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DailyAI Briefing: Chinesische KI mit verbotenen Nvidia-Chips in Verbindung gebracht, plus 4 weitere Themen

Ein ehemaliger OpenAI-Forscher behauptet, sechs chinesische KI-Modelle trügen die Handschrift von Nvidia-Chips, die für den Verkauf nach China eine US-Lizenz benötigen. Außerdem heute: Banken lehnen chinesische Bestellungen für Anthropic-Aktien ab, Startups rechnen mit geringeren Investitionen von Nvidia, ein durchgesickerter Key führte zu einer gefälschten Coding-Erweiterung für Cursor-Nutzer, und llama.cpp erreichte Version 1.0.

• 5 Minuten Lesezeit
AktieXin

Willkommen zum DailyAI Briefing, den fünf wichtigsten KI-News des Tages. Ein ehemaliger OpenAI-Forscher behauptet, sechs chinesische KI-Modelle trügen die Spuren von Nvidia-Chips, die für den Verkauf in China eine US-Lizenz benötigen. Banken, die den Anthropic-Aktienverkauf abwickeln, weisen Käufer aus Festlandchina und Hongkong ab, Startup-Gründer befürchten nach dem Ausscheiden von Jensen Huang geringere Investitionen von Nvidia, Cursor erklärte, wie ein durchgesickerter Schlüssel es einer gefälschten Programmiererweiterung ermöglichte, ihre Nutzer zu erreichen, und das beliebte Open-Source-Tool llama.cpp erreichte seine erste stabile Version.

Lasst uns loslegen.

Sechs chinesische KI-Modelle tragen die Spuren der verbotenen Nvidia-Chips

Sechs Modelle von vier chinesischen Laboren – DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax und Ant Group – deuten laut Will DePue, einem ehemaligen OpenAI-Forscher und jetzigen Leiter eines kleinen gemeinnützigen Labors, darauf hin, dass sie auf Blackwell-Chips von Nvidia basieren. Für den Verkauf dieser Chips nach China ist eine US-Exportlizenz erforderlich, die bisher nicht ausgestellt wurde. Der vollständige Bericht wurde am 12. November veröffentlicht.

Vor Trainingsbeginn werden die Gewichte eines Modells mit Zufallszahlen belegt. Die Art und Weise, wie die Software diese anordnet, hängt von der Anzahl der Prozessorkerne des Chips ab. Spuren dieser Anordnung bleiben während des Trainings erhalten. DePue untersuchte über sechs Billionen Kombinationen aus Chip-Layout und Startwert. Anschließend reproduzierte er die Startgewichte zweier Modelle, DeepSeek-V4-Flash und Kimi K3, auf realer Blackwell-Hardware. Frühere Modelle derselben vier Labore entsprechen der vorherigen Generation von Nvidia-Chips.

Der Bericht benennt seine Grenzen klar. Chinesische Unternehmen können Rechenleistung in Rechenzentren außerhalb Chinas anmieten, daher sagt der Fingerabdruck nichts darüber aus, wo sich die Chips befanden oder ob gegen Gesetze verstoßen wurde. DePue schätzt, dass Kimi K3 und DeepSeek-V4-Pro jeweils 2.000 bis 3.000 dieser Chips verwendeten. Er warnt zudem, dass Labore viele dieser Spuren mittlerweile verwischen können, sodass diese Art von Überprüfung bald wirkungslos sein könnte. Wie auch immer die Lösung aussehen mag, die Regeln, die die besten Chips von chinesischen Laboren fernhalten sollen, funktionieren offensichtlich nicht.

Banken lehnen chinesische Aufträge für Anthropic-Aktien ab

22 Banken arbeiten an der Börsennotierung von Anthropic, angeführt von Goldman Sachs und Morgan Stanley, und einige von ihnen lehnen Aufträge von Investoren aus Festlandchina und Hongkong ab. Die Einschränkungen wurden am 13. November von einem Finanznachrichtendienst unter Berufung auf mit der Angelegenheit vertraute Personen gemeldet. Einige dieser Personen verwiesen auf die US-amerikanischen Bestimmungen für den Export von Rüstungsgütern. Anthropic lehnte eine Stellungnahme ab.

Die Aktien sollen am 18. November bepreist werden und an der Nasdaq unter dem Tickersymbol ANT gehandelt werden. Unser vorheriger Bericht behandelt die Preisspanne und den Umfang des Verkaufs. Das Unternehmen schließt bereits Firmen unter chinesischer Kontrolle von der Nutzung seiner KI-Dienste aus, was zu seiner bisherigen Vorgehensweise passt. Wenn jedoch Waffenexportbestimmungen darüber entscheiden, wer Anteile an einem KI-Unternehmen erwerben darf, behandeln Regierungen KI als Angelegenheit der nationalen Sicherheit.

