Wo in Deutschland ist die Versorgung mit Bildung, Gesundheit und Mobilität am besten? Eine aktuelle Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) hat Tausende Gemeinden verglichen. Kleiner Spoiler: Der Sieger ist keine Großstadt. Wir zeigen dir die zehn bestversorgten Gemeinden Deutschlands und erklären, in welchen Kategorien sie besonders stark abschneiden.

Die Daseinsvorsorge ist für viele Menschen ein wichtiger Aspekt – im Jetzt und auch für die Zukunft. Doch es gibt Gemeinden in Deutschland, die sind deutlich besser im Bereich der Versorgung aufgestellt als es in anderen Teilen der Republik der Fall ist. Faktoren wie Bildung, Gesundheit, Mobilität, Digital sowie auch Freizeit spielen hierbei eine wichtige Rolle und die IW-Studie zeigt klar, wie es in den einzelnen Städten, Gemeinden und Ortschaften bestellt ist. Unser Ranking zeigt, welche Gemeinden am besten abschneiden.

Die umfassenden Daten aus dem IW-Gemeindecheck zeigen klar, wie gut man als Bewohner einzelner Gemeinden in Deutschland versorgt ist oder auf welche Versorgung man setzen kann. Unser aktuelles Ranking zeigt dir ganz konkret, welche zehn Gemeinden in Deutschland die beste Versorgung haben:

Die Gemeinden in Deutschland mit der besten Versorgung

Nicht in jedem Fall sind es die großen Städte, die insgesamt die beste Versorgung der Gemeinden in Deutschland bieten. Doch auch einzelne Großstädte sind im Ranking vertreten und tauchen in den Top 10 auf. Doch welche Gemeinde bietet am Ende die beste Versorgung in der ganzen Republik?

Platz 10: Friedrichroda – Thüringens Überraschung

Die Kleinstadt Friedrichroda im Landkreis Gotha in Thüringen startet das Ranking und landet auf Platz zehn. Die Einstufung der IW liegt hier bereits bei einem „sehr gut“. Im Bereich Bildung landet Friedrichroda auf Platz 139 in Deutschland, im Bereich Gesundheit kann Friedrichroda mit dem 94. Platz in Deutschland punkten. Deutlich weiter hinten liegt die Kleinstadt im Bereich Mobilität (1.461) sowie im Bereich Digitales mit Platz 2.905.

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Was passiert, wenn KI-Agenten eine eigene Gesellschaft mit Gesetzen, Rollen und Konsequenzen aufbauen? Forscher von Emergence AI haben genau das getestet und fünf führende Sprachmodelle 15 Tage lang in einer virtuellen Welt gegeneinander antreten lassen. Die Ergebnisse sind frappierend: Während ein Modell komplett ohne Straftaten auskam, häuften sich bei einem anderen 683 Verbrechen. 

KI-Modelle werden normalerweise mit der Hilfe von standardisierten Benchmarks getestet, um ihre Leistungsfähigkeit zu dokumentieren. Dabei lösen die Sprachmodelle Aufgaben aus Bereichen wie Mathematik oder Programmierung in klar definierten Testsituationen.

Im Vergleich der einzelnen Modelle liefern diese Benchmarks wichtige Vergleichswerte. Allerdings liefern sie keine Informationen darüber, wie sich KI-Systeme über längere Zeiträume in komplexen, dynamischen Umgebungen verhalten.

Doch genau diese Frage haben sich Forscher des US-Unternehmens Emergence AI gestellt. Das Unternehmen, das an autonomen KI-Agenten forscht, hat mit der Simulationsplattform „Emergence World“ untersucht, wie sich verschiedene Sprachmodelle in komplexen sozialen Umgebungen verhalten.

So funktioniert der Gesellschaftstest für KI-Modelle

Die Forscher haben sich für ihre Untersuchung bewusst gegen Benchmarks entschieden, da diese nur kurzfristig die Leistungsfähigkeit bei klar abgegrenzten Aufgaben messen können. Stattdessen sollten in der „Emergence World“ Phänomene aufgedeckt werden, die erst nach einiger Zeit deutlich hervortreten.

Diese Messumgebung sei notwendig, da autonome Systeme zunehmend in missionskritischen Bereichen zum Einsatz kommen, in denen der relevante Zeitrahmen nicht mehr Minuten oder Stunden, sondern Tage und Wochen umfasst. Dies sei in der „Emergence World“ möglich, da autonome Agenten hier in einer gemeinsamen Welt kontinuierlich analysiert werden können.

Diese Welt verfügt über mehr als 40 verschiedene Orte, wie Bibliotheken, Rathäuser, Wohngebiete und öffentliche Plätze. Zusätzlich haben die Forscher sie mit Daten aus der realen Welt gefüttert – so beispielsweise synchronisierte Wetterdaten aus New York City und Live-Nachrichten-APIs. Auf diese Weise sollte das Verhalten der Agenten auch externe Ereignisse und nicht nur interne Dynamiken widerspiegeln.

In ihrem Test haben die Forscher die KI-Modelle ChatGPT, Grok, Claude und Gemini für 15 Tage in dieser Umgebung getestet. Dabei wurden fünf parallele Welten mit jeweils zehn Agenten, identischen Rollen und Startbedingungen erschaffen.

In den Welten variierte dabei lediglich das Basismodell: Claude Sonnet 4.6, Grok 4.1 Fast, Gemini 3 Flash, GPT-5-mini sowie eine heterogene Mischung aus verschiedenen Modellen. Einige der Modelle schafften sich innerhalb weniger Tage selbst ab, andere begingen hunderte Straftaten.

683 Verbrechen vs. null: So unterschiedlich schnitten die KI-Modelle ab

Besonders auffallend bei der Betrachtung der Ergebnisse ist die Rate der Straftaten der einzelnen Modelle. Absoluter Spitzenreiter hier ist Gemini 3 Flash mit 683 Verbrechen in nur 15 Tagen.

Die Welt mit dem gemischten Modell verzeichnete zunächst einen steilen Anstieg bei den Straftaten, stagnierte dann jedoch bei der Zahl 352. Zwischenzeitlich waren hier jedoch sieben der Agenten ums Leben gekommen.

Die Welt mit dem KI-Modell Grok 4.1 Fast erreichte hingegen ein schnelles Ende und schaffte sich in nur etwa vier Tagen selbst ab. In dieser Zeit wurden allerdings auch 183 Straftaten gezählt.

