Vom Spott zurück zur Spitze:
Google schafft dramatische KI-Wende

Noch vor zwei Jahren verspottet, heute mit neuen Erfolgen im Rampenlicht: Google hat seine KI-Pannen hinter sich gelassen und spielt in der öffentlichen Wahrnehmung plötzlich wieder vorn mit. Die letzten Monate zeigen, warum die Wende Gestalt annimmt.
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Der Fehlstart - vom Staunen zum Spott

Als ChatGPT Ende 2022 einschlug, war Google wie gelähmt. Über Jahre hatte der Konzern geforscht, DeepMind gekauft, Publikationen veröffentlicht - und doch musste er zusehen, wie OpenAI die Schlagzeilen beherrschte. Das Erstaunen über den neuen Konkurrenten verwandelte sich in Hektik. Bard, Googles hastige Antwort im Frühjahr 2023, sollte den Rückstand verkürzen. Doch gleich beim Debüt passierte das, was man vermeiden wollte: eine falsche Antwort zum James-Webb-Teleskop, live auf der Bühne. Die Blamage ging um die Welt.

Auch die Einführung von AI Overviews im Jahr 2024 brachte keine Wende. Stattdessen kursierten Screenshots mit absurden Tipps wie der Empfehlung, Steine zu essen und Pizza mit Kleber zu verfeinern. Die Reaktionen waren heftig: Analysten stuften Alphabet herab, Investoren verloren Vertrauen, das Netz machte sich lustig. In diesen Monaten galt es fast als ausgemacht, dass Google den Anschluss verloren hatte.


Das Brodeln im Hintergrund

Doch während draußen Gelächter dominierte, begann - wie man jetzt weiß - innen längst der radikale Umbruch. Der für Jahre fast unsichtbare Gründer Sergey Brin tauchte wieder im Googleplex auf, die Führung stellte die Teams vollkommen neu auf. Unter dem Dach von Google DeepMind wurden alle KI-Kräfte gebündelt.

Mit Demis Hassabis, DeepMind-Mitgründer und international renommierter KI-Forscher, stand ein neuer Mann an der Spitze. Parallel arbeiteten Ingenieure an den hauseigenen Tensor-Processing-Units - Chips, die für die nächsten Schritte unverzichtbar waren. Sundar Pichai gab sich öffentlich gelassen, sprach von notwendiger Geduld - und betonte, dass der interne Kurs schon wieder nach oben zeige.

Google Gemini 2.5 ProGoogle Gemini 2.5 ProGoogle Gemini 2.5 ProGoogle Gemini 2.5 Pro
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Die Kehrtwende mit Produkten

Statt nur Forschung zu zeigen, sollten bald greifbare Produkte das Bild des "abgehängten Riesen" verändern. Seit 2024 fasste NotebookLM Dokumente zusammen und verwandelte sie in Podcasts - so gut, wie das kein anderes Tool konnte. Veo 3, vorgestellt im Mai 2025, demonstrierte erstmals, dass Video-Generierung konsistent und mit direkter Soundausgabe im großen Maßstab funktionieren kann. Auch der neue AI Mode für die Suche war Teil dieser Offensive - ein Chatbot direkt in der Suchmaschine. Kritiker verweisen zwar auf Fehler und Halluzinationen, doch die Richtung ist gesetzt: von der klassischen Suchleiste - dem Ur-Google-Produkt - zum Such-Dialog.

Mit den neuen Pixel-Smartphones kamen zusätzlich Funktionen wie Echtzeitübersetzung oder KI-gestützte Bildbearbeitung ins Spiel. Analysten sprechen seither davon, dass Google im Hardware-Markt "in der ersten Reihe" angekommen ist, da man Features bietet, die kein anderer Anbieter so konsequent in einem so großen mobilen Ökosystem verzahnt.

