Ausgabe vom 19. Juni 2026

Am Donnerstag wies die US-Energieregulierungsbehörde FERC sechs große Netzbetreiber an, Anschlussanträge von Rechenzentren bevorzugt zu behandeln. Die Betreiber haben nun 30 Tage Zeit, verfügbare Erzeugungskapazitäten zu melden, und 60 Tage, ihre regionalen Strompreise zu rechtfertigen oder anzupassen; zudem sollen sie „alternative Übertragungstechnologien“ und Behind-the-Meter-Lösungen für Datacenter ermöglichen. Die Kommissare stimmten einstimmig zu. Angestoßen hatte das Verfahren Energieminister Chris Wright bereits im Oktober mit Verweis auf die KI-Wettbewerbsfähigkeit der USA — die Anordnung folgt damit dem energiepolitischen Kurs der Trump-Regierung.

Die Überholspur löst allerdings nicht das eigentliche Problem: Sie schafft keine einzige Megawattstunde zusätzlicher Erzeugung. Der Strombedarf von Rechenzentren dürfte bis 2035 auf nahezu das Dreifache steigen, während die Anschlussanträge neuer Kraftwerke schon heute die gesamte Kapazität des bestehenden Netzes übersteigen. Beim größten US-Netzbetreiber PJM herrscht laut TechCrunch chaosähnlicher Druck, große Versorger drohen mit Rückzug. FERC priorisiert also den Zugang einer einzelnen, finanzstarken Nachfragegruppe zu einem ohnehin knappen Gut — die Kosten für Netzausbau und steigende Strompreise drohen bei den übrigen Verbrauchern zu landen.

Parallel verschärft die Regierung den Konflikt auf der ökologischen Seite. Das US-Justizministerium beantragte Anfang dieser Woche vor einem Bundesgericht, die Klage der Bürgerrechtsorganisation NAACP gegen Elon Musks xAI abzuweisen. Die im April unter dem Clean Air Act eingereichte Klage wirft xAI vor, in Southaven (Mississippi) Gasturbinen ohne die erforderlichen Luftreinhaltungs-Genehmigungen zu betreiben, um das Memphis-Rechenzentrum Colossus 2 mit Strom zu versorgen — nach Quellenangaben 27 oder mehr Turbinen, die Anwohner überproportional Schwarze Stadtviertel mit Stickoxiden und Feinstaub belasten. Das DOJ argumentiert, die Klage gefährde „nationale, ökonomische und Energiesicherheit“, weil Grok „militärische Operationen des Department of War“ unterstütze. Es ist die direkte Folgeentwicklung zu unserer Ausgabe vom 17. Juni, in der das DOJ die ungenehmigten Turbinen erstmals mit „nationaler Sicherheit“ verteidigte.

Wie wenig Raum für kritische Stimmen bleibt, zeigt der dritte Strang: Bei Amazon geraten drei Ingenieure unter Druck, weil sie sich öffentlich für Datacenter-Grenzen ausgesprochen haben. Patrick Schloesser, Darius Irani und Liesl Wigand — Mitglieder der Gruppe Amazon Employees for Climate Justice — sagten Anfang Juni vor dem Stadtrat von Seattle aus, der daraufhin am 9. Juni einstimmig ein einjähriges Moratorium für große neue Rechenzentren beschloss. Kurz darauf luden HR-Vertreter die drei einzeln zu Untersuchungsgesprächen; einem Mitarbeiter wurde laut Beschwerde mitgeteilt, mögliche Disziplinarmaßnahmen reichten bis zur Kündigung. Amazon bestreitet, mit Entlassung gedroht zu haben, und erklärt, man prüfe lediglich, ob die Mitarbeiter sich unbefugt als Unternehmenssprecher ausgegeben hätten. Die drei haben beim Seattle Office for Civil Rights Beschwerde eingereicht.

