Förderer: KGeN - KGeN entwickelt das Verified Distribution Protocol für die nächste Web3-Welle.

Vor ein paar Monaten, postete RSA über die Vorstellung eines ein Plug-and-Play-Gerät vor, mit dem Nutzer private, persönliche Daten mit jedem LLM ihrer Wahl nutzen könnten - im Grunde ein Ledger für KI. Eine schlüsselfertige Hardwarelösung, auf der lokale Modelle laufen, die von führenden KI-Tools wie eine Cloud behandelt werden könnten, die dieselbe Benutzeroberfläche bietet, aber mit "kugelsicherem Datenschutz".

Randbemerkung: Wenn Sie noch einmal wissen möchten, warum der Datenschutz in der KI absolut entscheidend ist, sollten Sie sich diese drei Punkte vor Augen führen, die ich immer wieder betont habe:

• Unverschlüsselt während der Nutzung - Daten sind genau dann am verwundbarsten, wenn sie am sensibelsten sind, wenn KI unsere Geschäftsstrategien, Gesundheitsprobleme und persönlichen Probleme verarbeitet.
• Massiver Anreiz zur Ausbeutung - Auch wenn die aktuellen Richtlinien den Schutz der Privatsphäre versprechen, haben Unternehmen allen Grund, diese zu ändern und Ihre Daten als Wettbewerbsvorteil zu nutzen, was das Leckpotenzial vervielfacht.
• Heimtückische Rückkopplungsschleifen - Das Training, das mit unseren intimsten Gedankenmustern durchgeführt werden kann, erweist sich als erschreckend, wenn man es mit der gewinnorientierten Natur dieser Unternehmen in Verbindung bringt, was zu Visionen von (zumindest) hyperprädiktiven sozialen Feeds führt, die durch KI aufgeladen werden. Ich möchte hier nicht das "Schlimmste" in Betracht ziehen

In den letzten Wochen habe ich über verschiedene "private KI"-Lösungen berichtet - von Venedig bis NilGPT - behandelt, die alle einen Durchbruch in Sachen Datenschutz versprechen, bleiben sie jedoch hinter dieser umfassenden Vision für ein gleiches Leistungsniveau zurück. Eine Vision, die sich meiner Meinung nach in nicht allzu ferner Zukunft verwirklichen wird.

Zu diesem Zweck hat letzte Woche das Flaggschiff der experimentellen KI-Organisation von Ethereum, Freysa, ihre Enchanted Mobile App veröffentlichtveröffentlicht, die zwei Ansätze für private KI auf Ihrem Handy bietet:

• Open-Source-Modelle wie DeepSeek R1 und Llama 3.3 70B, die in vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (TEEs) laufen
• Closed-Source-Modelle mit privatem Zugriff durch mehrschichtige Anonymisierung

Diese Closed-Source-Datenschutzlösung unterscheidet Enchanted von anderen Anwendungen, über die ich kürzlich berichtet habe. Während Venice und NilGPT auf Open-Source-Modelle zurückgreifen, die bei der Leistung hinter den Closed-Source-Modellen zurückbleiben, ermöglicht der Anonymisierungsansatz von Freysa den Nutzern, das Beste aus beiden Welten zu nutzen und eine Lösung zu finden, die neben der Leistung auch den Datenschutz gewährleistet.

Das Team hat in"Reinforcement Learning for Privacy" detailliert beschrieben, wie sie dies erreichen, indem sie ein Zwei-Modell-System verwenden, das mit speziell trainierten kleinen Sprachmodellen (SLMs) ausgestattet ist, die im Namen der Nutzer anonymisierte Anfragen an führende Closed-Source-LLMs (OpenAI, Claude usw.) stellen.

Es funktioniert folgendermaßen:

1. Ich sende eine Abfrage mit sensiblen Informationen an das SLM von Freysa, das entweder aus der Ferne (in der Enchanted-App) oder lokal auf meinem Computer läuft (technische Kenntnisse erforderlich).
2. Dieses Modell ersetzt meine sensiblen Daten - Bankkonten, berufliche Positionen usw. - durch semantisch äquivalente Platzhalterwörter, die die Bedeutung und Absicht des Satzes beibehalten.
3. Diese bereinigte Eingabeaufforderung wird zur Verarbeitung an eine Closed-Source-KI meiner Wahl gesendet.
4. Die Antwort kehrt an das lokale Modell zurück, das sie "entschlüsselt" und so die Qualität eines geschlossenen Modells bei intakter Privatsphäre liefert.

