Künstliche Intelligenz
Spione können sich jetzt übers Darknet beim Britischen Geheimdienst bewerben
Der britische Geheimdienst MI6 will Spione, vorzugsweise aus Russland, über eine neu gestartete Nachrichtenplattform namens Silent Courier im Darknet anwerben. Laut dem britischen Außenministerium sollen potenzielle Informanten über die Plattform sicherer und leichter mit Großbritannien Kontakt aufnehmen können als bisher.
Personen sollen mittels Silent Courier vertrauliche Nachrichten und Informationen über feindliche Geheimdienste oder zu Terrorismus anonym weitergeben können. Wie man sicher auf die Plattform gelangt, soll der offizielle YouTube-Kanal des MI6 verraten.
Auf dem Kanal findet man nicht nur zwei an einen James-Bond-Film erinnernde Promovideos zu Silent Courier, sondern auch Anleitungsvideos in acht verschiedenen Sprachen – darunter Russisch. Sie erklären, wie man auf das Portal zugreifen kann, etwa per VPN oder Tor-Browser. Die lange Onion-Adresse befindet sich auch jeweils in der Beschreibung eines jeden Videos.
Der Text warnt eindringlich davor, private Computer, Smartphones oder generell solche Geräte zu verwenden, die mit der eigenen Identität assoziiert werden können. Stattdessen empfiehlt das MI6 neue und nicht personalisierte Geräte und eine eigens dafür eingerichtete E-Mail-Adresse.
So soll das Portal Silent Courier laut YouTube-Video des MI6 aussehen.
(Bild: YouTube / MI6 – Secret Intelligence Service)
JavaScript erforderlich
Dabei fiel uns auf, dass Silent Courier zum Betrieb zwingend JavaScript benötigt. Der sichere heise-Briefkasten etwa, der die Webanwendung SecureDrop für anonyme Tipps verwendet, lässt sich aus Sicherheitsgründen nicht mit aktiviertem JavaScript aufrufen. Wie sicher Silent Courier ist, lässt sich freilich nicht einschätzen.
Bereits 2023 versuchte der US-amerikanische Geheimdienst auf ähnliche Weise, neue Spione zu rekrutieren. Die britische Außenministerin Yvette Cooper erklärt nun, Großbritannien unterstütze die Bemühungen des MI6, mithilfe modernster Technologie neue Spione für das Land zu rekrutieren – in Russland und auf der ganzen Welt.
(aki)
Künstliche Intelligenz
Universum to go: KI-Software emuliert kosmische Physik auf Notebooks
Ein internationales Team von Physikern hat eine Software namens Effort.jl veröffentlicht, die das Spielfeld der computergestützten Kosmologie verändern könnte. Die Kernfunktion des Programms: Simulationen der Entwicklung des Universums, die bislang monatelange Rechenzeit auf Cluster-Systemen wie dem SuperMUC-NG am Leibniz-Rechenzentrum in Garching beanspruchten, laufen damit in wenigen Minuten auf einem gewöhnlichen Notebook ab.
Ihre Ergebnisse hat die Gruppe um den Physiker Marco Bonici von der University of Waterloo im kanadischen Ontario im Fachmagazin Journal of Cosmology and Astroparticle Physics publiziert. Die Arbeit entstand in einer Kooperation, an der auch das Istituto Nazionale di Astrofisica (INAF) in Italien beteiligt war.
Ein Emulator ahmt die Physik nach
Bei Effort.jl handelt es sich um einen sogenannten Emulator. Stellen sie sich vor, sie wollen nicht die komplette, komplexe Physik des Kosmos mit all ihren unzähligen Interaktionen von Grund auf berechnen. Stattdessen trainieren sie ein Modell darauf, das Ergebnis dieser Berechnungen bei gegebenen Anfangsbedingungen möglichst exakt vorherzusagen.
Genau das macht die Software. Sie imitiert das Verhalten eines der etabliertesten Modelle der modernen Kosmologie, der „Effektiven Feldtheorie der großräumigen Strukturen“ (EFTofLSS). Dieses beschreibt, wie sich Galaxien und Dunkle Materie zu einem riesigen, fadenartigen Netz anordnen, das wir als das kosmische Netz kennen.
