#150: 250806

Zahlen mit Ausrufezeichen: Der Umsatz schoss um 48 % auf $1 Mrd. nach oben, der Gewinn verdoppelte sich auf $327 Mio. – und die Aktie hat sich seit Jahresbeginn bereits mehr als verdoppelt

Pentagon-Jackpot: Letzte Woche sicherte sich Palantir einen potenziellen $10-Mrd.-Deal mit der US-Armee über zehn Jahre – einer der größten Software-Verträge des Verteidigungsministeriums überhaupt

Palantir 101: Das 2003 von Peter Thiel und Alex Karp gegründete Unternehmen analysiert riesige Datenmengen für Geheimdienste, Militär und zunehmend für Konzerne – vom Aufspüren von Terroristen bis zur Betrugserkennung bei Immobilienfinanzierern

Big Brother als SaaS? Palantir nutzt LLMs nicht für Chatbots, sondern integriert generative KI in sein „Foundry“- und „AIP“-System (think: Bündelung und Auswertung von Daten) – dort automatisieren Modelle Analyse-, Planungs- und Entscheidungsprozesse in Echtzeit

Uncle Sam's Liebling: Das US-Regierungsgeschäft wuchs um 53 % auf $426 Mio. – ein klares Signal, dass Trumps versprochene Verteidigungsausgaben bereits in den Auftragsbüchern landen

Corporate America folgt: Der Umsatz mit US-Unternehmen explodierte um 93 % auf $306 Mio. – Palantirs Strategie, seine Abhängigkeit von Regierungsaufträgen zu reduzieren, trägt erste Früchte

Bewertungs-Paradox: Mit einer Marktkapitalisierung von $379 Mrd. ist Palantir inzwischen wertvoller als IBM, Salesforce und Cisco – obwohl die Firma nur einen Bruchteil von deren Umsatz erzielt

Überwachungskapitalismus 2.0: Während Europa über Datenschutz debattiert, baut Amerika sein Überwachungsarsenal massiv aus – mit Palantir als Hauptprofiteur, der seine Technologie nun auch in die Privatwirtschaft exportiert

Open-What? Der Code läuft offen, du kannst das Modell anpassen – aber die Trainingsdaten bleiben geheim

🇨🇳 Wake-up Call: Der Strategiewechsel folgt auf die Erfolge chinesischer Startups wie DeepSeek, Alibaba's Qwen und Moonshot AI, die seit Anfang 2025 die führende Position im Bereich der offenen KI-Modelle übernommen haben – ein Terrain, das Meta $META ( ▼ 1.15% ) lange dominierte

Klein, aber oho: Das größere gpt-oss-120b-Modell verfügt über 117 Mrd. Parameter (aktiviert aber nur 5,1 Mrd. pro Token) und läuft auf einer einzelnen Nvidia-GPU – das kompaktere gpt-oss-20b schafft es sogar auf Laptops mit 16 GB Arbeitsspeicher

Open-Weight, Open-Ceiling: Bei Tests wie Codeforces und Humanity's Last Exam schlagen die neuen Modelle zwar DeepSeek R1, bleiben aber hinter OpenAIs eigenen geschlossenen Modellen o3 und o4-mini zurück – ein kalkulierter Mittelweg zwischen Leistung und Kontrolle

Offen, aber daneben: Mit Halluzinationsraten von 49 % (gpt-oss-120b) und 53 % (gpt-oss-20b) im PersonQA-Test liegen die offenen Modelle weit über dem o1-Modell (16 %) und sogar über dem o4-mini (36 %) – ein Preis für die Öffnung, den OpenAI bewusst in Kauf nimmt

Chain-of-Thought inside: Die Modelle sind „agentic“ – sie können selbstständig Aufgaben planen, Tools (Websuche, Python etc.) aufrufen und schrittweise „nachdenken“

Freiheit mit Grenzen: OpenAI veröffentlicht zwar die Modellgewichte, aber nicht die Trainingsdaten – ein cleverer Schachzug, der sowohl Copyright-Klagen vermeidet als auch verhindert, dass Konkurrenten die genaue Trainingsmethodik kopieren können

Delay & Conquer: Die zweimalige Verschiebung der Veröffentlichung wegen "zusätzlicher Sicherheitstests" wirkt wie ein Zeitgewinn, um den wachsenden chinesischen Vorsprung aufzuholen 👀

USA: Plant bessere Ortung für KI-Chips, um Schmuggel zu stoppen (Deep Dive)

BrainCo: Sammelt $100 Mio. vor geplantem Börsengang in China (Deep Dive)

Broadcom: Neuer Chip verbindet +1 Mio. Prozessoren für KI (Deep Dive)

Nvidia: CEO Jensen Huang kündigt KI-Konferenz in DC an (Deep Dive)

Google: KI-Bugjäger Big Sleep entdeckt 20 Schwachstellen (Deep Dive)