Neue KI-Tools von Google: Gemini 2.0, Astra, Veo 2 und Trillium-Chips

Künstliche Intelligenz (KI) wird sich 2025 in einem atemberaubenden Tempo weiterentwickeln, wobei die KI-Initiativen von Google bedeutende technische Fortschritte in ihrem gesamten Ökosystem bewirken.

So wie Gemini-KI von Google erweiterte Fähigkeiten in der multimodalen Verarbeitung und Echtzeitanalyse bietet, spiegeln auch andere aktuelle KI-Projekte des Konzerns eine gezielte Strategie wider: die Entwicklung leistungsfähigerer, praktischer KI-Systeme, die sich ganz natürlich in die täglichen Arbeitsabläufe integrieren lassen.

Von erheblichen Verbesserungen bei der Google-KI-Suche bis hin zu bemerkenswerten Fortschritten in der Computerarchitektur – hier finden Sie die größten Innovationen des Jahres 2025.

Inhaltsübersicht Inhaltsübersicht

1. Wichtigste Erkenntnisse
2. Top 7 KI-Entwicklungen von Google der letzten Zeit
   1. 1. Google Gemini 2.0
   2. 2. Project Astra und erweiterte Suche
   3. 3. KI-gestützte Werbung
   4. 4. Visuelle Technologie: Veo 2 und Imagen 3
   5. 5. Trillium-Chips für KI-Computing
   6. 6. Tiefgreifende Recherche und Code-Unterstützung
   7. 7. Integration von Verbraucherplattformen
3. Was kommt als Nächstes? Zukünftige KI-bezogene Pläne
4. Fazit
5. FAQ
6. Quellenangaben

Alles zeigen

Inhaltsübersicht

1. Wichtigste Erkenntnisse
2. Top 7 KI-Entwicklungen von Google der letzten Zeit
   1. 1. Google Gemini 2.0
   2. 2. Project Astra und erweiterte Suche
   3. 3. KI-gestützte Werbung
   4. 4. Visuelle Technologie: Veo 2 und Imagen 3
   5. 5. Trillium-Chips für KI-Computing
   6. 6. Tiefgreifende Recherche und Code-Unterstützung
   7. 7. Integration von Verbraucherplattformen
3. Was kommt als Nächstes? Zukünftige KI-bezogene Pläne
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4. Fazit
5. FAQ
6. Quellenangaben

Top 7 KI-Entwicklungen von Google der letzten Zeit

1. Google Gemini 2.0

Die KI von Google Gemini hat die KI-Verarbeitung wirklich weiterentwickelt, insbesondere in Bezug auf die gleichzeitige Erfassung mehrerer Arten von Informationen. 

Im Gegensatz zu früheren Modellen, die unterschiedliche Medientypen getrennt verarbeiteten, analysiert Gemini 2.0 Text, Bilder, Video und Audio parallel – ähnlich wie das menschliche Gehirn mit sensorischen Signalen umgeht.

Mit anderen Worten: Es handelt sich um echte multimodale KI.

Die technischen Fortschritte sind beträchtlich: Das Modell erreicht eine dreimal höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit als sein Vorgänger. Außerdem wird es von einem Netzwerk aus über 100.000 Trillium-Chips angetrieben.

Diese Architektur ermöglicht beeindruckende Fähigkeiten wie die Beibehaltung des Kontexts für bis zu zehn Minuten während eines Gesprächs und die Vermeidung von Wiederholungen bei komplexen Dialogen.

Diese neuen KI-Tools von Google zeigen bereits praktische Auswirkungen auf verschiedene Anwendungen:

2. Project Astra und erweiterte Suche

Von allen jüngsten KI-Initiativen von Google ist Project Astra besonders ehrgeizig.

Es handelt sich um einen spezialisierten digitalen Agenten, der direkt in die Suchinfrastruktur von Google integriert werden kann.

Man darf sich Project Astra nicht als bloßes Search-Upgrade vorstellen, sondern als einen intelligenten Assistenten, der das gesamte Sucherlebnis verbessert. 

Als eines der neuen KI-Tools von Google ist es darauf ausgelegt, komplexe Konversationsstränge zu verstehen und aufrechtzuerhalten, während es über mehrere Interaktionen hinweg zunehmend relevante Ergebnisse liefert.

Die eigentliche Innovation bei der Google-KI-Suche liegt in der Informationsverarbeitung von Project Astra. 

Es behandelt nicht jede Suche als eine isolierte Abfrage. Stattdessen wird ein erweiterter Konversationsspeicher angelegt und der Kontext bis zu zehn Minuten lang gespeichert.

Das ist in etwa so, wie ein menschlicher Forschungsassistent während einer laufenden Diskussion denken könnte.

Das bedeutet, dass die Nutzer Themen auf natürliche Weise erforschen können, ohne ständig den Kontext neu zu formulieren oder zu wiederholen.

Was Project Astra wirklich auszeichnet, ist die Fähigkeit, die Bedürfnisse der Benutzer auf der Grundlage der sich entwickelnden Konversationen zu antizipieren. Nehmen wir an, Sie recherchieren zu einem technischen Thema.

