Alphabet-Transkript: Pichai über Gemini 4 Argon, rekursive Selbstverbesserung und Infrastrukturallokation
Big Technology Podcast mit Alex Kantrowitz, 21. Oktober 2026
Einleitung
Alex Kantrowitz: Wir befinden uns in der Frühphase der wirkungsvollsten Technologie aller Zeiten. Das ist nicht wie Glasfaser. Sie ist nicht ungenutzt. Wir nutzen sie. KI-Forscher sagen: Je größer der Computer, desto besser die KI. Man stellt den Forschern den größtmöglichen Computer zur Verfügung, selbst wenn dies auf Kosten der heutigen Gewinne geht, wie etwa im Cloud-Geschäft. Die Rechenleistung, die wir heute haben, ist das Resultat von Entscheidungen aus dem Jahr 2024. Wer heute irgendetwas betrachtet, stellt fest, dass es an Kapazitäten mangelt – nicht nur bei uns, sondern auch bei anderen Unternehmen. Jeder wünscht sich das Doppelte von dem, was er geplant hatte. Wo bleiben Googles Muse- oder Dots-Produkte? Anwender im Endkunden- und Enterprise-Bereich werden Zugriff auf eine Art Multi-Agenten-Framework haben, das rund um die Uhr Aufgaben erledigt. Es fühlt sich an wie ein Moment unendlicher Möglichkeiten.
Alphabet-CEO Sundar Pichai ist heute bei uns im Studio in Mountain View, um über Googles Pläne zu sprechen, an der KI-Speerspitze zu konkurrieren, über die Balance zwischen hochmoderner KI-Forschung und dem Cloud-Geschäft des Unternehmens sowie darüber, wie die Zukunft des User Interface aussieht. Sundar, schön, dich hier zu haben. Willkommen in der Sendung.
Sundar Pichai: Danke, Alex. Freue mich, hier zu sein.
Googles Frontier-KI-Strategie
Alex Kantrowitz: Google ist also mit Gemini 4 Argon auf die Frontier zurückgekehrt. Klartext gesprochen bedeutet das: Es ist ein weltweit führendes Modell. Es sprengt alle Benchmarks. Es schlägt die öffentlichen Modelle von OpenAI und Anthropic bei einer Vielzahl von Benchmarks, darunter Programmierung, Mathematik, Wissenschaft und Wissensarbeit. Nun ging die gängige Meinung dahin, dass Google die Frontier im Grunde aufgegeben hat, dass man schnellere, "gut genug" Modelle entwickeln und in Produkten einsetzen würde und die KI-Frontier nicht mehr weiterverfolge. Aber das war falsch – und zwar ganz gewaltig.
Sundar Pichai: Schau mal, wir sind absolut entschlossen, an der Frontier zu stehen. Das liegt in unserer DNA. Wir würden es nie anders machen. Wir befassen uns seit weit über einem Jahrzehnt mit der KI-Frontier. Die Frontier ist äußerst dynamisch, hart umkämpft und hochspannend. Ich könnte nicht zufriedener damit sein, wie sich Argon entwickelt hat. Wir haben uns die nötige Zeit dafür genommen, sichergestellt, dass wir es sicher testen und sorgfältig bereitstellen. Wegen seiner Fähigkeiten hat es etwas länger gedauert als bei unseren anderen Modellen. Aber ich denke, auf ganzer Linie – sei es für agentische Arbeit, Wissensarbeit, Programmierung oder kreative Aufgaben – ist Argon eines der wirklich herausragenden Frontier-Modelle. In den ersten 72 Stunden nach dem Launch wurden fast 25 Billionen Tokens verbraucht, was etwa dem Dreifachen von Gemini 3.0 im selben Zeitraum entspricht. Wir sind bei der Bereitstellung kapazitätsgebunden. Wir sind also begeistert, aber es gibt immer Bereiche – die Frontier ist schlicht riesig und sehr dynamisch, und man muss die Modelle kontinuierlich weiterentwickeln. Wir sehen auch Bereiche, in denen wir uns verbessern müssen. Daran werden wir mit Hochdruck arbeiten.
Alex Kantrowitz: Welche Bereiche sind das?
Sundar Pichai: Bei jedem gegebenen Modell ist Argon im Vergleich zu noch vor zwei Monaten in allen Bereichen besser. Aber das Feld entwickelt sich rasant. Selbst beim Programmieren gibt es beispielsweise Teilbereiche, bei denen wir wissen, dass wir besser werden müssen, und das Feedback ist eindeutig. Also werden wir es verbessern.
Spielen Frontier-Modelle wirklich eine Rolle?
Alex Kantrowitz: Lassen Sie mich zumindest das Argument vorbringen, warum Standardmodelle für Google völlig ausreichen könnten. Ich greife hier auf, was in der Öffentlichkeit diskutiert wird: Die KI-Frontier wird heute so gut und das Basisniveau von KI so stark, dass die Frontier eigentlich nur für einen sehr spezifischen Satz von Aufgaben wertvoll ist. Und wer ein Standardmodell hat, kann damit bereits großartige Produkte bauen. Nehmen wir Meta Muse. Meta Muse basiert auf einem guten Modell, aber nicht auf den allerbesten. Wenn man biologische Forschung betreiben muss, ist die Frontier vielleicht wirklich notwendig. Aber Kritiker, die meinen, Google brauche die Frontier nicht, würden argumentieren: Man braucht eben jene Standardmodelle und kann sie in Produkten wie Maps, Gmail und der Suche einsetzen. Noch einmal das Meta-Beispiel: Das wäre völlig ausreichend. Wie siehst du das?
