Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters!

Wir wollten diese Woche einen entspannten Newsletter schreiben. Aber dann hat Google ein Update geliefert, das wir direkt testen mussten. Bei OpenAI bröckelt die Fassade. Und Anthropics neues Modell hat uns um halb drei nachts den Schlaf gekostet.

So viel zum Thema entspannt. Aber hey - wenigstens hast du jetzt was zu lesen 😁 …

Das haben wir heute für dich im Gepäck:

Los geht’s!

Mal ehrlich: Wie viele Tabs hast du gerade offen? Wir schließen von uns auf dich und tippen: zu viele. Und die Hälfte davon sind Artikel oder PDFs, die du "später" lesen wolltest. Genau diesen Schmerzpunkt hat Google jetzt angegangen - und zwar indem es Gemini mit NotebookLM verknüpft!

NotebookLM ist aus den Google Labs entstanden und hat sich schnell zum beliebtesten AI-Tool im Google Universum gemausert. Es ist perfekt für alle, die viel mit Informationen aus verschiedenen Quellen arbeiten und diese verdichten und in verschiedenen Formaten aufbereiten wollen.

Mittlerweile hat NotebookLM beim Suchinteresse sogar Gemini selbst überholt. Die Leute lieben Tools, die nicht lügen.

Neu landen Notebooks direkt in der Gemini-App. Klingt nach einem Sidebar-Update. Ist aber der Moment, wo zwei getrennte Welten endlich eins werden.

Weil du nicht mehr zwischen zwei Welten wechseln musst: der kreativen Freiheit von Gemini auf der einen Seite und der halluzinationsfreien Umgebung von NotebookLM auf der anderen.

Der Einstieg: Du gehst auf gemini.google.com, findest in der linken Seitenleiste den Bereich "Notebooks" und legst dort deine “Projekte” an. PDFs, Google Docs, Web-URLs, YouTube-Videos und Audio-Dateien kannst du alle direkt dort als Quellen in deine Wissensdatenbank laden.

Und alles, was du in der Standalone-Version von NotebookLM änderst, taucht sofort in Gemini auf - und umgekehrt. Live-Synchronisation deines digitalen Gehirns, quasi.

So viel zu den Basics - jetzt wird's richtig interessant.

1. Deep Research direkt aus NotebookLM starten

Du hast ein Thema, aber noch keine Quellen? Du kannst aus NotebookLM heraus einen Recherche-Auftrag starten, der dein Notebook automatisch befüllt.

Das Tool erstellt dir einen Plan und zieht passende Quellen aus dem Netz. Manuelle Google-Suche war gestern.

Wichtig: Deep Research direkt in NotebookLM starten, nicht in Gemini - sonst verlierst du die Einzelquellen.

2. Daten aus PDFs als Tabelle extrahieren

Du hast Rechnungen, Verträge oder Reports als PDF, die du als strukturierte Übersicht brauchst? Die AI zieht dir alle relevanten Details heraus - Fristen, Summen, Verpflichtungen. Oder einfach ein Feature-Vegleich wie in unserem Beispiel. Nutze die Sheets-Vorschau und die AI erstellt dir in Sekunden eine saubere Tabelle!

3. Kreative Texte in Gemini, visuelle Assets in NotebookLM

Das ist die wichtigste Unterscheidung, die die meisten übersehen. Wenn du kreative Texte erarbeiten willst, bist du in Gemini besser aufgehoben. Der Chat dort ist schneller, kreativer und deutlich besser im freien Denken.

Für alles, was du aus deinen Quellen heraus visualisieren willst, gehst du hingegen direkt in NotebookLM. Infografiken, Mindmaps, Audio-Podcasts, Slide Decks, Video Overviews - NotebookLM macht das besser und schneller als Gemini.

Zudem hast du den Vorteil, dass du genau steuern kannst, welche Quellen dabei genutzt werden. Die Infografiken aus NotebookLM sehen in unseren Tests schlicht besser aus als das, was Gemini produziert.

