OpenAI hat gerade GPT-5.3-Codex-Spark veröffentlicht – ein Modell, das Code mit einer Geschwindigkeit von mehr als tausend Tokens pro Sekunde schreibt. Und das ist noch nicht alles. Es läuft auf speziellen Chips von Cerebras, die über vier Billionen Transistoren verfügen. Am 12. Februar erwachte die Tech-Welt in einer neuen Ära. OpenAI kündigte eine Partnerschaft mit Cerebras im Wert von mehr als 10 Milliarden Dollar an und stellte Codex-Spark vor – eine kleinere, aber blitzschnelle Version seines Coding-Modells. Doch dieser Schritt war nicht nur eine weitere Produktankündigung. Er war ein Signal dafür, dass sich die Programmierung schneller verändert, als wir erwartet hatten.
Eine atemberaubende Geschwindigkeit
Um zu verstehen, was Codex-Spark bedeutet, müssen wir uns zunächst ansehen, wie KI-Modelle funktionieren. Herkömmliche Modelle laufen auf GPU-Chips von Nvidia – sie sind großartig, haben aber ihre Grenzen. Cerebras hat etwas anderes entwickelt: die Wafer Scale Engine 3. Der Chip ist so groß, dass er einen ganzen Silizium-Wafer einnimmt. Es handelt sich nicht um ein kleines Quadrat, sondern um eine riesige Platte voller Rechenleistung.
Das Ergebnis? Codex-Spark kann Antworten nahezu augenblicklich generieren. OpenAI hat die Latenz um 80 %, die Zeit bis zum ersten Token um die Hälfte und den Overhead pro Token um 30 % reduziert. Entwickler können dadurch in Echtzeit mit der KI zusammenarbeiten – sie unterbrechen, neu ausrichten und die Arbeitsrichtung anpassen, als wäre sie ein menschlicher Kollege.
Programmierer schreiben Code nicht mehr von Hand
Dann kam die Wende. In der Woche nach dem Start von Codex-Spark begannen Entwickler auf der ganzen Welt, ihre Erfahrungen zu teilen. Boris Cherny, Leiter von Claude Code bei Anthropic, einem Konkurrenten von OpenAI, gab zu, seit zwei Monaten keinen Code mehr geschrieben zu haben. Gustav Söderström, Co-CEO von Spotify, sagte während der Bilanzkonferenz, dass die besten Entwickler des Unternehmens seit Dezember keine einzige Zeile mehr geschrieben hätten. Stattdessen schicken sie der KI über Slack Anweisungen – etwa auf dem Weg zur Arbeit vom Smartphone aus – und bis sie im Büro ankommen, sind die fertigen Funktionen zur Bereitstellung bereit. Dadurch konnte Spotify im Jahr 2025 mehr als 50 neue Funktionen veröffentlichen.
Doch der verrückteste Teil der Geschichte? KI-Modelle schreiben sich mittlerweile selbst. OpenAI räumte ein, dass GPT-5.3-Codex „unser erstes Modell ist, das maßgeblich an seiner eigenen Entwicklung beteiligt war“. Anthropic erklärte, dass 70 bis 90 % seines Codes von KI geschrieben werden. Selbst Claude Code – ein Werkzeug zum Schreiben von Code – wurde zu 90 % mithilfe seiner selbst geschrieben.
Die Existenzkrise der Programmierer
Matt Shumer, CEO von OthersideAI, schrieb einen Essay, der sich wie eine Lawine im Internet verbreitete. Darin behauptete er, dass KI-Modelle mittlerweile den gesamten Entwicklungszyklus autonom bewältigen – sie schreiben Zehntausende Codezeilen, testen, beheben Fehler und wiederholen den Vorgang, bis sie zufrieden sind. Entwickler müssten angeblich nur beschreiben, was sie wollten, und könnten dann gehen. Shumer warnte, dass KI den Arbeitsmarkt stärker erschüttern könnte als die Covid-Pandemie.
Die Reaktionen fielen gemischt aus. Alexis Ohanian, Mitgründer von Reddit, stimmte ihm zu. Gary Marcus, Professor an der NYU, bezeichnete es als „Waffenpropaganda“ und merkte an, dass Shumer keinerlei Daten vorgelegt habe. Jeremy Kahn von Fortune argumentierte, dass das Programmieren einzigartige Eigenschaften habe – etwa automatisierte Tests –, durch die es sich leichter automatisieren lasse als andere Bereiche.
Doch für viele Ingenieure waren Shumers Worte keine Warnung, sondern eine Beschreibung der Realität. Entwickler in führenden Tech-Unternehmen schreiben schon seit Monaten keinen Code mehr Zeile für Zeile. Sie sind zu Regisseuren von KI-Systemen geworden, die das Schreiben für sie übernehmen. Die entscheidende Kompetenz hat sich vom Schreiben von Code hin zur Architektur von Lösungen und zur Steuerung von KI-Werkzeugen verlagert.
Die dunkle Seite der Geschwindigkeit
Und das ist noch nicht alles. Steve Yegge, ein Veteran unter den Ingenieuren, warnte vor Burnout. In seinem Blog beschrieb er, wie er nach langen Coding-Sitzungen einschläft und wie seine Kollegen darüber nachdenken, Ruheliegen im Büro aufzustellen. Der Suchtcharakter von KI-Werkzeugen treibe Entwickler angeblich zu einer nicht nachhaltigen Arbeitsbelastung. „Bei einer zehnfachen Beschleunigung erzeugt die Arbeit eines Ingenieurs, dem man Claude Code gibt, den Wert von neun zusätzlichen Ingenieuren“, schrieb Yegge. „Doch Dinge mit KI zu entwickeln, erfordert eine Menge menschlicher Energie.“
Ein neues Kapitel der Programmierung
OpenAI betrachtet Codex-Spark als ersten Schritt hin zu zwei Arbeitsmodi: langfristiges Denken und Ausführen auf der einen Seite, Zusammenarbeit in Echtzeit für schnelle Iterationen auf der anderen. Mit der Zeit werden diese Modi verschmelzen – Codex wird Sie in einer engen interaktiven Schleife halten, während es längerfristige Aufgaben im Hintergrund an Subagenten delegiert. Cerebras und OpenAI arbeiten nun daran, die Kapazität ihrer Rechenzentren auszubauen und größere Modelle bereitzustellen. Codex-Spark ist vorerst nur für Nutzer von ChatGPT Pro als Forschungsvorschau verfügbar, doch der Zugang soll erweitert werden.
Ist das traditionelle Programmieren also tot? Vielleicht nicht ganz. Aber in der Form, wie wir es kannten, stirbt es definitiv. Entwickler werden nicht zu Dinosauriern – sie werden zu Dirigenten eines Orchesters aus KI-Werkzeugen. Und diejenigen, die sich am schnellsten anpassen, werden einen Vorsprung haben. Wie Sam Altman in einem Tweet vor der Ankündigung sagte: „Wir haben etwas Besonderes für Codex-Nutzer im Pro-Tarif. Es erfüllt mich mit Freude.“ Und vielleicht ist genau diese Freude – oder diese Angst – das, was wir jetzt alle empfinden. Denn die Zukunft der Programmierung ist nicht mehr Zukunft. Sie ist da. Jetzt.
