Schlagwort: Anthropic

Anthropic weitet Project Glasswing auf 200 Partner aus, um kritische Infrastruktur mit KI auf Sicherheitslücken zu scannen

Anthropic erweitert sein Project Glasswing um 150 neue Partner aus über 15 Ländern, die mit Claude Mythos Preview kritische Infrastruktur auf Sicherheitslücken scannen. Bisherige Partner fanden bereits über 10.000 schwere Schwachstellen. Gleichzeitig vermarktet Anthropic mit Claude Security ein kommerzielles Gegenmittel und profitiert so von beiden Seiten des Problems.

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Claude-Macher strebt an die Börse: Anthropic reicht Papiere bei der US-Börsenaufsicht ein

Anthropic hat vertraulich einen Börsengangs-Entwurf bei der US-Börsenaufsicht SEC eingereicht. Das Unternehmen hinter dem Chatbot Claude wird nach seiner jüngsten Finanzierungsrunde mit knapp einer Billion US-Dollar bewertet. Auch Konkurrent OpenAI bereitet derzeit einen Börsengang vor: Das Rennen um Investorengelder in der KI-Branche verschärft sich.

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Anthropic verbietet KI-Nutzung im Bewerbungsgespräch

Anthropic verbietet Bewerbern im Gespräch die Nutzung von KI und prüft in bis zu fünf Runden neben Fachkompetenz auch Werte und ethische Haltung. Gehälter reichen bis 850.000 Dollar. Manche Kandidaten investieren vorab 4600 Dollar in anonymes Coaching durch Mitarbeiter der KI-Firmen.

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Anthropic erreicht Bewertung von fast einer Billion Dollar

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Das Unternehmen Anthropic hat in einer neuen Finanzierungsrunde 65 Milliarden US-Dollar eingesammelt.
Die Firmenbewertung steigt durch das frische Kapital auf 965 Milliarden US-Dollar.
Anthropic verzeichnet ein starkes Umsatzwachstum und erreicht eine Jahresumsatzrate von 47 Milliarden Dollar.
Mit dem Geld baut der Entwickler seine Infrastruktur durch Partnerschaften mit Firmen wie Amazon, Google und SpaceX stark aus.

Anthropic News: Anthropic raises $65B in Series H funding

Das KI-Unternehmen Anthropic sichert sich in einer neuen Finanzierungsrunde 65 Milliarden US-Dollar und erreicht eine Firmenbewertung von 965 Milliarden Dollar. Das frische Geld soll vor allem in die Forschung und den Ausbau von Rechenkapazitäten fließen.

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Claude Opus 4.8 überrascht mit Neuerungen
Anthropic zeigt ein neues KI-Modell mit steuerbarer Rechenintensität und hunderten parallelen Agenten für riesige Code-Aufgaben.

Hohe Umsätze und prominente Investoren Führende Investmentfirmen wie Sequoia Capital und Greenoaks leiten die aktuelle Finanzierungsrunde. Zu den Geldgebern gehören auch internationale Technologiekonzerne, darunter Amazon mit einer bereits bestehenden Zusage über fünf Milliarden Dollar. Die jüngste finanzielle Entwicklung des Unternehmens stützt das hohe Vertrauen der Investoren auf dem aktuellen Markt. Erst im Februar dieses Jahres fand die vorherige Investitionsrunde statt. Anfang Mai überschritt Anthropic bereits eine hochgerechnete Jahresumsatzrate von 47 Milliarden Dollar. Zahlreiche globale Firmen integrieren das KI-Modell Claude derzeit in ihre internen Abläufe. Assistenten wie Claude Code unterstützen Softwareentwickler dabei direkt bei der Programmierung und übernehmen komplexe Aufgaben. Anzeige Strategischer Ausbau der Rechenkapazitäten Das eingesammelte Geld fließt zu großen Teilen in die Infrastruktur und in die Forschung. Anthropic erweitert seine Rechenzentren derzeit stark, um den wachsenden Bedarf der weltweiten Kunden zuverlässig zu decken. Der Entwickler sicherte sich kürzlich Verträge für bis zu fünf Gigawatt neuer Kapazität bei Amazon. Weitere fünf Gigawatt für die nächste Generation von TPU-Chips entstehen in einer Zusammenarbeit mit Google und Broadcom. Zudem nutzt Anthropic künftig die GPU-Kapazitäten von SpaceX in den Colossus-Rechenzentren. Diese weitreichenden Partnerschaften bilden das technische Fundament für die zukünftige Skalierung der Modelle. Um die technische Bereitstellung langfristig abzusichern, bindet das Unternehmen Chip-Spezialisten wie Micron, Samsung und SK hynix als strategische Partner ein. Diese Hardware-Experten sichern die Versorgung mit wichtigen Speicher- und Logikchips. Claude läuft zudem als erstes großes Sprachmodell auf den drei führenden Cloud-Plattformen von Amazon, Google und Microsoft. Amazon Web Services agiert dabei weiterhin als primärer Trainingspartner für kommende Generationen.
65-Milliarden-Finanzierung: Claude-Entwickler Anthropic kratzt an der Billionen-Marke

