Apple bezeichnet die vorgeschlagenen Maßnahmen als ernste Bedrohung für Privatsphäre, Sicherheit und Gerätestabilität europäischer Nutzer. Die Regelungen würden jene Funktionen offenlegen, die böswillige Akteure und kompromittierte KI-Systeme ausnutzen wollten: dauerhaften Mikrofonzugang, Live-Bildschirminhalte, App-übergreifende Steuerung und privilegierte Systemressourcen. Gleichzeitig würden die Maßnahmen die zentralen Schutzfunktionen eines Betriebssystems aushebeln. Die EU-Kommission führe damit „ein großangelegtes Sicherheits- und Datenschutzexperiment an europäischen Nutzern durch – genau in dem Moment, in dem KI-getriebene Bedrohungen am schnellsten zunehmen.“
Apples Stellungnahme kritisiert, dass andere Teile der Kommission selbst aktiv an KI-Sicherheitsinitiativen arbeiteten – während die zuständige Abteilung diese Risiken im Falle Googles vollständig ignoriere. Apples Regulierungschef Kyle Andeer hatte bereits zuvor Apples tiefe Frustration mit dem DMA [4] öffentlich gemacht und der EU-Kommission vorgeworfen, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken systematisch zu ignorieren. Weder der Europäische Datenschutzausschuss (EDPB) noch die EU-Cybersicherheitsbehörde ENISA seien trotz wiederholter Bitten in das Verfahren einbezogen worden.
Wake-Words, Phishing und Spyware-Risiken
Im Detail benennt Apple vier gravierende Sicherheitsprobleme. Erstens bei der Sprach-Aktivierung: Die Maßnahmen würden verlangen, dass beliebige Drittanbieter-Apps eigene Aktivierungswörter registrieren könnten und selbst bestimmen dürften, wann eine Audioaufnahme endet. Das öffne Tür und Tor für unbeabsichtigte oder absichtliche Daueraufzeichnung.
Zweitens beim Datenzugriff: Die Maßnahmen würden Drittanbieter-Apps unbegrenzten Zugriff auf die sensibelsten Nutzerdaten ermöglichen – Benachrichtigungen, SMS, Kontakte, Bildschirminhalte und installierte Apps. Diese Datenkombination reiche aus, um Nutzerprofile zu erstellen, die etwa Gesundheitszustand, Religion, sexuelle Orientierung, politische Überzeugungen und finanzielle Lage offenbarten. Apple schreibt, die Maßnahmen öffneten eine „Büchse der Pandora“: So würde diskriminierende Preisgestaltung ermöglicht, die zum Beispiel auf Signalen für Sucht oder Notlagen gründet.
Drittens bei so genannten Overlay-Angriffen: Die Maßnahmen würden verlangen, dass Apps Inhalte über die Benutzeroberfläche anderer laufender Apps legen könnten. Genau diese Technik werde seit Jahren für Banking-Trojaner missbraucht. iOS verfüge über keine API, die derartige Overlays erlaube – aus genau diesem Sicherheitsgrund.
Viertens beim Gerätezugriff: Die vorgeschriebene Gleichzeitigkeit mehrerer immer-aktiver Wake-Word-Modelle von Drittanbietern auf dem digitalen Signalprozessor (DSP) sei technisch problematisch. Auf einem Amazon Echo etwa verbrauche die Erkennung allein bereits rund 50 Prozent der CPU-Leistung. Mehrere parallele Implementierungen ohne zentrale Koordination würden zu Ressourcenkonflikten, Systemverlangsamungen, thermischen Problemen und deutlich verkürzter Akkulaufzeit führen.
Konflikt mit KI-Act und Cyber Resilience Act
Apple wirft der Kommission vor, mit den Maßnahmen gegen ihre eigene Gesetzgebung zu verstoßen. Sowohl der EU AI Act als auch der Cyber Resilience Act verlangen von Systembetreibern, Angriffsflächen zu minimieren und Datensparsamkeit einzuhalten – die DMs zwingen Google zum genauen Gegenteil. Google selbst hatte im Herbst 2025 ebenfalls scharfe Kritik am Digital Markets Act [5] geübt und dem Gesetz vorgeworfen, erheblichen Kollateralschaden bei europäischen Nutzern und Unternehmen anzurichten.
Apples Modell des „Trusted OS Agent“
Neben der Kritik präsentiert Apple in der Stellungnahme erstmals öffentlich einen eigenen Lösungsansatz: einen sogenannten „Trusted OS Agent“. Dabei würden Anfragen von Sprachassistenten nicht direkt auf Systemressourcen und App-Daten zugreifen, sondern über eine KI-native Vermittlungsschicht des Betriebssystems geleitet. Dieser Agent stelle eine natürliche Schnittstelle zwischen externen KI-Assistenten und dem System bereit, führe autorisierte Aktionen aus und schütze Nutzer gleichzeitig vor unbeabsichtigten oder böswilligen Zugriffen – auch gegen Prompt-Injection-Angriffe.
Apple argumentiert, dieser Ansatz würde Drittanbieter-Assistenten gleichwertige Aufruf- und Schnittstellenmethoden ermöglichen – ohne privilegierten Direktzugriff auf Systemebene. Entwickler könnten so über die Qualität ihrer KI, ihrer Integrationen und ihrer Nutzererfahrung konkurrieren, nicht über die Fähigkeit, sich Systemzugang zu verschaffen oder nachzubauen.
Rechtliche Einwände: Vier Fehler bei der DMA-Auslegung
Apple bezweifelt zudem, dass die vorgeschlagenen Maßnahmen rechtlich von Artikel 6(7) DMA gedeckt sind: Die Vorschrift verlange Interoperabilität mit bestehenden, vom Betriebssystem vermittelten Funktionen, die der Gatekeeper selbst nutze – nicht die Schaffung neuer Fähigkeiten oder den Zugang zu Diensten wie YouTube und Google Maps, die gar keine Betriebssystem-Ebene involvierten. Obwohl die DMs rechtlich ausschließlich für Android gelten, sieht Apple Anlass zur Stellungnahme, weil die Anordnungen ein Präzedenzfall sein könnten, der auch Auswirkungen auf andere Betriebssysteme – einschließlich iOS – haben könnte.
Die EU-Kommission wird die eingegangenen Stellungnahmen nun prüfen und die Maßnahmen gegebenenfalls anpassen. Den endgültigen Beschluss will sie innerhalb von sechs Monaten nach Einleitung des Verfahrens am 27. Januar erlassen.
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iOS 27 soll den gordischen KI-Knoten zerschlagen. Basis ist wohl die ungeliebte Siri, die mehr Apple Intelligence kriegt – und ein Gemini-Herz samt Chat.
Apples Sprachassistenzsystem Siri steht mit iOS 27 vor größeren Umbaumaßnahmen. Apple wollte den Funktionsumfang eigentlich schon vor gut zwei Jahren verbessern [1], konnte das aber bislang nicht umsetzen. Nun steht einem Bloomberg-Bericht [2] zufolge eine kleine Revolution an: Apple will in Anlehnung an ChatGPT, Claude und Co., erstmals eine eigene Siri-App herausbringen, die über ein Chatbot-Interface verfügt. Neu sind diese Pläne [3] zwar eigentlich nicht, doch soll sich der Konzern jetzt festgelegt haben.
Siri wandert in die Dynamic Island
Siri werde in iOS 27 komplett neu gebaut und bewege sich weg vom Sprachassistenzsystem hin zu einem Always-on-Agenten. Die lange angekündigte Möglichkeit, persönliche Daten auf dem iPhone kontextsensitiv zu nutzen und Aktionen in Apps durchzuführen, soll mit iOS 27 kommen. Das Interface soll sich an dem orientieren, das man von ChatGPT kennt. Siri soll zudem nun in der Dynamic Island moderner iPhones zu finden sein, sie wacht durch ein Wake-Wort oder einen längeren Druck auf den Power-Knopf auf.
Alternativ soll es auch eine neue Geste geben: Wischt man von der Mitte des Bildschirms aus nach unten, erscheint Siri mit einer „Suche oder frage“-Leiste. Aus jeder Antwort heraus soll man zudem in den Chatmodus wechseln können. Teilweise orientiert sich Apple angeblich am Spotlight-Interface. Aus dem Chat soll man mit Klick auf ein Mikrofon-Icon auch zurück in den Sprachmodus wechseln können. Antworten sollen auch aus dem Web kommen – das kennt man von Siri schon. Allerdings sollen sie durch eine interne KI-Suche aufbereitet werden.
Viele Wege führen zur KI
Neben des Siri-Aufrufs über die beschriebenen Wege gibt es wie erwähnt auch eine Standalone-App für das KI-System. Sie fasst auch frühere Konversationen zusammen, zu denen man zurückkehren kann. Es gibt eine Suchleiste und ein „+“, um neue Chats zu starten. In der Siri-App (und offenbar generell in Siri-Ansichten) kann man zudem auch Bilder und Dokumente hochladen, um über diese Fragen zu stellen.
Bloomberg berichtet weiterhin über Verbesserungen beim Bildgenerator Image Playground [4]. Dieser soll mit neueren Modellen kommen, er gilt im Vergleich zu anderen Systemen als deutlich veraltet. Die App bekommt dafür ein leicht verbessertes Interface. Zudem soll man generierte Bilder weiter verfeinern können.
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Logo von Perplexity Computer: Die Nutzung erfordert Mut.
