Die Gold- und Silberpreise stiegen am Freitag im Handel stark an, da zunehmende geopolitische Spannungen und Marktunsicherheit die Anleger in Richtung sicherer Anlagen trieben und beide Edelmetalle auf beispiellose Rekordhochs brachten.

Die Kursgewinne erfolgten inmitten anhaltender Streitigkeiten zwischen den Vereinigten Staaten und der NATO über Grönland sowie wachsender Besorgnis über die Unabhängigkeit der Federal Reserve.

Unabhängig davon deuteten Medienberichte darauf hin, dass die Regierung von US-Präsident Donald Trump einen Plan zur Verhängung einer Seeblockade um Kuba erwägt, um dessen Öllieferungen zu kontrollieren.

Im Handel schlossen die Gold-Futures für Februar mit einem Plus von 1,35 % bzw. 66,30 US-Dollar bei 4.979,70 US-Dollar pro Unze und verzeichneten damit den sechsten Rekordschlusskurs im Jahr 2026. Das Edelmetall legte zudem in der Woche um 8,4 % zu und erzielte damit seine stärkste Wochenperformance seit Beginn der Pandemiekrise im Jahr 2020.

Unterdessen stiegen die Silber-Futures für März um 5,2 % auf 101,33 US-Dollar pro Unze und schlossen damit zum ersten Mal überhaupt über der 100-Dollar-Marke. Dies entspricht einem wöchentlichen Gewinn von 14,45 %.

„AGI ist da… jetzt.“ Mit diesem Satz verkündete Sequoia Capital diese Woche – eine der traditionsreichsten Risikokapitalfirmen im Silicon Valley und ein wichtiger Investor von OpenAI –, dass wir die Schwelle zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) überschritten haben.

In ihrem Beitrag stellte das Unternehmen unmissverständlich klar, dass es sich „überhaupt nicht in Details verliere“. Wenn Sequoia spricht, hört die Tech-Welt zu. Diese Aussage dominierte tagelang die Diskussionen in der KI-Entwickler-Community.

Als jemand, der gleichzeitig Entwickler, Risikokapitalgeber und KI-Forscher ist, sehe ich diese Erklärung in einem Sinne als äußerst nützlich – und in einem anderen als äußerst gefährlich an.

Was ist der Nutzen von Sequoias Argumentation?

Sequoia bietet eine praktische Definition von AGI: „Die Fähigkeit, Lösungen zu finden. Nicht mehr.“ Gemäß dieser Definition können KI-Systeme heute riesige Datenmengen durchsuchen, Handlungsoptionen festlegen und diese dann ausführen. Der zentrale Wandel besteht laut Sequoia darin, dass KI vom „Sprechen“ zum „Handeln“ übergegangen ist.

Das Unternehmen führt konkrete Beispiele an. Plattformen wie Harvey und Legora fungieren demnach als „Rechtsberater“, Juicebox als „Personalvermittler“ und OpenEvidence' Deep Consult als „Spezialist“. Dies sind wörtliche Beschreibungen. Obwohl ich dieser konzeptionellen Einordnung skeptisch gegenüberstehe – dazu später mehr –, ist die Provokation an sich von Bedeutung.

Sequoia stellt Entwickler hier direkt vor Herausforderungen, und das ist wichtig. KI-Systeme können bereits Verträge Klausel für Klausel prüfen und in Echtzeit sinnvoll mit potenziellen Kunden interagieren. Dies erinnert uns daran, dass wir über die heutigen Möglichkeiten hinausdenken müssen und dass sich die Grenzen innerhalb nur eines Jahres dramatisch erweitert haben.

Ich habe Sequoias Beitrag an meine Mitgründer weitergeleitet, nicht um über Philosophie zu debattieren, sondern um uns dazu anzuregen, das darin vorgeschlagene Modell „Umsetzung versus Dialog“ zu überdenken. Wir müssen uns dieser Herausforderung stellen.

Aber warum ist es gefährlich, diese Systeme als AGI zu bezeichnen?

