Apple soll die Produktionsaufträge für das iPhone Air drastisch zusammengestrichen haben und die Fertigung ab November auf rund 10 Prozent des September-Volumens herunterfahren. Das berichtet Nikkei Asia unter Berufung auf mehrere mit der Angelegenheit vertraute Personen aus der Zuliefererkette. Gleichzeitig erhöht das US-Unternehmen die Bestellungen für das iPhone 17 und iPhone 17 Pro deutlich – die Gesamtprognose von 85 bis 90 Millionen Einheiten für die iPhone-17-Serie bleibe damit stabil. Zuvor hatte es schon ähnliche Berichte aus Südkorea gegeben.

Die Anpassung der Produktionspläne spiegelt die völlig unterschiedliche Marktreaktion auf die einzelnen Modelle wider. Während das iPhone Air außerhalb Chinas auf wenig Interesse stoßen soll, übertrifft die Nachfrage nach den Standard- und Pro-Varianten offenbar die Erwartungen. Apple habe die Produktionsaufträge für das Basismodell iPhone 17 um etwa 5 Millionen Einheiten erhöht und auch die Bestellungen für das iPhone 17 Pro aufgestockt, so die Quellen.

iPhone Air enttäuscht

Ursprünglich sollte das iPhone Air etwa 10 bis 15 Prozent der gesamten iPhone-Neuproduktion 2025 ausmachen. Nun haben laut dem Bericht mehrere Zulieferer von Apple die Anweisung erhalten, Komponenten- und Elektronikmodule für dieses Modell weitgehend zu reduzieren. Ein Manager aus der Zulieferkette beschreibt die aktuellen Produktionsaufträge als nahezu auf „End-of-Production“-Niveau, das normalerweise erst am Ende eines iPhone-Jahres erreicht wird – und das, obwohl das iPhone Air erst vergangene Woche in China in den Verkauf gegangen ist. Dort soll es auf hohe Nachfrage stoßen.

Die unterschiedliche Beliebtheit der Modelle zeigte sich bereits beim Bestellvorgang: Auf Apples offizieller US-Website beträgt die durchschnittliche Wartezeit für ein iPhone 17 mit 256 Gigabyte Speicher und kostenlosem Versand derzeit zwei bis drei Wochen, für das iPhone 17 Pro ein bis zwei Wochen. Für das iPhone Air gibt es dagegen keine Wartezeit. Ähnlich die Situation im deutschen Apple Online Store: iPhone 17 und 17 Pro haben dort Liefertermine zwischen Anfang und Mitte November, das iPhone Air ist sofort lieferbar.

China-Start verspätet wegen eSIM-Regulierung

In China kam das iPhone Air erst mit erheblicher Verzögerung auf den Markt. Grund waren Pekings Vorschriften zur eSIM-Technologie. Während Apple die iPhone-17-Serie am 9. September vorstellte und am 19. September mit dem Verkauf in den meisten Märkten begann, mussten chinesische Kunden auf das Air-Modell bis vergangene Woche warten. Die ersten Verkaufstage in China verliefen laut Nikkei allerdings durchaus positiv.

Insgesamt hat sich die iPhone-17-Serie in China und den USA – Apples zwei größten Märkten – in den ersten zehn Verkaufstagen um 14 Prozent besser verkauft als die iPhone-16-Reihe im Vorjahr. Haupttreiber dieses Wachstums ist das Basismodell iPhone 17. Die Verkaufszahlen für das Juli-bis-September-Quartal lagen über dem Vorjahreswert, obwohl der Smartphone-Markt insgesamt stagniert.

Wegbereiter für faltbares iPhone 2026

Strategisch sollte das iPhone Air den Weg für Apples erstes faltbares iPhone ebnen, das für 2026 erwartet wird. Drei mit der Angelegenheit vertraute Personen bestätigten diese Rolle des ultradünnen Modells. Apple setze große Hoffnungen in den Launch eines Foldables im kommenden Jahr.

Die Zulieferer zeigen sich insgesamt erleichtert, dass Apple seine Gesamtprognose einhalten kann. Andere Hersteller hätten für 2025 Rückgänge verzeichnet, was unter anderem auf die Zoll-Auseinandersetzungen und die globale Konjunkturentwicklung zurückgeführt wird.

