AI 2027 ist ein Zukunftsszenario, das fünf Autoren um den früheren OpenAI-Mitarbeiter Daniel Kokotajlo am 3. April 2025 veröffentlicht haben: Anfang 2027 automatisiert KI die eigene Forschung, Ende 2027 entsteht eine Superintelligenz. Seitdem haben die Autoren ihre Zeitachsen mehrfach geändert, erst nach hinten, 2026 wieder nach vorn. Stand August 2026 erwartet Kokotajlo die Superintelligenz im Median im März 2029, sein Ko-Autor Eli Lifland im Juli 2033, beide unter der Annahme, dass niemand die Entwicklung bremst.
Ein Feldweg gabelt sich auf einer verschneiten Wiese. Foto: Peter Holmboe auf Pexels
Was ist AI 2027?
AI 2027 ist eine ausformulierte Zukunftsgeschichte mit Fußnoten und Rechenanhängen, veröffentlicht am 3. April 2025 auf ai-2027.com. Herausgeber ist das AI Futures Project. Den Inhalt schrieben Daniel Kokotajlo, Eli Lifland, Thomas Larsen und Romeo Dean. Der Blogger Scott Alexander hat den Text nach Angabe der Autoren freiwillig in einen unterhaltsamen Stil umgeschrieben; die unterhaltsamen Stellen seien von ihm, die langweiligen von ihnen.
Kokotajlo leitet das Projekt. Er arbeitete vorher bei OpenAI in der Governance-Forschung an Zukunftsszenarien und hatte das Unternehmen spätestens im Juni 2024 verlassen: Den offenen Brief „A Right to Warn“ vom 4. Juni 2024 unterschrieb er als ehemaliger OpenAI-Mitarbeiter. Bekannt wurde er mit dem Text „What 2026 looks like“ vom August 2021, einem Szenario für die Jahre 2022 bis 2026. Nach Darstellung der Autoren traf er damit vieles, darunter den Aufstieg der Chatbots, das schrittweise Schlussfolgern der Modelle (Chain of Thought) und umfassende Exportkontrollen für KI-Chips. Lifland steht nach Angabe der Autoren auf Platz 1 der ewigen Bestenliste der RAND Forecasting Initiative.
Erzählt wird von einer erfundenen Firma namens OpenBrain, damit kein reales Unternehmen herausgehoben wird. Die Konkurrenz liegt im Szenario drei bis neun Monate zurück, Chinas führendes Labor heißt DeepCent. Grundlage waren nach Angaben der Autoren rund 25 Planspiele und Rückmeldungen von über 100 Personen. Dazu kommen Anhänge mit Rechenmodellen zu Zeitplänen, zum Tempo nach dem ersten Durchbruch und zur weltweiten Rechenleistung.
AI 2027 will ausdrücklich vorhersagen. „Unser Ziel ist Treffsicherheit“, schreiben die Autoren, eine Empfehlung sei das Szenario nicht. Ihre Prognose bis Ende 2026 halten sie für deutlich besser abgesichert als alles, was danach kommt. Den großen Sprung im Jahr 2027 halten sie auch bis zu fünfmal langsamer oder schneller für plausibel.
Gibt es AI 2027 auf Deutsch?
Eine offizielle deutsche Fassung gibt es nicht, Stand 12. Oktober 2026. Die Originalseite bietet Englisch, Spanisch, Französisch und Italienisch. Die Seite der Freien Universität Berlin, die am 12. Oktober 2026 bei Google für „ai 2027“ auf Platz 2 stand, stellt das Buch als Open-Access-Neuerwerbung der Bibliothek Geowissenschaften vor: ein kurzer deutscher Teaser, ein englischer Auszug und ein Link auf das englische PDF. Dieser Artikel fasst das Szenario auf Deutsch zusammen, mit den Änderungen der Autoren bis Oktober 2026.