Die Bezeichnung dieser Systeme als „künstliche allgemeine Intelligenz“ ist schädlich – sowohl für die Glaubwürdigkeit der KI-Revolution als auch für den sicheren Einsatz dieser Technologien. Sie verschleiert die tatsächlichen Fähigkeiten sogenannter KI-Systeme – und diese sind gewiss keine allgemeine Superintelligenz – und bietet keinerlei Orientierungshilfe für den Umgang des Menschen mit ihnen. Kurz gesagt: Vertrauen Sie ihnen nicht blind.

Drei Beispiele verdeutlichen diese Einschränkungen.

Erstens: KI-Systeme versagen außerhalb ihres Trainingsbereichs.

Ich habe dies bereits in einem früheren Artikel behandelt, doch die Grönlandkrise liefert ein aktuelles, sich ständig veränderndes Beispiel. Ich habe getestet, ob generative KI-Tools – darunter ChatGPT 5.2 mit maximal aktivierten Funktionen für „logisches Denken und Recherchieren“ – dieses sich rasch entwickelnde geopolitische Ereignis analysieren können. Wenn diese Systeme tatsächlich AGI darstellen, könnten sie mir dann helfen zu verstehen, was vor sich ging?

Die Antwort war nein. Sie konnten sich nicht einmal vorstellen, dass diese Ereignisse möglich waren.

Ich legte Screenshots von Wikipedia vor, die die Krise dokumentierten. Jedes Modell erklärte mir, die Geschichte sei erfunden, „Unsinn“ und unmöglich. Als ich weiter nachhakte und echte Nachrichtenquellen zitierte, forderte ChatGPT mich wiederholt auf, mich zu beruhigen und beharrte darauf, dass es sich nicht um eine echte Krise handle.

Diese Modelle sind so eng mit traditionellen westlichen Bündnisstrukturen verknüpft, dass sie keinen Kontext generieren können, der ihren Trainingsdaten widerspricht – selbst bei Konfrontation mit Primärquellen. Sobald die Realität außerhalb ihres Trainingsbereichs liegt, versagt das „logische Denken“ der KI. Anstatt Unsicherheit auszudrücken, führt das System den Nutzer selbstsicher in die Irre und argumentiert weiter, obwohl es falsch liegt. Wenn sich politische Entscheidungsträger oder Politiker derzeit auf diese Instrumente verlassen, um Grönland zu verstehen, geht das ein ernstzunehmendes Risiko ein.

Zweitens: KI-Systeme spiegeln die Überzeugungen ihrer Entwickler wider.

Eine vor zwei Wochen in Nature veröffentlichte Studie belegte dies eindeutig. Forscher fanden heraus, dass große Sprachmodelle die politischen Ideologien ihrer Entwickler widerspiegeln. Chinesische Modelle waren China gegenüber stark positiv eingestellt, während westliche Modelle eindeutig negativ waren.

Selbst innerhalb westlicher Modelle sind Voreingenommenheiten erkennbar. Grok, entwickelt von Elon Musks xAI, zeigte eine negative Voreingenommenheit gegenüber der Europäischen Union und dem Multikulturalismus, was auf eine rechtsgerichtete Agenda hindeutet. Googles Gemini, das allgemein als liberaler gilt, war beiden gegenüber positiver eingestellt.

Dies ist in der KI-Community mittlerweile allgemein anerkannt: Sprachmodelle spiegeln die Ideologie der Labore wider, die sie entwickeln. Wie können wir also darauf vertrauen, dass ein „Agent“ mit vermeintlich unbeschriebenem Blatt neutral „Lösungen entdecken“ kann, insbesondere bei der Analyse komplexer, umfangreicher Daten?

Die Behauptung, es gäbe eine künstliche Intelligenz (AGI), setzt implizit Neutralität voraus – oder deutet zumindest darauf hin –, während die Beweislage in die entgegengesetzte Richtung weist.

Drittens: Deterministische Systeme versus nicht-deterministische Systeme

Generative KI ist ihrem Wesen nach nicht-deterministisch. Derselbe Input kann leicht unterschiedliche oder auch radikal unterschiedliche Outputs erzeugen.

