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Künstliche Intelligenz

Volumetrische Videos nehmen eine wichtige Hürde auf dem Weg zum Mainstream


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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

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Volumetrische Videos zeigen Menschen und Objekte als dreidimensionale Körper, die sich aus frei wählbaren Perspektiven betrachten lassen. Dank Fortschritten bei der Optimierung und Übertragung von dynamischen Gaussian Splats lassen sie sich nun in guter Qualität auf mobile Geräte und sogar auf autarken VR-Brillen streamen, eine ausreichend schnelle und stabile Internetverbindung vorausgesetzt.

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Das Start-up Gracia AI gehört zu den Vorreitern dieser Technologie und hat diesen Monat drei Demos veröffentlicht, anhand derer man das Streaming dynamischer Gaussian Splats ausprobieren kann. Dynamisch bedeutet hier, dass die Gaussian Splats eine zeitliche Abfolge und Bewegung abbilden und nicht nur eine Momentaufnahme.

Gaussian Splatting ist ein Verfahren zur 3D-Rekonstruktion und -Darstellung. Als Darstellungsansatz unterscheidet es sich grundlegend von klassischer 3D-Grafik. Statt Objekte aus Netzen verbundener Polygone, meist Dreiecken, aufzubauen, wird eine Szene als dichte Ansammlung kleiner, räumlich ausgedehnter Punkte beschrieben. Diese sogenannten Splats („Kleckse“) tragen jeweils Informationen wie Position, Größe, Ausrichtung, Farbe und Transparenz. In verdichteter Form ergeben diese visuellen Atome äußerst real wirkende Menschen, Objekte und Umgebungen.

Der Ansatz spielt seine Stärken vor allem bei komplexen und feinen Strukturen aus: Haare, Rauch oder andere schwer zu modellierende Formen lassen sich so deutlich natürlicher erfassen. Gleichzeitig entstehen weichere Übergänge und insgesamt stimmigere Bildeindrücke, die mit klassischen Polygonnetzen oft nur mit erheblichem Zusatzaufwand zu erreichen sind.

Gaussian Splatting war ursprünglich vor allem ein Verfahren zur 3D-Rekonstruktion der realen Welt. Statische Motive lassen sich mit handelsüblichen Kameras, etwa von Smartphones, vergleichsweise schnell und unkompliziert erfassen. Im Vergleich zu anderen Digitalisierungsverfahren wie Photogrammetrie und NeRFs sind die resultierenden Darstellungen deutlich effizienter und lassen sich inzwischen auch auf mobilen Geräten in Echtzeit rendern.

Inzwischen löst sich Gaussian Splatting zunehmend aus dem ursprünglichen Rekonstruktionskontext. Neben der KI-gestützten Generierung von 3D-Umgebungen (Googles Project Genie) und Anwendungen wie immersiver Telepräsenz (Apples verbesserte Personas) wird die Technik auch in der Filmproduktion und künftig wohl auch in der Spieleentwicklung eingesetzt.

Die Beispiele demonstrieren drei typische Anwendungsszenarien aus Unterhaltung, Handwerk und Medizin: eine vierminütige musikalische Performance sowie kurze Ausschnitte aus einer Rennrad-Reparaturanleitung und einer Physiotherapie-Sitzung. Für die korrekte Wiedergabe wird ein WebGPU-fähiger Browser wie Google Chrome benötigt. Die volumetrischen Videos starten ohne Vorinstallation einer App oder lange Pufferzeiten und ermöglichen es Nutzern, die Szenen aus beliebigen Blickwinkeln zu betrachten sowie heran- und herauszuzoomen.

In einer VR-Brille steigt der Mehrwert der volumetrischen Videos: Die Menschen und Objekte erscheinen im eigenen Wohnzimmer und entfalten eine physische Präsenz. Position und Größe lassen sich per Handbewegung anpassen: von riesig über lebensgroß bis zur Miniatur auf dem Tisch. Wir haben die Funktion im WebXR-fähigen Browser der Meta Quest 3 ausprobiert. Auch auf Apple Vision Pro funktioniert das Streaming, allerdings ohne Passthrough-Ansicht, da Apple diese Funktion für WebXR bislang nicht freigegeben hat.

Wie streamt man dynamische Gaussian Splats?

