Wenn KI KI baut

In Tokio gründet Sakana AI ein Labor, dessen erklärtes Ziel KI-Systeme sind, die sich selbst verbessern. Fast zeitgleich legt Anthropic offen, wie viel des eigenen Codes bereits von Claude stammt – und wirbt im selben Bericht für die Option, die Entwicklung notfalls zu verlangsamen. Was wie ein Widerspruch klingt, beschreibt denselben Befund: Das Tempo der KI-Entwicklung wird zunehmend von KI selbst bestimmt. Für Unternehmen ist das weniger Science-Fiction als Planungsgröße.

Ein Labor für die Selbstverbesserung

Am 6. Juni 2026 hat das Tokioter Unternehmen Sakana AI das „RSI Lab“ gegründet – ein Forschungslabor für rekursive Selbstverbesserung.

Hinter dem Vorhaben stehen die Mitgründer Llion Jones, Mitautor des Transformer-Papers, auf dem die heutige Generation großer Sprachmodelle aufbaut, und David Ha.

Das Labor folgt einem Vier-Phasen-Plan, an dessen Ende Agenten stehen sollen, die

„den Code ihrer eigenen Architekturen schreiben, benchmarken und verifizieren“.

Aus einer Idee, die lange als theoretisches Gedankenspiel galt, wird damit ein erklärtes Forschungsprogramm mit Namen, Team und Fahrplan.

Anthropics Blick in die eigene Werkstatt

Wie weit die Praxis bereits ist, zeigt ein Report, den Anthropic am 5. Juni unter dem Titel „When AI builds itself“veröffentlicht hat.

Über 80 Prozent des gemergten Produktionscodes bei Anthropic stammen demnach von Claude – eine Eigenangabe, die sich von außen nicht prüfen lässt.

Bemerkenswert ist, dass der Report selbst Maß hält: Den intern kolportierten achtfachen Entwickler-Output relativiert er auf real eher das Vierfache.

Auch die Messdaten Dritter zeichnen ein Bild stetiger Beschleunigung. Nach Erhebungen des Forschungsinstituts METRverdoppelt sich die Dauer der Aufgaben, die KI-Systeme autonom bearbeiten können, etwa alle vier Monate.

Das Vorabmodell Mythos Preview arbeitete mindestens 16 Stunden am Stück – das war die Messobergrenze des Tests, nicht die Grenze des Modells.

In einem Optimierungs-Benchmark beschleunigte dasselbe Modell Trainings-Code um den Faktor 52. Das ist ein Laborwert, aber einer, der die Richtung markiert:

KI macht die Werkzeuge ihrer eigenen Entwicklung schneller.

Zwischen Beschleunigung und Pause-Taste

Bemerkenswert ist, was Anthropic aus den eigenen Zahlen folgert.

Der Report wirbt für die

„Option, die Entwicklung von Frontier-KI verifizierbar und global zu verlangsamen oder vorübergehend zu pausieren“.

Ein Unternehmen, das selbst an der Spitze dieser Entwicklung steht, plädiert öffentlich für eine Bremse, die es notfalls ziehen könnte.

Kritiker halten dagegen: Die zentralen Zahlen sind unauditierte Eigenangaben, und der Bericht erschien wenige Tage nach Anthropics Börsenantrag. Das Timing lädt zu Deutungen ein.

Wohin die Branche unterdessen steuert, skizzierte Sam Altman am 2. Juni: Nach Chatbots und Agenten komme als nächste Phase

„proaktive, ständig im Hintergrund laufende KI“.

Was das für Ihr Unternehmen heißt

Die nüchterne Lesart lautet: Das Tempo ist real – die Aufgabe besteht darin, es planbar zu machen.

Wenn sich die autonom bearbeitbare Aufgabendauer etwa alle vier Monate verdoppelt, haben KI-Strategien kurze Halbwertszeiten.

Wer heute Architektur- und Anbieterentscheidungen trifft, sollte sie so anlegen, dass sie Modellwechsel überstehen.

Anbieter-Unabhängigkeit ist keine Kür.
Sie ist die Voraussetzung dafür, vom Tempo zu profitieren, statt von ihm getrieben zu werden.

Zugleich gehören Kontrollfragen auf die Geschäftsführungsagenda – nicht alarmistisch, sondern als Governance-Thema:

• Wer gibt KI-generierten Code frei?
• Wer prüft autonome Arbeitsergebnisse?
• Welche Aufgaben bleiben bewusst beim Menschen?
• Wo braucht es Freigaben, Logging und Nachvollziehbarkeit?
• Welche Systeme dürfen durch KI-Agenten überhaupt angesprochen werden?

Dass selbst Anthropic über Verlangsamung spricht, ist dabei weniger Grund zur Sorge als Anlass, die eigenen Kontrollmechanismen früh zu ordnen.

Fazit

Die Entwicklung wirkt auf den ersten Blick wie Science-Fiction: KI-Systeme, die Code schreiben, Entwicklungsprozesse beschleunigen und langfristig sogar an ihrer eigenen Verbesserung mitwirken.

Tatsächlich ist der operative Kern deutlich näher:

KI wird zu einem Beschleuniger der KI-Entwicklung selbst.

Für Unternehmen bedeutet das nicht, jede technische Kurve selbst mitzufahren. Es bedeutet, Architektur, Anbieterstrategie und Governance so aufzusetzen, dass sie mit zunehmendem Tempo umgehen können.

Oder kurz:

Wenn KI KI baut, müssen Unternehmen nicht schneller rennen. Aber sie müssen beweglicher planen.

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Quellen

• Sakana AI – Ankündigung RSI Lab: sakana.ai/rsi-lab
• Anthropic Institute – Report „When AI builds itself“: anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
• METR – Messreihe zu autonomen Aufgabendauern: metr.org/time-horizons
• Tom’s Hardware – Berichterstattung zu Mythos Preview
• Axios – Sam Altman zur nächsten KI-Phase