Netflix feiert weiterhin Erfolge mit seinem Werbeabonnement: Mittlerweile schauen über 250 Millionen Menschen pro Monat in dem günstigen Einstiegsabo, teilte das US-Unternehmen bei seiner Upfront-Veranstaltung mit. Gleichzeitig kündigte das Unternehmen Pläne an, das Werbeabo ab 2027 in 15 weitere Märkte zu bringen, darunter Österreich, Polen und Dänemark.

In Deutschland kann das Werbeabo seit Herbst 2022 gebucht werden. Abonnenten können die Inhalte vergleichsweise günstig, aber mit Werbeunterbrechungen und eingeschränkter Bildqualität schauen. Nach einem schleppenden Start hat sich das Werbeabonnement für Netflix zu einem großen Erfolg entwickelt: Ende 2024 buchte jeder zweite neue Nutzer ein Werbeabonnement. Im November 2025 hatte Netflix noch 190 Millionen monatlich aktive Werbeabo-Zuschauer gemeldet.

Abonnentenzahl unklar

Die nun von Netflix genannte Zahl von 250 Millionen Zuschauern im Werbeabo darf nicht mit Abos verwechselt werden: Netflix zählt hier Gesamtzuschauer, nicht Nutzerkonten. In einem Haushalt mit mehreren Personen können also auf ein einzelnes Abo mehrere Zuschauer kommen. Netflix macht keine Angaben dazu, wie viele Werbeabos mittlerweile gebucht wurden. Insgesamt zählt der Streamingdienst 325 Millionen Abonnenten.

Das Werbeabo (Standard mit Werbung) kostet in Deutschland 5 Euro pro Monat – deutlich weniger als das nächstgünstigere Abonnement (Standard ohne Werbung), das monatlich 14 Euro kostet. Eine werbefreie Zwischenstufe für 8 Euro pro Monat hat Netflix nach der Markteinführung des Werbeabos gestrichen. Nutzer im Werbeabo gelten trotz niedriger Abopreise als besonders lukrativ für den Streamingdienst.

Netflix baut angeblich KI-Studio auf

Derweil experimentiert Netflix offenbar weiter mit KI: Der Journalist Janko Röttgers berichtet in seinem Newsletter Lowpass, dass Netflix aktuell ein neues Studio namens INKubator aufbaut, das Kurzfilme mit KI erstellen soll. Derzeit suche Netflix per Stellenausschreibung nach Mitarbeitern. Netflix sieht in KI-Produktionen eine Möglichkeit, die Produktion neuer Inhalte zu vergünstigen, sagte CEO Ted Sarandos im vergangenen Jahr im Gespräch mit Analysten. Künstliche Intelligenz könne etwa CGI-Effekte preiswerter umsetzen.

Netflix hat außerdem das von Schauspieler Ben Affleck gegründete KI-Start-up InterPositive übernommen, das KI-Werkzeuge für die Postproduktion von Filmen und Serien entwickelt.

(dahe)

Seit zehn Jahren setzt Apple bei der Produktion von iPhone-Prozessoren nur noch auf den Lieferanten TSMC aus Taiwan. Zwar versucht der derzeit, auch in den USA eine Produktion einzurichten, doch Apple wünscht sich mehr Diversifizierung – auch aus politischen Gründen. Ein zweiter Partner ist nun angeblich gefunden: Es soll der alte Mac-Prozessoren-Lieferant Intel sein. Die Kooperation wurde zwar bislang nicht offiziell bestätigt, es gibt jedoch glaubhafte Berichte von Bloomberg und Wall Street Journal. Nun kommentiert auch ein bekannter Analyst das Geschehen: Ming-Chi Kuo von TF International Securities aus Taiwan will vernommen haben, dass Intel mittlerweile eine kleine Probeproduktion für verschiedene Apple-Chips gestartet hat. Er gilt in Apples Lieferkette als hervorragend vernetzt.

