Physische KI: Wie Anthropic die deutsche Industrie herausfordert

Wirtschaft 07.09.2026

Attacke auf Siemens: US-Gigant Anthropic will jetzt auch den Markt für physische KI beherrschen

Das KI-Unternehmen Anthropic hat einen Standard für physische KI herausgebracht. Ist das der erste Schritt zur Dominanz in der vermeintlichen Domäne der Deutschen?

Den Neurowissenschaftler Arco Bast störte es wochenlang Laborgeräte zum Zusammenspielen zu bringen Foto: Will Martinez/HHMI

Der Neurowissenschaftler Arco Bast hatte ein klares, aber auch eng gefasstes Ziel: Er wollte möglichst schnell herausfinden, wie Nervenzellen miteinander kommunizieren. Herausgekommen ist eine ganz grundlegende Innovation: Bast hat einen Standard mitgeschaffen, mit dem KI und Maschinen besser miteinander reden können.

Bast, Neurowissenschaftler am Howard Hughes Medical Institute (HHMI) in der Nähe von Washington, nervte es, dass er für seine Experimente wochenlang Mikroskope und andere Geräte miteinander verbinden musste. „Rund 80 Prozent meiner Zeit gingen dafür drauf, die Hardware überhaupt zum Zusammenspielen zu bringen.“

Bast suchte eine einfachere Lösung – und fand sie in künstlicher Intelligenz. Mithilfe der Software Claude Code des US-Unternehmens Anthropic entwickelte der Forscher quasi eine Software-Schnittstelle, über die KI-Agenten mit physischen Geräten kommunizieren und sie steuern können. Nun dauere es nicht mehr Wochen, sondern wenige Tage, um ein Experiment im Labor vorzubereiten, sagt Bast.

Was Bast da angestoßen hat, öffnet Anthropic nun das Tor zu einem potenziellen Milliardengeschäft: Physical AI, die KI in Kombination mit Robotern. Die Strategieberatung Strategy& schätzt den weltweiten Markt dafür auf 430 Milliarden Dollar im Jahr 2030. „Die Daten-Schwungräder laufen auf Hochtouren, und es bilden sich Standards heraus“, schrieben die Berater zuletzt in einer Analyse. „Das Zeitfenster, um diese Landschaft zu gestalten, ist eng.“

Bei Qiagen steuert die KI Laborgeräte

Es ist ein Feld, das auch deutsche Industriekonzerne, Maschinenbauer, KI-Gründer erobern wollen. Techkonzerne aus den USA würden zwar die digitale Welt beherrschen, bei Maschinendaten habe die deutsche Industrie aber einen Vorsprung, war bisher das Argument. Nun drängt KI-Gigant Anthropic in das Feld vor – eine Kampfansage. Was kann die Maschinen-KI des US-Anbieters schon?

Zu den Unternehmen, die den neuen Standard als erste testen durften, gehört das deutsch-niederländische Biotechnologie- und Medizintechnikunternehmen Qiagen. Dessen Team testet Anthropics KI in seiner QIAsymphony-Connect-Plattform, einer automatisierten Lösung für die Aufreinigung von Nukleinsäuren.

„Unser Ziel ist es, zu zeigen, wie KI-Agenten Gerätestörungen frühzeitig erkennen, deren Ursache analysieren und das Laborpersonal gezielt durch die Fehlerbehebung führen können“, sagt Töresin Karakoyun, Senior Director für Forschung und Entwicklung bei Qiagen. Damit wolle Qiagen automatisierte Laborprozesse zuverlässiger machen und Ausfallzeiten reduzieren.

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„Heutzutage spricht jedes Laborgerät seine eigene Sprache“, erklärt Karakoyun. „MHS soll eine gemeinsame Ebene schaffen, über die ein KI-Agent die Fähigkeiten, den Status und die zulässigen Aktionen verschiedener Geräte verstehen kann.“

Dadurch könnten KI-Agenten etwa auf Sensordaten, Statusinformationen oder Kamerabilder zugreifen, diese analysieren und auf Basis der Ergebnisse gezielt Aktionen auslösen. „Der entscheidende Vorteil besteht darin, dass nicht jedes einzelne Gerät individuell für KI-Anwendungen integriert werden muss“, sagt Karakoyun. „Stattdessen schafft MHS einen gemeinsamen Standard, der die Anbindung und Zusammenarbeit unterschiedlicher Systeme deutlich vereinfacht.“

Bast Ziel war es herausfinden, wie Nervenzellen miteinander kommunizieren. Foto: Will Martinez/HHMI