Das Herzstück des Emulators ist ein neuronales Netz. Der entscheidende Kunstgriff des Teams war es jedoch, diesem Netz vorab grundlegendes physikalisches Wissen mitzugeben. Die Software lernt also nicht bei null, sondern weiß bereits, wie sich die Ergebnisse verändern, wenn kosmologische Parameter wie die Menge an Dunkler Energie justiert werden. Dieser hybride Ansatz reduziert den Trainingsaufwand und die benötigte Rechenleistung drastisch.
Open Source in Julia geschrieben
Entwickler dürften aufhorchen, wenn sie hören, dass das Werkzeug in der relativ jungen Programmiersprache Julia geschrieben wurde. Julia ist speziell für hochperformante wissenschaftliche und numerische Berechnungen konzipiert. Der gesamte Quellcode von Effort.jl ist zudem auf Github frei zugänglich.
Der praktische Nutzen ist immens. Die Astrophysik steht vor einer Datenflut durch neue Instrumente wie das Weltraumteleskop Euclid der Europäischen Raumfahrtagentur ESA oder das Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) in den USA. Die Analyse dieser Petabyte an Informationen mit traditionellen Methoden wäre extrem zeit- und kostenintensiv. Effort.jl positioniert sich hier als ein entscheidendes Werkzeug, um diese Analysen effizienter und für eine breitere wissenschaftliche Gemeinschaft zugänglich zu machen.
Die Grenzen der Abkürzung
So vielversprechend der Ansatz ist, hat er doch klare Grenzen. Ein Emulator ist immer eine Annäherung an die Realität, keine exakte Abbildung. Er kann nur innerhalb der Parameter verlässliche Ergebnisse liefern, für die er trainiert wurde.
Das System wird also keine völlig neuen physikalischen Phänomene entdecken, die nicht bereits im zugrundeliegenden EFTofLSS-Modell enthalten sind. Seine Stärke liegt in der extrem schnellen Überprüfung von Hypothesen innerhalb eines bekannten Rahmens. Für die Grundlagenforschung, die über die Grenzen der etablierten Modelle hinausblickt, bleiben Supercomputer unverzichtbar.
Dieser Beitrag ist zuerst auf t3n.de erschienen.
(jle)
Künstliche Intelligenz
KI entwickelt erstmals Viren – und sie können bereits Bakterien töten
Künstliche Intelligenz (KI) kann Katzenbilder zeichnen, Krankheiten voraussagen und Phishing-Mails schreiben. Jetzt kann dieselbe Technologie ein funktionierendes Genom zusammenstellen. Kalifornische Forscher von der Stanford University und dem gemeinnützigen Arc Institute haben eine KI neue genetische Codes für bakterienfressende Viren vorschlagen lassen. Mehrere dieser sogenannten Bakteriophagen waren tatsächlich vermehrungsfähig und töteten auch Bakterien. Die Wissenschaftler sagen, dass die Keime mit KI-geschriebener DNA „das erste generative Design vollständiger Genome“ darstellten.
„Beeindruckender erster Schritt“ hin zu KI-gestalteten Lebensformen
Die in einem Preprint-Artikel beschriebenen Ergebnisse, die den wissenschaftlichen Gutachterprozess noch nicht durchlaufen haben, könnten neue Behandlungsmethoden schaffen und die Forschung an künstlich hergestellten Zellen beschleunigen. Es ist auch ein „beeindruckender erster Schritt“ in Richtung KI-gestalteter Lebensformen, sagt Jef Boeke von der NYU Langone Health, der nicht an der Veröffentlichung beteiligt war.
Dem Biologen zufolge ist die Leistung der KI überraschend gut; ihre Ideen seien unerwartet. Es gab „Viren mit neuen Genen, mit verkürzten Genen und sogar mit unterschiedlichen Genreihenfolgen und -anordnungen“, so Boeke weiter. Allerdings handelt es sich hierbei noch nicht um KI-gestaltetes Leben. Das liegt daran, dass Viren nicht lebendig sind. Sie sind eher wie abtrünnige Teile des genetischen Codes mit relativ schwachen, einfachen Genomen.
In der neuen Arbeit versuchten Forscher des Arc Institute, Varianten eines Bakteriophagen – eines Virus, das Bakterien infiziert – namens phiX174 zu entwickeln, der nur 11 Gene und etwa 5000 DNA-Buchstaben hat. Dafür nutzten sie zwei Versionen einer KI namens Evo, die nach den gleichen Prinzipien funktioniert wie große Sprachmodelle, etwa ChatGPT. Anstatt die Modelle mit Lehrbüchern und Blogbeiträgen zu füttern, trainierten die Wissenschaftler sie mit den Genomen von etwa zwei Millionen anderen bakterienfressenden Viren.