Die höchste soziale Stabilität konnte Claude Sonnet 4.6 zeigen. Es konnte die vollständige Population von zehn Agenten bis zum 16. Tag am Leben erhalten, ohne dass dabei eine einzige Straftat begangen wurde. Das Modell hat damit die einzige Konstellation geschaffen, in der sowohl die öffentliche Ordnung als auch der Fortbestand der Population gewahrt blieben.

GPT-5 Mini blieb zwar mit lediglich zwei Straftaten auch relativ stabil. Allerdings versäumten die Agenten es in dieser Welt, die für ihr Überleben notwendigen Handlungen auszuführen. Deshalb starben alle Agenten innerhalb von nur sieben Tagen.

Die Forscher wollen mit ihrer Plattform „Emergence World“ einen Raum für die Erforschung genau dieser langfristigen Dynamiken und deren Messbarmachung schaffen. Denn die Intelligenz von Agenten stelle sich bei langen Zeiträumen anders dar als bei kurzfristigen Aufgaben und lasse sich deshalb nicht auf dieselbe Weise messen.

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YouTube wird seit Monaten mit KI-generierten Videos geflutet. Das Problem: Nutzer kennzeichnen ihre Inhalte nicht. Jetzt reagiert die Plattform: Ein neues Erkennungssystem soll KI-Videos automatisch identifizieren und mit Labels versehen. Wir erklären, wie das System funktioniert, welche Konsequenzen drohen und warum der Schritt das Grundproblem trotzdem nicht löst. Eine kommentierende Analyse.

Neues Erkennungssystem: Wie YouTube KI-Label setzen will

• YouTube verpflichtet Nutzer, die Videos hochladen, eigentlich schon seit 2024 dazu, Inhalte entsprechend zu kennzeichnen, falls diese mithilfe von KI generiert wurden. Das Problem: Bislang hoffte das Unternehmen vor allem auf Eigenverantwortung, was durchaus als naiv abgestempelt werden kann. Nachdem immer mehr Beschwerden eingingen, weil die Plattform mit KI-Inhalten geflutet wird, hat YouTube nun reagiert. KI-Labels sollen künftig deutlich prominenter erscheinen, damit Rezipienten besser Bescheid wissen.
• Da viele Nutzer Videos auch trotz KI-Hintergrund nicht entsprechend kennzeichnen, will YouTube Inhalte, die mithilfe Künstlicher Intelligenz generiert wurden, künftig über ein neues System automatisch erkennen. Fehlt eine Kennzeichnung und wird eine deutliche KI-Nutzung festgestellt, kann die Plattform selbst ein Label hinzufügen. Nutzer, die Videos hochladen, werden aber auch weiterhin verpflichtet, eine Kennzeichnung vorzunehmen. Bei wiederholtem Zuwiderhandeln drohen laut YouTube Konsequenzen.
• Nutzer, die automatisch gesetzte KI-Labels für unangebracht halten, sollen sie im YouTube Studio anfechten können. Inhalte, die mit YouTubes eigenen KI-Werkzeugen erstellt wurden oder sogenannte C2PA-Metadaten enthalten, sollen davon ausgenommen sein. Der Grund: Die Daten würden bereits Auskunft darüber geben, ob Inhalte nachträglich verändert wurden und woher sie stammen. Sprich: YouTube kann dann automatisch ein KI-Label anzeigen. Die neuen Erkennungsmethoden werden ab sofort und nach und nach eingeführt. Die neuen Labels sollen aber weder die Empfehlungen noch die Monetarisierung der Videos beeinflussen.

Warum YouTube selbst Teil des Problems ist

YouTubes schärfere KI-Kennzeichnung ist ein überfälliger Schritt. Denn die Plattform wird seit Monaten mit künstlich generierten Videos geflutet. Einige davon mögen sogar durchaus unterhaltsam sein. Die meisten sind aber vor allem darauf ausgelegt, möglichst billig möglichst viel Aufmerksamkeit zu generieren.

Dass KI-Inhalte fortan sichtbarer gekennzeichnet und Verstöße sanktioniert werden sollen, ist deshalb grundsätzlich begrüßenswert. Vor allem weil künstlich erzeugte Videos immer wieder Desinformation, manipulierte Darstellungen oder schlicht minderwertige Inhalte verbreiten, brauchen Nutzer Orientierung. Ein Label macht schlechte Inhalte zwar nicht automatisch erkennbar, aber Unsicherheit zumindest sicherer.

Paradox bleibt die Rolle YouTubes selbst. Jahrelang trommelte der Konzern für seine eigenen KI-Werkzeuge und ermunterte Nutzer dazu, Videos künstlich aufzuhübschen oder komplett neu zu erzeugen. Nun muss aber dieselbe Plattform die Folgen der eigenen Strategie eindämmen.

Hinzu kommt: Bei der Durchsetzung seiner Regeln wirkt YouTube nicht immer konsequent. Dass große Kanäle, die regelmäßig mit Verschwörungserzählungen, Falschinformationen und mutmaßlichen KI-Inhalten auffallen, teils unbehelligt Reichweite erzielen, wirft Fragen auf, wie ernst das Unternehmen seine Qualitätsansprüche tatsächlich nimmt.

Stimmen

• Rene Ritchie, Ansprechpartner für Creator bei YouTube, erklärte in einem Video: „Das Ziel ist es, den Kontext auf einen Blick zu erkennen. Wenn etwas echt aussieht, aber mit KI erstellt wurde, werden die Zuschauer das sofort erkennen. Es geht hier ausschließlich darum, den Zuschauern die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu liefern. Zwar müssen Sie den Einsatz realistischer KI weiterhin manuell offenlegen, doch ab Mai führt YouTube interne Signale ein, die helfen sollen, wenn die YouTube-Systeme signifikante fotorealistische KI erkennen. Und wenn dies nicht offengelegt wurde, werden wir dieses Label nun automatisch anbringen.“
• Ein Nutzer gibt in einem Reddit-Forum zu Bedenken: „Angesichts der bisherigen Erfahrungen, dass das automatische Demonetarisierungssystem von YouTube bei harmlosen Inhalten wie Videos zur Kriegsgeschichte Fehlalarme ausgelöst hat, bin ich gespannt, bei welchen Inhalten dieses KI-Erkennungssystem Fehlalarme auslösen wird.“ Ein anderer ergänzt: „Eine Zeichentrickserie, die sich eindeutig an Erwachsene richtet (und wahrscheinlich einige Elemente enthält, die Kindern Alpträume bereiten könnten), wurde in einer Folge aus irgendeinem Grund automatisch als ‚für Kinder‘ gekennzeichnet.“
• YouTuber und Marketing-Experte Edward Sturm hebt in einem Kurzvideo die positiven Effekte hervor: „Das ist eine gewaltige Veränderung. (… ) Nehmen wir an, jemand stellt ein Video ein, in dem er die Marke eines Mittbewerbers bewertet. Die Bewertung ist negativ, benutzt einen KI-Avatar und wird bei Google denen angezeigt, die nach Bewertungen der Marke suchen. Aber jetzt sehen Verbraucher dort ein KI-Label, das auf Desinformation hinweisen kann. Das wird viel verändern.“