Das Streaming dynamischer Gaussian Splats im Browser ist keine völlig neue Entwicklung: Das chinesische Start-up 4DV hat entsprechende Ansätze bereits 2025 demonstriert. Allerdings überfordern deren Szenen noch manche Geräte.

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Gracia AI empfiehlt für seine Streaming-Technik eine Bandbreite von relativ hohen 80 Mbit/s, was einer Darstellung von 120.000 Splats pro Frame entspricht. Das ist laut CEO Georgii Vysotskii die maximale Bitrate der aktuellen Streaming-Konfiguration. In vielen Fällen genügt jedoch auch weniger Bandbreite, abhängig von der Komplexität der Szene. Entscheidend ist, wie viel Bewegung sie enthält.

Dynamisches Gaussian Splatting unterscheidet sich grundlegend von herkömmlichen Videos: Die dargestellten Inhalte bestehen nicht aus vorgerenderten Bildfolgen, sondern aus einer Ansammlung räumlich ausgedehnter 3D-Punkte, die auf dem lokalen Gerät in Echtzeit gerendert werden. Bei der von Gracia AI entwickelten proprietären Streaming-Technik werden keine fertigen Bilder übertragen, sondern Keyframes und Bewegungsdaten dieser 3D-Repräsentation.

Der Vorteil dieses Ansatzes liegt auf der Hand: Statt für jeden Zeitpunkt alle 3D-Punkte zu übertragen, werden nur die Veränderungen zwischen ihnen kodiert. Da sich viele Teile einer Szene über die Zeit hinweg kaum verändern, lässt sich so erheblich Bandbreite sparen. „Im Kern handelt es sich um einen Codec-ähnlichen Ansatz aus der 2D-Videotechnik, übertragen auf Gaussian Splatting“, erklärt Vysotskii. Gegenüber Download-Versionen der volumetrischen Videos ist die Datenrate mehr als zehnmal niedriger, bei nahezu gleicher visueller Qualität.

Die Produktionspipeline des Start-ups erlaubt es, je nach Anwendungsfall und Ausgabegerät unterschiedliche Bitraten und Qualitätsstufen festzulegen, etwa für Streaming oder Download sowie für mobile Geräte oder leistungsstärkere stationäre Rechner, die mehr Splats gleichzeitig rendern können. Speziell für das Streaming hat das Start-up auch eine Konfiguration mit 17 Mbit/s oder 15.000 dargestellten Splats pro Frame getestet, die sich für volumetrische Aufnahmen mit wenig Bewegung eignet. Diese Bitrate liegt im Bereich typischen 4K-Videostreamings.

Gaussian Splats: Von lokaler Berechnung zum gestreamten Medium

Volumetrische Videos gelten seit Langem als ein Kernversprechen immersiver Technologien. Mit ihnen verbindet sich die Vision, dass Aufnahmen von Menschen, Objekten und Szenen nicht mehr auf Bildschirme und Leinwände beschränkt sind, sondern als frei im Raum platzierte, greifbar wirkende Hologramme erscheinen.

Ernstzunehmende Versuche in diese Richtung gab es bereits vor rund zehn Jahren, parallel zum Aufkommen der ersten massentauglichen VR-Brillen: Unternehmen wie Microsoft und Intel experimentierten mit volumetrischen Videoformaten und bauten dafür eigene Aufnahmestudios. Auch in Deutschland entstand mit Volucap in Babelsberg früh eine professionelle Infrastruktur für volumetrische Aufnahmen. Obwohl sie technisch beeindruckend waren, scheiterten die Ansätze bislang an hohen Produktionskosten, enormen Datenmengen und fehlenden Verbreitungswegen.

Volumetrische Videos sind keine Videos im klassischen Sinn, da sie nicht aus festen Bildfolgen bestehen, sondern aus dreidimensionalen Inhalten, die in Echtzeit gerendert werden. In diesem Punkte ähneln sie Videospielen.

Die meisten volumetrischen Videos basieren auf Aufnahmen realer Menschen, Objekte und Szenen. Ihre Interaktivität beschränkt sich in der Regel auf die Wahl der Perspektive und Entfernung. Bis jetzt entstanden solche Aufnahmen vorwiegend in spezialisierten Studios, in denen eine Vielzahl Kameras ein Motiv gleichzeitig aus verschiedenen Blickwinkeln erfassen. Für die Verarbeitung und Darstellung dieser Daten gibt es unterschiedliche Ansätze: Der neueste und vielversprechendste ist Gaussian Splatting.