(mki)

Ein Forschungsteam von Google Quantum AI hat einen neuen Quantenalgorithmus entwickelt, der einen verifizierbaren Quantenvorteil gegenüber herkömmlicher Hardware ermöglichen soll. Der Algorithmus trägt den Spitznamen Quantum Echoes und soll auf Googles Quantenchip Willow 13.000-mal schneller laufen als der beste bekannte klassische Algorithmus auf den schnellsten Supercomputern.

Die Ergebnisse präsentiert die Gruppe in einer Publikation im Fachmagazin Nature. Ein zur gleichen Zeit erschienenes Manuskript auf dem Preprint-Server arXiv soll die erfolgreiche Anwendung von Quantum Echoes im Bereich der NMR demonstrieren.

Rezepte für Quantencomputer

Quantencomputer versprechen bei bestimmten Aufgaben einen enormen Rechenvorteil im Vergleich zu herkömmlichen oder auch Supercomputern. Damit die Quantenrechner aber einen Vorteil liefern, benötigen sie spezielle Quantenalgorithmen, die Quanteneffekte geschickt ausnutzen, um ein Problem effizient zu lösen. Verbreitet ist der Shor-Algorithmus, der das mathematische Problem löst, auf dem ein Großteil der heute etablierten Verschlüsselungsverfahren basiert. Damit könnte es Quantencomputern also eines Tages gelingen, in kürzester Zeit komplexe Verschlüsselung zu knacken.

Das sogenannte Random Circuit Sampling (RCS) ist ein weiterer Quantenalgorithmus, den Unternehmen wie Google häufig nutzen, um die Leistungsfähigkeit ihrer Quantenchips zu demonstrieren. RCS wurde allerdings speziell dafür konstruiert, die Leistungsfähigkeit von Quantencomputern zu testen. Somit ist RCS als reiner Benchmark zu verstehen, da der Algorithmus kein Problem löst, das für reale Anwendungen nützlich wäre.

Nicht so Googles neuer Quantenalgorithmus Quantum Echoes. Dieser testet nicht einfach nur die Komplexität, sondern auch die Präzision einer Quantenrechnung. Das Team verkündet, dieser Algorithmus könne bei der Lösung von realen Problemen helfen, die etwa in der Medikamenten- oder Fusionsforschung eine Rolle spielen.

Quantum Echoes soll außerdem einen verifizierbaren Quantenvorteil liefern. Das bedeutet, dass andere Forschungsgruppen den Algorithmus auf ihren eigenen Quantenrechnern ausführen, das Ergebnis des Willow-Prozessors reproduzieren und so bestätigen können. Eigenen Angaben zufolge hat Google ein unabhängiges Team beauftragt, Schwachstellen in ihrem Algorithmus zu finden, um so die Performance zu bestätigen.

So funktioniert Quantum Echoes

Der technische Name von Quantum Echoes lautet eigentlich „Out-of-order Time Correlator (OTOC) Algorithm“. Vereinfacht gesagt ist Quantum Echoes ein Algorithmus, um die Zeit zurückzudrehen und so die Eigenschaften von Quantencomputern besser zu verstehen, Störungen nachzuverfolgen oder umzukehren.

Dafür führen die Wissenschaftler zuerst eine Reihe von Operationen auf dem Quantenchip aus. Dann stören sie eines der Qubits und diese Störung breitet sich im Quantencomputer aus. Anschließend kehren sie die Operationen um, sie führen also die Operationen aus dem ersten Schritt rückwärts in umgekehrter Reihenfolge durch – wie bei einem Echo, daher der Name des Algorithmus. Zuletzt lesen sie die Informationen aus.

Das Ergebnis verrät den Forschern, wie sich Quanteninformation und klassisches Rauschen im Quantencomputer ausbreiten. Üblicherweise sind diese beiden Effekte schwierig auseinanderzuhalten, weil alle Elemente des Quantencomputers miteinander verknüpft sind und sich verschiedene Effekte überlagern. Ihr Algorithmus verrät den Forschern, wie sich Quanteninformation in komplexen Systemen mit vielen Teilchen ausbreitet.

So können die Forscher Einblicke in mikroskopische Eigenschaften des Quantensystems gewinnen, die ein klassischer Computer nicht berechnen kann. Darin sieht das Team einen möglichen Baustein für künftige Beweise eines echten Quantenvorteils. Der Algorithmus selbst zeigt in der Nature-Publikation jedoch keinen Quantenvorteil und löst kein reales Problem.