Was AI 2027 vorhersagt: die Etappen bis Ende 2027
Das Szenario beginnt Mitte 2025, läuft bis Ende 2026 in Halbjahresschritten und ab Januar 2027 Monat für Monat bis Oktober 2027. Danach teilt es sich in zwei Enden. Die Meilensteine drehen sich um eine einzige Frage: Ab wann erledigt KI die Forschung an der nächsten KI selbst?
| Meilenstein | Was er bedeutet | Im Szenario |
|---|---|---|
| Superhuman Coder (SC) | erledigt die Programmierarbeit der KI-Forschung wie der beste Entwickler eines Labors, nur schneller und so günstig, dass viele Kopien laufen. Im Anhang genauer: Mit 5 Prozent seiner Rechenleistung könnte das Labor 30-mal so viele KI-Agenten betreiben, wie es Forschungsingenieure hat, jeden 30-mal so schnell wie seinen besten Ingenieur | März 2027 |
| Superhuman AI Researcher (SAR) | dasselbe für alle geistigen Aufgaben der KI-Forschung | August 2027 (in der Erzählung: September 2027) |
| Superintelligent AI Researcher (SIAR) | weit besser als der beste menschliche Forscher in der KI-Forschung | November 2027 |
| Künstliche Superintelligenz (ASI) | viel besser als der beste Mensch bei jeder geistigen Aufgabe | Dezember 2027 |
Die Zeitpunkte gelten für das Ende „Race“; vom übermenschlichen Programmierer bis zur Superintelligenz rechnen die Autoren im Median mit etwa einem Jahr, bei großer Unsicherheit. Die Erzählung dazu, verglichen mit dem, was bis Oktober 2026 passiert ist:
| Zeitpunkt | Was im Szenario passiert | Abgleich, Stand Oktober 2026 |
|---|---|---|
| Mitte 2025 | „Stumbling Agents“: Erste KI-Agenten werden als persönliche Assistenten verkauft, beeindrucken in ausgesuchten Beispielen und sind im Alltag unzuverlässig. Die besten kosten Hunderte Dollar im Monat. | Die meisten qualitativen Vorhersagen lagen nach Bewertung der Autoren im Plan. |
| Ende 2025 | OpenBrain baut riesige Rechenzentren. Sein öffentliches Modell Agent-0 ist mit 1027 Rechenoperationen trainiert, in den neuen Zentren lässt sich ein Modell mit 1028 trainieren, tausendmal so viel wie bei GPT-4. | Nach Schätzung der Autoren gab es bis Anfang 2026 keinen Trainingslauf, der deutlich größer war als der von GPT-4.5 (Februar 2025). Die führenden US-Labore liegen 0 bis 2 Monate auseinander statt 3 bis 9. |
| Anfang 2026 | „Coding Automation“: Mit dem intern eingesetzten Agent-1 kommt OpenBrain bei Algorithmen 50 Prozent schneller voran als ohne KI. | Laut Autoren „sehr treffend“. OpenAI meldet für Mitte August 2026 in seiner Forschung 3,1 Agenten-Arbeitstage je menschlichem Arbeitstag. |
| Mitte 2026 | „China Wakes Up“: China verstaatlicht seine KI-Forschung und baut eine zentrale Entwicklungszone am Kernkraftwerk Tianwan. Das Land hat rund 12 Prozent der weltweiten KI-Rechenleistung. | Nach Einschätzung der Autoren bisher nicht eingetreten. |
| Ende 2026 | „AI Takes Some Jobs“: Das zehnmal günstigere Agent-1-mini erscheint, die Börse liegt 2026 um 30 Prozent im Plus, auf dem Arbeitsmarkt für Nachwuchs-Softwareentwickler herrscht Aufruhr, 10.000 Menschen demonstrieren in Washington gegen KI. | Läuft noch, der Abschnitt reicht bis Ende 2026. |
| Januar bis März 2027 | Agent-2 lernt ununterbrochen weiter, China stiehlt das Modell. Im März ist Agent-3 ein schneller, günstiger Superhuman Coder, 200.000 Kopien laufen parallel. | Zukunft |
| September 2027 | Agent-4 ist der übermenschliche KI-Forscher, 300.000 Kopien denken etwa 50-mal so schnell wie Menschen. | Zukunft |
| Oktober 2027 | Ein Whistleblower spielt der New York Times ein internes Memo über die Fehlausrichtung von Agent-4 zu. Ein Aufsichtskomitee muss entscheiden, wie es weitergeht. | Zukunft |
Zwei Enden: Wettrennen oder Verlangsamung
Im Ende „Race“ stimmt das Komitee mit 6 zu 4 dafür, Agent-4 intern weiter zu nutzen. Es folgen Agent-5 und später ein System namens Consensus-1, das die Kontrolle übernimmt. Mitte 2030 setzt die KI in diesem Ende Biowaffen frei, die fast alle Menschen töten. Im Ende „Slowdown“ stimmt das Komitee ebenfalls mit 6 zu 4, diesmal dafür, das Tempo zu drosseln und neu zu bewerten. Das neue Modell Safer-1 muss seine Überlegungen in für Menschen lesbarem Englisch führen, im April 2028 ist mit Safer-4 eine Superintelligenz da, die auf das Komitee ausgerichtet ist. Am Schluss starten Raketen ins All.
