Der Aktions-Singularitätspunkt ist eingetroffen. Mythos bringt KI aus der Ära des "Sprechen-Könnens" in die Ära des "Tun-Könnens".
Am 8. April kündigte Anthropic offiziell die Claude Mythos Preview an.
Das Unternehmen, das am meisten von „Sicherheit“ spricht, hat eine Bombe in die Welt der Softwareindustrie geworfen – und dann hat es weder gefeiert noch Champagner geöffnet, sondern stattdessen die Bombe selbst unter Kontrolle gebracht.
Nach den üblichen Regeln hätte dies eine übliche Pressekonferenz sein sollen, bei der es um „mehr Parameter, höhere Punktzahlen und höhere Preise“ geht.
Das Ergebnis war jedoch völlig anders: Das Modell wurde entwickelt, aber es wird nicht vollumfänglich freigegeben.
Anthropic hat klar gemacht, dass die Mythos Preview nicht allgemein zugänglich sein wird, sondern zunächst in das kontrollierte Projekt Project Glasswing aufgenommen wird, damit es von wenigen Partnern für defensive Sicherheitsforschung genutzt werden kann.
Außer den ersten Anwendern wurde es auch mehr als 40 Organisationen zur Wartung kritischer Softwareinfrastrukturen zur Verfügung gestellt. Gleichzeitig wurde ein Verbrauchsguthaben von bis zu 100 Millionen US-Dollar und eine direkte Spende von 4 Millionen US-Dollar an Open-Source-Sicherheitsorganisationen zugesagt.
Mit anderen Worten, was es veröffentlichte, war nicht ein „neues Modell“, sondern eine technische Ankündigung mit Absperrungen, Feuerlöschern und Notfallplänen.
Das Erstaunlichste an dieser Sache ist nicht, dass Mythos einige Punkte besser abschneidet als Opus 4.6, sondern dass Anthropic es nicht mehr als ein „gesprächigeres Modell“ darstellt.
Anthropic sagt den Menschen: Die Modelle gehen von der „Fähigkeit, Probleme zu lösen“ zur „Fähigkeit, Handlungen auszuführen“ über.
Die Welt tritt in die Ära der Handlungsintelligenz ein
Die starke Netzwerkfähigkeit der Mythos Preview stammt von ihren agentischen Codierungs- und Argumentationsfähigkeiten.
Auf der Bewertungsseite teilt es seine Fähigkeiten in drei Bereiche ein: agentische Codierung, Argumentation, agentische Suche und Computergebrauch.
Zusammengefasst bedeutet dies: Es ist nicht besser im Reden geworden, sondern besser im Beobachten, Argumentieren, Handeln, Überprüfen der Ergebnisse und Weiterarbeiten.
Wenn man jedoch versteht, was „Handeln“ bedeutet, wird die Sache nicht mehr wie eine gewöhnliche AI-Nachricht aussehen.
Die wirklich beängstigende Singularität ist nie „ob es wie ein Mensch denken kann“, sondern „ob es wie ein Mensch arbeiten kann und das schneller, stabiler und billiger als ein Mensch“.
Solange ein Modell nur Texte, Bilder und Vorschläge ausgibt, kann es zwar beeindruckend sein, aber es erschüttert hauptsächlich die Informationsschicht der Welt.
Wenn es jedoch beginnt, Code zu lesen, Terminals zu öffnen, Tests auszuführen, Sicherheitslücken zu finden, Exploits zu schreiben, Browser zu bedienen und Tools aufzurufen, tritt es nicht in die „Ausdrucksintelligenz“ ein, sondern in die Handlungsintelligenz.
Mythos nähert sich dieser Linie.
Im Blog der Anthropic-Red-Team wird geschrieben, dass die Mythos Preview unter Anweisung des Benutzers Null-Tage-Sicherheitslücken in jedem gängigen Betriebssystem und jedem gängigen Browser erkennen und ausnutzen kann.
Unter den behobenen Fällen, die sie erwähnen, ist auch eine Sicherheitslücke in OpenBSD, die vor 27 Jahren eingebaut wurde.
Warum ist die Wall Street zuerst in Panik geraten?
Weil die Finanzmärkte sensitiver als die normale Bevölkerung erkennen, dass eine der untersten Säulen der Softwareindustrie entfernt wird.
