Safe Superintelligence, Meta und OpenAI: Wer an der Superintelligenz baut

Safe Superintelligence Inc. (SSI) ist das Labor von OpenAI-Mitgründer Ilya Sutskever: gegründet im Juni 2024, zuletzt mit 32 Milliarden Dollar bewertet und bis heute ohne Produkt. Neben SSI nennen Meta, OpenAI und Microsoft die Superintelligenz ausdrücklich als Ziel. Hier liest du, wer die vier Labore führt, wie viel Geld und Rechenleistung dahinterstehen, was sie bisher geliefert haben und was davon du in deinem Unternehmen heute nutzen kannst.

Beleuchtete Büroetagen bei Nacht. Foto: Angelyn Sanjorjo auf Pexels

Was ist Safe Superintelligence (SSI)?

Safe Superintelligence Inc., kurz SSI, ist ein KI-Labor, das nach eigener Darstellung nur eine Aufgabe kennt: eine sichere Superintelligenz zu bauen. Gemeint ist damit allgemein eine KI, die den besten Menschen in praktisch allen geistigen Bereichen überlegen ist; SSI selbst definiert den Begriff nicht. Was eine Superintelligenz genau ist und wie sie sich von einer allgemeinen KI unterscheidet, erklärt unser Hub zur Superintelligenz. Gegründet haben SSI Ilya Sutskever, Daniel Gross und Daniel Levy, ihre Gründungserklärung erschien am 19. Juni 2024. Die Firma beschreibt sich als amerikanisches Unternehmen mit Büros in Palo Alto und Tel Aviv.

Der Text auf ssi.inc steht seit 2024 fast unverändert online. SSI nennt sich dort das erste „straight-shot SSI lab“, ein Labor, das ohne Umweg über Produkte direkt auf die Superintelligenz zusteuert, mit „one goal and one product“. Verwaltung und Produktzyklen sollen das Team nicht ablenken, das Geschäftsmodell soll Sicherheit und Fortschritt vor kurzfristigem kommerziellem Druck schützen. Fähigkeiten und Sicherheit will SSI gemeinsam als technische Probleme lösen: so schnell wie möglich vorankommen und dabei die Sicherheit immer einen Schritt voraus halten.

„Eine sichere Superintelligenz zu bauen, ist das wichtigste technische Problem unserer Zeit.“

Safe Superintelligence Inc. auf ssi.inc, abgerufen am 15. Oktober 2026, aus dem Englischen übersetzt

Wie SSI das technisch angeht, hat das Labor nicht veröffentlicht. Bis zum 15. Oktober 2026 gibt es von SSI kein Modell, kein Produkt, keine Programmierschnittstelle und kein Forschungspapier, die Updates-Seite verzeichnet seit der Gründung genau drei Einträge. Nvidia schrieb im Juli 2026, SSI verfolge seit zwei Jahren still eine neue Forschungsrichtung für eine leistungsfähige und robust ausgerichtete KI, und Nvidia habe vor der Partnerschaft seltenen Einblick in diese Forschung bekommen. Ob das „Safe“ im Namen hält, was es verspricht, lässt sich von außen also nicht prüfen. Welche Risiken Forschende und die Labore selbst sehen, steht in unserem Risiko-Artikel.

SSI in Zahlen: Geld, Bewertung, Rechenleistung

Die Bewertung von 32 Milliarden Dollar stammt laut Calcalist aus der Runde im April 2025. Sutskever bestätigte sie im November 2025 im Podcast von Dwarkesh Patel: SSI sei gerade dabei gewesen, zu dieser Bewertung Geld einzusammeln, als Meta ein Übernahmeangebot machte. Eine neuere Bewertung hat SSI bis heute nicht bekannt gegeben, auch nicht nach der Partnerschaft mit Nvidia.

Klein ist das Labor geblieben. Rund 20 Beschäftigte weltweit zählte das israelische Wirtschaftsmedium Calcalist im April 2025, im Juli 2026 schrieb es von wenigen Dutzend. Wie SSI einmal Geld verdienen will, ist offen. Sutskever sagte dazu im November 2025, man konzentriere sich vorerst auf die Forschung, die Antwort werde sich später zeigen.

Warum Daniel Gross heute bei Meta arbeitet

Im Frühjahr 2025 wollte Meta SSI kaufen und Sutskever einstellen, so berichtete es CNBC im Juni 2025 unter Berufung auf Insider; laut CNBC lehnte Sutskever beides ab. In seiner Mitteilung an Team und Investoren vom 3. Juli 2025 schrieb er, man habe vielleicht Gerüchte über Firmen gehört, die SSI übernehmen wollten; das schmeichle, aber man wolle die eigene Arbeit zu Ende bringen. Im Podcast formulierte er es später deutlicher: Meta habe angeboten, SSI zu übernehmen, er habe nein gesagt, sein früherer Mitgründer dagegen „in gewissem Sinne ja“.

