Mitbegründer von Databricks kündigt nach dem Gewinn des ACM-Preises das Erscheinen der AGI an

Matei Zaharia, Mitbegründer und CTO von Databricks, hätte die E-Mail, in der ihm die Verleihung des ACM-Preises für Informatik 2026 mitgeteilt wurde, beinahe übersehen. „Das war wirklich eine Überraschung“, erzählte er TechCrunch.

Im Jahr 2009 wurde die Technologie, die Zaharia während seiner Promotion an der UC Berkeley unter der Leitung des renommierten Professors Ion Stoica entwickelt hatte, in Databricks integriert.

Zaharia hatte eine Methode entwickelt, um die Verarbeitung langsamer, schwerfälliger Big-Data-Projekte erheblich zu beschleunigen, und veröffentlichte sie als Open-Source-Plattform namens Spark. Big Data war damals der dominierende Trend, ähnlich wie heute KI, und Spark revolutionierte die Tech-Branche. Der 28-jährige Zaharia wurde schnell zu einer gefeierten Persönlichkeit in der Technologiebranche.

Seitdem leitete er die Entwicklungsabteilung bei Databricks und verwandelte das Unternehmen in ein Cloud-Speicher-Powerhouse und nun in eine grundlegende Datenplattform für KI und intelligente Agenten. Im Laufe dieser Entwicklung hat das Unternehmen über 20 Milliarden US-Dollar an Finanzmitteln eingeworben – und damit eine Bewertung von 134 Milliarden US-Dollar erreicht – sowie einen Umsatz von 5,4 Milliarden US-Dollar erzielt, was die Erfolgsgeschichte des Silicon Valley verkörpert.

Am Mittwoch überreichte ihm die Association for Computing Machinery offiziell die Auszeichnung in Anerkennung seiner Gesamtleistungen. Die Ehrung ist mit einem Preisgeld von 250.000 US-Dollar verbunden, das Zaharia an eine noch zu bestimmende Wohltätigkeitsorganisation spenden will.

Zaharia, der neben seiner Rolle als CTO auch als außerordentlicher Professor an der UC Berkeley tätig ist, richtet seinen Blick eher auf die Zukunft als auf die Vergangenheit. Wie viele im Silicon Valley sieht er eine Welt vor sich, die zunehmend von KI geprägt wird.

„AGI ist bereits da. Sie manifestiert sich nur nicht auf eine Weise, die wir sofort erkennen“, sagte er gegenüber TechCrunch. „Die entscheidende Erkenntnis ist, dass wir aufhören sollten, KI-Modelle anhand menschlicher Maßstäbe zu bewerten.“

Ein Mensch kann beispielsweise erst dann Anwalt werden, wenn er nach Jahren intensiven Studiums und Wissensaufbaus die Anwaltsprüfung bestanden hat. Eine KI hingegen kann riesige Informationsmengen fast augenblicklich aufnehmen. Ihre Fähigkeit, Sachfragen korrekt zu beantworten, ist nicht gleichbedeutend mit einem allgemeinen, menschenähnlichen Verständnis.

Diese Tendenz, KI zu vermenschlichen, kann zu erheblichen Risiken führen. Er nennt das Beispiel des beliebten KI-Agenten OpenClaw.

„Auf einer Ebene ist das unglaublich. Er kann so viele Aufgaben effizient automatisieren“, merkte er an. Er stellt jedoch auch „eine erhebliche Sicherheitslücke“ dar, da er als vertrauenswürdiger Assistent konzipiert ist und potenziell sensible Daten wie Passwörter verarbeitet. Dies birgt das Risiko von Hackerangriffen oder unbefugten Finanztransaktionen, wenn der Agent auf angemeldete Konten zugreift.

„Man darf nicht vergessen, dass es sich nicht um einen Miniaturmenschen handelt“, betonte er.

Als Wissenschaftler und Ingenieur ist Zaharia besonders begeistert vom Potenzial der KI, Forschungsprozesse zu automatisieren – von biologischen Experimenten bis hin zur Datensynthese.

Genauso wie Low-Code- und No-Code-Plattformen die Softwareentwicklung demokratisiert haben, glaubt er, dass KI-gesteuerte Forschungswerkzeuge – die zu präzisen, halluzinationsfreien Analysen fähig sind – irgendwann allgegenwärtig sein werden.

„Nicht jeder muss Softwareanwendungen entwickeln, aber fast jeder muss Informationen effektiv interpretieren“, erklärte er. Letztendlich werden wir die Stärken der KI effektiver nutzen: zur Diagnose mechanischer Probleme wie Geräusche im Auto, zur Analyse von Signalen jenseits von Text und Bildern (wie Radio- oder Mikrowellendaten) oder, wie er es bei seinen Studenten beobachtet, zur Simulation molekularer Wechselwirkungen und zur Vorhersage ihrer Ergebnisse.

„Der Bereich, der mich am meisten begeistert, ist das, was ich als KI-gestützte Suche bezeichnen würde, insbesondere für Forschungs- und Ingenieursanwendungen“, schloss er.