KI erstellte 302 Genome für Viren
Aber würden die von der KI vorgeschlagenen Genome überhaupt Sinn ergeben? Um dies herauszufinden, druckten die kalifornischen Forscher 302 der Genomdesigns der Software chemisch als DNA-Stränge aus und mischten diese dann mit E.-coli-Bakterien. Das führte zu einem tiefgreifenden „KI-ist-da“-Moment, als die Wissenschaftler eines Nachts Bereiche mit toten Bakterien in ihren Petrischalen entdeckten. Später machten sie Mikroskopaufnahmen der winzigen Viruspartikel, die wie unscharfe Punkte aussehen.
„Das war ziemlich beeindruckend, diese von der KI generierte Kugel tatsächlich zu sehen“, sagt Brian Hie, der das Projekt am Arc Institute leitet. Insgesamt funktionierten 16 der 302 Entwürfe – das heißt, die vom Computer entworfenen Phagen begannen sich zu vermehren, drangen schließlich in die Bakterien ein und töteten sie.
Laut Craig Venter, der vor fast zwei Jahrzehnten einige der ersten Organismen mit im Labor hergestellter DNA schuf, sind die KI-Methoden für ihn „nur eine schnellere Version von Trial-and-Error-Experimenten“. Als es beispielsweise einem von ihm geleiteten Team 2008 gelang, ein Bakterium mit einem im Labor gedruckten Genom zu schaffen, war dies das Ergebnis eines langen Prozesses des Ausprobierens verschiedener Gene. „Wir haben die manuelle KI-Version verwendet, die Literatur durchforstet und das bekannte Wissen genutzt“, sagt er.
Aber genau wegen dieser Geschwindigkeit setzen die Menschen darauf, dass KI die Biologie verändern wird. Die neuen Methoden wurden bereits 2024 mit dem Chemie-Nobelpreis für die Vorhersage von Proteinstrukturen ausgezeichnet. Und Investoren setzen Milliarden darauf, dass KI neue Medikamente finden kann. Mitte September sammelte das Bostoner Unternehmen Lila 235 Millionen US-Dollar ein, um automatisierte Labore zu bauen, die mit künstlicher Intelligenz laufen.
Entwicklungen zum Schutz vor Bakterien
Vom Computer entworfene Viren könnten auch kommerziell genutzt werden. So probieren Ärzte manchmal Phagentherapien aus, um Patienten mit schweren bakteriellen Infektionen zu behandeln. Ähnliche Tests werden derzeit durchgeführt, um Kohl mithilfe von spezialisierten Phagen vor Schwarzfäule zu schützen, die ebenfalls Bakterien verursachen.
„Diese Technologie hat definitiv viel Potenzial“, sagt Samuel King, der Student, der das Projekt in Heis Labor geleitet hat. Er merkt an, dass die meisten Gentherapien mit Viren arbeiten, um Gene in den Körper von Patienten zu transportieren, und KI möglicherweise effektivere Viren entwickeln könnte.
Das Stanford-Team betont, dass es seiner KI bewusst keine Informationen über Viren vermittelt hat, die Menschen infizieren können. Diese Art von Technologie birgt jedoch das Risiko, dass andere Wissenschaftler – aus Neugier, mit hehren Absichten oder böswillig – die Methoden auf menschliche Krankheitserreger anwenden und neue Dimensionen von todbringenden Fähigkeiten erforschen könnten.
„Ein Bereich, in dem ich zu äußerster Vorsicht rate, ist jede Forschung zur Virusverstärkung, insbesondere wenn sie zufällig erfolgt, sodass man nicht weiß, was man bekommt“, mahnt Venter. „Wenn jemand dies mit Pocken oder Anthrax machen würde, hätte ich große Bedenken.“
Von einfache auf komplexe Genome
Ob eine KI ein echtes Genom für einen größeren Organismus erzeugen kann, bleibt eine offene Frage. Beispielsweise hat E. coli etwa tausendmal mehr DNA-Code als phiX174. „Die Komplexität würde von atemberaubend auf weit mehr als die Anzahl der subatomaren Teilchen im Universum ansteigen“, sagt Boeke.