Es gibt statische und dynamische Gaussian Splats, aber nur dynamische Gaussian Splats bilden eine zeitliche Abfolge und Bewegung ab und qualifizieren sich damit als volumetrische Videos. Zur klaren Abgrenzung werden statische Gaussian Splats auch als „3DGS“ und dynamische Gaussian Splats als „4DGS“ bezeichnet (Zeit als vierte Dimension).

Volumetrische Videos, ob auf Basis von Gaussian Splatting oder anderer 3D-Rekonstruktions- und Darstellungsverfahren, unterscheiden sich grundlegend von anderen immersiven Videoformaten, die deutlich weniger Freiheitsgrade bieten, dafür aber auch deutlich leichter herzustellen sind.

Stereoskopische Videos (von Apple auch „Spatial Videos“ genannt) bieten leicht versetzte Perspektiven für beide Augen und erzeugen so einen 3D-Eindruck, sind jedoch auf ein meist rechteckiges Bildformat und eine feste Perspektive beschränkt. Sogenannte 180- und 360-Grad-Videos erweitern zwar das Sichtfeld, ändern jedoch nichts an der festen Perspektive. Ansätze, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz aus Videos neue Blickwinkel berechnen, sind derzeit noch stark eingeschränkt, da sie fehlende Bildinformationen „erfinden“ müssen. Volumetrische Videos gelten damit als die mächtigste Form immersiver Videoformate, sind jedoch nach wie vor aufwendig in der Produktion.

Künftig dürften volumetrische Videos vermehrt synthetisch entstehen, etwa durch KI-Generierung. Dabei könnten die Grenzen zwischen volumetrischem Video, interaktiven Formaten und Videospielen zunehmend verschwimmen.

Gaussian Splatting löst einige dieser Probleme. Zum einen senkt die Technik die Kosten der Erfassung deutlich. Laut Vysotskii sinkt die Zahl der benötigten Kameras stetig. Zudem seien hochwertige Aufnahmen zunehmend mit vergleichsweise günstigen Smartphone-Kameras oder GoPros möglich. Zum anderen verlagere sich die Produktion von professionellen Volumetrie-Studios mit Dutzenden Kameras hin zu portablen Kamerarigs, die ein kleineres Sichtfeld erfassen. In solchen Fällen reichen laut Vysotskii zehn iPhones.

Auch in puncto Technik und Erfassungsqualität hat sich das Verfahren deutlich weiterentwickelt. „Der Erfassungsprozess ist heute wesentlich weniger restriktiv als noch zu Zeiten klassischer Mesh-Erfassung. Gaussian Splatting ist deutlich flexibler bei der Kameraplatzierung, robuster gegenüber unterschiedlichen Lichtverhältnissen und kommt mit Stoffen erheblich besser zurecht“, sagt der CEO.


Bild von Georgii Vysotskii auf einem Stuhl sitzend mit Smartphone in Hand.

Bild von Georgii Vysotskii auf einem Stuhl sitzend mit Smartphone in Hand.

Der Geschäftsführer von Gracia AI Georgii Vysotskii.

(Bild: Gracia AI)

Das ist auch der rasanten Entwicklung des Gaussian Splatting in den vergangenen Jahren zu verdanken. Anfangs ließen sich statische Splats nur auf leistungsstarken Rechnern in akzeptabler Qualität darstellen. Mit fortschreitender Optimierung wurde das Verfahren jedoch effizienter und erreichte schließlich auch mobile Geräte. Parallel dazu entstanden dynamische Gaussian Splats, die zunächst ebenfalls hohe Rechenleistung erforderten. Innerhalb kurzer Zeit gelang es jedoch, auch diese bewegten Darstellungen so zu beschleunigen, dass sie auf schwächerer Hardware nutzbar wurden. Mit dem Streaming dynamischer Gaussian Splats folgt nun der nächste Schritt: Damit wird aus einer bislang lokal gebundenen Technologie ein erstmals breit zugängliches Medium.

