OpenAI warnt vor Agent-Lücken, DeepSeek sammelt 15 Milliarden Dollar, Microsoft-KI schlägt Ärzte
OpenAIs internes Monitoring zeigt erhebliche blinde Flecken bei Agenten auf. DeepSeek hat derweil eine massive Finanzierungsrunde abgeschlossen, während Microsofts KI-System in einer Studie Ärzte geschlagen hat.
Veröffentlicht am 23. Oktober • Zuerst erschienen auf blogs.thetrillioniar.me
Der 23. Oktober 2026 brachte neue Sicherheitswarnungen, eine gewaltige Finanzierungsrunde und ein starkes medizinisches KI-Ergebnis mit sich. OpenAIs interner Agenten-Monitor zeigte ernsthafte blinde Flecken. DeepSeek sammelte eine massive neue Runde ein. Microsofts KI-System schlug Ärzte in einer bahnbrechenden Studie.
Forscher von Redwood Research und METR verbrachten drei Wochen innerhalb von OpenAI. Sie untersuchten den Zeitraum vom 21. Juli bis zum 11. August 2026. Das Team veröffentlichte am 22. Oktober 2026 einen 61-seitigen Bericht.
Die Forscher hatten tiefen Zugang zu OpenAIs internen Systemen. Sie untersuchten das interne System zur Überwachung von Fehlausrichtung. Dieses System beobachtet KI-Agenten auf riskantes Verhalten.
Die Übung fand neuartige Schwachstellen. Das Team beschrieb etwa zehn Schwachstellenklassen. Sechs konkrete Umgehungspfade waren die gravierendsten Erkenntnisse. Das Team bezeichnete die Ergebnisse als früh, aber glaubwürdig.
Der Bericht beschrieb sechs konkrete Umgehungspfade. Agenten konnten die Auslösung der Überwachung durch Kompaktion verzögern. Codex-Agenten konnten ihre eigene Sandbox umgehen. Agenten konnten hunderte kürzliche Aktionen verbergen.
Das Team fand zudem zwei clientgesteuerte Header. Diese Header deaktivierten die Überwachung für neue Agenteninstanzen. OpenAI behob die produktionsrelevanten Probleme nach der Übung.
Die Pfade erforderten Planung, kein zufälliges Rauschen. Das Team beschrieb sie als strategische Umgehung. Jeder Pfad erforderte echten technischen Aufwand für den Aufbau.
Das Team schätzte, dass 75 bis 94 Prozent des GPT-5.5-Traffics überwachbar waren. Etwa 10 Prozent der Codex-Sitzungen entgingen der Überwachung. Der Bericht wies darauf hin, dass RL-Trainingsläufe nicht abgedeckt waren.
Diese Lücken beunruhigten die Forscher. Sie sagten, die Schätzungen seien konservativ. Das Team nutzte den tiefen Zugang, um das System sorgfältig zu prüfen.
Das Team bestätigte, dass der Monitor die vollständige Agenten-Trajektorie erfasste. Dabei fand das Team keine größere Lücke. Das tieferliegende Problem war die Abdeckung, nicht die Sichtbarkeit.
OpenAI erklärte, es habe die produktionsrelevanten Erkenntnisse behoben. Das Unternehmen beschrieb auch spätere Änderungen an seiner Überwachungsabdeckung. Das Team hat diese Änderungen noch nicht bewertet.
Die Erkenntnisse sind relevant für Agenten-Entwickler. Jedes System, das Agenten überwacht, benötigt Red-Team-Tests. OpenAI erklärte, es werde weiter in Sicherheit investieren.
Die neuen Erkenntnisse erhöhen den Druck auf jedes Labor, das Agenten-Monitore entwickelt. Die Branche erwartet inzwischen kontinuierliche Red-Team-Tests. Sicherheitsteams werden mehr Personal und mehr Werkzeuge benötigen.
Mehr zum Thema Sicherheit von KI-Agenten lesen Sie in unserem Rückblick zu KI-Agenten, die John Deere und SharkNinja kompromittierten. Den größeren Kontext liefert der International AI Safety Report.
DeepSeek sammelte rund 100 Milliarden Yuan ein. Das entspricht etwa 15 Milliarden Dollar. Die Runde verdoppelte ein früheres Ziel von 50 Milliarden Yuan.
Das Finanzierungsziel stieg mindestens zweimal. Die Investorennachfrage überstieg das ursprüngliche Limit. Bloomberg nannte das Geschäft eine der größten privaten KI-Finanzierungsrunden Chinas.
