Destillation. Dabei zapfen sie große KI-Modelle an und trainieren ihre eigenen Systeme damit. Das kostet nur 1-2 Millionen Dollar statt 63-200 Millionen für ein Training von Grund auf.

Das neue DeepSeek-Modell zensiert gleichzeitig stärker als je zuvor. Es verweigert Diskussionen über 85 Prozent der chinesischen Tabuthemen. Bei Fragen zu Xinjiang schweigt es komplett.

KI-Forscher Nathan Lambert sagt: "Wenn ich DeepSeek wäre, würde ich definitiv synthetische Daten vom besten verfügbaren Modell erstellen. Sie haben wenig GPUs, aber viel Geld."

Google und OpenAI wehren sich jetzt. Sie verlangen Identitätsnachweise für ihre fortgeschrittenen Modelle. China steht nicht auf der Liste der unterstützten Länder. Die Unternehmen fassen ihre Modell-Spuren zusammen, damit Konkurrenten weniger lernen können.

Das Internet wird gleichzeitig schlechter für KI-Training. Überall wimmelt es von KI-generierten Inhalten. Bots spammen Reddit und X voll. Content-Farmen produzieren Clickbait mit KI. Die Systeme lernen von ihrem eigenen Müll und werden dadurch schlechter.

Warum das wichtig ist:

• Die KI-Branche baute auf kostenlosen menschlichen Inhalten auf, jetzt fehlen ihr die Daten – ein Teufelskreis, der die Qualität zukünftiger Modelle zerstören könnte.
• Chinesische und westliche KI-Systeme entwickeln sich auseinander: technisch stark, aber politisch gegensätzlich zensiert.

Read on, my dear:

• implicator.ai: DeepSeek Accused of Training AI Model on Google's Gemini Data

KI Photo des Tages

Meta rettet marodes Atomkraftwerk vor der Schließung

Meta rettet ein Atomkraftwerk vor dem Aus. Der Tech-Konzern kauft die komplette Stromproduktion des Clinton-Kraftwerks in Illinois für die nächsten 20 Jahre. Ohne diesen Deal wäre der Reaktor 2027 vom Netz gegangen.

Das Kraftwerk produziert 1,1 Gigawatt. Das reicht für 800.000 Haushalte. Meta zahlt einen unbekannten Betrag und finanziert Modernisierungen, die weitere 30 Megawatt bringen. Der Strom fließt ins normale Netz, nicht direkt zu Metas Servern.

Clinton kämpft seit Jahren um sein Überleben. 2017 sollte es eigentlich schließen. Nur staatliche Subventionen hielten es am Leben. Diese laufen 2027 aus. Meta springt ein und sichert 1.100 Arbeitsplätze.

Der Deal zeigt, wie verzweifelt Tech-Firmen nach Strom suchen. KI-Rechenzentren fressen Energie wie hungrige Monster. Metas CO2-Bilanz verschlechtert sich trotz aller Klimaziele, weil die Server immer mehr Strom brauchen.

Meta ist spät dran bei der Atomkraft. Microsoft hat bereits Three Mile Island reaktiviert. Google finanziert drei neue Atomstandorte. Amazon steckte 500 Millionen Dollar in modulare Reaktoren. Alle Tech-Riesen jagen der gleichen Beute hinterher: CO2-freier Grundlaststrom.

Trump will Amerikas Atomkraft bis 2050 vervierfachen. Seine Regierung verspricht schnellere Genehmigungen und weniger Bürokratie. Die Atomindustrie wittert Morgenluft nach Jahrzehnten des Siechtums.

Meta plant bereits den nächsten Schritt. Das Unternehmen sucht weitere 1 bis 4 Gigawatt Atomstrom bis 2030. Über 50 Firmen haben Vorschläge eingereicht. Constellation erwägt sogar einen zweiten Reaktor am Clinton-Standort.

Warum das wichtig ist:

• KI macht Tech-Konzerne zu den neuen Energieschwergewichten – sie entscheiden jetzt mit darüber, welche Kraftwerke überleben

• Die Rettung alter Reaktoren ist billiger als der Bau neuer – Meta beweist, dass sich Klimaschutz auch pragmatisch rechnen lässt

Read on, my dear:

• The Verge: Meta’s going to revive an old nuclear power plant

🛠️ KI-Werkzeugkasten

Was macht Orby AI?

Orby AI schaut dir bei der Arbeit zu. Lernt deine Muster. Macht dann die Arbeit für dich.

Stell dir vor: Ein digitaler Assistent, der tatsächlich aufpasst.

So funktioniert's: Der Drei-Stufen-Zauber

1. Beobachten

Du arbeitest normal. Orby schaut stumm zu und zeichnet deine Aktionen auf. Kein Setup nötig. Kein Code erforderlich.

2. Lernen

Orbys Large Action Model (LAM) erkennt sich wiederholende Muster in deinem Workflow. Versteht Kontext, nicht nur Klicks.

