Ausgabe vom 1. Juni 2026

Seit Februar 2026 testet OpenAI Werbung in ChatGPT — für eingeloggte, erwachsene US-Nutzer der Gratis- und Go-Stufe; zahlende Plus- und Pro-Abonnenten bleiben verschont. Anfangs galt das Experiment als Fehlschlag: Eine Klickrate von 0,91 Prozent gegenüber 6,4 Prozent bei der Google-Suche frustrierte die ersten Werbepartner, ein Enterprise-Kunde gab nur drei Prozent seines Pilotbudgets aus. Eine neue Analyse von Similarweb-Produktchef Harel Amir dreht die Geschichte nun um — nicht, indem sie die schlechten Zahlen bestreitet, sondern indem sie ihre Bedeutung neu rahmt.

Amirs Kernpunkt: ChatGPT-Anzeigen basieren nicht auf Keywords, sondern auf dem, was er „konversationelle Absicht" nennt. Die Werbung erscheint nicht, weil jemand „Laufschuhe kaufen" tippt, sondern weil ChatGPT aus einem langen Dialog ableitet, dass sich eine Kaufabsicht herausbildet — manchmal erst nach zehn, dreißig oder über fünfzig Gesprächsrunden. Genau hier liegt die Bedrohung für Google: Dessen Keyword-Modell erfasst Kaufabsicht erst, wenn der Nutzer sie ausformuliert. ChatGPT erkennt sie davor.

Die Daten, die Amir vorlegt, untermauern das. 46 Prozent der Nutzer, denen eine Anzeige gezeigt wurde, hatten ursprünglich keine Kaufabsicht; 83 Prozent der Anfragen, die in ChatGPT eine Anzeige auslösten, hätten in Google gar keine Shopping-Anzeige getriggert. ChatGPT zeigt zudem nur eine einzige, exklusive Anzeige pro Gesprächsrunde statt mehrerer konkurrierender Treffer — was höhere Preise rechtfertigt: Der Tausenderkontaktpreis liegt bei rund 60 Dollar, der Klickpreis bei geschätzt 12 Dollar, beides deutlich über Google-Niveau. Die durchschnittliche Klickrate ist mit 0,68 Prozent zwar weiter niedrig, doch 73 Prozent der Nutzer setzen das Gespräch nach einer Anzeige fort.

Der Maßstab macht die Sache ernst. ChatGPT zählte zum Werbestart über 900 Millionen wöchentlich aktive Konten, davon hunderte Millionen auf der Gratisstufe. Das Anzeigengeschäft überschritt in weniger als 60 Tagen eine annualisierte Umsatzmarke von 100 Millionen Dollar — einer der schnellsten Werbe-Ramps der Tech-Geschichte. Im April stellte OpenAI von Tausenderkontaktpreis auf Klickabrechnung um, ein Zeichen wachsender Reife. Wichtig zur Einordnung: Die hier genannten Klick- und Preiswerte sind Schätzungen aus der Similarweb-Analyse, keine offiziellen OpenAI-Zahlen.

Für Marketing- und Produktverantwortliche ist die Botschaft doppelt. Erstens entsteht ein neuer Werbekanal mit völlig anderer Mechanik: Wer auf intentbasiertes Google-Marketing optimiert ist, muss lernen, in Gesprächsverläufen statt in Suchbegriffen zu denken. Zweitens — und langfristig gewichtiger — wackelt die Grundannahme, dass Kaufabsicht in der Suchmaschine entsteht. Verschiebt sich die Produktrecherche dauerhaft in den Chatbot, verliert Google nicht Marktanteile an einen Konkurrenten, sondern das Terrain selbst, auf dem sein Geschäftsmodell gebaut ist. Skepsis bleibt angebracht: Digiday merkt an, dass die anfangs gesäten Zweifel der Werbetreibenden sich nicht so leicht ausräumen lassen, selbst wenn die Auslieferung inzwischen besser funktioniert.

Vor rund anderthalb Jahren startete die US-Armee einen Wettbewerb, der ein teures Desaster ersetzen sollte: Microsofts IVAS-Programm, eine auf der HoloLens 2 basierende Kampf-Datenbrille mit einem Auftragsvolumen von bis zu 22 Milliarden Dollar, war an Übelkeit, Softwarefehlern und Zuverlässigkeitsproblemen gescheitert. Der Nachfolger heißt SBMC — Soldier Borne Mission Command — und wurde im März 2025 bewusst als „offener Wettbewerb" neu aufgesetzt. Im September fielen die Entscheidungen: Insgesamt rund 354 Millionen Dollar, davon 159 Millionen an ein Team um Anduril und 195 Millionen an das Palantir-finanzierte Start-up Rivet, dessen CEO ausgerechnet der frühere IVAS-Programmleiter von Microsoft ist.