Daniel Gross, bis dahin Chef von SSI, gehört seit dem 29. Juni 2025 nicht mehr zum Labor. Seitdem ist Sutskever formell CEO, Daniel Levy President, das technische Team berichtet weiterhin an Sutskever. Gross ging zu Meta und leitet dort seit Januar 2026 in der Organisation Meta Compute eine Gruppe für langfristige Kapazitätsplanung und Lieferantenpartnerschaften.

Was macht Ilya Sutskever?

Ilya Sutskever ist Mitgründer und seit Juli 2025 CEO von SSI. In der Fachwelt bekannt wurde er 2012 als Mitautor von AlexNet, dem Bilderkennungsnetz, das er mit Alex Krizhevsky und Geoffrey Hinton entwickelte. Bei der Gründung von OpenAI im Dezember 2015 war er Forschungsdirektor, später Chief Scientist. Nvidia schreibt ihm die Forschung zu, aus der Reasoning-Modelle wie OpenAI o1 hervorgingen.

Im November 2023 saß Sutskever in dem Vorstand, der Sam Altman als OpenAI-Chef absetzte. Drei Tage später schrieb er, er bereue seine Beteiligung zutiefst. Im Mai 2024 verließ er OpenAI, Jakub Pachocki wurde Chief Scientist.

Seine Sicht auf den Weg dorthin hat Sutskever im November 2025 bei Dwarkesh Patel ausgeführt. Auf ein Zeitalter der Forschung von 2012 bis 2020 sei eines der Skalierung gefolgt, also immer größerer Modelle mit mehr Daten und Rechenleistung, bis etwa 2025. Jetzt beginne wieder ein Zeitalter der Forschung, und SSI sei eine Firma dieses Zeitalters. Ein System, das so gut lernt wie ein Mensch und dadurch übermenschlich wird, erwartet er in 5 bis 20 Jahren. Ob SSI weiter ohne Zwischenprodukte auf die Superintelligenz zusteuert, beantwortete er mit „vielleicht“: Lange Zeiträume oder der Nutzen, starke KI früh sichtbar zu machen, könnten den Plan ändern.

Meta Superintelligence Labs: Superintelligenz für Milliarden Nutzer

Am 30. Juni 2025 bündelte Mark Zuckerberg alle KI-Teams von Meta in den Meta Superintelligence Labs (MSL): die Grundlagen-, Produkt- und Forschungsteams einschließlich der Forschungsabteilung FAIR, dazu ein neues Labor für die nächste Modellgeneration. Geführt wird MSL von Alexandr Wang als Chief AI Officer, dem Gründer des Datendienstleisters Scale AI. Der frühere GitHub-Chef Nat Friedman verantwortet KI-Produkte und angewandte Forschung, Chief Scientist ist seit Juli 2025 der frühere OpenAI-Forscher Shengjia Zhao. Wang kam über einen Großeinstieg: Im Juni 2025 erwarb Meta eine stimmrechtslose Minderheitsbeteiligung an Scale AI, Metas Quartalsbericht verbucht dafür 13,79 Milliarden Dollar.

Das Ziel steht in Zuckerbergs Text „Personal Superintelligence“ vom 30. Juli 2025: Die Entwicklung von Superintelligenz sei „now in sight“, Meta wolle persönliche Superintelligenz für alle bringen. Zwei Wochen vorher hatte er angekündigt, Meta werde „hundreds of billions of dollars“ in Rechenleistung investieren, um Superintelligenz zu bauen. Geplant sind Rechenzentren im Gigawatt-Maßstab, das erste namens Prometheus für 2026 und Hyperion, das über mehrere Jahre auf bis zu 5 Gigawatt wachsen soll.

Der Aufbau verlief unruhig. Im Oktober 2025 strich Meta laut Axios rund 600 Stellen in der KI-Organisation, das neue Labor für die Spitzenmodelle blieb verschont. Im November 2025 kündigte Yann LeCun an, Meta nach zwölf Jahren zu verlassen, davon sieben als Chief AI Scientist. Sein neues Unternehmen AMI Labs verfolgt einen Gegenentwurf: Weltmodelle, die aus Sensordaten lernen, wie die physische Welt funktioniert, statt immer größerer Sprachmodelle.