Zusammengenommen zeichnen die drei Meldungen ein konsistentes Muster: Auf Bundesebene wird KI-Infrastruktur regulatorisch privilegiert, Umweltauflagen werden mit Sicherheitsargumenten ausgehebelt, und auf Unternehmensebene geraten interne Kritiker unter Druck. Die politische Priorisierung verschiebt Nutzen und Kosten in entgegengesetzte Richtungen — der Nutzen fließt zu den Betreibern der Rechenzentren, die Kosten in Form von Strompreisen, Luftbelastung und eingeschränkter Meinungsfreiheit zu Anwohnern und Beschäftigten. Ob die Gerichte dem Sicherheitsargument des DOJ folgen und wie weit kommunale Moratorien wie das von Seattle den föderalen Kurs ausbremsen können, wird zum Lackmustest dafür, wer im KI-Boom die Rechnung trägt.

OpenAI rüstet im Vorlauf zu seinem Börsengang personell auf — und setzt dabei in derselben Woche gleich zwei prominente Akzente. Wie TechCrunch am 18. Juni berichtete, gewinnt das Unternehmen mit Noam Shazeer einen der einflussreichsten KI-Forscher der Gegenwart von Google sowie mit Dean Ball einen früheren KI-Politikberater des Weißen Hauses. Der Zeitpunkt ist kein Zufall: OpenAI hatte Anfang Juni vertraulich seine IPO-Unterlagen bei der SEC eingereicht und strebt eine Bewertung in Richtung einer Billion Dollar an (siehe unsere Ausgabe vom 17. Juni).

Der spektakulärere der beiden Wechsel ist Noam Shazeer. Der Mitautor des wegweisenden Papers „Attention Is All You Need“, das 2017 die Transformer-Architektur einführte und damit das Fundament moderner Sprachmodelle legte, war zuletzt Co-Lead von Googles Gemini-Modellreihe. Pikant: Google hatte Shazeer erst 2024 für kolportierte 2,7 Milliarden Dollar von seinem eigenen Start-up Character.AI zurückgeholt. Nun verlässt er den Konzern erneut — Sam Altman bezeichnete ihn als einen der Menschen, mit denen er „seit den allerersten Tagen von OpenAI“ am meisten habe arbeiten wollen, und sprach von einem Wechsel, der „zehn Jahre in der Mache“ gewesen sei. Welche konkrete Funktion Shazeer bei OpenAI übernimmt, wurde bislang nicht offiziell mitgeteilt.

Parallel verpflichtet OpenAI mit Dean Ball Expertise einer ganz anderen Art. Ball, zuvor Senior Policy Advisor für KI im Office of Science and Technology Policy des Weißen Hauses und Mitautor des „AI Action Plan“ der Trump-Administration, soll am 6. Juli ein neu geschaffenes Team namens „Strategic Futures“ leiten. Er berichtet direkt an Chief Strategy Officer Jason Kwon. Das nach Balls eigener Beschreibung „kleine, hochagile“ Team soll sich mit katastrophalen Risiken, rekursiver Selbstverbesserung, Arbeitsmarktfolgen und dem Verhältnis zwischen den Frontier-Laboren, Regierungen und der Gesellschaft befassen — eine Mischung aus interner Governance und externer Politikgestaltung.

Die beiden Neuzugänge ergänzen einen seit Monaten laufenden Professionalisierungsschub. OpenAI hatte bereits zu Jahresbeginn sein Finanzgerüst für die Börsenreife verstärkt: Cynthia Gaylor übernahm als Corporate Business Finance Officer die Investor Relations, Ajmere Dale wurde Chief Accounting Officer, an der Spitze steht weiterhin CFO Sarah Friar. Im April folgte eine Rochade im Operativen, bei der die frühere Salesforce-Managerin Denise Dresser einen Großteil der Aufgaben von COO Brad Lightcap übernahm. Das aktuelle Talent-Doppel verschiebt den Fokus nun von der reinen Finanz- und Vertriebsstruktur hin zu technischer Schlagkraft und politischer Anschlussfähigkeit.

Für ein Unternehmen am Vorabend eines möglichen Rekord-IPOs ist die Botschaft beider Personalien deutlich: OpenAI will Investoren sowohl seine Forschungsführerschaft als auch seinen privilegierten Draht nach Washington vor Augen führen. Der Zugewinn eines Transformer-Miterfinders stärkt das Narrativ technologischer Überlegenheit, gerade während Konkurrent Anthropic beim Umsatz aufgeholt hat und ebenfalls in Richtung Börse strebt. Die Verpflichtung eines früheren Regierungsberaters wiederum sichert Insider-Status in einer Phase wachsender regulatorischer Aufmerksamkeit. Beides sind weniger einzelne Karriereentscheidungen als kalkulierte Signale einer Organisation, die sich für den Schritt aufs öffentliche Parkett wappnet.