Das eigentlich Bemerkenswerte ist die Paarung im Anduril-Team. Anduril, das Rüstungs-Start-up von Palmer Luckey, liefert die Kommando-Software „Lattice", die verteilte Sensordaten fusioniert, Bedrohungen erkennt und Handlungsempfehlungen ausspricht. Die Hardware und Optik steuert Meta über seine Reality-Labs-Sparte bei — jene Abteilung, die auch die Ray-Ban-Datenbrille baut. Es ist eine Wiedervereinigung mit Vorgeschichte: Luckey gründete einst Oculus, verkaufte es 2014 für rund zwei Milliarden Dollar an Facebook und wurde 2017 im Streit hinausgedrängt. Meta-Technikchef Andrew Bosworth entschuldigte sich später öffentlich; die Partnerschaft wurde im Mai 2025 verkündet.

Was die Brille können soll, klingt nach Science-Fiction und ist doch konkret spezifiziert. Ein Head-up-Display legt digitale Daten über das reale Sichtfeld, tags transparent, nachts als digitale Nachtsicht. Lattice fusioniert die Daten verteilter Sensoren zu einem 360-Grad-Lagebild — bis hin zum Anspruch, Bedrohungen „hinter Wänden" sichtbar zu machen. Drohnen- und Kameradenbilder werden direkt eingeblendet; der Soldat soll Drohnen steuern, Artillerie anfordern und Roboter dirigieren, ohne den Blick zu senken. Anduril testet dafür Sprachmodelle von Meta (Llama), Google (Gemini) und Anthropic (Claude), um gesprochene Befehle in Software-Aktionen zu übersetzen.

Noch ist all das Prototyp. Erste Komponenten trafen im März 2026 ein, eine „skalierte Auslieferung" stellte Luckey für 2027 in Aussicht, eine echte Produktionsentscheidung der Armee wird frühestens 2028 erwartet — und nur, falls sich ein tragfähiges System herauskristallisiert. Parallel hat die Armee dem Lattice-Software-Ökosystem rund 20 Milliarden Dollar zugesagt. Die Zahlen zeigen, wie ernst es ist; sie zeigen aber auch, dass das Programm noch jede der Hürden nehmen muss, an denen IVAS zerbrach.

Hinter der Technik steht eine grundsätzliche Verschiebung, die auch zivile Tech-Unternehmen betrifft: Consumer-AR-Technologie wird militarisiert. EssilorLuxottica verkaufte 2025 über sieben Millionen Meta-KI-Brillen — dieselbe Produktlinie steht nun Modell für ein Waffensystem. Bei Meta hatte es 2018 noch Mitarbeiterproteste gegen Pentagon-Projekte gegeben; Bosworth beruft sich heute auf eine „schweigende Mehrheit" im Silicon Valley, die Verteidigungsarbeit befürworte. Andurils eigene Sprache ist dabei entlarvend offen: Das Unternehmen spricht davon, „den Menschen als Waffensystem" zu optimieren — inklusive der Vision, Drohnenangriffe per Blick- und Sprachsteuerung auszulösen. Die ethische Debatte über diese Verschmelzung von Alltagsgerät und Kriegsgerät hat gerade erst begonnen.

Anlass der Berichterstattung war die World Intelligence Expo, die Ende Mai in Tianjin stattfand und „Smart Policing"-Ausrüstung präsentierte. Im Zentrum: vernetzte AR-Datenbrillen mit Mikrokamera, die Gesichter, Kennzeichen und Objekte erfassen und in Echtzeit gegen eine nationale Datenbank abgleichen. Die offiziellen Eckdaten stammen von der Polizei-IT-Abteilung in Tianjin und dem Staatsmedium China Daily: rund 40 Gramm Gewicht, bis zu zwei Stunden Akkulaufzeit in der zweiten Generation, eine Trefferquote von „über 95 Prozent", Auswertung „innerhalb von Sekunden", Steuerung per Sprachbefehl.

Wichtig für die Einordnung: Das ist kein Erstdeployment, sondern die Skalierung einer Technologie, die seit 2017/2018 existiert. Der ursprüngliche Lieferant ist die Pekinger AR-Firma Xloong, gegründet von einem Ex-Huawei-Ingenieur. Schon damals setzten sechs Polizeibehörden die Headsets ein — darunter Peking, Tianjin und die autonome Region Xinjiang. China Daily framt die aktuelle Version nun als erste vollständig im Inland entwickelte Polizeibrille. Eingesetzt wird sie unter anderem in Tianjin und in Chengdu, wo sie in ein „dreidimensionales Präventionssystem" mit humanoiden Robotern, Roboterhunden und Drohnen integriert ist.