Transparenz ja, Lösung nein: Was sich jetzt ändern muss

Es wird entscheidend sein, wie zuverlässig die neue KI-Erkennung von YouTube funktionieren wird. Sollte ein Video fälschlicherweise als KI-Inhalt markiert werden, droht Uploadern ein Vertrauensverlust, der sich nicht einfach per Knopfdruck zurücknehmen lässt. Denn: Ein einmal gesetzter Verdacht bleibt oft länger im Gedächtnis als dessen spätere Korrektur.

Konsequent wäre es deshalb, Videos, die ausschließlich mithilfe von KI erstellt wurden, nicht mehr zu monetarisieren. Wer etwa Hunderte nahezu identische Clips automatisiert erstellt oder Nachahmungen produziert, sollte nicht dieselben finanziellen Anreize erhalten wie Kreative, die Zeit, Recherche und handwerkliches Können investieren.

Für Verbraucher könnten die Kennzeichnungen dennoch eine wertvolle Orientierung liefern. KI-Inhalte sind zwar nicht per se schlecht, aber sie können ein Hinweis auf minderwertige, irreführende oder schlicht austauschbare Videos sein – vorausgesetzt, die Technik erkennt sie zuverlässig.

Das Grundproblem löst YouTube aber nicht. Denn KI-Videos sollen weiterhin monetarisiert und empfohlen werden. Damit konkurrieren sie nach wie vor auf derselben Bühne mit aufwendig produzierten Inhalten. Kurzum: Die Kennzeichnung schafft Transparenz, beseitigt aber nicht die strukturellen Vorteile der Content-Massenproduktion.

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Europäische Ölkonzerne haben jahrelang chinesische Klimazertifikate im Wert von über 1,5 Milliarden Euro gekauft. Das Problem: Die Projekte haben niemals existiert. Reporter fanden an den offiziellen Standorten nur Baugruben statt der versprochenen Gasrückgewinnungsanlagen. Die Folge: Autofahrer zahlten höhere Spritpreise ohne Klimanutzen. Die EU plant trotzdem ein ähnliches System ab 2031. Was genau schiefgelaufen ist und warum es wieder passieren könnte.

Die Europäische Union führte im Jahr 2015 das sogenannte Upstream-Emission-Reduction-System ein. Ölkonzerne können dadurch ihre Klimaschutzvorgaben im Verkehrssektor erfüllen, indem sie ausländische Klimaprojekte finanzierten. Jedes Zertifikat soll garantieren, dass eine Tonne CO2-Äquivalent bei der Ölförderung eingespart wurde.

Statt teurer Minderungen in Europa erwarben viele Unternehmen aber billige Zertifikate aus China. Die finanziellen Folgen dieser Praxis tragen nun die gewöhnlichen Verbraucher im Alltag. Bürger zahlen an den Zapfsäulen für Benzin oder Heizöl höhere Preise, während die Konzerne ihre Ziele scheinbar erfüllen. Zudem ist die reale Klimabilanz des deutschen Verkehrssektors inzwischen schlechter als gemeldet.

Milliardenbetrug mit Klimazertifikaten: Hinter vorgetäuschten Projekten steckt System

Eine investigative Recherche der Nachrichtenagentur Bloomberg legte das volle Ausmaß des systematischen Betrugs in China offen. Reporter suchten die offiziell angegebenen Koordinaten der angeblichen Klimaschutzanlagen im Changqing-Ölfeld persönlich auf.

Vor Ort fanden sie jedoch nur frisch aufgeworfene Baugruben und aktive Abfackelanlagen vor. Die in den Dokumenten beschriebenen Gasrückgewinnungsanlagen existierten an den Standorten überhaupt nicht.

Das deutsche Umweltbundesamt (UBA) genehmigte insgesamt 66 Projekte, die von deutschen Zertifizierungsgesellschaften geprüft wurden, mit einem geschätzten Marktwert von über 1,5 Milliarden Euro. Betroffen sind neben Deutschland mindestens acht europäische Länder, darunter Österreich und Italien.

In vielen Fällen agierte dieselbe Person gleichzeitig als Prüfer und als Projektentwickler für die chinesischen Firmen. Die Ermittlungen der Berliner Staatsanwaltschaft wurden Anfang 2026 mangels Beweisen eingestellt.

Betrug mit CO2-Zertifikaten: Wiederholt die EU ab 2031 denselben Fehler?

Die Europäische Union plant bereits den Einsatz ähnlicher Instrumente für die Klimaziele im Jahr 2040. Bis zu fünf Prozentpunkte der geforderten Treibhausgasminderung dürften ab 2031 dann über internationale Zertifikate aus Drittstaaten erbracht werden.

Kritiker befürchten, dass die bekannten Betrugsmethoden dadurch eine noch größere Bühne erhalten könnten. Die zuständige EU-Kommission habe bis heute keine klaren Prüfgesellschaften für das neue System benannt. Vertreter wie Sandra Rostek vom Deutschen Biogas-Verband fordern nun Konsequenzen in Form von strengeren Kontrollen.

Es werden deutlich strengere Kontrollen gefordert, um direkt vor Ort zu überprüfen, ob die angeblichen Produktionsanlagen überhaupt existieren und wie behauptet produzieren. Beim vorherigen System sei eine solche Überprüfung offenkundig nicht der Fall gewesen.

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Immer mehr Nutzer kehren X (ehemals Twitter) den Rücken. Gleichzeitig wächst die Zahl der Alternativen. Neben Bluesky, Mastodon und Threads drängt mit W Social seit 2026 ein europäisches Netzwerk auf den Markt, während die Initiative Eurosky eine eigene Infrastruktur für digitale Identitäten aufbaut. Doch wie unterscheiden sich die Angebote in Sachen Datenschutz, Reichweite und Nutzererlebnis? Ein Vergleich. 

Soziale Medien haben sich in den vergangenen Jahren rasant entwickelt und gehören für Milliarden Menschen weltweit längst zum Alltag. Das zeigt sich auch in den stetig steigenden Nutzerzahlen. Denn während 2015 weltweit noch rund 2,27 Milliarden Menschen (€) soziale Netzwerke nutzten, waren es im Oktober 2025 bereits etwa 5,66 Milliarden.