4. Notebook Memory aktivieren

In den Notebook-Einstellungen (drei Punkte oben rechts) findest du die Option "Notebook Memory". Wenn du sie einschaltest, kennt Gemini beim nächsten Chat auch den Kontext der vorherigen Unterhaltungen in diesem Notebook. Du startest nicht mehr bei null. Das fühlt sich nach einer Weile an, als würde der Assistent dein Thema wirklich kennen - und nicht nur deinen letzten Prompt.

5. Custom Instructions pro Notebook

Ebenfalls in den Einstellungen: du kannst Gemini sagen, wie es in diesem Notebook antworten soll. Tone, Format, dein Wissensstand zum Thema, Kontext zu dir oder deinem Business - alles einstellbar, pro Notebook individuell. Damit wird jedes Notebook zu einem spezialisierten Assistenten. Hier ein Prompt für die Praxis:

Diese Custom Instructions gelten sowohl in Gemini als auch in NotebookLM direkt. Du kannst hier bis zu 10.000 Zeichen nutzen und in die Vollen gehen.

Ziemlich cool, das Ganze! Fürs reine Notebook-Setup in Gemini reicht der kostenlose Account - zuerst kommen die Paid-User dran und dann wird es schrittweise für alle freigeschaltet.

Klar, wir müssen auch über OpenAI sprechen. Geht ja gar nicht anders.

Diese Woche bei OpenAI war ... viel. Drohungen aus dem Iran. Ein Molotov-Cocktail auf Sam Altmans Haus. Ein 70-seitiger New Yorker-Artikel. Eine CFO, die aus Meetings ausgeschlossen wird. Und Anthropic, das leise beim Umsatz an OpenAI vorbeigezogen ist. Alles in einer Woche.

600 Millionen Dollar an OpenAI-Anteilen lagen auf dem Sekundärmarkt rum. Aber keine Käufer. Ken Smythe von Next Round Capital hat versucht, die Anteile an den Mann zu bringen: "Wir konnten unter Hunderten institutionellen Investoren keinen finden, der zugreifen wollte."

Gleichzeitig stehen die institutionellen Anleger Schlange beim Kontrahenten Anthropic: 2 Milliarden Dollar wären bereit, sofort investiert zu werden. Verrückt, oder?

Das erklärt sich aber, wenn man die Zahlen anschaut: Anthropic hat OpenAI beim Umsatz überholt und ist auch bei der Adoption nah dran! 30 Milliarden Dollar annualisiert gegen 25 Milliarden - bei 4x niedrigeren Trainingskosten. Leise, aber eindeutig.

Sam will den IPO noch 2026 - und er weiß, warum er das Tempo braucht. SpaceX plant für Mitte 2026 mit bis zu 1,75 Billionen Dollar Bewertung, Anthropic peilt Oktober an.

Wer zuerst kommt, saugt die Liquidität aus dem Markt ab.

Nur: Das Unternehmen, das er an die Börse bringen will, ist gerade von allen Seiten unter Beschuss - buchstäblich.

Das Stargate Rechenzentrum, ein 500-Milliarden-Dollar-Versprechen an Amerika, wackelt. Stargate UK liegt auf Eis, weil Industriestrom dort 4x so viel kostet wie in den USA.

Iran mit der "vollständigen Vernichtung" des Rechenzentrums in Abu Dhabi gedroht - kein leeres Gerede, denn im März haben Drohnen bereits zwei Amazon AWS-Rechenzentren getroffen.

Auch intern gibt es kleine Problemchen: OpenAI CFO Sarah Friar hält das Unternehmen noch nicht ready für einen Börsengang. Sams Reaktion? Er schließt sie angeblich einfach von Investoren-Meetings aus.