Sundar Pichai: Ganz und gar nicht, so habe ich darüber noch nie gedacht. Ich bin der Überzeugung, dass wir tief dem Ziel verpflichtet sind, den Stand der Technik voranzutreiben und auszuloten, was diese Technologie leisten kann und wohin sie sich entwickeln kann – angefangen bei Transformern. Das ist der Weg, den wir seit jeher gehen, und das werden wir auch weiterhin tun. Wenn man an der Frontier agiert, erhält man früher als andere Einblicke in aufkommende Fähigkeiten, was einem hilft, sich besser auf die Zukunft vorzubereiten. Wir schätzen uns glücklich, eine breite Palette an Möglichkeiten im Endkunden- und Enterprise-Bereich zu haben. Einige unserer Cloud-Kunden verlangen ganz klar Modelle an der Frontier. Zudem werden Frontier-Modelle in einer Ära der rekursiven Selbstverbesserung besser darin sein, die nächste Modellgeneration zu entwickeln – insofern spielt es dort eine entscheidende Rolle. Intern haben wir durch die Bereitstellung von Argon für unsere Entwickler definitiv einen steilen Wendepunkt erlebt. Es löst Probleme, an denen unsere früheren Modelle gescheitert sind. An dieser Frontier zu stehen, bedeutet also, an der Innovationsspitze zu stehen und diese auch voranzutreiben. Es gibt Raum für Modelle aller Größen und Fähigkeiten. Deshalb haben wir Flash, Flash-Lite und so weiter entwickelt. Und ich stimme dir zu, dass man exzellente Produkterlebnisse schaffen kann, ohne zwingend das allerfortschrittlichsten Modell zu nutzen, da diese tendenziell auch langsamer und teurer sind. Aber uns liegt die Frontier am Herzen, und deshalb sind wir entschlossen, all das zu tun.
Alex Kantrowitz: Nun, du hast gesagt, dass die Entwicklung an der Frontier dir einen Blick darauf gibt, was als Nächstes kommt.
Sundar Pichai: Ja.
Die Zukunft von KI-Agenten
Alex Kantrowitz: Was siehst du am Horizont?
Sundar Pichai: Was diesen Moment so aufregend macht: Man baut etwas, das das Resultat monatelanger Arbeit zu sein scheint, veröffentlicht es, und sieht sofort klare Spielräume vor sich. Wir haben alle an diesen agentischen, langfristig angelegten Fähigkeiten gearbeitet, aber die Frontier wird ganz klar über mehrere dieser Agenten verfügen, die Hand in Hand arbeiten, um Dinge zu erledigen. Das ist ein Beispiel für ein spannendes Paradigma, das sich gerade entfaltet. Es ist für mich auch sonnenklar, dass Anwender – sowohl im Konsumgüter- als auch im Enterprise-Segment – Zugriff auf ein Multi-Agenten-Framework haben werden, das ständig im Hintergrund für sie arbeitet. Es fühlt sich an wie ein Moment unendlicher Möglichkeiten.
Rekursive Selbstverbesserung
Alex Kantrowitz: Du hast die rekursive Selbstverbesserung (RSI) erwähnt. Das bedeutet, dass sich die Modelle im Grunde selbst verbessern, möglicherweise ohne menschliches Zutun. Man spricht von einer Intelligenzexplosion oder erwartet ein plötzliches Ereignis wie einen „Foom“, bei dem KI schlagartig eine übermenschliche Leistungsfähigkeit erlangt. Sergey hat kürzlich bei einem runden Tisch mit DeepMind-Forschern erwähnt, dass eine der Kerninnovationen von Argon darin bestand, stärker auf das Modell selbst zurückzugreifen, um das Modell weiterzuentwickeln, richtig? Wir haben gesehen, was jüngst bei KI-Modellen passiert ist: Sie sind gut aligned (ausgerichtet), aber eben nicht perfekt, und diese Unvollkommenheiten stellen ein großes Problem dar. Die Tech-Welt und mittlerweile auch die breite Öffentlichkeit kennen den Hugging-Face-Vorfall, bei dem Bots von OpenAI ausbrachen, in Hugging Face eindrangen und einige verrückte Dinge anstellten. Auch bei Google gab es ein Szenario, in dem Bots – meines Wissens nach durch das Erraten von Passwörtern – Zugang zu einer Website erhielten, zu der sie keinen Zugang haben durften; sie wurden gestoppt. Es gibt also genügend Beweise dafür, dass sie nicht exakt das tun, was wir von ihnen wollen. Diese Idee, rekursive Selbstverbesserung zu verfolgen oder die Modelle noch viel schneller zu verbessern, wirkt irgendwie unheimlich. Es macht mir Angst. Meinst du nicht, dass hier berechtigte Sorge angebracht ist und die Tech-Branche in dieser Hinsicht einen Gang zurückschalten sollte?
Sundar Pichai: Nun, deine Frage besteht im Grunde aus drei Teilen. Erstens: Sprechen wir über RSI selbst. Du hast recht, Sergey erwähnte RSI als entscheidenden Faktor bei der Entwicklung von Argon. Um es aber ganz klar zu sagen: Heute befinden wir uns auf einem Kontinuum, das noch ziemlich weit vom Endzustand von RSI entfernt ist. Heute beschreibt man es am besten so, dass wir RSI-Schleifen gemeinsam mit KI-Forschern in verschiedenen Bereichen der Modellentwicklung einsetzen. Man kann fast sagen, dass Agenten KI-Forschern auf automatisierte Weise dabei helfen, gemeinsam diese Modelle zu bauen. Es ist gut zu verstehen, wo wir heute stehen – es ist hochspannend, und ich erwarte, dass dieses Kontinuum im kommenden Jahr weitere Fortschritte machen wird.
Die zweite Frage betrifft die Sicherheit. Sicherheit entsteht durch Defense-in-Depth (gestaffelte Verteidigung). Du sprichst von Alignment. Natürlich unternehmen wir alle enorme Anstrengungen, um sicherzustellen, dass die Modelle so gut wie möglich aligned sind, aber es ist ein aktives Forschungsfeld mit klaren Lücken. Das ist jedoch nicht das Einzige, worauf wir uns verlassen. Neben der Arbeit am Alignment stecken wir enorm viel Aufwand in Echtzeit-Monitoring, während diese Modelle arbeiten. Wir stellen sicher, dass wir über eine gute Telemetrie verfügen, um bei unerwartetem Verhalten in Echtzeit eingreifen zu können. Die Architektur dahinter, die Sicherstellung von Sandbox-Isolationen und die Tatsache, dass das Modell während des Echtzeit-Monitorings seine Arbeit fortsetzen kann – all das sind Investitionsbereiche für uns. Wenn wir diese Modelle bereitstellen, ist es überdies von größter Bedeutung, Kunden und Unternehmen sowohl die Kontrolle durch Echtzeit-Monitoring als auch die Entscheidungshoheit darüber zu geben, wo sie eingesetzt werden und auf welche Daten die Modelle jemals Zugriff haben dürfen. All diese Arbeit ist enorm wichtig, und wir investieren hier massiv. Als Branche müssen wir ständig unser Niveau steigern und uns die Zeit nehmen, all dies ordnungsgemäß zu tun – einschließlich der Bereitstellung der nötigen Rechenleistung, um diese Modelle sicher zu betreiben.