Google stellt im Video das Pixel 9 und Pixel 9 Pro mit Gemini vor

Weitere Zeichen, dass Google vom Straucheln in den Spint übergeht, zeigten sich in den letzten Monaten. YouTube startete die KI-Videogenerierung - Creator können damit direkt auf der Plattform Clips produzieren, ohne externe Software. Für Google ist das ein weiterer Meilenstein: Statt Entwicklerdemos liefert man immer mehr Anwendungen für den Alltag - in diesem Fall für eine der größten Creator-Plattformen der Welt.

Das i-Tüpfelchen

Der breiten Öffentlichkeit zeigte sich der Umschwung jüngst besonders deutlich: Gemini konnte in den iPhone-App-Charts erstmals vor ChatGPT klettern - sicher auch durch den Hype um das Bildbearbeitungsfeature Nano Banana (jetzt einfach Gemini Flash 2.5). Ein wichtiges Signal, dass Googles KI nicht nur für Schlagzeilen sorgt, sondern echte Reichweite erzielt.

Und dann auch noch die Nachricht, die wie ein weiterer Paukenschlag wirkte: Bloomberg berichtet jüngst (wie TechXplorer), Apple denke sehr laut darüber nach, Gemini als Basis für eine neue Siri-Version einzusetzen. Sollte es dazu kommen, würde Google nicht nur selbst an Bedeutung gewinnen, sondern auch dem iPhone-Konzern helfen, wieder konkurrenzfähig zu werden - nach der eigenen Blamage mit Apple Intelligence.

Einmal stolpern, alle lachen

Eigentlich war Google im Feld der KI nie wirklich hinten - viele der Grundlagen, auf denen auch ChatGPT beruht, stammen aus den Laboren von DeepMind. Doch der Konzern verschlief es, diese Forschung rechtzeitig in Konsumentenprodukte zu übersetzen. Der Schock durch OpenAI wirkte wie ein Weckruf. Inzwischen hat Google die eigenen Pannen abgeschüttelt, Produkte wie NotebookLM, Veo 3, Nano Banana und die YouTube-Videogenerierung auf den Markt gebracht und mit Gemini erstmals im Alltag prestigeträchtige Reichweite gewonnen.

Was allerdings noch fehlt, ist ein tragfähiges Geschäftsmodell: Vieles wird derzeit gratis oder stark vergünstigt angeboten, um Nutzer zu binden. Google hat den Schrecken überwunden und sich neu aufgestellt - ob daraus auch nachhaltiger Erfolg wird, entscheidet sich jetzt.

Die Meinung des Redakteurs: Mein Eindruck ist, dass Gemini zwar über enorme Fähigkeiten verfügt, aber gelegentlich selbst vergisst, wie intelligent es ist. Bei der Bildbearbeitung mit dem Tool "NanoBanana" erlebte ich mehrmals, dass Gemini erklärte, es könne keine Bilder generieren - um dann nach einem neu formulierten Prompt doch ein Ergebnis zu liefern. Ähnliche Situationen gibt es auch in anderen Anwendungsfeldern: Erst verweigert das Modell die Mitarbeit, dann entstehen mit der richtigen Anweisung beeindruckende Resultate. In dieser Hinsicht wirken Claude 4 und ChatGPT 5 für mich derzeit noch intuitiver und "intelligenter".

Man merkt jedoch, dass Google mit großem Tempo aufholt. Einzelne Produkte wie NanoBanana oder Veo 3 zeigen, dass der Konzern entschlossen ist, Boden gutzumachen. Besonders spannend finde ich als Android-Nutzer den Ansatz, Gemini eng mit Pixel-Smartphones zu verknüpfen. Sollte es gelingen, die Intelligenz des Modells konsequent mit dem Google-Assistant zu verschmelzen, könnte daraus ein echtes Killer-Feature entstehen. Noch fehlt es an der nötigen Reife - aber die Weichen sind gestellt.

Was sind Large Language Models?
Large Language Models (LLMs) sind künstliche neuronale Netzwerke mit Milliarden von Parametern, die auf riesigen Textdatenmengen trainiert wurden. Sie können menschenähnliche Texte generieren und verstehen.