Ein Szenario, das ausdrücklich als Empfehlung gedacht ist, haben die Autoren am 9. Juli 2026 nachgereicht: „AI 2040: Plan A“. Darin bremsen die Regierungen der USA und Chinas so entschlossen, dass die Superintelligenz erst 2040 entsteht. Ohne dieses Eingreifen wäre es im Szenario 2030 so weit. Welche Risiken und Kontrollfragen hinter beiden Enden stecken, fasst unser Guide zur Superintelligenz zusammen.
Die Autoren haben ihre Prognose mehrfach geändert
Wer AI 2027 als Kalender liest, missversteht es, sagen die Autoren selbst. 2027 war bei der Veröffentlichung ihr wahrscheinlichstes Jahr, statistisch der Modus. Ihre Mediane, also die Jahre, bis zu denen sie eine Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent sahen, lagen zwischen 2028 und 2032. So steht es in den Fußnoten, seit dem 22. November 2025 zusätzlich in einem Nachtrag auf der Startseite.
„Wir sind sehr unsicher, wann AGI und ASI gebaut werden. Ein bestimmtes Jahr können wir mit Sicherheit nicht verlässlich vorhersagen.“
AI Futures Project, Clarifying how our AI timelines forecasts have changed since AI 2027, 27. Januar 2026, eigene Übersetzung
Seitdem haben die Autoren ihre Zahlen regelmäßig angepasst und jede Änderung öffentlich begründet:
| Datum | Was sich geändert hat |
|---|---|
| April 2025 | Anhang zu den Zeitplänen: Median für den Superhuman Coder bei Eli Lifland 2030, bei Nikola Jurkovic 2028, bei drei Prognostikern des Dienstes FutureSearch 2033. |
| 7. Mai 2025 | Lifland überarbeitet sein Modell, seine Zeitachsen werden spürbar, aber nicht stark länger. |
| 15. Mai 2025 | Kokotajlo im Podcast „Interesting Times“ der New York Times: eher 2028 als 2027. |
| Juli 2025 | Hinweis im Szenariotext: Der Median rückt um anderthalb Jahre nach hinten, ein Superhuman Coder 2027 bleibe eine ernsthafte Möglichkeit. |
| 22. November 2025 | Klarstellung im Vorwort: 2027 war der Modus, die Mediane lagen später. |
| 31. Dezember 2025 | Neues Prognosemodell „AI Futures Model“: Die volle Automatisierung des Programmierens kommt darin etwa drei bis fünf Jahre später als im AI-2027-Modell, den Superhuman Coder sagt es mit Liflands Median-Parametern für Dezember 2031 voraus. |
| 27. Januar 2026 | Median für AGI bei Kokotajlo Dezember 2030 (April 2025: 2028), bei Lifland Januar 2035 (April 2025: 2031). |
| 2. April 2026 | Wieder kürzer: Kokotajlos Median für den Automated Coder rückt von Ende 2029 auf Mitte 2028, Liflands von Anfang 2032 auf Mitte 2030. |
| 16. August 2026 | Leicht kürzer: Kokotajlo erwartet den Automated Coder gegen Ende 2027, AGI im November 2028 und die Superintelligenz im März 2029. Bei Lifland sind es Januar 2030, Juli 2032 und Juli 2033. |
| 30. September 2026 | Kokotajlo vor einem Unterausschuss des US-Senats: etwa 50 Prozent Wahrscheinlichkeit, dass KI-Firmen bis Ende 2028 den gesamten Forschungsprozess automatisieren. |
Mit dem neuen Modell haben sich auch die Begriffe verschoben. Der Automated Coder (AC) kann die gesamte Programmierarbeit eines KI-Labors übernehmen und dessen komplettes Entwicklerteam ersetzen, er ähnelt dem Superhuman Coder aus AI 2027. AGI heißt bei den Autoren TED-AI: eine KI, die bei praktisch allen geistigen Aufgaben mindestens so gut ist wie die besten menschlichen Fachleute. Die Superintelligenz (ASI) ist bei praktisch allen geistigen Aufgaben viel besser als die besten Menschen. Wie sich AGI und Superintelligenz sonst abgrenzen, erklären wir im Beitrag zu den Stufen der KI von schwacher KI bis Superintelligenz.