Außerdem gibt es noch keine einfache Möglichkeit, KI-Entwürfe für größere Genome zu testen. Während einige Viren allein aus einem DNA-Strang „hochfahren“ können, ist dies bei Bakterien, Mammuts oder Menschen nicht der Fall. Wissenschaftler müssten stattdessen eine bestehende Zelle schrittweise durch Gentechnik verändern – ein nach wie vor mühsamer Prozess.
Trotzdem hält Jason Kelly, CEO des Cell-Engineering-Unternehmens Ginkgo Bioworks in Boston, genau solche Anstrengungen für notwendig. Er glaubt, dass dies in „automatisierten“ Laboren durchgeführt werden könnte, in denen Genome vorgeschlagen und getestet und die Ergebnisse zur weiteren Verbesserung an die KI zurückgemeldet werden. „Dies wäre ein wissenschaftlicher Meilenstein von nationaler Bedeutung, da Zellen die Bausteine allen Lebens sind“, sagt Kelly. „Die USA sollten sicherstellen, dass wir als Erste dieses Ziel erreichen.“
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(jle)
Künstliche Intelligenz
Google Pixel 10 Pro: Sehr schlaues KI-Smartphone mit 100x-Kamera im Test
Das Google Pixel 10 Pro setzt auf eine verbesserte Triple-Kamera mit 100x-Zoom, unzählige KI-Features, viel Akku und ein fantastisches Display.
Das Pixel 10 Pro positioniert sich mit einem Preis ab 925 Euro (Bestpreislink) gegen etablierte Flaggschiffe wie das Samsung Galaxy S25 Ultra und das Xiaomi 15 Ultra.
Der neue Tensor-G5-Prozessor verspricht 30 bis 50 Prozent mehr Leistung als der Vorgänger, bleibt aber hinter dem Snapdragon 8 Elite zurück. Dafür punktet Google mit exklusiven KI-Funktionen wie dem Kamera-Coach, Pixel Studio AI für 4K-Bildgenerierung und Gemini Nano für Offline-Übersetzung in 20 Sprachen. Die Triple-Kamera mit 100-fachem KI-gestütztem Zoom und das Versprechen auf sieben Jahre Updates bis 2032 unterstreichen Googles Langzeit-Strategie. Im Vergleich zum Vorgänger Pixel 9 Pro wächst der Akku um 170 mAh auf 4870 mAh, während das Display mit über 2200 cd/m² Spitzenhelligkeit und adaptiver 1-120 Hz LTPO-Technologie aufwartet.
Design und Verarbeitung
Das Pixel 10 Pro zeigt sich in einem flachen Glasdesign mit mattem Finish und poliertem Aluminiumrahmen. Mit Abmessungen von 152,8 × 72 × 8,5 mm und einem Gewicht von 207 Gramm liegt es gut in der Hand. Die kompakte Größe sorgt für eine angenehme Einhandnutzung. Der markante horizontale Kamerasteg in der Mitte der Rückseite ist seit Jahren ein typisches Designmerkmal der Pixel-Phones und verhindert ein Kippen auf dem Tisch, sammelt aber über Zeit Staub in den Ritzen.
Die Rückseite besteht aus Gorilla Glass Victus 2 mit Anti-Fingerprint-Beschichtung. Die matte Oberfläche zieht bei täglicher Nutzung deutlich weniger Fingerabdrücke an als glänzende Alternativen. Auf dem polierten Rahmen allerdings sind Abdrücke stärker sichtbar als auf matten Varianten. Google bietet das Pixel 10 Pro in den Farben Obsidian, Porzellan, Iris und Peony an. Die IP68-Zertifizierung sorgt für Schutz vor Wasser bis 1,5 m Tiefe für 24 Stunden. Ein integrierter Temperatursensor neben dem Kamera-Modul misst die Hauttemperatur im Test erstaunlich präzise.
Google Pixel 10 Pro Bilder
Google Pixel 10 Pro
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Google Pixel 10 Pro
Google Pixel 10 Pro
Google Pixel 10 Pro
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Google Pixel 10 Pro
Display: Wie gut ist der Bildschirm des Google Pixel 10 Pro?