3. Automatisieren

Orby schlägt Automatisierungen vor. Du genehmigst sie. Die Plattform erledigt den Rest.

Echtes Beispiel: Rechnungsbearbeitung

Das Problem: Sarah aus der Buchhaltung braucht 15 Minuten pro Lieferantenrechnung. Hunderte kommen jede Woche.

Die klassische Lösung: Mehr Leute einstellen oder Wochenenden opfern.

Die Orby-Lösung:

1. Woche 1: Sarah bearbeitet Rechnungen normal. Orby schaut zu, wie sie Lieferantennamen, Beträge und Daten aus PDFs extrahiert.
2. Woche 2: Orby sagt: "Mir ist aufgefallen, du machst diese exakte Sequenz 47 Mal. Soll ich das übernehmen?"
3. Woche 3: Sarah klickt "Ja." Orby bearbeitet jetzt Routine-Rechnungen automatisch. Sarah prüft nur noch Ausnahmen.

Ergebnis: Sarah gewinnt 10+ Stunden pro Woche zurück. Fehlerquote sinkt. Sie konzentriert sich auf Lieferantenverhandlungen.

Was Orby anders macht

• Kein Code nötig: Deine Oma könnte das einrichten.
• Selbstheilend: Wenn sich Rechnungsformate ändern, passt Orby automatisch an.
• Kontinuierliches Lernen: Wird durch Feedback schlauer.
• App-übergreifend: Egal ob Excel, Salesforce oder Custom-Software.

Erste Schritte

1. Anmelden und Orby installieren
2. Ein paar Tage normal arbeiten
3. Orbys Automatisierungsvorschläge prüfen
4. Die sinnvollen genehmigen
5. Produktivität explodieren sehen

Die Plattform lernt schneller als erwartet. Die meisten Nutzer sehen sinnvolle Automatisierungen in der ersten Woche.

KI & Tech News

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TikTok erweitert seine "Manage Topics"-Funktion weltweit, mit der Nutzer steuern können, wie oft bestimmte Inhalte im For You-Feed erscheinen. Die KI-gestützten Keyword-Filter blockieren jetzt auch verwandte Begriffe automatisch.

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Qualcomm hat drei Zero-Day-Sicherheitslücken in Dutzenden Chips gepatcht, die laut Google bereits für gezielte Angriffe missbraucht werden. Gerätehersteller müssen die Updates nun auf Millionen Smartphones verteilen.

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OpenAI schaltet den Internetzugang für seinen Codex-Softwareagent frei, warnt aber vor Prompt-Injection-Attacken. Ein manipulierter Bug-Report könnte Code oder Geheimnisse aus der Entwicklungsumgebung stehlen.

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Pornhub wird seinen Service in Frankreich einstellen, nachdem die EU schärfere Altersverifikation für Pornoplattformen fordert. Die Betreiber weigern sich, die neuen Schutzmaßnahmen für Minderjährige umzusetzen.

🚀 KI Profile: Die Unternehmen von Morgen

Ollama: Docker für KI-Modelle 🦙

Ex-Docker-Ingenieure bringen große Sprachmodelle auf jeden Laptop. Kein Cloud-Account nötig, keine Datenlecks möglich.

1. Die Gründer • Michael Chiang & Jeffrey Morgan (2023, Palo Alto) - Docker-Veteranen mit 20+ Millionen Nutzern • 15 Mitarbeiter - Lean Team, maximale Wirkung • Mission: KI-Modelle so einfach wie docker run machen • Standort: Silicon Valley mit kanadischen Wurzeln

2. Das Produkt • Kernkompetenz: Lokale LLM-Ausführung ohne Internet • Stärken: Ein Befehl (ollama run llama2), Model läuft sofort • Features:

• 200+ Open-Source-Modelle verfügbar
• REST API für App-Integration
• 4-Bit-Quantisierung spart 75% RAM
• Läuft auf 8GB-Laptops bis GPU-Servern

3. Die Konkurrenz • GPT4All (250k aktive Nutzer) - ChatGPT-Klon für Endverbraucher • LM Studio - GUI-basiert, poliertes Interface • Jan - Electron-App, "KI für alle" • Ollama-Vorteil: Developer-first, stärkste GitHub-Community (100k+ Stars in einem Jahr)

4. Die Finanzierung 💰 • $625k total - Y Combinator + Micro-VCs (Essence, Rogue Capital) • Bewertung: Nicht öffentlich, vermutlich <$10M • Strategie: Organisches Wachstum vor großen Runden • Vergleich: Mehr GitHub-Stars als Docker Desktop in der gesamten Geschichte

5. Zukunft ⭐⭐⭐⭐⭐ KI wird lokal. Datenschutz-Gesetze verschärfen sich, Unternehmen wollen Kontrolle zurück. Ollama sitzt perfekt im Trend - wie Docker vor der Container-Revolution. Das nächste Unicorn könnte aus Palo Alto kommen. 🚀