Sam Altman glaubt, dass die Chatbot-Ära bereits vorbei ist. Der OpenAI-CEO hat eine Vision für das skizziert, was als Nächstes kommt – und sie konzentriert sich auf persistente KI-Agenten, die nicht nur Fragen beantworten, sondern tatsächlich zur Arbeit erscheinen, komplexe Aufgaben eigenständig managen und den Kontext behalten, selbst wenn kein Mensch zusieht.
Summary
Wichtigste Erkenntnisse
- Sam Altman beschreibt eine „dritte Welle“ der KI, die auf autonomen, persistenten Agenten basiert, die als digitale Kollegen an der Seite menschlicher Teams fungieren.
- Die drei Wellen: prädiktive KI, generative KI (die ChatGPT-Ära) und nun agentische KI, die mehrstufige Workflows ohne kontinuierlichen menschlichen Input verwaltet.
- Salesforce-CEO Marc Benioff setzte sich das Ziel, bis Ende 2025 eine Milliarde Agentforce-Agenten einzusetzen, was ein starkes Signal für das große Engagement von Unternehmen in agentische KI darstellt.
- OpenAI und Paradigm veröffentlichten EVMbench im Februar 2026, um die KI-Fähigkeit bei der Absicherung von Krypto-Smart-Contracts zu benchmarken.
- Für den Kryptomarkt werden KI-Agenten, die Wallets, Trades und DeFi-Interaktionen verwalten, eine robuste, blockchainbasierte Identitäts- und Audit-Infrastruktur erfordern.
Sam Altmans Vision persistenter KI-Agenten
Altman beschreibt dies als einen Moment eines echten architektonischen Wandels – nicht als ein inkrementelles Produkt-Update. Während frühere KI-Durchbrüche veränderten, was die Technologie produzieren konnte, verändert dieser, was sie eigenständig tun kann.
Definition der drei Wellen der KI
Die Entwicklung ist überraschend klar. Die erste Welle der KI war prädiktiv – Empfehlungssysteme, Spamfilter, Systeme, die Muster in Daten erkannten, um Ergebnisse vorherzusagen. Die zweite Welle war generativ: die ChatGPT-Ära der Erstellung von Text, Bildern und Code auf Abruf, als Reaktion auf jede Eingabeaufforderung, die ein Nutzer eintippte.
Die dritte Welle ist anders in ihrer Art, nicht nur im Grad. Agentische KI wartet nicht auf eine Eingabeaufforderung. Sie ergreift die Initiative, führt mehrstufige Prozesse aus und verwaltet Workflows ohne ständige menschliche Anleitung. Dieser Wechsel von reaktiv zu proaktiv ist es, der diese Welle strukturell von dem unterscheidet, was zuvor kam.
Autonome persistente KI als digitale Kollegen
Das Wort „persistent“ hat hier ein echtes Gewicht. Altman beschreibt keine KI, die Ihnen beim Verfassen einer E-Mail hilft und dann inaktiv wird. Er beschreibt Systeme, die Kontext über Sitzungen hinweg behalten – sie setzen sich nicht zurück, wenn Sie Ihren Laptop schließen. Sie machen dort weiter, wo sie aufgehört haben, eigenständig, über komplexe mehrstufige Aufgaben hinweg, die sich über Stunden oder Tage erstrecken können.
Der Rahmen, den Altman verwendet, ist bewusst menschlich: Mitarbeiter, Kollegen, Teammitglieder. Das ist nicht nur Marketingsprache. Es impliziert Verantwortlichkeitsstrukturen, Arbeitsteilung und eine Beziehung zwischen KI-Agenten und menschlichen Teams, die viel stärker nach Zusammenarbeit als nach Werkzeugnutzung aussieht.
Unternehmenseinsatz und Marktauswirkungen
Die Lücke zwischen Vision und Realität war in der KI historisch gesehen groß. Doch die Unternehmenszusagen, die sich rund um agentische KI bilden, deuten darauf hin, dass diese Welle bereits in der Praxis ankommt.
