War Google der initiale Treiber, der die KI erst zu dem gemacht hat, was sie heute für uns ist?

Wenn wir heute mit Gemini sprechen, mit ChatGPT arbeiten oder Claude beim Schreiben zur Seite haben, wirkt das alles wie eine Erfindung der letzten drei, vier Jahre – ausgelöst durch den ChatGPT-Moment Ende 2022. Bei meiner Recherche zur Geschichte hinter diesen Werkzeugen habe ich aber etwas anderes gefunden: Die eigentliche Geschichte beginnt nicht 2022, sondern zehn Jahre früher – und ein einziger Konzern hat dabei so systematisch die Puzzleteile zusammengekauft, dass sich die Frage stellt, ob er nicht der eigentliche Motor der ganzen Entwicklung war. Dieser Konzern ist Google.

Um diese Frage seriös zu beantworten, muss man vier Phasen auseinanderhalten: den Ursprung in fünf völlig unterschiedlichen Themenfeldern, die jahrelange Sammelphase im Verborgenen, die überraschend späte Fusion zu einer einzigen Organisation – und schließlich Gemini, das sichtbare Ergebnis von alldem. Und am Ende lohnt sich noch ein Blick auf etwas, das die Geschichte erst richtig spannend macht: Ausgerechnet aus Googles eigener Einkaufstour entstanden später seine stärksten Konkurrenten.

🧩 Der Ursprung: Fünf Puzzleteile ab 2012

Zwischen 2012 und 2016 kaufte Google systematisch kleine, hochspezialisierte Startups und Forscherteams aus fünf völlig unterschiedlichen Bereichen zusammen – keines davon war für sich genommen ein Großprojekt, aber zusammen ergaben sie eine Strategie.

Im Bereich Sprache übernahm Google 2013 das Seattle-Startup Wavii, das mithilfe von Natural Language Processing automatisch Nachrichten und Texte zusammenfasste – Technologie, die direkt in Googles Knowledge Graph einfloss. Im Bereich Bildverstehen kam 2014 Jetpac dazu, ein Startup, das aus öffentlichen Instagram-Fotos automatisch Reiseführer generierte – ein frühes, fast schon kurioses Beispiel für angewandte Computer Vision.

Deutlich größer angelegt war der Bereich Robotik: Innerhalb weniger Monate im Jahr 2013 kaufte Google acht Robotik-Firmen auf einen Schlag, darunter den bekanntesten Namen der Branche, Boston Dynamics. Die Sparte hieß intern "Replicant" – eine Anspielung auf die künstlichen Menschen aus "Blade Runner" – und wurde von Android-Gründer Andy Rubin geleitet. Das Projekt scheiterte nach wenigen Jahren größtenteils, wie wir gleich noch sehen werden, war aber ein deutliches Signal: Google dachte KI von Anfang an nicht nur als Software, sondern auch als physische Technologie.

Die eigentliche wissenschaftliche Basis kam aus einem vierten Bereich, der Deep-Learning¹-Theorie: 2013 kaufte Google DNNresearch, die kleine Firma des Toronto-Professors Geoffrey Hinton und seiner beiden Studenten Alex Krizhevsky und Ilya Sutskever. Hinton hatte über Jahrzehnte an neuronalen Netzen und der sogenannten Backpropagation gearbeitet – jener Methode, mit der ein neuronales Netz aus eigenen Fehlern lernt. Sein Team hatte kurz zuvor mit AlexNet gezeigt, dass diese Theorie tatsächlich praxistauglich ist, indem es bei einem bekannten Bilderkennungs-Wettbewerb alle anderen Ansätze um mehr als 40 Prozent übertraf.

