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Eric Schmidt und der „San Francisco Consensus"
Eric Schmidt gehört zu den wenigen Tech-Größen, die sowohl die Euphorie als auch die Risiken der KI-Entwicklung aus erster Hand kennen. Als langjähriger Google-CEO hat er die Geburtsstunde der modernen KI-Forschung miterlebt — viele der heutigen Protagonisten, von Sam Altman bis Dario Amodei, haben in seinem Umfeld gearbeitet. In diesem Interview bei AI Upload legt er seine Einschätzung offen: AGI in drei bis sechs Jahren, Superintelligenz innerhalb eines Jahrzehnts.
„Recursive Self-Improvement" — der Kippunkt
Schmidts zentrales Argument dreht sich um den sogenannten „San Francisco Consensus": eine informelle Übereinkunft unter KI-Forschern und Unternehmern, dass sich die Welt innerhalb von zwei bis vier Jahren grundlegend verändern wird. Die Reasoning-Revolution und die agentische KI-Entwicklung seien dabei die beiden entscheidenden Treiber. Schmidt selbst hält drei Jahre für zu optimistisch, setzt aber auf sechs — ein Zeithorizont, der für die meisten Menschen außerhalb des Silicon Valley schwer greifbar bleibt.
Besonders eindringlich beschreibt er den Moment der rekursiven Selbstverbesserung: KI-Systeme, die sich selbst weiterentwickeln und dabei eine kombinatorische Geschwindigkeit erreichen, die für Menschen nicht nachvollziehbar ist. Erste Ansätze davon seien bereits heute in agentischen Systemen zu beobachten.
Superintelligenz: „Wenn Menschen zu den Waffen greifen"
Den Unterschied zwischen AGI und Superintelligenz macht Schmidt mit einem einprägsamen Test fest: Superintelligenz kann etwas beweisen, das wir als wahr erkennen — dessen Beweis aber kein Mensch nachvollziehen kann. Nicht einmal alle Menschen zusammen. Henry Kissinger, sein verstorbener Co-Autor, habe das als „Magie" bezeichnet — und vorhergesagt, dass Menschen sich dagegen auflehnen könnten.
Warum die KI-Infrastruktur keine Blase ist
Ein Drittel des Interviews widmet sich der Frage, ob die massiven Hardware-Investitionen in Rechenzentren und Chips eine Spekulationsblase darstellen. Schmidts Antwort ist unmissverständlich: Wenn der San Francisco Consensus stimmt, sind die Investitionen sogar zu gering. Reasoning-Modelle verbrauchten ein Vielfaches der Rechenleistung einer Google-Suche. Er verweist auf die alte Regel „Grove giveth and Gates taketh away" — neue Hardware-Kapazitäten werden historisch betrachtet immer von Software aufgefressen.
Skalenfreie Felder und geopolitische Verwerfungen
Im letzten Drittel skizziert Schmidt, welche Bereiche als erste von der KI-Explosion profitieren werden: Mathematik und Software — beides „skalenfreie Felder", die keine externen Daten benötigen und sich theoretisch unbegrenzt selbst generieren können. Biologie, Chemie und Physik folgen, sobald genügend Trainingsdaten vorliegen.
Geopolitisch sieht Schmidt eine Asymmetrie entstehen: Während die USA auf geschlossene, kapitalintensive Modelle setzen, verfolgt China mit DeepSeek und anderen Projekten eine Open-Source-Strategie — finanziert vom Staat. Die Konsequenz: Die Mehrheit der globalen KI-Nutzung könnte auf chinesischen Open-Source-Modellen basieren, während der Westen zwar technisch führt, aber an Reichweite verliert.
Schmidts Botschaft: Tempo entscheidet
Seine Schlusswarnung an Unternehmer ist knapp und deutlich: Sein größter Fehler als Google-CEO sei immer ein Fehler der Geschwindigkeit gewesen — zu langsam, zu vorsichtig, zu spät. Wer in der aktuellen KI-Welle bestehen wolle, müsse jetzt handeln und sich ausschließlich auf den Bau herausragender Produkte konzentrieren.