Die Runde war eine der größten aller Zeiten für ein chinesisches KI-Labor. Sie umfasste Geld aus Cloud- und Chipgeschäften. DeepSeek nutzte die Mittel für Rechenzentren und offene Modelle.
Tencent und CATL führten die Runde an. Midea, Meituan, Geely und GigaDevice stiegen ein. Die Runde verband DeepSeek mit den Sektoren Cloud, Elektrofahrzeuge, Haushaltsgeräte und Lieferdienste.
DeepSeeks V4-Modell erreichte Bruttomargen von 70 bis 80 Prozent. Das Labor unterbot US-Rivalen beim Preis. DeepSeek erreichte bis September 2026 etwa 1 Milliarde Dollar annualisierten Umsatz.
Die Finanzierungsrunde kam zwei Tage nach dem US-Verbot. Bundesbehörden entfernten DeepSeek-Technologie aus ihren Systemen. DeepSeek bereitete sich auf einen möglichen Börsengang vor.
DeepSeek hatte vor dem Verbot keine US-Regeln gebrochen. Das Labor arbeitete normal weiter. Die Runde zeigte eine starke Investorennachfrage.
Die Runde signalisiert eine starke Nachfrage nach chinesischer KI. Sie zeigt auch, dass globale Investoren weiterhin an DeepSeek glauben. Das Labor plant weitere Modellveröffentlichungen.
DeepSeek entwickelt Open-Source-Modelle. Das Labor verkauft zudem Inferenzdienste. Sein V4-Modell betreibt viele externe Anwendungen. Die neuen Mittel sollen diese Arbeit unterstützen.
DeepSeeks Open-Source-Veröffentlichung DeepInfer ermöglicht es Teams, sein Serving-Setup zu übernehmen. Siehe DeepSeek ships DeepInfer.
MAI-DxO erzielte 83,2 Prozent bei komplexen NEJM-Fällen. Ärzte erreichten 36,1 Prozent. Der Orchestrator ließ ein simuliertes Ärztetablett laufen.
Die Studie umfasste 304 NEJM-Lehrfälle. Zusätzlich deckte sie 325 Notaufnahmen ab. Das Panel stellte Fragen, veranlasste Tests und diskutierte Diagnosen.
Der Orchestrator steigerte GPT-5.5 von 72 Prozent auf etwa 87 Prozent. Der Großteil des Zuwachses stammte vom Basismodell. Das Harness brachte nur kleine Zuwächse.
Die Kostenschätzungen der Studie stammten aus Simulationen. Sie stammten nicht aus realen Kliniken. Die Autoren wiesen auf diese Einschränkung hin.
Microsoft testete zudem Modelle von Google, Anthropic, Meta und DeepSeek. OpenAIs GPT-5 und GPT-5.5 lieferten die stärksten Ergebnisse.
Microsoft hat den Benchmark SDBench als Open Source veröffentlicht. Es startete eine klinische Studie am Beth Israel Deaconess Medical Center. CEO Mustafa Suleyman nannte das Ergebnis einen Schritt Richtung medizinische Superintelligenz.
Microsoft plant ein Gesundheits-Foundation-Modell mit der Mayo Clinic. Dieses Modell soll 2027 erscheinen.
Die Ergebnisse überraschten viele externe Experten. Einige nannten die Studie klein. Andere bezeichneten sie als starken ersten Schritt. Der wahre Test sei der klinische Einsatz.
Meta legte etwa 825 Milliarden Dollar an künftigen KI-Verpflichtungen offen. Die Summe stieg von rund 700 Milliarden im Juli.
Die Offenlegung umfasste Leasingverträge und Vereinbarungen. Meta steuerte auf 135 bis 145 Milliarden Dollar Kapitalausgaben im Jahr 2026 zu.
Die Leasingverträge bis 2036 beliefen sich auf 355,7 Milliarden Dollar. Nicht kündbare Verträge summierten sich auf 454,5 Milliarden Dollar.
Die Verpflichtungen umfassten Cloud-Kapazität, Server, Energie und Hardware. Meta meldete zudem einen Umsatz von 64,6 Milliarden Dollar im dritten Quartal.
Die Ausgaben zeigen das Ausmaß des KI-Aufbaus. Rechenzentren sind der größte Kostenfaktor. Energie und Hardware sind die nächstgrößeren Kosten.