Das Modell von Freysa folgt bestimmten Grundsätzen, um zwischen privaten und öffentlichen Informationen zu unterscheiden, und anonymisiert gemäß diesen Richtlinien:

Es besteht zwar das Risiko, dass das Freysa-System private Informationen mit öffentlichen verwechselt (oder umgekehrt), aber das Team ist zuversichtlich, dass sein Modell in der Lage ist, zwischen den beiden zu unterscheiden, und verweist auf die Tatsache, dass:

• LLMs erbringen bereits außergewöhnlich gute Leistungen bei Anonymisierungsaufgaben
• Bei einem Vergleich mit dem Anonymisierungsergebnis von GPT-4.1 (9,77/10) erreicht ihr Modell bis zu 9,55/10, was trotz der 1000-fachen Verkleinerung bemerkenswert nahe liegt.

Über den durch die Anonymisierung erreichten Schutz der Privatsphäre hinaus implementiert Freysa Sicherheitsvorkehrungen auf Netzwerkebene über TEEs und Verkehrsverschleierung, um Außenstehende davon abzuhalten, die Anonymität ihres Systems durch die Verfolgung von Nutzungsmustern zu "knacken". Das Team beschreibt das Endergebnis als Eingabeaufforderungen, dieals anonyme Anfragen von verschiedenen 'Personen' erscheinen" - und so die einzelnen Benutzer innerhalb einer Menge effektiv maskieren.

Aber nichts ist perfekt. Nach der Lektüre ihres Blogs hatte ich den Eindruck, dass die beschriebenen Beispielanfragen von den Unternehmen hinter den Closed-Source-Modellen möglicherweise "entschlüsselt" werden könnten, da die Abfragen einen klaren roten Faden bilden (siehe Beispiel unten).

Dies sind die derzeitigen Einschränkungen, die Freysa einräumt, indem es klarstellt, dass:

• Nutzer mit sehr einzigartigem Satzbau oder Abfragemustern könnten möglicherweise identifiziert werden.
• Die Stärke des Netzwerkschutzes hängt von der Verfügbarkeit des Relais-Netzwerks oder der TEE-Implementierung ab.
• Die Nutzer müssen weiterhin darauf vertrauen, dass das Freysa-System wie vorgesehen funktioniert.

Das Team hat auch mitgeteilt, was was als nächstes für Enchanted kommt:

• Unterstützung für multimodale Modelle (solche, die Bilder, Audio und Text verarbeiten können)
• Intelligentes Routing-System, das automatisch das beste KI-Modell für die jeweilige Anfrage auswählt
• Verbesserung des Anonymisierungsmodells, so dass es klein genug ist, um direkt auf Ihrem Telefon zu laufen, was bedeutet, dass sensible Daten Ihr Gerät gar nicht erst verlassen, auch nicht in anonymisierter Form

Trotz dieser Vorbehalte hebt sich das System von Freysa als eine einzigartige Methode hervor, um das Spannungsverhältnis zwischen Datenschutz und Leistung zu überwinden, und stellt einen wichtigen Schritt bei der Erweiterung des Potenzials für private KI dar.

Angesichts des Open-Source-Charakters von Kryptowährungen und des Wertesystems der Souveränität, auf dem dieser Bereich aufgebaut wurde, macht es Sinn, dass die Zukunft der privaten KI aus unserer Branche kommt. Auch wenn das aktuelle Modell von Freysa nicht genau das "Ledger für KI" ist, das wir uns vorstellen, so ist es doch ein sinnvoller Schritt, um den Datenschutz in die Technologien zu integrieren, die wir täglich nutzen - das ist immer sauberer, als eine neue Technologie in den Mix zu bringen.

Wenn Sie dieses System selbst testen möchten, probieren Sie Enchanted oder ihre Modelle von Hugging Face für Entwickler, die eine tiefere Integration anstreben - letzteres eine Entscheidung, die sicherlich zum Wachstum der privaten KI insgesamt beitragen wird.

Und noch andere Neuigkeiten diese Woche...