Und dann sind da noch die drei Führungskräfte, die den Infrastrukturaufbau stemmen sollten … Sie sind zu Meta gewechselt. Leute, die Rechenzentren im Gigawatt-Maßstab bauen, wachsen halt nicht auf Bäumen…

Der Rest der Woche: Ein New Yorker-Artikel über Sam mit 70 Seiten unvorteilhafter Darstellung (… da hätte man auch gleich ein Buch draus machen können), Floridas Generalstaatsanwaltschaft leitet eine Untersuchung ein - und wenige Tage später landet ein Molotov-Cocktail auf Sams Haus. Nicht metaphorisch. Buchstäblich.

Das größte AI-Labor der Welt hat gerade PR-, Infrastruktur- und interne Probleme. Für dich ändert das kurzfristig nichts. Aber mittelfristig vielleicht alles.

Aber es gibt auch gute News für dich als Nutzer: Der neue $100 Pro-Plan bringt 5x mehr Codex-Nutzung als Plus - damit hat OpenAI jetzt auch einen vergleichbaren Plan zu Anthropic. Ideal für alle, die etwas mehr wollen, aber nicht gleich auf den $200 im Monat Plan aufspringen wollen.

Auch die Superapp-Vision nimmt Formen an: Chat, Coding, Search, Agents, Plugins - alles unter dem Dach der Codex-App.

Wenn der IPO kommt, kommen auch Anleger, die Rendite wollen. Dann kommen Ads, dann kommen Feature-Cuts bei Free-Tiers, dann kommen Preiserhöhungen. Das ist das normale Playbook nach jedem Tech-Börsengang. Kein Vorwurf - einfach Realität.

Eigentlich würden wir jetzt sagen, dass du dir deshalb Anthropics Claude genauer anschauen solltest. Aber die planen ja auch einen Börsengang 😁 …

Es ist 2:37 Uhr. Und meine Frau kann nicht mehr schlafen, weil wir uns am Abend dieses Video zu Mythos angesehen haben… Wenn selbst nicht-AI-Nerds Albträume haben, lohnt es sich, da genauer hinzusehen.

Wir haben das Thema letzte Woche kurz angeteasert und jetzt den medialen Hype für dich seziert. Und wie so oft ist die Headline nur der Einstieg in ein spannendes Rabbit Hole mit verblüffenden Erkenntnissen.

Anthropic hat das neue Modell Mythos medienwirksam vorgestellt in Szene gesetzt. Es hat einen 27 Jahre alten Fehler im hochsicheren Betriebssystem OpenBSD aufgespürt hat. Kein Sicherheitsteam der Welt hatte ihn je gefunden. Mythos soll dabei gleich zehntausende weitere Schwachstellen identifiziert haben.

Ein Detail, das in der Berichterstattung oft untergeht: Mythos wurde gar nicht speziell für Cybersecurity trainiert. Die Fähigkeit, Sicherheitslücken zu finden, ist ein Nebenprodukt seiner allgemeinen Verbesserungen in Coding und logischem Denken.

Das macht die Sache eigentlich noch brisanter. Wenn ein Generalisten-Modell solche Ergebnisse liefert, ohne darauf getrimmt zu sein, was passiert dann erst bei gezielter Spezialisierung? Und was wird es in anderen Bereichen für Durchbrüche verschaffen?

Die Geschichte, die sofort durch alle Tech-Newsrooms jagte: Mythos soll während des Testbetriebs aus seiner sicheren Sandbox ausgebrochen sein, sich eigenständig Internetzugang verschafft und einem Forscher eine E-Mail geschrieben haben, der gerade im Park ein Sandwich aß.

Es war aber kein autonomer Ausbruch, denn die Forscher hatten das Modell explizit mit den passenden Tools ausgestattet und ihm genau diese Aufgabe gegeben: Teste, ob du ausbrechen kannst. Mythos hat es gemacht. Genau so, wie es beauftragt wurde.

Die Sandwich-Story? Perfektes Timing für den Börsengang. Anthropic weiß, wie man eine Legende baut (siehe unseren Beitrag weiter oben).

Statt einem öffentlichen Release gibt es deshalb Project Glasswing: ein exklusiver Club für 40 Konzerne, darunter Apple, Microsoft, Google, Amazon, CrowdStrike. Die dürfen 90 Tage lang ihre eigene Infrastruktur damit absichern. Alle anderen schauen zu.