Adobe hat am 18. Juni eine breite Ausweitung seines „creative agent“ angekündigt: KI-Assistenten ziehen als feste Seitenleiste direkt in fünf Creative-Cloud-Programme ein — Photoshop, Premiere, Illustrator, InDesign und die Review-Plattform Frame.io. Anders als bei reinen Chatbots geht es nicht primär um Konversation, sondern um agentische Workflows: Nutzerinnen und Nutzer beschreiben in natürlicher Sprache ein gewünschtes Ergebnis, und der Assistent orchestriert die nötigen Einzelschritte eigenständig. Der Start erfolgt als öffentliche Beta; After Effects erhält den Assistenten zunächst nur in einer privaten Beta.

Die Stärke der Assistenten liegt erkennbar im Wegräumen von Fleißarbeit. In Premiere kann der Agent Material in Bins sortieren, Clips im Stapel umbenennen, Interviewfragen identifizieren, Marker setzen oder aus der Timeline einen ersten Rohschnitt zusammenstellen. In Photoshop übernimmt er Aufgaben auf Kompositions-Ebene — Hintergründe austauschen, Assets für jede Plattform passend skalieren oder Ebenen ordnen. In Illustrator demonstrierte Adobe das Generieren von 50 versionierten Dateien aus einer Tabellenkalkulation; in InDesign reichen die Funktionen bis zu Copy-Updates über alle Layouts hinweg und Druckvorstufen-Checks. Es geht also weniger um den kreativen „großen Wurf“ als um skalierbare, wiederholbare Produktionsschritte.

Den zweiten Teil der Ankündigung bildet das überarbeitete Firefly-Studio — jene Web-Oberfläche, die Adobe als „all-in-one“-Heimat für KI-Generierung positioniert. Hier löst Adobe ein notorisches Problem generativer Bildmodelle: fehlende Konsistenz. Ein neues Feature namens Elements erlaubt es, einmal erzeugte Figuren, Objekte und Orte zu speichern und in späteren Generierungen wiederzuverwenden — der oft zitierte Kern „merkt sich, wie deine Kreationen aussehen“. Ergänzt wird das durch Projects, eine Art Arbeitsraum, der Assets, Generierungen und den kreativen Kontext bündelt. Das Studio-Redesign startet allerdings enger: als private Beta über eine Warteliste.

Technisch fußen die Assistenten auf Adobes eigener Firefly-Plattform. Bemerkenswert ist die parallel kommunizierte Anbindung des creative agent an Drittplattformen: Kreativarbeit soll laut Adobe auch in ChatGPT, Claude und Microsoft 365 Copilot beginnen können — etwa direkt aus einem Team- oder Kundenchat heraus. (Welche dieser Partnermodelle konkret welche Generierungs- oder Orchestrierungsschritte innerhalb der Apps ausführen, geht aus den vorliegenden Quellen nicht eindeutig hervor; bestätigt ist die Integration als Einstiegspunkt, nicht die genaue Modell-Arbeitsteilung.) Weitere, bereits live geschaltete Firefly-Neuerungen sind ein Brand-Kit-Generator für Logo, Stil und Farbpalette, die Umwandlung von Produktfotos in kurze Videos sowie automatische Erst-Schnitte aus Clip-Material.

Die Stoßrichtung ist klar: Adobe baut seinen Vorsprung aus, indem es generative KI nicht als separates Spielzeug, sondern als integrierte Produktionsschicht in die etablierten Profi-Werkzeuge einzieht — ein Konter gegen reine KI-Generatoren wie Midjourney oder Google sowie gegen Canvas wachsendes KI-Angebot. Für Kreativ-Teams und Unternehmen liegt der Hebel weniger im einzelnen generierten Bild als in der Konsistenz und Wiederholbarkeit: gleichbleibende Figuren über Kampagnen hinweg, automatisierte Versionierung und ausgelagerte Routinearbeit. Wer den Wert prüfen will, sollte die öffentliche Beta gezielt an genau diesen Stapel-Workflows messen — dort, und nicht beim kreativen Einzelfall, soll die Zeitersparnis entstehen.

