In der dritten Betaversion von iOS 26.1, die in der vergangenen Woche an an die Öffentlichkeit verteilt worden ist, finden sich Hinweise auf Änderungen bei der Unterstützung für Künstliche Intelligenz in Apples iPhone-Betriebssystem. Codeleaks deuten darauf hin, dass künftig nicht nur ChatGPT als Alternative zu Apples eigenen Apple-Intelligence-Modellen dienen kann, sondern KI-Technik von Drittanbietern. Vom wem diese stammen werden, ist allerdings noch unklar.

„Im Zusammenhang mit einem Drittanbieter“

Zuvor hatte es Informationen gegeben, laut denen sich mindestens Google mit Gemini und Claude von Anthropic in einer engeren Auswahl befinden. Mit einer direkten Integration ist allerdings erst in den kommenden Monaten zu rechnen, iOS 26.1, das noch diesen Monat erwartet wird, dürfte hier nur Vorarbeiten leisten. Apple selbst hatte stets betont, dass man offen für Third-Party-Modelle ist – wohl auch, um regulatorischem Einschreiten oder gar Wettbewerbsverfahren entgegenwirken zu können.

Die Beta-Info stammt vom Codeleak-Experten Aaron Perris. Dieser vergleicht gerne bekannte Strings mit jenen der Vorversion. Enthält iOS 26.0(.1) noch den Satz, man könne bei Apple Probleme im Zusammenhang mit ChatGPT von OpenAI an den Konzern mitteilen („Reporting a Concern Related to ChatGPT“), steht dort nun „im Zusammenhang mit einem Drittanbieter“ („Reporting a Concern Related to a Third Party“). Dieser „Drittanbieter“ könnte dann Google oder Anthropic sein, sollten die KI-Systeme für iOS freigegeben werden.

Umsetzung vielleicht mit iOS 26.2?

Beobachter schätzen, dass mehr KI-Systeme frühestens ab iOS 26.2, das vermutlich Anfang Dezember erscheinen wird, implementiert werden. Denkbar ist aber auch, dass Apple abwartet, bis die neue, kontextsensitive Siri endlich fertig ist. Diese wird mit iOS 26.4 im Frühjahr (März oder April) erwartet, allerdings gibt es dazu offenbar interne Bedenken.

Apples KI-Abteilung bleibt derweil im Chaos: Immer wieder verlassen bekannte Forscher oder Manager Apple Intelligence, zuletzt der erst frisch gekürte Boss der geplanten neuen KI-Suchmaschine. Die Unruhe dürfte sich erst legen, wenn der Konzern mit gut funktionierenden eigenen KI-Produkten auf den Markt kommt – ob dies mit aktuellem Stand überhaupt möglich ist, bleibt abzuwarten. Auch deshalb setzt Apple auf Drittanbieter.

(bsc)

Aufwachen, die Temperatur messen und in Verbindung mit anderen Werten direkt erfahren, ob ein fruchtbarer Tag ist: Das geht mithilfe von Zyklustrackern. Außer geräteunabhängigen Apps, wie wir sie bereits 2020 getestet haben, gibt es Geräte, die die Messung übernehmen und mitunter auch gleich das Ergebnis verkünden. Wir haben vier Exemplare getestet.

Die meisten dieser Geräte und Apps arbeiten nach einer symptothermalen Methode (STM). Sie werten die Körpertemperatur nach dem Aufwachen (Basaltemperatur) und Angaben zur Beschaffenheit des Zervixschleims oder des Gebärmutterhalses aus, um die fruchtbaren Tage zu bestimmen. So können Frauen gezielt und hormonfrei verhüten oder schwanger werden. Bei korrekter Anwendung ist eine STM wie zum Beispiel das wissenschaftlich gut dokumentierte Verfahren Sensiplan ähnlich sicher wie die Pille. Vor Geschlechtskrankheiten schützt die Methode nicht.

Ziel unseres Tests war es, möglichst unterschiedliche Systeme auszuprobieren. Wir entschieden uns für vier Kandidaten aus Deutschland und der Schweiz: den Vaginalsensor Trackle und den Zykluscomputer MyWay, die beide im Vergleich zu ähnlichen Geräten günstiger und vor allem für die Verhütung zugelassen sind. Dazu gesellt sich der Fruchtbarkeitstracker Daysy mit seiner besonderen Fruchtbarkeitsanzeige und das einfache Basalthermometer Ovy OT20 des Herstellers Ovy. Darüber hinaus geben wir einen Überblick über ähnliche und andere Systeme auf dem Markt und klären, ob eine STM überhaupt zuverlässig ist oder nur klerikaler Hokuspokus.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Zyklus mit Bling-Bling: Vier Tracker mit und ohne App im Test“.
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Die massiven Fortschritte im KI-Bereich machen auch nicht vor den Dinosauriern der IT-Welt halt – zum Beispiel den relationalen Datenbanken. So hat Oracle auf seiner frisch umgetauften Hausmesse Oracle AI World – bis vor wenigen Wochen noch Oracle CloudWorld – die aus seiner Sicht nächste große Ära der Datenverarbeitung eingeläutet. Mit der Vorstellung der Oracle AI Database 26ai und der neuen AI Data Platform will das Unternehmen neue Maßstäbe für die KI-Integration in Unternehmensdatenbanken setzen.