Das System würde sich nicht nur an Ihre früheren Anfragen erinnern, sondern auch den Verlauf Ihrer Recherchen verstehen und Ihnen relevante Informationen vorschlagen, an die Sie vielleicht gar nicht gedacht hätten.

Wenn Google all dies in seine zentrale Suchinfrastruktur integriert, was fast sicher ist, bedeutet dies, dass diese Funktionen nicht nur experimentell sind, sondern dass sie für die künftige Interaktion mit der Suchtechnologie von grundlegender Bedeutung sein werden.

3. KI-gestützte Werbung

Seit der mobilen Revolution steht die Werbebranche vor dem größten Wandel.  

Anhand der KI-Projekte von Google im Bereich der Werbung wird deutlich, dass sich die Art und Weise, wie Unternehmen mit den Verbrauchern in Kontakt treten, stark verändern könnte, und zwar weit über die traditionellen keywordbasierten Ansätze hinaus hin zu etwas Ausgefeilterem und Differenzierterem.

Wenn es um die Suche geht, ist Google bestrebt, seine Position zu halten, indem es die gesamte Werbeinfrastruktur umgestaltet, anstatt einfach nur die bestehenden Werbetools zu verbessern.

Laut jüngsten Berichten über Google-KI und Aussagen von CEO des Konzerns Sundar Pichai wurde das System so erweitert, dass es komplexe Nutzerinteraktionen über mehrere Kanäle hinweg verstehen kann.

So könnte es von Bildern bis hin zu Sprachanfragen alles verarbeiten, um die Absicht der User zu ermitteln.

Das System ist besonders vielversprechend, da es das Suchverhalten über die herkömmlichen Schlüsselwörter hinaus verstehen kann.

Denken Sie daran, wie Nutzer tatsächlich nach Produkten suchen: Sie verwenden möglicherweise Bilder, beschreiben das Gesuchte in natürlicher Sprache oder erkunden verwandte Konzepte.

Die neue KI-gestützte Plattform passt sich diesen natürlichen Suchmustern an und macht Werbung sowohl für Marketingfachleute als auch für Verbraucher intuitiver.

4. Visuelle Technologie: Veo 2 und Imagen 3

Die neueste KI-Technologie von Google zur Generierung von Bildern hat sich im Bereich der visuellen KI einen Namen gemacht.

Veo 2 und Imagen 3 erstellen nicht nur Fotos, sie verstehen auch die Feinheiten der künstlerischen Komposition und des visuellen Storytellings.

Veo 2 ist eines der bisher ehrgeizigsten KI-Projekte von Google. Dieses Text-zu-Video-KI-Modell kann qualitativ hochwertige Videos mit einer Auflösung von bis zu 4K erzeugen und verfügt über ein tieferes Verständnis der physikalischen Gesetze der realen Welt und der menschlichen Bewegungen.

Das Besondere daran ist, dass es die Filmsprache beherrscht – es kann bestimmte Genre-Elemente und Objektivtypen einbeziehen und sogar komplexe Kamerabewegungen verstehen.

Imagen 3 bringt ähnlich beeindruckende Fähigkeiten für die Standbilderzeugung mit:

Das vielleicht Interessanteste ist jedoch die Integration dieser Tools in Google Labs.

Über Plattformen wie ImageFX und VideoFX werden diese leistungsstarken Tools für Kreative zugänglich, wobei wichtige Schutzmaßnahmen wie SynthID-Wasserzeichen für Transparenz beibehalten werden.

Es gibt bereits Anwendungen in der realen Welt. Kreative können nun alles von detaillierten Produktvisualisierungen bis hin zu komplexen Storytelling-Sequenzen erstellen, wobei KI nicht nur versteht, was zu generieren ist, sondern auch, wie man es auf visuell überzeugende Weise kreiert.

Today, we’re announcing Veo 2: our state-of-the-art video generation model which produces realistic, high-quality clips from text or image prompts. 🎥

We’re also releasing an improved version of our text-to-image model, Imagen 3 – available to use in ImageFX through… pic.twitter.com/h6ejHaMUM4

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) December 16, 2024

5. Trillium-Chips für KI-Computing

Eine weitere wichtige Neuheit von Google ist ein speziell entwickelter KI-Chip namens Trillium. Es ist Googles Tensor Processing Unit (TPU) der sechsten Generation.

Man muss sich Trillium als den Motor für die nächste Generation von Google-KI-Tools vorstellen. Was macht ihn so besonders?

Die Zahlen sprechen für sich: eine vierfache Leistungssteigerung gegenüber dem Vorgängermodell bei geringerem Stromverbrauch.

Aber die wahre Magie geschieht, wenn diese Chips zusammenarbeiten – über 100.000 von ihnen vernetzt zu dem, was Google seinen KI-Hypercomputer nennt.

Beim Trainieren großer KI-Modelle stoßen die meisten Systeme an eine Grenze, bei der die Erhöhung der Rechenleistung immer weniger bringt.

Trillium überwindet dieses Problem mit einer nahezu linearen Skalierungseffizienz. In der Praxis bedeutet dies, dass KI-Modelle immer ausgefeilter werden können, ohne exponentiell mehr Ressourcen zu benötigen.

