Künstliche Intelligenz
Lapdock für Maker: CrowView Note mit Arduino UNO Q
Lapdocks für Smartphones, Raspberry Pis und andere Einplatinenrechner gibt es schon seit Jahren. Die Idee dahinter ist simpel: Bildschirm, Tastatur, Touchpad und Akku werden in ein Notebook-ähnliches Gehäuse gepackt, während die eigentliche Rechenarbeit ein über USB-C angeschlossenes Gerät übernimmt. Mit dem CrowView Note versucht Elecrow nun allerdings, das Prinzip stärker auf Maker zuzuschneiden.
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Das CrowView Note ist ein 14-Zoll-Lapdock mit IPS-Panel und einer Auflösung von 1920 × 1080 Pixeln und 60 Hz bei 100 % sRGB-Abdeckung. Das Gerät integriert Tastatur, Touchpad, Lautsprecher, Mikrofon und einen Akku mit 5000 beziehungsweise 6000 mAh, je nach Angabe im Datenblatt. Angeschlossen werden kompatible Geräte über USB-C. Darüber laufen gleichzeitig Stromversorgung, Audio, Video und Eingaben.
Speziell wird das CrowView Note durch das Bundle mit dem Arduino UNO Q. Dabei handelt es sich nicht um ein klassisches Arduino-Board mit kleinem Mikrocontroller allein, sondern um eine Kombination aus Qualcomm Dragonwing QRB2210 und STM32U585. Das System setzt also auf zwei getrennte Recheneinheiten. Der Qualcomm-Chip übernimmt Linux, Netzwerkfunktionen, Videoverarbeitung und KI-Anwendungen, während sich der STM32-Mikrocontroller um Echtzeitaufgaben kümmert.
Rudimentäre Kamera
Der Linux-Teil läuft mit einem Quad-Core-Prozessor mit bis zu 2 GHz, Adreno-GPU und 4 GByte RAM. Dazu kommen zwei ISPs für Kameraverarbeitung. Laut Hersteller eignet sich das Board dadurch für lokale KI-Anwendungen wie Objekterkennung oder Gestensteuerung. Das ist für Maker interessant, weil viele KI-Projekte sonst schnell bei Cloud-Diensten landen oder zusätzliche Hardware benötigen. Hier läuft die Verarbeitung direkt auf dem Gerät.
Zum Bundle gehört außerdem eine USB-Kamera mit 640 × 480 Pixeln. Die Auflösung wirkt im Jahr 2026 zwar eher wie Steinzeit, reicht aber für einfache Computer-Vision-Projekte oder Objekterkennung aus.
Das CrowView Note selbst besitzt neben mehreren USB-C-Anschlüssen auch Mini-HDMI sowie zwei USB-A-Ports. Unterstützt werden neben dem Arduino UNO Q auch Raspberry Pi 5, Raspberry Pi Zero, Jetson Nano, Orange Pi, Rock Pi oder LattePanda. Damit eignet sich das Gerät im Prinzip als universeller Entwicklungsmonitor für viele SBC-Projekte.
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Interessant ist auch die Smartphone-Unterstützung. Android-Geräte mit Desktop-Modus lassen sich direkt anschließen und auf dem 14-Zoll-Display nutzen. Unterstützt werden im Apple-Bereich nur iPhones mit USB-3-fähigem Anschluss, also die Pro-Modelle neuerer Generationen. Die normalen iPhone-Varianten mit USB 2.0 bleiben außen vor.
Für Maker könnte das CrowView Note vor allem bei mobilen Projekten spannend werden. Wer beispielsweise an einem Roboter arbeitet, ein KI-Projekt auf Basis eines Jetson Nano testet oder unterwegs Sensorik debuggen möchte, bekommt mit dem Gerät eine kompakte Entwicklungsumgebung. Gerade bei Workshops, Messen oder Feldtests spart das zusätzliche Monitore und Eingabegeräte. Auch als portables Dashboard für Home-Assistant- oder Raspberry-Pi-Projekte wäre das Gerät denkbar.