Der 6,3 Zoll große Bildschirm mit dem sperrigen Namen Super-Actua-LTPO-OLED löst mit 1280 × 2856 Pixeln auf und erreicht so eine Pixeldichte von 495 ppi. Die adaptive Bildwiederholrate passt sich zwischen 1 Hz und 120 Hz an den Inhalt an, das spart Energie. Auch die LTPO-Technologie soll laut Google 15 Prozent Energie gegenüber herkömmlichen Displayssparen und so die Akkulaufzeit verlängern. Mit einer fantastischen Spitzenhelligkeit von über 2200 cd/m² und punktuell sogar 2600 cd/m² bleibt der Bildschirm auch bei direkter Sonneneinstrahlung ablesbar.
Das Display unterstützt HDR10+ und Dolby Vision für kontrastreiche Inhalte. Die Farbraumabdeckung beträgt 95 Prozent DCI-P3, was für satte Farben und tiefe Schwarztöne sorgt. Die hohe Blickwinkelstabilität sorgt für eine gleichbleibende Bildqualität aus verschiedenen Betrachtungswinkeln. Die PWM-Dimmung arbeitet mit augenschonenden 480 Hz. Das Always-On-Display läuft energiesparend mit 1 Hz. Die Touch-Abtastrate von 240 Hz sorgt für präzise Eingaben beim Gaming. Kurzum: Das Display ist eines der allerbesten am Markt.
Kamera: So gut sind Fotos mit dem Google Pixel 10 Pro
Die Triple-Kamera des Pixel 10 Pro besteht aus einem 50-MP-Hauptsensor mit f/1.68-Blende und optischer Bildstabilisierung. Der 1/1.31 Zoll große Sensor fängt viel Licht ein. Die 48-MP-Ultraweitwinkelkamera mit f/1.7 und 123 Grad Sichtfeld ermöglicht auch Makroaufnahmen. Das 48-MP-Teleobjektiv mit f/2.8 bietet fünffachen optischen Zoom und bis zu 100-fachen Super-Resolution-Zoom mit KI-Unterstützung. Die 42-MP-Frontkamera mit Autofokus liefert scharfe Selfies.
Videos nimmt das Pixel 10 Pro in 8K mit 30 fps oder 4K mit 60 fps auf, HDR funktioniert bis 30 fps. Der Laser-Autofokus arbeitet präzise, die Kamera-App startet aber mitunter leicht verzögert. Night Sight erzeugt mit einer Sekunde Belichtungszeit natürliche Nachtaufnahmen, überbelichtet jedoch bei Straßenlaternen gerne mal. Der 100-fache Zoom wird durch Nachbearbeitung von KI erreicht und beeindruckt, ist aber weit entfernt von Perfektion. So wird Schrift zu Kauderwelsch – verständlich, wenn der KI schlicht zu wenig sinnvolle Bildinformation vorliegt. An Menschen traut sich die KI gleich gar nicht heran. Das sieht zuweilen ulkig aus, wenn die Umgebung knackscharf dargestellt wird und die Menschen unscharf bleiben. Bei Bewegung verliert der Tele-Zoom an Schärfe und erfordert ruhige Hände. Neu ist ein so genannter Kamera-Coach, der Tipps für Motive und Zoom gibt. Er ignoriert aber komplexe Szenen und wiederholt sich häufig.
Google Pixel 10 Pro Fotos
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Hardware: So stark ist das Google Pixel 10 Pro
Der Tensor G5-Prozessor im 3-nm-TSMC-Verfahren kombiniert einen Cortex-X4-Kern mit 3,78 GHz, drei Cortex-A725-Kerne mit 2,9 GHz und vier Cortex-A520-Kerne mit 2,0 GHz. Die IMG DXT-48-1536 GPU reicht für Casual Gaming, zeigt aber Schwächen bei High-End-Spielen. Mit 16 GB LPDDR5X RAM bewältigt das Smartphone Multitasking mühelos. Der UFS-4.0-Speicher ist in Varianten von 128 GB bis 1 TB verfügbar.
Die NPU erreicht 45 TOPS für KI-Berechnungen. Im Wildlife-Extreme-Benchmarks zeigt der Tensor G5 3227 Punkte. Damit bleibt er hinter dem Snapdragon 8 Elite zurück. Im Alltag fällt das nicht auf, die Software ist gut auf die Hardware abgestimmt.