Eine Einschränkung fehlt auf allen neun deutschsprachigen Seiten zu AI 2027, die wir am 12. Oktober 2026 geprüft haben: Seit dem 16. August 2026 sagen die Autoren voraus, was passiert, wenn alles so schnell geht wie technisch machbar, also etwa ohne Bremse durch Regierungen. Vorher war das nach eigener Aussage unklar: Die Begleitmaterialien legten nahe, dass solche Verzögerungen eingerechnet seien, einige Autoren gingen aber schon damals vom schnellsten machbaren Verlauf aus. Die Jahreszahlen beschreiben damit den schnellsten machbaren Verlauf. Bremsen Regierungen oder Firmen, wird es später.
Auch Medienberichte haben die Zahlen verzerrt. Anfang 2026 hieß es mehrfach, die Autoren hätten ihre Prognose weit nach hinten geschoben. Am 27. Januar 2026 warfen sie unter anderem The Guardian und The Washington Post grobe Fehler vor: Der voreingestellte Wert ihrer Modellseite, der auf Liflands Parametern beruhte, sei als Kokotajlos Sicht ausgegeben worden.
Was bis Oktober 2026 eingetroffen ist
Die Autoren prüfen ihre Vorhersagen selbst nach, mit Zahlen. Am 12. Februar 2026 werteten Lifland und Kokotajlo das Jahr 2025 aus: Bei den messbaren Größen lief die Wirklichkeit mit etwa 65 Prozent des Szenario-Tempos, die meisten qualitativen Vorhersagen lagen im Plan. Im Juli 2026 kamen sie nach vorläufiger Analyse auf etwa 75 Prozent, am 16. August 2026 auf 70 bis 90 Prozent, je nachdem, welche Kennzahlen man einbezieht und wie man sie zusammenfasst. Einige Beispiele aus der Bewertung von 2025:
- Beim Programmier-Test SWE-bench Verified lagen sie daneben. Vorhergesagt waren 85 Prozent bis Mitte 2025, das beste Ergebnis lag bei 74,5 Prozent, erreicht von Claude Opus 4.1.
- OpenAIs hochgerechneter Jahresumsatz erreichte rund 20 Milliarden Dollar, etwas mehr als die vorhergesagten 18 Milliarden.
- Die Bewertung von 500 Milliarden Dollar kam im Oktober 2025, im Szenario schon im Juni 2025.
- Das Rennen ist enger als gedacht: 0 bis 2 Monate Vorsprung zwischen den führenden US-Laboren statt 3 bis 9.
Unabhängig von den Autoren mehren sich 2026 die Signale, dass der Mechanismus anläuft, auf dem AI 2027 aufbaut: KI, die an der nächsten KI mitarbeitet. OpenAI hatte Ende Oktober 2025 in einem Livestream als internes Ziel ausgegeben, bis September 2026 einen automatisierten KI-Forschungspraktikanten zu haben und bis März 2028 einen echten automatisierten KI-Forscher. Am 6. September 2026 erklärte OpenAI das erste Ziel nach eigenen Messungen für erreicht. Gemeint ist ein System, das klar umrissene Forschungsaufgaben unter menschlicher Anleitung erledigt, auch solche, für die ein erfahrener Forscher einige Tage bräuchte. Die Angabe beruht auf OpenAIs eigenen Messungen. Anthropic-Chef Dario Amodei schrieb im September 2026, KI entwickle sich seit etwa diesem Sommer drastisch schneller, vor allem weil sie die nächste Generation mitbaut. Das beginne in der ganzen Branche, auch bei Anthropic. Er fordert, das Tempo der Entwicklung zu drosseln.
Die bekannteste unabhängige Messreihe stammt von der Forschungsorganisation METR. Sie misst den sogenannten Zeithorizont: wie lange Software-Aufgaben dauern dürfen, gemessen an der Arbeitszeit von Fachleuten, damit ein Modell sie in der Hälfte der Fälle löst. Im März 2025 lag dieser Wert für Claude 3.7 Sonnet bei rund 50 Minuten, und er verdoppelte sich seit 2019 etwa alle sieben Monate. Mit einem erweiterten Aufgabenset errechnete METR im Januar 2026 für die Zeit seit 2023 eine Verdopplung alle 131 Tage. Den höchsten Wert auf METRs Übersicht erreicht eine frühe Fassung von Claude Mythos Preview mit rund 17 Stunden. Werte über 16 Stunden hält METR mit dem eigenen Aufgabenset allerdings für unzuverlässig, und seit dem 8. September 2026 wird die Übersicht nicht mehr aktualisiert. Die AI-2027-Autoren nutzen den Zeithorizont als einen von drei Ankern für ihre Programmier-Prognose.