We used Trillium TPUs to train the new Gemini 2.0, and now developers can take advantage of the same powerful, efficient, and sustainable infrastructure → https://t.co/dC8OGy8l8n pic.twitter.com/C923BjTgP9

— Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech) December 11, 2024

6. Tiefgreifende Recherche und Code-Unterstützung

Googles Ansatz zur Code-Unterstützung und -Recherche ist eine weitere bedeutende KI-Entwicklung, deren Kernstück Gemini Code Assist ist.

Dieses Tool hat eine beeindruckende Erfolgsquote von 92,9 % bei der Codegenerierung erreicht. Wichtig ist jedoch, wie es sich in Entwicklungsumgebungen integrieren lässt.

Das Kontextfenster des Systems mit einer Million Token ist besonders bei Rechercheaufgaben von Vorteil.

Das bedeutet, dass es Informationen im Umfang von Hunderten von Textseiten verarbeiten und zusammenfassen kann und dabei ein kohärentes Verständnis beibehält – etwas, das bisher bei KI-Systemen als unmöglich galt.

Go from a blank slate to a functional webpage, ready to be built upon, in under 1 minute with the help of Gemini Code Assist.

Try Gemini Code Assist → https://t.co/xY4E19J9bR pic.twitter.com/D9xWHjh1lC

— Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech) November 21, 2024

7. Integration von Verbraucherplattformen

Der wahre Test jeder Technologie ist, wie sie sich auf die täglichen Nutzer auswirkt, und hier glänzt ein weiteres der jüngsten KI-Projekte von Google.

Bei der Integration von KI in die Verbraucherplattformen von Google geht es um eine grundlegende Verbesserung der Interaktion von Menschen mit Technologie.

Besonders aufregend ist, dass diese Integrationen anspruchsvoll, aber dennoch zugänglich sind.

Ganz gleich, ob man Google Workspace für die Dokumentenerstellung verwendet oder auf neue Entwickler-APIs zugreift, in jedem Fall unterstützt die KI den Nutzer, ohne ihn zu überfordern, indem sie sich an seinen Kenntnisstand anpasst. 

Mit zunehmender Vertrautheit mit den Grundlagen stehen auch erweiterte Funktionen zur Verfügung.

Die verbesserten Messfunktionen sind für Unternehmen besonders wertvoll, da sie klare Einblicke in die Auswirkungen von KI-Tools auf Produktivität und Workflow-Effizienz bieten.

Was kommt als Nächstes? Zukünftige KI-bezogene Pläne

Schauen wir uns an, was in den KI-Labors von Google wirklich vor sich geht, basierend auf den von uns untersuchten Entwicklungen.

Das kann man im Jahr 2025 von Google-KI erwarten:

Fortgeschrittene Suche und Werbeentwicklung

• Die Fähigkeiten von Projekt Astra werden für die Suchtechnologie von grundlegender Bedeutung sein und über experimentelle Funktionen hinaus die Suche nach Informationen verändern.
• Eine neue KI-gestützte Plattform wird sich an natürliche Suchmuster anpassen und alles von Bildern bis hin zu Sprachanfragen für intuitivere Werbung verstehen.

Erweiterung der visuellen KI

• Veo 2 wird mit seinem Verständnis von Physik und Filmsprache die Grenzen der Videogenerierung weiter verschieben.
• Die Möglichkeiten von Imagen3 werden durch Google Labs-Plattformen wie ImageFX und VideoFX mit integrierten Schutzmechanismen wie SynthID-Wasserzeichen ausgebaut.

Datenverarbeitung und Integration

• Das Netz von Trillium wird weiter wachsen und auf der beeindruckenden Leistungssteigerung um das Vierfache und der Erhöhung der Energieeffizienz um 67 % aufbauen.
• Anspruchsvollere Integration von Google-KI-Projekten in die Verbraucherplattformen von Google, mit KI, die sich an die Kenntnisse der Nutzer anpasst.

Das Besondere an diesen Entwicklungen ist, wie sie auf den aktuellen Fortschritten von Google beruhen.

Die Erfolgsquote, die wir bei der Codegenerierung mit Gemini Code Assist sehen, deutet beispielsweise auf noch leistungsfähigere Entwicklerwerkzeuge hin, die noch kommen werden.

Gleichzeitig weist der Durchbruch des Kontextfensters mit einer Million Token darauf hin, dass wir noch ausgefeiltere Recherche- und Analysemöglichkeiten erhalten werden.

Fazit

Diese jüngsten KI-Initiativen von Google zeigen eine klare Richtung für 2025 auf: Google wird eine KI entwickeln, die nicht nur leistungsstark, sondern auch äußerst praktisch ist und sich in unsere bestehenden Infrastrukturen integrieren lässt.

Ob es sich um die multimodale Verarbeitung von Gemini 2.0, die intuitiven Suchfunktionen von Project Astra oder eine der anderen wichtigen KI-Fortschritte und Innovationen von Google handelt, diese Tools werden definitiv die Art und Weise beeinflussen, wie wir dieses Jahr arbeiten, Informationen erstellen und finden.

FAQ