(Bild: Perplexity)
KI-Anbieter Perplexity hat seine Ankündigung wahr gemacht und erlaubt nun die Nutzung seiner Mac-Steuerung. Dabei gilt es, einiges zu beachten.
Das im März präsentierte lokale agentische KI-System Perplexity Personal Computer [1] steht seit einigen Tagen bestimmten Nutzergruppen zur Verfügung. Das schreibt Perplexity in seinem offiziellen Team-Blog [2]. Die Software erlaubt es, einen macOS-Rechner – gedacht wird hierbei insbesondere an den Mac mini – vollständig zu steuern, wie man das von OpenClaw [3] und Co. kennt. Dabei wird auch die GUI des Rechners übernommen. Die Idee dabei ist es, ein stets verfügbares lokales KI-System auch aus der Cloud ansprechen zu können. Wobei lokal hier relativ ist: Zur Erledigung der meisten komplexeren Aufgaben dürfte Personal Computer schlicht Server-Hilfe in Anspruch nehmen.
Pro-Abo ist Mindestvoraussetzung
Perplexity hat das KI-System in Form einer Mac-App implementiert [4]. Diese lässt sich derzeit nur bei Perplexity selbst herunterladen, nicht jedoch im Mac App Store. Offenbar wird außerdem der nur mittelmäßig beliebte Perplexity-Browser Comet [5] benötigt: „Nutzen Sie Comet mit Personal Computer, um Surfen, Recherche und Web-Automatisierung direkt von Ihrem Desktop aus freizuschalten“, schreibt Perplexity dazu.
Grundvoraussetzung für die Nutzung von Personal Computer ist, dass man ein Abo bei Perplexity hat. Dies ist lobenswerterweise nicht auf das Max-Tier beschränkt – auch Pro- und Enterprise-Abonnenten dürfen mitspielen (ab 17 US-Dollar im Monat bei jährlicher Abrechnung [6]). Zunächst blieb unklar, ob es Ländersperren gibt; die Perplexity-Website machte in deutscher Sprache aber nicht den Eindruck, dass der Dienst im EU-Raum geblockt ist.
Der „persönliche Orchestrator“
Personal Computer soll eine Art „persönlicher Orchestrator“ sein, heißt es von Perplexity weiter, der vollständige Workflows auf dem Mac durchführen kann. Via Comet gibt es auch Web-Zugriff ohne direkte Konnektoren, also Anpassungen an den Agenten. Das System sieht alle auf dem Mac vorhandene Apps und soll mit diesen interagieren. Perplexity betont, was Personal Computer treibt, sei überprüfbar und könne rückgängig gemacht werden. Wie das in der Praxis [7] abläuft, müssen erste Tests zeigen.
Beispiele für die Personal-Computer-Nutzung, die Perplexity genannt hatte, ist das Reagieren auf eingehende Nachrichten und E-Mails, das Führen und Abarbeiten von To-Do-Listen oder das Sortieren von Dateiordnern. Zudem soll das System einen Datenabgleich mit dem Web vornehmen können – man kann also ein lokales Dokument mit Informationen aus dem Internet absichern. Angaben zur Einrichtung von Personal Computer macht Perplexity auf einer eigenen Website [8]. Darin wird unter anderem aufgefordert, dem System Berechtigungen für die Bedienungshilfen zu erteilen, über die der Mac dann gesteuert wird. Auch soll man sich Ordner aussuchen können, mit denen Personal Computer dann agieren darf. Schließlich, und das dürfte der gefährlichste Schritt sein, möchte Perplexity auch Zugriff auf ein angebundenes Smartphone, um etwa 2FA-Abfragen bestätigen zu können. Darüber soll man auch Aufgaben starten können, wenn man nicht am Mac ist.
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Apple bezeichnet die vorgeschlagenen Maßnahmen als ernste Bedrohung für Privatsphäre, Sicherheit und Gerätestabilität europäischer Nutzer. Die Regelungen würden jene Funktionen offenlegen, die böswillige Akteure und kompromittierte KI-Systeme ausnutzen wollten: dauerhaften Mikrofonzugang, Live-Bildschirminhalte, App-übergreifende Steuerung und privilegierte Systemressourcen. Gleichzeitig würden die Maßnahmen die zentralen Schutzfunktionen eines Betriebssystems aushebeln. Die EU-Kommission führe damit „ein großangelegtes Sicherheits- und Datenschutzexperiment an europäischen Nutzern durch – genau in dem Moment, in dem KI-getriebene Bedrohungen am schnellsten zunehmen.“
Apples Stellungnahme kritisiert, dass andere Teile der Kommission selbst aktiv an KI-Sicherheitsinitiativen arbeiteten – während die zuständige Abteilung diese Risiken im Falle Googles vollständig ignoriere. Apples Regulierungschef Kyle Andeer hatte bereits zuvor Apples tiefe Frustration mit dem DMA [4] öffentlich gemacht und der EU-Kommission vorgeworfen, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken systematisch zu ignorieren. Weder der Europäische Datenschutzausschuss (EDPB) noch die EU-Cybersicherheitsbehörde ENISA seien trotz wiederholter Bitten in das Verfahren einbezogen worden.
Wake-Words, Phishing und Spyware-Risiken
Im Detail benennt Apple vier gravierende Sicherheitsprobleme. Erstens bei der Sprach-Aktivierung: Die Maßnahmen würden verlangen, dass beliebige Drittanbieter-Apps eigene Aktivierungswörter registrieren könnten und selbst bestimmen dürften, wann eine Audioaufnahme endet. Das öffne Tür und Tor für unbeabsichtigte oder absichtliche Daueraufzeichnung.
Zweitens beim Datenzugriff: Die Maßnahmen würden Drittanbieter-Apps unbegrenzten Zugriff auf die sensibelsten Nutzerdaten ermöglichen – Benachrichtigungen, SMS, Kontakte, Bildschirminhalte und installierte Apps. Diese Datenkombination reiche aus, um Nutzerprofile zu erstellen, die etwa Gesundheitszustand, Religion, sexuelle Orientierung, politische Überzeugungen und finanzielle Lage offenbarten. Apple schreibt, die Maßnahmen öffneten eine „Büchse der Pandora“: So würde diskriminierende Preisgestaltung ermöglicht, die zum Beispiel auf Signalen für Sucht oder Notlagen gründet.
Drittens bei so genannten Overlay-Angriffen: Die Maßnahmen würden verlangen, dass Apps Inhalte über die Benutzeroberfläche anderer laufender Apps legen könnten. Genau diese Technik werde seit Jahren für Banking-Trojaner missbraucht. iOS verfüge über keine API, die derartige Overlays erlaube – aus genau diesem Sicherheitsgrund.
Viertens beim Gerätezugriff: Die vorgeschriebene Gleichzeitigkeit mehrerer immer-aktiver Wake-Word-Modelle von Drittanbietern auf dem digitalen Signalprozessor (DSP) sei technisch problematisch. Auf einem Amazon Echo etwa verbrauche die Erkennung allein bereits rund 50 Prozent der CPU-Leistung. Mehrere parallele Implementierungen ohne zentrale Koordination würden zu Ressourcenkonflikten, Systemverlangsamungen, thermischen Problemen und deutlich verkürzter Akkulaufzeit führen.
Konflikt mit KI-Act und Cyber Resilience Act
Apple wirft der Kommission vor, mit den Maßnahmen gegen ihre eigene Gesetzgebung zu verstoßen. Sowohl der EU AI Act als auch der Cyber Resilience Act verlangen von Systembetreibern, Angriffsflächen zu minimieren und Datensparsamkeit einzuhalten – die DMs zwingen Google zum genauen Gegenteil. Google selbst hatte im Herbst 2025 ebenfalls scharfe Kritik am Digital Markets Act [5] geübt und dem Gesetz vorgeworfen, erheblichen Kollateralschaden bei europäischen Nutzern und Unternehmen anzurichten.
Apples Modell des „Trusted OS Agent“
Neben der Kritik präsentiert Apple in der Stellungnahme erstmals öffentlich einen eigenen Lösungsansatz: einen sogenannten „Trusted OS Agent“. Dabei würden Anfragen von Sprachassistenten nicht direkt auf Systemressourcen und App-Daten zugreifen, sondern über eine KI-native Vermittlungsschicht des Betriebssystems geleitet. Dieser Agent stelle eine natürliche Schnittstelle zwischen externen KI-Assistenten und dem System bereit, führe autorisierte Aktionen aus und schütze Nutzer gleichzeitig vor unbeabsichtigten oder böswilligen Zugriffen – auch gegen Prompt-Injection-Angriffe.
Apple argumentiert, dieser Ansatz würde Drittanbieter-Assistenten gleichwertige Aufruf- und Schnittstellenmethoden ermöglichen – ohne privilegierten Direktzugriff auf Systemebene. Entwickler könnten so über die Qualität ihrer KI, ihrer Integrationen und ihrer Nutzererfahrung konkurrieren, nicht über die Fähigkeit, sich Systemzugang zu verschaffen oder nachzubauen.
Rechtliche Einwände: Vier Fehler bei der DMA-Auslegung
Apple bezweifelt zudem, dass die vorgeschlagenen Maßnahmen rechtlich von Artikel 6(7) DMA gedeckt sind: Die Vorschrift verlange Interoperabilität mit bestehenden, vom Betriebssystem vermittelten Funktionen, die der Gatekeeper selbst nutze – nicht die Schaffung neuer Fähigkeiten oder den Zugang zu Diensten wie YouTube und Google Maps, die gar keine Betriebssystem-Ebene involvierten. Obwohl die DMs rechtlich ausschließlich für Android gelten, sieht Apple Anlass zur Stellungnahme, weil die Anordnungen ein Präzedenzfall sein könnten, der auch Auswirkungen auf andere Betriebssysteme – einschließlich iOS – haben könnte.