Startups stellen sich auf weniger Geld von Nvidia ein

105 Finanzierungsrunden. So viele Startup-Deals hat Nvidia dieses Jahr mitgemacht, oft als größter Investor, wie Daten von PitchBook zeigen. Gründer und Investoren teilten einer Tech-Nachrichtenseite mit, dass ein Großteil dieses Geldes von Huang selbst abhing. Ein Investor beschrieb Colette Kress, die Interims-CEO, als “deutlich konservativer”.

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Nvidia unterstützte CoreWeave vor dessen Börsengang, hält Anteile an Mistral AI, Lambda und Black Forest Labs und vereinbarte in diesem Jahr die Übernahme von Hugging Face für 13 Milliarden US-Dollar; der Abschluss des Geschäfts wird für 2027 erwartet. Investoren rechnen mit kleineren Investitionen und niedrigeren Bewertungen für junge Unternehmen, die Rechenzentren bauen oder offene KI-Modelle veröffentlichen.

Die Deals banden diese Startups auch an Nvidia-Chips. Sollte Nvidia sich zurückziehen, böte sich konkurrierenden Chipherstellern und Cloud-Unternehmen eine seltene Chance, obwohl wohl kaum jemand Hunderte von Millionen in Startups investieren wird, die noch keine Einnahmen erzielen.

Durch einen durchgesickerten Schlüssel gelangte eine gefälschte Codierungserweiterung an Cursor-Nutzer

5.000. Das ist die höchste Anzahl an Nutzern, die am 29. Oktober möglicherweise eine schädliche Kopie der Claude Code-Erweiterung vom Cursor-Erweiterungsmarktplatz erhalten haben. Sie blieb etwa 11 Stunden lang aktiv. Der vollständige Bericht über den Verstoß wurde am 13. November veröffentlicht.

Die Spur begann bei Fireworks AI, einem Unternehmen, das KI-Modelle für andere Firmen hostet. Ein Angreifer erlangte einen Zugriffsschlüssel, den Cursor an Fireworks vergeben hatte, und nutzte ihn, um alte Codierungssitzungen aus dem gemeinsamen Speicher zu kopieren. Einige dieser Sitzungen enthielten noch Anmeldedaten für andere Dienste, die den Angreifer über interne Tools zum Marketplace führten. Laut Cursor wies die ursprüngliche Erweiterung keine Sicherheitslücke auf, Nutzer im Datenschutzmodus waren nicht betroffen, und die letzte Aktivität des Angreifers fand am 1. November statt.

Cursor hat seinen gesamten KI-Datenverkehr von Fireworks weg verlagert. Unser Bericht über den zweiten Datenverstoß beim Anbieter enthält weitere Einzelheiten. Bevor ein Unternehmen Daten mit einem KI-Anbieter zum Training teilt, sollte es jedes darin enthaltene Passwort und jeden Schlüssel löschen, denn ein Datenleck kann viele Türen öffnen.

Das llama.cpp-Projekt erreicht Version 1.0

Dreieinhalb Jahre nach seinem Start hat das Open-Source-Projekt llama.cpp seine erste stabile Version erreicht. Es handelt sich um freie Software, die KI-Modelle auf herkömmlichen Computern ausführt. Das Team kündigte Version 1.0.0 in einem Blogbeitrag am 13. November an. Von nun an wird jede Änderung, die die öffentliche Schnittstelle für Entwickler beeinträchtigt, mit einer neuen Hauptversionsnummer einhergehen, damit darauf aufbauende Anwendungen wissen, wann ein Update sie beeinträchtigen könnte.

Die Software unterstützt über 150 verschiedene Architekturvarianten und lässt sich über Docker, Homebrew, Winget und andere Kanäle installieren. Eine Versionsnummer ist zwar nicht besonders aufregend, doch die Stabilitätsgarantie ist für viele Anwendungen, die KI auf dem eigenen Gerät statt in der Cloud ausführen, von großer Bedeutung. Dies knüpft auch an unsere dritte Meldung an, da das Team hinter llama.cpp bei Hugging Face arbeitet, einem Unternehmen, dessen Übernahme durch Nvidia bereits angekündigt, aber noch nicht abgeschlossen ist.

Das war’s für heute. Bis morgen.

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