Google DeepMind Skimaki-Modell, Südkorea verdreifacht KI-Roboter-Invest, Nvidia kauft sich bei MediaTek ein

Anna: Willkommen bei The State of Tech DE, Mittwoch, der zweite September 2026. Ich bin Anna Hoffmann.

Klaus: Und ich bin Klaus Bergmann. Heute: Google DeepMind bringt ein neues KI-Modell mit dem Codenamen Skimaki und deutlich besserem Programmier-Können. Dann Südkorea, das seine Investitionen in physische KI und humanoide Roboter mehr als verdreifacht. Danach Nvidia, das dreieinhalb Milliarden Dollar in den taiwanesischen Chiphersteller MediaTek steckt. Vierter Punkt: eine Wharton-Studie warnt, dass die Billionen-Wette der Big-Tech-Konzerne auf KI eine fast dreifache Produktivitätssteigerung erfordert. Zum Abschluss zwei Sachen zum Ausprobieren: die freie Foto-Verwaltung Damselfly, und der schlanke Foto-Betrachter qView. Fangen wir an.

Google DeepMind bringt neues KI-Modell Skimaki mit deutlich verbessertem Programmier-Können.

Anna: Google DeepMind steht kurz davor, ein neues KI-Modell vorzustellen, das intern den Codenamen Skimaki trägt und offiziell 3.8 Flash heißen soll. Der Fokus liegt auf deutlich verbesserten Programmier-Fähigkeiten. Damit greift Google direkt die Modelle an, die im Coding-Bereich bisher die Messlatte gesetzt haben, also vor allem die Claude-Reihe von Anthropic und OpenAIs Codex. Für Entwickler in Unternehmen ist das relevant, weil Coding-Modelle inzwischen der harte Testfall sind: dort trennt sich schnell die Marketing-Show vom echten Nutzen im Alltag.

Klaus: Und diese Flash-Linie ist bei Google die schnelle, günstige Variante. Also nicht das ganz große Reasoning-Modell, sondern eins, das in Millisekunden antwortet und trotzdem ordentlich Code produzieren soll. Das ist die Kategorie, mit der Google in Entwicklungsumgebungen wie GitHub Copilot oder eigenen Studio-Werkzeugen konkurrieren will. Wenn ein Flash-Modell beim Coding wirklich näher an das Niveau der großen Claude- und GPT-Modelle heranrückt, verschiebt das die Preisrechnung für Firmen deutlich. Denn die Frage lautet dann nicht mehr, welches Modell das beste ist, sondern welches das beste pro Euro pro Anfrage ist.

Anna: Interessant ist auch der Zeitpunkt. Wir sehen gerade, dass Coding-Assistenten in immer mehr Firmen von der Spielerei zum echten Produktionswerkzeug werden. Wer hier ein Modell platziert, das in großen Codebasen zuverlässig Änderungen vorschlägt und dabei bezahlbar bleibt, kann sich einen relevanten Marktanteil sichern. Anthropic hat Claude im Programmier-Segment stark positioniert, und Google versucht mit Skimaki genau da anzudocken, ohne den Premium-Preis abrufen zu müssen.

Klaus: Für die DACH-Region ist das gleich in mehrfacher Hinsicht spannend. Erstens: Deutsche und Schweizer Softwarehäuser klagen seit Jahren über Fachkräftemangel. Ein günstiges, gutes Coding-Modell senkt die Hürde, KI-Unterstützung im Team breit auszurollen, nicht nur in einer Handvoll Vorzeige-Projekte. Zweitens: Viele Konzerne stehen vor der Frage, ob sie sich auf einen Anbieter festlegen sollen. Mit Skimaki bekommt der Markt eine glaubwürdige dritte Option neben Anthropic und OpenAI, und das erhöht den Verhandlungsspielraum bei Lizenzverträgen deutlich. Was allerdings noch offen ist: wie Google mit Datenschutz und Trainingsdaten umgeht. Gerade in Deutschland und Österreich ist das für regulierte Branchen wie Banken oder Versicherungen der Knackpunkt, nicht die Benchmark-Zahlen.