🤖 KI-Krypto

• Coinbase - teilt mit, dass KI 40% des täglichen Codes schreibt, mit dem Ziel, bis Oktober 50% zu erreichen
• Everlyn - Dezentrales KI-Videomodell sammelte $15M von Sui-Gründern und anderen
• Nous Research - veröffentlichte Hermes-4-14B, das bisher kompakteste Modell für den Einsatz auf alltäglicher Hardware
• Virtuals - stellte die Agent Liquidity Engine (ALE) vor, ein neues, spezielles Dashboard zur Verfolgung der Grundlagen von Agenten
• ZyFAI - stellte seine autonomen Renditeagenten auf Arbitrum vor

📣 Allgemeine Nachrichten

• Anthropic - sammelte in einer neuen Finanzierungsrunde 13 Mrd. USD ein und bewertete das Unternehmen mit 183 Mrd. USD, was fast einer Verdreifachung seines Wertes innerhalb von sechs Monaten entspricht, angetrieben durch das Wachstum bei Claude Code und Unternehmenskunden
• 🔥 Apple - schloss eine Vereinbarung mit Google, um dessen Gemini-Modell für Siri und Apples KI-gestütztes Suchwerkzeug 2026 zu testen
• Meituan - der chinesische Liefergigant hat sein erstes KI-Modell, LongCat-Flash-Chat, veröffentlicht und konkurriert bei Leistungsvergleichen mit DeepSeek V3, Qwen 3 und Kimi K2
• Meta - befindet sich Berichten zufolge in Gesprächen mit Google und OpenAI, um deren Modelle für seinen Chatbot zu nutzen, während das System der nächsten Generation entwickelt wird
• Perplexity - stellt seinen Comet-Browser allen Studenten zur Verfügung und geht eine Partnerschaft mit PayPal ein, um den Nutzern einen frühen Zugang zur Plattform zu ermöglichen

💻 Vibe Coding

• Auditless(Ressource) - Überblick und Analyse der verschiedenen Ebenen der Vibe-Coding-Delegation
• 🔥 Crypto Data Bites(Leitfaden) - Anleitung zur Erstellung eines Batch-Swap-Tools zur Reinigung von Wallets von Staub
• OpenSea(Tool) - Start von OpenSea MCP beta für Entwickler von KI-Agenten zur Integration und zum Zugriff auf Marktplatzdaten

📚 Liest

• 🔥 Katie Chiou - Wo KI auf die Straße trifft
• Lucas - Von größeren Modellen zu intelligenteren Systemen: Das REI-Netzwerk
• NFX - Preisgestaltung für die KI-Belegschaft: Von Piloten zu echten Umsätzen

Liebe grenzenlose Nation,

Willkommen zu eurem neuen wöchentlichen Überblick über Frontier Tech. Jede Woche werden Josh und ich fünf Inhalte (Nachrichten, Markteinführungen, Tools, Videos, Tweets) vorstellen , die uns aufgefallen sind.

In manchen Wochen handelt es sich dabei um die allgemeinsten weltbewegenden KI-Themen, in anderen um Nischenereignisse, die unsere längerfristigen Ansichten über neue Technologien widerspiegeln. Wir hoffen, dass Sie jede Woche etwas finden, das Sie für unsere grenzenlose Zukunft begeistern wird.

Zum Wohl,
Ejaaz & Josh

5️⃣ KI-gesteuerter Browser wird für 610 Millionen Dollar gekauft

Während ich dies schreibe, wurde gerade die Nachricht von der Übernahme eines Unternehmens durch Atlassian, das ein neues Webbrowser-Erlebnis entwickelt, mit dem treffenden Namen The Browser Company für satte 610 Millionen Dollar (ziemlich verrückt für ein Unternehmen, das jährlich <10 Millionen Dollar verdient, aber ich schweife ab). Ihr Kernprodukt, Dia, ist ein Versuch, den traditionellen Webbrowser (z. B. Chrome, Safari) mit KI als Kernstück neu zu gestalten.

Gründer Josh Miller erklärte dass das Unternehmen unabhängig bleiben wird und dass die Finanzspritze ihnen die "Ressourcen, den Vertrieb und die Monetarisierungskraft" geben wird, um Dia in die Hände eines jeden zu bringen.