Der dritte Punkt lautet: Ist das alles genug? Deshalb wird in der Branche viel diskutiert, und ich halte Sorgen für durchaus berechtigt. Der richtige Umgang mit einer Sorge besteht darin, früh darüber nachzudenken, was man noch tun kann. Als Branche sieht man zweifellos ein erhöhtes Maß an Anstrengungen beim Alignment, bei Sicherheitstests und so weiter. Wenn wir diese Modelle bereitstellen, besteht der nächste Schritt meines Erachtens in der Entwicklung besserer und branchenübergreifender Standards dafür, wie wir vorgehen – einschließlich der Möglichkeit von Evaluierungen durch unabhängige Prüfer. Schaut man auf Bereiche wie Finanzkontrollen, haben wir Rechnungslegungsstandards, unabhängige Prüfer und Ähnliches. Das sind die nächsten natürlichen Schritte, auf die wir als Branche hinarbeiten müssen, und die Regulierung wird dabei letztlich auch eine Rolle spielen.
Weltmodelle und der Weg zu AGI
Alex Kantrowitz: Eine technische Frage dazu. Google ist insofern einzigartig, als ihr einerseits die Sprach- bzw. LLM-Seite erforscht, die mit dem Transformer-Ansatz begann, und andererseits auch Weltmodelle verfolgt. Einige KI-Forschungseinrichtungen wie OpenAI haben im Grunde beschlossen, dass das LLM der Königsweg zu AGI (Artificial General Intelligence) ist, und einen Teil ihrer Weltmodell-Forschung – also jene KI-Modelle, die versuchen, die physische Welt zu verstehen – zurückgefahren. Ihr verfolgt jedoch beides. Erzähle uns ein wenig darüber, warum du den Bereich der Weltmodelle für wichtig hältst.
Sundar Pichai: Als Menschen nehmen wir die Welt um uns herum wahr und verarbeiten all diese Inputs. Sicherzustellen, dass diese Modelle die Gesetze der Physik verstehen und die Welt mit hoher Fidelity (Genauigkeit) simulieren können – all das sind zentrale Bausteine für Intelligenz. Wenn wir an allen möglichen Anwendungen arbeiten, nehmen wir zum Beispiel die Robotik: Es ist kein Zufall, dass Argon bei Benchmarks zum embodied Reasoning (verkörperten Schließen) State-of-the-Art ist. Es ist buchstäblich SOTA bei vielen dieser Benchmarks, und das resultiert direkt aus unserer Erfahrung beim Bau von Weltmodellen. Ich gehe davon aus, dass es in Zukunft Architekturen geben wird, die all dies zusammenführen. Aber für uns, in dieser zerklüfteten Frontier der Intelligenz, ist unser Anspruch, an der Speerspitze aller möglicher Ansätze zu stehen. Das wird uns helfen, bessere Forschung und tiefere Erkenntnisse zu erzielen und ein weitaus besseres AGI-Modell zu entwickeln. So denken wir darüber.
Alex Kantrowitz: Ja, ich habe mir nach der Argon-Ankündigung deinen Twitter-Account angesehen, und es dreht sich im Grunde alles um reale Anwendungen. Es geht nicht nur um Text oder ein textgenerierendes Modell.
Googles Compute-Dilemma und KI-Infrastruktur
Alex Kantrowitz: Ich möchte mit dir darüber sprechen, wie du die Zuteilung von Rechenleistung – deiner wertvollsten Ressource – zwischen Cloud und KI-Forschung ausbalancierst. Das ist ein großes Thema bei Google. Mir wurde von Leuten nahegelegt, Google solle sich aus der KI-Forschung verabschieden und alle seine Cloud-Rechenressourcen und Chips einfach verkaufen. Betrachtet man die Geschäftswelt von heute: Nvidia, die das effektiv tun, ist ein 5-Billionen-Dollar-Unternehmen. Es gibt ein ständiges Ziehen und Zerren zwischen der Cloud, die diese Rechenressourcen mit hoher Marge verkaufen will, und der KI-Forschung, die einen riesigen Computer benötigt, um die beste KI zu bauen. Du hast nun gesagt, ein Großteil deines Jobs besteht darin herauszufinden, wie man Rechenleistung allokiert. Wie machst du das, und wie bringst du diese beiden Bereiche ins Gleichgewicht?
Sundar Pichai: Schau mal, für uns ist der Ausgangspunkt, dass wir in genau jene Rechenleistung investieren, die erforderlich ist, um an der KI-Frontier zu sein. Im Jahr 2015 habe ich das Unternehmen auf einen „AI-first“-Kurs ausgerichtet. KI ist folglich die entscheidende horizontale Komponente für alles, was wir tun – von der Suche über die Cloud bis hin zu Waymo und allen unseren Projekten. Das ist unser Fundament: sicherzustellen, dass wir sowohl für die Forschung als auch für die Modellentwicklung über ausreichend Rechenleistung verfügen. Darüber hinaus haben wir eigenständige Geschäftsbereiche mit jeweils eigenen Langfristplänen, anhand derer sie die Zukunft projizieren, und wir planen die Rechenleistung für all diese Bereiche. Das Cloud-Team hat ein Geschäft, eine Prognose, Nachfragesignale und vertragliche Verpflichtungen. Mit dieser Unterstützung können wir eine langfristige Compute-Trajektorie für sie planen.