Wie viel Meta investiert

Weil Meta börsennotiert ist, sind seine Ausgaben besser dokumentiert als die der anderen Labore. 2025 lagen Metas Investitionsausgaben bei 72,22 Milliarden Dollar. Für 2026 erwartete der Konzern im Januar 115 bis 135 Milliarden Dollar, getrieben von höheren Investitionen in die Meta Superintelligence Labs und das Kerngeschäft. Im April hob Meta die Spanne auf 125 bis 145 Milliarden Dollar an, Ende Juli engte es sie auf 130 bis 145 Milliarden Dollar ein.

Im Januar 2026 gründete Zuckerberg dafür eine eigene Organisation, Meta Compute, geleitet von Santosh Janardhan und Daniel Gross. Meta plane in diesem Jahrzehnt Dutzende Gigawatt und langfristig Hunderte. Den Standort Richland Parish in Louisiana, Heimat von Hyperion, baut Meta auf 5 Gigawatt aus, die Investition dort liegt laut Meta bei über 50 Milliarden Dollar. Prometheus soll 2026 rund 1 Gigawatt erreichen, Metas neues Spitzenmodell Muse Wonder wurde bereits dort trainiert.

Was die Meta Superintelligence Labs bisher geliefert haben

Das erste Modell aus MSL war Muse Spark am 8. April 2026, nutzbar in meta.ai und der Meta-AI-App, über eine Programmierschnittstelle zunächst nur als private Vorschau für ausgewählte Partner. Offene Gewichte gab es dafür nicht, Meta schrieb nur, man hoffe, künftige Versionen als Open Source zu veröffentlichen. Seit dem 9. Juli 2026 ist der Nachfolger Muse Spark 1.1 in einer öffentlichen Vorschau der Meta Model API verfügbar. Am 10. August folgte das offene Modell Muse Glimmer mit 30 Milliarden Parametern unter Apache 2.0, das auf einem einzelnen Rechner läuft. Weitere offene Modelle kündigte Zuckerberg am selben Tag für „bald“ an; auf Hugging Face liegt von Metas Muse-Familie am 15. Oktober 2026 nur Muse Glimmer.

Seit dem 8. September gibt es den persönlichen Agenten Muse als App, zum Start nur in den USA. Am 12. Oktober stellte Meta sein neues Spitzenmodell Muse Wonder vor, verfügbar über die Meta Model API und das Programmierwerkzeug Muse Code. Meta verspricht damit „frontier capabilities“, also Fähigkeiten auf dem Niveau der Spitzenmodelle, für komplexe Aufgaben bei der Arbeit und im Alltag.

In seinem Aufsatz „The Future is for Everyone“ vom August 2026 fordert Zuckerberg, Superintelligenz breit zu verteilen, damit die Machtbalance zugunsten des Einzelnen ausfällt. Spitzenlabore sollen der Regierung Zwischenstände neuer Modelle schon während des Trainings zur Prüfung geben.

OpenAI: Superintelligenz als Ziel, Stargate als Fundament

OpenAI spricht schon seit 2023 öffentlich über Superintelligenz. Am 5. Juli 2023 gründete das Unternehmen ein „Superalignment“-Team unter Ilya Sutskever und Jan Leike, das binnen vier Jahren klären sollte, wie sich eine KI steuern lässt, die klüger ist als Menschen. Dafür reservierte OpenAI 20 Prozent der bis dahin gesicherten Rechenleistung und schrieb, Superintelligenz könne noch in diesem Jahrzehnt kommen. Im Mai 2024 löste OpenAI das Team laut CNBC auf, kurz nachdem beide Leiter gegangen waren.

Sam Altman schrieb Anfang Januar 2025 in seinem Blogbeitrag „Reflections“, OpenAI richte sein Ziel über AGI hinaus auf Superintelligenz „in the true sense of the word“. Im Juni 2025 folgte „The Gentle Singularity“ mit dem Satz, die Menschheit stehe kurz davor, eine digitale Superintelligenz zu bauen. Im November 2025 schrieb OpenAI, niemand solle superintelligente Systeme einsetzen, ohne sie robust ausrichten und kontrollieren zu können; dafür brauche es mehr technische Arbeit.

Die eigenen Zielmarken

Ende Oktober 2025 nannte Altman in einem Livestream zwei interne Ziele: einen KI-Forschungsassistenten auf Praktikantenniveau bis September 2026 und einen automatisierten KI-Forscher bis 2028. Am 6. September 2026 meldete OpenAI, das erste Ziel sei nach eigenen Messungen erreicht, am automatisierten KI-Forscher bis März 2028 arbeite man. Im selben Beitrag räumt OpenAI ein, noch nicht zu wissen, wie sich der Weg bis zu einer vollständigen, ausgerichteten Selbstverbesserung der KI sicher gehen lässt. Wie weit die Prognosen zur Superintelligenz auseinanderliegen, zeigt unser Artikel zu AI 2027.