Erste Anwendungen in der NMR

Eine tatsächliche Anwendung schlägt das Team in einem begleitenden Manuskript auf arXiv vor. Die Arbeit basiert auf einer Kollaboration mit Forschungsgruppen aus den USA, dem Vereinigten Königreich, Kanada und Australien. Die Anwendung stammt aus dem Bereich der Kernspinresonanz (NMR, für Nuclear Magnetic Resonance). NMR ist die Grundlage für die Magnetresonanztomografie (MRT), sowie viele weitere Präzisionsmessmethoden in der Chemie, Medizin oder Geophysik.

Im betrachteten Beispiel könne Quantum Echoes als „molekulares Lineal“ dienen, um Abstände sehr präzise zu messen und Informationen über chemische Strukturen zu gewinnen. Das Team untersuchte in ihrer Arbeit zwei Moleküle mit 15 beziehungsweise 28 Atomen. Die Berechnungen mit Googles Willow stimmten mit den Vorhersagen der klassischen NMR überein. Quantum Echo liefere jedoch zusätzliche Informationen, die NMR allein nicht liefern könne.

Bessere NMR ist für viele Bereiche relevant, wie die Pharmaforschung oder Materialentwicklung, um die molekulare Struktur in Medikamenten oder Baustoffen besser und schneller zu verstehen. Die Ergebnisse des arXiv-Manuskripts wurden noch nicht von unabhängigen Experten geprüft.

„Diese neue Arbeit präsentiert den Quantencomputer als Tool, um molekulare Strukturen aufzudecken, nicht nur in der NMR, sondern in der Zukunft vielleicht auch in der Quantensensorik“, sagt Michel Devoret während einer Vorab-Präsentation der Ergebnisse. Das Team nutzt den Begriff „Quantum-Scope“, um die Weiterentwicklung von Teleskopen und Mikroskopen anzudeuten.

Devoret gewann kürzlich den Physik-Nobelpreis für die physikalischen Grundlagenexperimente, die heute die Basis für supraleitende Qubits bilden. Dies sind die Bausteine, aus denen Unternehmen wie Google oder auch IBM und das europäische IQM Quantencomputer konstruieren. Devoret ist leitender Wissenschaftler für Quantenhardware bei Google Quantum AI.

Ein echter Quantenvorteil?

Bereits 2019 verkündete ein Forscherteam von Google, mit ihrem damaligen Quantenchip Sycamore einen Quantenvorteil demonstriert zu haben. Der Chip soll ein Problem in wenigen Minuten gelöst haben, für das ein herkömmlicher Supercomputer 10.000 Jahre gebraucht hätte. Kurz darauf wurde dieser Erfolg relativiert, als Forscher einen Weg fanden, die gleiche Rechnung mit einem effizienteren Algorithmus in wenigen Minuten auf einem herkömmlichen Computer zu lösen.

„Dieses Rennen zwischen klassischem und Quantencomputing ist ganz normal. All diese Geschwindigkeits-Vorhersagen sind Momentaufnahmen. Wir haben schon damals erwartet, dass Entwickler klassische Algorithmen beschleunigen“, sagt Hartmut Neven. „Wir erwarten, dass das auch in diesem Fall passieren wird. Aber auch die Quantentechnologie entwickelt sich weiter und die Leistungsfähigkeit von Quantencomputern wird weiter steigen.“

Ausblick

Google zeigt sich optimistisch, innerhalb von fünf Jahren relevante Probleme mithilfe Quantencomputern lösen zu können, die kein klassischer Computer lösen könne. Mit der Entwicklung größerer, fehlerkorrigierter Quantenrechner erwartet das Unternehmen auch, dass mehr reale Anwendungen für Quantencomputer entdeckt werden. Aktuell fokussiere sich das Team darauf, seinen dritten Meilenstein zu erreichen: ein langlebiges, logisches Qubit.

(spa)

Bei einem Auftritt an der TU München wirbt Richard Stallman dafür, freie Entscheidungen nicht auf dem Altar möglicher digitaler Bequemlichkeiten zu opfern. Vor rund 400 Zuschauern fordert der Gründer der Free Software Foundation (FSF) Studentinnen und Studenten auf, nur freie Software einzusetzen und zu entwickeln.