Die EU-Kommission wird die eingegangenen Stellungnahmen nun prüfen und die Maßnahmen gegebenenfalls anpassen. Den endgültigen Beschluss will sie innerhalb von sechs Monaten nach Einleitung des Verfahrens am 27. Januar erlassen.
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Fortinet hat zum „Patch-Dienstag“ elf Sicherheitsflicken konzertiert veröffentlicht. Zwei der Lecks gelten als kritisch.
Fortinet hat im Laufe des zweiten Dienstag des Monats – gemeinhin auch als „Patch Tuesday“ oder kurz Patchday [1] etwa aus der Microsoft-Welt bekannt – elf Mitteilungen zu Sicherheitslücken in diversen Produkten veröffentlicht. Davon gelten zwei als kritische Schwachstellen und eine als hochriskant.
Im FortiAuthenticator klafft eine kritische Schwachstelle [2] aufgrund von unzureichenden Zugriffskontrollen. Sie ermöglicht Angreifern ohne vorherige Authentifizierung, mit manipulierten Anfragen unbefugt Code oder Befehle auszuführen (CVE-2026-44277, CVSS 9.1, Risiko „kritisch“). FortiAuthenticator 6.5.7, 6.6.9 und 8.0.3 sowie neuere Fassungen korrigieren das. Mit manipulierten HTTP-Anfragen können bösartige Akteure ohne vorherige Anmeldung unbefugt Code oder Befehle in FortiSandbox, FortiSandbox Cloud und FortiSandbox PaaS Web UI [3] aufgrund einer fehlenden Autorisierung ausführen (CVE-2026-26083, CVSS 9.1, Risiko „kritisch“).
Im FortiOS CAPWAP-Daemon können Angreifer, die Kontrolle über authentifizierte FortiAP FortiExtender oder FortiSwitches haben, Ausführungsrechte auf den FortiGate-Geräten erlangen [4]. Das geht auf mögliche Schreibzugriffe außerhalb vorgesehener Speichergrenzen zurück. Wie die sich provozieren lassen, erklärt Fortinet jedoch nicht (CVE-2025-53844, CVSS 8.3, Risiko „hoch“).
Fortinet: Mittelschwere Sicherheitslücken
Fortinet warnt zudem vor weiteren Schwachstellen. Nach Schweregrad sortiert handelt es sich um folgende:
Wichtige Sicherheitsupdates reparieren diverse Adobe-Anwendungen. Bislang gibt es keine Berichte zu laufenden Attacken.
Angreifer können an mehreren Sicherheitslücken unter anderem in Adobe After Effects, Connect und Premiere Pro ansetzen. Im schlimmsten Fall kann es zur Ausführung von Schadcode kommen. Sicherheitspatches sind verfügbar. In den Warnmeldungen des Softwareherstellers gibt es zurzeit keine Hinweise auf Angriffe.
Mehrere Ansatzpunkte für Angreifer
Am gefährlichsten ist der Einstufung zufolge eine Schadcode-Lücke (CVE-2026-34659 „kritisch“) in Connect. Darüber können Angreifer Schadcode ausführen. Damit das klappt, muss der Beschreibung der Schwachstelle zufolge ein Opfer auf einen von einem Angreifer präparierten Link klicken. Davon sind macOS und Windows betroffen. Die Entwickler versichern, das Sicherheitsproblem in Connect Desktop Application 2026.01.39 (macOS) und 2026.3.125 (Windows) gelöst zu haben.
Die höchste Patchpriorität gilt für 15 Lücken in Adobe Commerce. Hier können Angreifer etwa Sicherheitsmechanismen umgehen oder DoS-Zustände und somit Abstürze auslösen. After Effects ist über vier Schadcode-Lücken angreifbar. Auch die verbleibenden Anwendungen sind primär für Schadcodeangriffe anfällig. Dementsprechend sollten Admins die Sicherheitsupdates zeitnah installieren, um möglichen Attacken vorzubeugen.
Sicherheitsupdates jetzt installieren
Weil die Auflistung der reparierten Ausgaben der Adobe-Anwendungen den Rahmen dieser Meldung sprengt, sollten Admins die unterhalb dieses Beitrags verlinkten Warnmeldungen von Adobe studieren. Dort finden sich neben den bedrohten und abgesicherten Versionen auch Informationen zu den geschlossenen Softwareschwachstellen.
Red Hat erweitert Ansible um einen Automation Orchestrator für KI-gestützte IT-Automatisierung und stellt Version 2.7 vor.
Red Hat wird die Ansible Automation Platform um viele neue Funktionen für KI-gestützte IT-Automatisierung erweitern. Im dritten Quartal soll eine neue Version erscheinen, in deren Mittelpunkt der Automation Orchestrator [1] steht. Damit soll die Ansible-Plattform zur zentralen Ausführungsebene für KI-gestützte IT-Operationen werden. Der Orchestrator analysiert Signale von KI-Systemen oder Agenten, erkennt Zusammenhänge und schlägt Maßnahmen vor. Die eigentliche Umsetzung erfolgt über definierte Automatisierungsabläufe in Ansible. Red Hat nennt dieses Prinzip: „KI empfiehlt, Menschen genehmigen und die Automations-Plattform führt aus.“
Des Weiteren soll der Orchestrator unterschiedliche Quellen und Werkzeuge in einem gemeinsamen Ablauf verbinden. Beispielsweise können Alerts von IBM Instana, ServiceNow oder Splunk denselben Workflow starten, bei dem ein Ticket angelegt wird, eine KI den Vorfall analysiert und eine geeignete Maßnahme empfohlen wird. Anschließend muss eine Person diese Aktion freigeben, bevor Ansible das Problem automatisch beheben darf. Das heißt, der Orchestrator nutzt die vorhandenen Automatisierungen, statt diese zu ersetzen. Viele Unternehmen verfügen bereits über Skripte, Runbooks und Ansible-Playbooks, die der neue Orchestrator in KI-gestützte Prozesse einbindet.
Rechte begrenzen und kontrollieren
„KI-Agenten werden in der IT-Administration nur dann erfolgreich sein, wenn sie mit klar begrenzten Rechten innerhalb bewährter Leitplanken operieren“, sagt Sathish Balakrishnan, Vice President der Ansible Business Unit bei Red Hat. „KI kann Situationen analysieren und Maßnahmen empfehlen, doch die Ausführung muss immer über geprüfte Playbooks, Freigaben, Rollenmodelle und Audit-Trails erfolgen“, so Balakrishnan weiter.
Einen Schwerpunkt der neuen Version bilden Kontrollmechanismen. Dazu zählen rollenbasierte Zugriffe, Approval Gates, Auditing, Content Signing und Credential Management. Diese Kontrollmechanismen sollen unabhängig davon gelten, ob eine Automatisierung klassisch aufgabenbasiert, eventgetrieben oder KI-gestützt ausgelöst wird.
Ansible 2.7: Mehr Transparenz und MCP-Server
Parallel hat Red Hat die Ansible Automation Platform 2.7 [2] angekündigt. Sie bringt unter anderem einen visuellen Editor für Execution Environments, einen Content-Katalog und Automation-Dashboards. Diese Dashboards sollen helfen, die Leistung und den wirtschaftlichen Nutzen der Automatisierung besser nachzuvollziehen.
Für AIOps wurde die Ansible-Plattform um einen MCP-Server (Model Context Protocol) erweitert [3], der auf den bestehenden Ansible-Kontrollen für Benutzeridentitäten, Zugangsdaten und rollenbasierten Zugriffen aufsetzt. Der MCP-Server kann auch im Read-only-Modus betrieben werden, um riskante Aktionen über Human-in-the-loop-Freigaben abzusichern. Hinzu gekommen sind AIOps-Solution-Guides. Der erste davon bietet Integrationen mit IBM Instana, ServiceNow und Splunk. Das ist für Betriebsumgebungen gedacht, in denen Observability-, ITSM- und Security-Signale bereits aus verschiedenen Systemen anfallen. Der Orchestrator soll diese Signale in kontrollierte Automatisierungsabläufe überführen, statt die vorhandenen Werkzeuge zu ersetzen.
Für Entwickler und Automatisierungsteams gibt es eine Erweiterung, über die per MCP KI-Anwendungen und MCP-Clients angebunden werden können, darunter Claude oder Cursor. Zudem unterstützt ein intelligenter Assistent „bring-your-own-knowledge“, mit dem Modellantworten stärker auf vorhandenes Betriebswissen, Playbooks und interne Abläufe zugeschnitten werden.
URL dieses Artikels: https://www.heise.de/-11293057
Die Foreign Function & Memory API bietet in Java einen deutlich einfacheren Zugang zu Funktionen in C-Libraries als das veraltete JNI.
Javas Foreign Function & Memory API (FFM) dient dazu, auf Code in einer Shared Library beziehungsweise DLL zuzugreifen, der in einer Programmiersprache wie C oder Rust geschrieben ist. Allerdings muss der Code dazu einige Voraussetzungen erfüllen. Diese dreiteilige Artikelserie zeigt anhand einer in C geschriebenen Demo-Library [1], wie eine Java-Anwendung die Funktionen der Bibliothek aufruft, welche Vorbereitungen erforderlich sind und welche Regeln zu beachten sind.