Bislang geht es nur um ältere Chips

In einem ersten Schritt machte es Apple Intel dabei angeblich eher einfach: Die Herstellung von Legacy- beziehungsweise Low-End-Apple-Silicon-Chips ist demnach der Beginn. Intel verwende dafür eine verfeinerte Version seines aktuellen Fertigungsprozesses 18A, 18A-P genannt. Interessant: Es soll sich nicht nur um iPhone-Prozessoren handeln, sondern auch um solche für iPad und Mac. Das „Small-Scale Testing“ (Kuo) beginne jetzt, geplant sind 80 Prozent iPhone-Chips, der Rest iPad und Mac, was dem aktuellen Verhältnis bei den Verkaufszahlen entspricht. Nach den Tests in diesem Jahr soll die Produktion 2027 hochfahren und 2028 weiter ausgebaut werden. 2029 könnte Apple die Herstellung dann gegebenenfalls wieder verringern.

Welche konkreten Apple-Silicon-Chips Intel zuerst herstellen wird, gibt Kuo nicht an. Apple sei aber zusätzlich dabei, auch neuere kommende Intel-Prozesse zu testen. Der Umfang der ersten Bestellung ist bislang unklar. Yield-Ziele, also wie viele der produzierten Chips tatsächlich lauffähig sind, soll Intel bei 50 bis 60 Prozent (oder höher) festgelegt haben. TSMC soll jedoch mit weitem Abstand größter Lieferant bleiben, Kuo spekuliert über 90 Prozent des Gesamtbedarfs.

Apple sucht seit Jahren nach Alternativen

Pikant: Laut Kuo sieht Intel die Zusammenarbeit mit Apple intern derzeit noch mit gemischten Gefühlen. Die Börse hatte die Berichte für den einstigen Chip-König des x86-Zeitalters jedoch positiv goutiert. Kuo wiederholte die Information, dass Apple schon seit Längerem mit Intel verhandelt – angeblich deutlich vor den aktuellen Lieferproblemen bei TSMC, die die große Nachfrage nach lukrativen KI-Chips ausgelöst hat.

Apple plane, Intel langfristig als wichtigen Lieferanten zu etablieren. Es werde aber Jahre dauern, bis dort die Bestellungen für fortschrittliche Chips landen, so Kuo weiter. Zudem gilt Apple als sehr herausfordernder Kunde mit hohen Ansprüchen. TSMC bleibt laut Kuo zumindest in den kommenden Jahren klar die Nummer eins für Apple Silicon.

(bsc)

Wissenschaftler der Delft University of Technology haben mit Bee-Nav eine Indoor-Navigation für Drohnen entwickelt, die sich an der Navigationstechnik von Honigbienen orientiert. Bee-Nav benötigt nur wenig technische Ressourcen, damit sich Schwärme von Drohnen in Innenräumen, etwa Gewächshäusern oder Industrieanlagen, selbstständig orientieren können.

Drohnen und Roboter greifen in Innenräumen, wo kein GPS verfügbar ist, zur Navigation oft auf detaillierte Karten der Umgebung zurück. Solche kartenbasierten Systeme benötigen jedoch auf den Drohnen und Robotern eine hohe Rechenleistung und eine Menge Speicherplatz. Für Mikrodrohnen eignen sich solche Systeme deshalb nicht, denn sie sind dann teuer und energieintensiv zu betreiben.

Die Forscher der Delft University of Technology haben deshalb ein System ersonnen, das mit weniger Rechenleistung und wenig Speicher auskommt und sich an der Navigation von Honigbienen orientiert. Die verfügen mit ihren winzigen Gehirnen lediglich über eine kleine Gedächtnisleistung verfügen. Zusammengefasst haben die Wissenschaftler ihre Forschungsergebnisse zu Bee-Nav in der Studie „Efficient robot navigation inspired by honeybee learning flights“, die im Magazin Nature erschienen ist.