Die offiziell genannten Zwecke klingen harmlos: Verkehrsmanagement, etwa die Kennzeichenerkennung registrierter Elternfahrzeuge an Schulen, sowie die Suche nach Vermissten. China Daily liefert dazu ein vorzeigbares Fallbeispiel — ein Beamter habe einen verwirrten älteren Mann erkannt und „innerhalb von 20 Minuten" zur Familie zurückgebracht. Solche Geschichten sind Staatsmedien-PR und sollten als solche gelesen werden. Die kritische Lesart ist seit 2018 unverändert: Menschenrechtsorganisationen warnen, die Technik diene der Massenüberwachung, dem Tracking von Dissidenten und der „Einzäunung" der uigurischen Minderheit. Ein in Xinjiang eingesetztes System soll Behörden alarmieren, sobald „Zielpersonen" ihren Wohn- oder Arbeitsort verlassen.

Der Kontrast zum Westen ist scharf — und aufschlussreich. Meta verzichtet bei den Ray-Ban-Brillen bewusst auf Gesichtserkennung. Als Anfang 2026 ein internes Memo zu einem geplanten Feature namens „Name Tag" bekannt wurde, forderten die ACLU und über 70 Bürgerrechtsorganisationen Meta zum Stopp auf. In der EU ist die Echtzeit-Ferngesichtserkennung im öffentlichen Raum durch Strafverfolger seit Februar 2025 grundsätzlich verboten (Artikel 5 des AI Act), mit engen Ausnahmen und Bußgeldern bis zu 35 Millionen Euro. Die vollen Hochrisiko-Regeln greifen ab dem 2. August 2026.

Für Unternehmen und Entscheider ist Tianjin damit weniger eine exotische Randnotiz als ein Anschauungsfall für die globale Spaltung der KI-Governance. Dieselbe Technologie — mobile, am Körper getragene Echtzeit-Biometrie — ist in einem Rechtsraum Routine und im anderen illegal. Wer AR- und Computer-Vision-Produkte global ausrollt, muss diese Bruchlinie ins Produktdesign einbauen: Was in Shenzhen ein Verkaufsargument ist, ist in Frankfurt ein Straftatbestand. Die Zahlen aus Tianjin stammen sämtlich von Behörden und Herstellern; ein unabhängiger Test der 95-Prozent-Quote liegt nicht vor.

Das Bundesfinanzministerium hat am 26. Mai einen Referentenentwurf für das Jahressteuergesetz 2026 an die Verbände versandt. Eine darin enthaltene Änderung könnte weitreichende Folgen haben: Der Entwurf erweitert § 29c der Abgabenordnung — die Norm zur Weiterverarbeitung personenbezogener Daten durch Finanzbehörden — ausdrücklich auf „KI-Systeme im Sinne der KI-Verordnung (EU) 2024/1689 einschließlich deren fortlaufenden Betrieb". Im Klartext: Die Finanzverwaltung dürfte echte Steuerdaten von Bürgern und Unternehmen nutzen, um KI-Modelle zu entwickeln, zu testen und im laufenden Betrieb zu betreiben.

Als Sicherung dient eine Löschfrist: Die verwendeten Trainingsdaten müssen spätestens ein Jahr nach Ende der jeweiligen Entwicklungsmaßnahme unwiderruflich gelöscht werden. Das knüpft an eine bereits bestehende Ein-Jahres-Pflicht in § 29c AO an. Offen bleibt allerdings, was „Ende der Maßnahme" konkret bedeutet und wie die Löschung kontrolliert wird — Fragen, die der Entwurf nicht beantwortet.

Der zentrale Konflikt ist der Zweckbindungsgrundsatz der DSGVO (Artikel 5 Absatz 1 lit. b): Daten, die zur Steuerveranlagung erhoben wurden, würden für einen neuen Zweck — die KI-Entwicklung — verwendet. Das Ministerium räumt selbst ein, dieser Weg sei bislang „sehr schwierig" gewesen. Hinzu kommt ein tieferes, technisch ungelöstes Problem: Ob ein auf echten Daten trainiertes KI-Modell diese Daten nach formaler „Löschung" wirklich nicht mehr enthält, ist in der Forschung umstritten — Modelle können Trainingsdaten in ihren Gewichten „memorisieren". Eine Löschfrist für die Rohdaten beantwortet nicht, was im Modell selbst zurückbleibt.