Microsoft hat sich in China eine über eine Milliarde US-Dollar schwere KI-Sparte aufgebaut — ausgerechnet mit den Modellen von OpenAI, das den chinesischen Markt selbst meidet. Nach einem Bericht von Bloomberg vom 18. Juni 2026 verkauft der Konzern GPT-Modelle über seinen Cloud-Dienst Azure an chinesische Großkunden wie den TikTok-Mutterkonzern ByteDance, Tencent, Ant Group und Meituan. ByteDance gilt als Microsofts größter KI-Kunde in China und ist auf Kurs, mehr als eine Milliarde Dollar pro Jahr für KI- und Cloud-Dienste auszugeben. Die KI-Umsätze von Azure in China wuchsen laut internen Angaben schneller als in jeder anderen Vertriebsregion: Sie verdreifachten sich im Geschäftsjahr bis Juni 2025, nachdem sie im Jahr davor um rund 400 Prozent gestiegen waren.

Möglich wird das durch eine vertragliche Sonderkonstruktion. Microsofts Partnerschaftsvertrag mit OpenAI räumt dem Konzern das Recht ein, GPT-Modelle im Ausland eigenständig und zu eigenen Konditionen zu vertreiben. OpenAI und Anthropic haben für sich getrennt davon entschieden, nicht direkt nach China zu verkaufen — mit Verweis auf den Schutz geistigen Eigentums und Missbrauchsrisiken. Microsoft darf es als Distributor also, obwohl der Modellhersteller selbst dort nicht antritt. Technisch hält Microsoft die Modelle dabei bewusst aus China heraus: Aus Sorge, das geistige Eigentum könne kopiert werden, hostet der Konzern die Modelle nicht in chinesischen Rechenzentren, sondern lässt Kunden über das Internet auf Anlagen in Drittstaaten wie Singapur zugreifen.

Diese Architektur ist auch eine Antwort auf die US-Exportkontrollen. Washington beschränkt vor allem den physischen Export fortgeschrittener KI-Chips (etwa Nvidias High-End-GPUs) und sensibler Technik nach China. Der Zugriff auf ein Modell als Cloud-Dienst — die Rechenleistung bleibt außerhalb Chinas, nur Anfragen und Antworten fließen über die Grenze — fällt regulatorisch in eine andere Kategorie als der Verkauf der Hardware selbst. Microsoft begrenzt das Geschäft zudem auf etablierte Unternehmen und setzt nach eigenen Angaben automatisierte Überwachung ein. OpenAI hatte intern die Sorge geäußert, chinesische Kunden könnten per „Distillation“ — dem Nachtrainieren eigener Modelle auf den Ausgaben eines fremden Systems — konkurrierende Modelle bauen.

Anthropic geht den entgegengesetzten Weg am weitesten: Das Unternehmen sperrte im September 2025 weltweit alle mehrheitlich chinesisch kontrollierten Firmen vom Zugang zu seinen Claude-Diensten — ausdrücklich auch deren Töchter in Drittländern wie Singapur. Anthropic begründet das mit Gesetzen in autoritären Staaten, die Unternehmen zur Datenherausgabe an Geheimdienste zwingen könnten — ein nationales Sicherheitsrisiko. Entsprechend tauchen Anthropic-Modelle in Microsofts China-Angebot überhaupt nicht auf.

Der Fall legt eine zentrale Bruchlinie der US-China-KI-Entkopplung frei: Während die Politik in Washington von „Containment“ spricht und die führenden KI-Labore Sicherheits- und Souveränitätsargumente anführen, verkaufen die Cloud-Plattformen, was Unternehmenskunden nachfragen. Für Microsoft ist das ein lukrativer Mittelweg — China machte 2024 laut Konzernpräsident Brad Smith rund 1,5 Prozent des Gesamtumsatzes aus —, der zugleich die Spannung im Verhältnis zu OpenAI illustriert: Der Distributor verdient an einem Markt, den der Modellhersteller aus Prinzip auslässt. Für Kunden zeigt der Fall, wie sehr die Verfügbarkeit von Spitzen-KI heute weniger vom Modell als von der Vertriebskette, dem Hosting-Standort und der jeweiligen Vendor-Strategie abhängt.

