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Markt

Oracle öffnet seine Cloud für Google-TPUs, Meta plant 95 Mrd. $ an Aktien für KI: die Übersicht vom 28. Oktober

Oracle bietet 2027 Google-TPUs an, Meta plant 95 Mrd. $ an Aktienverkäufen für KI, Google bringt eine CLI für Coding-Agenten heraus und Liquid AI veröffentlicht LFM3.

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Diese Übersicht deckt den Montagabend, 26. Oktober, und den Dienstag, 27. Oktober 2026, ab. Bei der Infrastruktur eröffnete Oracle seine Konferenz AI World mit Chips von drei Lieferanten, und Meta erläuterte, wie es seine Rechenzentren bezahlen will. Bei den Werkzeugen startete Google eine für Coding-Agenten gebaute Kommandozeile, Codex, Claude Code und OpenCode brachten neue Versionen heraus, und Liquid AI veröffentlichte eine Familie kleiner Open-Weight-Modelle. Sofern nicht anders angegeben, stammen die Zahlen aus offiziellen Ankündigungen.

Oracle bietet Google-TPUs in seiner Cloud an

Oracle und Google haben am 27. Oktober angekündigt, dass TPUs, die von Google entworfenen KI-Chips, auf der Oracle Cloud Infrastructure (OCI) verfügbar sein werden. Es ist das erste Mal, dass eine große Cloud außer Google Cloud sie anbietet (Pressemitteilung von Oracle). Oracle stellt Strom, Kühlung und Netzwerk bereit, und das Angebot startet im Kalenderjahr 2027 und wächst über mehrere Jahre. Die Mitteilung nennt die achte TPU-Generation, mit einem Chip für das Training (TPU 8t) und einem für die Inferenz (TPU 8i). Laut Google liefert die TPU 8t pro Pod fast die dreifache Rechenleistung der Vorgängergeneration.

Am selben Tag gaben NVIDIA und Oracle die allgemeine Verfügbarkeit von Vera-Rubin-NVL72-Systemen (72 GPUs in einem Rack verbunden) und Vera-CPUs auf der OCI bekannt, mit dem Ziel, auf „Multi-Gigawatt-Maßstab“ auszubauen (Pressemitteilung von NVIDIA). Oracle plant außerdem kleinere HGX-Rubin-NVL8-Server: 8 Rubin-GPUs, zwei Intel-Xeon-6-CPUs mit 64 Kernen und 4 TB Speicher. Der Wert des Deals wurde nicht genannt. Oracle plant laut Reuters auch, Inferenz-Chips von Cerebras und SambaNova anzubieten.

Oracle und OpenAI: Codex in den Werkzeugen von Oracle

OpenAI hat seine Partnerschaft mit Oracle ebenfalls ausgeweitet (Ankündigung von OpenAI). Oracle-Anwendungen und -Daten sollen über einen kommenden Oracle AI Workspace in ChatGPT erreichbar werden. Mit Oracle App Composer sollen Apps mit Codex und anderen KI-Werkzeugen gebaut und dann auf der OCI bereitgestellt werden. In den USA können Oracle-Kunden die OpenAI-API, Codex und ChatGPT Work mit ihren Oracle-Guthaben auf dem Oracle Marketplace kaufen. OpenAI sagt, Oracle habe intern 130.000 aktive ChatGPT-Nutzer und mehr als 95.000 aktive Codex-Nutzer.

Meta plant, 95 Mrd. $ an Aktien aufzunehmen

Am 26. Oktober stellte Meta einen Plan zur Eigenkapitalfinanzierung von rund 95 Mrd. $ für seine KI-Investitionen vor (Pressemitteilung von Meta):

Am nächsten Tag sagte NVIDIA, es werde 3 Mrd. $ in das Angebot investieren, und Meta werde mehr Vera-Rubin-Systeme und Vera-CPUs einsetzen (Pressemitteilung von NVIDIA). Laut CNBC lagen die Meta-Aktien am Vormittag der Ankündigung 1,6 % im Minus.

Google startet eine Gemini API CLI für Coding-Agenten

Am 27. Oktober hat Google gemini-api als Beta veröffentlicht, eine abhängigkeitsfreie Open-Source-Kommandozeile, die von Coding-Agenten, Skripten und CI-Pipelines aufgerufen werden soll (Versionshinweise der Gemini API). Sie ersetzt nicht die Gemini CLI, den interaktiven Agenten: Sie ist ein zustandsloser Client, den ein Agent wie Claude Code, Codex oder Cursor ausführen kann, um Text, Bilder, Sprache, Musik oder Video zu erzeugen, eine Datei zu analysieren oder einen von Google verwalteten Agenten wie Deep Research zu starten (CLI-Anleitung).

Die Designentscheidungen zielen auf Agenten: Medien werden auf die Festplatte geschrieben und nur ihr Pfad wird zurückgegeben, sodass sie das Kontextfenster nicht füllen; --dry-run zeigt die Anfrage vorab an, ohne sie zu senden; die Exit-Codes sind typisiert (3 zum Beispiel bei einem Authentifizierungsproblem). Google warnt, dass zwischen Minor-Versionen inkompatible Änderungen auftreten können, und empfiehlt, die Version in der CI festzulegen.

Codex, Claude Code und OpenCode: die neuen Versionen

Liquid AI veröffentlicht LFM3, Modelle mit 2 Milliarden Parametern

Am 27. Oktober hat Liquid AI LFM3 vorgestellt, eine Familie von sechs Open-Weight-Modellen mit rund 2 Milliarden Parametern (Text, Bild, Audio, Omni und zwei Entscheidungsmodelle), alle auf Basis desselben Grundmodells, das mit 22 Billionen Tokens vortrainiert wurde (Ankündigung von Liquid AI). Das Textmodell LFM3-1.7B hat ein Kontextfenster von 262.144 Tokens und passt bei 4-Bit-Präzision in etwa 1 GB. Es erscheint unter Liquids eigener LFM Open License v1.0 (Modellkarte auf Hugging Face).

Liquid AI meldet 43,4 % auf SWE-bench Verified mit dem OpenCode-Harness, gegenüber 51,2 % für Qwen3.5-9B, und räumt ein, dass größere Modelle beim agentischen Programmieren weiter vorn liegen. Das sind Herstellerangaben. LFM3-1.7B kommt ohne Wert in unseren Modellvergleich: Unser Vergleich erfasst diesen Benchmark noch nicht.

Quellen

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