Salesforces ehrgeiziger Rollout von KI-Agenten
Salesforce-CEO Marc Benioff setzte sich das Ziel, bis Ende 2025 eine Milliarde Agentforce-Agenten einzusetzen. Diese Zahl ist nicht nur wegen ihres Umfangs bemerkenswert, sondern auch wegen dessen, was sie darüber aussagt, wie sich Unternehmenssoftwarefirmen neu positionieren. Salesforce verpflichtete sich, persistente Agenten in großem Maßstab in seine Produkt-Roadmap zu integrieren.
Diese Verpflichtung erzeugt auch Wettbewerbsdruck. OpenAIs Vorstoß in die Automatisierung von Unternehmens-Workflows, einschließlich Tools, mit denen Unternehmen Leitplanken und Richtlinien dafür setzen können, wie KI-Agenten auf Unternehmensdaten zugreifen, hat Softwareaktien bereits erschüttert. Laut Berichten von Business Insider fielen die Aktien von Workday, Atlassian, HubSpot, Salesforce und Okta nach den jüngsten Enterprise-Produktankündigungen von OpenAI, wobei TD-Cowen-Analysten OpenAIs Schritte als „Hauptgrund“ für einen Rückgang von 3 % im IGV-Softwareindex nannten.
Produktivitätsgewinne als wichtiges Marktsignal
Es gibt einen wichtigen Unterschied zwischen Unternehmen, die den Einsatz von KI-Agenten ankündigen, und Unternehmen, die tatsächlich Produktivitätsverbesserungen als Ergebnis melden. Die eigentliche Bestätigung, dass die dritte Welle angekommen ist, wird nicht aus Pressemitteilungen kommen – sie wird sich in Earnings Calls zeigen, wenn Finanzteams messbare Output-Steigerungen auf agentengesteuerte Automatisierung zurückführen. Solange diese Berichterstattung nicht in der Breite vorliegt, bleibt die Geschichte der Unternehmensadoption eher eine These als eine Tatsache.
Damit werden Kennzahlen zur Unternehmensadoption zum ehrlichsten Signal für alle, die verfolgen wollen, wo diese Technologie tatsächlich ankommt im Vergleich zu dort, wo sie nur angekündigt wird.
Entwicklungen bei Krypto-Sicherheit und Infrastruktur
Start von EVMbench für KI-gestützte Smart-Contract-Sicherheit
OpenAI arbeitete mit Paradigm zusammen, um EVMbench im Februar 2026 zu veröffentlichen – ein Benchmark, der speziell dafür entwickelt wurde, zu bewerten, wie gut KI bei der Absicherung von Krypto-Smart-Contracts abschneidet. Schwachstellen in Smart Contracts gehören zu den konstantesten und kostspieligsten Problemen im Kryptobereich und sind im Laufe der Jahre für Verluste in Milliardenhöhe durch Exploits und Bugs verantwortlich.
EVMbench ist eine direkte Reaktion auf dieses Risiko. Durch die Schaffung einer standardisierten Methode zur Bewertung der Wirksamkeit von KI in diesem Bereich legen OpenAI und Paradigm eine Basislinie dafür fest, wie „gut“ aussehen muss, bevor Agenten in großem Maßstab in Finanzumgebungen mit hohen Einsätzen eingesetzt werden. Der Krypto-Fokus ist hier bemerkenswert pragmatisch – es geht darum, bekannte Infrastrukturprobleme zu beheben, nicht darum, spekulative Token zu lancieren.
Blockchain-basierte Identität und Audit für KI-Agenten
Die Aussicht, dass KI-Agenten eigenständig Krypto-Wallets verwalten, Trades ausführen oder mit DeFi-Protokollen interagieren, wirft eine Reihe von Fragen auf, auf die es noch keine klaren Antworten gibt. Wer hat diese Transaktion autorisiert? Welcher Agent hat sie ausgeführt? Kann die Aktion geprüft werden?
Blockchain-basierte Identitäts- und Verantwortlichkeitsmechanismen könnten genau die Art von überprüfbarer Spur liefern, die autonome Agenten in Finanzumgebungen benötigen würden. Die technische Infrastruktur dafür existiert in großem Maßstab noch nicht vollständig, aber die Nachfrage danach wird in dem Maße wachsen, wie persistente Agenten in Krypto-Kontexten breit eingesetzt werden.
