Apple is forced to stop favoring its own apps in personal data collection prompts




On the plus side, it wasn’t as bad as last year. On the minus side, it was still pretty bad.
I disagree. Trevor Noah war absolut „chill“; Trevor Noah ist nicht das Problem.
Egal ob Apple, Samsung, OpenAI oder Google: Alle produzieren inzwischen lupenreine Infomercials – lediglich unterschiedlich verpackt.
Ob man auf solchen Events oder über Influencer:innen von neuen Produkten erfährt, ist inzwischen austauschbar; eine tatsächlich kritische Auseinandersetzung folgt ohnehin erst viel später.
Ich kann Werbeveranstaltungen mit Celebrities, wie in dieser Woche bei Google, wenig abgewinnen, quäle mich aber andererseits auch nicht durch Live-Coding-Sessions auf OpenAI-Keynotes.
Apples Hochglanz-Spots fehlt inzwischen der Glanz und das Neue aus den Anfangszeiten. Mit schnellen Cuts schätze ich dort jedoch weiterhin die komprimierte Informationsvermittlung.
Eine Rückkehr zu früheren Live-Präsentationen erscheint mir für Apple weiterhin unrealistisch. Sie mögen ihr fehlerfreies Format, auch wenn sie sich die Möglichkeit offenhalten, in einem kleineren Rahmen persönlich auf Bühnen zu treten.
Verklärte Vergangenheit: Die Rufe nach Live-Präsentationen vergessen, wie zäh selbst einige Steve-Jobs-Keynotes waren – insbesondere die Demos. Andererseits fehlt genau dieser Steve Jobs, der selbst eine Werbeveranstaltung zum Samstagabendprogramm machen konnte.
Aber genau wie das Samstagabendprogramm haben auch Tech-Keynotes heute nicht mehr diesen Stellenwert.











Mein Haus, mein Auto, mein Boot: „What’s in my Bag“-Videos haftet immer eine Spur der Angeberei an. Ich versuche, den „Schau her, was ich mir alles leisten kann“-Eindruck mit einem realistischen Blick in meinen Rucksack zu vermeiden.
Hier das Intro der Episode:



Open-Weight-KI-Modelle bleiben teuer: Auch nach dem Training kostet jede einzelne Inferenz entsprechenden Rechenaufwand.

One of the most common misconceptions undergirding discussion of open weights models is that they are cheaper — free, even. After all, you can just download the weights, and skip the time and expense and capabilities necessary to create your own model. That is, of course, true, but the “free” in this case is a reference to the amount you need to spend on research and development; R&D is a fixed expense that is independent of the revenue you generate. […]
The point in terms of open weight models is that they are not free to serve. Kimi K3 costs $3 per million input tokens, and $15 per million output tokens; that is cheaper than Sol’s $5 per million input tokens and $30 per million output tokens, but that might not even be the right measurement.
Die Kosten verschwinden nicht, sie lassen sich aber teilweise aus der Cloud auf bereits verkaufte Hardware verlagern.
Mit intelligentem Routing zwischen unterschiedlichen Modellen haben iPhone-Kund:innen eine solche Rechenleistung bereits gekauft – in Form von Prozessor, Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Neural Engine. Nur Strom muss fortlaufend bezahlt werden. Es ist keine kostenlose Intelligenz, sondern eher eine „Prepaid Intelligence“: ein teilweise im Gerätepreis enthaltener „local first, cloud when necessary“-Ansatz.
Offene Modelle verändern die Wettbewerbsbedingungen in einem Markt, den Apple mit seiner Verbindung aus Hardware, Software und Services traditionell erfolgreich besetzt. Die Herausforderung ist die flexible Einbindung leistungsfähiger Modelle in den persönlichen Kontext, ihre Berechtigungen klar zu begrenzen und sie für appübergreifende Funktionen vorzubereiten.
Ironisch: Die vom Digital Markets Act implizierte iOS-Öffnung für konkurrierende KI-Modelle könnte Apples Position im Markt für seine Hardware paradoxerweise stärken – solange iOS die zentrale Orchestrierungsebene bleibt und entscheidet, welches Modell wann, wo und mit welchen Daten zum Einsatz kommt.
Kontrolliert Apple diese Koordinationsschicht jedoch nicht, besteht das Risiko, dass iOS als Betriebssystem austauschbar wird. Allein diese Gefahr würde den Start von Siri AI in der EU dauerhaft verhindern.