Das Bundle mit Arduino UNO Q und Kamera wird für 259,90 US-Dollar angeboten. Für Maker könnte das Gerät weniger ein Notebook-Ersatz sein, sondern eher eine Art universeller „Werkstatt-Bildschirm zum Zusammenklappen“.
Wer mehr über den UNO Q erfahren will, findet alles dazu in unserem Test.
(das)
Künstliche Intelligenz
Speicherhersteller investieren Hunderte Milliarden in neue Halbleiterwerke
Die zwei wichtigsten Speicherhersteller der Welt bauen jeweils zwei zusätzliche Halbleiterwerke. Sie projizieren zusätzliche Investitionen von 800 Billionen Won, was aktuell etwa 455 Milliarden Euro entspricht. Weiteres Geld fließt in Werke zur weiteren Verarbeitung und KI-Rechenzentren.
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Es geht offenbar ausschließlich um Arbeitsspeicher (Dynamic Random Access Memory, DRAM), mit Fokus auf Speicherstapel vom Typ High-Bandwidth Memory (HBM). Dieser DRAM-Typ kommt vorwiegend auf KI-Beschleunigern und einigen Serverprozessoren zum Einsatz. Aktuelle Riegel für Desktop-PCs benötigen hingegen DDR5-Bausteine, Notebooks kommen zusätzlich mit LPDDR5(X) klar. Von NAND-Flash für SSDs ist bei dem Vorhaben keine Rede.

High-Bandwidth Memory wie HBM3 sitzt vor allem auf KI-Beschleunigern wie Nvidias Blackwell- und Rubin-GPUs. Die Stapel sitzen direkt auf dem Chipträger (hier die acht kleinen Quader). Für Endnutzer ist dieser Speichertyp irrelevant.
(Bild: Carsten Spille / heise medien)
Die Pläne kündigten am Montag der Samsung-Vorsitzende Lee Jae-yong und Chey Tae-won, Chef der SK Group, zusammen mit dem südkoreanischen Präsidenten Lee Jae Myung an. Die Ankündigung wurde online übertragen; zahlreiche südkoreanische Medien berichten. Das Ziel: Bis 2031 soll sich die DRAM-Produktion in Südkorea verdoppeln.
Dazu erweitern Samsung und SK Hynix, genauso wie die Nummer 3, Micron aus den USA, bestehende Halbleiterwerke. Zudem haben sie schon 2025 mit dem Bau weiterer Werke begonnen, auch Fabs genannt. Ob alle vier zusätzlichen Werke schon in fünf Jahren fertiggestellt sein werden, ist fraglich.
Die Pläne unterstreichen ein weiteres Mal, dass die Branche keine platzende KI-Blase erwartet. Langfristige Lieferabkommen geben den Speicherherstellern Rückenwind für ihre Bauprojekte.
Langfristige Projekte
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Mit Kosten von umgerechnet über 100 Milliarden Euro pro Fab handelt es sich um riesige Projekte. Die Kosten für ein typisches modernes Halbleiterwerk werden auf 10 Milliarden bis 20 Milliarden Euro geschätzt.
Die Bauzeit für ein Werk beträgt normalerweise mindestens zwei Jahre. Dann müssen die Maschinen in die Reinräume. Bis die Produktion anläuft, kann ein weiteres Jahr vergehen. Schließlich benötigen die Hersteller noch viele Monate, bis die Produktionslinien ausgelastet sind.
Samsung und SK Hynix beginnen vermutlich mit je einem Werk. Vorabgerüchte sprachen von Plänen für die nächsten zehn Jahre, nannten aber auch Gesamtkosten von über zwei Billiarden Won (circa 1,14 Billionen Euro) inklusive begleitender Projekte. Vergangene Ankündigungen zeigten allerdings bereits, dass diese Zahlen ohnehin nicht in Stein gemeißelt sind. Manche riesigen Bauvorhaben verzögern sich oder werden herunterskaliert.