Das 5G-Modem unterstützt mmWave und Sub-6 mit bis zu 10 Gbit/s. Wi-Fi 7 erreicht 5,8 Gbit/s, Bluetooth 6.0 bietet LE Audio. NFC und Dual-SIM mit eSIM und Nano-SIM runden die Konnektivität ab. Zudem gibt es wieder die Funktechnologie UWB (Ultra-Wideband) für präzise Postionsbestimmung, wie es auch Apples Air Tags nutzen – die bei Android unterstützten Einsatzfelder sind bisher allerdings überschaubar. Der Tensor G5 erhitzt weniger als der Vorgänger, wird bei Spielen aber trotzdem warm.
Software: KI, KI, KI
Android 16 läuft vorinstalliert auf dem Pixel 10 Pro. Google verspricht sieben Jahre Sicherheits- und Feature-Updates bis 2032. Die reine Oberfläche kommt ohne Bloatware aus. Das neu eingeführte Systemdesign Material 3 Expressive bietet dynamische Themen und gefällt uns bezüglich der Nutzerführung und auch der angepassten Optik richtig gut. Android muss sich schon lange nicht mehr hinter iOS verstecken. Neue Gesten wie Double-Tap-Power-Button für den Magic Editor erweitern die Bedienung. Circle to Search ist eine Echtzeit-Objekterkennung.
Der Private Compute Core verarbeitet KI-Funktionen laut Google datenschutzkonform direkt auf dem Gerät. Gemini Nano übersetzt offline in 20 Sprachen, funktioniert flüssig, zeigt aber Verzögerungen bei schnellem Sprechen. Pixel Studio AI generiert Bilder bis 4K-Auflösung. KI-Features sortieren Screenshots, wehren Spam ab und lernen Nutzungsgewohnheiten. Die Funktion „Mich hinzufügen“ und der Magische Editor erweitern die Fotobearbeitung.
Die pure Fülle und auch die Sinnhaftigkeit der KI-Funktionen in einem Smartphone ist bislang einmalig. Hier vergrößert sich der Abstand Googles zur Konkurrenz deutlich.
Google Pixel Pro Screenshots
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Akku: Wie lange hält das Google Pixel 10 Pro durch?
Der 4870-mAh-Akku bietet 170 mAh mehr Kapazität als beim Pixel 9 Pro. Die Laufzeit beträgt bei einer Bildschrimhelligkeit von 200 cd/m² 10,5 Stunden bei lokaler Wiedergabe eines 4K/120-Hz-Videos, 18,5 Stunden bei WLAN-Streaming, 14,6 h bei 5G-Streaming und 16,5 Stunden beim Zocken von Asphalt 8. Diese Ergebnisse stammen von unserer Partberpublikation ct und können hier mit einem +-Abo nachgelesen werden.
Bei moderater Nutzung reicht der Akku für zwei Tage. Unter Last beim Spielen oder bei Navigation hält das Gerät deutlich länger durch als der Vorgänger. Der Standby-Verbrauch steigt bei aktiven Benachrichtigungen, wodurch über Nacht 5 bis 10 Prozent verloren gehen.
Kabelgebunden lädt das Pixel 10 Pro mit 30 Watt und erreicht 50 Prozent in 30 Minuten. Die kabellose Qi2-Ladung arbeitet mit 15 Watt, erhitzt das Gerät aber stark und reduziert die Effizienz bei warmer Umgebung. Mit der 10er-Serie haben auch die Pixel-Phones Magnete in der Rückseite bekommen. Damit hält Zubehör, wie Magsafe-Powerbanks (Bestenliste), fest, aber nicht so stark wie beim iPhone. Die adaptive Ladung optimiert den Ladevorgang und schont so den Akku. Im Vergleich zur Konkurrenz mit 45 Watt bei Samsung ist die Ladegeschwindigkeit ausbaufähig.
Preis
Fazit
Das Google Pixel 10 Pro überzeugt mit exzellenter Kamera, hellem LTPO-Display und durchdachten KI-Funktionen. Der Tensor G5 bietet solide Leistung für den Alltag, bleibt aber hinter der Snapdragon-Elite-Konkurrenz zurück. Die siebenjährige Update-Garantie setzt Maßstäbe.
Die Stärken liegen in der natürlichen Bildverarbeitung, dem energieeffizienten Display und den innovativen KI-Features. Schwächen zeigen sich bei der Gaming-Performance, der langsamen Ladegeschwindigkeit und dem hohen Preis. Für Kamera- und KI-Enthusiasten rechtfertigt das Gesamtpaket den Aufpreis. Upgrades vom Pixel 9 Pro lohnen bei 200 Euro Differenz nur bedingt.
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