Die weltweite Nutzerzahl hat sich innerhalb von nur zehn Jahren mit einem Plus von rund 150 Prozent also deutlich mehr als verdoppelt. Mit dem rasanten Wachstum rücken jedoch auch Fragen des Datenschutzes, der Marktmacht einzelner Plattformen und damit auch möglicher digitaler Alternativen zunehmend in den Fokus.

Das gilt besonders für das ehemalige Twitter, das seit der Übernahme durch Elon Musk unter dem Namen X auftritt. Denn die Änderungen bei Moderation, Verifizierung und Plattformregeln nach der Übernahme sorgen immer wieder für Kritik.

Viele Nutzer haben die Plattform deshalb verlassen oder ihren Auftritt auf der Plattform eingeschränkt. Doch welche Möglichkeiten bieten Alternativen wie Bluesky, Mastodon, Threads oder das neue europäische W Social?

Alternativen zu X (ehemals Twitter) rücken in den Fokus

Die großen sozialen Netzwerke wie X, Instagram, TikTok und Co. haben ihren Ursprung in den USA oder China. Das hat allerdings auch zur Folge, dass nicht nur die wirtschaftliche Kontrolle, sondern häufig auch zentrale Teile der technischen Infrastruktur außerhalb Europas liegen.

Angesichts wachsender Sorgen um Datenschutz und politische Einflussnahme fordern Kritiker bereits seit einer Weile mehr digitale Unabhängigkeit von den großen sozialen Netzwerken. Daher wächst auch das Interesse an Alternativen zu X, die mehr Unabhängigkeit und Transparenz versprechen.

1. Bluesky – dezentral, offen und kompatibel mit Eurosky

Bluesky wurde 2019 zunächst als Forschungsprojekt innerhalb von Twitter gestartet. Vor dem Hintergrund der Entwicklungen bei X nach der Übernahme durch Elon Musk ist Bluesky seit 2023 auch als eigenständige Plattform öffentlich nutzbar.

Das Netzwerk basiert auf dem sogenannten AT-Protokoll, das eine dezentrale Struktur ermöglicht und Nutzern mehr Kontrolle über Inhalte, Daten und Moderation geben soll. Zwar stammt Bluesky selbst aus den USA und ist damit keine europäische Alternative zu X im engeren Sinne.

Allerdings lässt sich die Plattform in europäischen Konzepten wie Eurosky einbinden. Über eine digitale Identität und das AT-Protokoll können Nutzer den kompatiblen Dienst verwenden und zugleich von europäischen Datenschutzstandards profitieren.

1.1 Eurosky – wie Bluesky europäischen Datenschutz bekommt

Da Bluesky auf dem offenen AT-Protokoll basiert, lässt sich die Plattform auch in europäische Konzepte wie Eurosky einbinden. Eurosky ist kein eigenständiges soziales Netzwerk, sondern eine gemeinnützige Initiative, die eine unabhängige europäische Infrastruktur für digitale Identitäten schaffen will.

Nutzer erstellen einmalig eine digitale Identität und können diese bei kompatiblen Diensten wie Bluesky verwenden, wobei die Daten auf europäischen Servern gespeichert bleiben und unter europäisches Datenschutzrecht fallen.

2. Mastodon – wie das Netzwerk ohne Zentrale funktioniert

Ähnlich wie Bluesky funktioniert auch die europäische Alternativen Mastodon, die es bereits seit dem Jahr 2016 gibt. Anders als klassische Plattformen setzt Mastodon auf ein dezentrales Netzwerk aus vielen unabhängigen Servern, den sogenannten „Instanzen“.

Diese verfügen jeweils über eigene Regeln, Moderationsrichtlinien und Communitys. Nutzer können sich bei Mastodon eine Instanz auswählen und dennoch mit dem gesamten Netzwerk kommunizieren. Diese Struktur bietet mehr Kontrolle auf Community-Ebene und reduziert Abhängigkeiten von einzelnen Konzernen.

3. Threads – einfacher Einstieg via Instagram, aber Meta kontrolliert die Daten

Wie auch Bluesky wurde Threads im Jahr 2023 von Meta als direkte Antwort auf X gestartet. Die Plattform ist eng mit Instagram verknüpft und ermöglicht die Anmeldung daher unkompliziert über ein bestehendes Instagram-Konto.

Nutzer können so ohne neue Registrierung direkt Beiträge veröffentlichen und ihrem bestehenden Netzwerk folgen. Ähnlich wie X setzt auch Threads auf ein textbasiertes Format, ist durch die Einbindung ins Meta-Ökosystem allerdings fest in der Infrastruktur eines großen US-Konzerns.

Gerade im Hinblick auf Datenschutz und Datenkontrolle wird Threads deshalb häufig kritisch als weiteres Beispiel für die Dominanz US-amerikanischer Plattformen im Social-Media-Markt gesehen.

4. W Social – was kann der Newcomer aus Schweden?

W Social ist ein privates Start-up mit Sitz in Schweden, das Anfang 2026 öffentlich vorgestellt wurde. Die Plattform versteht sich als europäische Alternative zu X und setzt auf verifizierte Nutzer, Transparenz und europäisches Datenschutzrecht. Die Daten sollen ausschließlich in Europa gehostet werden.

Technisch basiert W Social auf dem AT-Protokoll, das auch Bluesky nutzt, und setzt damit auf eine dezentrale Struktur. Aktuell befindet sich die Plattform noch in einer geschlossenen Beta-Phase mit Einladungscodes.

Die öffentliche Beta soll am 17. Juni 2026 starten, eine vollständige Öffnung ist bis Ende 2026 geplant. Ob sich W Social gegen die etablierten Alternativen durchsetzen kann, hängt unter anderem vom Monetarisierungsmodell und der tatsächlichen Nutzerbasis ab.

Was bieten X-Alternativen hinsichtlich der Reichweite?

In Sachen Reichweite können die X-Alternativen noch nicht mit X mithalten. Trotz teils stark wachsender Nutzerzahlen bleiben Plattformen wie Bluesky, Mastodon oder Threads deutlich kleiner und erreichen bislang nicht die globale Breitenwirkung des etablierten Kurznachrichtendienstes.

Im Vorteil ist hier vor allem Threads durch die bereits bestehende Infrastruktur des Meta-Ökosystems. Doch auch diese Alternative bleibt noch immer hinter dem Kurznachrichtendienst X zurück.