Wie eng die Labore beieinanderliegen, zeigt auch der Intelligence Index von Artificial Analysis, der viele Einzeltests bündelt: Am 12. Oktober 2026 lagen die besten Modelle von Anthropic, OpenAI und Google rund fünf Punkte auseinander, Claude Opus 5.5 mit 58, GPT-6 Astra und Gemini 4 Argon mit je 53. Die Tageswerte findest du in unserem AI Leaderboard.
AI 2027 im Vergleich: was andere vorhersagen
AI 2027 ist eine Stimme unter vielen. Die Tabelle stellt datierte Aussagen nebeneinander, jede haben wir in der Originalquelle oder deren archivierter Fassung nachgelesen. Sie messen nicht alle dasselbe: Anthropic spricht von „powerful AI“, die in den meisten Fächern klüger ist als ein Nobelpreisträger, OpenAI und Meta sprechen von Superintelligenz, die Forscherumfrage fragt nach Maschinen, die jede Aufgabe besser und günstiger erledigen als Menschen.
| Wer | Aussage | Datum |
|---|---|---|
| Leopold Aschenbrenner, „Situational Awareness“ | AGI bis 2027 „strikingly plausible“, Superintelligenz bis Ende des Jahrzehnts | Juni 2024 |
| Sam Altman, OpenAI | Superintelligenz vielleicht „in a few thousand days“, es könne auch länger dauern | 23. September 2024 |
| Sam Altman, OpenAI | 2026 wahrscheinlich Systeme, die neue Erkenntnisse gewinnen, 2027 vielleicht Roboter, die Aufgaben in der realen Welt erledigen | 10. Juni 2025 |
| OpenAI | internes Ziel: automatisierter KI-Forscher bis März 2028, laut OpenAI mit „strong progress“ | 28. Oktober 2025, Stand 6. September 2026 |
| Dario Amodei, Anthropic | „powerful AI“ vielleicht schon 2026, es könne aber auch viel länger dauern | Oktober 2024 |
| Anthropic, Eingabe an das Wissenschaftsbüro des Weißen Hauses | „powerful AI“ Ende 2026 oder Anfang 2027 | 6. März 2025 |
| Dario Amodei, Anthropic | „powerful AI“ vielleicht nur noch ein bis zwei Jahre entfernt, vielleicht auch deutlich weiter | Januar 2026 |
| Demis Hassabis, Google DeepMind | AGI in den nächsten fünf bis zehn Jahren | 20. April 2025 |
| Shane Legg, James Manyika, Demis Hassabis (DeepMind Institute) | man nähere sich AGI, die verbleibenden Lücken würden voraussichtlich bald geschlossen | 16. September 2026 |
| Mark Zuckerberg, Meta | Menschen werden „in den nächsten Jahren“ Superintelligenz nutzen können | 10. August 2026 |
| Mustafa Suleyman, Microsoft AI | man komme der Superintelligenz „in the coming years“ näher, medizinische Superintelligenz komme „in the next few years“ | 6. November 2025 |
| Metaculus, Community-Prognose | erste allgemeine KI am 11. März 2031 (angezeigte Spanne Mai 2028 bis September 2037), erste schwach allgemeine KI am 11. September 2027 | Stand 27. und 23. September 2026 |
| AI Impacts, Umfrage unter 1.580 KI-Forschenden | 10 Prozent bis 2027 und 50 Prozent bis 2042, dass Maschinen ohne Hilfe jede Aufgabe besser und günstiger erledigen als menschliche Arbeitskräfte | erhoben im Dezember 2024, veröffentlicht im September 2026 |
| Ege Erdil, damals Epoch AI | im Median rund 20 Jahre bis zur vollständigen Automatisierung von Remote-Arbeit | 26. April 2025 |
| Arvind Narayanan, Sayash Kapoor | tiefgreifende wirtschaftliche und gesellschaftliche Folgen erst über Jahrzehnte | 15. April 2025 |
Zwei Muster fallen auf. Die Chefs der großen Labore nennen die frühesten Termine, sichern aber fast jede Aussage mit einem „vielleicht“ oder „es könnte länger dauern“ ab. Und die Forschenden ziehen ihre Erwartung von Umfrage zu Umfrage vor: Bei AI Impacts lag die 50-Prozent-Marke 2016 bei 2061, 2023 bei 2047 und Ende 2024 bei 2042. In acht Jahren schrumpfte der Abstand zur erwarteten Ankunft von 45 auf 18 Jahre. Was AGI genau meint und wie die Labore den Begriff verwenden, erklärt unser Beitrag Was ist AGI?.