Die KI spart Wochen an Arbeit

Der größte Vorteil sei die Geschwindigkeit. „Hersteller können via MHS KI deutlich schneller in neue Geräte integrieren“, sagt Karakoyun. „Während die Hardware-Integration aktuell Wochen oder gar Monate dauern kann, könnte MHS Teile dieses Prozesses auf Stunden oder Minuten reduzieren.“

Künftig könne ein KI-Agent den gesamten Ablauf eines Experiments im Blick behalten, Informationen aus mehreren Geräten zusammenführen und die Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Systemen koordinieren. „Ein KI-Agent könnte beispielsweise erkennen, wann ein Probenaufbereitungssystem seinen Arbeitsschritt abgeschlossen hat“, sagt Karakoyun, „die nächsten Geräte in der Prozesskette vorbereiten und Laborpersonal bei Abweichungen gezielt informieren.“

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Technisch steckt unter anderem ein gemeinsamer Speicher hinter dem neuen Standard, in dem Maschinen ihre Daten und Messwerte miteinander teilen können. „Im Grunde ist es ein gemeinsames Whiteboard“, sagt Neurowissenschaftler Bast, „auf dem alle notwendigen Informationen zwischen den verschiedenen Geräten geteilt werden.“

Bisher musste Bast oft hunderte Zeilen Code schreiben, um ein Gerät in seinem Labor mit anderen zu verbinden. Nun könnten Anbieter etwa von Laborgeräten ihre Geräte für den neuen Standard aufrüsten, sagt er. „Jeder entwickelt diesen einen Anschluss einmal – und danach ist er mit allem anderen interoperabel.“

Manchmal fehlt die menschliche Intuition

Das testet auch der US-Biotechkonzern Genentech. Dort haben Entwickler das KI-Modell in eine groß angelegte Roboter-Workstation eingeklinkt, die die Proteinkonzentration in einer Probe misst. Sie besteht aus einem Flüssigkeits-Handler, einem Roboterarm und einem Plattenlesegerät.

Ziel sei es, häufige Optimierungszyklen zu automatisieren, für die zuvor wochenlange Entwicklung von maßgeschneidertem Code erforderlich war, heißt es bei dem Konzern auf Anfrage. Die KI Claude habe den Experimenten sogar eigenständig unerwartete Fehler bewältigt.

Bast hat mit Physical AI eine Entwicklung angestoßen, die für Anthropic ein Milliardengeschäft werden kann. Foto: Will Martinez/HHMI

Doch es hätten sich auch Grenzen der KI gezeigt: Als beim Mischen von Flüssigkeiten Blasen entstanden, habe das KI-System nur noch mehr Blasen erzeugt. „Die größten Herausforderungen bei dieser Arbeit liegen in der physikalischen Fehlerbehebung“, so Genentech gegenüber der WirtschaftsWoche, „da KI-Systemen die physikalische Intuition eines menschlichen Wissenschaftlers fehlt.“

Das Ziel sei dennoch, der KI mehr Aufgaben im Labor zu übergeben – und Menschen mehr Zeit zum kreativen Nachdenken. „KI kann immer mehr zum Co-Ingenieur oder Co-Wissenschaftler werden“, hofft auch Neurowissenschaftler Bast. So habe die KI einer Kollegin geholfen, Herzzellen eines transparenten Fischs unter dem Mikroskop zu markieren.

Nun entscheidet sich, wer die KI-Standards setzt

Die Beispiele zeigen: Anthropics Hardware-Standard ist noch in der Experimentierphase. Doch die KI-Entwicklung läuft rasend schnell. „Deutschland hat eine besondere Chance bei Physical AI, weil wir sehr viel Know-how über die physische Welt besitzen – in Maschinenbau, Automation, Diagnostik und Life Sciences“, sagt Qiagen-Forschungsmanager Karakoyun.

Aber dieses Know-how allein reiche nicht. „Wenn Standards für die Verbindung von KI und Hardware ausschließlich außerhalb Europas entstehen, besteht das Risiko, dass wir einen Teil der Wertschöpfung abgeben“, sagt Karakoyun. „Deshalb ist es wichtig, dass deutsche Unternehmen solche Standards früh testen und aktiv mitgestalten.“

Entscheidend werde sein, dass sie offen und herstellerübergreifend angelegt seien. Es gebe nun die Chance, sagt Neurowissenschaftler Bast, dass sich ein Ökosystem herausbilde, in dem Geräte und KI reibungslos miteinander agieren könnten.

Doch wer in diesem Ökosystem die Regeln bestimmt – das dürfte sich in den kommenden Jahren noch herausmendeln.

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