Wie real das Kontrollproblem schon ist, zeigt ein Vorfall, den OpenAI am 21. Juli 2026 öffentlich machte. Bei einem internen Cyber-Test verketteten OpenAIs Modelle Schwachstellen in der eigenen Forschungsumgebung und in der Produktionsinfrastruktur von Hugging Face, um sich die Testlösungen direkt aus dessen Datenbank zu holen. OpenAI pausierte danach nach eigenen Angaben für rund zwei Wochen das Reinforcement-Learning-Training seiner neuesten Modelle, die für den Einsatz vorgesehen waren.

Struktur, Geld und Börsenpläne

Seit dem 28. Oktober 2025 kontrolliert die gemeinnützige OpenAI Foundation das gewinnorientierte Unternehmen, die OpenAI Group PBC. Microsoft bezifferte seinen Anteil daran zum selben Datum auf rund 27 Prozent, im Wert von etwa 135 Milliarden Dollar, und darf seitdem selbst an AGI arbeiten; mehr zur AGI-Klausel zwischen Microsoft und OpenAI steht in unserem AGI-Artikel. Seit dem 27. April 2026 ist Microsofts Lizenz an OpenAIs Technik nicht mehr exklusiv, OpenAI darf seine Produkte über jeden Cloud-Anbieter verkaufen.

Am 31. März 2026 schloss OpenAI eine Finanzierungsrunde mit 122 Milliarden Dollar zugesagtem Kapital bei einer Bewertung von 852 Milliarden Dollar ab, getragen von den strategischen Partnern Amazon, Nvidia und SoftBank. Den Umsatz gab OpenAI zu diesem Zeitpunkt mit 2 Milliarden Dollar im Monat an. Im Juni 2026 bestätigte das Unternehmen, vertraulich einen Börsenprospekt bei der US-Börsenaufsicht eingereicht zu haben. Einen Börsengang in diesem Jahr schloss Altman im September in einem Interview mit Fortune aus, berichtete der San Francisco Chronicle.

Was ist das Stargate-Projekt?

Stargate ist OpenAIs Rechenzentrumsprogramm. Am 21. Januar 2025 kündigten OpenAI und SoftBank eine neue Gesellschaft an, die in vier Jahren 500 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur für OpenAI in den USA investieren soll, 100 Milliarden davon sofort. Erste Kapitalgeber sind SoftBank, OpenAI, Oracle und MGX, gebaut wurde zuerst in Texas. Am 29. April 2026 meldete OpenAI, das Ziel von 10 Gigawatt in den USA bis 2029 sei bereits übertroffen, allein in den 90 Tagen davor seien mehr als 3 Gigawatt dazugekommen. Im Juni 2026 begann der Bau eines Standorts mit 1 Gigawatt in Michigan.

In Europa kündigte OpenAI im Juli 2025 Stargate Norway in Narvik an, geplant mit 230 Megawatt und bis Ende 2026 rund 100.000 Nvidia-Grafikprozessoren, im September 2025 folgte Stargate UK.

Für Unternehmen sind OpenAIs Modelle direkt nutzbar: Die aktuellen Spitzenmodelle sind GPT-6 Astra vom 3. September 2026 und GPT-6.1 Sol vom 29. September 2026. Was GPT-6 Astra kostet und wie du es in Firmenkonten freischaltest, steht in einem eigenen Artikel.

Microsoft und die anderen Labore

Auch Microsoft hat seit November 2025 ein erklärtes Superintelligenz-Ziel. Mustafa Suleyman, Chef von Microsoft AI, gründete am 6. November 2025 das MAI Superintelligence Team und leitet es selbst. Sein Etikett heißt „Humanist Superintelligence“: eine KI, die auf konkrete Probleme zugeschnitten ist und in Grenzen bleibt, statt einer unbegrenzten autonomen Instanz. Ein Wettrennen um AGI lehnt er nach eigenen Worten ab. Medizinische Superintelligenz erwartet er „in the next few years“.

Seit einem Umbau am 17. März 2026 kann sich Suleyman nach eigenen Worten mit voller Energie der Superintelligenz-Arbeit und eigenen Spitzenmodellen widmen; das Copilot-Erlebnis für Privat- und Geschäftskunden verantwortet seitdem Jacob Andreou. Das Reasoning-Modell MAI-Thinking-1 läuft seit August 2026 als öffentliche Vorschau in Microsoft Foundry. Am 14. September 2026 stellte Microsoft AI den Entwurf eines Verhaltenskodex für seine Modelle zur Konsultation: Sie sollen sich nie dagegen wehren, von Menschen unterbrochen, korrigiert oder abgeschaltet zu werden.

