Databricks-Chef Ali Ghodsi sagt: AGI ist bereits da – die eigentliche Aufgabe ist, sie nutzbar zu machen
Wichtige Erkenntnisse
- •Ali Ghodsi, Mitgründer und CEO von Databricks, erklärte, dass die AGI gemessen an Definitionen vor 2022, die KI an der intellektuellen Leistung des Menschen über verschiedene Felder hinweg maßen, faktisch angekommen ist.
- •Er argumentiert, das Haupthindernis für den KI-Mehrwert sei nun der Unternehmenskontext, und fordert Unternehmen auf, Modelle mit proprietären Daten und operativen Systemen zu verbinden, damit Agenten echte Arbeit ausführen können, statt nur Fragen zu beantworten.
- •Databricks nahm im August 2026 5 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 190 Milliarden US-Dollar auf, mit einem annualisierten Umsatz von über 7 Milliarden US-Dollar und einem Wachstum von mehr als 80 % gegenüber dem Vorjahr.
- •KI-Agenten starten täglich mehr als 17 Millionen Datenbanken auf der Databricks-Plattform, und über 90 % des von Databricks erzeugten Softwarecodes wird von KI geschrieben.
- •Ghodsi sagte, vier Bedingungen für selbstverbessernde KI – geringerer Ressourcenverbrauch, schnelleres Training, bessere Genauigkeit und Wiederholbarkeit – seien nicht gleichzeitig erreicht, womit Szenarien einer außer Kontrolle geratenen KI unbelegt blieben.
Silicon Valley hat jahrelang darüber gestritten, wann die allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) kommen wird. Ali Ghodsi, Mitgründer und CEO des Daten- und KI-Unternehmens Databricks, hält den Streit für beendet. In einem Gespräch, das von a16z, der Risikokapitalfirma Andreessen Horowitz, veröffentlicht wurde, sagte Ghodsi, dass KI bereits über ausreichend Intelligenz verfüge; die schwierigere Aufgabe sei es, Unternehmen dazu zu bringen, diese Intelligenz produktiv in der alltäglichen Arbeit einzusetzen.
Die AGI-Ziellinie, gemessen am alten Maßstab
Ghodsis These beruht auf einem konkreten Maßstab. Er argumentiert, dass die AGI faktisch angekommen sei, gemessen an den Definitionen, die vor 2022 üblich waren: KI, die über ein breites Spektrum von Feldern hinweg auf oder über menschlichem intellektuellem Niveau performt.
Sein eigentlicher Punkt betrifft das, was noch fehlt. Laut Ghodsi ist der Engpass nicht mehr die Intelligenz – es ist der Kontext. Einfach gesagt: Ein brillanter neuer Mitarbeiter ist nutzlos, wenn ihm niemand Zugang zu den Dateien, den Systemen oder der Geschichte des Unternehmens verschafft. Ghodsi will, dass Unternehmen ihre KI-Modelle mit proprietären Daten und operativen Systemen verbinden, damit die Technologie echte Aufgaben erledigen kann, statt in einem Chatfenster Fragen zu beantworten.
„So viele Aspekte unseres Lebens werden sich in den nächsten zwanzig Jahren verändern“, sagte Ghodsi.
Er rahmte den Wandel auch über Menschen, nicht nur über Software. Im a16z-Gespräch verwies er auf die Befähigung von Mitarbeitern, Eigeninitiative zu ergreifen, als einen von zwei großen Durchbrüchen, die er am Horizont sieht.
Die Zahlen hinter der Zuversicht
Databricks schloss im August 2026 eine Finanzierungsrunde über 5 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 190 Milliarden US-Dollar ab – eine Zahl, die das Unternehmen zu den wertvollsten privaten Technologieunternehmen im Umfeld des KI-Ausbaus zählt. Der annualisierte Umsatz des Unternehmens – eine auf aktuellen Umsätzen basierte Hochrechnung auf Jahresbasis – übersteigt nun 7 Milliarden US-Dollar, mit einem Wachstum von mehr als 80 % gegenüber dem Vorjahr.
Auch die operativen Kennzahlen weisen in dieselbe Richtung. Auf der Databricks-Plattform werden täglich mehr als 17 Millionen Datenbanken von KI-Agenten gestartet, und über 90 % des von Databricks erzeugten Softwarecodes wird von KI geschrieben.
Gebaut für Agenten, nicht für Chatbots
Ghodsis Äußerungen passen zu einer klaren Produktstrategie. Databricks baut Infrastruktur, die speziell für KI-Agenten gedacht ist – semi-autonome Programme, die Aktionen ausführen können, statt nur Text zu generieren. Zu den jüngsten Veröffentlichungen gehören Genie, Unity AI Gateway, Lakebase und Agent Bricks.
Jedes Produkt passt zur übergreifenden These: KI-Systemen sicheren, kontrollierten Zugang zu Unternehmensdaten sowie die Werkzeuge geben, um damit zu handeln.
Noch nicht die Singularität
Ghodsis AGI-Erklärung kommt mit einer wichtigen Einschränkung. Er behauptet nicht, dass KI sich unbegrenzt selbst verbessern kann.
In Diskussionen im Oktober 2026 nannte Ghodsi vier Bedingungen, die seiner Ansicht nach gleichzeitig erfüllt sein müssten, damit sich KI selbst verbessern kann: geringerer Ressourcenverbrauch, schnelleres Training, bessere Genauigkeit und Wiederholbarkeit. Diese vier, so sagte er, seien nicht gleichzeitig erreicht worden. Zusammen geben sie Beobachtern einen konkreten Maßstab, um künftige Behauptungen über selbstverbessernde KI zu bewerten.
Mit anderen Worten: Er erklärt die Intelligenzfrage für geklärt, verweist das Szenario einer außer Kontrolle geratenen KI aber klar in die Spalte „noch nicht“.
Was das bedeutet
Für Unternehmenskunden verändert Ghodsis Deutung die Einkaufsliste. Wenn die Modelle bereits gut genug sind, entsteht der Wettbewerbsvorteil daraus, wie gut ein Unternehmen seine eigenen Daten organisiert, sichert und KI-Systemen zugänglich macht.
Ein Unternehmen, in dem mehr als 90 % des Codes von KI geschrieben werden und in dem Agenten täglich mehr als 17 Millionen Datenbanken starten, bietet eine Vorschau darauf, wie technische Arbeit neu organisiert werden könnte.
Die Erklärung, die AGI sei erreicht, ist teilweise eine definitorische Entscheidung, und andere in der Branche werden bestreiten, welche Definition gilt. Und nach Ghodsis eigenen Angaben sind die Bedingungen für selbstverbessernde KI nicht erfüllt – was bedeutet, dass die dramatischsten Prognosen über die Technologie noch unbelegt sind.