Seit Jahrzehnten war das Finden und Ausnutzen von Sicherheitslücken eine seltene Kunst, die auf die Erfahrung, Intuition und Geduld einiger Spitzen-Sicherheitsforscher gründete.
Diese Seltenheit hat unzählige Sicherheitsunternehmen bereichert und die gesamte Bewertungslogik der SaaS-Welt gestützt: Es wird immer Sicherheitslücken in Software geben, daher werden immer Leute für Patches, Schutz, Überwachung, Verwaltung und Beratung zahlen. Spitzen-Sicherheitsexperten werden immer rar sein, daher werden hochmarginalisierte Dienstleistungen immer verkauft werden können.
Wenn jedoch die Modelle diese Aufgabe automatisieren und skalieren können und das noch in einer unglaublichen Geschwindigkeit, dann sind die gemütlichen Zeiten der Softwareindustrie bedroht.
Nach der Aktualisierung von Anthropic stürzten die US-Softwareaktien erneut. Der S&P 500 Software & Services Index ist im Laufe des Jahres um 25,5 % gefallen.
Das Kapital stellt erneut die Frage: Wenn „Sicherheitslückenfinden“ und „Codebehebung“ immer mehr zu Fähigkeiten werden, die durch Rechenressourcen erreicht werden, wie viel ist dann die traditionelle Softwarebarriere noch wert?
Was noch bemerkenswerter ist, ist, dass diese Panik sich von den Märkten auf die Regulierungsbehörden ausgebreitet hat.
Nach Berichten der Reuters haben der US-Finanzminister Scott Bessent und der Fed-Vorsitzende Jerome Powell mit den CEOs großer Banken über die Cybersicherheitsrisiken des Anthropic-Modells gesprochen. In Großbritannien bewerten die Bank of England, die FCA, das Finanzministerium und die NCSC ebenfalls dringend die potenziellen Auswirkungen der Mythos Preview und bereiten sich auf die Abgabe von Risikobriefings an Banken, Versicherungen und Börsen vor.
Ein Modell, das noch nicht vollständig veröffentlicht wurde, bringt Banken, Zentralbanken, Finanzministerien und Regulierungsbehörden bereits zu Sitzungen zusammen.
Viele Menschen stellen sich die Singularität als „einen Tag, an dem die Welt plötzlich eine neue Seite beginnt“ vor. In der Realität ist die Singularität jedoch oft nicht, dass die Welt eine neue Seite beginnt, sondern dass die Welt zuerst die Stühle verschiebt.
Die Singularität besteht nicht darin, dass das Modell mehr wie ein Mensch ist, sondern dass es erstmals in großem Maßstab wie ein „Handelnder in der digitalen Welt“ agiert.
Die meisten Systeme der menschlichen Gesellschaft funktionieren im Wesentlichen nicht durch „Überzeugung“, sondern durch „Handlung“.
Banken funktionieren nicht durch das Schreiben von Berichten, sondern durch Systemaufrufe, Abwicklungsabläufe, Risikomanagementlogik und Berechtigungsstrukturen. Softwareunternehmen funktionieren nicht durch die Abgabe von Präsentationen, sondern durch das Lesen, Ändern, Testen und Veröffentlichen von Code. Cybersicherheit wird nicht durch das Schreien von Slogans verteidigt, sondern durch das Finden, Überprüfen und Beheben von Problemen in einem geschlossenen Kreislauf.
Solange ein Modell nur Vorschläge macht, ist es auch wenn es intelligent ist, nur ein hochwertiger Berater. Sobald es jedoch in der Lage ist, den geschlossenen Kreislauf selbst zu durchlaufen, entwickelt es „Ersetzbarkeit für Jobs“ und „Fähigkeit, die Ordnung zu verändern“.
Das, was Mythos wirklich kalt macht, ist die Tatsache, dass es diesen geschlossenen Kreislauf in Form einer Vorlage zeigt
Dies erklärt auch einen anderen extrem auffälligen und doch extrem wichtigen Widerspruch: Warum kann Anthropic auf der einen Seite nahezu beängstigende Handlungsintelligenz mit Mythos zeigen, auf der anderen Seite aber von Entwicklern als „dumm“ kritisiert werden?
Der berühmte Issue auf GitHub lässt keine Kompromisse: Claude Code ist nach den Updates vom Februar für komplexe Ingenieurtasks unbrauchbar.
