AMD setzt auch im mobilen Segment auf ältere Modelle, wobei es nun richtig alt wird: Picasso und damit Zen+ und Vega-GPU ist zurück! Damit werden die Ryzen-5000-Desktop-Lösungen im Sockel AM4 doch noch um einiges unterboten, denn hier kommt nun wirklich das sprichwörtliche Altmetall zum Einsatz. Starttermin ist Q2/2026.

Verrückte Zeiten vor allem beim Speicher und den massiv gestiegenen Kosten erfordern manchmal interessante und neue Ansätze. AMD sieht den unter anderem darin, ältere CPU-Modelle zu reaktivieren. Diese arbeiten mit DDR4-Speicher zusammen, der ist in der Regel etwas günstiger als DDR5-Speicher. Was im Desktop-Umfeld so in der Reinkarnation des AMD Ryzen 7 5800X3D resultiert, geht im Notebook-Umfeld aber noch mindestens zwei, drei Stufen weiter: Picasso ist zurück!

AMD scheint eine Neueinstellung alter APUs direkt zu gestatten, denn die Produktseiten beispielsweise zum AMD Ryzen 3 3100U und AMD Ryzen 5 3501U sind online. Das kleinste Modell bietet zwei Kerne und nicht einmal SMT, folglich also auch nur zwei Threads bei maximal 3,2 GHz. Der Ryzen 5 bietet immerhin vier Kerne und acht Threads bei maximal 3,7 GHz. Die iGPU hört auf den Namen Vega 8, bietet also 8 CUs. Das Speicherinterface kann über zwei Kanäle maximal DDR4-2400 ansprechen – 2019 war das ziemlich gut, Mitte 2026 wird es da vergleichsweise dünner.

Das gilt natürlich auch für die Gesamtleistung der Produkte, denn Zen+ als CPU-Architektur war zwar ein Fortschritt gegenüber dem Auftakt Zen, gegenüber aktuellen Zen 5 oder auch noch Zen 4 und Zen 3 liegen sie aber weit zurück, gepaart mit niedrigem Takt wird die Schere nur noch weiter auseinander gehen. Diese Lösungen eignen sich nur für absolute Low-Cost-Umgebungen, getreu dem Motto in der CPU-Rangliste „der PC soll angehen“.

12 nm von Globalfoundries

Das interessante an den Chips ist dabei auch, dass sie weiterhin in 12 nm gefertigt werden. Dafür zuständig war seinerzeit aber Globalfoundries und noch nicht TSMC! Über die letzten Jahre wurde Globalfoundries dann stetig weiter verdrängt und TSMC übernahm nahezu komplett den Teil des Auftragsfertigers, Globalfoundries war aber immer noch für kleinere Mengen an Chiplieferungen zuständig. Dies scheint auch im Jahr 2026 und darüber hinaus noch zu gelten. Vielleicht hat AMD aber auch nur noch eine größere Menge im Lager, gerade bei älteren APUs hatte sich AMD oft bezüglich der Menge verkalkuliert. Altlasten nun zu verkaufen macht zum Beispiel auch Intel, mitunter sogar schon abgeschriebene Produkte.

Tesla strebt weitere europäische Zulassungen für das Full Self-Driving (Supervised) an. In Schweden und den Niederlanden habe der Autohersteller zu diesem Zweck auch mit aufgeblasenen Zahlen aus einer eigenen Statistik argumentiert, wie Reuters berichtet.

FSD Supervised kommt schrittweise nach Europa

Full Self-Driving (Supervised) lässt sich seit April dieses Jahres offiziell in den Niederlanden und damit erstmals auch innerhalb Europas nutzen. FSD unter Beaufsichtigung des Fahrers ist ein Level-2-Assistenzsystem, das Fahraufgaben wie Gas, Bremse und Lenkung vollständig übernehmen kann. Dabei wird die ständige Aufmerksamkeit des Fahrers verlangt und Nebentätigkeiten bleiben verboten. Diese sind erst ab Level 3 und höher erlaubt.

