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Deep Dive · Vergangenheit & Prognosen

Die Chronik

12 Momente · 80 Jahre

Die Geschichte
in 12 Momenten

Nicht jede Veröffentlichung war ein Durchbruch. Diese hier waren es.

Trackpad, Shift+Wheel oder Pfeiltasten

1950
◐ Frühzeit
01 / 20
1950
Die Frage · Alan Turing

Können Maschinen denken?

Alan Turing veröffentlicht 'Computing Machinery and Intelligence' und schlägt den Turing-Test vor. Eine einzige Frage definiert ein ganzes Forschungsfeld.

"Wir können nur kurz vorausschauen, aber wir sehen viel, das getan werden muss."

1956
◐ Frühzeit
02 / 20
1956
Die Geburt · Dartmouth Conference

Geburtsstunde der KI

John McCarthy und Marvin Minsky prägen am Dartmouth College den Begriff 'Artificial Intelligence'. Ein zweimonatiger Workshop wird zur Grundsteinlegung eines Feldes.

1958
◐ Frühzeit
03 / 20
1958
Erste Lernmaschine · Frank Rosenblatt

Das Perceptron lernt

Frank Rosenblatt baut das erste künstliche neuronale Netz, das aus Daten lernt. Die New York Times spekuliert über Maschinen, die laufen und sprechen können.

1986
◑ Stagnation & Comeback
04 / 20
1986
Der Algorithmus · Hinton et al.

Backpropagation

Hinton, Rumelhart und Williams zeigen, wie tiefe Netze effizient trainiert werden können. Der Algorithmus, der jahrzehnte später Deep Learning ermöglicht.

1997
◑ Stagnation & Comeback
05 / 20
1997
Mensch vs. Maschine · IBM

Deep Blue schlägt Kasparov

IBMs Schach-Computer besiegt den amtierenden Weltmeister. Die Welt sieht zum ersten Mal: Eine Maschine kann den klügsten Menschen in seiner Domäne schlagen.

"Ich war müde."

2012
◓ Deep Learning Boom
06 / 20
2012
Die Revolution · Krizhevsky / Sutskever / Hinton

Deep Learning explodiert

AlexNet halbiert den ImageNet-Fehler. Drei Forscher (Krizhevsky, Sutskever, Hinton) zeigen mit GPUs und tiefen Netzen, dass die KI-Eiszeit vorbei ist.

2016
◓ Deep Learning Boom
07 / 20
2016
Der unmögliche Sieg · DeepMind

AlphaGo besiegt Lee Sedol

Go galt als zu komplex für Maschinen. DeepMinds AlphaGo gewinnt 4:1. Zug 37 in Spiel 2 — von keinem menschlichen Profi je gespielt — wird zum Symbol einer neuen Ära.

"Ein wunderschöner Zug."

2017
◓ Deep Learning Boom
08 / 20
2017
Die Architektur · Google Brain

Attention Is All You Need

Acht Google-Forscher veröffentlichen die Transformer-Architektur. Sie wird zur Grundlage von ChatGPT, Claude, Gemini — und potenziell auch von AGI.

2020
◒ LLM Revolution
09 / 20
2020
Skalierung wirkt · OpenAI

GPT-3 zeigt Emergenz

175 Milliarden Parameter. Plötzlich kann ein Sprachmodell programmieren, übersetzen, schreiben — ohne spezifisches Training. Die Bitter Lesson wird sichtbar.

2022
◒ LLM Revolution
10 / 20
2022
Massentauglich · OpenAI

ChatGPT erreicht 100 Mio. Nutzer

Die schnellst wachsende Anwendung der Geschichte. Plötzlich wissen Großmutter und CEO, was ein Sprachmodell ist. KI verlässt das Labor — endgültig.

2024
◒ LLM Revolution
11 / 20
2024
Multimodal nativ · OpenAI

GPT-4o: Das Omni-Modell

OpenAI veröffentlicht GPT-4o (Mai 2024) — das erste Frontier-Modell mit nativer Text-, Bild-, Audio- und Video-Verarbeitung. Sprach-Latenz 320ms in Echtzeit. 50% günstiger als GPT-4 Turbo, 2× schneller.

2024
◒ LLM Revolution
12 / 20
2024
Effizienz > Größe · Anthropic

Claude 3.5 Sonnet schlägt Opus

Anthropic (Juni 2024): Das Mid-Tier-Modell Sonnet 3.5 outperformed die eigene Flagship Opus — bei 1/5 der Kosten. Paradigmenwechsel: Effizienz wird zum Frontier-Thema.

2024
◒ LLM Revolution
13 / 20
2024
Open Frontier · Meta

Meta Llama 3.1 mit 405B

Meta veröffentlicht Llama 3.1 (Juli 2024) mit 8B/70B/405B Parametern — erstmals ein wirklich Open-Weight-Frontier-Modell. Beschleunigt OSS-Rüstungswettlauf gegen OpenAI/Anthropic.

2024
◒ LLM Revolution
14 / 20
2024
Denken vor Antwort · OpenAI

o1: Reasoning-Architektur

OpenAI o1 (Sept 2024) 'denkt' vor der Antwort statt während. 83% AIME, PhD-Level Physik/Chemie/Biologie. Erste neue Paradigma-Architektur nach dem Transformer (2017).