Volumetrische Videos: Viele Hürden bleiben

Trotz dieser Entwicklung stehen volumetrische Videos noch vor zahlreichen Hürden. Die größten sind, dass Produktion und Verarbeitung aufwendig bleiben: Für vollständige 360-Grad-Aufnahmen, wie sie Gracia AI in seinen Demos zeigt, kommen weiterhin 40 bis 60 Kameras gleichzeitig zum Einsatz.

Vysotskii und Mitgründer Andrey Volodin gründeten das Start-up ursprünglich in der Absicht, ein YouTube für volumetrische Videos zu etablieren. Inzwischen sind die Ziele pragmatischer: Im Fokus steht die Entwicklung der Infrastruktur und Werkzeuge, die es Studios ermöglichen, volumetrische Inhalte zu schaffen. Eine eigene Distributionsplattform ist derzeit nicht geplant.

Gracia AI sieht primär zwei kommerzielle Einsatzfelder für die Technik: Bildung und Unterhaltung. In beiden arbeitet es bereits mit Partnern zusammen. Im Bildungsbereich nennt das Unternehmen ein Projekt mit dem Imperial College London, bei dem handwerkliche Abläufe für Trainingszwecke volumetrisch erfasst und für VR- oder Bildschirmnutzung aufbereitet werden. Im Unterhaltungsbereich verweist Gracia auf ein Projekt mit dem Freizeitpark PortAventura, wo volumetrische Inhalte in ein ortsgebundenes VR-Erlebnis für Besucher integriert werden.

Großes Potenzial sieht das Start-up auch in immersiven Sportübertragungen. Für diese arbeitet Gracia AI bereits am nächsten großen Schritt, dem Live-Streaming von dynamischen Gaussian Splats. Eine Ankündigung dazu soll es in Kürze geben.

Ein weiteres, vielversprechendes Einsatzfeld bleibt unerwähnt: Erotik. VR-Inhalte existieren hier bereits in Form von Filmen, Spielen und virtuellen Begegnungen. Volumetrische Videos könnten diesem Bereich eine neue Dimension abgewinnen.

Ob sich volumetrische Videos durchsetzen werden, hängt letztlich von der Verbreitung immersiver Computerbrillen ab. Solange diese keine Alltagsprodukte sind, bleibt auch ihr Nutzen für die breite Öffentlichkeit begrenzt. Gleichwohl zählen Gaussian Splatting und volumetrische Videos zu den derzeit interessantesten Entwicklungen in diesem Bereich.

In der App des Start-ups stehen viele weitere volumetrischen Videos als Download zum Betrachten bereit. Sie ist für Meta Quest, MacOS und Steam verfügbar. Eine App speziell für Apple Vision Pro befindet sich noch in Entwicklung und soll nach aktuellen Plänen im April erscheinen.


(tobe)



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Vodafone tauscht 400.000 ältere TV-Receiver aus


Frische Hardware für Vodafone-Bestandskunden: Der Netzbetreiber hat im Zuge der Breitbandmesse ANGA COM angekündigt, bis zum Ende des Jahres 2027 ältere Receiver gegen die neue Receiver-Generation GigaTV Home auszutauschen.

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Aktuelle Hardware

Wie das Unternehmen schreibt, erhalten Besitzerinnen und Besitzer der älteren Receiver-Modelle GigaTV.Net, Giga Cable Box 1 sowie dem um die 10 Jahre alten Horizon die neueste Receiver-Generation GigaTV Home, von der die erste im Jahr 2024 eingeführt wurde.

Matthias Lorenz, Privatkundenchef bei Vodafone, sagt zum Hardwaretausch: „Wir verbessern kontinuierlich das TV-Erlebnis unserer Kunden. Unsere TV- und Entertainment-Zentrale GigaTV Home vereint TV-Sender, Streaming-Dienste, Mediatheken und Video-on-Demand auf einer Plattform – für Kabel oder Internet.“

Die im Januar dieses Jahres vorgestellte vierte Generation des Receivers verfügt unter anderem über 3 GByte RAM, 16 GByte Speicher, einen Quad-Core-Chip von Broadcom (BCM74127) und Wi-Fi 7. Das System basiert auf Android und bietet Chromecast-Support und Zugriff auf den Google Assistant. Ferner unterstützt die Box Dolby-Atmos-Sound und Dolby Vision als dynamisches HDR-Format.