Präsident Lee Jae Myung verspricht derweil besonders schnelle Genehmigungen. Über die Höhe von Subventionen schweigen sich alle Beteiligten aus. Samsung will mit seinen Halbleiterwerken in Gwangju in der südlichen Region Honam einen neuen Chip-Knotenpunkt aufbauen. SK Hynix hat sich noch nicht für einen Standort entschieden.
Packaging-Werke und Gigawatt-Rechenzentren
81 Billionen Won (46 Milliarden Euro) sollen derweil in einen Packaging-Hub fließen, der High-Bandwidth Memory weiterverarbeitet. Für Werke dieser Art sind das sehr hohe Investitionen.
Außerdem will Südkorea den Bau riesiger KI-Rechenzentren vorantreiben. Im Jahr 2029 soll die landesweite Rechenkapazität bei 8,4 Gigawatt ankommen, 2035 dann bei mindestens 18,4 Gigawatt. Für den ersten Meilenstein sollen 550 Billionen Won (313 Milliarden Euro) bereitstehen. Bis 2035 sollen die Gesamtinvestitionen in Gigawatt-Rechenzentren eine Billiarde Won (568 Milliarden Euro) übersteigen.
Die SK Group selbst will neue Rechenzentren bauen. Dabei dürfte die Telekommunikations-Tochter SK Telecom führend sein. Zu den weiteren Unterstützern dieser Initiative gehören die breit gefächerte GS Group und der Suchmaschinenbetreiber Naver.
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(mma)
Künstliche Intelligenz
Git grafisch mit KI sortieren und verwalten – GitBrowser
Die neue Version der grafischen Git-Verwaltung GitBrowser analysiert alle Dateiänderungen in einem Repo, sortiert sie in zusammenpassende Gruppen und benennt diese. So bekommen Anwenderinnen und Anwender einen schnellen Überblick über alle Änderungen, die sie oder ein Trupp von KI-Agenten gemacht haben. Die nach Themen sortierten Änderungsgruppen können sie dann separat stagen und commiten.
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Partielles Committen von Diff-Inhalten
Für diese Funktion, Change Set Analysis, verwendet GitBrowser den hauseigenen Coding-Assistenten CodeBot, der sich an Claude, Gemini oder OpenAI anbinden lässt. Eine Besonderheit der Funktion ist, dass sie Themen auch innerhalb einer Datei erkennt und nur diesen Teil der Bühne übergibt, wenn der Anwender diesen Gliederungspunkt commiten will. Anwenderinnen und Anwender klicken in der Dateiliste auf „Analyze Changesets with CodeBot“ und erhalten die gegliederte Übersicht.

GitBrowser gliedert mit KI-Hilfe die anstehenden Änderungen nach Themen.
(Bild: GitBrowser)
Einzelne Dateien lassen sich anklicken und dann mit Diff untersuchen, wobei nur die zum Thema passenden Abschnitte zu sehen sind. Auch beim manuellen Commiten, ohne KI-Hilfe, können Anwender einzelne Teile einer Diff-Ansicht zum Stagen wählen.

Auch in der manuellen Diff-Ansicht lassen sich auch nur einzelne Abschnitte stagen und committen.
(Bild: GitBrowser)
Neu ist ferner eine umfassende Unterstützung für Worktrees, die sich im Tool wie normale Checkouts verwenden lassen, inklusive Commit, Push oder Merge. Auch hier funktioniert die Change Set Analyse mit CodeBot zwischen zwei Worktrees.
Das im November 2025 vorgestellte Tool ist kostenlos, aber für die KI-Funktionen benötigen Anwender ihre eigenen Modell-Keys. Neben der Mac-Version ist in Kürze eine Beta für Windows angekündigt.