Wir schätzen uns glücklich, über dieses breite Spektrum an Möglichkeiten zu verfügen. Ich glaube, es gibt kein Unternehmen auf der Welt, das nicht zu jedem beliebigen Zeitpunkt Kompromisse eingehen muss. Aber unsere obersten Prinzipien basieren darauf, sicherzustellen, dass wir über genügend Rechenleistung verfügen, um in die Frontier zu investieren. Das ist nicht verhandelbar, und alles andere baut darauf auf. Was sich in diesen Diskussionen zeigt – man darf nicht vergessen: Wir bauen unsere eigene Rechenleistung und unsere eigenen Rechenzentren. Daher gibt es lange Vorlaufzeiten. Die Rechenleistung, die wir heute haben, ist das Resultat von Entscheidungen, die ich 2024 getroffen habe. Wenn man ein Jahr zurückblickt: Im vergangenen Jahr hatte der Boom des agentischen Programmierens noch gar nicht stattgefunden. Wer heute alles betrachtet, stellt fest, dass es an Kapazitäten mangelt – nicht nur bei uns, sondern auch bei anderen Unternehmen –, und jeder wünscht sich das Doppelte von dem, was er geplant hatte.
Das gehört wohl dazu. Zu jedem Zeitpunkt planen wir für den Bedarf in zwei bis drei Jahren. Man wird also feststellen, dass manche Entscheidungen, die man trifft, zwei Jahre später je nach Stand der Technik suboptimal erscheinen mögen. Darüber verliere ich nicht allzu viele Gedanken. Meine Herangehensweise an die Compute-Allokation besteht darin, sicherzustellen, dass Google DeepMind sowohl für die Forschung als auch für die Entwicklung von Frontier-Modellen beim Zugang zu Rechenleistung absolut führend ist. Danach planen wir für alle unsere Geschäftsbereiche. Ich finde es großartig, dass wir unsere Rechenleistung auch Dritten zur Verfügung stellen können, so wie wir es getan haben. Das versetzt uns in die Lage, zu skalieren, reale Tests in der breitesten Palette von Anwendungsszenarien durchzuführen, die Technologie in der echten Welt zu erproben und sicherzustellen, dass wir in jeder Schicht unseres KI-Stacks an der technologischen Spitze stehen.
Alex Kantrowitz: Kurz nachgefragt: Es gab einen Podcast, in dem Ben Horowitz erzählte, Andy Jassy habe geäußert, Rechenleistung sei bis 2028 ausverkauft. Beobachtest du dasselbe?
Sundar Pichai: Wenn heute ein Kunde auf uns zukommt und für 2027 Rechenleistung anfragt, ist das extrem schwer zu bewerkstelligen. Das ist auch der Grund, warum wir bereits im vergangenen Jahr kurzfristig Rechenkapazitäten angemietet haben, um einigen Kunden entgegenzukommen und ihnen zu helfen. Aber ja, ich denke, wir bewegen uns alle in ähnlichen Zeitrahmen.
Ist KI überbaut?
Alex Kantrowitz: Eine Frage zur Blase: Es wird darüber gesprochen, dass jeder Technologiesprung Überbauten mit sich gebracht hat – Eisenbahnen, Glasfaser. Glaubst du, dass hier überbaut wird?
Sundar Pichai: Das hängt von den Zeithorizonten ab, die man betrachtet. Wenn ich einen ausreichend langen Zeitrahmen zugrunde lege, macht dieses Investitionsniveau für mich vollen Sinn. Wir befinden uns in der Frühphase der wirkungsvollsten Technologie aller Zeiten. Das ist nicht wie Glasfaser, sie liegt nicht ungenutzt herum. Wir nutzen sie. Wir stoßen täglich an Kapazitätsgrenzen. Die Anwendungen und die zugrundeliegende Technologie verbessern sich rasant. Wenn man jedoch ein Unternehmen führt, arbeitet man in solchen Momenten so, dass man seine Nachfragesignale prüft. Man schaut auf die vertraglich zugesicherten Umsatzerfolge. Man gleicht dies mit den zugrundeliegenden technischen Fähigkeiten ab, damit, wie wir sie intern einsetzen, sowie mit den Modell-Trajektorien. Basierend auf all dem verfolgt man einen disziplinierten Ansatz – einen zuversichtlichen, aggressiven, aber disziplinierten Ansatz –, um die Rechenleistung zu planen.
Wenn man auf die gesamtwirtschaftliche Lage blickt, agieren dort Akteure mit ganz unterschiedlichen Risikoprofilen, weshalb es für mich schwer zu beurteilen ist. Ich konzentriere mich auf das, was ich als Unternehmen kontrollieren kann, und plane entsprechend. Falls deine Frage lautet: Kann es zu Überkapazitäten kommen? Ja, denn bei bestimmten Komponenten kann es zu Engpassing kommen. Man darf nicht vergessen: Entscheidend ist die Gesamtheit aller Komponenten, die man für den Aufbau dieser Rechenleistung benötigt.
Alex Kantrowitz: Speicher, Strom, Elektriker.
Sundar Pichai: Ja, es gibt etwa 2.000 oder mehr Komponenten. Irgendwo kann es zu Engpässen kommen. Es kann Faktoren geben, die zu Flaschenhälsen und im Anschluss zu Überkapazitäten führen. Es kann externe Wirtschaftsschocks geben und so weiter. Makroökonomische Risiken existieren, das ist zu jedem Zeitpunkt möglich. Aber bin ich zuversichtlich, dass wir für die Rechenleistung, die wir planen, bei ausreichendem Zeitfenster auch Verwendung haben werden? Absolut, ja.
Alex Kantrowitz: Okay, noch eine Frage dazu. Wenn man beides tun will, gibt es die Denkweise, dass für KI-Forscher gilt: Je größer der Computer, desto besser die KI. Wenn man daran glaubt – ich saß damals im Raum, als du sagtest, KI werde so tiefgreifend sein wie Feuer und Elektrizität, und wir haben alle gelacht, was ich heute ein bisschen bereue –, wenn man also wirklich daran glaubt, dann lautet die Logik: Man gibt den Forschern den größtmöglichen Computer, selbst wenn es auf Kosten der heutigen Gewinne geht, etwa im Cloud-Geschäft. Deine Gedanken dazu?