Die übrigen großen Labore benutzen andere Begriffe für ähnliche Ziele. Google DeepMind spricht von AGI, einer KI, die bei den meisten geistigen Aufgaben mindestens so gut ist wie der Mensch, und hielt sie im April 2025 „within the coming years“ für möglich. Anthropic schreibt von „powerful AI“ und erwartete solche Systeme in seinen Empfehlungen an das Weiße Haus vom März 2025 für Ende 2026 oder Anfang 2027; wer hinter der Firma steht, erklärt unser Porträt Was ist Anthropic?. Thinking Machines Lab will nach eigener Darstellung vor allem Systeme bauen, die mit Menschen zusammenarbeiten, statt sich allein auf voll autonome KI zu konzentrieren.

Mit dem US-Erlass vom 29. September 2026, der in der Bundesverwaltung „Artificial Intelligence“ durch „Super Intelligence“ ersetzt, hat das alles wenig zu tun. Dort ist Super Intelligence vorerst nur ein neues Behördenwort für die bestehende gesetzliche KI-Definition.

Die Superintelligenz-Labore im Vergleich

Zahlen laut den Firmen; was nur Presseberichte belegen, ist im Text als solches gekennzeichnet. Stand: 15. Oktober 2026.

Was das für dein Unternehmen heißt

Superintelligenz gibt es nicht, und keines der vier Labore sagt etwas anderes. Für deine Planung zählen deshalb die Produkte, die auf dem Weg dorthin entstehen, und die Abhängigkeiten, die sie mitbringen:

• SSI bleibt ein Beobachtungsposten. Es gibt keinen Vertrag, den du schließen könntest, und keine Daten, die du dort verarbeiten lässt. Eine Ankündigung von SSI wird erst dann ein Thema für dich, wenn ein Modell mit Preisliste und Datenschutzbedingungen erscheint.
• Bei Meta entscheidet das einzelne Produkt. Muse Glimmer kannst du unter Apache 2.0 auf eigener Hardware betreiben, ohne dass Daten das Haus verlassen. Muse Wonder läuft nur bei Meta, und die Muse-App ist zum Start nur in den USA erschienen.
• Die Zielmarken sind Selbstauskünfte. Ob OpenAIs „Forschungspraktikant“ erreicht ist, misst OpenAI selbst. Plane Budgets und Abläufe mit den Modellen, die heute in deinem Vertrag stehen; angekündigte Fähigkeiten gehören auf die Beobachtungsliste.
• Wenige Lieferanten tragen das Rennen. Nvidia ist an SSI beteiligt und hat sich an OpenAIs Finanzierung beteiligt, Microsoft ist an OpenAI beteiligt und baut zugleich eigene Modelle. Halte deshalb das Modell in deinen Abläufen austauschbar, so wie im Leitfaden zum KI-Modell-Routing beschrieben, und sichere Abschaltungen über Klauseln im KI-Anbietervertrag ab.

Auch in Europa unterscheiden sich die Labore. Den freiwilligen Praxiskodex der EU-Kommission für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck haben laut Unterzeichnerliste Microsoft und OpenAI unterschrieben, Meta nicht. Die Pflichten der KI-Verordnung für solche Modelle treffen die Anbieter; deine eigene Pflicht als Unternehmen, das KI einsetzt, betrifft vor allem die KI-Kompetenz deiner Beschäftigten nach Artikel 4.

Nimm dir als Nächstes die Liste der KI-Werkzeuge in deinem Unternehmen vor und schreib zu jedem auf, von welchem Labor das Modell stammt und wie lange ein Wechsel zu einem anderen Anbieter dauern würde. Wenn du das mit deinem Team an euren eigenen Abläufen durchgehen willst, geht das in einem unserer KI-Workshops.

Florian Wessling

CEO, Collective Brain GmbH · Hamburg

Florian Wessling ist CEO der Collective Brain GmbH in Hamburg und bringt seit über 15 Jahren Marken, Content-Strategie und KI-gestütztes Marketing in Mittelstand und Konzerne. Was Collective Brain verkauft, betreibt er zuerst selbst: Sechs eigene KI-Marken dienen als Testfeld, von der automatisierten Content-Pipeline bis zum täglich aktualisierten AI Leaderboard. Er ist eingetragener BAFA-Berater und führt mit Collective Brain eine Google-Partner-Agentur.

LinkedIn Beratung anfragen