Staaten könnten es sich gar nicht leisten, ihre Souveränität an große Konzerne abzugeben, betont Stallman vor einem vollen Hörsaal. „Das sollten wir bekämpfen. Wir sollten dafür sorgen, dass unsere staatlichen Institutionen souverän bleiben.“ Die Stadt München werde mit der Abkehr vom freien LiMux ihrer Verantwortung für die Unabhängigkeit der Verwaltung nicht gerecht.

Der 72-Jährige, der mit dem freien Texteditor GNU Emacs und den für die „vier Freiheiten“ des Programmierens essenziellen Lizenzmodellen den Weg für GNU/Linux ebnete, tourt aktuell durch Europa. In München gastierte er an der Bayerischen Akademie der Wissenschaften und der Technischen Universität, wo zwar viel freie Software für den Eigenbedarf entsteht, zugleich aber auch proprietäre Programme wie Microsoft 365 weiter gefördert werden.

Kompromisslosigkeit, bitte!

„Vielleicht werden Sie von Ihrer Universität aufgefordert, nicht-freie Software zu nutzen. Lehnen Sie das ab“, forderte Stallman in der ihm eigenen radikalen Art. Wo proprietäre Software für Prüfungen notwendig sei, sollten die Universitäten gefordert werden, eigene Systeme anzubieten.

Bei proprietären Konferenzsystemen solle man sich um Proxying- oder Gateway-Lösungen bemühen. „Finden Sie jemanden, der Sie über seine Verbindung mit in die Konferenz holt“, meint Stallman.

„Nicht-freie Software erzeugt Monopole und sorgt dafür, dass Millionen von Nutzern nicht von einem Wettbewerb profitieren können“, mahnt Stallman. Die Free Software Foundation, die die Freiheit für den User – den ganz normalen und den Entwickler – hochhalte, sei kapitalistisch im besten Sinn: „Sozialismus sowjetischer Machart finden Sie bei den Big-Tech-Unternehmen.“

Libre Phone, Libre LLM?

Stallman gibt sich vorsichtig optimistisch, was freie Alternativen etwa für Mobilbetriebssysteme oder Large-Language-Modelle (LLMs) anbetrifft. Das kürzlich angekündigte Projekt Libre Phone soll allerdings wie schon sein Vorgänger Replicant auf der Codebasis von „teilfreien“ Android-Derivaten aufbauen. „Wir hoffen, mit Libre Phone Replicant zum Fliegen zu verhelfen“, sagt Stallman.

Googles angekündigte Identifizierungspflicht für App-Entwickler geißelt Stallman als Todesurteil für freie Apps in der App-Store-Alternative F-Droid. Offenbar traut Stallman den Beteuerungen von Google nicht, dass Sideloading für Apps erhalten bleibe.

Auch bei Künstlicher Intelligenz (KI) will die FSF-Community Kriterien für freie Alternativen entwickeln. Man stehe kurz vor einer Veröffentlichung, kündigt Stallman an. Zugleich appelliert er an das Münchner-Publikum, klar zu differenzieren zwischen Machine Learning und Chatbots.

Bullshit-Generatoren

Auf Machine Learning fußende Programme könnten intelligent sein, in einem beschränkten Bereich, und bestimmte Aufgaben so gut wie Menschen erledigen. Chatbots seien dagegen lediglich „Bullshit-Generatoren“, die künstlich „Äußerungen bar jeglicher Achtung für die Wahrheit“ erzeugten.

Mehrfach wurde der FSF-Gründer auf Münchens Rückkehr in die Arme von Microsoft angesprochen. Stallman äußerte dazu die Vermutung, die Stadt habe sich korrumpieren lassen durch Microsofts Zusagen, sein Entwicklungszentrum in der Stadt anzusiedeln. Langfristig gedacht sei das wegen entstehender Abhängigkeiten nicht, meint der Entwickler.

Eher einen Negativtrend konstatiert Stallman bei der Idee, auch die Designs für freie Hardware zu schaffen. Eigene Designs für freie CPU-Boards seien durchaus machbar, selbst designte, freie Chips aber eben viel zu teuer. Damit bleiben die Chips als proprietäre Schranke: „Wir können nicht mal einen freien Compiler für Nvidia-GPUs schreiben, weil wir ihren Befehlssatz nicht kennen.“

Hier gibt es eine Aufzeichnung des Vortrags bei der TU München.

(vbr)