Deutsche Autohersteller wie BMW und Mercedes-Benz haben ihre Level-3-Ambitionen vorerst aufgegeben. Bei Mercedes liegt der Fokus derzeit auf dem „Level 2++“ und dem MB. Drive Assist Pro. ComputerBase konnte das auf Nvidia-Hard- und Software laufende System im Rahmen der GTC 2026 erleben. Im zweiten Quartal soll die Beta starten.

Beta für US-Kunden im zweiten Quartal

Der MB. Drive Assist Pro wird seit Ende letzten Jahres für den aktuellen CLA in China angeboten. Im Verlauf des zweiten Quartals dieses Jahres soll für interessierte Kunden in den USA eine Beta des Assistenzsystems angeboten werden. Das ist ungewöhnlich für einen Hersteller wie Mercedes, der Kunden bislang immer erst das fertige Produkt anbieten wollte. Beim MB. Drive Assist Pro wird diesmal aber ein anderer Weg eingeschlagen, der Parallelen zu den Beta-Releases für Tesla-Kunden erkennen lässt.

3.950 US-Dollar für drei Jahre Laufzeit

Mercedes bietet den MB. Drive Assist Pro in den USA bereits zum Verkauf an. Wer einen CLA 250+ zum Basispreis von 48.600 US-Dollar konfiguriert, kann das Assistenzsystem als Sonderausstattung für 3.950 US-Dollar hinzufügen. Das Extra kommt mit einer Laufzeitbeschränkung von drei Jahren, was es im Anschluss kosten wird, ist bislang nicht bekannt. Für die voraussichtlich Anfang 2027 geplante Markteinführung in Deutschland stehen entsprechende Details ebenfalls noch aus.

Für was stehen die zwei Pluszeichen?

Zur Probefahrt durch die Innenstadt von San Jose war gleich eine der ersten Fragen der Redaktion, für was die zwei Pluszeichen bei „Level 2++“ stehen. L2+ ist eine inoffizielle Bezeichnung, die bislang für leistungsfähigere Assistenzsysteme nach Level 2 genutzt wurde, um sich vom klassischen L2 abzusetzen. Der Autobahnassistent von BMW ermöglicht zum Beispiel freihändiges Fahren auf Autobahnen bis 130 km/h und Spurwechsel nur mit Blickbestätigung. Das Verkehrsgeschehen muss vom Menschen überwacht werden, Nebentätigkeiten sind im Gegensatz zum Level 3 (Test) untersagt.

Level 2++ für Highway und Stadt

Nvidia erklärte „Level 2++“ folgendermaßen: Demnach stehe das erste Pluszeichen für das assistierte Fahren auf dem Highway und das zweite Pluszeichen für das assistierte Fahren in der Innenstadt. Das urbane Szenario ist für Hard- und Software das deutlich anspruchsvollere. Diese Erweiterung auf die Stadt will Nvidia mit der Bezeichnung zusätzlich hervorheben.

Nvidia Drive AGX Orin und Alpamayo

Mercedes setzt für den MB. Drive Assist Pro auf Technologie von Nvidia, einerseits Drive AGX Orin für die Hardware und andererseits Alpamayo für die Software, Nvidias Familie offener Vision-Language-Action-Modelle, Simulations-Tools und Datensätze für autonome Fahrzeuge. Das Assistenzsystem läuft einem einzelnen Orin mit 254 TOPS, auch wenn bei Mercedes weiterhin von 508 TOPS die Rede ist. Laut Nvidia habe es mal Pläne für zwei Orin gegeben, in den Serienfahrzeugen komme aber nur ein Modul zum Einsatz. Zehn Kameras, fünf Radar- und zwölf Ultraschallsensoren sind im CLA verbaut.

Echtes freihändiges Fahren ist nicht erlaubt

Die Probefahrt war für rund eine Stunde durch die Innenstadt von San Jose angesetzt. Was schon nach wenigen Metern auffiel: Nvidia spricht zwar von einem Hands-free-Erlebnis, freihändiges Fahren gibt es aber selbst mit zwei Pluszeichen nicht bei Mercedes. Der MB. Drive Assist Pro verlangt aus Sicherheitsgründen weiterhin leichte Berührungen des Lenkrades, ansonsten kommt es in mehreren Eskalationsstufen zu akustischen und optischen Warnhinweisen. Das Greifen ans Lenkrad in regelmäßigen Abständen gilt auch für das Fahren auf dem Highway, was jedoch nicht Teil der Probefahrt war.

Der MB. Drive Assist Pro fährt sicher

Freihändiges Fahren ist mit dem Assistenzsystem zwar nicht möglich, aber durchaus sicheres Fahren. Mercedes und Nvidia haben den MB. Drive Assist Pro eher vorsichtig ausgelegt. Lieber hier und da ein paar Sekunden länger warten, eine vorhandene Lücke nicht komplett schließen, etwas früher bremsen oder doch noch mal die Umgebung checken – erst dann wird gefahren. Sicherheit geht beim MB. Drive Assist Pro eindeutig vor, das zeigte sich zur Probefahrt immer wieder. Und weil sich das Assistenzsystem „überkorrekt“ an alle Tempolimits, Stoppschilder und andere Verkehrsregeln hält, ließ sich die Probefahrt auch nicht abschließen, ohne einmal von einem ungeduldigen Fahrer angehupt zu werden.