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(who)
Künstliche Intelligenz
Neues Bündnis für Open-Source-Schutz | heise online
Die Linux Foundation hat gemeinsam mit zahlreichen Tech-Unternehmen und Finanzinstituten die Initiative Akrites gestartet. Ziel ist es, den Umgang mit Sicherheitslücken in wichtiger Open-Source-Software zentral zu koordinieren, sie vertraulich mit den jeweiligen Projektverantwortlichen zu beheben und erst anschließend offenzulegen. Hintergrund ist die wachsende Sorge, dass moderne KI-Modelle Schwachstellen deutlich schneller finden als bisher und damit den Zeitdruck für Verteidiger erheblich erhöhen.
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Zu den Gründungsmitgliedern gehören unter anderem Amazon Web Services, Anthropic, Cisco, Google, IBM, Microsoft, GitHub, Nvidia, OpenAI, Red Hat sowie JPMorganChase, Citi und Vodafone. Die beteiligten Unternehmen wollen Personal, Sicherheitswissen und finanzielle Mittel bereitstellen.
Reaktion auf KI-gestützte Schwachstellenanalyse
Nach Angaben in der Ankündigung der Linux Foundation verändert generative KI die Sicherheitslandschaft grundlegend. Während die Suche nach schwerwiegenden Sicherheitslücken bislang viel Fachwissen und oft Wochen an Analyse erforderte, könnten leistungsfähige KI-Modelle große Open-Source-Projekte inzwischen innerhalb weniger Minuten auf potenzielle Schwachstellen untersuchen. Dadurch verkürze sich die Zeit zwischen dem Auffinden einer Lücke und ihrer möglichen Ausnutzung erheblich.
Akrites soll diese Entwicklung mit einem gemeinsamen Sicherheitsprozess beantworten. Statt dass mehrere Unternehmen dieselbe Schwachstelle unabhängig voneinander melden oder unterschiedliche Patches entwickeln, bündelt die Initiative die Koordination. Kern des Projekts sind ein gemeinsames Security Incident Response Team (SIRT) sowie ein einheitlicher Prozess zur koordinierten Offenlegung von Sicherheitslücken (Coordinated Vulnerability Disclosure, CVD). Die beteiligten Organisationen wollen bestätigte Schwachstellen gemeinsam mit den Upstream-Maintainern beheben, bevor Details veröffentlicht werden.
Maintainer sollen entlastet werden
Ein Schwerpunkt liegt auf der Zusammenarbeit mit den Entwicklern der betroffenen Open-Source-Projekte. Laut Linux Foundation sollen Fehlerbehebungen grundsätzlich in die Originalprojekte zurückfließen. Maintainer behalten die Kontrolle über ihre Projekte und sollen nicht mit mehrfachen oder widersprüchlichen Sicherheitsmeldungen belastet werden.
Für Pakete, die nicht mehr aktiv gepflegt werden, sieht Akrites zudem eine Rolle als „Maintainer of Last Resort“ vor. In solchen Fällen soll die Initiative Korrekturen für aktuelle Versionen bereitstellen, damit kritische Sicherheitslücken auch dann geschlossen werden können, wenn ursprüngliche Entwickler nicht mehr verfügbar sind.
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Aufbau auf bestehenden Sicherheitsstandards
Technisch setzt Akrites auf etablierte Verfahren und Standards der IT-Sicherheitsbranche. Dazu zählen unter anderem CVE zur Identifikation von Schwachstellen, CVSS zur Bewertung ihrer Schwere sowie CWE zur Klassifizierung von Schwachstellentypen. Dadurch soll sich die Initiative in bestehende Prozesse von Softwareherstellern, Sicherheitsforschern und Betreibern kritischer Infrastruktur einfügen.
Die Anschubfinanzierung übernimmt Alpha-Omega, ein Förderfonds der Linux Foundation für Open-Source-Sicherheit. Weitere Unternehmen und Organisationen können sich beteiligen, indem sie Entwicklerkapazitäten oder finanzielle Mittel bereitstellen. Parallel zum Start hat die Initiative einen offenen Brief veröffentlicht, in dem die Gründungsmitglieder zu einer gemeinsamen Absicherung der Open-Source-Infrastruktur aufrufen.
(fo)
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