Menschen verstehen intuitiv, was feststeht und was kreativ gestaltet werden kann. Die T-Shirt-Größe bei einer Online-Bestellung ist festgelegt; die Wahl eines Musters oder einer Farbe ist subjektiv. Selbst die fortschrittlichsten Modelle verwechseln diese Kategorien immer wieder. Wir alle haben schon erlebt, wie generative KI Fakten so behandelt, als wären sie kreative Vorschläge.

Dies offenbart eine entscheidende Lücke in der Metakognition – dem Bewusstsein für den Denkprozess selbst. Ohne die Fähigkeit, zwischen Fixiertem und Neuartigem zu unterscheiden, kann KI nicht zuverlässig „Lösungen finden“.

Was sollen wir also tun?

Uns stehen klare Instrumente zur Verfügung.

Wählen Sie zunächst eng gefasste, klar definierte Anwendungsfälle, bei denen Verzerrungen und Ausfälle außerhalb der Verteilung weniger wahrscheinlich sind.

Zweitens sollten KI-Systeme mit einem vollständigen, individuell angepassten Kontext der realen Welt ausgestattet werden, anstatt isoliert zu agieren. Wie ich bereits geschrieben habe, ist Kontext für KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Er verdeutlicht auch, was deterministisch und was generativ sein kann.

Drittens sollten regelbasierte Filter und Überwachungsagenten eingesetzt werden, die bei Bedarf eine menschliche Überprüfung auslösen.

Schließlich müssen wir eine grundlegende Tatsache anerkennen: Große Sprachmodelle spiegeln stets ihre Trainingsdaten und die Ideologien ihrer Entwickler wider. Diese Modelle – und ihre Entwickler – sind politische Akteure, ob beabsichtigt oder nicht. KI sollte daher unter der Kontrolle einzelner Nutzer bleiben und nicht als undurchsichtiges System aufgezwungen werden. Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit sind unerlässlich – die Möglichkeit, jede Entscheidung auf einen Menschen zurückzuführen, unabhängig von der Anzahl der Zwischenschritte –, um Kontrolle und Sicherheit zu gewährleisten.

Letztendlich ist mir die Bezeichnung dieser Technologien recht egal – solange wir sie nicht als AGI bezeichnen. Was wir heute haben, ist eine außerordentlich leistungsstarke KI, die in der Lage ist, innerhalb eng definierter Bereiche effektiv zu kommunizieren und zu agieren. Mit strengen Sicherheitsvorkehrungen, deterministischen Filtern und Systemen, die menschliche Eingriffe ermöglichen, können diese Werkzeuge der Weltwirtschaft Billionen von Dollar einbringen.

Man könnte es als eingeschränkte KI bezeichnen. Genau darin liegt heute die Billionen-Dollar-Chance.

Die US-Aktienkurse fielen am Freitag, wodurch die wichtigsten Indizes der Wall Street auf den Weg zu einem zweiten wöchentlichen Verlust in Folge kamen. Die Aktien von Intel brachen nach schwachen Prognosen stark ein, während die anhaltenden geopolitischen Spannungen die Risikobereitschaft der Anleger weiterhin belasteten.

Nach einem starken Kurssturz am Dienstag, der durch Drohungen von US-Präsident Donald Trump ausgelöst wurde, Zölle auf europäische Verbündete zu erheben, falls Washington nicht Grönland kaufen dürfe, hatten sich die Aktienkurse in den beiden vorangegangenen Handelssitzungen erholt.

Trump ruderte später in seiner Rhetorik bezüglich der Zölle zurück und schloss den Einsatz von Gewalt zur Kontrolle Grönlands aus. Dennoch steuerten der S&P 500, der Nasdaq und der Dow Jones Industrial Average auf einen Wochenverlust zu. Gleichzeitig hielten die Kapitalflüsse in sichere Anlagen an und trieben den Goldpreis auf ein neues Rekordhoch.