Wofür die KI eingesetzt werden soll, umreißt der Entwurf vorsichtig: Beschleunigung der Massenbearbeitung von Steuererklärungen, Entlastung der Ämter, Erkennung von Auffälligkeiten und Hinterziehungsrisiken. Das Ministerium betont, die KI diene nur unterstützend; vollautomatische, den Bürger belastende Bescheide seien ausdrücklich nicht vorgesehen. Tatsächlich nutzt die Finanzverwaltung schon seit 2017 automationsgestützte Risikomanagementsysteme nach § 88 AO, die Steuererklärungen anhand geheim gehaltener Parameter filtern. Der neue Entwurf erweitert dieses Konzept von regelbasierten Filtern hin zu lernenden, auf echten Daten trainierten Systemen — Nordrhein-Westfalen betreibt seit Mai 2025 ein entsprechendes Pilotprojekt.

Einzuordnen ist der Stand des Verfahrens: Es handelt sich um einen Referentenentwurf mitten in der Verbändeanhörung, die bis zum 12. Juni läuft; die Kabinettsbefassung ist für den 1. Juli geplant, danach folgen Bundestag und Bundesrat. Es ist also noch kein geltendes Recht. Bemerkenswert ist auch, was die Berichterstattung bislang nicht hergibt: Trotz der brisanten Materie hat sich noch kein namentlicher Kritiker — weder der Bundesdatenschutzbeauftragte noch ein Landesbeauftragter — öffentlich konkret geäußert. Die Stellungnahmen entstehen gerade erst. Für Unternehmen mit sensiblen Steuerdaten lohnt es sich, den weiteren Verlauf genau zu verfolgen: Der Entwurf ist ein Präzedenzfall dafür, wie der Staat den Zielkonflikt zwischen Verwaltungseffizienz und Datenschutz im KI-Zeitalter auflöst.

Die Schlagzeile klingt nach einem KI-Triumph: „Claude knackt Bitcoin-Wallet mit 400.000 Dollar." Die Wahrheit ist nüchterner — und interessanter. Hinter der Geschichte steht ein anonymer X-Nutzer (@cprkrn), der Mitte Mai einen viralen Thread postete: Als Student habe er 2015 fünf Bitcoin für rund 250 Dollar gekauft, das Passwort der verschlüsselten Wallet dann in betrunkenem Zustand geändert und prompt vergessen. Elf Jahre lang scheiterten seine Rettungsversuche mit Standard-Tools wie btcrecover und Hashcat, die über 3,5 Billionen Passwort-Kombinationen durchprobierten.

Claude hat nichts „geknackt" — und das ist die entscheidende Klarstellung. Die KI brach keine Verschlüsselung und erriet kein Passwort durch rohe Gewalt. Der Nutzer kippte den gesamten Inhalt seines alten College-Laptops in Claude, und die KI leistete zweierlei Detektivarbeit: Erstens identifizierte sie eine ältere Wallet-Backup-Datei, die noch vor der betrunkenen Passwortänderung lag — und zu der der Besitzer das Passwort in einem alten Notizbuch besaß. Zweitens entdeckte Claude einen Bug im Open-Source-Tool btcrecover: Es hatte den abgeleiteten Schlüssel und das Passwort bei der Entschlüsselung in der falschen Reihenfolge verkettet, weshalb jeder frühere Versuch stillschweigend fehlschlug. Claude korrigierte die Logik, der Lauf förderte die privaten Schlüssel zutage. Kosten der Rechenzeit: rund 15 Dollar.

Das Sternchen gehört prominent dazu: Die Geschichte beruht auf der Selbstdarstellung eines anonymen Nutzers. Der Branchendienst Sherwood News sprach mit dem Mann, konnte den Besitz der Wallet aber nicht unabhängig bestätigen — er weigerte sich, eine Beweis-Transaktion zu senden. Decrypt erhielt auf Anfrage keine Antwort. Das Genre „KI rettet verlorene Kryptowährung" ist anfällig für Aufmerksamkeits-Maximierung, und genau diese hedgende Vorsicht ist angebracht: nach eigenen Angaben, nicht bestätigt.

Dennoch steckt eine reale Lektion darin, die über die Krypto-Romantik hinausreicht — und sie passt zur Debatte dieser Ausgabe über die wahren Kosten und Fähigkeiten von KI. Claudes Wert lag nicht in roher Rechenkraft, sondern in einer geduldigen, kontextreichen Fehlersuche über tausende Dateien und in der Fähigkeit, einen subtilen Bug in fremdem Code zu erkennen. Genau das — forensische Analyse großer, unstrukturierter Datenmengen und das Aufspüren von Logikfehlern — ist eine der unterschätzten Stärken heutiger Modelle. Die viralen Schlagzeilen feiern den falschen Teil der Geschichte.