Anthropic sammelt in einer Serie-H-Runde 65 Milliarden Dollar ein bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar. Der annualisierte Umsatz liegt laut Finanzchef Krishna Rao bei mehr als 47 Milliarden Dollar. Das Geld soll in Sicherheitsforschung, Rechenkapazitäten und den Ausbau von Claude-Produkten fließen.

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Anthropic veröffentlicht Claude Opus 4.8 als „bescheidenes, aber spürbares Update“

Anthropic veröffentlicht Claude Opus 4.8. Das Modell übertrifft in den meisten Benchmarks GPT-5.5 und Gemini 3.1 Pro. Es soll zudem viermal seltener als sein Vorgänger eigene Fehler unkommentiert durchgehen lassen. Parallel führt Anthropic dynamische Workflows ein, bei denen Hunderte paralleler Subagenten Aufgaben wie Codebase-weite Migrationen übernehmen sollen.

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Claude Opus 4.8 überrascht mit Neuerungen

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Anthropic hat das neue KI-Modell Claude Opus 4.8 mit stark verbesserten Programmierfähigkeiten veröffentlicht.
Die neue Funktion der dynamischen Workflows erlaubt es, hunderte autonome Agenten für große Code-Aufgaben parallel einzusetzen.
Nutzer können über eine neue Steuerung den Berechnungsaufwand der KI und damit auch den Token-Verbrauch selbst bestimmen.
Zudem sinkt die Fehleranfälligkeit bei komplexen Aufgaben drastisch, was das Modell insgesamt zuverlässiger macht.

Anthropic – Introducing Claude Opus 4.8
Anthropic – Claude Opus 4.8 System Card

Anthropic hat das KI-Modell Claude Opus 4.8 veröffentlicht. Die neue Version bietet eine verbesserte Leistungsfähigkeit bei agentenbasierten Aufgaben sowie der Programmierung. Der Preis für die Nutzung bleibt im Vergleich zum Vorgänger stabil.

Leistungssprung in Benchmarks Das neue Modell setzt sich in mehreren Disziplinen an die Spitze der aktuellen KI-Entwicklung. Beim sogenannten »SWE-Bench Pro«, einem Test für autonome Programmierung, erreicht Opus 4.8 einen Wert von 69,2 Prozent. Damit übertrifft es direkte Konkurrenten wie GPT-5.5, das hier 58,6 Prozent erzielt, sowie Gemini 3.1 Pro mit 54,2 Prozent deutlich. Auch im Bereich der agentenbasierten Computernutzung, gemessen im »OSWorld-Verified«-Test, belegt die neue Version mit 83,4 Prozent den ersten Platz. Bei komplexen Wissensaufgaben zeigt Anthropic ebenfalls Fortschritte, auch wenn GPT-5.5 bei der agentenbasierten Terminal-Programmierung mit 78,2 Prozent weiterhin knapp vor Opus 4.8 liegt. Im Test für interdisziplinäres Denken erzielt das neue Modell mit der Nutzung externer Hilfsmittel sehr gute 57,9 Prozent. + Quelle: Anthropic Skalierung durch dynamische Workflows Eine der zentralen technischen Neuerungen ist die Einführung dynamischer Workflows für die Umgebung »Claude Code«. Diese Funktion erlaubt es dem Modell, enorm umfangreiche Aufgaben in viele kleine Einzelschritte zu zerlegen. Claude Opus 4.8 kann dabei hunderte parallele Unteragenten in einer einzigen Sitzung orchestrieren und diese über längere Zeiträume laufen lassen. Dadurch lassen sich tiefgreifende Änderungen an großen Code-Datenbanken vornehmen. Anthropic nennt als Anwendungsfall die vollständige Migration von hunderttausenden Zeilen Code. Das System arbeitet von der Planung bis zur finalen Integration völlig selbstständig. Am Ende überprüft die KI ihre eigenen Ergebnisse anhand bestehender Test-Suiten.