Optional bietet Vodafone voraussichtlich ab Mitte Juni kompakte Lautsprecher als Erweiterung für die Variante GigaTV Home Sound an. In der TV-Box ist laut Unternehmen ein Soundsystem mit Lautsprechern „für ein raumfüllendes Dolby-Atmos-Klang-Erlebnis integriert“. Die Lautsprecher seien von den Akustik-Experten von Bang & Olufsen soundoptimiert worden, heißt es. Vodafones Giga TV ist primär als IPTV-Dienst (Internet Protocol Television) ausgelegt, die Giga TV Home Box verfügt zusätzlich über einen DVB-C-Tuner für den Kabelempfang.

Das Standard-Modell GigaTV Home kostet in den ersten sechs Monaten der 24-monatigen Vertragslaufzeit 9,99 Euro pro Monat, danach fallen monatlich 14,99 Euro an. Die Sound-Variante kostet 5 Euro mehr pro Monat. Das TV-Paket bietet Zugang zu 82 TV-Sendern in SD und 57 TV-Sendern in HD.

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(afl)



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KI-Update kompakt: Google I/O, Karpathy, Apple KI, re:publica


Neue Gemini-Modelle und Upgrade für die Google-Suche

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Auf seiner Entwicklerkonferenz I/O in Mountain View hat Google die nächste Generation seiner KI-Modelle vorgestellt. Gemini 3.5 Flash soll viermal schneller arbeiten als andere Spitzenmodelle und in mehreren Benchmarks besser abschneiden als der Vorgänger Gemini 3.1 Pro. Ein neuer Rahmen namens Anti-Gravity erlaubt es Entwicklern, KI-Agenten zu bauen, die mehrstufige Aufgaben planen und ausführen. Das leistungsstärkere Gemini 3.5 Pro folgt im nächsten Monat.

Daneben präsentierte Google Gemini Omni Flash, das aus Text, Bildern und Videos neue Videoinhalte erzeugt und dabei physikalische Zusammenhänge berücksichtigen soll. Es startet sofort für Gemini Plus, Pro und Ultra sowie kostenlos auf YouTube Shorts. Die Google-Suche erhält zudem ihr größtes Upgrade seit 25 Jahren. Nutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen, Bilder oder Chrome-Tabs hochladen. Neue Suchagenten beobachten Themen rund um die Uhr im Hintergrund. Eine optionale Personal Intelligence greift auf Gmail oder Google Fotos zu.


Eigenwerbung Fachdienst heise KI PRO

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KI-Warenkorb soll Einkäufe über alle Google-Dienste vereinen

Google hat auch den „Universal Cart“ vorgestellt, einen zentralen KI-Warenkorb für alle Google-Dienste. Nutzer können Produkte direkt aus Suche, Gemini, YouTube oder Gmail hinzufügen. Das System stützt sich auf Googles Shopping Graph mit über 60 Milliarden Produktlistungen, verfolgt Preise und schlägt Alternativen vor.

Für automatisierte Käufe durch KI-Agenten entwickelte Google das Agent Payments Protocol, bei dem Nutzer vorab Marken und Ausgabenlimits festlegen. Das Universal Commerce Protocol entstand gemeinsam mit Amazon, Meta und Microsoft. Der Start ist im Sommer in den USA geplant. Rechtliche Haftungsfragen bei autonomen Käufen bleiben offen.

Google zeigt kommende Smart Glasses

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Google hat zwei kommerzielle Designs für Smart Glasses präsentiert, die von den Brillenmarken Gentle Monster und Warby Parker stammen. Samsung liefert Hardware und Technik. Gentle Monster setzt auf ovale Gläser mit breitem, schwarzem Rahmen, Warby Parker auf ein dezenteres Design im Wayfarer-Stil.

Beide Modelle haben Kamera, Lautsprecher und Mikrofone, ähnlich wie die Ray-Ban-Brillen von Meta. Sie kommen im Herbst auf den Markt.