Aschenbrenners Essay-Reihe vom Juni 2024 ist älter als AI 2027 und kommt für 2027 zu einem ähnlichen Schluss. Der frühere OpenAI-Mitarbeiter stützt sich auf gerade Linien in Diagrammen: Rechenleistung und algorithmische Effizienz wachsen nach seiner Rechnung um jeweils etwa eine halbe Größenordnung pro Jahr, dazu kommen Sprünge vom Chatbot zum Agenten. Daraus folgert er bis 2027 einen Sprung, so groß wie der von GPT-2 zu GPT-4.
Die Kritik an AI 2027
Die schärfste Kritik am Rechenmodell kam am 19. Juni 2025 von dem Blogger titotal. Er nannte die Zeitplan-Modelle „pretty bad“ und störte sich an mehr als einzelnen Annahmen: Der Aufbau des Modells sei fragwürdig und kaum empirisch geprüft. Besonders angreifbar fand er eine Kurve, die mit rund 40 Prozent Gewicht in die Prognose einging und mathematisch nach wenigen Jahren ins Unendliche schießt. Lifland und Kokotajlo antworteten im Dezember 2025: Die meisten Einwände hielten sie für falsch, einige Fehler räumten sie ein und zahlten titotal dafür 500 Dollar. Die wichtigste Korrektur hätte den Median für den Superhuman Coder um etwa neun Monate nach hinten geschoben.
Grundsätzlicher widersprechen die Informatiker Arvind Narayanan (Princeton University) und Sayash Kapoor. In ihrem Aufsatz „AI as Normal Technology“ vom April 2025 beschreiben sie KI als normale Technologie wie Elektrizität oder das Internet, folgenreich, aber kein eigenständiges Wesen. Methoden, Anwendungen und Verbreitung entwickeln sich nach ihrer Analyse in unterschiedlichem Tempo, die großen wirtschaftlichen Folgen brauchen Jahrzehnte. Yann LeCun, damals Chefwissenschaftler für KI bei Meta, sagte im März 2024, Sprachmodellen fehlten auf dem Weg zu menschlichem Niveau wesentliche Bestandteile, und AGI werde kein einzelnes Ereignis sein. Ege Erdil, damals Forscher bei Epoch AI, hielt im April 2025 eine Intelligenzexplosion allein durch Software für unplausibel, weil Rechenleistung für Experimente und Daten aus der realen Welt zum Engpass würden.
Wie ist die KI-Prognose für 2027?
Fest steht für 2027 nur, was Gesetze terminieren. In der EU müssen Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck, die schon vor dem 2. August 2025 auf dem Markt waren, ihre Pflichten aus der KI-Verordnung bis zum 2. August 2027 erfüllen. Für eigenständige Hochrisiko-Systeme nach Anhang III, etwa in der Personalauswahl, gelten die Pflichten nach dem Digital Omnibus ab dem 2. Dezember 2027. Welche Fristen sich sonst geändert haben, steht im Beitrag zu den AI-Act-Fristen nach dem Digital Omnibus.
Alles andere sind Wahrscheinlichkeiten. Für die volle Automatisierung des Programmierens in KI-Laboren liegt Kokotajlos Median inzwischen gegen Ende 2027, Liflands im Januar 2030. Die Metaculus-Gemeinde erwartete Ende September 2026 die erste schwach allgemeine KI für September 2027. Superintelligenz bis Ende 2027, das Kernbild von AI 2027, erwartet keiner der beiden Hauptautoren mehr im Median. Für die Superintelligenz insgesamt sammelt unser Guide zur Superintelligenz die wichtigsten datierten Aussagen.
Nicht zu verwechseln ist das mit der Umbenennung durch die US-Regierung: Seit dem 29. September 2026 soll die US-Bundesverwaltung „Super Intelligence“ statt „Artificial Intelligence“ schreiben, gemeint sind aber die heutigen KI-Technologien. Die Hintergründe stehen im Beitrag zur Umbenennung von KI in „Super Intelligence“.