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Anthropic stellt »dynamic workflows« für Claude Code vor
Die KI schreibt eigene Skripte und steuert hunderte Subagenten parallel für komplexe Programmierarbeiten.

Steuerung der Rechenintensität und API-Updates Nutzer erhalten auf der Plattform nun eine direkte Kontrolle über den Aufwand, den die KI in eine Aufgabe investieren darf. Über einen Regler lässt sich die Rechenintensität für jede Anfrage anpassen, wobei höhere Stufen bessere Ergebnisse auf Kosten eines höheren Token-Verbrauchs liefern. Anthropic empfiehlt diese intensiven Stufen besonders für schwierige Programmieraufgaben oder lange, asynchron laufende Prozesse. Für einfachere Anfragen können Anwender eine niedrigere Stufe wählen, um Antworten schneller zu erhalten. Entwickler profitieren zudem von Neuerungen in der API, da Anweisungen nun während eines laufenden Prozesses aktualisiert werden können, ohne den Zwischenspeicher zu löschen. Anzeige Sicherheit, Zuverlässigkeit und Ausblick Die Entwickler haben laut der dazugehörigen System Card großen Wert auf die Zuverlässigkeit gelegt. Frühere Versionen neigten bei komplexen Projekten mitunter dazu, Arbeitsfortschritte zu behaupten, ohne belastbare Code-Ergebnisse zu liefern. Opus 4.8 ist in dieser Hinsicht sehr viel präziser. Es übersieht bei der Überprüfung von Programmcode viermal weniger Schwachstellen als noch Opus 4.7. Das allgemeine Fehlverhalten der KI wurde den veröffentlichten Grafiken zufolge ebenfalls deutlich reduziert und nähert sich dem Niveau von Claude Mythos Preview an. Anthropic plant bereits, derartige Modelle bald für die Allgemeinheit freizugeben. + Quelle: Anthropic Bislang erproben nur ausgewählte Organisationen im Rahmen von »Project Glasswing« diese Systeme für die Cybersicherheit. Die Preisstruktur für reguläre Anfragen mit Opus 4.8 bleibt derweil unverändert bei 5 US-Dollar pro einer Million Eingabe-Token und bei 25 US-Dollar pro einer Million Ausgabe-Token. Für den doppelten Preis gibt es eine Priorisierung bei den Anfragen. Mit diesen Anpassungen erweitert der Anbieter die Einsatzmöglichkeiten seiner KI im professionellen Entwicklerumfeld wieder ein wenig mehr.
Anthropic präsentiert »Best Practices« für die Überprüfung von Code.

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Die Suche nach Schwachstellen im Code durch KI-Modelle ist mittlerweile effizient und hochgradig skalierbar.
Der tatsächliche Arbeitsaufwand hat sich auf die Verifizierung, Priorisierung und Behebung der gefundenen Fehler verlagert.
Ein mehrstufiger Prozess mit voneinander unabhängigen KI-Agenten reduziert falsche Alarme deutlich.
Modelle wie Claude Opus übernehmen am Ende des Ablaufs auch die Erstellung und Prüfung der finalen Patches.