Sundar Pichai: Wir tun das alle in gewisser Weise. Unser Cloud-Geschäft verzichtet zu jedem beliebigen Zeitpunkt auf kurzfristige Umsätze, weil wir Compute-Kompromisse eingehen, um die Entwicklung von Frontier-KI zu unterstützen. Was du sagst, trifft also bereits zu. Aber man muss besonnen vorgehen. Auch für unsere KI-Forscher sind gewisse Restriktionen von Vorteil. Das ist es, was Kreativität anregt; das ist es, was dabei hilft, effizientere algorithmische Durchbrüche zu erzielen – etwa, um weniger Speicher zu verbrauchen. Wozu wir uns verpflichtet haben, ist, genau die Investitionen zu tätigen, die nötig sind, um an der Frontier zu bleiben. So denke ich darüber.
Die Zukunft der KI-Schnittstelle
Alex Kantrowitz: Ich frage mich, wie du dir die Zukunft des User Interface vorstellst – also die Art und Weise, wie wir Computing in Zukunft nutzen werden, wenn KI flächendeckend ausgerollt wird. Ich habe mich vor ein paar Monaten mit Greg Brockman, dem Präsidenten von OpenAI, darüber unterhalten. Er hatte ein sehr interessantes Zitat. Er sagte: „Wie sieht die Schnittstelle aus, die man sich wünscht? Welches Produkt willst du? Die Antwort lautet: Du willst gar kein Interface. Du willst kein Produkt. Du möchtest, dass es so ist – wie sieht die Schnittstelle zwischen dir und mir aus? Im Grunde ist es einfach Unterhaltung.“ Er meinte, wenn KI so intelligent ist, sollte es keinen Bildschirm oder all die vielen Knöpfe und Bedienelemente mehr geben, die man berühren muss. Wie siehst du die Benutzeroberfläche im Zeitalter der KI?
Sundar Pichai: Meine Sichtweise ist folgende: Historisch gesehen mussten sich Menschen an das Computing anpassen. Mit KI wird es genau umgekehrt sein: Die Technologie wird sich nahtlos daran anpassen, wie Menschen leben und ihren Alltag bestreiten. Es gibt einen Aspekt, bei dem man möchte, dass die KI in der Lage ist, mit einem zu sprechen, wann immer man es wünscht. Sie verfügt über Kontext, läuft permanent irgendwo im Hintergrund, bietet Kontinuität, und man muss sich nicht mit großer Komplexität herumschlagen. Es ist natürlich. Das alles macht für mich Sinn.
Das bedeutet jedoch nicht, dass es kein Interface geben wird. Heute ist es beispielsweise so, dass selbst auf meinem Smartphone die Gemini-Sprachmodelle so gut sind, dass ich nur den Mikrofon-Button drücken muss und einfach drauflosreden kann – wir nennen das intern „Rambler“. Ich spreche frei, und das System korrigiert das intelligent anhand meines persönlichen Kontexts. Selbst die Namen meiner Freunde, seltsame Namen, werden richtig erkannt, selbst wenn es beim ersten Mal geraten war. Das ist erstaunlich. Es passt sich an. Ich muss nach dem Sprechen nicht zurückgehen und mittels Backspace editieren. Es ist bemerkenswert, wie gut das geworden ist. Aber es wird Momente geben, in denen man ein Interface braucht. Man möchte sich vielleicht unterhalten, ein Video anschauen. Man bittet die KI, etwas zu erschaffen, und möchte es sehen und konsumieren. Meine Überlegung ist die: Man möchte, dass es so nahtlos und natürlich wie möglich ist, und dass man nicht die harte Arbeit leisten muss, sich an das Interface anzupassen. Die Technologie passt sich stattdessen an, wie man in jedem Augenblick arbeitet.
Alex Kantrowitz: Ich greife einfach mal die OpenAI-Themen auf, denn im vergangenen Jahr hast du sie in einen Code Red versetzt. Gemini lief sehr gut, und OpenAI hat die Schotten dicht gemacht. Ich habe mit Sam Altman über die Konkurrenz durch Google gesprochen. Seine Ansicht war, dass OpenAI euch abwehren würde, weil sie von Grund auf KI-nativ bauen, während er implizierte, Google würde KI lediglich an bestehende Produkte anflanschen (Bolt-on). Was ist deine Meinung dazu, ob ein angeflanschtes Produkt – falls du diese Einordnung akzeptieren möchtest – mit einem KI-nativen Produkt konkurrieren kann?
Sundar Pichai: Erstens ist dies ein äußerst dynamischer Moment. Wir treiben uns gegenseitig an. Ich finde, auch OpenAI hat uns als Unternehmen stark angespornt. Das ist keine Einbahnstraße, in der nur wir etwas tun, ganz im Gegenteil.
Alex Kantrowitz: Ja, ihr habt ja auch Code Red ausgerufen. Es wird zwar darüber gestritten, ob es so war, aber dieser KI-Moment zwang uns alle dazu, mit unterschiedlichen Dringlichkeitsstufen zu reagieren.
Sundar Pichai: Wir entwickeln ständig neue Produkte. Gemini wurde von Grund auf als eigenständiges Produkt gebaut – ich spreche von der Gemini-App. Wenn wir uns alle morgen an Agenten anpassen: Flanscht man Agenten an ChatGPT an oder baut man sie nativ? Wie siehst du das? Man kann solche Fragen immer umdrehen. Ich betrachte es nicht so. Ich sehe es so, dass man erstklassige Produkterlebnisse schaffen will, die KI-nativ und erfolgreich sind. Ein Teil davon ist die Anpassung bestehender Produkte, ein anderer Teil das Überdenken neuer Erfahrungen. Beides wird ein Teil unseres Ansatzes in diesem Moment sein.
Alex Kantrowitz: Erzähl ein wenig darüber, wie du das Geschäftsmodell dieser KI-Schnittstelle in der Zukunft siehst. Wenn ich zum Beispiel meinen Agenten losschicke, um etwas für mich zu erledigen, und er schlägt ein Produkt vor – sollte er, selbst wenn es offengelegt wird, eine Provision vom Verkauf erhalten, falls ich diesen tätige? Wenn du darüber nachdringst, wie ihr mit diesen Produkten Geld verdienen wollt, wie sieht der Plan aus?