Diese Modelle basieren meist auf der Transformer-Architektur und nutzen Selbstaufmerksamkeitsmechanismen. Sie lernen statistische Muster in der Sprache ohne explizite Programmierung von Grammatikregeln.

Der Begriff "Large" bezieht sich sowohl auf die Modellgröße als auch auf die enormen Trainingskorpora mit Billionen von Wörtern aus dem Internet, Büchern und anderen Quellen.
Welche bekannten Modelle gibt es?
OpenAIs GPT-Serie führte den Durchbruch an, von GPT-1 bis zu GPT-4 mit geschätzten 1,76 Billionen Parametern. Diese Modelle zeigten erstmals beeindruckende Konversationsfähigkeiten.

Google DeepMind entwickelte Gemini als Konkurrenz zu GPT, wobei Gemini Ultra in Benchmarks teilweise GPT-4 übertraf. Auch PaLM und LaMDA stammen aus Googles Forschungslaboren.

Meta veröffentlichte die LLaMA-Serie als Open-Source-Alternative, während Anthropic mit Claude und andere Unternehmen wie Cohere eigene spezialisierte Modelle entwickelten.
Wie werden sie trainiert?
Das Training erfolgt in mehreren Phasen: Zunächst lernt das Modell durch unüberwachtes Lernen, das nächste Wort in einem Text vorherzusagen. Dies erfordert massive Rechenressourcen über Monate.

Anschließend folgt oft Supervised Fine-Tuning mit qualitativ hochwertigen Beispieldialogen und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) zur Verbesserung der Antwortqualität.

Die Trainingskosten erreichen Millionen bis Milliarden Dollar. Nur wenige Unternehmen können sich solche Investitionen leisten, was zu einer Konzentration der Technologie führt.
Welche Fähigkeiten haben sie?
LLMs zeigen emergente Fähigkeiten, die bei kleineren Modellen nicht auftreten: logisches Schließen, Programmierung, mathematische Problemlösung und kreatives Schreiben.

Sie können in verschiedenen Sprachen kommunizieren, Texte zusammenfassen, übersetzen und sogar Code generieren. Multimodale Versionen verarbeiten zusätzlich Bilder und andere Medien.

Besonders bemerkenswert ist ihre Fähigkeit zum "Few-Shot Learning" - sie können neue Aufgaben mit nur wenigen Beispielen erlernen, ohne explizit darauf trainiert worden zu sein.
Welche Probleme und Risiken bestehen?
Halluzinationen sind ein großes Problem: LLMs generieren oft plausibel klingende, aber falsche Informationen. Sie haben kein echtes Verständnis und können nicht zwischen Fakten und Fiktion unterscheiden.

Bias und Diskriminierung aus den Trainingsdaten werden reproduziert und verstärkt. Auch Urheberrechtsverletzungen durch Training auf geschützten Inhalten sind umstritten.

Sicherheitsexperten warnen vor Missbrauch für Desinformation, Betrug oder sogar zur Entwicklung gefährlicher Technologien. Die Kontrolle über diese mächtigen Systeme wird zunehmend diskutiert.
Zusammenfassung
  • Google hat nach KI-Pannen wie dem Bard-Debakel einen Strategiewechsel vollzogen
  • Unter der Führung von DeepMind wurden alle KI-Kräfte des Konzerns gebündelt
  • Produkte wie NotebookLM, Veo 3 und YouTube-Videogenerierung zeigen den Wandel
  • Gemini überholte kürzlich ChatGPT in den iPhone-App-Charts als wichtiges Signal
  • Apple erwägt laut Bloomberg den Einsatz von Gemini als Basis für eine neue Siri
  • Google profitiert zusätzlich von einem Gerichtsurteil gegen die Abspaltung von Chrome
  • Trotz der Erfolge fehlt dem Konzern noch ein tragfähiges KI-Geschäftsmodell

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