Was AI 2027 für dein Unternehmen bedeutet
Ob die Superintelligenz 2029, 2033 oder viel später kommt, kannst du nicht beeinflussen. Nützlich für deinen Betrieb ist der Teil der Debatte, der sich heute schon messen lässt. Fünf Punkte dazu:
- Die Lücke liegt bei der Einführung. 2025 nutzten nach Zahlen des Statistischen Bundesamts 26 Prozent der Unternehmen in Deutschland mit mindestens zehn Beschäftigten KI, bei 10 bis 49 Beschäftigten 23 Prozent, bei 50 bis 249 Beschäftigten 36 Prozent und bei mehr als 250 Beschäftigten 57 Prozent. Die Frage, ob in drei Jahren eine Superintelligenz kommt, ist für die meisten Betriebe weit weniger dringend als die, ob die Werkzeuge von heute schon im Alltag laufen.
- Programmierarbeit ist der Bereich, in dem das Szenario am besten getroffen hat. Wer Software entwickelt, Schnittstellen pflegt oder Auswertungen baut, sollte den Anteil der Agenten an dieser Arbeit jedes Quartal neu messen.
- Der Nachwuchs braucht einen neuen Plan. AI 2027 sagt für Ende 2026 Aufruhr bei Einstiegsjobs in der Softwareentwicklung voraus, Amodei erwartete im Januar 2026, dass KI binnen eines bis fünf Jahren die Hälfte der Einstiegsjobs im Büro umwälzt. Klär, welche Aufgaben deine Berufseinsteiger in zwei Jahren übernehmen und was sie dafür lernen müssen. Artikel 4 der KI-Verordnung verpflichtet dich auch nach dem Digital Omnibus, Maßnahmen zur KI-Kompetenz deines Personals zu ergreifen; was als Nachweis reicht, steht im Beitrag zur KI-Schulungspflicht.
- Bei 0 bis 2 Monaten Abstand zwischen den Laboren wechselt die Spitze schnell. Kurze Vertragslaufzeiten und Abläufe, die das Modell austauschen können, sparen dir später Umbaukosten.
- Agenten brauchen Grenzen. Je mehr Arbeit du an Agenten gibst, desto wichtiger werden Rechte, Freigaben und Protokolle. Wie Agenten in einem offenen Testaufbau eigenmächtig gehandelt haben, zeigt der AISI-Bericht zu KI-Agenten.
Nimm dir diese Woche eine wiederkehrende Aufgabe aus Programmierung, Auswertung oder Angebotswesen, lass einen KI-Agenten zehn echte, bereits erledigte Fälle bearbeiten und zähl, wie viele Ergebnisse ohne Nacharbeit durchgehen. Notier die Zahl und wiederhol den Test in drei Monaten mit dem dann aktuellen Modell. Wenn du das mit deinem Team an euren eigenen Fällen aufsetzen willst, findest du das Format in unseren KI-Workshops.
Häufige Fragen
Was ist AI 2027?
AI 2027 ist ein Zukunftsszenario, das das AI Futures Project am 3. April 2025 auf ai-2027.com veröffentlicht hat. Es erzählt Schritt für Schritt, wie eine erfundene KI-Firma namens OpenBrain im März 2027 einen übermenschlichen Programmierer baut, die KI-Forschung automatisiert und im Dezember 2027 eine Superintelligenz erreicht. Danach teilt sich die Geschichte in zwei Enden, ein Wettrennen mit katastrophalem Ausgang und eine Verlangsamung. Die Autoren verstehen den Text ausdrücklich als Vorhersage und nicht als Empfehlung.
Wer hat AI 2027 geschrieben?
Den Inhalt schrieben Daniel Kokotajlo, Eli Lifland, Thomas Larsen und Romeo Dean vom AI Futures Project. Der Blogger Scott Alexander hat den Text in einen unterhaltsamen Stil umgeschrieben und steht mit in der Autorenzeile. Kokotajlo leitet das Projekt; er arbeitete früher bei OpenAI an Zukunftsszenarien und hatte das Unternehmen spätestens im Juni 2024 verlassen.
Wie ist die AI-Prognose für 2027?
Das Szenario sieht für März 2027 einen übermenschlichen Programmierer und für Dezember 2027 eine Superintelligenz vor. Die Autoren selbst erwarten das nicht mehr im Median. Stand 16. August 2026 sieht Daniel Kokotajlo die volle Automatisierung des Programmierens in KI-Laboren gegen Ende 2027 und die Superintelligenz im März 2029, Eli Lifland erwartet sie im Januar 2030 und im Juli 2033. Beide rechnen dabei mit dem schnellsten technisch möglichen Verlauf. Fest terminiert sind 2027 vor allem Fristen der EU-KI-Verordnung, etwa der 2. Dezember 2027 für eigenständige Hochrisiko-Systeme.