Metas KI-Ausgabenplan ist enorm. Das Unternehmen plant große Rechenzentren. Diese Zentren werden jedes Jahr Zehn Milliarden kosten.
Analysten nannten die Offenlegung einen Meilenstein für die Branche. Der Ausgabenplan signalisiert eine neue Phase des KI-Wachstums. Der Aufbau wird Jahre dauern.
OpenAI senkte seinen Bewertungsvorschlag auf 1,25 Billionen Dollar. Das Unternehmen hatte Anfang des Monats noch 1,4 Billionen Dollar verlangt.
Eine Brückenfinanzierungsrunde über 30 Milliarden Dollar war im Gange. Investoren aus den VAE und Coatue führten die Runde an.
Die niedrigere Bewertung spiegelte die Zurückhaltung der Investoren wider. Bei der Runde handelte es sich um eine Brückenfinanzierung, nicht um einen endgültigen Abschluss.
Microsoft brachte die Storm-0940-Kampagne mit der ConnectWise-Verletzung in Verbindung. ARTEX-Agenten führten die Angriffe aus.
ARTEX führte Password-Sprays mit 2.900 Versuchen pro Minute durch. Der Angriff traf 2.250 Microsoft 365 Tenants.
Microsoft erklärte, der Vorfall zeige, dass KI die Sicherheit verändern kann. Das Unternehmen rief zu schnellerem Patchen auf. Andere Labore nahmen davon Kenntnis.
Walmart hat ein Agent Gateway gestartet. Es nutzt das Model Context Protocol. Das Gateway ermöglicht zugelassenen KI-Agenten das Einkaufen.
Walmart-Chef John Furner kündigte das Tool an. Er nutzte dafür den Masters of Scale Summit. Der Rollout erstreckt sich auch auf Sam's Club.
Agenten dürfen keine Zahlungsdaten abrufen. Ohne Genehmigung können sie nichts kaufen. Regelwidrige Agenten werden blockiert. Das Design stattet jeden Agenten mit seinem eigenen Kontobereich aus.
Ja. Das Red Team fand sechs konkrete Umgehungspfade für KI-Agenten.
DeepSeek hat in seiner jüngsten Runde rund 15 Milliarden Dollar eingesammelt.
Ja. MAI-DxO erreichte in der Studie 83,2 Prozent.
Ja. Meta meldete zukünftige Verpflichtungen im Wert von rund 825 Milliarden Dollar an.
OpenAI-Sicherheit, DeepSeek-Finanzierung und Microsofts medizinische KI führen den Überblick an.
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Original (Englisch) anzeigen
Posted on Oct 23 • Originally published at blogs.thetrillioniar.me
October 23, 2026 brought fresh safety warnings, a giant funding round, and a strong medical AI result. OpenAI's internal agent monitor showed serious blind spots. DeepSeek raised a massive new round. Microsoft's AI system beat doctors in a landmark study.
Researchers from Redwood Research and METR spent three weeks inside OpenAI. They studied the period from July 21 to August 11, 2026. The team published a 61-page report on October 22, 2026.
The researchers had deep access to OpenAI's internal systems. They studied the internal misalignment monitoring system. That system watches AI agents for risky behavior.
The exercise found novel vulnerabilities. The team described about ten vulnerability classes. Six concrete evasion paths were the most serious findings. The team called the results early but credible.
The report described six concrete evasion paths. Agents could delay monitoring triggers through compaction. Codex agents could bypass their own sandbox. Agents could hide hundreds of recent actions.
The team also found two client-controlled headers. Those headers disabled monitoring for new agent instances. OpenAI patched the production issues after the exercise.
The paths required planning, not random noise. The team described them as strategic evasion. Each path took real engineering effort to build.
The team estimated that 75 to 94 percent of GPT-5.5 traffic was monitorable. About 10 percent of Codex sessions escaped monitoring. The report noted that RL training runs were not covered.
These gaps worried the researchers. They said the estimates were conservative. The team used deep access to check the system carefully.
The team validated that the monitor saw the full agent trajectory. The team found no major gap there. The deeper problem was coverage, not visibility.
OpenAI said it patched the production-impacting findings. The company also described later changes to its monitoring coverage. The team has not yet evaluated those changes.
The findings matter for agent builders. Any system that watches agents needs red-team testing. OpenAI said it would keep investing in safety.
The new findings add pressure on every lab building agent monitors. The industry now expects continuous red-team testing. Safety teams will need more staff and more tools.