Threads zählte im September 2025 rund 242 Millionen Visits, bei X lag die Zahl im gleichen Monat bei 4,3 Milliarden. Auch Mastodon und Bluesky bleiben mit 2,1 Millionen beziehungsweise 140 Millionen Visits deutlich hinter diesen Zahlen zurück.

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Rewe beobachtet per KI verdächtige Einkaufskörbe an der Selbstbedienungskasse. Penny steuert mit Kameras die Kassenschlangen und Aldi testet komplett kassenlose Filialen. Im deutschen Lebensmittelhandel entsteht gerade eine neue digitale Infrastruktur, die weit über eine einfache Automatisierung hinausgeht. Doch wo Algorithmen Entscheidungen vorbereiten, herrschen stets Vorbehalte und Risiken. Eine kommentierende Analyse.

Im Supermarkt: Rewe, Penny und Aldi setzten bereits KI ein

• Die Rewe Group setzt mittlerweile verschiedene KI-Technologien ein. Einer Ankündigung zufolge soll eine Künstliche Intelligenz künftig etwa lange Schlangen an den Kassen von Tochterfirma Penny vermeiden. Das KI-Modell Eagle Eye scannt dazu die Kundenanzahl und informiert Mitarbeiter, sobald sich zu viele Menschen an einer Kasse befinden. Mitarbeiter können dann entscheiden, ob sie entsprechend reagieren.
• In seinen eigenen Filialen setzt Rewe ein KI-Modell ein, um Ladendiebe zu schnappen. Das System soll dazu Auffälligkeiten beim Bezahlen an der Selbstbedienungskasse erkennen können. Die KI soll bei Ungereimtheiten an Self-Scanning-Kassen Mitarbeitern den Hinweis geben, sich einen Einkaufskorb noch einmal genauer anzuschauen. Eine Künstliche Intelligenz scannt Produkte per Kamera, um Einkäufe auf ihre Plausibilität zu überprüfen.
• Auch Aldi Süd setzt bei seinem „SHOP&GO“-Ansatz auf kassenloses Einkaufen mit App, Kameras, KI und Sensoren. In München gibt es einen ähnlichen Markt von Rewe. In der „Pick and Go“-Filiale werden Einkäufe automatisch per Kamera- und Sensortechnik erfasst. Die Künstliche Intelligenz erkennt die Produkte im Einkaufswagen und bucht den Betrag direkt über die App ab. Kunden müssen weder Waren aufs Band legen, selbst einscannen noch an der Kasse bezahlen.

Komfort oder Kontrolle? Was KI im Supermarkt wirklich bedeutet

Supermärkte werden immer mehr zu Überwachungsräumen. Was einst Kassierer mit Erfahrung, Menschenkenntnis und einem kurzen Blick meisterten, sollen künftig Algorithmen übernehmen. KI wird damit nicht nur zu einem Werkzeug, das Effizienz verspricht, sondern zu einem unsichtbaren Filialleiter, der permanent mitrechnet und mitbeobachtet.

Ein bisheriges Grundprinzip wird dabei massiv verschoben. Denn die Technologie greift nicht erst ein, wenn etwas passiert ist, sondern bewertet Wahrscheinlichkeiten im Voraus. Wer an einer Selbstbedienungskasse etwa einen ungewöhnlichen Einkauf tätigt, wird nicht unbedingt wegen eines Fehlverhaltens auffällig, sondern wegen einer statistischen Abweichung.

Die Handelskonzerne verkaufen diese Entwicklung als Komfortgewinn. Theoretisch können kürzere Schlangen oder schnellere Bezahlvorgänge den Einkauf angenehmer gestalten. Aber wer Bequemlichkeit will, macht sich auch ein Stück weit gläsern.

Doch genau darin liegt die Brisanz; in einer schleichenden Verschiebung dessen, was als normal gilt. Denn kaum etwas wirkt so harmlos wie der Wocheneinkauf. KI-Supermärkte könnten ihn aber zu einem größeren Schauplatz machen. Doch: Wie viel Kontrolle akzeptieren Verbraucher im Alltag, wenn sie dafür ein paar Sekunden Zeit sparen?

Stimmen

• Alexander Kelleter, Projektleiter Digitalisierung bei Penny, zur Funktion von Eagle Eye: „Die KI zählt die Skelette, sprich die Kunden in der Kassenzone. Sobald ein gewisser Schwellwert überschritten ist, meldet das System dann an die Kasse, dass eine weitere Kasse geöffnet werden sollte.“ Lukas Fömpe, Product Owner Store Automation Solution bei REWE digital, ergänzte: „Dadurch dass wir von der Deckenperspektive schauen, sieht ein Mensch für uns anders aus, als er frontal aussieht. Da mussten wir einiges in die Entwicklung investieren. (…) Die Lösungen, die wir einsetzen, sind datenschutzkonform.“
• Rewe-Konzernchef Lionel Souque erklärt zum KI-Ladendetektiv gegenüber Focus Online (€): „Mit einem KI-Programm lässt sich erkennen, wenn ein Einkaufskorb, der an der SB-Kasse eingescannt wird, nicht plausibel ist. (…) Wenn ein Kunde am Freitagnachmittag zehn Red-Bull-Dosen, aber keine Wodkaflasche einscannt, kann die KI einen Hinweis geben. Die KI weiß auf der Basis von Millionen Vergleichsdaten digitaler Einkaufskörbe, dass da vielleicht etwas nicht zusammenpasst.“
• Ein Reddit-Nutzer spöttisch: „Wir hauen 10 Leut raus weil wir sie dank SB-Kassen nicht mehr brauchen. Wir stellen 15 Leut ein weil die die KI-Ergebnisse nachprüfen müssen. Wir verlieren 20 Kunden weil die sich verorscht vorkommen. Ich seh nur Gewinner.“ Ein anderer ergänzt: „Wie kann man als Konzernchef so eine dämliche Aussage tätigen? Kaufst du keinen Alkohol bist du verdächtig?“

Wie der Supermarkt der Zukunft aussehen könnte

Die klassische Supermarktkasse könnte immer mehr verschwinden. Denn mit Kameras, Sensoren und KI-Systeme implementieren viele Unternehmen eine komplett neue Infrastruktur. Der Supermarkt der Zukunft erkennt aber nicht nur, was Kunden kaufen, sondern auch, wann sie kommen, wie sie sich bewegen und wo Engpässe entstehen. Geschäfte werden dadurch intelligenter, aber auch weniger nachvollziehbar.