Den Schlusspunkt setzte 2014 die bis heute bekannteste Übernahme: DeepMind, gegründet von Demis Hassabis, Shane Legg und Mustafa Suleyman mit dem erklärten Ziel, "Intelligenz zu lösen" – sprich, eine allgemeine, menschenähnliche KI zu bauen, eine sogenannte AGI². Anders als die übrigen Zukäufe war DeepMind von Anfang an auf Reinforcement Learning³ spezialisiert – also darauf, dass ein System durch Ausprobieren und Belohnung lernt, wie es etwa AlphaGo später beim Brettspiel Go tat.

Jedes dieser fünf Felder war für sich genommen klein und unscheinbar. Erst im Zusammenspiel wurde daraus eine große Strategie – und genau das macht die Frage nach Googles Rolle so interessant: Kein einzelner Kauf war revolutionär, aber die Summe aller fünf war es.

🏗️ Die Sammelphase bei Google (2011–2023)

Was viele überrascht: Diese fünf Zukäufe wurden nach der Übernahme nicht sofort zu einem Produkt verschmolzen. Stattdessen wuchsen über mehr als ein Jahrzehnt zwei parallele Organisationen nebeneinander her, ohne dass sie organisatorisch zusammengeführt wurden.

Auf der einen Seite stand Google Brain, 2011 von Jeff Dean und Andrew Ng gegründet – eng mit dem Kerngeschäft verzahnt, direkt eingebettet in Suche, Sprache und Android. Auf der anderen Seite stand DeepMind: eine eigenständige, in London ansässige Tochtergesellschaft mit eigener Kultur, eigenem Forschungsfokus auf AGI und bewusst auf Distanz zum Tagesgeschäft von Google gehalten.

Dass diese getrennte Struktur trotzdem Früchte trug, zeigen einige Meilensteine dieser Zeit: 2016 veröffentlichte DeepMind WaveNet, ein Modell für natürlich klingende Sprachsynthese; bereits ein Jahr später wurde eine Version davon zur Stimme des Google Assistant. 2021 entwickelte Google Brain mit LaMDA ein Dialogmodell, das später die erste Version von Bard antrieb – Googles ersten, noch zögerlichen Versuch, einen Chatbot an die Öffentlichkeit zu bringen.

Diese Doppelstruktur war also keineswegs unproduktiv – aber sie zeigt auch, wie zurückhaltend Google trotz seines frühen Vorsprungs agierte. Zwei starke Organisationen ließen ihre Ideen über Jahre parallel reifen und tauschten Wissen und Talente aus, ohne dass daraus ein gemeinsames, nach außen sichtbares Flaggschiff-Produkt wurde. Das sollte sich erst unter äußerem Druck ändern.

🔗 Die Fusion: Google DeepMind (April 2023)

Der entscheidende Anstoß kam nicht von innen, sondern von außen: Als OpenAI Ende November 2022 ChatGPT veröffentlichte, löste das intern bei Google einen vielzitierten "Code Red" aus – den ersten echten öffentlichen Beweis, dass ein Konkurrent mit einem einzigen Produkt binnen weniger Wochen Millionen Nutzer gewinnen konnte, während Google seine eigene KI-Technologie über Jahre eher zurückhaltend im Hintergrund gehalten hatte.

Die Reaktion folgte im April 2023: Google Brain und DeepMind wurden offiziell zu einer einzigen Organisation fusioniert, Google DeepMind, unter der Leitung von Demis Hassabis. Zum ersten Mal in der über zehnjährigen Geschichte dieser beiden Ursprungsorganisationen gab es damit eine gemeinsame Struktur, die für sämtliche Gemini-Modelle verantwortlich zeichnete. Was ein Jahrzehnt lang parallel gewachsen war, wurde binnen weniger Monate zusammengeführt – zum genau richtigen Zeitpunkt und mit einer gemeinsamen Vision, wie es in der Fachpresse damals hieß.