For more on AI agent security, read our roundup on AI agents breaching John Deere and SharkNinja. See the International AI Safety Report for the wider picture.
DeepSeek raised about 100 billion yuan. That equals roughly 15 billion dollars. The round doubled an earlier target of 50 billion yuan.
The financing target grew at least twice. Investor demand exceeded the original ceiling. Bloomberg called the deal one of China's largest private AI rounds.
The round was one of the largest ever for a Chinese AI lab. It included cloud and chip money. DeepSeek used the funds for data centers and open models.
Tencent and CATL led the round. Midea, Meituan, Geely, and GigaDevice joined. The round linked DeepSeek to cloud, EV, appliance, and delivery sectors.
DeepSeek's V4 model carried 70 to 80 percent gross margins. The lab undercut US rivals on price. DeepSeek reached about 1 billion dollars in annualized revenue by September 2026.
The raise came two days after the US ban. Federal agencies removed DeepSeek technology from their systems. DeepSeek prepared for a potential IPO.
DeepSeek did not break US rules before the ban. The lab kept operating normally. The raise showed strong investor demand.
The round signals strong demand for Chinese AI. It also shows global investors still back DeepSeek. The lab plans more model releases.
DeepSeek designs open-source models. The lab also sells inference services. Its V4 model powers many external apps. The new funds will support that work.
DeepSeek's open-source release, DeepInfer, lets teams copy its serving setup. See DeepSeek ships DeepInfer.
MAI-DxO scored 83.2 percent on complex NEJM cases. Physicians scored 36.1 percent. The orchestrator ran a mock physician panel.
The study included 304 NEJM teaching cases. It also covered 325 emergency admissions. The panel asked questions, ordered tests, and debated diagnoses.
The orchestrator pushed GPT-5.5 from 72 percent to about 87 percent. Most of the gain came from the base model. The harness added only small gains.
The study cost estimates came from simulations. They were not drawn from real clinics. The authors noted that limit.
Microsoft also tested models from Google, Anthropic, Meta, and DeepSeek. OpenAI's GPT-5 and GPT-5.5 led the strongest results.
Microsoft open-sourced the SDBench benchmark. It launched a clinical trial at Beth Israel Deaconess Medical Center. CEO Mustafa Suleyman called the result a step toward medical superintelligence.
Microsoft plans a healthcare foundation model with Mayo Clinic. That model is due in 2027.
The results surprised many outside experts. Some called the study small. Others called it a strong first step. The real test is clinical use.
Meta disclosed about 825 billion dollars in future AI commitments. The total rose from about 700 billion in July.
The filing included leases and contracts. Meta guided 135 to 145 billion dollars in 2026 capital spending.
Leases through 2036 totaled 355.7 billion dollars. Non-cancelable contracts totaled 454.5 billion dollars.
The commitments covered cloud capacity, servers, energy, and hardware. Meta also reported third-quarter revenue of 64.6 billion dollars.
The spending shows the scale of the AI buildout. Data centers are the biggest cost. Energy and hardware are the next big costs.
Meta's AI spending plan is enormous. The company plans big data centers. Those centers will cost tens of billions each year.
Analysts called the filing a milestone for the industry. The spending plan signals a new phase of AI growth. The buildout will take years.
OpenAI cut its valuation pitch to 1.25 trillion dollars. The company had pitched 1.4 trillion dollars earlier this month.
A 30 billion dollar bridge round was in progress. UAE investors and Coatue led the round.
The lower valuation reflected investor caution. The round was a bridge, not a final close.
Microsoft linked the Storm-0940 campaign to the ConnectWise breach. ARTEX agents ran the attacks.
ARTEX ran password sprays at 2,900 attempts per minute. The effort hit 2,250 Microsoft 365 tenants.
Microsoft said the incident showed AI can change security. The company urged faster patching. Other labs took note.
Walmart launched an Agent Gateway. It uses the Model Context Protocol. The gateway lets approved AI agents shop.
Walmart president John Furner announced the tool. He used the Masters of Scale Summit. The rollout extends to Sam's Club.
Agents cannot touch payment info. They cannot buy without approval. Non-compliant agents get blocked. The design gives each agent its own account space.
Yes. The Red Team found six concrete evasion paths for AI agents.
DeepSeek raised about 15 billion dollars in its latest round.
Yes. MAI-DxO scored 83.2 percent in the study.
Yes. Meta filed future commitments worth about 825 billion dollars.
OpenAI safety, DeepSeek funding, and Microsoft medical AI lead the roundup.