Meine Meinung dazu:

Wenn ich ehrlich bin, kann ich die Attraktivität von KI-Browsern heute nicht erkennen und denke, dass ein Preisschild von 610 Mio. $ massiv überbewertet und nur eine weitere gigantische Zahl ist, die durch den KI-Hype in die Höhe geschraubt wurde. Nachdem ich eine nicht unerhebliche Zeit damit verbracht habe, mehrere "KI-Browser" zu testen, habe ich keine lebensverändernden Funktionen erlebt, abgesehen vielleicht von einer besseren Google-Suche(?). Um die andere Seite zu beleuchten: Atlassian (als Unternehmenstitan) sieht wahrscheinlich einen großen Wert in einer maßgeschneiderten, semantischen Sucherfahrung für die Workflows seiner Kunden (man bedenke, dass Jira immer noch das bevorzugte Management-Tool der S&P 500 ist). Darüber hinaus bin ich mir zu 100 % sicher, dass KI-Agenten auf längere Sicht tatsächlich nützlich (und entscheidend) für die "Internet-Erfahrung" eines Menschen werden. Und wenn man davon ausgeht, werden Browser wahrscheinlich die Vermittlungsplattform sein, die ihre Tätigkeit erleichtert. Die Zeit wird es zeigen.

Wenn Sie in der Zwischenzeit mehr über die Vor- und Nachteile von KI-Browsern erfahren möchten, lesen Sie unser Interview mit dem Gründer von Perplexity AI über ihren neuen Browser Comet.

4️⃣ Zuckerberg hat gerade ~20 Milliarden Dollar verjubelt

Nur zwei Wochen nach dem Start von Meta Superintelligence Labs (MSL), dem neuen KI-Labor von Meta, das sich auf die Entwicklung von AGI konzentriert, haben sechs wichtige Ingenieure und Führungskräfte ihren Rücktritt angekündigt. Bei den ehemaligen Mitarbeitern handelt es sich um eine Mischung aus langjährigen Meta-Mitarbeitern (10 Jahre und länger) und kürzlich eingestellten Führungskräften, die von einer 15,6 Milliarden Dollar-Investition in den KI-Datenspezialisten Scale AI stammen. Die meisten haben sich zwar nicht öffentlich dazu geäußert, aber einige ehemalige KI-Ingenieure von Meta haben spekuliert, dass diese Fluktuation auf zu viel "Dynamik" durch die jüngsten Umstrukturierungen sowie auf einen Vertrauensverlust in Metas Fähigkeit, seine ehrgeizige Mission zu erfüllen, zurückzuführen ist.

Meine Meinung:

Auch wenn Sie instinktiv zusammenzucken und Ihre $META-Aktien abstoßen möchten, denke ich, dass dies letztendlich ein Nullsummenspiel ist. Wir alle machen uns gerne über Zuck lustig, aber in Wahrheit ist er ein erfahrener Gründer und rücksichtslos, wenn es darum geht, zu bekommen, was er will. Die Vorstellung, die ich bei einigen Leuten sehe, dass er von Alexandr Wang einen Blindgänger verkauft bekommen hat, ist falsch; 15 Milliarden Dollar sind selbst für Meta kein geringer Preis, also kann man darauf wetten, dass Zuck seine Hausaufgaben gemacht hat. Ich wette, dass diese "Neuigkeit" in ein paar Monaten keine Neuigkeit mehr ist und Meta ein Flaggschiff-Modell (Closed-Source) auf den Markt bringt, das auf Platz 1 der Charts landet.

WIREDZoëSchiffer

3️⃣ OpenAI gab 1,1 Milliarden Dollar aus, um einen Mann einzustellen

Um das Thema der Woche fortzusetzen, in der es darum ging, übermäßig viel Geld für Einstellungen auszugeben, hat Herr Altman gerade seinen bisher größten Kauf getätigt, indem er die Tool-Testing-Plattform Statsig für 1,1 Mrd. $ erworben hat. Abgesehen vom Produkt ist die eigentliche Geschichte hier der CEO Vijay Raji, der vor der Gründung von Statsig 10 Jahre lang Tools bei Meta entwickelt und getestet hat und dabei mit keinem Geringeren als dem neu ernannten Anwendungs-CEO von OpenAI, Fidji Simo, zusammengearbeitet hat <insert mind-blown emoji much wow>. Wie sich herausstellte, bereitet sich OpenAI auf einen großen Vorstoß in den Bereich der KI-Anwendungen vor, und Vijay, jetzt CTO von Applications, war die fehlende Schachfigur.