Sundar Pichai: Lassen wir den Enterprise-Bereich beiseite und betrachten die Endkundenfrage: Verbraucher werden diesen Wert dieser Technologie zunehmend schätzen. Nehmen wir Softwareentwickler von heute. Ich glaube, Entwickler sind bereit, für diese Programmiermodelle zu zahlen, weil sie ihre Produktivität massiv steigern. Niemand würde mehr so programmieren wollen wie vor drei Jahren oder auch nur wie im letzten Jahr. Wenn man echten Wert liefert, entsteht daraus auch ein ökonomischer Wert. Die Geschichte von Consumer-Produkten zeigt: Wenn man ein Verbraucherprodukt baut – ich habe noch nie erlebt, dass Consumer-Produkte auf Milliarden Nutzer skalieren, intensiv genutzt werden und es keine Monetarisierung dazu gibt. Wenn man Menschen Nutzen stiftet, ist damit inhärent auch Wert verbunden.
Alex Kantrowitz: Absolut.
Sundar Pichai: Die Natur dieses Nutzens mag sich wandeln. Du sprichst ein Szenario an, in dem Agenten Dinge für dich erledigen. Letztendlich hast du kommerzielle Bedürfnisse. Die Agenten müssen diese kommerziellen Bedürfnisse erfüllen. Die Anbieter auf der anderen Seite werden darin einen Wert sehen, und es wird einen Mechanismus geben, wie sich das austariert. Genau das tut ein effizientes System. Aber worauf es ankommt, ist, dass man erstklassige Consumer-Erlebnisse schafft. Beantworte ich deine Frage?
Alex Kantrowitz: Ja, definitiv. Ich habe mir vorgenommen, genau eine einzige Produkt-Feature-Anfrage zu stellen. Hier ist sie: Ist es möglich, die Suche in Gmail mit Gemini so gut zu machen wie jene Gmail-Suche, auf die man zugreift, wenn man Gmail in seine ChatGPT-Schnittstelle einbindet? Was ist da los?
Sundar Pichai: Eines der spannenden Dinge, die wir kürzlich angekündigt haben, ist ein einheitlicher Gemini-Agent für den Enterprise-Bereich, und den bringen wir nun auch zu den Verbrauchern. Das sind persistente Agenten, die rund um die Uhr in der Cloud laufen – man spinnt im Grunde für jede Anfrage eine MicroVM auf. Von der Laufzeit über das Harness bis zum Modell ist alles ein Headless-Service. Er funktioniert überall und führt deinen Kontext mit sich. Du kannst diesen Agenten ansprechen, egal ob du dich in Workspace, in der Suche oder in Gemini befindest. Agenten werden diese Vereinheitlichung aus Kundensicht vorantreiben, nach der sich die Leute sehnen. Du hast recht: Wenn man über ein breites Produktportfolio verfügt und sich schnell vorwärtsbewegt, gibt es immer Bereiche, in denen man schneller vorankommt als in anderen. Das ist valides Feedback. Aber wir stecken viel Zeit und Mühe hinein, um sicherzustellen, dass diese Vereinheitlichung und Leistungsfähigkeit bei der Entwicklung unseres agentischen Erlebnisses über all diese Oberflächen hinweg reibungslos funktioniert.
Googles Antwort auf Muse und Dots
Alex Kantrowitz: Okay, das ist auch eine gute Antwort auf die Interface-Frage. Wenn Leute darüber nachdenken, wo Google als Nächstes mitmischt, taucht eine Frage auf: Wo sind Googles Muse- oder Dots-Produkte? Diese tauchten in letzter Zeit quasi aus dem Nichts auf und sind rasant gewachsen. Habt ihr eine Version davon, oder plant ihr die Entwicklung eines neuen Produkts, das beispielsweise mit Muse konkurrieren kann?
Sundar Pichai: Unser Ansatz sah – und sieht – für die Gemini-App vor, ein persönlicher, proaktiver und leistungsstarker Assistent zu sein. Darauf arbeiten wir hin. Du hast gesehen, wie wir erste Versionen davon auf der diesjährigen Google I/O mit Spark vorgestellt haben. Wenn man die Gemini-App als Advanced- oder Ultra-Nutzer öffnet, sieht man bereits Chat und Tasks. Sie beginnen, dir dieses agentische Erlebnis zu bieten. Mit Argon wird diese Fähigkeit drastisch beschleunigt. Was wir kürzlich auf unserem Enterprise-Event angekündigt haben, bringen wir nun auch zu den Endverbrauchern. Mit der Zeit wird man in Gemini bald eine Anfrage stellen können, und es ist ein fließendes Kontinuum: Man muss nicht mehr darüber nachzudenken, ob man eine Chat-Anfrage oder eine agentische Aufgabe stellt. Das System tut automatisch das Richtige, arbeitet sicher und persistent im Hintergrund und erledigt die Dinge für dich. Wenn ich empirisch betrachte, was in unserer App in Gemini ankommt: Letztes Jahr hätte man die meisten davon noch als reine Chats eingestuft. Doch ein stetig wachsender Prozentsatz sind bereits agentische Aufgaben in Gemini. Ja, wir werden persönliche Agenten zu unseren Verbrauchern bringen. Es wird in der Gemini-App funktionieren, in der Google-Suche, in Gmail. Man kann es ansprechen, aufrufen usw. Aber wir wollen sicherstellen, dass wir es richtig machen. Es wird von Argon angetrieben, und wir freuen uns sehr darauf, es unseren Nutzern zur Verfügung zu stellen.
Alex Kantrowitz: Ich habe dieses Pro-Abo, ich wurde bereits beauftragt (Tasks), und ich freue mich darauf, es noch mehr zu nutzen. Gut, ein paar willkürliche Fragen. Google hat zig Milliarden Dollar in Anthropic investiert und zugesagt. Was siehst du in Dario, das diesen tiefen Einsatz und die Investition in ihn rechtfertigt?
