Künstliche Intelligenz
Die Ära der Weltmodelle: Wieso man Krieg künftig mit K-I schreibt
Bild: ChatGPT/Sebastian Halm
06.02.2026 - KI-Modelle wie LLMs sind nicht mehr die Zukunft: Der Fortschritt entsteht dort, wo sich die Trends Robotik und Künstliche Intelligenz begegnen. Weltmodell lautet das Zauberwort.
von Sebastian Halm
Den großen Sprachmodellen, den LLMs und den Bildgeneratoren geht so ein wenig der Hype-Dampf aus: Sie haben einen aktuellen Reifegrad erreicht, bei dem es nur noch wenig spannende Neuerungen gibt. Und wenn sich die Konzerne an Updates versuchen, dann ist es schwierig zu sagen, ob diese überhaupt ein Fortschritt sind: Die Modelle sind so komplex geworden, dass sich buchstäblich nicht einfach sagen lässt, ob ein Update nun ein Schritt nach vorne ist - die Gebilde sind zu riesenhaft um sie noch überschauen und einschätzen zu können. Doch es gibt eine KI-Entwicklung, die nicht nur interessant ist, sondern das Zeug hat, eine neue Ära einzuleiten - die Weltmodelle.
Weltmodelle und Roboter = Dynamit: Eine spannende Trendüberlagerung
Bild: ChatGPT/Sebastian Halm
Mit der Vorstellung von Google Genie hat sich Ende Januar ein Thema mit Wucht in der KI-Debatte zurückgemeldet, das viele Fachleute seit Längerem beobachten: sogenannte Weltmodelle. Vergleichbare Ansätze gibt es auch aus China, etwa mit Lingbot
, einem Open-Source-Projekt des Start-ups Robbyant, veröffentlich Ende Januar. Tatsächlich existieren entsprechende Modelle bereits seit rund anderthalb Jahren, erreichen aber nun eine neue Reife, das der durchaus geerdete Datenspezialist und KI-Analyst Christian Bennefeld
im iBusiness-Interview Lingbot attestiert, 'heißer Scheiß' zu sein.
Der zentrale Unterschied zu klassischen Large Language Models liegt im Anspruch. Während LLMs primär mit Text arbeiten, verfolgen Weltmodelle ein tieferes Ziel: Sie sollen die Welt verstehen, nicht nur beschreiben. "Es gibt Weltmodelle und Weltmodelle - computergenerierte Open Worlds, also Spielewelten, in Games, Lingbot und Genie sind das eine; andere Weltmodelle können alle Eingabemodalitäten interpretieren -Sprache, Text, Bilder - und verstehen unsere Welt", so Bennefeld. Ein Beispiel: Ein Weltmodell erkennt nicht nur eine Stahlkugel auf einem Bild, sondern weiß auch, dass sie schwererer ist als eine gleich große Kugel aus Holz.
LLMs benötigen immer eine Vorverarbeitung: Sprache wird zu Text, Text wird berechnet, anschließend wieder in Sprache übersetzt. Weltmodelle umgehen diesen Schritt. "Weltmodelle arbeiten mit tokenisierten Direktmodalitäten - es findet keine Übersetzung statt, man bleibt in der Modalität, etwa Sprache", erklärt Bennefeld. Das erhöht nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch die Möglichkeiten. Systeme wie Personaplex verarbeiten beispielsweise Audio direkt als Audiotokens - ohne textuelle Zwischenebene: Sie fragen unmittelbar zurück, unterbrechen den Sprechenden vielleicht sogar und lassen sich unterbrechen, wie in einem echten Dialog.
Die Entwicklung zielt klar über Text und Bild hinaus, sagt Bennefeld: "Wir werden Modelle erleben, die das alles gleichzeitig aufnehmen können: Bilder, Audio, Sinne - so wie wir Menschen das auch können." Besonders relevant wird das für Robotik-Anwendungen. Künftige Systeme könnten Videos direkt analysieren, Schlussfolgerungen ziehen und handeln - sie wären dann die autonom handelnden Kernstücke von Hightech-Anwendungen wie etwa Feuerlösch- und Rettungsdrohnen, Lager- oder Wartungsrobotern - aber natürlich auch bei militärischen Einsatzzwecken; Krieg lässt sich nicht mehr ohne K und I buchstabieren.
Dafür reicht Textverständnis indes natürlich nicht aus. "Wenn uns die Roboter wirklich helfen sollen und nicht auf Zuruf ein Lied von Helene Fischer spielen sollen, dann braucht man für die komplexen Aufgaben diese Modelle."
Trainiert werden Weltmodelle vor allem über enorme Mengen an Videodaten. Aktuelle Video-Generatoren gelten dabei als Vorstufe; der Unterschied ist, dass sie jedoch noch kein echtes Reasoning besitzen: Sie können Bewegungen auf Basis von Standbildern zwar fortsetzen, aber keine physikalischen Konsequenzen antizipieren: Gibt man ihnen ein Bild von einem Läufer, der auf einen gespannten Draht zuläuft, können sie nicht vorhersehen, dass der Läufer darüber stolpern wird. Genau hier aber setzen Weltmodelle an: Sie bringen die generierten Objekte anhand physikalischer Gesetze in eine Interaktion.
Der Aufwand ist allerdings gewaltig. Die benötigten Parameterzahlen bewegen sich jenseits heutiger LLM-Dimensionen. Parameter sind, kurz gesagt, so etwas wie die Einstellungen, die Gewichtungen und Abzweigungen zwischen neuronalen Knoten in einem KI-Modell. Mittlerweile bewegen wir uns hier im Trilliarden-Bereich, etwa bei Kimi von Moonshot
, einem chinesischen multidimensionalen. Diese Komplexität ist für Endgeräte schlicht nicht mehr abbildbar (auch der Verstand tut sich schwer, zumindest der des Verfassers, Zahlen zu begreifen, die ausgeschrieben 21 Nullen haben, also 1.000.000.000.000.000.000.000 oder, mit anderen Worten, aus einer Billiarde Millionen bestehen): "Bei LLMs wird es nicht mehr so große Sprünge geben - der nächste echte Fortschritt wird ein Weltverständnis sein", sagt Bennefeld.
OpenAI hält Bennfeld für diesen evolutionären Pfad vorbereitet, Apple hingegen lässt eine klare Consumer-KI-Strategie bislang komplett vermissen - Theorien vom clever abwartenden Konzern, der dann am Ende (etwa nach einem Crash des AI-Hypes) als Gewinner dasteht, hält er für Fan-Fiktion.
Moltbot: Endlich mal eine (angeblich) wirklich hilfreiche KI
Bild: ChatGPT/Sebastian Halm
Vergleichsweise harmlos zu den Universums-Verstehern kommt diese KI daher, die sich via Messenger wie Whatsapp steuern lässt und dann alltägliche Aufgaben, wie Terminerinnerungen anzulegen, erledigt: Moltbot
(auch bekannt unter ClawdBot und OpenClaw) wird von Testern als eine "endlich mal nützliche" KI-Assistenz-Anwendung gefeiert und wurde weitgehend im Alleingang von dem Österreicher Entwickler Peter Steinberger
programmiert und bekam vom Standard
das Attest, <"das geschafft(zu haben), was den IT-Riesen bislang nicht gelungen ist: einen KI-Assistenten zu bauen, bei dem das Prädikat smart passt." Er ist auch noch OpenSource, freilich benötigt er aber Zugriff auf diverse digitale Innereien des Smartphones oder Rechners - das und die Tatsache, dass er sich mit Messengern steuern lässt, zeigt, wie sehr KI nun alle technischen Tools und Systeme zu durchdringen droht. Apropos durchdringen und drohen:
Der Datenhunger des KI-Propheten: Altman will uns via Social Media vermessen
Bild: ChatGPT/Sebastian Halm
OpenAI
will ein eigenes soziales Netzwerk aufziehen - angeblich, um das Botproblem von SM in den Griff zu bekommen, de facto dürfte dahinter jedoch der Aufbau einer biometrischen Kartei der Weltbevölkerung stehen, um finanzielle und Sicherheitsanwendungen betreiben zu können. Denn Sam Altmann ist kein Philanthrop, sondern ein knallhart und eiskalt kalkulierender Techbro, der jedwede Bedenken erschreckend erfolgreich mit juveniler "Vertraut mir einfach"-Attitüde wegbürstet. So wird ein OpenAI-Netzwerk zweifelsohne ganz im Dienste seiner anderen Firma Worldcoin
stehen: einem ehrgeizigen Projekt, das die gesamte Menschheit biometrisch vermessen möchte, um eine gegen KI-Fakes sichere Weltwährung zu etablieren, die außerhalb jedweder Regierungskontrolle steht. Eine neue Weltordnung entsteht, wie iBusiness berichtete
.
Der Krieg um die KI: Google rüstet auf
Bild: ChatGPT/Sebastian Halm
Da wird sogar der Verteidigungsminister blass, wenn er das liest: Fast doppelt so viel, wie Deutschland 2026 in die Rüstung steckt, investiert Google im selben Zeitraum in KI. Wenn noch jemand einen Beleg dafür braucht, dass das Gleichgewicht zwischen Staaten und Konzernen mal dringend zum Eichamt muss, das war er. Googles
Mutterkonzern
Alphabet
erhöht seine Ausgaben für Künstliche Intelligenz und Cloud-Infrastruktur laut jüngsten Quartalszahlen im laufenden Jahr bereits auf rund 185 Milliarden US-Dollar, ein Plus von rund 90 Milliarden gegenüber dem Vorjahr. Nun kündigte die Firma zusätzliche Ausgaben für 2026 an - vor dem Hintergrund, dass die Nachfrage nach Cloud-Diensten und KI-Produkten weiter wächst. Analysten werten diese Summe als strategischen Schachzug im Rennen gegen Rivalen wie Microsoft
, Meta
und weitere KI-Player. Googles Investitionspläne sind ehrgeiziger als die von beispielsweise Meta
, das 2026 auch immerhin 115 bis 135 Milliarden Dollar in KI investieren möchte.
Die hohen Investitionen fließen vor allem in den Ausbau von Rechenzentren, Server-Kapazitäten und KI-Infrastruktur, aber auch in den Wettbewerb um Fachkräfte und innovative Anwendungen. Das Cloud-Geschäft bleibt dabei ein zentraler Wachstumstreiber für Alphabet
, der durch KI-Funktionen auf Suchmaschine und YouTube zusätzliche Schubkraft erhält. Da neueste KI-Modelle und -Dienste wie serverseitige Kapazitäten für Drittanbieter-KI (wie von OpenAI
) neue Chancen eröffnen, signalisiert Alphabets Kurs, dass es nicht nur um Marktanteile, sondern um die langfristige Positionierung im gesamten KI-Ökosystem geht. Bezahlen wird es übrigens die Werbung: Hier wuchsen Googles Einnahmen in 2025 um 13,5 Prozent auf über 80 Milliarden Dollar, berichtet Spiegel Online
.
OpenAI öffnet Werbeplattform für Europa
Special "Hannover Messe Industrie"
Konsumenten nutzen KI bei Produktentdeckung, aber nicht zum Kauf
Marketingmesse D3con: KI für alle und alle gegen die KI
Nach Khaby Lame: Sind KI-Avatare die neuen Superhelden der Marketer?
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