Südkorea verdreifacht Investitionen in physische KI und humanoide Roboter für Fabriken und Pflege.

Anna: Südkorea legt bei physischer KI massiv nach. Die Investitionen steigen im nächsten Jahr von 900 Milliarden Won auf 3,1 Billionen Won, umgerechnet rund 2,3 Milliarden US-Dollar. Physische KI heißt in dem Fall: KI-Systeme, die mit der realen Welt interagieren, also Roboter in Fabriken, auf Baustellen, in der Landwirtschaft, in Pflegeeinrichtungen und in Logistikzentren. Die Regierung will damit weg vom Image des reinen Hardware-Lieferanten und hin zu einem Land, das KI-Anwendungen breit im Alltag einsetzt.

Klaus: Bemerkenswert ist die Breite der Anwendungsfelder. Pflege und Landwirtschaft stehen gleichberechtigt neben Fabrikautomatisierung, und das ist ein Signal an europäische Regierungen. Südkorea sagt damit im Grunde: Roboter sind nicht nur ein Industriethema, sondern gehören zur Antwort auf die alternde Gesellschaft und den Arbeitskräftemangel in vielen Sektoren. Die Beschleunigung bei humanoiden Robotern ist Teil derselben Strategie, aber sie ist eingebettet in ein größeres Bild.

Anna: Für die DACH-Region ist das ein direkter Vergleichspunkt. Deutschland hat mit Firmen wie Neura Robotics und einer starken Basis im Maschinenbau eigentlich gute Voraussetzungen, aber staatliche Programme in dieser Größenordnung fehlen bisher. Wenn Südkorea in einem Jahr fast dreimal so viel wie zuvor bereitstellt und das gezielt auf Anwendung statt auf Grundlagenforschung ausrichtet, ist das genau das Modell, das Industrieverbände wie der VDMA seit Jahren einfordern. Ob die Bundesregierung darauf reagiert, ist offen. Aus dem Wirtschaftsministerium hieß es zuletzt, man wolle einen europäischen Ansatz, kein nationales Programm. Der praktische Nachteil dabei: Bis Brüssel entschieden hat, hat Seoul die Roboter schon in den Pflegeheimen stehen.

Nvidia investiert dreieinhalb Milliarden Dollar in MediaTek für KI-Chips in Rechenzentren.

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Klaus: Nvidia steckt 3,5 Milliarden US-Dollar in den taiwanesischen Chiphersteller MediaTek. Das ist die größte Direktinvestition, die Nvidia je außerhalb der USA getätigt hat. MediaTek war bisher vor allem für mobile Prozessoren in Mittelklasse-Smartphones bekannt, ein solider Zulieferer, aber nicht auf dem Radar der KI-Diskussion. Mit dieser Investition rückt das Unternehmen mitten ins globale Rennen um spezialisierte KI-Chips für Rechenzentren. Die Aktie sprang nach der Ankündigung um zehn Prozent nach oben.

Anna: Der strategische Hintergrund ist interessant. Die großen Cloud-Anbieter, also Amazon, Google, Microsoft und Meta, entwickeln zunehmend eigene, sogenannte anwendungsspezifische Chips für ihre KI-Arbeitslasten. Diese ASICs sind keine Universal-GPUs, sondern maßgeschneidert für bestimmte Aufgaben, etwa Sprachmodell-Inferenz. Wer solche Chips designt, sitzt am Tisch der Zukunft der KI-Infrastruktur. Und genau in dieser Kategorie will Nvidia mit MediaTek gemeinsam Kapazität aufbauen, statt sie den Cloud-Anbietern und Konkurrenten zu überlassen.