Nachdem der erste Teil gezeigt hat [2], wie man in Java eine in C geschriebene Shared Library lädt und einfache Funktionen dieser Shared Library aufruft, geht es jetzt um komplexere Szenarien. Er zeigt, wie man aus Java Funktionen mit veränderbaren Parametern aufrufen und Arrays sowie Strukturen übergeben kann.
Funktionen mit veränderbarem Parameter
Die bisherigen Beispiele haben die Aufrufe der nativen Funktionen einfach gehalten. Die Java-Anwendung hat lediglich Parameter durchgereicht und den Rückgabewert übernommen.
Anders sieht es bei den nächsten Beispielen aus. Als erstes folgt die einfache C-Funktion getVersion2, die wie die Funktion getVersion aus Teil 1 die Version der Library ermittelt. Die neue Funktion gibt die Versionsnummer aber nicht als Wert zurück, sondern verändert dazu einen Parameter. Das funktioniert in C, indem eine Anwendung für einen Parameter nicht den Wert selbst, sondern dessen Adresse übergibt (Call by Reference). Dieses Konstrukt sieht in C folgendermaßen aus:
EXPORT void getVersion2(int* version);
Folgender Java-Code ruft die Funktion auf:
int version;
getVersion2(&version);
Das & kennzeichnet in C, dass die Funktion die Adresse der Variablen nutzt. Java erlaubt das Vorgehen nicht, sodass ein Rückgabewert unerlässlich ist. Folgende Java-Methode verwendet die C-Funktion mit Referenz:
public int getVersion2() throws Throwable
{
MethodHandle method = getMethodHandle("getVersion2",
FunctionDescriptor.of(
ValueLayout.JAVA_INT,
ValueLayout.ADDRESS
));
try (Arena arena = Arena.ofConfined())
{
MemorySegment versionSeg =
arena.allocate(ValueLayout.JAVA_INT.byteSize());
method.invoke(versionSeg);
int version = versionSeg.get(ValueLayout.JAVA_INT, 0);
return version;
}
}
Zuerst ruft der Code wie im ersten Teil der Serie wieder die Methode getMethodHandle() auf. Der Aufruf definiert den FunctionDescriptor für die Funktion getVersion2().
Die Angabe ValueLayout.ADDRESS für den Parameter zeigt an, dass die C-Funktion eine Adresse erwartet.
Jetzt kommt der spannendere Teil: Um eine Adresse übergeben zu können, muss die Java-Anwendung mittels der FFM-API einen Speicherbereich von vier Byte (für den Datentyp int) reservieren. Das geschieht mit einer Arena, die er erste Teil bereits erläutert hat. Das Erzeugen der Arena mit dem try-with-ressources-Statement stellt sicher, dass die Arena nach dem try-Block automatisch geschlossen und der darin verwaltete Speicher automatisch freigegeben wird. Es gibt verschiedene Typen von Arenas – die im Beispiel über ofConfined erzeugte sorgt dafür, dass die Anwendung nur auf Speicher des aktuellen Thread zugreifen kann. Eine mit ofConfined() erzeugte Arena – beziehungsweise der damit allozierte Speicher – ist daher nicht threadsicher.
Als nächstes gilt es, den erforderlichen Speicherbereich für den Parameter version zu allokieren. Dafür besitzt die Arena die Methode allocate(). Die Größe des benötigten Speichers kann man durch die Funktion byteSize() für die Variable ermitteln. Hier sei nochmals darauf hingewiesen, dass der Wert die Größe des Java-Datentyps darstellt und nicht zwingend etwas über den C-Datentyp aussagt. Da die C-Funktion einen int-Parameter entgegennimmt, sind wir auf der sicheren Seite, da int in C stets vier Byte umfasst. Bei einem long-Wert in C hängt die Größe dagegen von der Plattform ab.
Der Speicherbereich wird durch ein MemorySegment dargestellt, das beim Aufruf der Methode invoke an die C-Funktion weitergereicht werden muss.
Anschließend kann die Anwendung das Ergebnis auslesen. Dazu ruft sie auf dem MemorySegment die Funktion get auf und übergibt ihr das Layout des Speichers (in diesem Fall ein JAVA_INT) und den Offset zum Lesen aus dem MemorySegment. Für das Beispiel ist der Offset null. Durch die Angabe JAVA_INT gibt die Funktion einen int-Wert zurück, den die Anwendung weiterverarbeiten kann.
Funktionen mit einem Array-Parameter
Die nächste Aufgabe baut auf dem Vorgehen auf, verarbeitet aber nicht nur einen Wert, sondern ermittelt den Durchschnitt aus einer Liste von int-Werten. Dazu muss sie der nativen Funktion ein Array von int-Werten übergeben:
public double calcAverage(int [] values) throws Throwable
{
MethodHandle calcAverage =
getMethodHandle("calcAverage"),
FunctionDescriptor.of(
ValueLayout.JAVA_DOUBLE, // return value
ValueLayout.ADDRESS, // data values
ValueLayout.JAVA_INT)); // number of elements
try(Arena arena = Arena.ofConfined())
{
long totalSize = ValueLayout.JAVA_INT.byteSize() * values.length;
MemorySegment valueSegment = arena.allocate(totalSize);
for (int i = 0; i < values.length; i++)
{
valueSegment.setAtIndex(ValueLayout.JAVA_INT, i, values[i]);
}
double result = (double) calcAverage.invoke(valueSegment,
values.length);
return result;
}
}
Zunächst berechnet der Code die gesamte Speichergröße des Arrays (totalSize) und reserviert den benötigten Speicher mit allocate(). Anschließend belegt der Code den Speicher mit der Methode setAtIndex für das jeweilige MemorySegment. Der Aufruf erfolgt für jedes Element des Arrays.
Schließlich ruft der Code die Methode invoke für den MethodHandle auf und übergibt ihr als Parameter das Array und dessen Länge. Schließlich gibt sie das Ergebnis der C-Funktion zurück.
Funktionen mit Struct-Parametern
Das nächste Beispiel zeigt, wie man Funktionen aufruft, deren Parameter keine Basisdatentypen enthalten, sondern Strukturen. Dazu erhält die Funktion distance() zwei Parameter des Typs Point. Sie bekommt allerdings nicht die Strukturen, sondern ihre Adressen.
Die Struktur Point und die Signatur der Funktion distance sehen folgendermaßen aus:
Die Java-Methode distance() erwartet zwei Instanzen der Java-Klasse Point als Parameter, die sie intern in die passende C-Struktur umwandelt.
Da der Zugriff auf eine C-Struktur von Java aus umständlich ist, dient eine eigene Klasse CPoint dazu, eine C-Struktur des Typs Point zu erstellen und die x- und y-Komponente auszulesen.
Die Java-Methode distance(), die auf die C-Funktion zugreift, sieht folgendermaßen aus:
public double distance(Point p1, Point p2) throws Throwable
{
MethodHandle distance =
getMethodHandle("distance",
FunctionDescriptor.of(
ValueLayout.JAVA_DOUBLE, // return value
ValueLayout.ADDRESS, // p1
ValueLayout.ADDRESS)); // p2
try (Arena arena = Arena.ofConfined())
{
CPoint cp1, cp2;
cp1 = new CPoint(arena, p1.getX(), p1.getY());
cp2 = new CPoint(arena, p2.getX(), p2.getY());
double result = (double) distance.invoke(cp1.segment(),
cp2.segment());
return result;
}
}
Abgesehen von der üblichen Definition des MethodHandle gibt es erneut eine Arena, die für die beiden C-Strukturen erforderlich ist. Zu beachten ist, dass der Code beim Function-Deskriptor für die beiden Parameter den Typ ValueLayout.ADDRESS übergibt. Der Code lässt die C-Strukturen von der Java-Klasse CPoint erzeugen und ruft anschließend die Funktion invoke für den MethodHandle auf. Dieser erhält die MemorySegments der beiden Punkte cp1 und cp2. Die Klasse CPoint muss dazu eine Methode bereitstellen, um jeweils ein MemorySegment abzufragen.
Das try-with-ressources-Statement sorgt wieder dafür, dass der Memorymanager (die Arena) nach der Beendigung des try-Blocks geschlossen und die erzeugten Memory-Segmente freigegeben werden. Da die Anwendung anschließend nicht mehr auf diesen Speicher zugreifen darf, muss die Freigabe der Arena warten, bis alle Zugriffe stattgefunden haben.
Folgender Code implementiert die Klasse CPoint, die die C-Struktur Point repräsentiert. Zunächst definiert sie das Layout, um auf die Komponenten der Struktur zugreifen zu können:
public class CPoint
{
private static final GroupLayout LAYOUT = MemoryLayout.structLayout(
JAVA_DOUBLE.withName("x"),
JAVA_DOUBLE.withName("y"));
Als nächstes legt sie Handles für die beiden Komponenten x und y an:
private static final VarHandle X_HANDLE =
LAYOUT.varHandle(PathElement.groupElement("x"));
private static final VarHandle Y_HANDLE =
LAYOUT.varHandle(PathElement.groupElement("y"));
Schließlich fehlt noch eine Definition für den Speicherbereich:
private final MemorySegment segment;
Der Konstruktor erhält als Parameter die Arena, damit er den Speicher allozieren kann, und die beiden Koordinaten, für die er die Setter-Methoden aufruft:
Mithilfe der beiden Handles lassen sich die Werte für x und y setzen, indem die Setter die Methode set des Handles aufrufen, der drei Parameter braucht: das Speichersegment, den Offset für das Speichersegment und den Wert:
Ähnlich funktionieren die Getter-Methoden. Auch sie nutzen die beiden Handles und rufen deren Methode get() auf, die als Parameter das betroffene Speichersegment benötigt:
public double getX()
{
return (double) X_HANDLE.get(segment);
}
public double getY()
{
return (double) Y_HANDLE.get(segment);
}
Zu guter Letzt noch die Methode zum Ermitteln des Segments
public MemorySegment segment()
{
return segment;
}
Komplexe Aufgaben und weiterführende Themen
Java-Anwendungen können mit der Foreign Function & Memory API auch komplexe native Funktionen verwenden. So lassen sich unter anderem Call-by-Value-Funktionen nutzen, die keinen Rückgabewert haben, sondern die übergebenen Variablen verändern. Auch der Zugriff auf Arrays ist möglich, und Funktionen können C-Strukturen verwenden.
Der dritte und letzte Teil der Serie wird sich der Herausforderung der Plattformunabhängigkeit widmen und Best Practices für den Aufruf nativer C-Funktionen zeigen.
URL dieses Artikels: https://www.heise.de/-11291161
Der KI-Boom erfordert eine strukturelle und strategische Neuausrichtung. Sagt GitLab und antwortet mit Entlassungen, flacheren Hierarchien und mehr KI.
GitLab verordnet sich selbst eine strukturelle und strategische Neuausrichtung. Sie soll bis zum 1. Juni 2026 abgeschlossen sein und vier Maßnahmenblöcke umfassen: eine Reduktion der Länderpräsenz, den Abbau mehrerer Managementebenen, eine Umorganisation der Forschungs- und Entwicklungsteams sowie neue Arbeitsprozesse, die den Schwerpunkt auf KI legen. Offen bleibt, wie groß der Stellenabbau wird.
Diese Maßnahmen kündigte GitLab-CEO Bill Staples am 11. Mai in einem Blogbeitrag auf GitLab [1] an. Darin bezeichnet er die agentische Ära als größte Chance in der Unternehmensgeschichte von GitLab, was entsprechende strukturelle und strategische Entscheidungen und Anpassungen erfordere.
Die bisherige Organisationsform, im Blogbeitrag auch als „GitLab Act 1“ bezeichnet, sei für diese neue Phase zu langsam, zu komplex und nicht optimal ausgerichtet. Deshalb greift für Angestellte, Investoren und Kunden nun „GitLab Act 2“. Dessen Maßnahmen sollen GitLab als DevOps-Plattform-Anbieter schneller, effizienter und innovationsstärker aufstellen. Auf Kundenseite hat GitLab schon vorgelegt: Mit der GitLab Duo Agent Platform [2] treibt der Anbieter bereits seit letztem Jahr eine stärkere KI-gestützte Entwicklung voran.
Länderpräsenz verkleinert sich um bis zu 30 Prozent
Konkrete Zahlen zum Stellenabbau nennt Bill Staples nicht, lässt jedoch dessen Größenordnung durchblicken. Man wolle die Präsenz in Ländern, in denen kleine GitLab-Teams sitzen, um bis zu 30 Prozent reduzieren. Bei GitLab arbeiten derzeit rund 2600 Angestellte [3], die sich auf mehr als 65 Länder verteilen. Kunden in den betroffenen Gebieten sollen künftig über Partner betreut werden. Dabei bleibt offen, welche Länder auf der roten Liste stehen.
Im Rahmen von GitLab Act 2 will GitLab in einzelnen Unternehmensbereichen auch bis zu drei Managementebenen streichen, was die Kommunikation der Teams untereinander verbessern und beschleunigen soll. Des Weiteren werde man die Rollen und Verantwortlichkeiten auf eine KI-gestützte Arbeitsweise ausrichten und Aufgaben automatisieren, wo immer das möglich ist. Ziel sei es, eine optimale Rollenverteilung innerhalb der Teams zu finden. Als vierte Maßnahme will GitLab sein Forschungs- und Entwicklungsteam neu aufstellen, um damit rund 60 kleinere und schlagkräftigere Teams zu schaffen.
Verträge und Support laufen normal weiter
Für Kundinnen und Kunden ändern sich durch GitLab Act 2 weder Roadmap-Zusagen noch bestehende Vertragsbedingungen, betont der GitLab-CEO. Auch der Support soll ohne Unterbrechung weiterlaufen.
Vorbehaltlich der Zustimmung des Vorstands will GitLab den endgültigen Umfang und die finanziellen Auswirkungen der Restrukturierung im Rahmen des Earnings-Calls am 2. Juni bekannt geben. An den Umsatzzielen für das erste Quartal des Geschäftsjahres 2027 (253 bis 255 Millionen US-Dollar) und das gesamte Geschäftsjahr 2027 (1,099 bis 1,118 Milliarden US-Dollar) halte man dabei fest. Für das vierte Quartal des Geschäftsjahres 2026 meldete GitLab einen Umsatz von 260,4 Millionen US-Dollar [4], was einem Anstieg von 23 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht.
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Die Schweizer Armee hat Palantirs Überwachungssoftware aus Grundrechts- und Souveränitätsgründen abgelehnt. Palantir verklagt daraufhin Journalisten.
Eigentlich schien es zunächst gar keine Geschichte zu sein: Die Schweizer Tech-Journalistin Adrienne Fichter vom Magazin Republik hat gemeinsam mit Kollegen in einer aufwendigen Recherche fast 60 Transparenz-Anfragen an Schweizer Behörden gestellt. „Wir wollten wissen, welche Bundesbehörden die Software von Palantir nutzen“, sagt Fichter im c't-Podcast „They Talk Tech“ mit Svea Eckert und Eva Wolfangel. [1]
Das Ergebnis: Null. Der Bund arbeitet bislang nicht mit Palantir zusammen. Doch die Anfragen führten zu etwas Erhellenden: [2] einem internen Evaluationsbericht des Schweizer Armeestabs, der Palantirs Software eingehend bewertet. Der kam unter anderem zum Schluss, dass es Probleme mit den Grundrechten geben könnte und entschied sich dagegen.
Das US-Softwareunternehmen Palantir Technologies ist in Europa allgegenwärtig. In Deutschland, Großbritannien und anderen Ländern kooperiert der Datenanalyseanbieter mit Behörden, Armee und Geheimdiensten. Die Frage, ob diese Zusammenarbeit mit demokratischen Grundrechten vereinbar ist, wird selten so klar beantwortet wie in der Schweiz. Und noch seltener zieht eine solche Antwort rechtliche Konsequenzen für diejenigen nach sich, die darüber berichten.
Die Software liefere faszinierende Ergebnisse, sei in der Visualisierung von Bewegungen von Zielpersonen und der Auswertung unstrukturierter Daten europäischen Alternativen überlegen, so der Bericht. Die Fachleute in der Armee sprachen trotzdem eine klare Empfehlung aus: nicht beschaffen. Neben der Grundrechtsproblematik bemängelten sie die mangelnde Kontrollierbarkeit der Software und die Sorge, dass sensible Daten in US-Rechenzentren abfließen könnten. „Wenn wir das nicht selber testen können, können wir das für unproblematische Datenflüsse benutzen, aber nicht für die sensiblen“, fasst Fichter die Haltung der Armee zusammen.
Die Recherche schlug weit über die Schweiz hinaus Wellen. Der Guardian berichtete unter anderem, und im britischen Unterhaus [4] befragten Abgeordnete die Regierung, warum sie die Zusammenarbeit mit Palantir ausbauen wolle, wenn die Schweizer Armee Bedenken angemeldet habe. Auch in Deutschland habe der Bericht zu Fragen geführt, hat Fichter erfahren. „Es hat Palantir in einer empfindlichen Phase getroffen“, sagt Fichter, „weil sie offenbar Mühe haben, in Europa zu expandieren.“ Das Unternehmen kämpfe darum, in Europa als Erfolgsgeschichte dazustehen, und ein Nein der Schweizer Armee passt nicht in dieses Bild.
Insbesondere, da die Republik auch aufdecken konnte, wie sehr Palantir sich bemüht hat: Über sieben Jahre hinweg habe der Konzern immer wieder Kontakt gesucht zu Schweizer Behörden, „die haben eigentlich permanent versucht, irgendwie bei irgendeinem Bundesamt reinzukommen.“
Gerade weil es keine Enthüllungsgeschichte war, sondern eine Geschichte des Versagens, traf es den Konzern. „Dieses Narrativ des Versagens, das wollten sie bekämpfen.“ Palantirs juristische Reaktion kam Ende Dezember 2025, die Klage läuft noch. Eine Anwaltskanzlei forderte eine Gegendarstellung, weitere Schriftsätze folgten. „Unser Anwalt sagt, das ist American Style“, berichtet Fichter: viele absurde Punkte, die den Journalistinnen Zeit raubten für weitere Recherchen. Selbst Fichters LinkedIn-Posts habe die Kanzlei ausgewertet, um zu belegen, dass die Journalistin nicht objektiv sei.
Die inhaltlichen Forderungen seien kaum ernst zu nehmen, sagt sie: Man dürfe nicht das Wort „Verkaufskampagne“ verwenden, einen Firmensprecher nicht als Mediensprecher bezeichnen, Guardian-Artikel nicht als Quelle zitieren. Das Vorgehen habe "Slap-Charakter", eine strategische Klage, die einschüchtern und von weiterer Arbeit abhalten soll.
Palantir hat sich mit der Klage keinen Gefallen getan. Schließlich wurde der Fakt, dass die Schweiz die Software wegen der Grundrechte und der Intransparenz ablehnt, erst dadurch international diskutiert.
Svea Eckert und Eva Wolfangel besprechen in der aktuellen Folge außerdem den Social-Engineering-Angriff, über den Bundestagspräsidentin Julia Klöckner und weitere Abgeordnete ihre Signal-Accounts verloren haben: wie Angreifer legitime Verifikationscodes abgreifen, um fremde Geräte an bestehende Konten zu koppeln – und warum Signal selbst dabei nicht gehackt wurde.
Umweltschützer klagen, dennoch stellt xAI bei Memphis neue Generatoren auf. Sie abzuschalten würde die US-Regierung laut xAI KI-Tools kosten.
Bereits beim hier zu sehenden Colossus 1 setzte xAI massiv auf mobile Gasgeneratoren.Bild:
x.AI
Gegen die beiden Colossus-Rechenzentren von xAI in Memphis im US-Bundesstaat Tennessee gibt es seit längerem öffentlichen Widerstand. Der Grund ist, dass beide Rechenzentren, von denen eines mittlerweile an Anthropic vermietet wird, hauptsächlich von mobilen Gaskraftwerken mit Strom versorgt werden. Wie das Magazin Wired berichtet, sind für Colossus 2 aktuell mehr Generatoren installiert, als xAI genehmigt bekommen hat.
So erhielt das Unternehmen, das mittlerweile Teil von SpaceX ist, im März 2026 eine Genehmigung für den Betrieb von 41 Gasturbinen zur Stromerzeugung. Installiert sind aktuell allerdings 46, wie aus E-Mails der Umweltbehörde hervorgeht.
Gegen die Genehmigung zum Betrieb der 41 Generatoren legte die Umweltschutzgruppe Southern Environmental Law Center (Selc) im April 2026 Widerspruch ein. Die Genehmigung ist nach Ansicht der Umweltschützer ungültig: Modellierungen der Schadstoffbelastung seien fehlerhaft. Zudem seien Anforderungen des Clean Air Act nicht erfüllt.
Umweltschützer fordern Abschaltung
Das Selc kritisiert den Betrieb des privaten Gaskraftwerks, dessen Gesamtleistung bei rund 700 MW liegen soll, aufgrund hoher Emissionen von Stickoxiden, Feinstaub, Kohlenmonoxid und Formaldehyd. Anwohner des Colossus-2-Kraftwerks klagen zudem über Lärmbelastung.
Aufgrund des nach Ansicht des Selc ungenehmigten Betriebs reichte die Gruppe Mitte April 2026 Klage gegen xAI sowie dessen Infrastrukturpartner Mzx Tech ein. Im Rahmen dessen wurde eine Abschaltung der Generatoren gefordert. In einer Reaktion auf die Vorwürfe teilte xAI laut Wired mit, das Kraftwerk sei "essentiell von den Betrieb modernster, von der US-Regierung und Millionen Nutzern weltweit verwendeter KI- und anderer Software-Tools".
Mobil oder stationär?
Die laxe Regulierung rechtfertigte die Umweltbehörde des US-Bundesstaats Mississippi lange mit der Ansicht, im Fall von xAI sei keine Genehmigung erforderlich. Begründet wurde dies damit, dass die von xAI genutzten Generatoren als mobile Einheiten und nicht als stationäres Kraftwerk anzusehen seien. Dem widersprach allerdings die US-Umweltbehörde. Im nachfolgenden Genehmigungsprozess hob sie ebenfalls Mängel in der Modellierung des Schadstoffausstoßes hervor. Allerdings hatte die Umweltbehörde von Mississippi Druck gemacht, das Verfahren schnell abzuschließen.
Anders als bei Colossus 1 sind bei Colossus 2 Rechenzentrum und Kraftwerk getrennt – nicht nur räumlich, sondern durch eine Bundesstaatengrenze. Colossus 2 steht in Tennessee, das Kraftwerk hingegen in Mississippi.
Ein deutscher Tech-Millionär spannt ein populistisches Netzwerk und will die öffentliche Meinung von rechtsaußen beeinflussen.
Frank Gotthardt ist Gründer der Compugroup Medical (CGM).Bild:
Reuters
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Mit Medizinsoftware wurde er zum Multimillionär. Nun, da sein Sohn das operative Geschäft bei Compugroup Medical (CGM) übernommen hat, kümmert sich der Unternehmer Frank Gotthardt offenbar um andere Fragen: Wie kann man die öffentliche Meinung am besten vom rechten Rand aus beeinflussen? Welche Mediennetzwerke braucht es dafür? Und wie nützlich sind hierbei (ehemalige) Politiker aus konservativen Kreisen?
Gotthardt, dessen Softwareunternehmen im Jahr 1979 gegründet wurde, wird heute von Beobachtern als "enttäuschter" CDU-Anhänger beschrieben. Zwar war er selbst nie Mitglied in der Partei, zeigte aber stets eine besondere Nähe, etwa in unterschiedlichen Funktionen beim Wirtschaftsrat der CDU, einer CDU-nahen Lobbyvereinigung.
Als Jens Spahn Gesundheitsminister war, soll Gotthardts IT-Firma zudem von politischen Weichenstellungen profitiert haben. Auch wenn Spahn immer wieder betonte, dass es in seiner Zeit als Minister zwar beruflichen Kontakt gegeben, er sich ansonsten aber nach außen von Gotthardt abzugrenzen versucht habe, haben sich die Wege der beiden erstaunlich oft gekreuzt.
Rechtes Weltbild
Gotthardt, der noch im Wahlkampf 2025 sowohl die CDU als auch die FDP mit mehreren Hunderttausend Euro Spenden unterstützte, sieht die "Mitte nach links gerückt", wie er sagte. Deshalb pumpt er Millionen in das rechtspopulistische Portal Nius und versucht darüber einen Kulturkampf zu führen, wie man ihn zunächst vor allem aus den USA und von dortigen libertären Techbros kannte. Öffentliche Auftritte des Unternehmers sind eher selten.
Geführt wird Nius von Ex-Bild-Chefredakteur Julian Reichelt, der weit in die rechte Szene abgedriftet ist und mit dem Portal auch nicht davor zurückschreckt, aggressive Kampagnen gegen einzelne Personen zu fahren oder falsche Informationen zu verbreiten. Dabei hat die Plattform schon Verfahren vor Gerichten aufgrund der Verbreitung von Unwahrheiten verloren.
Österreich-Connection
Für den IT-Millionär Gotthardt scheint das alles kein Problem zu sein, sein Geld fließt weiterhin zu Nius. Vorbild seiner Medienoffensive ist offenbar unter anderem das Agieren von Fox News und dessen Unterstützung von Donald Trump. Und wie den meisten radikalisierten Techbros aus den USA ist auch dem Compugroup-Gründer der Einfluss im eigenen Land nicht genug.
Entsprechend ist Gotthardt vor rund zwei Jahren mit der Nius-Muttergesellschaft Vius auch in das österreichische Portal Exxpress eingestiegen. Exxpress macht im Grunde das Gleiche wie Nius und bedient eine ähnliche Klientel im rechten Meinungsspektrum.
Gegründet wurde die Plattform von der österreichischen Unternehmerin Eva Schütz. Sie steht der ÖVP sowie dem österreichischen Ex-Kanzler Sebastian Kurz nahe. Ihr Ehemann, Alexander Schütz, ist zudem Großspender der ÖVP. Aber auch zur FPÖ und sogar zu den rechtsextremen Identitären pflegt das Portal mittlerweile eine gewisse Nähe.
Über Kurz, der seit seinem Ausscheiden aus der Politik ebenfalls als Unternehmer im IT-Bereich tätig ist und unter anderem gute Kontakte zu Peter Thiel pflegt, spannt sich das rechtspopulistische Netzwerk wiederum bis in die USA. Auch zwischen Spahn und Kurz soll es eine Art Freundschaft geben, die wohl nach wie vor besteht.
Und noch eine Verbindung gibt es zwischen Gotthardt und einem ehemaligen konservativen Politiker aus Österreich. In Venedig baut der Tech-Millionär unter dem Namen Mare so etwas wie einen E-Health-KI-Technologiepark auf. Managing Director dort ist Gernot Blümel, der unter der Regierung von Kurz Finanzminister war und sich im Zuge der Inseratencausa und Kurz' Rücktritt ebenfalls von seinem Amt zurückzog.
Was aus dem Projekt Mare genau werden soll, ist noch offen. Auf der Website gibt es derzeit wenig anderes als glatt formulierte Marketingsätze, die eine diffuse Zukunftsvision vermitteln sollen. Die Annahme liegt nahe, dass sie von KI geschrieben sind.
Claudia Zettel ist Wissenschafts- und Tech-Journalistin mit rund 20 Jahren Erfahrung in diesen Bereichen. Außerdem liegen ihre Schwerpunkte auf gesellschaftspolitischen Zusammenhängen und feministischen Themen. Zuletzt war sie zehn Jahre als Chefredakteurin des österreichischen Technologie-Mediums futurezone.at tätig. Zettel lebt in Wien.
Der Tech-Bro-Watchblog erscheint bei Golem Plus, weil ... ... er die Verflechtungen zwischen Tech-Wirtschaft, politischer Macht und Ideologie aufzeigt – durch Recherche, Kontextualisierung und Einordnung wirtschaftlicher und politischer Entwicklungen.
Drei von vier Führungskräften sind enttäuscht von ihren KI-Investitionen – und die Geduld schwindet rapide.
Das war wohl nichts mit KI als Heilsbringer für alles.Bild:
KI-generiert mit OpenAI Image 2.0
Die anfängliche Aufbruchsstimmung rund um künstliche Intelligenz weicht in vielen Unternehmen der Ernüchterung. Laut dem aktuellen AI at Work Report 2026 des HR-Technologieanbieters G-P gaben 73 Prozent der befragten Führungskräfte an, dass ihre KI-Investitionen im vergangenen Jahr zumindest teilweise hinter den Erwartungen zurückblieben. Befragt wurden 2.850 Unternehmenschefs aus sechs Ländern, darunter aus Deutschland.
Weniger Risikobereitschaft, mehr Rechenschaftspflicht
Der Anteil der Unternehmen, die KI aggressiv zur Innovation einsetzen, sank von 60 auf 42 Prozent. Noch deutlicher ist das Signal auf der Budgetseite: Knapp 70 Prozent der Befragten sind bereit, ihre KI-Ausgaben zu kürzen, sollten die gesetzten Ziele bis Ende 2026 nicht erreicht werden.
Produktivitäts-Paranoia und versteckter Mehraufwand
Ein neues Phänomen beunruhigt die Führungskräfte: 88 Prozent der Befragten befürchten, Mitarbeiter könnten KI-Tools nutzen, um Produktivität nur vorzutäuschen und fast die Hälfte glaubt, dass dies bereits geschieht. Gleichzeitig berichten 69 Prozent, dass ihre Teams heute mehr Zeit damit verbringen, KI-Ergebnisse zu überprüfen und zu korrigieren als noch vor einem Jahr. Der erhoffte Effizienzgewinn droht damit durch versteckten Kontrollaufwand aufgefressen zu werden.
Menschliche Arbeit gerät unter Druck
Besorgniserregend: 82 Prozent der Führungskräfte räumen ein, dass KI ihren Blick auf menschliche Mitarbeiter verändert hat – und zwar negativ. Viele Arbeiten seien auch durch KI akzeptabel zu lösen, zu weniger Kosten und in deutlich geringerer Zeit. Das schmälert in den Augen der Führungskräfte den Wert menschlicher Arbeit. Die Autoren des Reports warnen, dass dieser Trend kontraproduktiv sein könnte, da menschliches Urteilsvermögen für den sinnvollen Einsatz von KI-Systemen nach wie vor unverzichtbar bleibt.
Strukturwandel statt Hype
Trotz aller Skepsis sehen 69 Prozent der HR-Verantwortlichen in den USA KI als dauerhaften strukturellen Wandel und nicht als vorübergehenden Trend. G-P-Chef Nat Natarajan empfiehlt Unternehmen, sich auf wenige, klar definierte Anwendungsfälle mit hoher Wirkung zu konzentrieren – statt KI flächendeckend und überall gleichzeitig einzuführen.
Apple hat die deutsche Ein-Mann-Firma Patchflyer übernommen, die das Farbkorrektur-Tool Color.io entwickelte. Auch das KI-Start-up PromptAI gehört nun zu Apple.
Firmenübernahmen durch Apple heizen jeweils Spekulationen an, was der iPhone-Hersteller als Nächstes plant. Infolge des Digital Markets Act muss sich das US-Unternehmen bei Zukäufen in die Karten gucken lassen, welche Firmen es aufkauft. Auf diese Weise wurde jetzt bekannt, dass Apple im Januar das deutsche Unternehmen Patchflyer übernommen hat, das hinter dem webbasierten Farbkorrektur-Tool Color.io steht. Außerdem sicherte sich der Konzern Mitarbeiter und Technologie des KI-Start-ups PromptAI. Beide Übernahmen wurden über Apples Pflichtmeldungen im Rahmen des Digital Markets Act [1] der EU bekannt.
Color.io war ein bei Fotografen und Filmemachern beliebtes Werkzeug für Farbkorrektur, Raw-Bearbeitung, Color Grading und die Erstellung von 3D-LUTs (Look-up-Tables). Die Webanwendung bot unter anderem filmische Effekte wie Halation und Grain und hatte über 200.000 Nutzer. Zum Jahresende 2025 ging die Website offline – Pro-Nutzer erhielten zuvor noch eine Desktop-Version der Anwendung.
Hinter Patchflyer steht laut Website Jonathan Ochmann, der die Firma als alleiniger Entwickler über zehn Jahre betrieb. Ochmann bringt Expertise in Color Science, Farbmanagement und Digital Imaging mit – vor Color.io entwickelte er bereits VisionColor LUTs. Im November 2025 kündigte er seinen Wechsel zu einem größeren Unternehmen an: „Nach über zehn Jahren, in denen ich alles allein gemacht habe, bin ich an einem Punkt angelangt, an dem ich auf eine Weise wachsen muss, die als Solo-Entwickler nicht möglich ist.“
Die Übernahme passt in Apples jüngste Strategie, die eigenen Kreativwerkzeuge gezielt auszubauen. Color.ios eigene Color Engine und Farbmodelle könnten Apples Profi-Anwendungen wie dem Videoschnittprogramm Final Cut Pro zugutekommen. Auch eine Integration in Pixelmator Pro, das Apple Anfang 2025 übernommen hatte und das zum Creator-Studio-Abo [2] gehört, liegt nahe. Ob die Offline-Version von Color.io bei Apple weiterentwickelt wird, ist allerdings offen. Denkbar ist auch, dass sie Teil des Creator-Bundles wird.
PromptAI soll HomeKit smarter machen
Parallel übernahm Apple Mitarbeiter und Technologie des Computer-Vision-Start-ups PromptAI aus San Francisco. Wie CNBC im Oktober 2025 berichtete [3], hatte das 2023 gegründete Unternehmen die App Seemour entwickelt, die mithilfe von KI Sicherheitskamera-Aufnahmen analysierte – etwa zur Erkennung von Personen, Haustieren und Objekten. PromptAI wurde von Tete Xiao (PhD in Informatik, UC Berkeley) und Trevor Darrell, Mitgründer des Berkeley AI Research Lab, geleitet.
Die Computer-Vision-Technologie dürfte Apples Smart-Home-Sparte zugutekommen. Denkbar sind etwa intelligentere Benachrichtigungen in HomeKit, die zwischen Familienmitgliedern und einem Paketboten unterscheiden können – verarbeitet auf dem Gerät, ganz im Sinne von Apples Datenschutz-Philosophie. Schon seit einiger Zeit gibt es Spekulationen darüber, dass Apple eine große Smart-Home-Offensive vorbereitet. Hierzu würde die Übernahme von PromptAI sehr gut passen. Die Seemour-App wurde eingestellt, Nutzerdaten werden gelöscht.
Apple verfolgt damit offenkundig das Ziel, sowohl die eigenen Kreativ-Tools als auch die KI-Fähigkeiten seiner Produkte zu stärken. Der künftige CEO John Ternus [7] sieht in KI „nahezu unbegrenztes Potenzial“, während das Unternehmen Siri-Entwickler ins KI-Bootcamp [8] schickt.
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Europas KI-Rückstand ist kein Zufall – eine neue Studie zeigt, warum der Kontinent strukturell verliert und was das für uns alle bedeutet.
Der Abstand zwischen Europa und den USA im KI-Wettlauf wächst rasant. Während amerikanische Techkonzerne ihre Investitionen massiv ausweiten, bleibt Europa zurückhaltend – bei Kapital, Geschwindigkeit und Struktur.
Was entsteht, ist kein kurzfristiger Rückstand, sondern ein strukturelles Problem mit langfristigen Folgen für Wettbewerbsfähigkeit und wirtschaftliche Souveränität.
Die Zahlen der jüngsten EY-Studie machen das deutlich. Allein Alphabet, Apple, Microsoft, Amazon und Meta pumpten 2025 zusätzliche 46 Milliarden Euro in Forschung und Entwicklung – ein Plus von 21 Prozent.
Gleichzeitig schafften alle 31 deutschen Unternehmen im Top-500-Ranking zusammen gerade einmal 2,8 Milliarden Euro mehr. Das ist weniger als ein Sechzehntel dessen, was fünf US-Konzerne obendrauf legten.
Wie die EY-Studie [1] zeigt, investieren US-Unternehmen inzwischen 9,2 Prozent ihres Umsatzes in F&E, europäische nur 6,7 Prozent.
„Vor allem der KI-Boom treibt die Forschungsausgaben der Technologieunternehmen auf immer neue Rekordhöhen“, sagt Henrik Ahlers, Vorsitzender der EY-Geschäftsführung. „Selbst eine schwache Weltkonjunktur und hohe geopolitische Risiken bremsen diese Entwicklung bislang kaum.“
Wo das Geld hinfließt, ist klar: Die Tech-Giganten investieren 2026 bis zu 725 Milliarden US-Dollar [2] vor allem in KI-Infrastruktur und Rechenzentren. Meta-Chef Zuckerberg baut lieber Überkapazitäten auf als zu wenig – Amazon-Chef Jassy spricht von einer „einmaligen Gelegenheit“. Europas Vorstände schreiben derweil offene Briefe.
Der Abstand wächst auf allen Ebenen
Der Vorsprung der USA bei den Investitionen ist nicht nur quantitativ – er übersetzt sich in eine strukturelle Dominanz. Von den zehn größten F&E-Investoren weltweit sitzen sieben in den USA, nur zwei in Europa: Volkswagen auf Rang 7 und Roche.
Während 2024 noch 132 europäische Unternehmen unter den Top 500 vertreten waren, sank ihre Zahl 2025 auf 126. Nordamerika blieb bei 147, und Asien stieg auf und sieht heute 220 Konzerne in der Rangliste vertreten statt den 215 im Jahr zuvor.
Warum europäische Konzerne nicht mithalten, hat mehrere Gründe. Der Ukraine-Krieg, hohe Energiepreise und eine spürbare Investitionszurückhaltung bei Verbrauchern wie Unternehmen bremsen.
„In diesen schwierigen Zeiten drehen viele Unternehmen jeden Euro zweimal um“, so Ahlers. Doch er benennt auch ein tieferes Problem:
„Um innovativ zu sein, müssen auch die Strukturen innerhalb der Unternehmen auf Innovationen und Agilität ausgerichtet sein. Und da müssen wir selbstkritisch erkennen, dass das auch bei deutschen Top-Konzernen nicht immer gegeben ist.“
Talent-Drain und Finanz-Fragmentierung
Der Vorsprung zeigt sich auch beim Personal. Deutschland ist im globalen KI-Ranking auf Platz 5 zurückgefallen [3] – hinter die USA (über eine Million KI-Talente), Indien (991.788), Großbritannien und nun auch Kanada mit 133.280 Fachkräften. Deutschland kommt auf 117.336. Das ist fatal, denn ohne Spitzenpersonal gibt es keine Spitzenforschung.
Erschwerend kommt hinzu, was EZB-Direktoriumsmitglied Frank Elderson in seiner Rede am 12. Mai [4] als Europas eigentliches Bankenproblem identifizierte: vor allem Fragmentierung.
80 Prozent der Bankkredite gehen an Unternehmen im Heimatland der jeweiligen Bank. Weniger als 2 Prozent der Einlagen werden grenzüberschreitend gehalten. Grenzüberschreitende Fusionen? Auf historischem Tiefstand.
Wer also in München ein innovatives KI-Startup aufbaut und Kapital aus Amsterdam oder Wien braucht, stößt auf einen Flickenteppich aus 27 nationalen Regelwerken.
Das ist kein Randproblem. Allein die grüne Transformation erfordert nach EZB-Angaben 1,2 Billionen Euro – jedes Jahr bis 2030. Dazu kommen Verteidigung und digitale Infrastruktur. Ein fragmentierter Finanzmarkt kann diese Investitionsvolumina schlicht nicht mobilisieren.
Die Hochrisiko-Vorschriften für eigenständige KI-Systeme werden auf den 2. Dezember 2027 verschoben, für in Produkte eingebettete Systeme auf 2. August 2028. Ausnahmen für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) gelten künftig auch für kleine Mid-Caps. Regulatorische Sandboxes sollen bis August 2027 stehen.
Neu sind Verbote für KI-generierte nicht-einvernehmliche sexuelle Inhalte und Darstellungen sexuellen Kindesmissbrauchs. Zudem müssen Anbieter KI-Systeme in der EU-Datenbank registrieren, auch wenn sie glauben, nicht als Hochrisiko eingestuft zu werden.
Die Transparenzfrist für KI-generierte Inhalte wurde auf drei Monate verkürzt, Stichtag ist der 2. Dezember 2026.
Das Problem: Sieben europäische Technologieführer von Airbus bis SAP hatten wenige Tage zuvor [6] genau vor dem gewarnt, was die Einigung erst nötig machte – dass Europa sich in regulatorischen Details verliere, während der Rest der Welt KI bereits in physische Systeme integriere. Die Konzernchefs forderten „flexible Leitplanken“ statt starrer Vorgaben.
Europas letzte Chance heißt Geschwindigkeit
Ob Vereinfachung allein reicht, ist fraglich. Europas Gewinnentwicklung zeigt, wie wenig Spielraum bleibt: Die fünf größten US-Techkonzerne erwirtschafteten 2025 zusammen 261 Milliarden Euro operativen Gewinn – 21 Prozent mehr als im Vorjahr.
Alle DAX-40-Konzerne kamen auf 173 Milliarden, vier Prozent weniger als 2024. Wer schrumpfende Gewinne hat, kann kaum mehr in Zukunftstechnologien investieren.
Immerhin gibt es Lichtblicke: In der Automobilbranche investiert Europa mit 6,5 Prozent des Umsatzes deutlich mehr als Nordamerika (4,1 Prozent) oder Asien (4,6 Prozent). Auch die Pharmabranche bleibt mit 14,7 Prozent F&E-Intensität stark.
Der Zusammenhang zwischen Forschungsintensität und Profitabilität ist dabei eindeutig: Forschungsstarke Unternehmen erreichen laut EZB eine EBIT-Marge von 14,1 Prozent, schwache nur 9,9 Prozent.
EZB-Vizepräsident Luis de Guindos betonte in seiner Rede zur Finanzintegration [7] auf den Punkt: Kapital folge der Realwirtschaft.
Um die Vorteile eines einheitlichen Finanzsystems auszuschöpfen, müssten Binnenmarktreformen und die europäische Spar- und Investitionsunion gemeinsam vorangetrieben werden.
Was Europa brauche, sei nicht weniger Regulierung, sondern einfachere und harmonisiertere Regeln – und ein einheitliches Regelwerk für Kapitalmärkte.
Ob Europa seine Strukturprobleme schnell genug löst, wird die entscheidende Frage der kommenden Jahre. Die US-Tech-Giganten jedenfalls warten nicht.
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Das CERN hat seine komplette KiCad-Bibliothek mit über 17.000 Bauteilen unter freier Lizenz veröffentlicht – nutzbar für eigene Schaltpläne und Platinenlayouts.
Das Europäische Kernforschungszentrum CERN hat seine hauseigene Bauteilbibliothek für die freie Leiterplatten-Software KiCad als Open Source veröffentlicht [1]. Wer am Genfer Teilchenforschungszentrum eine Schaltung entwirft, greift seit Jahren auf einen Fundus mit mehr als 17.000 elektronischen Bauteilen zu, den das Design Office pflegt. Genau diese Sammlung – Schaltungssymbole für den Schaltplan und passende Footprints für das Platinenlayout – stellt das CERN nun in einem öffentlichen GitLab-Repository [2] zur Verfügung.
Maker, die schon immer mal einen eigenen Teilchenbeschleuniger im Keller bauen wollten, haben ab sofort zumindest schon mal die passende Bauteilbibliothek. Als Lizenz dient die freizügige CERN-OHL-P.
CERN teilt gerne
Neben der frischen KiCad-Bauteilbibliothek hat das CERN der Welt schon mehrfach Schlüsseltechnologien als Open Source überlassen – allen voran 1993 den Quellcode des World Wide Web, der das Internet zum Massenmedium machte. Hinzu kommen die CERN Open Hardware Licence, die mittlerweile zur Standardlizenz für viele Open-Hardware-Projekte geworden ist, sowie maßgebliche Beiträge zur PCB-Software KiCad selbst.
KiCad ist mittlerweile De-facto-Standard für Hobby- und Open-Hardware-Projekte, und Make hat auch mehrmals über die [3]Software berichtet [4]. Eine professionell kuratierte Bauteilsammlung erspart viel Recherchearbeit und das fehleranfällige Selbstanlegen von Symbolen. Den dicksten Block in der CERN-Bibliothek stellt mit Abstand „Connectors“ – ein Spiegel der vielen Stecker- und Mezzanine-Karten in der Forschungselektronik. Daneben gibt es eigene Dateien für Logik-ICs, Analog- und Interface-Bausteine, Operationsverstärker, Regler und DC-DC-Wandler, Dioden, Transistoren, Quarze, Sensoren, LEDs, Relais und Optokoppler sowie das komplette Passiv-Sortiment.
Auch CERN-spezifische Chips dabei
Eine Überraschung sind die CERN-eigenen Chips: Die Bibliothek enthält nämlich auch Symbole für hauseigene, strahlungstolerante Schaltkreise (ASICs). Hier finden sich etwa die DC/DC-Wandler FEAST und bPOL, der Gigabit-Optikempfänger GBTIA oder der PICOTDC, ein Time-to-Digital-Wandler mit Pikosekunden-Auflösung.
Bauteile aus der frisch veröffentlichten KiCad-Bibliothek des CERN: links eine Laser-Photodioden-Kombination, daneben zwei Operationsverstärker, ein Schalter, ein Optokoppler – und rechts mit IC1 ein hauseigener Forschungschip: der strahlungstolerante DC/DC-Wandler FEAST 2.1.
Follow the white rabbit
Welche fertige Hardware teilweise aus diesem Fundus entstanden ist, zeigt das verwandte „Open Hardware Repository [5]“: Am bekanntesten dürfte die Ethernet-Erweiterung „White Rabbit“ sein. Damit wird Sub-Nanosekunden-genaues Ethernet-Timing ermöglicht, eine Technik, die auch weit außerhalb von CERN und anderen hochpräzisen Physikexperimenten Verwendung findet, etwa in europäischen Stromnetzen für Zeitstempel von Schaltvorgängen oder in der Finanzwelt zur Synchronisation von Handelsplätzen.
Generiert wird die Bibliothek aktuell mit KiCad 9.x. Sie ist aber auch mit Version 10 kompatibel.
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