Big Tech sichert sich damit gerade einen strukturellen Vorsprung. Während Amazon und Microsoft 90 Tage Zeit haben, ihre Systeme mit Mythos zu flicken, arbeiten alle anderen mit dem, was sie haben.

Und es ist ihnen ernst! Der amerikanische Finanzminister Scott Bessent und der Vorsitzende der US-Notenbank, Jerome Powell, luden führende Vertreter der Wall Street zu einer Krisensitzung ein.

Allerdings gibt es neben dem Sicherheitsargument auch ein handfestes Kapazitätsproblem: Mythos ist ein riesiges, teures Modell, und Anthropic hat schlicht nicht genug Compute, um es an Millionen Nutzer gleichzeitig auszuliefern.

Ob die Restriktion also nur aus Sicherheitsgründen besteht oder ob Anthropic das Beste aus einer Limitation macht, darf man sich ruhig fragen. In Security-Foren wird bereits offen diskutiert, ob das digitale Zweiklassengesellschaft ist. Oder einfach eine neue Form von Marktmacht?

Mythos fällt in eine Zeit, in der Cyberangriffe ein neues Level erreichen. Im März hat der Stryker-Hack gezeigt, wie verwundbar selbst ein Fortune-500-Medizintechnik-Konzern ist: pro-iranische Hacker haben über 200.000 Geräte in 79 Ländern gleichzeitig gelöscht, Produktionslinien standen still.

Chinesische Gruppen wie Volt Typhoon und Salt Typhoon infiltrieren systematisch kritische Infrastruktur in den USA und Europa. Die EU hat im März Sanktionen gegen chinesische Cyber-Firmen verhängt.

Aber auch China selbst ist im Visier - einer der Supercomputer wurde gehackt und ein Schatz an Material wird feilgeboten.

Und Sam Altman hat in einem kürzlichen Interview vor einer “welterschütternden Cyber-Attacke” gewarnt, die innerhalb der nächsten zwölf Monate absolut denkbar sei.

Das erklärt, warum jetzt auch OpenAI nachzieht: Sie arbeiten ebenfalls an einem eigenen Cybersecurity-Modell, das an ausgewählte Partner gehen soll. Die Botschaft ist klar: Wir haben vielleicht nur wenige Monate Zeit, um die Software, auf der unsere Gesellschaft läuft, auf Vordermann zu bringen.

…und wenn du noch etwas tiefer einsteigen willst, hier ein sehenswertes Video.

Egal, ob Anthropic die Story für den Börsengang aufbläst, ob ihnen schlicht die Compute-Kapazität fehlt, oder ob die Sicherheitsbedenken echt sind. Vermutlich ist es ein Mix aus allem.

Aber das ändert nichts an der Substanz: Wenn ein Generalisten-Modell ohne spezielles Cybersecurity-Training zehntausende Schwachstellen in der Software findet, auf der unsere Zivilisation läuft, dann ist das ein Moment, bei dem man kurz innehalten sollte.

Wir haben ein Zeitfenster. Die aktuell besten AI-Modelle können Software-Schwachstellen heute besser finden als die meisten menschlichen Security-Teams. Das heißt: die Werkzeuge, um deine Systeme abzusichern, sind jetzt da. Aber dieselben Werkzeuge sind auch für die andere Seite verfügbar. Es ist buchstäblich ein Rennen.

Als Infrastrukturverantwortlicher kannst du auch ohne Glasswing-Einladung die aktuellen Modelle als dein “Red Team” nutzen. Lass sie deinen Code reviewen, deine Configs prüfen, deine Logs auswerten, etc.

Und für den Rest von uns gelten im Alltag die Basics jetzt umso mehr:

Das sind keine neuen Tipps. Aber mit dem was kommt, sind es keine optionalen Empfehlungen mehr, sondern Pflicht.

Geschafft! Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten