Künstliche Intelligenz
Windows on ARM: Asus mit Snapdragon X2 Extreme Edition, HP mit NPU-Turbo
Zu den ersten Notebooks mit Qualcomms neuer Prozessorgeneration Snapdragon X2 gehören die ZenBooks A14 und A16 von Asus und die HP-Modelle EliteBook X G2q sowie OmniBook Ultra G2q. Und beide haben gleich von Beginn an Sonderlocken, die anderen Geräten fehlen werden.
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Das ZenBook A14 ist wie sein vor einem Jahr gestarteter Vorgänger ein besonders leichter 14-Zöller, der nun den Sprung auf die neue CPU-Generation macht. Das neue ZenBook A16 ergänzt die Baureihe nicht nur um eine Variante mit größerem 16-Zoll-Bildschirm, sondern ist auch das erste und bislang einzige Notebook, in dem das Topmodell Snapdragon X2 Elite Extreme zum Einsatz kommt.
Dieser Prozessor läuft technisch außerhalb des restlichen X2-Portfolios, weil er eine eigene CPU-Fassung und somit angepasste Mainboards benötigt. Sein Speicherinterface umfasst nämlich drei statt wie sonst üblich zwei Speicherkanäle (192 statt 128 Bit) und obendrein ist der Arbeitsspeicher Teil des CPU-Trägers. Für diese Fassung gibt es bislang auch nur genau ein CPU-Modell, nämlich den 18-Kerner X2E-96-100 mit 48 GByte integriertem LPDDR5X-RAM – ergo hat das Asus ZenBook A16 immer diesen an Bord.
Zu Preis und Verkaufsstart hat Asus bislang keine Angaben gemacht.
NPU mit 85 statt 80 TOPS
HP wiederum beschränkt sich bei seinen 14-Zöllern EliteBook X G2q und OmniBook Ultra G2q nicht auf die bislang von Qualcomm enthüllte CPU-Auswahl, die allen Anbietern zur Verfügung steht. Stattdessen kommen in den voraussichtlich ab März erhältlichen Notebooks die HP-exklusiven Modelle X2E-90-100 (18 CPU-Kerne) und X2E-84-100 (12 CPU-Kerne) zum Einsatz. Sie ähneln den frei verfügbaren Varianten X2E-88-100 beziehungsweise X2E-80-100, haben aber eine aufgebohrte KI-Einheit (Neural Processing Unit, NPU), die auf die bereits herausragenden 80 TOPS (Billionen Operationen pro Sekunde) der regulären X2-Modelle noch einen draufsetzt: Hier gibt es 85 TOPS.

HP OmniBook Ultra G2q und HP EliteBook X G2q
(Bild: Florian Müssig / heise medien)
Auf die Frage, was man als Nutzer denn von all dieser NPU-Rechenleistung deutlich oberhalb den von Copilot+ vorgeschriebenen 40 TOPS habe, gab Microsofts James Howell zu Protokoll, dass künftig dann schlicht mehrere KI-Modelle parallel laufen können. Wer beispielsweise während eines Teams-Meetings (mit KI-weichgezeichnetem Hintergrund) eine angefragte Datei per E-Mail verschicken will, im Trubel aber vergisst, die Datei tatsächlich anzuhängen, muss künftig nicht noch eine zweite E-Mail samt Entschuldigung hinterherschicken. Stattdessen analysiert ein lokal laufendes Sprachmodell den Inhalt der E-Mail, wenn man auf Senden klickt, und Outlook hakt noch einmal beim Nutzer nach, wenn die KI feststellt, dass von einem Anhang die Rede ist, ein solcher aber fehlt.
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White-Label-Snapdragon
Angesichts der Tatsache, dass Microsoft und Qualcomm dieselbe Vision hinsichtlich NPU und KI auf Notebooks teilen und den engen Schulterschluss demonstrieren, steht nicht zu erwarten, dass Qualcomm viel Aufwand in die Unterstützung anderer Betriebssystemen als Windows stecken wird. Diese Erkenntnis hat Ende 2025 bereits dazu geführt, dass Tuxedo sein Projekt, ein Linux-Notebook mit Snapdragon X auf den Markt zu bringen, eingestampft hat.