Klaus: Für die DACH-Region hat das zwei Seiten. Auf der einen Seite bedeutet mehr Kapazität bei Spezialchips potenziell mehr Verfügbarkeit und Preisdruck nach unten, was für Rechenzentrums-Betreiber in Frankfurt oder Zürich eine gute Nachricht ist. Auf der anderen Seite zeigt der Deal, wie eng die KI-Infrastruktur weiter an einer Achse zwischen USA und Taiwan hängt. Die europäische Chip-Strategie mit dem Chips Act sollte diese Abhängigkeit verringern, aber Investitionen dieser Größenordnung sind aus Europa bislang nicht zu sehen. Für deutsche Konzerne, die eigene KI-Rechenzentren planen, heißt das praktisch: Die Lieferkette bleibt außerhalb Europas, und geopolitische Risiken rund um Taiwan bleiben ein zentraler Faktor in der langfristigen Planung.

Wharton-Studie warnt vor Billionen-Wette der Tech-Konzerne auf künstliche Intelligenz.

Anna: Eine neue Studie der Wharton School wirft einen kritischen Blick auf die enormen Summen, die Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta und Oracle in KI-Infrastruktur pumpen. Der Kern der Warnung: Um sich auszuzahlen, müsste die KI-Produktivität in wenigen Jahren fast verdreifacht werden. Gelingt das nicht, drohen laut den Forschern ernsthafte finanzielle Schäden bis hin zu Insolvenzen. Der Titel des Papiers lautet: What Investment Data Implies About the AI Transition.

Klaus: Das ist ein bemerkenswert nüchterner Ton, gerade weil er nicht aus dem üblichen Skeptiker-Lager kommt, sondern aus einer der einflussreichsten Wirtschafts-Hochschulen der USA. Die Argumentation der Autoren: Die Infrastruktur wurde schneller aufgebaut als die tatsächliche Nachfrage nach dem, was sie leisten soll. Das erinnert strukturell an frühere Zyklen, etwa den Glasfaser-Ausbau um das Jahr 2000, bei dem viele Kapazitäten jahrelang ungenutzt blieben. Der entscheidende Unterschied heute ist, dass GPUs anders als Glasfaser vergleichsweise schnell wirtschaftlich veralten. Wer heute Milliarden in Chips investiert, hat ein enges Zeitfenster, in dem sich das rechnen muss.

Anna: Wharton benennt auch, wo die Produktivität herkommen müsste. Es reicht nicht, dass ein paar Entwickler mit KI schneller programmieren. Es müssten ganze Wertschöpfungsketten spürbar effizienter werden, quer durch Dienstleistungen, Verwaltung und Industrie. Und das mit einer Geschwindigkeit, die es historisch bei kaum einer Technologie gegeben hat.

Klaus: Für die DACH-Region ist die Botschaft doppelt wichtig. Erstens: Deutsche und österreichische Unternehmen investieren gerade selbst in KI-Projekte und stehen unter Druck, das dem eigenen Vorstand rechtfertigen zu können. Wenn selbst die Hyperscaler von Analysten dieser Größenordnung ermahnt werden, ihre Produktivitätsversprechen einzulösen, sollten Unternehmen in Deutschland umso genauer messen, was ihre KI-Einführung konkret an Kosten spart oder Umsatz bringt. Zweitens: Sollte ein Teil der US-Investitionen tatsächlich abrupt zurückgefahren werden, hätte das direkten Einfluss auf Chip-Preise, Rechenzentrums-Kapazitäten und die Verfügbarkeit von KI-Diensten, auf die viele europäische Kunden angewiesen sind.

Die freie Foto-Verwaltung Damselfly ordnet Zehntausende Bilder direkt auf dem eigenen Rechner.

Anna: Zum Abschluss zwei Sachen, mit denen du heute konkret etwas anfangen kannst. Das erste ist Damselfly. Das ist eine kostenlose, quelloffene Foto-Verwaltung für Windows, macOS und Linux, die einen konkreten Schmerzpunkt löst: Wer über die Jahre zehntausende Fotos angesammelt hat, kämpft mit unübersichtlichen Ordnern und Duplikaten. Damselfly indexiert die gesamte Foto-Bibliothek auf der eigenen Festplatte, erkennt Gesichter, Objekte und Motive, und macht das Ganze durchsuchbar wie bei Google Fotos, aber ohne dass ein einziges Bild in die Cloud wandert.