Als ob zwei Fahrer im Auto sitzen würden

Was also bringt der MB. Drive Assist Pro an zusätzlichem Komfort und Nutzen, wenn man nicht freihändig fahren kann? Nvidia erklärt, dass dass Assistenzsystem dem Fahrer eine Reihe unterbewusst ausgeführter Aktionen abnimmt und damit entlastet. Ist das System aktiv, muss man als Fahrer seltener in die Spiegel blicken, Spurwechsel durchführen, innerhalb der Spur korrigieren oder für Bremsschwellen bremsen.

Der MB. Drive Assist Pro agiert so, also würden zwei Fahrer das Fahrzeug steuern, wobei der Mensch die Fahrt primär nur noch überwacht, aber bei der eigentlichen Ausführung in den Hintergrund rückt, während das Assistenzsystem diesen Teil übernimmt. Um Tempolimits und Verkehrszeichen muss man sich nur noch eingeschränkt kümmern, das Auto übernimmt diesen Part. Das Zusammenspiel von Mensch und Maschine zeigt sich auch anhand des kooperativen Lenkansatzes von Mercedes-Benz, bei dem manuelle Lenkanpassungen jederzeit möglich sind, ohne das System zu deaktivieren.

Mercedes und Nvidia arbeiten an Level 4

Eine Revolution beim assistierten Fahren ist der MB. Drive Assist Pro somit nicht, eher ein Schutzschild, das mit Hilfe zahlreicher Sensoren den Fahrer unterstützt und beschützt und dabei zugleich den Stresslevel senkt. Das ist ein sinnvoller Ansatz, der erhoffte Wow-Effekt blieb damit zur Probefahrt aber aus. Der wiederum könnte zu einem späteren Zeitpunkt folgen, denn Mercedes und Nvidia wollen in der S-Klasse gemeinsam auch das Level 4 anbieten, wie es zum Beispiel Waymo (Test) anbietet. Geplant sind Luxus-Robotaxis, die auf der Uber-Plattform angeboten werden.

ComputerBase hat Informationen zu diesem Artikel von Nvidia im Rahmen einer Veranstaltung des Herstellers in San Jose, Kalifornien erhalten. Die Kosten für An-, Abreise und fünf Hotelübernachtungen wurden vom Unternehmen getragen. Eine Einflussnahme des Herstellers oder eine Verpflichtung zur Berichterstattung bestand nicht.

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Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz. Während Deutschland die Nutzung generativer KI innerhalb eines Jahres verdoppelt hat, erleben die USA eine überraschende Flaute. Platzt dort gerade die große Produktivitäts-Blase?

In der Tech-Welt galt die Führung der USA im Bereich der Künstlichen Intelligenz lange Zeit als unumstritten gesetzt. Doch die neuesten Daten des „HR-Monitors 2026“ zwingen Analysten nun zu einer grundlegenden Neubewertung der globalen Dynamik. Die Zahlen offenbaren eine Entwicklung, die viele Marktteilnehmer überrascht haben dürfte: In den USA ist die regelmäßige Nutzung von KI am Arbeitsplatz innerhalb von nur zwölf Monaten massiv eingebrochen. Besonders bei den täglichen Anwendern verzeichnet der bisherige Vorreiter einen Rückgang, der Fragen zur langfristigen Produktivität der Tools aufwirft.

Warum die Begeisterung in Übersee schwindet

McKinsey-Partner Julian Kirchherr sieht den Grund für diesen Rückzug vor allem in einer mangelnden Nachhaltigkeit der Implementierung. Aus der Studie geht hervor, dass der Anteil der US-amerikanischen Beschäftigten, die KI mindestens mehrmals pro Woche einsetzen, von 64 % auf 47 % gefallen ist. Auch die tägliche Nutzung sank in diesem Zeitraum spürbar von 32 % auf 22 %.

Frühe, durch Neugier getriebene Nutzungsraten bleiben demnach nur dann stabil, wenn die Technologie konsequent in bestehende Arbeitsprozesse integriert wird. In den USA scheint genau hier eine Diskrepanz entstanden zu sein. Ein deutliches Indiz dafür ist das rückläufige Schulungsangebot. Nur noch 31 % der US-Unternehmen bieten spezifische KI-Weiterbildungen an. Dies ist ein massiver Rückgang im Vergleich zu den 45 % des Vorjahres. Ohne diese Qualifizierung berichten Nutzer vermehrt von Ineffizienzen und wachsender Skepsis. Knapp 48 % der Befragten identifizieren fehlerhafte oder „halluzinierte“ Ergebnisse mittlerweile als größtes Risiko.

Deutschland im Aufwind: Wachstum trotz struktureller Hürden

Im krassen Gegensatz dazu steht die aktuelle Entwicklung in der Bundesrepublik. Hier hat sich die regelmäßige Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot im selben Zeitraum von 19 % auf 38 % verdoppelt. Auch der Anteil derer, die KI täglich in ihren Arbeitsalltag einbinden, kletterte von 7 % auf 16 %.

