Asus hat mit dem ROG Equalizer ein 12V-2×6-Kabel entwickelt, das eine verbesserte Stromverteilung bieten soll. Bereits zuvor zeigte sich der bekannte Tech-Youtuber „der8auer“ wenig begeistert von diesem Stromkabel. Jetzt gibt es erste Anwenderberichte von geschmolzenen Steckerkontakten des Equalizer-Kabels.

Eigentlich soll das Asus ROG Equalizer mögliche Abweichungen im Stromfluss reduzieren und so eine gleichmäßigere Stromversorgung vom Netzteil zur Grafikkarte gewährleisten. Doch dieses 12V-2×6-PCIe-Kabel wird nun im chinesischen Forum „Chiphell“ mit verschmorten Pins abgebildet. Es ist jedoch anzumerken, dass der Anwenderbericht inzwischen nicht mehr öffentlich zugänglich ist und laut Videocardz keine Details zur genutzten Hardware liefert.

Unklarer Bericht zum Asus ROG Equalizer-Kabel

Das Asus ROG Equalizer setzt auf den 12V-2×6-Anschluss, der im Gegensatz zum Vorgänger (alias der ersten Revision) 12VHPWR durch Anpassungen an den Pins sicherstellen soll, dass ein Stromfluss erst bei komplettem Einrasten des Kabels erfolgt. Asus‘ Kabel soll darüber hinaus statt auf 9,2 Ampere auf bis zu 17 Ampere pro Ader ausgelegt worden sein, was für eine „höhere Belastbarkeit“ sorgen, während ein ausgeglichener Stromfluss über die Pins zu einer niedrigeren Temperatur des Kabels führen soll.

Ein Bild aus dem Chiphell-Forum zeigt nun jedoch ein ROG-Equalizer-Kabel mit offensichtlichen Schmorspuren an drei Kontaktstellen, wie aus einem Beitrag von Uniko’s Hardware auf X hervorgeht. Welche Last dabei am Computer anlag und welche Kombination aus Grafikkarte und Netzteil neben dem abgebildeten Equalizer-12V-2×6-Kabel hierbei verwendet wurde, geht aus dem inzwischen deaktivierten Foren-Post nicht hervor.

Aktuell für 50 Euro erhältlich

Während das Asus ROG Equalizer in den USA zum Preis von rund 50 US-Dollar angeboten wird, ist das 12V-2×6-Kabel in Deutschland aktuell beispielsweise bei Amazon zum Preis von 49,90 Euro erhältlich*. Bislang fehlt eine offizielle Stellungnahme von Asus zum Anwenderbericht im Chiphell-Forum.

Bereits zuvor zeigte das Asus ROG-Equalizer-Kabel in Messungen des Tech-YouTubers Roman Hartung alias „der8auer“ bis zu 4 Ampere Pin-Differenzen, was eine Warnmeldung der Messeinrichtung zur Folge hatte. „Out of the Box“ war der versprochene Vorteil durch den Einsatz des Kabels also nicht nachweisbar. Erst nach Modifikationen des Kabels konnte der YouTuber hingegen eine bessere Verteilung erzielen, wodurch die Unterschiede in der Stromstärke nur noch bei ungefähr 1,5 Ampere lagen.

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Mit dem „Gigabit-Update Mai 2026“ kann Vodafone nun mehr als 30 Millionen Haushalte vermelden, die man in Deutschland auf verschiedenen Wegen mit Gigabit-Internet versorgen kann. Drei Viertel aller Menschen in Deutschland können laut Unternehmens­angaben demnach Gigabit-Internet von Vodafone nutzen.

Zuletzt hat die Kooperation mit Deutsche Glasfaser die Glasfaser-Reichweite deutlich erhöht und 70.000 Haushalte haben im Mai von Segmentierungen im Kabelnetz profitiert.

Mehr Haushalte – zumindest auf dem Papier in der Vermarktung

Konkret spricht das Unternehmen nun von 30,9 Millionen Haushalten, denen über Kabel-Glasfaser (HFC) oder Glasfaser (FTTH) eine Geschwindigkeit von mindestens einem Gigabit pro Sekunde angeboten werden kann. Ende März waren es noch 29,7 Millionen Haushalte. Grund für diesen Anstieg ist vor allem die Wiederaufnahme der Vermarktungs­kooperation mit der Deutschen Glasfaser und der weitere Ausbau durch die OXG – dem Joint Venture von Vodafone.

In Bielefeld startete das Unternehmen demnach den Tiefbau für mehr als 30.000 Haushalte. In Hamburg wurde das Projekt zudem ausgeweitet, so dass insgesamt mehr als 161.000 Haushalte nun Glasfaser aus dem Projekt bekommen sollen. Danke der neuen Partnerschaft mit Deutsche Giganetz und der wieder­aufgenommenen Zusammenarbeit mit der Deutschen Glasfaser konnte Vodafone die Glasfaser-Reichweite von 12,4 Millionen im April auf 14,6 Millionen FTTH-Anschlüsse im Mai vergrößern.

Mehr Geschwindigkeit durch stärkere Segmentierung

Und auch bei der Modernisierung seines Kabel-Glasfasernetzes vermeldet Vodafone erneut Fortschritte: Im Mai haben Techniker in ganz Deutschland 200 Segmentierungen
und Fiber-Deep-Maßnahmen in 69 Städten und Gemeinden beendet. Von diesem Maßnahmen sollen 70.000 Haushalte profitieren, indem sie mehr Kapazität und mehr Stabilität an ihren Kabel-Glasfaser-Anschlüssen erhalten, so Vodafone. Verhältnismäßig besonders viele Maßnahmen hat Vodafone nach eigenen Angaben in Ascheberg (10 Maßnahmen), Berlin (8), Hamburg (8), Essen (7) und Mönchengladbach (7) abgeschlossen.