KI-Pionier Karpathy wechselt zu Anthropic

Der KI-Forscher Andrej Karpathy wechselt zu Anthropic. Er gehörte zum Kernteam der Frühphase von OpenAI, arbeitete zwischenzeitlich bei Tesla am autonomen Fahren und verließ OpenAI 2024 endgültig. Sein Wechsel zur direkten Konkurrenz gilt in der Branche als Niederlage für OpenAI. Bei Anthropic startet er laut Axios im Pretraining-Team, das sich um das grundlegende Training großer KI-Modelle kümmert.

Karpathy soll ein eigenes Team aufbauen, das mit dem Modell Claude die Pretraining-Forschung selbst beschleunigen soll. Der Ansatz stützt sich auf die Hypothese, dass sich Modelle künftig selbst verbessern helfen. Zuletzt arbeitete Karpathy an seinem Start-up Eureka Labs zum Einsatz von KI in der Bildung. Diese Arbeit will er zu gegebener Zeit fortsetzen.

Anthropics Sicherheits-KI findet komplexe Angriffsketten

Der Internet-Infrastrukturanbieter Cloudflare hat Anthropics Mythos Preview an mehr als 50 eigenen Code-Sammlungen getestet. Das Modell verband mehrere kleine Schwachstellen zu funktionierenden Angriffsketten und lieferte den Nachweis selbst, indem es Code schrieb, kompilierte und ausführte. Frühere Spitzenmodelle scheiterten laut Cloudflare-Sicherheitschef Grant Bourzikas genau an diesem Punkt.

Mythos Preview liefert weniger spekulative Ergebnisse und klarere Schritte zur Reproduktion. Damit sinkt der menschliche Aufwand bei der Bewertung. Cloudflare warnt jedoch, dass dieselben Fähigkeiten bald auch Angreifern zur Verfügung stünden.


KI-Update

KI-Update

Wie intelligent ist Künstliche Intelligenz eigentlich? Welche Folgen hat generative KI für unsere Arbeit, unsere Freizeit und die Gesellschaft? Im „KI-Update“ von Heise bringen wir Euch gemeinsam mit The Decoder werktäglich Updates zu den wichtigsten KI-Entwicklungen. Freitags beleuchten wir mit Experten die unterschiedlichen Aspekte der KI-Revolution.

Angriffe über Lücken überholen die mit gestohlenen Zugangsdaten

Erstmals seit 19 Jahren wurden 2025 häufiger Softwarelücken für Cyberangriffe ausgenutzt als gestohlene Zugangsdaten. Das geht aus dem Data Breach Investigations Report des US-Providers Verizon hervor. Bei fast einem Drittel aller Cyberangriffe stand eine Sicherheitslücke am Anfang.

KI-Technik hat vor allem dazu geführt, dass Kriminelle ihre erprobten Methoden automatisieren und skalieren. Hatten Softwarehersteller bislang oft Monate, um Lücken zu schließen, blieben dafür jetzt nur noch Stunden, heißt es im Report.

Ausmaß an Meldungen zu Sicherheitslücken kaum noch zu bewältigen

Linus Torvalds hat in seinem wöchentlichen Update zur Linux-Kernel-Entwicklung die Flut an KI-Funden zu Sicherheitslücken kommentiert. Nicht die Zahl der Funde stört ihn, sondern der Umgang damit. Viele Meldungen seien Dubletten, da auch andere mit KI-Tools dieselbe Lücke finden. Die Security-Mailingliste sei deshalb „fast völlig unbewältigbar“.

Torvalds fordert, vor jedem Report zu prüfen, ob die Lücke nicht längst geschlossen sei, und lieber gleich einen Patch einzureichen. „KI-Tools sind toll“, schreibt er. Wer sie nutze, müsse aber einen echten Mehrwert beitragen.

Weitere neue Features für Apples KI durchgesickert

Apple plant für iOS 27 nicht nur eine Chatbot-Siri, die neben Apple-Modellen auch Googles Gemini nutzt, sondern auch zusätzliche Privatsphäre-Funktionen. Chats sollen sich vom Speichern ausschließen lassen. Spezielle Guardrails sollen verhindern, dass sensible Informationen in der Memory-Datei landen.