Doch trotz dieses Booms steht Deutschland vor erheblichen strukturellen Herausforderungen. Zwar steigt die Nutzung nominell an, doch die notwendige Ausbildung im Hintergrund erweist sich oft als lückenhaft. Derzeit bieten lediglich 28 % der hiesigen Firmen formale Trainings für ihre Belegschaft an. Ein Blick nach China verdeutlicht den Zusammenhang zwischen Qualifizierung und Anwendung. Dort offeriert fast die Hälfte der Unternehmen (49 %) entsprechende Schulungen, was zu einer deutlich höheren täglichen Nutzungsrate von 28 % führt.

Hemmnisse durch Verbotskultur und fehlendes Know-how

In Deutschland erschwert zudem eine teilweise restriktive Haltung den flächendeckenden Einsatz. Bemerkenswerte 14 % der Unternehmen untersagen ihren Mitarbeitenden die Nutzung von KI am Arbeitsplatz derzeit noch komplett. Experten warnen, dass diese Kombination aus mangelnder Befähigung und einer ausgeprägten Verbotskultur einen digitalen Grabenbruch verursachen könnte, der die internationale Wettbewerbsfähigkeit langfristig gefährdet.

Zwar sind die Erwartungen der Beschäftigten weiterhin hoch. Doch über 50 % hoffen auf Produktivitätsgewinne und verbesserte Datenanalysen. Die Realisierung dieser Ziele hängt jedoch maßgeblich von der Beherrschung komplexer Fähigkeiten wie dem Prompt Engineering und der Datenvalidierung ab.

Vom Hype zur Konsolidierung

Die Daten aus den USA fungieren derzeit als Frühindikator dafür, was passiert, wenn Technologie ohne begleitende Prozessänderungen eingeführt wird: Das Interesse sinkt, sobald die erste Neugier verflogen ist und die Tools im Alltag mehr Reibungsverluste als Erleichterungen erzeugen. Deutschland befindet sich aktuell in einer entscheidenden Phase. Ob die hiesige Kurve 2027 ebenfalls stagniert oder sich stabilisiert, wird davon abhängen, ob KI künftig als bloßer Text-Editor oder als tief integriertes Analyse-Werkzeug begriffen wird.

Was denkt Ihr? Habt Ihr im Job bereits Zugang zu qualifizierten Schulungen oder müsst Ihr Euch den Umgang mit KI komplett selbst erarbeiten? Schreibt es uns in die Kommentare!

Bei dem ersten MacBook Air ging Apple nach dem Motto „weniger ist mehr“ vor und strich viele von anderen Notebooks gewohnten Features. Mit der zweiten Revision des MacBook Air (Test) beharrte der Hersteller auf dieser Strategie und machte den Laptop noch leichter und dünner.

Leicht und kompakt mit alter Hardware

Der Fokus bei dem MacBook Air lag nicht auf der neuesten Hardware oder der höchsten Leistung, sondern auf langer Akkulaufzeit und Portabilität. Daher war die Hardware des MacBook Air in Form eines Intel Core 2 Duo SL9400 und einer GeForce 320M nicht sonderlich aktuell. Die Dual-Core-CPU war zum Erscheinungszeitpunkt über zwei Jahre alt, während die GPU nur knapp eineinhalb Jahre auf dem Buckel hatte. Abseits davon verfügte das MacBook Air über vier GByte DDR3-Arbeitsspeicher. Die GPU konnte zusätzlich zu ihrem 256 MByte großen DDR3-Speicher bis zu 1,5 GByte des RAMs verwenden. Als Massenspeicher kam eine 256 GByte große SSD zum Einsatz, die über ein S-ATA-2-Interface angebunden war. Aus heutiger Sicht untypisch für Apple: Die SSD ließ sich – als einzige Komponente – von Anwendern austauschen, da sie nicht fest verlötet war.

Mit einem Gewicht von lediglich 1,3 kg war klar, dass das MacBook Air auf Portabilität getrimmt war. Auch die Dicke von lediglich 17 mm war für damalige Verhältnisse extrem dünn. In das dünne Gehäuse verpackte Apple einen 50 Wh fassenden Akku, der für eine gute Laufzeit sorgen sollte. Das 13,3-Zoll-Display war mit 1.440 × 900 Pixel ebenfalls relativ hochauflösend. In puncto Konnektivität sah es bei dem MacBook Air eher mau aus. Gegenüber der ersten Generation spendierte Apple dem Notebook einen zweiten USB-2.0-Anschluss, abseits davon gab es einen 3,5-mm-Klinkenanschluss, einmal Mini-DisplayPort sowie einen SD-Kartenleser und den MagSafe-Anschluss für das Ladegerät. Die getestete Konfiguration des MacBook Air kostete etwa 1.600 Euro, das kleinste Modell mit 11-Zoll-Display, langsamerer CPU, zwei GByte Arbeitsspeicher und einer 64-GByte-SSD startete ab 1.000 Euro.