Erstzulassung in den Niederlanden

Auf die Freigabe in den Niederlanden folgten im Mai Zulassungen in Litauen und Estland, seit Juni darf auch in Dänemark und Belgien mit FSD Supervised gefahren werden. In Deutschland sind weiterhin Probefahrten vom Beifahrersitz aus möglich, eine Zulassung für den deutschen Markt liegt Tesla aber noch nicht vor.

Hätte FSD Supervised wirklich 32.000 Leben retten können?

Wie Reuters berichtet, habe Tesla für die Zulassungsbestrebungen in Europa auch aufgebauschte Zahlen aus einer selbst erstellten Statistik verwendet. Das geht aus der Korrespondenz zwischen Tesla und europäischen Regulierungsbehörden hervor, die die Nachrichtenagentur über Informationsfreiheitsanfragen einsehen konnte.

Nach der niederländischen Zulassung habe ein Strategie­verant­wortlicher von Tesla die schwedischen Behörden um eine ähnliche Zulassung gebeten und dabei mit fragwürdigen Zahlen geworben.

Laut Reuters soll Tesla damit geworben haben, dass FSD Supervised 32.000 Leben und 1,9 Millionen Verletzungen hätte retten respektive verhindern können. Von Reuters befragte Wissenschaftler halten diese Zahlen für hochgradig irreführend, da Teslas Statistik annehme, dass alle Fahrzeuge in den USA, auch Lastkraftwagen und Motorräder, durch Autos mit FSD Supervised ersetzt würden und dass jedes Tesla-Fahrzeug sieben Mal sicherer als andere Autos sei. Tesla argumentiere nämlich, dass ein FSD-Fahrzeug eine sieben Mal längere Strecke zurücklegen könne als ein durchschnittlicher menschlicher Fahrer in den Vereinigten Staaten, bevor es zu einem Unfall komme.

Darüber hinaus vergleiche sich Tesla mit anderen Autoherstellern unter abweichenden Voraussetzungen, so der Vorwurf. Bei Tesla fließe ein Unfall nämlich nur dann als Unfall in die Statistik ein, wenn dabei Airbags ausgelöst wurden. Bei den menschlichen Unfällen seien aber auch viel geringere Schäden in die Statistik aufgenommen worden. Tesla vergleiche die eigene Flotte zudem mit durchschnittlich alten US-Autos, die aber deutlich älter und mit weniger aktuellen Sicherheitsfeatures ausgestattet seien. Es habe kein Vergleich unter ähnlich modernen Autos stattgefunden, so Reuters.

Anders Eriksson, ein Ermittler der schwedischen Verkehrsbehörde, wollte die von Tesla präsentierten Daten nicht gegenüber Reuters kommentieren, erklärte aber, dass eine Zulassung nicht nur anhand der vom Hersteller präsentierten Zahlen erfolge. Ein Sprecher der unabhängigen European Transport Safety Council zeigte sich hingegen besorgt und fordert externe Prüfverfahren.

Allgemeine EU-Zulassung angestrebt

Griechenland strebt ebenfalls eine Zulassung von FSD Supervised an und zeigt sich bislang überzeugt von den Zahlen, die aus den USA stammen. In Norwegen wiederum zeigen sich die Behörden vorsichtiger und erklärten, dass es schwierig sei, einen Zusammenhang zwischen Teslas selbst produzierten Zahlen und denen der Verkehrsbehörde zu finden.

Für eine allgemeine EU-Zulassung von FSD Supervised müssen Vertreter von 55 Prozent der Mitgliedsstaaten, die 65 Prozent der Bevölkerung abdecken, mit „Ja“ stimmen. Dies werde von Tesla aktuell angestrebt, bis dahin sind Einzelzulassungen möglich.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz soll Unternehmen produktiver machen und Kosten senken. Eine aktuelle Studie zeichnet jedoch ein differenzierteres Bild: Zwar sparen Beschäftigte durch KI Arbeitszeit, ein erheblicher Teil dieses Gewinns fließt jedoch direkt wieder in die Kontrolle von Ergebnissen und die Betreuung der Systeme.