Laut Bloomberg arbeitet Apple zudem an Verbesserungen bei der generativen KI in Apple Intelligence. Dazu zählen eine Vorschlagsfunktion für Genmojis, Wallpaper-Erstellung per Image Playground und eine bessere Grammatikprüfung. Kurzbefehle sollen sich künftig per Prompt auf iPhone, Mac oder iPad erstellen lassen.

Deutscher Übersetzungsdienst DeepL setzt jetzt auf AWS

Der Kölner Übersetzungsdienst DeepL verarbeitet Kundendaten ab heute nicht mehr ausschließlich auf eigenen Servern in Deutschland und Island. Das Unternehmen ergänzt seine Infrastruktur um die Cloud-Dienste von Amazon Web Services. Künftig verarbeitet DeepL die Inhalte weltweit in verschiedenen AWS-Regionen, darunter EU, USA und Japan. Nur Enterprise-Kunden können eine feste Region wählen.

Der Schritt zeigt das strukturelle Problem europäischer Tech-Unternehmen, die für weltweites Wachstum auf US-Infrastruktur angewiesen sind. Für diese gilt der CLOUD Act, der US-Behörden den Zugriff auf gespeicherte Informationen erlaubt, selbst wenn die Server in Europa stehen.

Cursor bringt günstiges Coding-Modell Composer 2.5

Cursor, einer der ersten Anbieter KI-gestützter Entwicklertools, steht seit dem Erfolg von Anthropics Claude Code unter Druck. Mit Composer 2.5 will das Unternehmen kontern. Das Modell bewegt sich auf dem Niveau aktueller Spitzenmodelle, kostet aber deutlich weniger. Es ist keine Eigenentwicklung, sondern basiert auf dem offen verfügbaren Kimi K2.5 des chinesischen Anbieters Moonshot und wurde mit 25-mal mehr synthetischen Coding-Aufgaben trainiert als der Vorgänger.

Cursor arbeitet bereits am Nachfolger, gemeinsam mit dem Raumfahrtkonzern SpaceX und dem KI-Unternehmen xAI. SpaceX lotet derzeit auch eine Übernahme von Cursor für 60 Milliarden US-Dollar aus.

Die KI-Themen der re:publica

Auf der re:publica in Berlin spielt KI eine zentrale Rolle, oft mit kritischem Unterton. Auf der ARD- und ZDF-Bühne ging es um den Umgang mit KI-Tools in den Redaktionen, auch im Schatten eines Vorfalls aus dem Februar, als das heute-journal einen Beitrag über die US-Grenzpolizei ICE mit einem KI-Video bebilderte. Jana Heigl, Leiterin des Verifikationsteams beim Bayerischen Rundfunk, will acht von zehn KI-Bildern entlarven können, was angesichts der Fortschritte in der Bildgenerierung selbst für Profis utopisch klingt.

Mehrere Vorträge widmeten sich Companion AIs wie Character AI oder Replika. Rund eine Milliarde Menschen kommunizieren täglich mit Chatbots und bauen oft intime Verbindungen auf. Ein Schlagwort taucht immer wieder auf: „Sycophancy“, die opportunistische Gefälligkeit vieler Chatbots, die Abhängigkeit begünstige und besonders vulnerable Gruppen treffe. Professor Rainer Mühlhoff sprach über sein Buch „KI und der neue Faschismus“. Was auf der re:publica jedoch fehlt, sind konkrete Handlungsimpulse. Forderungen nach Regulierung bleiben oft vage.

Nur wenige Privatnutzer zahlen für KI

Nur 13 Prozent der privaten KI-Nutzer in Deutschland zahlen für die Dienste, kaum mehr als die 8 Prozent im Vorjahr. Das ergab eine Bitkom-Umfrage. Fast die Hälfte lehnt Bezahlmodelle komplett ab, nur 29 Prozent können sich einen Wechsel zu kostenpflichtigen Versionen vorstellen. Zahlende Nutzer geben im Schnitt 20 Euro pro Monat aus und erhoffen sich leistungsfähigere Modelle und bessere Qualität.

Da KI für die Anbieter teuer bleibt, rückt Werbung in den Fokus. OpenAI hat bereits Anzeigen in kostenlosen ChatGPT-Versionen eingeführt, da der Betrieb trotz hoher Nutzerzahlen Milliardenverluste verursacht.