Navigation mit Odometrie und visuellem Gedächtnis

Honigbienen orientieren sich unter anderem durch Odometrie. Anhand von visuellen Bewegungsinformationen schätzen sie ab, wie weit und in welche Richtung sie sich bewegt haben. Das Prinzip ähnelt einer Kombination aus Schrittzähler und Kompass. So können die Bienen wieder zu ihrem Bienenstock zurückfinden. Das Problem dabei: Die Odometrie unterliegt einem Drift, sodass die erfasste Entfernung und Richtung mit ansteigender Entfernung ungenauer wird. Deshalb nutzen Bienen zusätzlich ihr visuelles Gedächtnis, indem sie sich wichtige Orte, wie etwa die Umgebung ihres Bienenstocks, vorab einprägen.

Das geschieht in der Regel durch kleine Lernflüge in unmittelbarer Umgebung des Bienenstocks. Je stärker die Bienen mit ihrer Umgebung vertraut sind, desto weiter können sie sich vom Stock entfernen, finden aber trotzdem wieder zurück.

„Wir waren fasziniert von der Tatsache, dass Honigbienen weit von ihrem Zuhause entfernt auf verschlungenen Pfaden fliegen und dennoch fast geradlinig zurückkehren können“, sagt Guido de Croon, Professor für bioinspirierte KI für Drohnen an der Delft University.

Die Forscher fanden heraus, dass Bienen, je näher sie ihrem Stock kommen, stärker auf ihr visuelles Gedächtnis zurückgreifen, sich ansonsten weitgehend auf Odometrie verlassen.

Bee-Nav-System

Die Wissenschaftler bildeten dieses Navigationssystem künstlich für Drohnen nach. Dazu absolviert die Bee-Nav-Drohne einen kurzen Lernflug rund um ihr „Zuhause“. Dabei sammelt sie Panoramaaufnahmen der Umgebung. Ein neuronales Netzwerk lernt, diese Bilder zu verarbeiten, um daraus die Richtung und Entfernung zur Basis berechnen zu können.

Die Drohne weiß, ähnlich wie eine Biene, aber nicht immer, wo sich ihre Basis befindet. Sie kann aus der Entfernung etwa zu klein wahrgenommen werden oder von Bewuchs verdeckt sein. Die Forscher kompensierten das, indem sie das neuronale Netzwerk mit Odometrie-Schätzungen zu Entfernung und Richtung zur Basis trainierten. Dies reichte in Kombination mit der visuellen Navigation aus, um die Drohnen trotz des Drifts bei zunehmender Entfernung wieder zu ihrer Basis zurückkehren zu lassen. Bei vier Flügen, die von unterschiedlichen Punkten innerhalb des bekannten Gebiets starteten, kehrte die Drohne immer wieder erfolgreich zu ihrem Ausgangspunkt zurück. Das dabei genutzte neuronale Netzwerk zur Auswertung der Panoramabilder umfasste dabei lediglich 3,4 KByte. Die Drohne flog schneller in höherer Entfernung und wurde langsamer, je näher sie sich dem Ausgangspunkt näherte.

Die Wissenschaftler testeten die Drohnen in weiteren unbekannten Umgebungen im Innen- und Außenbereich. Die Innentests absolvierte die Drohne ohne Probleme. In einem Außentest im niederländischen Drohnen-Feldlabor „Unmanned Valley“ in Valkenburg überwand die Drohne eine Strecke von mehr als 600 m, kehrte trotzdem erfolgreich zu ihrer Basis zurück. Das dabei verwendete neuronale Netzwerk war jedoch mit 42 kByte etwas größer.

In windigen Umgebungen gelangt Bee-Nav jedoch an seine Grenze. Der Wind zwingt die Drohne dann in eine Schieflage, sodass die Bilder der Drohne nur eingeschränkt zur Navigation genutzt werden können. Entsprechend sank die Erfolgsquote bei Flügen in windiger Umgebung auf 70 Prozent.

Die Forscher nehmen an, dass die Technik beispielsweise in Gewächshäusern eingesetzt werden könnte. Die kleinen Drohnen könnten dort Pflanzen inspizieren und etwa Krankheiten und Schädlingsbefall frühzeitig erkennen. Das könnte dazu beitragen, den Pflanzenausschuss zu reduzieren.

(olb)