✨ Gemini: Die Gegenwart (2023–heute)

Gemini, ursprünglich als direkter Nachfolger von Bard gestartet, ist das sichtbare Ergebnis dieser Fusion – von Grund auf als multimodales⁴ System konzipiert, das Text, Bild, Audio, Video und Code gleichzeitig verarbeiten kann, statt wie frühere Chatbots nur auf Text trainiert zu sein. Heute ist Google DeepMind verantwortlich für die gesamte Modellfamilie (Ultra, Pro, Nano), für Bard als heutigen Gemini Chat, für die Integration von Gemini in Suche, Workspace und Android sowie für die Entwickler-Schnittstellen.

Besonders bemerkenswert finde ich einen Umstand, der zeigt, dass in diesem Ökosystem nichts wirklich verloren geht: Das Robotik-Abenteuer von 2013, das mit dem Verkauf von Boston Dynamics 2017 eigentlich als gescheitert galt, lebt heute in völlig neuer Form weiter. Erst vor wenigen Tagen, Ende Juli 2026, stellte Google DeepMind "Gemini Robotics 2" vor – ein Modell, das Robotern Ganzkörpersteuerung, Fingerfertigkeit und die Zusammenarbeit mehrerer Roboter untereinander ermöglicht, gesteuert von einer Art "hohem Gehirn" namens Gemini Robotics ER 2. Die Vision von 2013 – Google als Robotik-Konzern – ist also nicht gestorben, sie kehrt nur auf Basis von Sprachmodellen statt gekaufter Hardware-Firmen zurück.

🌱 Aber war Google wirklich der einzige Treiber?

Hier wird die Geschichte erst richtig interessant – denn Googles aggressive Einkaufstour hatte eine Nebenwirkung, die den Konzern am Ende einen Teil seines Vorsprungs kostete. Als Google 2014 den Zuschlag für DeepMind bekam, hatte auch Facebook mitgeboten und verloren – als Reaktion gründete Facebook kurzerhand sein eigenes Forschungslabor, Facebook AI Research (FAIR), unter der Leitung des renommierten Yann LeCun.

Noch folgenreicher war ein zweiter Bieterwettstreit um denselben Deal: Auch Elon Musk hatte in DeepMind investiert und versuchte später eigenen Angaben zufolge, Googles Angebot zu überbieten – vergeblich. Ein Jahr danach, 2015, gründete er zusammen mit anderen ein neues, unabhängiges Labor: OpenAI. Genau jenes Unternehmen also, dessen ChatGPT sieben Jahre später den "Code Red" bei Google auslösen sollte, entstand direkt als Reaktion auf eine verlorene Google-Übernahme.

Die Kette geht noch weiter: 2020/21 verließen mehrere führende OpenAI-Forscher, darunter die Geschwister Dario und Daniela Amodei, das Unternehmen wegen Meinungsverschiedenheiten über den Kurs und die Rolle von Sicherheit bei der KI-Entwicklung. Sie gründeten Anthropic – das Unternehmen hinter Claude, mit dem auch dieser Artikel entstanden ist.

Damit lässt sich die Ausgangsfrage nicht mit einem einfachen Ja oder Nein beantworten. Google war zweifellos der Konzern, der als Erster systematisch, über Jahre und über fünf verschiedene Themenfelder hinweg, die Grundlagen der heutigen KI-Industrie zusammenkaufte – ohne diese frühen Deals gäbe es die heutige Branche in dieser Form vermutlich nicht. Gleichzeitig war es genau diese aggressive Einkaufsstrategie, die durch verlorene Bieterwettstreite die eigene Konkurrenz erst hervorbrachte. Google hat die Industrialisierung der KI nicht im Alleingang vollzogen – aber ohne Google gäbe es vermutlich weder OpenAI noch Anthropic in ihrer heutigen Form.

Was für mich am meisten hängen bleibt: Diese Geschichte ist kein linearer Weg von einer Erfindung zum fertigen Produkt, sondern ein Ökosystem aus Zukäufen, verlorenen Bieterwettstreiten und Ausgründungen – bei dem am Ende fast jeder große Name der Branche irgendwie mit Googles Entscheidungen aus den frühen 2010er-Jahren verbunden ist.