Den größten Druck auf die Märkte ausübte am Freitag der Chiphersteller Intel, dessen Aktien um 14,9 % einbrachen, nachdem das Unternehmen für das Quartal Umsatz und Gewinn unter den Markterwartungen prognostiziert hatte. Als Grund nannte Intel Schwierigkeiten bei der Deckung der Nachfrage nach Serverchips für KI-Rechenzentren. Trotz des starken Kursverfalls lagen die Intel-Aktien seit Jahresbeginn immer noch rund 50 % im Plus.

Der Philadelphia Semiconductor Index fiel um 1,6 % und gab damit vom Rekordhoch der vorangegangenen Sitzung nach, während der Volatilitätsindex der Wall Street, der VIX, bekannt als Angstbarometer des Marktes, nach einem Rückgang in den beiden vorangegangenen Sitzungen wieder anstieg.

Peter Cardillo, Chefökonom bei Spartan Capital Securities, sagte: „Die Berichtssaison verlief gut, aber ein oder zwei Aktien haben weniger optimistische Prognosen abgegeben und entsprechend nachgegeben, da die Anleger ihre Positionen neu ausrichten. Prognosen sind jetzt wichtiger denn je.“

Er fügte hinzu: „Die Anleger werden weiterhin vorsichtig sein, da wir nicht nur die Unternehmensgewinne beobachten, sondern auch die US-Notenbank im Blick haben. Wir erwarten keine Kursänderung, aber die Frage ist, was die Fed in ihrer Erklärung sagen wird.“

Um 9:48 Uhr Ostküstenzeit lag der Dow Jones Industrial Average 320,71 Punkte oder 0,65 % tiefer bei 49.063,30 Punkten. Der S&P 500 fiel um 14,68 Punkte oder 0,21 % auf 6.898,78 Punkte, während der Nasdaq Composite um 36,50 Punkte oder 0,16 % auf 23.399,52 Punkte nachgab.

Erwartung der Entscheidung der Federal Reserve

Es wird allgemein erwartet, dass die US-Notenbank Federal Reserve (Fed) die Leitzinsen bei ihrer Sitzung nächste Woche unverändert im Bereich von 3,5 % bis 3,75 % belässt. Anleger werden die Erklärung zur Zinspolitik und die Äußerungen von Fed-Chef Jerome Powell genau analysieren, um Hinweise auf die weiteren Schritte zu erhalten. Laut dem CME FedWatch Tool preisen die Märkte die erste Zinssenkung im Juni ein.

Vorläufige Daten von S&P Global zeigten, dass die US-Wirtschaftstätigkeit im Januar stabil blieb, da eine Verbesserung bei den Neuaufträgen die Schwäche auf dem Arbeitsmarkt ausglich.

Mehrere Mitglieder der „Magnificent Seven“, darunter Apple, Tesla und Microsoft, werden nächste Woche ihre Geschäftszahlen veröffentlichen. Ihre Prognosen werden genau beobachtet, um zu beurteilen, ob die Wachstumserwartungen, die ihre hohen Bewertungen stützen, weiterhin Bestand haben.

Gestützt auf die Stärke der US-Wirtschaft und die Erwartung von Zinssenkungen im Laufe des Jahres, weiteten sich die Kursgewinne über die Mega-Cap-Aktien hinaus auf andere Sektoren aus. Sowohl der Russell 2000 Small-Cap-Index als auch der Dow Jones Transportation Average erreichten am Donnerstag Rekordhochs.

In anderen Entwicklungen stiegen die Aktien von Nvidia um 1,4 %, nachdem Bloomberg berichtet hatte, dass chinesische Beamte Unternehmen wie Alibaba, Tencent und ByteDance aufgefordert hätten, sich auf mögliche Käufe von Nvidias H200 KI-Chips vorzubereiten.

Auch die an der US-Börse notierten Aktien von Bergbauunternehmen wie Hecla Mining und Coeur Mining legten um 0,6 % bzw. 0,3 % zu, da die Silberpreise auf Rekordniveau kletterten und sich erstmals der Marke von 100 US-Dollar pro Unze näherten.