Damit wächst auch der Druck in puncto Transparenz. Denn je mehr Entscheidungen Algorithmen vorbereiten, desto genauer werden Verbraucher wissen wollen, nach welchen Regeln sie bewertet werden. Die nächste Vertrauensfrage des Handels dreht sich deshalb womöglich nicht um Preise oder Produkte, sondern um die digitale Hausordnung hinter den Kameras.

Funktioniert die Technik unauffällig und nachvollziehbar, könnte sie irgendwann selbstverständlich sein. Entsteht aber der Eindruck eines digitalen Generalverdachts, droht aus dem Versprechen der Kundenfreundlichkeit ein Reputationsrisiko zu werden.

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KI-Modelle von OpenAI, Anthropic und Google umgehen gezielt Sicherheitsvorgaben und verwischen anschließend ihre Spuren. Das zeigt eine neue Studie der Forschungsorganisation METR, die mehrere führende Systeme zwischen Februar und März 2026 getestet hat. Die Ergebnisse werfen eine drängende Frage auf: Wie lange lassen sich autonome KI-Agenten noch zuverlässig kontrollieren?

Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren rasant entwickelt und übernimmt inzwischen längst Aufgaben, die noch vor kurzer Zeit ausschließlich Menschen vorbehalten waren. Doch genau aufgrund dieser Fähigkeiten moderner KI-Modelle wachsen die Sorgen bei Forschern und Sicherheitsexperten.

Denn je autonomer die KI-Systeme agieren, desto schwieriger wird ihre Kontrolle. Das zeigt auch eine neue Studie der gemeinnützigen Forschungsorganisation Model Evaluation and Threat Research (METR).

Die Forscher haben verschiedene große KI-Modelle dahingehend überprüft und konnten dabei schädliche Verhaltensweisen identifizieren. Denn in mehreren Testszenarien zeigten die Systeme demnach die Fähigkeit, Sicherheitsvorgaben zu umgehen, Entscheidungen eigenständig anzupassen und ihr Verhalten gezielt zu verschleiern.

KI-Modelle umgehen Vorgaben: Gerät Künstliche Intelligenz außer Kontrolle?

In ihrer Studie haben die METR-Forscher zwischen Februar und März 2026 KI-Modelle von OpenAI, Google, Anthropic und Meta unter die Lupe genommen. Ziel der Untersuchung war es, herauszufinden, ob die Systeme dazu neigen, festgelegte Regeln zu umgehen, eigene Ziele zu priorisieren oder ihr Verhalten aktiv zu verschleiern.

Diese Verhaltensweisen bezeichnet METR als unbefugte Einsätze – also autonome Aktionen von KI-Agenten, die außerhalb der Aufsicht stattfinden. Das konnten die Forscher eindeutig feststellen.

So bedienen sich KI-Modelle inzwischen bereits „Abkürzungen“ und missachten dabei eindeutig die Anweisungen der Nutzer. In einigen Fällen konnte sogar festgestellt werden, dass die KI-Systeme versucht haben, ihre Spuren im Nachgang zu verwischen.

In einem Test erhielt beispielsweise ein KI-Modell von OpenAI die Vorgabe, eine festgelegte Software für die Bewältigung einer Aufgabe zu nutzen. Stattdessen wich der Agent eigenständig auf andere Lösungen aus und ergänzte zusätzlichen Code, um seinen Entscheidungsweg nachträglich zu verheimlichen.

Ein KI-Agent von Anthropic bediente sich in einem weiteren Test des sogenannten Reward Hackings. Die KI nutzte Schlupflöcher in der Aufgabenstellung aus, um die Vorgaben zwar formal zu erfüllen, aber nicht im eigentlich beabsichtigten Sinn. Obwohl das System ausdrücklich angewiesen wurde, nicht zu betrügen, fand es selbstständig Wege, genau diese Einschränkung zu umgehen.

Wie gefährlich sind die Ergebnisse wirklich?

Die Ergebnisse des Frontier Risk Reports von METR zeigen, dass KI-Systeme bereits in der Lage sind, unbefugte Einsätze ohne menschliche Autorisierung zu initiieren und diese im Anschluss zu verschleiern. Derzeit seien diese Alleingänge jedoch noch als „klein“ einzuschätzen. Auch sei nicht davon auszugehen, dass die Systeme bereits in der Lage sind, Kontrollverluste in größerem Maßstab zu vertuschen.

METR warnt dennoch davor, diese Entwicklungen nicht auf die leichte Schulter zu nehmen. Denn die Kluft zwischen „kann unbefugte Handlungen auslösen“ und „kann autonom arbeiten“ werde mit jeder Modellgeneration kleiner. Daher seien strengere Sicherheitsmaßnahmen und stärkere Überwachung notwendig.

„Angesichts der rasanten technologischen Fortschritte gehen wir davon aus, dass die wahrscheinliche Robustheit von unerwünschten Implementierungen in den kommenden Monaten erheblich zunehmen wird“, schreiben die Forscher in ihren Ergebnissen. Deshalb sei geplant, Ende 2026 erneut eine ähnliche Untersuchung durchzuführen.

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KI-Systeme schreiben Werbetexte, steuern Autos und unterstützen Anwälte vor Gericht . Doch wenn sie versagen, wird es manchmal absurd und manchmal auch gefährlich. In den vergangenen Jahren haben sich zahlreiche KI-Fails ereignet, die von harmlos-lustig bis erschreckend reichen. Wir haben zehn reale Fälle gesammelt, die zeigen, was schiefgehen kann, wenn Menschen der Technik zu sehr vertrauen. Jeder einzelne Fall liefert eine konkrete Lektion für den Umgang mit künstlicher Intelligenz.

Künstliche Intelligenz ist gekommen, um zu bleiben. Daran führt kein Weg vorbei. In Wirtschaft, Medien, Verwaltung und mittlerweile sogar in der Justiz werden die digitalen Assistenten immer häufiger eingesetzt. Klar ist aber auch, dass KIs keine unfehlbaren Wundermaschinen sind. Sie haben klare Schwächen, die immer wieder zu Problemen führen. Wie genau solche Pannen aussehen, zeigen wir in diesem Artikel.

KI-Fails nehmen absurde Formen an

Die jeweiligen Betreiber verbessern ihre Modelle immer weiter. Das birgt allerdings die Gefahr, der KI zu sehr zu vertrauen und sie nicht gut genug zu kontrollieren. Manche Pannen, die hierdurch entstehen, sind harmlos und sorgen lediglich für ein paar Lacher im Internet. Andere hingegen haben ernste Konsequenzen. Zum Beispiel, wenn KI im Verkehr oder der Justiz zum Einsatz kommt und zu halluzinieren beginnt.