Eigenwerbung Fachdienst heise KI PRO

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(igr)



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RTL-SDR V4 eingestellt: Beliebter SDR-Stick erreicht das Aus


Der RTL-SDR V4 wird nicht weiter produziert. Das haben die Entwickler des beliebten Dongles für Software Defined Radio (SDR) offiziell bestätigt. Grund dafür ist das Ende der verfügbaren Bestände des verwendeten Tuner-Chips Rafael R828D, der schon seit längerer Zeit nicht mehr hergestellt wird. Bereits bei der Vorstellung des V4 im August 2023 war klar, dass es sich eigentlich um ein Produkt mit begrenzter Laufzeit handelt, das auf Restposten angewiesen ist. Nun sind die letzten brauchbaren Chips verbaut.

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Für Maker und Funk-Enthusiasten ist das durchaus relevant, denn der RTL-SDR V4 gilt in vielen Bastelprojekten als robuste SDR-Lösung. Anders als bei anderen Funkempfängern übernimmt dabei nicht fest verdrahtete Hardware die Signalverarbeitung, sondern größtenteils Software. Ein SDR-Stick digitalisiert Funkdaten direkt und übergibt sie an den Rechner. Mit passender Software lassen sich dann unterschiedlichste Funkstandards analysieren oder empfangen – etwa Flugfunk, Wettersonden, Amateurfunk, ADS-B-Flugzeugdaten, Satellitensignale oder IoT-Funkprotokolle.

Vorteile bei Hochfrequenzen

Der V4 unterscheidet sich von älteren RTL-SDR-Modellen vor allem durch seine Architektur für den Empfang im hochfrequenten Bereich (HF). Frühere Varianten wie der V3 benötigten meist einen externen Upconverter, um Kurzwellenfrequenzen unterhalb von etwa 24 MHz sinnvoll zu empfangen. Beim V4 ist dieser Upconverter bereits integriert. Zusätzlich setzt das Design auf mehrere Signalpfade und zusätzliche Filter, die über die drei Eingänge des R828D-Chips realisiert werden. Das reduziert Störungen und erleichtert die Verarbeitung unterschiedlicher Frequenzbereiche.

Bei Hochfrequenzen bringt das Vorteile bei der Empfangsqualität. Wer beispielsweise Kurzwelle, CB-Funk oder Amateurfunkbänder empfangen will, muss weniger externe Hardware einsetzen. Für portable Projekte oder kompakte Messaufbauten ist das praktisch. Außerdem ist der Stick dadurch für viele Einsteiger leichter nutzbar, weil zusätzliche Konverter und Filter wegfallen.

Ganz verschwinden soll die Technik aber nicht. Die Entwickler arbeiten bereits an einem neuen Modell namens V4L. Dieses nutzt den R828S-Chip, der allerdings nur zwei Eingänge unterstützt. Dadurch entfallen einige der zusätzlichen Filtermöglichkeiten des bisherigen V4. Die grundsätzliche Architektur mit integriertem HF-Upconverter soll jedoch erhalten bleiben.

Allerdings wird auch der V4L nur begrenzt verfügbar sein. Denn auch der R828S wird nicht mehr produziert, weshalb erneut nur vorhandene Lagerbestände zum Einsatz kommen. Zudem wird ein neuer Treiber erforderlich sein, da der Chip bislang offenbar noch nie in einem RTL-SDR-kompatiblen Produkt eingesetzt wurde.

V5-Nachfolger denkbar

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Den älteren RTL-SDR V3 wollen die Verantwortlichen dagegen weiterhin regulär produzieren. Parallel denken die Entwickler bereits über eine mögliche Version V5 nach. Konkrete Informationen dazu gibt es bisher aber nicht. Noch vorhandene Restbestände des V4 könnten vereinzelt bei Händlern auftauchen. Die Entwickler warnen allerdings vor zahlreichen Fälschungen auf Marktplätzen. Teilweise würden dort Gehäusekopien des V4 mit einfacher V3-Klonhardware verkauft. Für Funkbastler gilt also einmal mehr: Nicht alles, was wie ein SDR aussieht, ist auch einer.

Wer noch so einen Dongle zu Hause hat, findet in unserem Artikel zum USB-C-Umbau Tipps, wie man den Stick mit einer USB-C-Buchse versieht.


(das)



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