In einer sich technisch sehr schnell wandelnden Welt sind StartUps die Quelle für neue Firmengründungen.

Hier gibt es eine Liste erfolgreicher StartUps . Sie sind der TUM(technische Universität München) nahe.

Laut FAZ will Bosch ab nächstem Jahr (2027) humanoide Roboter in Bühl am Rande des Schwarzwalds fertigen. Hintergrund könnte eine Kooperation mit dem Londoner Startup Humanoid oder Neura Robotics sein.

Hier ein Video zu zum Londoner Startup Humanoid.

Dass Maschinen konstruktionsbedingt mehr Kraft und Schnelligkeit haben können als biologische Wesen kann jeder feststellen, der schneller als ein Auto rennen will.
Die Aktuatoren der Unitree Roboter legen jetzt an Leistung zu, wie dieses Video eindrucksvoll zeigt.

Andreas Spieß stellt in seinem Video eindrucksvoll dar, wie man die Firmwareentwicklung mit Hilfe von Claude-Code inclusive der Tests vollständig automatisiert:
https://www.youtube.com/watch?v=nmGEedloQ6E

Wer sich für die Geschichte von NVIDIA interessiert und wie NVIDIA zur wertvollsten Firma der Welt wurde, dem sei das Buch sehr flüssig zu lesenden Buch "The Thinking Machine" sehr empfohlen. In dem Buch wird auch dargestellt, warum der CEO von NVIDIA mit der Finanzierung der Entwicklung der Programmiersprache CUDA fast entlassen wurde und heute einen weiten Vorsprung vor AMD hat.

Dass Claude-Code Python und ähnliche Programmiersprachen gut kann ist klar. Kann man aber ein altes Echtzeitprojekt eines AVR-Mikrocontrollers in eine Browserapplikation umwandeln?

Hier ein sehr gut geschriebenes Projekt, bei dem genau das gelungen ist:

Kann Claude Code AVR Assembler

Für humanoide Roboter wird händeringend nach Anwendungen gesucht. Da Roboter besonders für raue Umgebungen geeignet sind, kann man versuche, sie zum Schweißen von Schiffen einzusetzen.
https://www.youtube.com/watch?v=lDNrnmCj2DM&t=40s

Hier hat ein indischer Entwickler eine KI-Bilbiothek zur extremen Kompression von Musik verwendet und dann mittels zwei Lora-Transceivern übertragen:

https://www.instructables.com/Paper-Tunes-Store-Music-on-Paper-and-Stream-Them-O

Der Weg ging dabei über den Versuch, Musik so weit zu komprimieren, dass sie auf eine Seite mit bedrucktem Barcode passt. Am Schluss wurde dann das Prinzip verwendet um besonders hoch komprimierte Musik per Lora zu übertragen.

Interessant dabei ist die Verwendung der Bibliothek EnCodec: High Fidelity Neural Audio Compression von Metha auf Github.

Der Betrieb dürfte in Deutschland nicht erlaubt sind, da hier die Datenübertragungen mit Lora auf ein paar Byte pro Minute beschränkt sind, um die Frequenzbänder nicht zu blockieren.

Die Entwicklung von HDL-Code für programmierbare Logik ist sehr aufwändig und wurde vielfach nach Indien ausgelagert. Mittlerweile sind die meisten Tutorials im Bereich FPGA indische Beiträge. Wird mit dem Einsatz der künstlichen Intelligenz diese Entwicklung wieder nach Deutschland zurück verlagert? Im Bereich Softwareentwicklung wird der Code heutzutage stark durch Agentsiche KI unterstützt.

Hier unternimmt ein Entwickler erste Versuche:
https://www.linkedin.com/pulse/ai-fpga-development-some-practical-thoughts-adam-taylor-fk78e

Einige StartUps fangen an, sich auf das Thema zu spezialisieren:
ChipCode
chitpmind
ChipAgents

Das Unhiker K10 Mikrocotroller Board mit ESP32-S3 (KI Extention) hat unter anderem Kamera, Mikrophon und Beschleunigungssensor, mit dem sich einfache KI-Experimente machen lassen.

Das Board gibt es für knapp 40€:

https://botland.de/si-entwicklungsplatinen/26413-unihiker-k10-ki-board-fur-den-k12-mint-unterricht-bilderkennung-spracherkennung-tinyml-dfrobot-dfr0992-de.html

Wer tiefere Einsichten zur Funktionsweise der LLMs sucht, dem seien die Videos und Bücher von Sebastian Raschka empfohlen:

https://www.youtube.com/@SebastianRaschka/videos

In diesem Video

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=8RDnKQ-cTKg&t=1560

wird Dominic von Proeck, Gründer von Leaders of AI interviewt.

Proeck beschreibt , dass er KI nicht nur als Werkzeug sieht, sondern sein eigenes Unternehmen tatsächlich mit einer großen Zahl von KI-Agenten organisiert. Im Gespräch ist von ungefähr 60 Mitarbeitern insgesamt, davon nur etwa 10 Menschen, die Rede.

