Sam Altman und AGI: 5 von 19 Vorhersagen trafen zu, 1 verfehlt, 10 noch offen

Fünf von Sam Altmans 19 AGI-Vorhersagen trafen zu, zehn sind noch offen

Altmans Fristen sind kürzer geworden, je mehr Prognosen sich ansammelten. Sein Essay von 2021 sprach in Zeiträumen von fünf und zehn Jahren. Sein Essay von 2024 sagte "a few thousand days". 2026 nannte er das Ende dieses Jahres. Die Grafik setzt jede Prognose auf ihren Stichtag oder auf den Tag, an dem sie entschieden wurde, in eine Spur für ihren Status.

Das Muster ist nicht zu übersehen. Jede Prognose, die zutraf, betrifft das, was Modelle können oder was sie kosten: billigere Intelligenz, neue Ergebnisse in Physik und Mathematik, ein KI-Forschungspraktikant bei OpenAI. Der eine klare Fehlschuss betrifft das Tempo, in dem Unternehmen das aufnehmen. Altman sieht das genauso. Am 26. August 2026 schrieb er auf X: "i don't think i was wrong on capability timelines; actually quite good on those predictions." Die Wirtschaft war der Teil, den er verfehlte: "society and the economy are taking longer to integrate the capabilities than i had guessed."

Die beiden orangefarbenen Punkte sind Prognosen über OpenAIs eigene Systeme im Jahr 2026. Sie sind am schwersten zu prüfen, weil nur OpenAI sie sehen kann.

Jede AGI-Vorhersage von Sam Altman mit Frist und Status

Hier sind alle 19, die älteste zuerst, in Altmans eigenen Worten. "Traf zu" heißt: Eine Quelle zeigt, dass es bis zur Frist eintrat, und beim Forschungspraktikanten ist diese Quelle OpenAI selbst. "Unklar" heißt: Es gibt kein Datum oder keine Möglichkeit, es zu messen. Jeder Status gilt für den Stand vom 22. Oktober 2026.

Zwei Entscheidungen prägen die Zählung. Wir haben "We are now confident we know how to build AGI as we have traditionally understood it" aus dem Januar 2025 weggelassen, weil es beschreibt, was OpenAI weiß, nicht, was geschehen wird. Und die Antwort im Y Combinator-Interview haben wir nur behalten, weil so viele Schlagzeilen daraus "AGI in 2025" machten. Garry Tan fragte, worauf sich Altman 2025 freue. Altman nannte AGI. Das ist ein Wunsch, kein Datum.

Was sagt Sam Altman 2026 über AGI?

Sam Altman sagt, OpenAI sei noch nicht bei AGI, werde aber bis Ende 2026 ein System haben, das er AGI nennen würde. Gegenüber Alex Heath von TIME sagte er in einem Interview, das am 26. August 2026 erschien, das Unternehmen sei "not quite yet" so weit. TIME berichtete, OpenAI "would have an internal system he would call AGI" bis zum Jahresende. Im selben Artikel sah Forschungschef Mark Chen OpenAI zu "80% of the way" bei AGI.

Von außerhalb von OpenAI kann niemand diese Prognose bewerten. Das System ist intern, und die Definition ist seine. The Decoder packte den Haken in die Schlagzeile: AGI bis Ende 2026 "if you accept his definition".

Für die Aussage, die sich messen ließ, legte OpenAI Zahlen vor. Im September 2026 sagte das Unternehmen, es habe das Ziel des Forschungspraktikanten erreicht, das Altman im Oktober davor gesetzt hatte. Es definiert diesen Praktikanten als "a system that can carry out well-defined research tasks under human direction, including tasks that would take a skilled researcher a few days." Laut dem selben Beitrag liefen bei den Forschenden bis Mitte August auf jeden menschlichen Arbeitstag 3,1 Agenten-Arbeitstage. Er sagt auch: "We do not yet know how to safely get all the way to aligned, full RSI." RSI steht für rekursive Selbstverbesserung, den Kreislauf, in dem KI bessere KI baut.

Welche von Sam Altmans Vorhersagen trafen zu?

Fünf von Sam Altmans Vorhersagen trafen zu, und alle fünf betreffen Kosten oder Fähigkeiten. Die älteste ist die eindeutigste. Im März 2021 schrieb er, binnen fünf Jahren würden "computer programs that can think will read legal documents and give medical advice." GPT-4 bestand zwei Jahre später eine simulierte Anwaltsprüfung. Bis Januar 2026 stellten laut OpenAI mehr als 230 Millionen Menschen pro Woche ChatGPT Gesundheitsfragen.