Anlageimplikationen und strategische Chancen
Wandel in den Unternehmensansätzen zu Produktivität und Belegschaft
Altmans Darstellung von KI-Agenten als Kollegen statt als Werkzeuge impliziert eine leise, aber bedeutende Umstrukturierung der Art und Weise, wie Unternehmen über Personalbestand und operative Hebelwirkung nachdenken. Wenn ein Agent einen anhaltenden, komplexen Workflow eigenständig bewältigen kann – nicht nur bei einer Aufgabe assistieren, sondern sie verantworten – verändert sich die Kalkulation rund um Personalentscheidungen.
Dieser Wandel wird weder einheitlich noch über Nacht stattfinden. Aber Unternehmen, die agentische Systeme effektiv integrieren, werden wahrscheinlich messbare Output-Vorteile gegenüber solchen erzielen, die dies nicht tun – genau deshalb lohnt es sich, die Zeitpläne für die Unternehmensadoption genau zu beobachten.
Infrastruktur, Sicherheit und Compliance als dauerhafte Anlagethemen
Die analytisch interessantere Frage für Investoren ist nicht, welcher KI-Anbieter den besten Agenten baut – sondern was jede Agentenimplementierung benötigen wird, unabhängig davon, wer dieses Rennen gewinnt. Identitätsprüfung, Autorisierungs-Frameworks, Audit-Trails und Sicherheitstools sind Grundvoraussetzungen für jedes Unternehmen, das Agenten in großem Maßstab einsetzt. Diese „Pick-and-Shovel“-Ebenen – die Infrastruktur unterhalb der Agenten statt der Agenten selbst – stellen eine robustere These dar, gerade weil sie unabhängig davon sind, welches Modell oder welche Plattform dominiert.
EVMbench ist ein frühes Beispiel für diese Art grundlegender Arbeit. Es wird keine Schlagzeilen machen wie ein neuer Modell-Launch, aber es adressiert eine strukturelle Lücke, die geschlossen werden muss, bevor agentische KI im Kryptobereich in verantwortungsvoller Weise in nennenswertem Umfang funktionieren kann.
FAQ
Was sind laut Sam Altman persistente KI-Agenten?
Persistente KI-Agenten sind autonome KI-Systeme, die als digitale Kollegen agieren und Workflows eigenständig verwalten, ohne den Kontext zu verlieren, nachdem ein Nutzer sich abgemeldet hat. Anders als ein Chatbot, der zwischen Sitzungen zurückgesetzt wird, behalten sie Erinnerungen und setzen Aufgaben im Laufe der Zeit autonom fort.
Worin unterscheidet sich die dritte Welle der KI von den ersten beiden Wellen?
Die erste Welle war prädiktive KI – Empfehlungsalgorithmen und Spamfilter. Die zweite war generative KI, die Ära der Erstellung von Text, Bildern und Code auf Abruf. Die dritte Welle ist agentische KI, die Initiative ergreift, mehrstufige Prozesse ausführt und Workflows ohne kontinuierliche menschliche Aufsicht verwaltet.
Was war die Bedeutung von Salesforces Ziel, eine Milliarde KI-Agenten einzusetzen?
Salesforce-CEO Marc Benioff setzte sich das Ziel, bis Ende 2025 eine Milliarde Agentforce-Agenten einzusetzen, was ein starkes Bekenntnis von Unternehmen zur Integration persistenter KI-Agenten in großem Maßstab darstellt, mit dem Ziel, Produktivität und operative Hebelwirkung in der gesamten Kundenbasis des Unternehmens zu steigern.
Welche Rolle spielt EVMbench für die Krypto-Sicherheit?
EVMbench, veröffentlicht von OpenAI und Paradigm im Februar 2026, benchmarkt die Fähigkeit von KI, Krypto-Smart-Contracts zu sichern. Es etabliert eine standardisierte Basislinie zur Bewertung der KI-Leistung gegenüber einer der hartnäckigsten Schwachstellen im Kryptobereich – den Smart-Contract-Exploits und Bugs, die für jährliche Verluste in Milliardenhöhe verantwortlich sind.
Artikel erstellt mit Unterstützung künstlicher Intelligenz und von der Redaktion überprüft.