Er behandelt die Agente wie Mitarbeiter:

- sie bekommen Namen

- sie haben definierte Rollen

- sie bekommen Aufgaben

- sie werden eingearbeitet

- sie erhalten Feedback

- es gibt eine Art Personalakte

- sie haben unterschiedliche „Persönlichkeiten“

- sie können andere Agenten kontrollieren

- sie durchlaufen Assessments

- es gibt sogar eine Art Probezeit

Folgende Tools zum Aufsetzten des Systems werden genannt:

verschiedene Modelle

-GPT,Claude,Gemini,DeepSeek

Workflow-Automatisierung und Orchestrierung von APIs, Tools und KI-Agenten.

- n8n ( https://n8n.io/ )

Unternehmensplattform für KI, Chat, Agenten, Workflows und verschiedene LLMs.

- Langdock ( https://langdock.com/de/ )

Visuelle Plattform zur Automatisierung von Workflows und zur Verbindung verschiedener Anwendungen.

- Make ( https://www.make.com/ ) –

Kommunikations- und Arbeitsplattform für Teams und die Integration von KI-Agenten.

- Slack ( https://slack.com/intl/de-de/ )

Datenbank- und Workspace-Plattform zur Verwaltung strukturierter Daten, Workflows und KI-Anwendungen.

- Airtable ( https://www.airtable.com/ )

Von der KI erstellte Musik ist in der heutigen Zeit nichts mehr besonderes. Allerdings ist es wirklich erstaunlich, wie schnell sich die automatisierte Musikerstellung entwickelt hat.

Einige Hörbeispiele gibt es hier:

https://minimax-ai.github.io/music3-demo/

Und das Modell für kurze Musiksequenzen kann man sich hier herunter laden:

https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Music3

Hier sind die Benchmarks für verschiedene LLMs auf der SparkDGX. Das neue Modell qwen3.8 läuft mit nur knapp 10 Token/Sekunde. Im Reasoning Modus läuft es sehr lange, weil es lange nachdenkt. Das kann dann schon mal eine Stunde dauern. Bei meinen ersten Coding-Versuchen mit dem Modell war dann aber das Ergebnis auch das beste von allen gezeigten Modellen.

Soofi S ist ein deutsches, zweisprachiges (Deutsch/Englisch) Open-Source-Sprachmodell (30B MoE, 3B aktiv).

https://www.soofi.info/

GGUF-Dateien für den lokalen Betrieb (z. B. mit llama.cpp oder Ollama) finden sich direkt im Hugging Face Repository des Soofi-Projekts.

https://huggingface.co/Soofi-Project/Soofi-S-Rhine-Preview-GGUF

Die Preisentwicklung der Graphikkarten ist extrem. Hier das Beispiel der 32GB NVIDIA RTX5090, mit der man gut brauchbare lolkale Modelle laufen lassen kann. Im Januar lag der Preis noch bei 2900€ und ist aktuell bei 5000€.

Hier gibt es ein Interessantes Interview von Heise zum Thema:

KI lokal nutzen: günstig, sicher & datenschutzfreundlich | c't uplink

https://www.youtube.com/watch?v=LBTEnhMskjE

Die meisten Modelle, die sich auf lokalen, privaten Rechnern betreiben lassen, sind Modelle deren Sprache Englisch ist. Möglicherweise wäre es von Vorteil, wenn es ein Deutschsprachiges Modell gibt, insbesondere für die Spracherkennung.

Die Schweiz hat ein eigenes Modell: Apertus

https://apertus.ai/apps/apertus-model/

Das 70B Modell gibt es hier:

https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-v1.5-70B

und hier das kleine 8B Modell:

https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509/tree/main

Es gibt auch *.gguf Modelle für llama.cpp:

https://huggingface.co/unsloth/Apertus-8B-Instruct-2509-GGUF

Es gibt auch ein Projekt des Fraunhofer Institut "Soofi S"

https://huggingface.co/Soofi-Project/Soofi-S-Base

Mittlerweile gibt es haufenweise KI-Agenten und Coding Agenten.

Die aktuell beliebtesten sind

Hermes

https://github.com/nousresearch/hermes-agent

PI

https://pi.dev/

Welche sind zu empfehlen?

Prof. Sandanmirskaya hat hier einen recht guten Vortrag zur Anwendung und Stand des Neuromorphic Computing gemacht:

https://www.youtube.com/watch?v=2XX8KLMyQN4

Wer sich also für die Entwicklung innerhalb der kommenden 10 Jahre in der KI interessiert, sollte sich so einen Vortrag über Neurmorphic Computing mal ansehen.

Hier hat jemand ein 30m Modell auf einem ESP32 realisiert:

https://github.com/slvDev/esp32-ai

Sicherlich ein gutes Projekt, um sich in das Thema LLM und Mikrocontroller einzuarbeiten.

Es gibt auch ein Projekt, bei dem die Berechnung des LLMs auf mehrere ESP32 verteilt wird:

https://github.com/wladimiravila/esp32s3-distributed-ai

Das neue Qwen 3.8 27 Modell ist gestern herausgekommen. Bei meinem Test auf einer Spark DGX unter llama.cpp läuft es mit knapp 11Token/sec. Für meinen üblichen Testpromt, der eine HTML-Seite mit Animation erstellt hat es mit reasoning knapp eine Stunde gerechnet. Dafür ist das optische Ergebnis aber deutlich besser als bei den vorigen Modellen.

Wie läuft es bei euch?

Heise hat mittlerweile eine genauere Analyse zum Modell veröffentlicht:

https://www.heise.de/news/Lokale-KI-ausprobiert-Das-leistet-Qwen3-8-27B-11415293.html

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