Anthropic: Using LLMs to secure source code

Die KI-gestützte Suche nach Sicherheitslücken im Quellcode ist extrem schnell geworden. Der Engpass liegt nun bei der Überprüfung, Priorisierung und Behebung der Fehler. Anthropic zeigt in sechs Schritten, was sich bewährt hat. Schritt 1: Bedrohungsmodell präzise definieren Bevor eine KI den Quellcode effektiv prüfen kann, muss das Entwicklungsteam zwingend festlegen, was überhaupt eine Schwachstelle darstellt. Ohne ein exaktes Bedrohungsmodell schlägt das System bei harmlosen Vorgängen Alarm oder übersieht echte Lücken. Entwickler können fortschrittliche Modelle wie Claude Opus direkt mit vorhandenen Architekturdokumenten, Handbüchern und alten Fehlerberichten füttern. Die KI erstellt daraus völlig selbstständig einen detaillierten, strukturierten Rahmen. Dieser dokumentiert klar die tatsächlichen Vertrauensgrenzen und die relevanten Angriffsvektoren des spezifischen Projekts, wodurch den Entwicklern enorm viel Zeit bei der manuellen Konzeption gespart wird. + Quelle: Anthropic Schritt 2: Isolierte Testumgebung aufbauen Damit KI-Agenten autonome Tests gefahrlos durchführen können, benötigen sie eine streng abgeschottete Sandbox. Eine strikt isolierte Umgebung, wie beispielsweise eine MicroVM mit gesperrtem Netzwerkzugriff, verhindert zuverlässig, dass die Modelle versehentlich auf produktive Firmendaten zugreifen. Innerhalb dieser sicheren Testumgebung versucht die KI dann für jede entdeckte Lücke einen voll funktionsfähigen Exploit zu kompilieren. Anzeige Schritt 3: Suche nach Fehlern im Code Bei der reinen Suche nach Schwachstellen arbeiten KI-Modelle am effizientesten mit kurzen, offenen Prompts. Zu detaillierte Checklisten schränken die Analysefähigkeiten ein und führen messbar zu weniger neuen Funden. Der KI-Agent greift stattdessen auf etablierte Scanner zurück, um den Code eigenständig zu durchforsten. Dabei unterteilt er das Projekt in kleine Abschnitte und sucht gezielt nach Lücken. Schritt 4: Unabhängige Verifizierung der Funde Nach der erfolgreichen Suche folgt zwingend eine Kontrolle durch einen zweiten KI-Agenten. Dieser Prüfer muss strikt vom ersten Modell getrennt sein und startet in einer komplett frischen Umgebung ohne Zugriff auf den bisherigen Chatverlauf. Der Verifizierungs-Agent arbeitet extrem kritisch und geht standardmäßig davon aus, dass jeder Fund ein Fehlalarm ist. Er sucht gezielt nach vorhandenen Sicherheitsmechanismen, die das erste Modell schlichtweg übersehen hat. Dadurch reduzieren sich Fehlalarme enorm. Schritt 5: Triage und Bewertung der Risiken Da KI-Modelle in kürzester Zeit hunderte mögliche Fehler aufdecken, ist eine strikte Priorisierung unumgänglich. Die KI fasst identische Ursachen zusammen und filtert Duplikate systematisch heraus. Anschließend bewertet das Modell die Schwere der verbliebenen Lücken anhand festgelegter Parameter. Dazu gehören die Erreichbarkeit von außen, die nötigen Nutzerrechte und die Vorbedingungen für einen Angriff. Anzeige Schritt 6: Code-Korrektur und Patching Im finalen Schritt dieses Kreislaufs generiert die KI einen sauberen Patch für den fehlerhaften Quellcode. Um sicherzustellen, dass die Änderung das Problem wirklich löst und keine neuen Fehler einbaut, schreibt das Modell vorab einen strengen Test. Die finale Entscheidung und die genaue Kontrolle der Code-Änderung bleibt weiterhin beim menschlichen Entwickler. Durch diese umfassende Vorarbeit reduziert sich der Zeitaufwand für die gesamte IT-Sicherheit jedoch drastisch. Weitere Informationen zum Guide gibt es direkt bei Anthropic .
Anthropic stellt »dynamic workflows« für Claude Code vor

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Anthropic integriert dynamische Workflows in Claude Code, um komplexe Programmieraufgaben vollautomatisch End-to-End zu lösen.
Die KI schreibt eigenständig JavaScript-Skripte zur Orchestrierung und koordiniert hunderte parallel agierende Subagenten in einer Sitzung.
In einem Praxistest wurde die Laufzeitumgebung Bun mit 750.000 Zeilen Code innerhalb von elf Tagen erfolgreich von Zig nach Rust portiert.
Die neue Funktion sorgt für einen deutlich erhöhten Token-Verbrauch und lässt sich von Firmen-Administratoren zentral einschränken oder deaktivieren.

