Read full article about: KI-Boom treibt Speicherpreise: Apple drohen bis zu 57 Dollar Mehrkosten pro iPhone
Der KI-Boom könnte Apple bis zu 57 Dollar mehr pro iPhone kosten – allein für Speicherchips. "Die Steigerungsrate beim Preis von Speicher ist beispiellos", sagt Mike Howard, Analyst bei TechInsights, gegenüber dem Wall Street Journal. Bis Ende des Jahres werde sich der Preis für DRAM-Speicher im Vergleich zu 2023 vervierfachen, NAND-Speicher mehr als verdreifachen.
Für Apple bedeutet das konkret: Das Basis-iPhone 18 könnte im Herbst 57 Dollar mehr an Speicherkosten verursachen als das aktuelle iPhone 17. Das ist bei einem Verkaufspreis von 799 Dollar ein erheblicher Schlag für die Gewinnmargen. Dazu passen auch die Gerüchte der letzten Tage, dass das Unternehmen dieses Jahr die Basis-Version auf einen späteren Release verschieben könnte.
Die Ursache: KI-Unternehmen wie OpenAI, Google und Meta zahlen hohe Summen und setzen sich zunehmend gegen Apple im Rennen um knappe Komponenten durch. Dazu hat Nvidia Apple mittlerweile als größten Kunden von TSMC abgelöst, Apple hielt diese Position davor jahrelang inne.
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Quelle: WSJ
2. Februar 2026
Read full article about: Ex-OpenAI-Forscher: Aktuelle KI-Modelle können keine echte Intelligenz erreichen
Jerry Tworek, ehemaliger VP of Research bei OpenAI, sieht ein grundlegendes Problem bei aktuellen KI-Modellen: Sie können nicht aus Fehlern lernen. "Wenn ein Modell scheitert, steht man ziemlich schnell hilflos da", sagt Tworek im Podcast Unsupervised Learning. Es gebe keinen guten Weg für ein Modell, sein Wissen nach einem Misserfolg zu aktualisieren.
Der Forscher, der an OpenAIs Reasoning-Modellen wie o1 und o3 mitarbeitete, hat OpenAI kürzlich verlassen, um dieses Problem zu lösen. Seine AGI-Prognosen hat er nach oben korrigiert. "Solange Modelle bei Problemen steckenbleiben, würde ich es nicht AGI nennen", erklärt er. KI-Training sei ein "fragiler Prozess". Menschliches Lernen sei dagegen robust und könne sich selbst stabilisieren. Intelligenz finde immer einen Weg, so Tworek.
Apple-Forscher zeigten kürzlich, dass auch Reasoning-Modelle bei schwierigen Problemen wie den "Türmen von Hanoi" einen "Reasoning-Kollaps" erleiden können. Auch andere Paper beschreiben diese Fragilität, auf die sich Tworek hier bezieht.
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Quelle: Podcast
2. Februar 2026
Read full article about: Chinas KI-Labore liefern sich Wettlauf vor dem Neujahrsfest
Chinas KI-Labore liefern sich vor dem chinesischen Neujahrsfest einen Wettlauf um neue Modellveröffentlichungen. Zhipu AI und Minimax, die beide kürzlich an der Hongkonger Börse debütierten, wollen laut South China Morning Post in den nächsten zwei Wochen ihre Flaggschiff-Modelle aktualisieren. Zhipu AI plant nach GLM-4.7 offenbar GLM-5 mit Verbesserungen bei kreativem Schreiben, Programmieren und logischem Denken; Minimax bereitet parallel dazu M2.2 mit Fokus auf Programmier-Funktionen vor. Im Jahr 2025 haben chinesische Unternehmen die Dominanz großer US-Firmen zunehmend in Frage gestellt.
Alibaba, Moonshot AI und Baidu haben zuletzt mit ihren leistungsstärksten Modellen Qwen3-Max-Thinking, Kimi K2.5 und Ernie 5.0 vorgelegt. Deepseek plant dieses Jahr laut einer Quelle aber nur ein kleineres Update: Das nächste große Modell des Unternehmens soll ein Billionen-Parameter-Modell werden, dessen Training sich wegen der wachsenden Größe anscheinend verzögert. Tencent, Baidu und Alibaba investieren derweil Milliarden Yuan in Werbekampagnen für ihre schon jetzt sehr beliebten KI-Chatbots während der Feiertage.
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Quelle: South China Morning Post
1. Februar 2026
1. Februar 2026
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31. Januar 2026