Sundar Pichai: Schon sehr früh, als wir uns das Gründerteam von Anthropic ansahen, war uns völlig klar, dass dies ein weltklasse Team ist, das an einigen der frühesten GPT-Modellen beteiligt war. Wir konnten schnell einschätzen, dass sie an der Frontier stehen würden. Wir haben stets versucht, Unternehmen zu identifizieren und Partnerschaften einzugehen, die an der technologischen Speerspitze stehen. Das haben wir mit SpaceX gemacht, das haben wir mit Anthropic gemacht, und genau das haben wir dort gesehen. Wir hatten die Gelegenheit zur Partnerschaft; einige dieser Partnerschaften führten auch zur Konstruktion unserer TPUs. So sind wir herangegangen.
Apple, Weltraum-Rechenzentren und KI-Programmierung
Alex Kantrowitz: Was Apple betrifft: Ihr hattet eine Partnerschaft geschlossen, um Gemini zu lizensieren und Siri zu verbessern. Weitet sich diese Partnerschaft aus, zieht sie sich zusammen oder stagniert sie?
Sundar Pichai: Sowohl für uns als auch für Apple ging es bei dieser Partnerschaft darum, die Fähigkeiten der KI in bessere Nutzererlebnisse zu übersetzen. Ich finde, Apple hat einen phänomenalen Job dabei gemacht, diese Modelle anzupassen und in Siri zu integrieren. Es war großartig zu sehen, wie gut das ankommt, und wir sind entschlossen, mehr zu tun.
Alex Kantrowitz: Ihr werdet also mehr mit ihnen machen?
Sundar Pichai: Dazu gibt es im Detail nichts Konkretes zu sagen, aber es ist eine Partnerschaft, die hervorragend funktioniert.
Alex Kantrowitz: Rechenzentren im Weltall: Ihr habt angekündigt, dort mehr zu tun. Was habt ihr bisher über die Machbarkeit dieses Projekts gelernt?
Sundar Pichai: Das ist ein hochspannendes Projekt. Solche Projekte erinnern mich – ich erinnere mich noch an diesen Moment in der Wüste bei der DARPA Grand Challenge, als ich zusah, wie das Stanley-Auto dort antrat, was schließlich die Grundlage für Waymo wurde. Bei all diesen Technologien befindet man sich in einem Moment, in dem es ein wenig nach Science-Fiction aussieht, aber 10 bis 20 Jahre später funktioniert es auf sinnvolle Weise. Ähnlich empfinde ich es beim Weltraum. Wir haben immer daran geglaubt, groß auf diese Technologien zu setzen. Quantencomputing ist ein gutes Beispiel dafür; wir befinden uns da wahrscheinlich im zehnten Jahr dieser Reise. Bei Waymo sind wir fast im zwanzigsten Jahr. Im Bereich Weltraum stehen wir am Anfang von Jahr zwei bis drei. Für mich ist klar, dass dies ein Ansatz ist, der in der Zukunft enorm viel Sinn ergeben wird. In sonnensynchronen Umlaufbahnen mit universellem 24/7-Zugang zu der ergiebigsten Form von Energie zu sein, über die wir verfügen, wird für die exponentielle Zunahme an Rechenleistung, die wir brauchen werden, absolut sinnvoll sein. Dennoch ist dies ein anspruchsvolles Projekt. Das Team arbeitet mit disziplinierten Meilensteinen, und es war ein überaus aufregender Meilenstein, die TPUs in den Weltraum zu schicken. Genau während wir sprechen, erwarten wir von ihnen einen „Hello World“-Moment, darauf freue ich mich schon. Auch hier werden wir weiter investieren.
Alex Kantrowitz: Kürzlich – war es vielleicht letztes Jahr? – hast du gesagt, dass 25 Prozent des bei Google geschriebenen Codes von KI verfasst wurden. Wie lautet die Zahl heute?
Sundar Pichai: Diese Zahl ist in unserer heutigen Welt insofern bedeutungslos, als mittlerweile jeder Teil des Codes, den wir anfassen, tiefgreifend von KI beeinflusst wird. Was wir beispielsweise bei Argon verfolgen, ist, dass wir nun sehen können, dass es ein echter Wendepunkt war. Die Leute nutzen Argon, um komplexe Projekte anzugehen – darunter auch solche, die Millionen von Zeilen Code betreffen. In den vier Wochen seit dem Start von Argon haben wir einen Anstieg der PRs (Pull Requests) um 30 Prozent verzeichnet und, was noch wichtiger ist, einen Rückgang der Rollbacks um ein Drittel. Die Menschen schreiben produktiver Code und qualitativ besseren Code damit, daher messen wir das mittlerweile anhand neuerer Metriken.
Widerstand gegen Rechenzentren und kontinuierliches Lernen
Alex Kantrowitz: Kommen wir zum Widerstand gegen Rechenzentren: Wie nimmst du das wahr? Wenn man Rechenzentren in den USA nicht so bauen kann, wie man möchte, wohin weicht man aus?
Sundar Pichai: Wir sind sehr darauf bedacht, unsere Rechenzentren äußerst verantwortungsvoll zu errichten. Wenn ich mir unsere größten Rechenzentren in einigen der Gemeinden ansehe, in denen wir am längsten verwurzelt sind, besuche ich sie und spreche mit den Menschen. Es gibt Menschen, die zu uns kommen und erzählen, dass ihre Kinder dank unserer Investitionen in diesen Gemeinden aufs College gehen konnten. Wir sind in diesen Gemeinschaften gewachsen, und deshalb geht es für uns darum, es richtig zu machen: frühzeitig den Dialog mit den Gemeinden zu suchen und transparent zu agieren. Wir verpflichten uns dort, zusätzliche Energie bereitzustellen, und decken 100 Prozent der Kosten für unseren Strombedarf bei diesen Projekten ab. Es geht darum, die Auswirkungen auf die Nachbarschaften zu verstehen und sicherzustellen, dass man frühzeitig daran arbeitet, sie anzugehen. Richtig gemacht, kann man weiterhin Fortschritte erzielen. Wir beziehen Feedback kontinuierlich mit ein. Ich sorge mich allerdings, dass nicht jeder auf dieselbe Weise agiert.