Midjourney ist als profitabler KI-Bildgenerator bekannt, der aus Textprompts Bilder erzeugt — ganz ohne Risikokapital. Am 17. Juni 2026 präsentierte Gründer und CEO David Holz in San Francisco jedoch etwas völlig anderes: „The Midjourney Scanner“, einen Ultraschall-Ganzkörperscanner, sowie eine eigene neue Sparte namens Midjourney Medical. Statt Katzenbilder soll die Firma künftig den menschlichen Körper abbilden. Holz nannte das Verfahren die „erste neue Ganzkörper-Bildgebungsmethode seit 50 Jahren“.

Technisch funktioniert das Gerät anders als ein klassisches MRT oder CT: Die zu scannende Person taucht in ein flaches Wasserbecken ein und sinkt langsam ab, während sie von einem Ring aus Ultraschall-Wandlern umgeben wird. Innerhalb von rund 60 Sekunden entstehe so eine detaillierte 3D-Karte von Muskeln, Fett, Knochen und Organen — ganz ohne Strahlung und ohne schwere Magnete. Die Ultraschall-on-Chip-Technologie stammt vom Partner Butterfly Network, der sich in einem öffentlichen Statement allerdings betont zurückhaltend zu den Ankündigungen äußerte.

Holz' Versprechen sind groß und teils gewagt: Der Scanner sei „in vielerlei Hinsicht selbst MRT-Geräten überlegen“, arbeite annähernd hundertmal schneller und sei etwa zehnmal günstiger. Frühzeitige Bildgebung könne langfristig „30 Prozent aller Todesfälle und 50 Prozent aller Gesundheitskosten“ vermeiden. Diese Zahlen sind ausdrücklich Midjourneys eigene Angaben aus einem Prototyp und unabhängig nicht verifiziert. Bemerkenswert: Holz räumte ein, dass im gezeigten Gerät „noch gar keine KI“ stecke — KI werde bislang nur zur Segmentierung und Beschriftung der Bilder genutzt. Vermarktet werden soll der Scan über sogenannte „Midjourney Spas“: Die erste Anlage mit Saunen, Hot Tubs, Kältebecken und rund zehn Scannern soll Ende 2027 in San Francisco öffnen; bis 2031 träumt das Unternehmen von über 50.000 Scannern weltweit.

Der Schwenk passt durchaus zu Holz' Linie. Midjourney finanziert sich seit 2021 ausschließlich aus eigenen Einnahmen, lehnt VC-Geld ab und verfolgt langfristig die Vision von „world models“ — KI-Systemen, die ein räumliches 3D-Verständnis der Welt entwickeln, vom Bild über Video bis zur interaktiven Simulation. Ein Gerät, das den menschlichen Körper dreidimensional erfasst, lässt sich als konsequenter, wenn auch radikaler Schritt in diese Richtung lesen. Die Hürden bleiben jedoch erheblich: Midjourney hat nie Hardware gebaut, nie Medizingeräte betrieben, und das Team umfasst nur rund neun Personen. Eine FDA-Zulassung liegt nicht vor; bewusst startet man mit nicht-diagnostischen „Körperzusammensetzungs-Karten“, die unterhalb der Diagnostik-Regulierung angesiedelt sind.

Dass ausgerechnet ein KI-Bild-Startup in Gesundheitshardware vorstößt, ist mehr als eine Kuriosität. Es zeigt, wie verschwommen die Grenze zwischen „Bildgenerierung“ und „Bildgebung“ wird, wenn ein Unternehmen 3D-Verständnis als Kernkompetenz begreift — und wie selbstbewusst eine VC-freie, profitable Firma in kapitalintensive, streng regulierte Felder vordringen kann. Visionär ist die Idee zweifellos; realistisch ist sie vorerst nicht. Zwischen einem Neun-Personen-Prototyp im Wasserbecken und einem zugelassenen Medizinprodukt liegen Jahre regulatorischer und klinischer Arbeit. Vorerst bleibt der Midjourney Scanner ein faszinierendes, hochspekulatives Statement darüber, wofür sich ein KI-Pionier seine Gewinne zu nutzen vorstellt — nicht ein Gerät, das morgen in der Arztpraxis steht.