Anthropic Blog – Introducing dynamic workflows in Claude Code
Claude Code Docs – Orchestrate subagents at scale with dynamic workflows

Anthropic erweitert passend zur Claude Opus 4.8 Einführung die Entwicklerumgebung Claude Code um dynamische Workflows, die komplexe Programmieraufgaben autonom bewältigen. Die Neuerung ermöglicht es der KI, eigene Orchestrierungsskripte zu schreiben und hunderte Subagenten parallel in einer einzigen Sitzung zu steuern.

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Claude Opus 4.8 überrascht mit Neuerungen
Anthropic zeigt ein neues KI-Modell mit steuerbarer Rechenintensität und hunderten parallelen Agenten für riesige Code-Aufgaben.

Skripte steuern parallele Subagenten Die Steuerung komplexer Aufgaben erfolgt über JavaScript-Skripte, welche die KI auf Basis von Prompts autonom generiert. Diese Skripte übernehmen logische Verzweigungen sowie die temporäre Speicherung von Zwischenergebnissen. Dadurch wird das begrenzte Kontextfenster des Hauptmodells entlastet, da nur das Endergebnis in der Konversation erscheint. Über die neue Konfiguration »ultracode« lässt sich zudem die höchste Stufe der Denkleistung aktivieren. In diesem Modus entscheidet Claude eigenständig, wann ein solcher Workflow für eine anstehende Aufgabe gestartet werden muss. Unabhängige Agenten können dabei Code-Ergebnisse gegenseitig prüfen und fehlerhafte Ansätze autonom korrigieren. Anzeige Von Zig zu Rust in elf Tagen Die Leistungsfähigkeit dieser parallelen Architektur demonstriert ein internes Projekt zur vollständigen Portierung der bekannten Laufzeitumgebung Bun. Innerhalb von elf Tagen übersetzten die autonomen Agenten rund 750.000 Zeilen Code von der Programmiersprache Zig in Rust. Am Ende des Prozesses bestanden 99,8 Prozent der ursprünglichen Testsuite die Qualitätskontrolle. Hunderte von Agenten arbeiteten hierbei simultan an der Code-Basis, während separate Reviewer-Instanzen jede modifizierte Datei kontrollierten. Da das System den Fortschritt kontinuierlich abspeichert, können unterbrochene Durchläufe exakt an der letzten Position wieder aufgenommen werden. + Quelle: Anthropic Hoher Verbrauch und Administration Da die simultane Nutzung von bis zu 16 parallelen Agenten erhebliche Rechenressourcen beansprucht, steigt der Token-Verbrauch bei diesen Prozessen stark an. Anthropic empfiehlt Entwicklern daher, die Technologie zunächst an kleineren Projekten zu testen, um ein Gefühl für die Auslastung zu bekommen. Für Programmierer in den Tarifen Max und Team ist die Funktion in der Befehlszeile sowie den IDE-Erweiterungen bereits freigeschaltet. Administratoren in Unternehmen können die Workflows über die zentralen Einstellungen komplett sperren. Dies gilt gleichermaßen für die Integrationen in Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI und Microsoft Foundry.
Anthropic darf trotz Einstufung als Lieferkettenrisiko weiter Claude-KI-Modelle an die NSA liefern

Anthropic darf trotz Einstufung als „Lieferkettenrisiko“ wohl weiter KI-Modelle an die NSA liefern. Den Geheimdiensten fehlen Nvidias neueste Grace-Blackwell-Chips, Anthropics Modell „Mythos“ läuft angeblich auch auf älterer Hardware. Die umstrittene Klausel „any lawful use““, an der frühere Verhandlungen scheiterten, soll nicht im Vertrag stehen.

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