2024
◒ LLM Revolution
15 / 20
2024
KI als Wissenschaft · DeepMind

Nobelpreis für AlphaFold

Demis Hassabis und John Jumper erhalten Chemie-Nobelpreis (Oktober 2024) für AlphaFold2. Erstmals Nobelpreis für eine KI-Methode. 200M+ Proteinen strukturiert, 2M+ Wissenschaftler-Nutzer.

"Eine 50-jährige Grand Challenge der Biologie gelöst."

2025
● Reasoning Era
16 / 20
2025
China holt auf · DeepSeek

DeepSeek R1 — o1-Konkurrenz Open

DeepSeek R1 (Januar 2025): erstes Open-Weight-Reasoning-Modell auf o1-Niveau. MIT-Lizenz. Trainings-Kosten angeblich $5.58M. App wird #1 weltweit. Symbol für globales AI-Multipolar-System.

2025
● Reasoning Era
17 / 20
2025
Staat + AI · OpenAI + Partner

Stargate — $500B Infrastruktur

OpenAI, SoftBank, Oracle und MGX kündigen Stargate an (Jan 2025): $500B über 4 Jahre für US-AI-Compute-Infrastruktur. KI-Rechenleistung wird zur neuen geopolitischen Ressource.

2024
◒ LLM Revolution
18 / 20
2024
ARC-AGI geknackt · OpenAI

o3 erreicht ARC-AGI-1

OpenAIs o3 erreicht menschliches Niveau (87.5%) auf ARC-AGI-1 (Dezember 2024). Der erste Benchmark, der explizit AGI-Fähigkeiten messen sollte, wird geknackt.

"Das ist nicht inkrementell. Das ist ein Phasenwechsel."

2026
● Reasoning Era
19 / 20
2026
Neuer Standard · ARC Prize Foundation

ARC-AGI-3 resettet den Benchmark

Nach o3's ARC-AGI-1 Sieg wurde der Test überarbeitet. ARC-AGI-3 misst adaptives Reasoning. Alle Frontier-Modelle (Gemini 3.1, GPT-5.4, Claude Opus 4.6) liegen unter 1%.

"AGI ist ein bewegliches Ziel — aus Prinzip."

2030
● Reasoning Era
20 / 20
2030
Erwartet · Metaculus

AGI?

Metaculus prognostiziert die erste Allgemeine Künstliche Intelligenz für Mitte 2030. 1.700+ Forecaster, basierend auf aktuellen Entwicklungen. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wann.

Erwartet
1950 Frühzeit 2030

Die Geschichte wiederholt sich. Aber sie beschleunigt.

Was kommt als Nächstes

Die Watchlist

Sechs Milestones, die das Rennen Richtung AGI entscheiden werden.

Benchmark
Erwartet
Q3 2026

ARC-AGI-3 überschreitet 10%

Erstes Frontier-Modell erreicht 10% auf dem neuen ARC-AGI-3 Test. Aktueller Stand: 0.37%.

Im Auge behalten
Gemini 3.5 GPT-6 Claude Opus 5
Release
Erwartet
Q4 2026 / Q1 2027

GPT-6 angekündigt

OpenAI hat einen deutlichen Sprung für GPT-6 angekündigt. Erwartet: native Agent-Architektur, 10M+ Kontext.

Im Auge behalten
Sam Altman Anthropic response
Release
Erwartet
H2 2026

Claude Opus 5

Anthropic's nächste Generation nach Opus 4.6. 'Mythos' (interne Codename) wurde bereits bei 50 Enterprise-Kunden erprobt.

Im Auge behalten
Dario Amodei Project Glasswing
Release
Erwartet
Q3 2026

Gemini 3.5 Ultra

Google DeepMind arbeitet an Deep-Think-v2. Fokus: längere Deliberation, agentic workflows.

Im Auge behalten
Demis Hassabis DeepMind Zürich
Capability
Erwartet
2026 / 2027

1-Woche autonome Agent-Tasks

Aktueller State of the Art: 24h+ autonome Task-Ketten. Ziel: eine Arbeitswoche ohne menschliche Intervention.

Im Auge behalten
METR Anthropic Agent Team
Research
Erwartet
H2 2026 / 2027

Erste Anzeichen funktionaler RSI

Recursive Self-Improvement in ML-Research-Agents: KI optimiert eigene Trainings-Runs messbar besser als Baseline.

Im Auge behalten
OpenAI Research DeepMind
Die Experten sind sich uneins

Wann AGI?

18 Jahre Spanne zwischen den Prognosen. Die Antwort hängt davon ab, wen du fragst.

2025 2030 2035 2040 2045 2050+
2027 Sam Altman · OpenAI sehr optimistisch

Möglicherweise bereits 2025–2027

Die Bandbreite verschiebt sich jedes Quartal. 2022 lag der Metaculus-Median noch bei 2040.

Live-Daten
Alle Daten im Dashboard →

17 Widgets, alle quellenbasiert, quartalsweise aktualisiert.

Wöchentlich · Freitags
Zum aktuellen Briefing →

Eingeordnete Analyse zum AI-Geschehen der Woche.

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