Bei der Netz-Segmentierung teilt Vodafone sein Kabel-Glasfasernetz in kleinere Abschnitte. Da Kabel ein sogenanntes „Shared Medium“ ist, bei dem sich alle Nutzer in einem Bereich die Bandbreite teilen, dient das Verfahren der Kapazitäts­erweiterung. Durch das Verkleinern der Segmente greifen weniger Haushalte auf dieselben Frequenzen zu, wodurch jedem Kunden mehr Bandbreite zur Verfügung steht. Weniger Nutzer als vorher teilen sich somit die zur Verfügung stehende Bandbreite.

ComputerBase hat Informationen zu diesem Artikel von Vodafone unter NDA erhalten. Die einzige Vorgabe war der frühest­mögliche Veröffentlichungs­zeitpunkt.

OpenAI und Broadcom haben mit Jalapeño den ersten von OpenAI entworfenen KI-Beschleuniger vorgestellt. Der Chip ist nicht für das Training neuer Modelle gedacht, sondern für die Inferenz: Er soll also Anfragen an große Sprachmodelle wie ChatGPT, Codex oder API-Dienste effizienter verarbeiten. Konkrete Leistungsdaten fehlen noch.

Eigener Chip für die Modell-Ausführung

Mit Jalapeño rückt OpenAI tiefer in die (eigene) Hardware-Entwicklung vor. Der Chip wird von den Unternehmen als „Intelligence Processor“ bezeichnet und ist laut Ankündigung von Grund auf für die Inferenz großer Sprachmodelle entworfen worden. Anders als universell einsetzbare Beschleuniger soll Jalapeño stärker auf die Arbeitslasten zugeschnitten sein, die bei interaktiven KI-Diensten entstehen.

Dazu zählen nicht nur reine Rechenleistung, sondern auch Speicherzugriffe, Netzwerk-Anbindung und möglichst geringe Latenzen. Gerade bei Chatbots, Code-Assistenten oder künftigen Agenten-Anwendungen ist nicht nur entscheidend, wie viele Tokens pro Sekunde ein System berechnen kann. Die Antwort soll auch mit möglichst wenig Verzögerung geliefert werden und bei hoher Nachfrage zuverlässig verfügbar bleiben.

OpenAI spricht von besseren Werten pro Watt

Belastbare Benchmarks nennt OpenAI noch nicht. Die Unternehmen erklären lediglich, frühe Tests würden eine deutlich bessere Leistung pro Watt als aktuelle Systeme erwarten lassen. Ein technischer Bericht mit näheren Daten soll erst in den kommenden Monaten folgen. Bis dahin bleibt offen, wie Jalapeño im direkten Vergleich zu Nvidias Beschleunigern, Googles TPUs oder anderen spezialisierten ASICs abschneidet.

Engineering-Samples laufen laut OpenAI bereits im Labor mit Fokus auf Takt und Leistungsaufnahme. Der Tape-out soll in nur neun Monaten erfolgt sein. OpenAI verweist darauf, dass eigene Modelle bei Teilen des Entwicklungs- und Optimierungsprozesses geholfen hätten.

Broadcom liefert Umsetzung und Netzwerk-Technik

OpenAI entwirft den Beschleuniger nicht allein. Broadcom übernimmt zentrale Aufgaben bei Netzwerk- und Verbindungstechnik. Auch Celestica wird als Partner für Platinen, Racks und Systemintegration genannt. Damit geht es nicht nur um einen einzelnen Chip, sondern um komplette KI-Systeme für Rechenzentren.

Der erste Einsatz ist für Ende 2026 vorgesehen. OpenAI und Broadcom stellen Jalapeño nicht als Einzelchip, sondern als Grundlage für eine über mehrere Jahre angelegte Infrastruktur-Basis dar. Bereits im Oktober 2025 hatten beide Unternehmen eine Zusammenarbeit über 10 Gigawatt an OpenAI-entworfenen KI-Beschleunigern angekündigt, deren Bereitstellung in der zweiten Jahreshälfte 2026 beginnen und bis Ende 2029 abgeschlossen werden soll.

Nicht automatisch ein Nvidia-Ersatz

Jalapeño dürfte vorerst vor allem OpenAIs eigene Infrastruktur ergänzen. Der Chip ist auf Inferenz zugeschnitten und damit nicht automatisch ein Ersatz für GPUs, die weiterhin beim Training großer Modelle und für flexible Rechenlasten wichtig bleiben. Für OpenAI kann ein eigener ASIC dennoch strategisch wichtig sein: Je besser Hardware, Software, Modelle und Dienste aufeinander abgestimmt sind, desto stärker lassen sich Kosten, Energiebedarf und Verfügbarkeit beeinflussen.

Die Zusammenarbeit ist zugleich ein weiterer Beleg dafür, dass große KI-Anbieter zunehmend eigene Beschleuniger entwickeln lassen. Nvidia bleibt zwar der dominierende Anbieter im Markt für KI-Beschleuniger, doch OpenAI folgt mit Jalapeño einem Trend, den auch Google, Amazon, Microsoft und Meta mit eigenen oder speziell angepassten Chips verfolgen.