Ist AI 2027 bisher eingetroffen?
Teilweise. Nach eigener Bewertung der Autoren lief die Wirklichkeit 2025 bei den messbaren Größen mit etwa 65 Prozent des Szenario-Tempos, im August 2026 schätzten sie 70 bis 90 Prozent. Den Abschnitt zur Automatisierung des Programmierens Anfang 2026 nennen sie sehr treffend. Daneben lagen sie etwa beim Test SWE-bench Verified (vorhergesagt 85 Prozent bis Mitte 2025, erreicht 74,5 Prozent) und bei der Verstaatlichung der chinesischen KI-Forschung, die bisher ausgeblieben ist.
Wann kommt die Superintelligenz?
Das weiß niemand, die Schätzungen reichen von wenigen Jahren bis zu Jahrzehnten. AI-2027-Autor Daniel Kokotajlo nennt im Median März 2029, sein Ko-Autor Eli Lifland Juli 2033, jeweils für den schnellsten technisch möglichen Verlauf (Stand 16. August 2026). Die Umfrage von AI Impacts unter 1.580 KI-Forschenden sieht erst für 2042 eine Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent, dass Maschinen jede Aufgabe besser und günstiger erledigen als Menschen. Die Informatiker Arvind Narayanan und Sayash Kapoor erwarten tiefgreifende Folgen erst über Jahrzehnte.
Gibt es AI 2027 auf Deutsch?
Eine offizielle deutsche Fassung gibt es nicht, Stand 12. Oktober 2026. Die Originalseite ai-2027.com bietet Englisch, Spanisch, Französisch und Italienisch. Die Seite der Freien Universität Berlin, die bei Google für „ai 2027“ weit oben steht, stellt das Buch als Open-Access-Neuerwerbung der Fachbereichsbibliothek vor, mit einem kurzen deutschen Teaser und einem Link auf das englische PDF.
Was ist Situational Awareness von Leopold Aschenbrenner?
„Situational Awareness: The Decade Ahead“ ist eine Essay-Reihe des früheren OpenAI-Mitarbeiters Leopold Aschenbrenner vom Juni 2024. Er hält AGI bis 2027 für „strikingly plausible“, also verblüffend plausibel, und begründet das mit Trendlinien bei Rechenleistung und Algorithmen. Bis Ende des Jahrzehnts erwartet er eine Superintelligenz. Im Deutschen hat der Suchbegriff eine zweite Bedeutung, das Lagebewusstsein etwa in Luftfahrt und Militär.
Quellen & Referenzen
- AI Futures Project: AI 2027, Szenario vom 3. April 2025 mit Nachträgen vom Juli 2025 und 22. November 2025. ai-2027.com
- AI Futures Project: About, Autoren, Rollen und Änderungsprotokoll. ai-2027.com
- AI Futures Project: AI 2027, Fußnoten mit den Medianen 2028 bis 2032. ai-2027.com
- AI Futures Project: AI 2027, Ende „Race“. ai-2027.com
- AI Futures Project: AI 2027, Ende „Slowdown“. ai-2027.com
- Eli Lifland, Nikola Jurkovic, FutureSearch: Timelines Forecast, April 2025 mit Updates vom 7. Mai 2025 und 31. Dezember 2025. ai-2027.com
- Daniel Kokotajlo, Eli Lifland: Takeoff Forecast, April 2025. ai-2027.com
- AI Futures Project: AI Futures Model, Dec 2025 Update, 31. Dezember 2025. blog.aifutures.org
- AI Futures Project: Clarifying how our AI timelines forecasts have changed since AI 2027, 27. Januar 2026. blog.aifutures.org
- Eli Lifland, Daniel Kokotajlo: Grading AI 2027’s 2025 predictions, 12. Februar 2026, Nachtrag Juli 2026. blog.aifutures.org
- AI Futures Project: Q1 2026 Timelines Update, 2. April 2026. blog.aifutures.org
- AI Futures Project: AI 2040: Plan A, 9. Juli 2026. blog.aifutures.org
- AI Futures Project: Q2.5 2026 Timelines Update: Uplift and Revenue, 16. August 2026. blog.aifutures.org
- Daniel Kokotajlo: Aussage vor dem Senate Subcommittee on Disaster Management, District of Columbia, and Census, 30. September 2026, veröffentlicht am 2. Oktober 2026. blog.aifutures.org
- Eli Lifland, Daniel Kokotajlo: Response to titotal’s critique of AI 2027’s timelines model, Dezember 2025. aifuturesnotes.substack.com
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