Musk baut eine Chipfabrik, zehnmal so groß wie Giga Texas

Agents haben diese Woche Hände bekommen. Meta hat seinen ersten Coding-Agent released, ein Startup ist mit einem Agent aus dem Stealth gekommen, der sich durch das offene Web klickt, und DeepMind gibt Humanoiden die Kontrolle über ihren ganzen Körper. Auf der Infrastrukturseite steckt Musk 16,8 Milliarden Dollar in die Produktion der Chips und lässt sie von Nvidia ins All fliegen.

Meta: spät und billig in den Coding-Agent-Krieg

Meta hat Muse Code als Beta gestartet, seinen ersten Coding-Agent. Terminal-basiert, macOS und Linux, gebaut für komplette Software-Engineering-Aufgaben in großen Repos. Changes planen, Code schreiben, Ergebnisse validieren. Darunter läuft Muse Spark 1.2, ein Modell, das gemeinsam mit dem Agent und einem eigenen Code-Management-Harness trainiert wurde.

Spannend wird es beim Pricing. Entweder normale Pay-as-you-go-API-Preise, oder ein Contributor-Tier, das die Kosten um über 90% senkt, wenn du deine Daten teilst.

Meta kauft sich Trainingsdaten mit einem Rabattgutschein. Für Agenturen mit dünnen Margen beim internen Tooling ist das eine echte Entscheidung, und die Antwort hängt komplett davon ab, auf welchen Code du den Agent loslässt. Kunden-Repos unter NDA? Eher nicht.

Verantwortlich sind Alexandr Wangs Superintelligence Labs. Der dritte ernsthafte Player in einer Kategorie, die Anthropic und OpenAI bisher weitgehend unter sich hatten.

Hark: ein Agent, der wirklich klickt

Hark ist mit Handoff aus dem Stealth gekommen, einem Computer-Use-Agent für Aufgaben mit langem Horizont im offenen Web. Er steuert eine eigene virtuelle Maschine, klickt Buttons, füllt Formulare aus und kommt auch mit Seiten zurecht, die er noch nie gesehen hat.

Die Demos sind auf eine vielversprechende Art unspektakulär. Essen bei DoorDash und Uber Eats komplett durchbestellen. Flüge bei United, Delta und American vergleichen und buchen.

Hark beansprucht den bisher besten Score im OM2W-Web-Use-Benchmark, vor Anthropic, OpenAI und Google, bei unter einem Zehntel des Token-Preises. Das sind Herstellerzahlen aus einem Launch-Post, also mit Vorsicht genießen, bis das jemand Unabhängiges nachmisst.

Gegründet hat das Brett Adcock, der auch Figure gestartet hat. Ein Mann, der Robotern jahrelang beigebracht hat, die physische Welt zu greifen, und der jetzt dasselbe Problem auf Web-UIs richtet. Jeder Buchungsflow, über den deine Kunden schimpfen, wird bald zur API, ob sie eine gebaut haben oder nicht.

Die Anmeldung ist offen, das Release kommt noch diesen Monat.

Google DeepMind: Roboter, die endlich ihre Beine nutzen

Gemini Robotics 2 ist da, und der große Sprung ist Ganzkörper-Kontrolle. Die letzte Generation hat vor allem die obere Hälfte gesteuert. Diese koordiniert den kompletten Humanoiden von oben bis unten und denkt dabei mehrstufige Aufgaben in Umgebungen durch, die für Menschen gebaut sind.

Drei Modelle kommen gemeinsam. Ein Vision-Language-Action-Modell, ein VLM für verkörpertes Reasoning und ein On-Device-VLA für die Fälle, in denen Latenz wichtiger ist als reine Leistung.

Die Zahl, die heraussticht, ist der Transfer. Laut DeepMind passt sich das Modell mit ein paar Stunden Daten an einen völlig neuen Roboterkörper an, meist mit unter 200 Beispielen. Apollo von Apptronik hat die Demos gefahren, Boston Dynamics und Agile Robots haben Early Access.

Dazu 92% Erfolgsquote beim Herausdrehen einer Glühbirne. Klingt banal, bis du versuchst, die nötige Beinarbeit, den Griffdruck und die Balancekorrektur als Code zu beschreiben.

Robotik hing ein Jahrzehnt lang an der Hardware fest. Die Steuerungsebene ist jetzt der Teil, der sich am schnellsten bewegt.

Nvidia und SpaceX: Rechenzentren verlassen den Planeten

SpaceX hat Nvidia ausgewählt, um die Compute-Payload für Starmind AI1 zu bauen, die Satelliten für das Rechenzentrum im Orbit. Rubin-GPUs und Vera-CPUs, wobei Nvidia behauptet, das Weltraummodul schaffe bis zu 25 mal so viel AI-Arbeit wie eine H100.

Die technischen Daten sind auf die gute Art absurd. 30 Meter hoch im entfalteten Zustand, 75 Meter Spannweite, breiter als eine 747. Der Prototyp soll Anfang 2027 getestet werden, und langfristig ist eine Konstellation von bis zu einer Million Satelliten geplant, die als ein verteilter Supercomputer arbeitet.

Die Logik dahinter ist thermisch und elektrisch. Dauerhafte Sonneneinstrahlung, Kühlung über Abstrahlung, kein Netzanschluss, den man mit einer Gemeinde verhandeln muss. Auf der Erde sind genau diese drei Dinge aktuell der schwierigste Teil, wenn du in dieser Größenordnung baust.

The Register nennt es Elon schenkt Nvidia ein Monopol über die Sterne, was unfair und vermutlich richtig ist. Niemand hat bisher gezeigt, dass Compute im Orbit günstiger ist als ein Rechenzentrum in Arizona. Strahlung, Latenz und die Kleinigkeit, ein defektes Rack in 500 km Höhe zu reparieren, sind weiter ungelöst.

Ambitioniert genug, dass wir uns den Prototyp 2027 genau anschauen werden.

Terafab: jetzt wollen sie die Chips auch selbst machen

Zwei Tage nach dem Nvidia-Deal haben Tesla und SpaceX eine erste Phase von 16,8 Milliarden Dollar für Terafab bestätigt, einen Halbleiterkomplex in Grimes County, Texas. Es ist ein Joint Venture mit xAI, das SpaceX im Februar in einem reinen Aktiendeal übernommen hat.

Die Dimension ist schwer vorstellbar. Über 100 Millionen Quadratfuß Produktionsfläche, 100.000 Wafer-Starts pro Monat zum Start, mit dem Ziel von einer Million. Mindestens 3.000 Leute werden aus Grimes und Brazos County eingestellt. Intel ist im April eingestiegen, die Fab läuft auf dessen 14A-Prozess.

Und das ist nur Phase eins. Frühere Unterlagen deuten auf bis zu 119 Milliarden Dollar für den Vollausbau hin. Das erklärte Ziel ist, die Lücke zu dem Terawatt an Compute zu schließen, das Tesla und SpaceX erwarten.

Leg das neben Starmind, dann wird das Bild klar. Musk will das Silizium herstellen, das Silizium ins All schießen und die Workloads darauf laufen lassen. Vertikale Integration von Sand bis Orbit.

Ob ein einziges Unternehmen diesen kompletten Stack besitzen sollte, ist eine Diskussion, die bisher niemand führt.

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