Klaus: Der Ansatz ist bewusst als Server-Anwendung gebaut. Man installiert Damselfly einmal auf einem PC oder einem kleinen Heimserver, zeigt der Software den Ordner mit den Fotos, und alles Weitere läuft im Hintergrund. Der Zugriff läuft über den Browser, also lässt sich die Bibliothek vom Laptop, Tablet oder Smartphone im Heimnetz anschauen. Die Bilder selbst werden nicht verändert oder kopiert, Damselfly legt nur eine eigene Datenbank an. Für Nutzer, die noch alte Fotoarchive von Digicams aus den 2000er Jahren haben, ist das eine der wenigen Möglichkeiten, wieder Ordnung reinzubringen, ohne alles zu einem Cloud-Anbieter zu schieben.

Anna: Für die DACH-Region ist der Datenschutz-Aspekt besonders relevant. Familienfotos, Urlaubsbilder, Kinderfotos, das sind exakt die Daten, die viele Nutzer bewusst nicht bei Google oder Apple liegen lassen möchten. Damselfly ist kostenlos, das erste Einrichten dauert je nach Größe der Sammlung eine Nacht, weil die Bildanalyse Zeit braucht. Danach läuft die Suche flüssig. Kleiner Hinweis: Die Software wird von einer kleinen Community gepflegt, die Bedienoberfläche ist funktional und nicht so poliert wie kommerzielle Alternativen. Wer damit leben kann, bekommt eine ernsthafte Lösung ohne Abo.

qView öffnet blitzschnell fast jedes Bildformat und ersetzt schwerfällige Windows-Fotoanzeige.

Klaus: Das zweite Tool ist qView. Das ist ein kostenloser Bildbetrachter für Windows, macOS und Linux, der genau eine Sache richtig macht, nämlich Bilder schnell und ohne Ablenkung anzeigen. Klingt banal, ist es aber nicht. Wer viele Fotos durchsieht, kennt das Problem: Die vorinstallierten Betrachter sind langsam, wollen ständig Vorschläge machen oder brauchen ewig, um ein großes JPEG zu öffnen. qView startet in Sekundenbruchteilen und blättert selbst durch riesige Ordner ohne Ruckeln.

Anna: qView unterstützt fast alle gängigen Formate, von klassischen Fotos über PNG bis zu Rohformaten von Kameras und animierten GIFs. Praktisch ist die Steuerung über Pfeiltasten und Mausrad, und es gibt eine Diashow-Funktion, die einfach funktioniert, ohne dass man erst durch drei Menüs navigieren muss. Genau diese Reduktion ist der Punkt: Die App macht nichts anderes, als Bilder darzustellen, und stört einen dabei nicht.

Klaus: Für DACH-Nutzer ist qView vor allem für alle interessant, die auf Windows 11 mit der eingebauten Fotoanzeige unglücklich sind, und das ist eine überraschend große Gruppe. qView ist kostenlos, quelloffen und über die offizielle Webseite oder direkt aus dem Microsoft Store installierbar. Die Installation dauert unter einer Minute, und wer möchte, kann qView danach als Standard-Bildbetrachter festlegen. Das Ganze läuft komplett offline, es werden keine Konten benötigt und keine Telemetrie-Daten verschickt. Ein kleines Werkzeug, das im Alltag jeden Tag Sekunden spart und Nerven schont.

Anna: Heute ging es um Google DeepMinds neues Coding-Modell Skimaki, Südkoreas milliardenschweren Vorstoß bei physischer KI und humanoiden Robotern, Nvidias 3,5-Milliarden-Investition in MediaTek, die Wharton-Warnung vor der Billionen-Wette der Tech-Konzerne, die freie Foto-Verwaltung Damselfly und den schlanken Bildbetrachter qView.

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Klaus: State of Tech, die Tech-Welt in 15 Minuten.