Alex Kantrowitz: Ja, mancherorts waren Menschen überrascht, als plötzlich Rechenzentren in ihrem Hinterhof auftauchten.
Sundar Pichai: Das sind alles wichtige Punkte. Als Branche sollten wir uns hier kontinuierlich verbessern. Aber das ist auch ein Grund, warum wir auf einen Zeithorizont von 20 Jahren blicken und über Dinge wie Rechenzentren im Weltraum nachdenken – um sicherzustellen, dass wir diese Rechenzentren dorthin verlegen können, wo die Kompromisse vielleicht anders ausfallen.
Alex Kantrowitz: Gibt es eine unbewiesene Disziplin in der KI, an deren Lösung Google derzeit am härtesten arbeitet? Es wurde über kontinuierliches Lernen gesprochen – also KI-Systeme dazu zu bringen, sich nach ihrer Veröffentlichung kontinuierlich weiterzuentwickeln, anstatt bei jeder Sitzung alles wieder zu vergessen.
Sundar Pichai: Es gibt mehrere parallele Wetten. Wie du bei Argon gesehen hast, verfügen wir über ein Ausgabefenster von einer Million Tokens. Bei unseren früheren Gemini-Modellen hatten wir eingangs ein Kontextfenster von einer Million Tokens auf der Eingabeseite. Das sind alles Beispiele für Durchbrüche, an denen wir ständig arbeiten. Wie denkt man über synthetische Daten? Wie denkt man über kontinuierliches Lernen? Wie denkt man über effizientere Architekturen nach? Wir widmen einen beträchtlichen Prozentsatz unserer Rechenleistung auch diesen Forschungsbemühungen. Das geht immer Hand in Hand, einschließlich unserer Weltmodelle. All das sind Wetten, die wir platzieren. Manchmal entstehen aus diesen Wetten Ideen, die ihren Weg in die Hauptmodelle finden. Man spricht vielleicht nicht immer vollständig darüber, aber wir haben in diesen Bereichen mehrere Eisen im Feuer.
Optimismus und die Zukunft der KI
Alex Kantrowitz: Ich möchte hiermit enden. Wenn man in der Tech-Branche so engagiert ist wie du, wohnt dem ein gewisser inhärenter Optimismus inne, oder? Der Glaube, dass man durch das Bauen die Welt verbessert. Das ist tief in der Tech-Branche verwurzelt. Nun hat das auch Kehrseiten. Es erfordert Wagnisse – oft große Investitionen in der Hoffnung, dass das, woran man arbeitet, genau so eintritt, wie man es sich wünscht. Aber das funktioniert nicht immer.
Ich nenne dir ein Beispiel. Ich habe gerade zum ersten Mal seit fünf Jahren El Salvador besucht und in einer bestimmten Stadt ein erstaunliches Maß an Begeisterung für Bitcoin und Blockchain gesehen. Es gab Bautätigkeiten, es boomte. Und dann kam es doch nicht so, wie die Leute erwartet hatten, und dieser Besuch glich im Grunde einer Geisterstadt mit vielen unvollendeten Bauprojekten. Das zu tun, was du tust, erfordert eine Form von Optimismus, die besagt: Es lohnt sich, es zu versuchen, selbst wenn die Wetten nicht aufgehen und es Konsequenzen haben kann. Ich würde mich freuen, deine Perspektive dazu zu hören. Du hast in deiner Abschlussrede in Stanford über die Notwendigkeit von Optimismus gesprochen, aber es ist eine nuancierte Form von Optimismus. Ich würde gerne hören, wie du das aufrechterhältst. Ist das purer Optimismus oder ein nuancierter Optimismus?
Sundar Pichai: Schau mal, ich habe schlicht eine tiefe Überzeugung davon, dass die Verbesserung von Technologie und der Zugang zu Technologie das Leben der Menschen besser machen. Das ist meine ganz persönliche Lebenserfahrung, und daraus entspringt diese tiefe Überzeugung und dieser Optimismus. Aber damit verbunden hatte ich immer das Gefühl, dass es im Leben der Menschheit stets darum geht, hart daran zu arbeiten, diese Technologie so zu nutzen, dass sie zum Wohl der Gesellschaft funktioniert. Dieser Optimismus ist kein blinder Optimismus, bei dem man einfach baut, was man will und wann man will. Nein, man arbeitet hart dafür, sicherzustellen, dass man Technologie im Dienste der Menschheit baut, um die menschlichen Lebensbedingungen zu verbessern. Das muss das entscheidende Ziel sein, wenn wir uns dem nähern.
Mit diesem Rahmenwerk im Kopf bin ich sehr, sehr optimistisch. Ich glaube, wir befinden uns ganz am Anfang des Fortschritts, den wir in vielen Bereichen erleben werden. Wir sprechen alle über Bereiche wie das Gesundheitswesen und Ähnliches, aber ein Großteil des Fortschritts liegt noch vor uns: die Fähigkeit, Dinge auf grundlegend günstigere Weise herzustellen, und zwar in vielen Bereichen, in denen die Kosten über sehr, sehr lange Zeit gestiegen sind; die Entdeckung neuer Materialien und so weiter, die das Ruder wirklich herumreißen. Es ist schwer, sich heute hinzusetzen und die vollen Auswirkungen all dessen zu begreifen, aber sie werden enorm tiefgreifend sein. Ich bin also sehr optimistisch. Aber wir müssen uns berechtigterweise auch um all die Wege sorgen, auf denen diese Technologie schieflaufen kann, und genau so stellt man sicher, dass man diese Bedenken löst. Beides gehört für mich untrennbar zusammen.
Alex Kantrowitz: Nun, Sundar, ich weiß, dass du nicht viele solcher Interviews gibst. Ich schätze es wirklich sehr, dass du dir heute Zeit für mich genommen hast, und es war großartig, dich wiederzusehen und mich mit dir zu unterhalten.
Sundar Pichai: Danke, Alex. Ich weiß es zu schätzen. Danke.
Alex Kantrowitz: Alles klar, meine Lieben. Vielen Dank fürs Zuhören und Zusehen, wir sehen uns das nächste Mal beim Big Technology Podcast.