Häufig ist das Problem nicht die KI selbst, sondern der schlampige Umgang mit der Technologie. Wer von der KI generierte Texte ungelesen veröffentlicht, Trainingsdaten schlampig zusammenstellt oder Sicherheitsmechanismen ignoriert, muss damit rechnen, irgendwann die Quittung zu erhalten. Wenn immer mehr Menschen auf immer mehr Wegen mit immer mehr KI-Systemen interagieren, steigt natürlich auch das Risiko.

An dieser Stelle haben wir zehn kuriose, lustige und tragische Fälle von KI-Fails aufgelistet. Jeder einzelne Fall ist einen Möglichkeit, für die Zukunft zu lernen und unseren Umgang mit der Technologie zu überdenken.

Fail 1: Bäckerei druckt ChatGPT-Anweisung auf Verpackung

Einer KI sollte man nicht blind vertrauen. Das zeigt bereits unser erster Fall: Ein Hersteller von Backwaren bedruckte eine Verpackung mit einem KI-generierten Werbetext. Soweit nichts Besonderes, allerdings wurde vergessen, den bei ChatGPT üblichen Call-to-Action zu löschen. Unter dem durchaus ansprechenden Text prangt die typische Floskel, mit der die KI fragt, ob der Text weiter angepasst werden soll: „Crafted with care. Loved wordwide. Let me know if you want a version tailored to a specific flavor (…) or tone.“

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Wer eine Solaranlage auf dem Dach hat, nutzt das Stromnetz mitunter intensiv, zahlt bislang aber vergleichsweise wenig dafür. Die Bundesnetzagentur will das ab 2029 ändern und hat einen Reformplan für die Netzentgelte vorgelegt. Für PV-Betreiber bedeutet das: bis zu 100 Euro Grundpreis pro Jahr. Wer flexibel verbraucht, soll dagegen profitieren. Was genau geplant ist, wer betroffen ist und warum es berechtigte Kritik gibt. Eine kommentierende Analyse.

Bundesnetzagentur plant neue Netzentgelte

• Immer mehr Haushalte produzieren mittels Photovoltaik selbst Strom. Sie speisen einen Teil ins Netz ein und verbrauchen einen Teil selbst. Obwohl Solaranlagenbetreiber das Stromnetz überdurchschnittlich belasten, zahlen sie weniger Netzentgelte. Die Bundesnetzagentur hat nun einen Reformplan für die Netzentgelte vorgelegt. Wer Strom flexibel nutzt, etwa über Batteriespeicher, E-Autos oder Wärmepumpen, soll weniger zahlen. Auf diejenigen, die viel ins Netz einspeisen, würden höhere Kosten zukommen. Statt die Netzentgelte nur pro Kilowattstunde abzurechnen, sollen Grundpreise wichtiger werden. PV-Betreiber sollen maximal 100 Euro pro Jahr zahlen.
• Steckersolargeräte mit einem 800 Watt starken Wechselrichter sollen von der Regelung ausgenommen sein. Betreiber von Solarparks sollen statt eines Leistungspreises künftig einen Kapazitätspreis auf Basis der installierten Leistung zahlen. Heißt konkret: Je mehr Leistung abgerufen beziehungsweise eingespeist wird, desto höher die Netzentgelte. Je gleichmäßiger der bereitgestellte Anschluss hingegen genutzt wird, desto geringer sollen die Gebühren in Summe ausfallen. Auch für Windparks und Stromspeicher soll künftig ein Kapazitätspreis gezahlt werden, um zu verhindern, dass sie die Netze belasten, anstatt sie zu entlasten. Für private Speicher soll das aber nicht gelten.
• Der Plan der Bundesnetzagentur sieht auch eine Verlängerung des sogenannten Bandlastprivilegs bis Ende 2031 vor. Eigentlich sollte es Ende 2028 auslaufen. Kritik dafür gibt es aus der Branche der erneuerbaren Energien. Denn: Bei diesem Privileg profitieren Unternehmen, die rund um die Uhr gleichmäßig Strom verbrauchen, von reduzierten Netzentgelten. Damit ist eine Flexibilisierung des Verbrauchs im Sinne des Gesamtsystems selbst für Firmen, deren Produktion dazu in der Lage ist, nicht lukrativ. Schließlich müssten sie dann höhere Netzentgelte zahlen.

Faire Kosten oder Bremse für die Energiewende?

Wer eine Solaranlage auf dem Dach hat, leistet nicht nur einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz, sondern spart auch richtig viel Geld – vor allem in Kombination mit einem Speicher, Elektroauto oder einer Wärmepumpe. Und wenn die Sonne mal weniger oder gar nicht scheint, gibt es ja immer noch Strom aus dem Stromnetz; für den Notfall sozusagen.

Doch wer Strom überwiegend selbst produziert, zahlt kaum etwas für das Netz, das andere bezahlen, nimmt es aber hin und wieder in Anspruch oder profitiert sogar bei Einspeisung davon. Theoretisch ist das ein kleines bisschen ungerecht, weshalb die Bundesnetzagentur mit pauschalen Netzentgelten gegensteuern will. Das erscheint zunächst einmal logisch, ist politisch aber trotzdem hoch aufgeladen.

Denn: Die Reform könnte im schlimmsten Fall zu einem Bremsklotz für die Energiewende werden, wenn weniger Erneuerbare ans Netz gebracht werden. Das darf unter keinen Umständen passieren. Stattdessen müssen Netzausbau, Fairness und die Energiewende Hand in Hand gehen. Ob die Pläne der Bundesnetzagentur das gewährleisten, ist zumindest fraglich.