Mindestens die Hälfte des Zeitgewinnes sofort wieder weg

Für die Studie des Work AI Institute, an der Wissenschaftler unter anderem von Stanford, UC Berkeley und der University of California in Santa Barbara beteiligt waren, wurden mehr als 6.000 Wissensarbeiter in den USA, Großbritannien und Australien befragt. Dabei gaben 75 Prozent der Teilnehmer an, durch den Einsatz künstlicher Intelligenz spürbar produktiver zu sein und ihre eigentlichen Aufgaben schneller erledigen zu können. Laut der Erhebung lassen sich auf diese Weise durchschnittlich 11 Arbeitsstunden pro Woche einsparen. Gleichzeitig müssen die Beschäftigten jedoch mehr als 6 Stunden für Tätigkeiten aufwenden, die in der Branche häufig als „Botsitting“ bezeichnet werden. Dazu zählen die Überprüfung von Systemen, die Korrektur von Fehlern sowie die Formulierung neuer Eingaben, wodurch sich der tatsächliche Zeitgewinn deutlich reduziert.

Nach Angaben der Studie entfallen 37 Prozent der gesamten KI-Nutzungszeit auf diese Kontrollaufgaben. Für die eigentliche Erstellung von Arbeitsergebnissen mithilfe der KI werden dagegen 36 Prozent aufgewendet. Die Forscher sprechen in diesem Zusammenhang von einer weitgehend unsichtbaren menschlichen Arbeitsschicht, die erforderlich ist, um die Systeme produktiv nutzen zu können.

Kaum wirkliche Nachweise für größere Vorteile

Den Forschern zufolge ist ein wesentlicher Grund für den hohen Kontrollaufwand in der weiterhin erheblichen Fehleranfälligkeit vieler KI-Werkzeuge zu finden. Mehr als ein Drittel aller Sitzungen scheitert laut Befragung entweder vollständig oder erfordert zumindest eine umfangreiche Nachbearbeitung, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dadurch gleichen sich Aufwand und Nutzen nahezu aus: Für jede Stunde, in der die KI tatsächlich verwertbare Resultate liefert, investieren Beschäftigte demnach ungefähr eine weitere Stunde, um diese Ergebnisse nutzbar zu machen.

Die Vorteile des KI-Einsatzes lassen sich deshalb in vielen Unternehmen nur schwer messen. Zwar berichten rund drei Viertel der Befragten von Effizienzsteigerungen, jedoch geben lediglich 13 Prozent der Unternehmen an, durch den Einsatz von KI nachweisbare geschäftliche Vorteile oder Wachstumseffekte erzielt zu haben. Besonders kritisch bewerten die Autoren der Studie die zunehmende Verlagerung von Verantwortung auf entsprechende Systeme. Bereits 41 Prozent der Befragten geben demnach zumindest gelegentlich KI-generierte Arbeitsergebnisse ab, die sie selbst nicht vollständig erklären könnten. Nicht selten entstehen daraus Fehler, die anschließend von anderen Mitarbeitern korrigiert werden müssen.

Aufwand wird massiv unterschätzt

Studienautor Paul Leonardi sieht darin eines der grundlegenden Probleme der aktuellen KI-Einführung: Unternehmen erwarteten von ihren Mitarbeitern nicht nur die Nutzung der Systeme, sondern auch deren Einrichtung und Pflege. Beschäftigte würden zunehmend die Rolle von Vorgesetzten übernehmen, die KI-Agenten koordinieren, überwachen und korrigieren müssen. Dieser zusätzliche Aufwand werde in vielen Produktivitätsbetrachtungen bislang unterschätzt. „Sie verwalten lediglich diese KI-Tools und KI-Agenten, und wir erwarten, dass sie viel mehr leisten können, aber wir berücksichtigen nicht den gesamten Arbeitsaufwand, der tatsächlich mit der Verwaltung verbunden ist“, so Leonardi zu den gewonnenen Ergebnissen.