White-Label-Notebooks mit Snapdragon X2 von Wistron (links), Quanta (Mitte) und Compal (rechts)
(Bild: Florian Müssig / heise medien)
An White-Label-Hardware, die kleine lokale Notebook-Anbieter als Basis ihres Geräteangebots verwenden können, mangelt es hingegen nicht: Qualcomm zeigte auf der CES, welche Auftragsfertiger (ODM) hinter den bislang gezeigten und für Benchmarks verwendeten Referenzsystemen stecken. Die Notebooks stammen von Compal (KQX80, KQX81), Wistron (Oryon2 Clamshell) und Quanta (QM8) und die All-in-One-PCs von Longcheer. Womöglich trifft man das ein oder andere Gerät künftig also unter anderem Namen auch im Handel an.
heise medien ist offizieller Medienpartner der CES 2026.
(mue)
Künstliche Intelligenz
Bolt setzt für Robotaxis auf Nvidia-Technik
Der estnische Fahrdienstvermittler Bolt plant eine Zusammenarbeit mit Nvidia im Bereich Robotaxis. Während Nvidia die Technologie liefern soll, will Bolt Daten aus seinem Fahrbetrieb beisteuern.
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Die technische Grundlage liefert Nvidias Drive Hyperion, eine Plattform, die Hardware, Sensorik und Software für den Einsatz von Robotaxis auf Level-4-Niveau bündelt. Bolt wiederum will seine umfangreichen Fahrdaten nutzen, um darauf basierende KI-Systeme zu trainieren. Darüber hinaus bleibt die Partnerschaft vage: Konkrete Schritte und ein Zeitplan nennen die Partner nicht.
Wahrung der Privatsphäre
Bolt stellt heraus, dass die Verarbeitung der Flottendaten unter Wahrung der Privatsphäre erfolgen und den Anforderungen der DSGVO sowie europäischen Cybersicherheitsstandards entsprechen soll. Zudem will das Unternehmen zentrale Werkzeuge, Schnittstellen, Referenzimplementierungen und mehr als Open Source zugänglich machen, um europäische Unternehmen und Forschungseinrichtungen zu stärken und die Abhängigkeit von außereuropäischen Ökosystemen zu verringern.
Für Bolt ist die Partnerschaft ein strategischer Schritt, um sich im entstehenden Markt für autonome Fahrdienste zu positionieren, ohne selbst die zugrunde liegende Technologie entwickeln zu müssen.
Mehrere Partnerschaften
Ende 2025 hatte Bolt bereits eine Zusammenarbeit mit dem Autokonzern Stellantis angekündigt sowie eine Partnerschaft mit dem chinesischen Entwickler Pony.ai, der in China fahrerlose Robotaxi-Dienste betreibt. Mit Stellantis will Bolt Testfahrzeuge für den Einsatz in europäischen Ländern entwickeln mit dem Ziel einer industriellen Produktion ab 2029.
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US-Anbieter treiben derweil eigene Robotaxi-Projekte voran: Waymo betreibt in den USA bereits kommerzielle Robotaxi-Dienste und plant, diese 2026 nach London auszuweiten. Auch Uber und Lyft treiben entsprechende Projekte voran und wollen dort noch in diesem Jahr erste Robotaxi-Tests starten. Beide Unternehmen planen zudem Tests in Deutschland. Bis zu einem kommerziellen Einsatz dürfte allerdings noch einige Zeit vergehen.
(tobe)
Künstliche Intelligenz
Framework: Gas Town orchestriert Coding-Agenten nach Kubernetes-Vorbild
Coding-Agenten wie Claude Code und Codex CLI versprechen eine schnellere Entwicklung, doch Studien zeigen, dass der Aufwand sich häufig ins Promptschreiben, in Codereviews und das Warten auf Ergebnisse verschiebt. Hier setzt das in Go geschriebene Open-Source-Framework Gas Town an: Statt einzelne Agenten zu verbessern, orchestriert es viele Agenten gleichzeitig, die nach festen Rollen zusammenarbeiten und deren Fehler durch die Orchestrierungsschicht kompensiert werden.