Diese Ankündigungen versprechen nicht nur höhere Effizienz, sondern auch eine nahtlose Brücke zwischen traditionellen Datenbanken und modernen KI-Anwendungen. Die langfristige Vorstellung des Herstellers ist eine AI for Data, um eine KI-native Datenbank der nächsten Generation zu erschaffen, bei der KI im gesamten Daten- und Entwicklungsstack zum Einsatz kommt – bei der Vektorsuche, beim Datenbankmanagement, der Daten- und Anwendungsentwicklung und bei Analysen.

Mit der neuen Version 26ai will der Hersteller hier einen großen Schritt vorangekommen sein. Sie ersetzt die Vorgängerversion 23ai und markiert laut Oracle einen Meilenstein in der Entwicklung von autonomen Datenbanksystemen. Als Langzeit-Support-Release (LTS) bietet sie ab sofort verfügbare Features, die durch einen einfachen Update-Prozess aktiviert werden können. Besonders hervorzuheben sind die neuen AI-Vektoren, die semantische Inhalte effizient darstellen und die Grundlage für fortschrittliche Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen (RAG) legen. Oracle Manager Juan Loaiza, EVP für Oracle Database Technologies, sagt, dass diese Innovation die Datenverarbeitung „autonom und agentisch“ mache – mit diesen Schlagwörtern liegt Oracle also voll im Trend.

Kunden sollen von einer nahtlosen Übergangsphase profitieren: Bestehende 23ai-Systeme lassen sich ohne großen Aufwand auf 26ai migrieren, während Oracle zukünftige Erweiterungen schrittweise verteilt. So reduziere man nicht nur den Administrationsaufwand, sondern minimiere auch Sicherheitsrisiken in einer Zeit, in der KI-gestützte Angriffe zunehmen, so der Hersteller.

Autonomous AI Lakehouse: Offene Standards für Multicloud-Umgebungen

Ein weiteres Highlight unter den Ankündigungen ist der Oracle Autonomous AI Lakehouse, der die Stärken der Autonomous AI Database mit dem offenen Apache-Iceberg-Format kombiniert. Dadurch sollen Unternehmen ihre bestehenden Data Lakes ohne Funktionsverluste nutzen können – sei es für Analytics oder KI-Modelle. Der Ansatz breche bisherige Silos auf und ermögliche skalierbare Queries über riesige Datensätze hinweg, unterstützt durch den neuen Data Lake Accelerator, so Oracle.

Die Plattform ist cloudübergreifend verfügbar: natürlich Oracles hauseigener Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud sowie Exadata Cloud@Customer. Ergänzt wird das durch den Autonomous AI Database Catalog, gedacht als Katalog der Kataloge, der Metadaten aus verschiedenen Systemen vereint und die Datenentdeckung vereinfacht. Analysten von Constellation Research werten dies als „langen Atem“ in Oracles Strategie: „Spät kommen, aber mit autonomer Architektur überdauern.“

Die Oracle AI Data Platform rundet das Paket ab und zielt darauf ab, KI-Initiativen zu beschleunigen. Sie integriert sicherheitskritische, einheitliche Daten mit agentischer Automatisierung – also KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben übernehmen. Neue Partnerschaften, etwa mit AMD für Supercomputer oder Meta für Cloud-Computing, unterstreichen Oracles Multicloud-Ambitionen. Zudem erweitert Oracle sein Database@AWS-Angebot um KI-spezifische Services und ein Partnerprogramm.

Ein Vertrag für alle Clouds: Oracle Universal Credits

Oracle geht in seiner Multicloud-Strategie noch einen Schritt weiter: Mit den neu vorgestellten Oracle Multicloud Universal Credits schafft das Unternehmen das erste cloudübergreifende Nutzungsmodell, mit dem Kunden Oracles AI-Database- und OCI-Services schnell und einfach in der Cloud ihrer Wahl erwerben können. Die Credits gelten einheitlich für Oracle Database@AWS, Oracle Database@Azure, Oracle Database@Google Cloud und OCI – und sollen eine Rationalisierung der Beschaffung mit flexiblen Bedingungen und konsistenten Verträgen über alle Plattformen hinweg erlauben.

Zu den Vorteilen laut Hersteller zählen ein zentrales Verbrauchsmodell für alle Clouds, erweiterter Zugriff auf Regionen (inklusive OCI-Workloads in AWS-, Azure- oder Google-Regionen) sowie Workload-Portabilität mit kommerzieller Freiheit. „Die branchenführende Multicloud-Lösung von Oracle wurde entwickelt, um Kunden dabei zu helfen, Anwendungsmodernisierungen und Cloud-Migrationen zu beschleunigen“, erklärt Karan Batta, Senior Vice President Oracle Cloud Infrastructure. Mit 38 Multicloud-Regionen und diesem flexiblen Modell biete Oracle mehr Auswahl als je zuvor. Interessierte Kunden können einen frühzeitigen Zugriff anfordern.

(fo)