Meine Meinung:

Nach dem glanzlosen Start von GPT-5 ist es jetzt wohl klar, dass wir in nächster Zeit keine "AGI" (was auch immer das bedeutet) bekommen werden. Ich denke, Sam wusste das auch, als er Anfang des Jahres Fidji einstellte, um die neue KI-App-Store-Erfahrung für OpenAI zu leiten. Die Übernahme von Vijay ist ein weiterer Datenpunkt, mit dem wir diese These bestätigen können. Ich denke, dass dies eine gute Sache ist. AGI war schon immer ein schwer fassbares, undefinierbares Fabelwesen der Genialität (um Zahlen und Bewertungen zu pumpen), und ein erneuter Fokus auf Apps, die tatsächlich nützlich sind, wird sich sehr viel positiver auf den Bereich auswirken.

TechCrunchMaxwellZeff

2️⃣ Dario Anthropic ist jetzt ~$200B wert !

Apropos Zahlen und Bewertungen: Anthropic hat gerade 13 Milliarden Dollar in einer Serie F aufgenommen und ist damit 183 Milliarden Dollar wert! Das ist atemberaubend, wenn man bedenkt, dass das Unternehmen vor etwas mehr als einem Jahr nur 4 (vier) Milliarden Dollar wert war! Dies zementiert ihre Position als Elite-KI-Modellhersteller und rückt sie in die Bewertungsebene von OpenAI (500 Mrd. $).

Meine Meinung:

Bei einem ARR von 5 Mrd. $ bringt diese neue Bewertung Anthropic auf einen 36-fachen Umsatzmultiplikator. Ist das wahnsinnig? Das hängt davon ab, wen Sie fragen. In traditionellen Tech-Sektoren würde dies als übertrieben angesehen werden, aber in der Welt der KI ist das weniger der Fall. Wir befinden uns in einer Phase des Investitionszyklus, in der die Memetik die Bewertungen stärker beeinflusst als die Fundamentaldaten, in einem hoffnungslosen Versuch, eine Vision zu bewerten, die im Moment noch nicht ganz klar ist ("aber sie ist provokativ").

BloombergShirinGhaffary

1️⃣ Apples Sternzeichen ist Zwilling

Die Nachricht wurde diese Woche dass Apple eine exklusive Partnerschaft mit Google eingeht, in deren Rahmen das KI-Flaggschiff Gemini in Apples Siri integriert wird und eine neue KI-gestützte Suchfunktion bildet. Gemini wird in den privaten Cloud-Service von Apple integriert, so dass persönliche Daten privat und verschlüsselt bleiben und nur für Apple wertvoll sind.

Zu Beginn des Jahres wurde bekannt, dass Apple einige Kandidaten (OpenAI, Anthropic) für diese Rolle umworben hat. Diese Nachricht kommt kurz vor dem "Tech-September" (Tech-Monat September), in dem Apple einige wichtige Hardware- und Software-Updates für das iPhone ankündigen wird. Wir drücken die Daumen, dass wir eine Vorschau auf Gemini-Siri bekommen!

Meine Meinung dazu:

Ich für meinen Teil bin ekstatisch. Ich weiß, dass ich Apple gehasst habe (und das werde ich auch weiterhin tun), aber es freut mich zu sehen, dass sie endlich die Entscheidung getroffen haben, die Hürde "KI-Modellanbieter" zu überwinden und sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: Kundenerlebnisse. Meine Hoffnung ist, dass sie sich jetzt darauf konzentrieren können, Siri in einen wirklich nützlichen KI-Assistenten zu verwandeln, der vollständig in alle meine Apps integriert ist und nicht etwas, das ich in meinen Einstellungen deaktiviert habe. Ich finde es auch toll, dass Apple seine Verpflichtung zu lokalisierten KI-Modellen einhält, die meiner Meinung nach schließlich zu "persönlichen KI-Modellen" für den Einzelnen werden - etwas, von dem ich fest überzeugt bin, dass es sich tatsächlich wie AGI anfühlen wird.

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