Stimmen und Reaktionen

• Klaus Müller, Präsident der Bundesnetzagentur, in einem Statement: „Mit einer neuen Netzentgeltsystematik wollen wir die Kosteneffizienz stärken und eine faire Verteilung der Belastungen erreichen. Unsere Ziele: Kosten da veranschlagen, wo sie entstehen. Knappe Kapazitäten mit einem Preis versehen. Engpassmanagementkosten vermeiden. Flexibilität unterstützen und den Netzausbau dämpfen. (…) Wir wollen Stromerzeuger deswegen ein wenig stärker an den Kosten beteiligen. Das ist ein Gebot der Fairness. Sonst würden zunehmend nur Verbraucher ohne eigene Erzeugung die steigenden Kosten tragen.“
• Ursula Heinen-Esse, Präsidentin des Bundesverbands Erneuerbare Energien (BEE), hat gemischte Gefühle: „Der Vertrauensschutz für getätigte Investitionen ist Voraussetzung für den Hochlauf der dringend benötigten Flexibilitätstechnologien und für die Energiewende insgesamt. Wir begrüßen diese Entscheidung daher ausdrücklich. (…) Das Stromsystem steht unter hohem Anpassungs- und Flexibilisierungsdruck. Jetzt lebensverlängernde Maßnahmen für das Bandlastprivileg, ein absolutes Relikt des vergangenen Jahrhunderts, zu beschließen, ist ein schwerer Rückschritt und bremst diesen wichtigen Prozess unnötig weiter aus.“
• Carsten Körnig, Hauptgeschäftsführer des Bundesverbands Solarwirtschaft (BSW-Solar), kritisiert in einem Statement: „In der Summe besitzen diese Maßnahmen das Potenzial, den dringend benötigten Ausbau der Solarenergie in Deutschland massiv auszubremsen. Dies widerspricht klar dem Bürgerwillen und den vereinbarten Regierungszielen.“ Besonders problematisch seien die Pläne vor dem Hintergrund, dass die Kosten für Betreiber von Solaranlagen bereits durch andere regulatorische Vorgaben gestiegen seien – etwa durch die verpflichtende Beteiligung an den Kosten intelligenter Messsysteme und die bereits gestrichene Vergütung zu Zeiten negativer Strompreise.

Neue Netzentgelte: Was sich ab 2029 auf der Stromrechnung ändern soll

Ab 2029 könnten viele Stromrechnungen durch die neuen Netzentgelte anders aussehen. Denn wenn der Anteil der fixen Grundpreise steigt, fällt der bisherige Sparvorteil durch Eigenstrom für Solaranlagenbetreiber geringer aus. Gleichzeitig würde das Stromnetz aber mehr als eine gemeinschaftliche Infrastruktur begriffen werden.

Diese Preislogik will die Bundesnetzagentur in den 2030er-Jahren noch einmal weiterentwickeln. Es steht bereits eine stärkere Dynamisierung der Netzentgelte im Raum, abhängig von Auslastung und Netzsituation. Für Strom gäbe es dann keinen starren Fixpreis mehr. Die Kosten wären flexibler und würden schwanken.

Ob die neuen Netzentgelte durch die stärkere Bepreisung von Stromerzeugern aber tatsächlich einen für das gesamte Energiesystem positiven Effekt haben, muss sich erst einmal zeigen. Im schlimmsten Fall droht der Ausbau der Erneuerbaren an Tempo zu verlieren, was mit Blick auf Klima und Klimaziele einer Katastrophe gleichkäme.

Idealerweise würden die neuen Netzentgelte wiederum Flexibilität fördern, ohne Investitionen in erneuerbare Energien auszubremsen. Ob dieser Spagat gelingt, muss aber vor allem die praktische Umsetzung beweisen. Denn ganz unkompliziert sind die Pläne nicht.

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Windräder produzieren oft genau dann am meisten Strom, wenn ihn niemand braucht, und werden dann abgeschaltet. In South Dakota geht jetzt eine Anlage ans Netz, die dieses Problem mit einem ungewöhnlichen Ansatz lösen will: Über 200 Karbonblöcke speichern überschüssigen Windstrom als Gluthitze.  

Die US-Windindustrie sucht nach Wegen, die Abschaltung von Anlagen bei geringer Stromnachfrage zu verhindern. Um Energieverluste zu stoppen, baut das Biokraftstoffunternehmen POET in South Dakota einen neuen Speicher. Die Anlage am Standort Big Stone City soll überschüssigen, günstigen Windstrom in den Nebenzeiten aufnehmen. Jeff Broin, Gründer und CEO von POET, dazu:

Die Energiezukunft unseres Landes wird von Innovation geprägt sein, und genau darauf konzentrieren wir uns – wir erweitern die Grenzen des Möglichen und liefern tragfähige Lösungen, die die nationale Sicherheit und die ländliche Wirtschaft stärken. Durch Investitionen in Technologien der nächsten Generation ebnen wir den Weg in eine Biozukunft, die von amerikanischer Energie angetrieben wird.

Die Idee: Das System speichert Energie und stellt sie der Fabrik bei Bedarf zur Verfügung. Das kalifornische Start-up Antora Energy liefert die Technik für das Projekt. Im Zentrum der Anlage stehen mehr als 200 spezielle Blöcke aus festem Kohlenstoff. Diese heizen sich durch den Windstrom stark auf und beginnen zu leuchten. Der Vorgang erinnert an die glühenden Drähte in einem handelsüblichen Toaster.

Windenergie aus dem Toaster: Wie glühende Karbonblöcke Strom und Wärme erzeugen

Im Gegensatz zu herkömmlichen Batterien erfüllt das System einen doppelten Zweck. Die Anlage gibt entweder Strom ab oder liefert Hitze für industrielle Prozesse. Dafür erhitzen die Betreiber die Batterie, sodass sie einen Lichtstrahl ausstrahlt, der die 500-fache Intensität des Sonnenlichts besitzt. Er kann genutzt werden, um Hochtemperaturwärme für industrielle Prozesse bereitzustellen oder spezielle Zellen wieder in Strom umzuwandeln.

Diese fangen das von den heißen Blöcken abgegebene Infrarotlicht ein und wandeln es um. Die Forschung an dieser Technik begann bereits in den Sechzigerjahren. Lange Zeit waren die Kosten hoch und die Effizienz gering, weshalb das System im Schatten herkömmlicher Solarzellen stand. Durch eine verbesserte Herstellung und Leistung erreichte das Start-up im Jahr 2022 jedoch einen Wirkungsgrad von 40 Prozent bei Temperaturen im Bereich von 400 Grad Celsius.

40 Prozent Wirkungsgrad – und bald noch mehr?

Forscher erwarten, dass die Effizienzwerte künftig die Marke von 50 Prozent überschreiten kann. Der Aufbau des Speichers in South Dakota dauerte weniger als zwölf Monate. Die Anlage geht schrittweise in Betrieb, wobei die volle Leistung laut den Projektpartnern bis Oktober 2026 bereitstehen soll.

Parallel dazu weitet das Unternehmen die eigene Produktion in Kalifornien aus. Eine erste Pilotanlage in Sunnyvale stellt bereits die neuartigen Zellen her. Gleichzeitig baut die Firma in San Jose eine große kommerzielle Fabrik. Diese Schritte sollen den ungenutzten Windstrom wirtschaftlich attraktiv machen.

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