Ein KI-Unternehmen hat gerade einen Hardware-Standard veröffentlicht

Mit Anthropics Model Hardware Standard können KI-Agenten physische Geräte bedienen. Wie sich MHS zu OPC UA, MQTT und MTP verhält – und warum Hersteller aufmerksam werden sollten

Jan Wokittel · 2 Min. Lesezeit
Abstrakte Nahaufnahme weißer und lavendelfarbener Kacheln als Sinnbild für einen modularen Hardware-Standard

Am 27. August hat Anthropic eine Research Preview des Model Hardware Standard (MHS) geöffnet – eine Spezifikation, mit der KI-Agenten physische Geräte erkennen, verstehen und sicher bedienen können. Die Launch-Partner sind überwiegend Forschungslabore, aber die Herstellerliste (Universal Robots, Doosan, Tecan, QIAGEN, Raspberry Pi, LeRobot) hat mich aufhorchen lassen.

Ich habe genug IT/OT-Architekturmeetings hinter mir, um zu wissen, wie „noch ein Integrationsstandard“ normalerweise ankommt. Deshalb habe ich einen längeren Beitrag geschrieben, der drei Dinge tut:

  1. Er erklärt, was MHS eigentlich ist – und was nicht. Spoiler: kein Feldbus, kein Steuerungsprotokoll und kein SPS-Ersatz. Es sitzt über all dem, ungefähr zwischen ISA-95 Level 2 und 3.
  2. Er stellt es neben OPC UA, MQTT und MTP. Die drei (vier, wenn man SiLA 2 mitzählt) lösen unterschiedliche Probleme, und genau an den Überschneidungen wird es reiben. Meine Sicht: MHS sollte aus OPC-UA-Informationsmodellen und MTP-Dateien generiert werden, nicht daneben geschrieben. Zwei Selbstbeschreibungen derselben Maschine laufen auseinander.
  3. Er fragt, was es bedeutet, wenn ein KI-Unternehmen den Standard schreibt. Der Präzedenzfall ist MCP, das in etwa einem Jahr vom Release zum De-facto-Standard wurde. Hersteller, die auf eine IEC-Version warten, könnten feststellen, dass der Markt bereits entschieden hat. Gleichzeitig gilt: Safety, Cybersecurity, GxP-Validierung und die Governance durch ein einzelnes Unternehmen sind echte Bedenken, keine Fußnoten.

Das eine Muster, auf dem die Industrie meiner Meinung nach bestehen sollte: Der Agent erkundet und experimentiert und übergibt dann ein deterministisches, prüfbares Skript, das ohne LLM im Loop läuft. Das ist die richtige Architektur – und die Fallstudien zeigen, dass sie funktioniert.

Den vollständigen Artikel gibt es auf LinkedIn: An AI Company Just Published a Hardware Standard. Manufacturers Should Pay Attention.

Mich würde interessieren, was Leute auf Seiten der OPC Foundation, des VDMA oder der NAMUR dazu sagen – die Spezifikation ist noch formbar, und jetzt ist der Zeitpunkt, mit am Tisch zu sitzen.

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