Silber blickt auf eine lange Geschichte außergewöhnlicher Preisbewegungen zurück, und der jüngste Preisanstieg zählt zweifellos zu den bemerkenswertesten. Seitdem der Preis Ende November die 50-Dollar-Marke überschritten hat, ist er steil und nahezu parabolisch gestiegen, ohne nennenswerte Einbrüche.

Zuvor war der Silberpreis bereits stetig gestiegen und notierte zum Zeitpunkt von Donald Trumps Wiederwahl bei rund 23 US-Dollar. Eine Kombination aus Industrienachfrage, begrenztem Minenangebot und geldpolitischer Nachfrage spielte bei dieser bemerkenswerten Rallye eine entscheidende Rolle. Die jüngste Aufwärtsphase wurde jedoch maßgeblich von Privatanlegern getragen, die Silber zu einem regelrechten Online-Trendphänomen machten.

Natürlich ist auf diesem Niveau mit Gewinnmitnahmen zu rechnen. Dennoch ist es schwierig, gegen Edelmetalle zu wetten, bevor Gold selbst die 5.000-Dollar-Marke erreicht. Das Tageshoch von Gold lag heute Morgen bei 4.967 Dollar, und aktuell notiert der Kurs nur etwa 8 Dollar darunter.

Silber zeichnet sich seit jeher durch starke Preisschwankungen aus, bedingt durch seine Doppelrolle als Industrierohstoff und Wertspeicher. Die bekannteste Episode seiner Geschichte ist der Versuch der Hunt-Brüder, den Silbermarkt 1979 und 1980 zu beherrschen. Aus Angst vor Inflation und Währungsabwertung horteten Nelson und William Hunt große Mengen an physischem Silber und Terminkontrakten.

Anfang 1980 kontrollierten die Hunt-Brüder rund ein Drittel des weltweit frei handelbaren Silberangebots. Heftiger Kaufdruck trieb die Preise von etwa 6 US-Dollar auf ein historisches Hoch von fast 50 US-Dollar pro Unze im Januar 1980. Die Blase platzte, nachdem die Börsen neue Margin-Beschränkungen einführten. Dies löste den sogenannten „Silberdonnerstag“ aus, einen Markteinbruch, der einen Großteil des Vermögens der Familie Hunt vernichtete.

Drei Jahrzehnte später erlebte Silber 2011 einen weiteren starken Preisanstieg. Nach der globalen Finanzkrise von 2008 trieben die Maßnahmen zur quantitativen Lockerung und ein schwächerer US-Dollar die Anleger in Sachwerte. Der Silberpreis stieg stetig und erreichte im April 2011 mit rund 49 US-Dollar fast seinen Höchststand von 1980, bevor er nach einer erneuten Erhöhung der Margin-Anforderungen eine deutliche Korrektur erfuhr. Dieser Preisanstieg wurde vermutlich durch das Aufkommen silbergedeckter ETFs verstärkt.

Jüngst verdeutlichte das Phänomen des „Silber-Squeeze“ Anfang 2021 den wachsenden Einfluss sozialer Medien auf die Finanzmärkte. Inspiriert von der Affäre um GameStop versuchten Privatanleger auf Reddit, Druck auf Institutionen auszuüben, die ihrer Ansicht nach die Silberpreise künstlich drückten. Zwar gelang es ihnen, die Nachfrage nach physischem Silber und ETFs anzukurbeln und die Preise auf ein Achtjahreshoch von fast 30 US-Dollar zu treiben, doch die schiere Größe und Liquidität des globalen Silbermarktes fingen den Schock ab und verhinderten eine Wiederholung des Szenarios aus der Hunt-Ära.

Heute versuchen Privatanleger wieder ihr Glück. Die Idee kursiert schon seit einiger Zeit im Internet, und es ist beeindruckend – und sogar erfreulich –, den Aufwärtstrend zu beobachten, der beträchtliche Gewinne abwirft und diejenigen belohnt, die frühzeitig investiert haben.