Der Einreicher hat anhand von 6.852 Claude Code-Sitzungsdateien, 17.871 Denkblöcken und 234.760 Toolaufrufen festgestellt, dass die Fähigkeit für komplexe Ingenieurtasks seit Februar deutlich zurückgegangen ist.
Dies ist jedoch genau die härteste Realität der „Handlungsintelligenz“: Wenn man möchte, dass es wirklich arbeiten kann, muss man es in der Lage sein, tiefer zu argumentieren, längere Ketten von Aktionen auszuführen, mehr Token zu verarbeiten und mehr Rechenleistung zu nutzen.
Es zeigt tatsächlich eine größere Branchenwahrheit auf: Handlungsintelligenz ist keine kostenlose Gabe, sondern eine teure Systemfähigkeit.
Es erfordert nicht nur ein schöneres Chatfenster, sondern auch längere Kontexte, stärkere Toolaufrufe, stabilere Ressourcenverwaltung, teurere Argumentationsbudgets, strengere Sicherheitsabtrennung und komplexere Produktstrategien.
Mythos wird in gewissem Sinne nicht nur deshalb „eingesperrt“, weil es gefährlich ist, sondern auch weil die gesamte Branche noch nicht bereit ist, diese gefährliche und starke Handlungsfähigkeit kostengünstig, kontrollierbar und skalierbar an normale Benutzer zu übergeben.
Anthropic sagt auf der Glasswing-Seite ganz klar: Ihr endgültiges Ziel ist es, dass Benutzer Mythos-klassen Modelle sicher in großem Maßstab einsetzen können, nicht nur für Cybersicherheit, sondern auch für andere hochwertige Szenarien.
Der Unterton dieser Aussage ist eigentlich: Heute geht es noch nicht.
Deshalb ist es für OpenAI vielleicht nicht nur ärgerlich, dass es in den Ranglisten hinter Anthropic liegt, sondern auch, dass Unternehmen immer ernsthafter für diese „handlungsfähige“ Intelligenz bezahlen.
Die Daten von Ramp aus März 2026 sprechen für sich: Unter den Unternehmen, die erstmals AI-Dienstleistungen kaufen, hat Anthropic in direkten Konfrontationen mit OpenAI bereits etwa 70 % der Fälle gewonnen.
Axios schreibt auf der Grundlage der Ramp-Daten weiter, dass Anthropic bereits mehr als 73 % der Ausgaben bei diesen neuen Unternehmenskäufen hat.
Dies bedeutet nicht, dass OpenAI bereits völlig verloren hat – OpenAI hat immer noch ein höheres Umsatzprognose für dieses Jahr als Anthropic.
Aber es zeigt etwas Wichtigeres: Unternehmen setzen nicht mehr nur auf „wer am besten Fragen beantworten kann“, sondern auf „wer am ehesten wie ein System ist, das in den Arbeitsfluss integriert werden kann und wirklich arbeiten kann“.
Letztendlich ist das Wichtigste, was man sich an dieser Mythos-Präsentation von Anthropic merken sollte: Wir sehen erstmals deutlich den Wendepunkt, an dem die KI von der „Sprachintelligenz“ zur „Handlungsintelligenz“ übergeht.
Frühere Modelle waren im besten Fall wie Berater, Lehrer, Witzbold oder Sekretäre.
Sie konnten Sie überzeugen, inspirieren, trösten und für Sie schreiben, aber sie gingen selten in das System hinein und erledigten für Sie eine vollständige digitale Aktion.
Die Bedeutung von Mythos besteht darin, dass es die gesamte Branche plötzlich darauf hinweist, dass dieser Weg real ist und näher ist, als viele Menschen denken.
Sobald die Modelle in großem Maßstab lernen, „die Umgebung zu beobachten, Pläne zu erstellen, Tools aufzurufen, das System zu bedienen, die Ergebnisse zu überprüfen und weiter zu iterieren“, werden Software, Finanzen, Cybersicherheit, Unternehmensdienstleistungen und sogar die Regulierungslogik neu geschrieben.
Die Singularität besteht nicht darin, dass es plötzlich sagt: „Cogito, ergo sum“. Die Singularität besteht darin, dass es plötzlich beginnt, zu handeln, und das immer besser.
Ab diesem Moment wird die Welt es nicht mehr nur als eine redende Maschine betrachten.