Der Entwickler Steve Yegge hat Gas Town nach den Konzepten von Temporal und Kubernetes im Dezember 2025 entwickelt und Anfang Januar 2026 der Öffentlichkeit vorgestellt (Beitrag auf Medium und GitHub).
Der Name Gas Town ist der gleichnamigen postapokalyptischen Raffineriestadt aus der Mad-Max-Filmreihe entlehnt. Die chaotischen Zustände in der Stadt repräsentieren das Chaos, das sich oft bei der Koordination mehrerer Coding-Agenten ergibt. Um dieses Chaos Herr zu werden, gibt es feste Rollen und Abläufe.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Framework: Gas Town orchestriert Coding-Agenten nach Kubernetes-Vorbild“.
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Künstliche Intelligenz
Millardendeal: Mastercard übernimmt das Stablecoin-Start-up BVNK
Mastercard investiert verstärkt in digitale Währungen. Am Dienstag gab das Unternehmen die geplante Übernahme von BVNK, einem führenden Anbieter von Stablecoin-Infrastruktur, bekannt. Der Deal hat ein Volumen von bis zu 1,8 Milliarden US-Dollar, darunter 300 Millionen US-Dollar an bedingten Zahlungen, so Mastercard in einer Mitteilung.
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Der Kartenanbieter vergrößert mit dem Kauf des Londoner Stablecoin-Start-ups sein Engagement im Bereich blockchainbasierter Transaktionen. „Angesichts der zunehmenden regulatorischen Klarheit bezüglich digitaler Währungen in verschiedenen Regionen wollen Finanzinstitute und Fintechs ihren Kunden Zahlungsmöglichkeiten anbieten, die auf Stablecoins und tokenisierten Einlagen basieren“, schreibt Mastercard. Mit Stablecoins und tokenisierten Einlagen ließen sich grenzüberschreitende Überweisungen, Geschäftszahlungen und Auszahlungen mit Stablecoins durchführen, so Mastercard weiter. Diese digitalen Zahlungssysteme sind in der Regel schneller und kostengünstiger als traditionelle Kartenzahlungen und ein schnell wachsender Markt. Der Finanzdienstleister geht davon aus, dass die Akzeptanz von Stablecoins in der gesamten Finanzbranche zunehmen wird.
Zahlungsabwicklung zwischen Fiat- und Digitalwährungen
„Mit der Ausgabe verschiedener digitaler Währungen und tokenisierter Einlagen sowie deren zunehmender Verbreitung steigt auch der Bedarf an einer hochsicheren und konformen Zahlungsabwicklung zwischen Fiat- und digitalen Währungen über verschiedene Blockchains hinweg. Die Kombination der Kompetenzen von BVNK und Mastercard ermöglicht eine vertrauenswürdige Interoperabilität in großem Umfang und eine nahtlose systemübergreifende Anbindung“, heißt es in der Mastercard-Mitteilung.
BVNK wurde 2021 gegründet und ist auf Infrastrukturen zur Verbindung von Fiat- und Stablecoins spezialisiert. Die BVNK-Plattform ermöglicht ihren Kunden das Senden und Empfangen von Zahlungen in allen wichtigen Blockchain-Netzwerken in über 130 Ländern.
„BVNK hat die letzten Jahre nicht nur die Technologie entwickelt, sondern auch Lizenzen in verschiedenen Regionen erworben“, sagte Jorn Lambert, Chief Product Officer von Mastercard, gegenüber der Nachrichtenagentur Reuters. Laut Lambert würde der interne Aufbau einer vergleichbaren Lösung „sehr viel Zeit in Anspruch nehmen“. Die Übernahme ermögliche Mastercard einen deutlich schnelleren Markteintritt. Sie soll vor Ende des Jahres abgeschlossen werden, muss aber noch von den Aufsichtsbehörden genehmigt werden.
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(akn)
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