Auch die Kostenprognose hielt, und mehr als das. Altmans Regel vom Februar 2025 lautete: ein Preisrückgang um das Zehnfache alle 12 Monate bei gleichem KI-Niveau. Im März 2025 maß Epoch AI über sechs Benchmarks einen Rückgang von 9x bis 900x pro Jahr, im Median 50x. Er hatte untertrieben.

Die Wissenschaftsprognosen für 2026 trafen früher ein, nach einem Fehlstart. Im Oktober 2025 schrieb ein OpenAI-Manager, GPT-5 habe 10 offene Erdős-Probleme gelöst. Es hatte bestehende Lösungen in der Literatur gefunden, und Demis Hassabis von Google DeepMind nannte die Episode peinlich, berichtete TechCrunch. Die echten Ergebnisse kamen 2026. Am 13. Februar veröffentlichte OpenAI einen Physik-Preprint, verfasst mit Forschenden aus Harvard, Cambridge und dem Institute for Advanced Study, in dem GPT-5.2 Pro die entscheidende Formel zuerst vermutete. Am 20. Mai widerlegte ein OpenAI-Modell eine Erdős-Geometrievermutung von 1946. Thomas Bloom, der die Erdős-Problemseite betreibt, bestätigte den Beweis.

Der Forschungspraktikant ist die fünfte. Sie ist auch die schwächste, denn nur OpenAI hat sie gemessen.

Wo lag Sam Altman bei KI falsch?

Sam Altman lag beim Tempo außerhalb des Labors falsch, und er sagt das selbst. Im Founders-Podcast von David Senra, veröffentlicht am 23. August 2026, sagte er: "I think I was wrong about a few things, but in terms of the speed, one of them is the economy just has so much inertia." Die Prognose, zu der er sich bekannte, stammt von 2023. Nach GPT-4, sagte er, habe er gedacht, "very quickly after that there was going to be much more disruption in software businesses being up for grabs right away, than turned out to be", berichtete Moneywise.

Seine Agenten-Prognose von 2025 liegt genau auf dieser Linie. Agenten erschienen tatsächlich: OpenAI brachte Codex im Mai 2025 und ChatGPT agent im Juli. Aber "materially change the output of companies" ist eine Aussage über die Wirtschaft. Das NANDA-Projekt des MIT fand im August 2025, dass nur etwa 5 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen messbaren Nutzen brachten. Wir bewerten sie als unklar, nicht als verfehlt. Er schrieb "may", und niemand hat die Leistung von Unternehmen gemessen. Unsere KI-Vorhersagen-Bilanz ist strenger und gibt ihr ein C minus.

Wann kommt laut Sam Altman die Superintelligenz?

Sam Altman sieht die Superintelligenz irgendwo zwischen etwa 2028 und 2032. Im September 2024 schrieb er, sie könne "in a few thousand days" kommen. Rechnet man 2.000 bis 3.000 Tage ab diesem Beitrag, landet man zwischen März 2030 und Dezember 2032.

Das frühe Ende rückte er im Februar 2026 näher. Auf dem India AI Impact Summit in Neu-Delhi sagte er: "On our current trajectory, we believe we may be only a couple of years away from early versions of true superintelligence." Fortune berichtete die Aussage zusammen mit der Rechenzentrum-Prognose für Ende 2028.

Er hat sie auch an 2030 geknüpft. Gegenüber Die Welt sagte er im September 2025, er wäre sehr überrascht, wenn es bis dahin keine Modelle gäbe, die können, was Menschen nicht können. "To me, that'll start to feel like something we could properly call superintelligence", fügte er hinzu. Jede dieser Aussagen kommt mit Vorbehalt: "it is possible", "we may be", "if we are right". Keine nennt einen Test.

Wie definiert Sam Altman AGI?

Sam Altman definiert AGI locker, und er sagt, der Begriff sei locker. Im Februar 2025 schrieb er, AGI "is a weakly defined term, but generally speaking we mean it to be a system that can tackle increasingly complex problems, at human level, in many fields." Einen Monat zuvor sagte er Bloomberg: "I think “AGI” has become a very sloppy term."

Die Charta von OpenAI legt die Latte höher: "highly autonomous systems that outperform humans at most economically valuable work." Diese Lücke ist der Grund, warum die AGI-Zeilen am schwersten zu bewerten sind. Eine Frist zählt nur, wenn die Ziellinie stehen bleibt. Die Prognosen zu Kosten, Wissenschaft und Praktikant benannten etwas Messbares, deshalb konnten wir nur sie als zutreffend markieren.

Dario Amodei tickt nach einer anderen Uhr, und wir haben seine Prognosen auf dieselbe Weise bewertet, in Dario Amodeis Vorhersagen. Sam Altman gegen Dario Amodei stellt die beiden CEOs nebeneinander, und warum Dario Amodei OpenAI verließ erklärt, wie ihre Trennung begann.