Nächste Woche verlängert sich Kagi; es ist bemerkenswert, wie viel weniger klassische Websuchen ich inzwischen darüber (und generell) absetze. In den letzten Jahren waren es noch konstant 600 Anfragen pro Monat.

Kagi diversifiziert – zu Recht. Die systemweiten Übersetzungen unter iOS sind für mich tatsächlich alltagsbereichernd. News und Summarize sehe ich dagegen als nette Dreingaben. Die Suchergebnisse von Hand auszusortieren, was vor Jahren noch ein entscheidendes Alleinstellungsmerkmal war, ist inzwischen zu viel Arbeit. „The Slop is real.“

Wenn ich über das Abo nachdenke, steht die Frage im Raum: Was sind die Alternativen? Wohin stecke ich traditionelle Websuchen?

Natürlich kenne ich DuckDuckGo, Ecosia und andere esoterische Suchmasken. Ich kann deren Qualität nicht beurteilen, bin aber nicht (mehr) bereit, zugekleisterte Webseiten und werbefinanzierte Ergebnisse zu akzeptieren.

Klar, das typische KI-Abo knabbert am Wert des Kagi-Abos. Kagi ist durch weniger Nutzung nicht schlechter, fühlt sich aber weniger wertvoll an.

Mit Spannung lese ich ihr Changelog; ab und zu klicke ich durch den Discord. Dort passiert viel, auch wenn mich vieles davon nicht betrifft / interessiert.

Andererseits fühlt es sich mindestens falsch an, den großen AI-Buden das typische Suchmaschinen-Geschäft komplett zu überlassen. Nicht alles kann (und sollte!) eine Websuche mit ChatGPT sein.

Und wenn’s inzwischen nur 10 Suchen pro Tag sind, bleiben es 10 Suchanfragen, mit denen ich qualitativ zufrieden bin. Dieses Empfinden lässt sich nicht ausschließlich numerisch messen.

Durch meinen Umstieg auf Quiche (am iPhone) muss ich mich dort auch nicht mit einer suboptimalen Safari-Extension behelfen. Apple sollte wirklich mehr alternative Suchmaschinen für iOS zur Auswahl stellen!

Das Abo brauche ich mir aber nicht schönreden; ich hätte überhaupt kein Problem, diese Subscription zu pausieren. Kagi erbringt eine bezahlte Dienstleistung; ich fühle mich hier keinem (guten) Zweck verpflichtet.

Gleichzeitig bleibt es eine der wenigen Suchmaschinen, bei denen die Entwicklung tatsächlich spannend bleibt. Das betrifft nicht nur Kagi selbst, sondern auch die Zukunft der Websuche, die sich nach über 30 Jahren grundlegend ändert.

Mit einem US-App-Store-Account zeigt sich Siri AI auch auf iPhones in der EU. So eingeloggt, lassen sich trotzdem noch App-Updates aus dem DE-Store einspielen. Es fehlen jedoch diverse Abo- und Einmalkäufe – wirklich praktikabel ist das also nicht.

Oder direkter: Für mich ist das nicht dauerhaft benutzbar und deshalb lediglich ein glorifizierter Testlauf. Am Vorabend von iOS 27 bin ich mit einem externen KI-Abo sowie einer Voice-zu-Text-Tastatur schlicht besser beraten.

Allerdings ist Apples Chatbot derzeit „designed for the masses“ und ich habe keine Zweifel daran, dass er sie so erreicht. Mit den Integrationen in unsere täglich verwendete Software hat der leuchtende Orb größere Ambitionen.

Und ehrlich gesagt: Für Apple ist das genau der richtige Hebel – nur halt noch nicht in der EU.

Mac and Apple Vision Pro users in the EU will be able to access Siri AI when set to a supported language. Siri AI will not be available initially in the EU in iOS, iPadOS, and watchOS. Apple is working hard to find a path forward that preserves its users’ privacy and security.

Apple.com/Newsroom

Dauerhaft tragbar erscheint mir dieser Fork für Europa allerdings nicht: Siri AI strickt iOS grundsätzlich neu – mit fragwürdigen Opt-ins.

Apples integrierte KI ist nicht einfach nur ein Feature, das man nach Belieben an- und wieder ausknipst. Sie stellt iOS fundamental anders auf; auch wenn das heute noch nicht deutlich erkennbar ist.

Ich empfinde es als untragbar, dass der Digital Markets Act konkurrierenden KI-Assistenten einen Zugriff auf dieselben tiefen OS-Funktionen ermöglichen will – insbesondere wenn man ohnehin nur die Wahl zwischen den KI-Modellen anderer Tech-Riesen hat.

Und trotzdem scheint mir Apple derzeit in einer Situation, die Suppe auslöffeln zu müssen – allein schon deshalb, weil die eigene Weiterentwicklung von iOS es erfordert.

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.

Ben Thompson

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.

Wispr Flow, Willow Voice oder „Dictation“ von Voicenotes: Sprache entwickelte sich quasi über Nacht zu einem neuen Eingabegerät für Computer – auf Augenhöhe mit Tastatur und Maus. Sie ist nicht neu, aber in puncto Latenz, kontextueller Einordnung sowie sprachlicher Bereinigung plötzlich mehr als ein Diktat.

GPT‑Live ist erschreckend gut; Apples „Advanced Dictation“ in der Beta von iOS 27 hält da noch nicht mit, liefert aber ausdrucksvolle Stimmen.

Noch existieren qualitative Unterschiede zwischen den verschiedenen Angeboten. Alle verbessern sich jedoch rasant, und es ist nur eine Frage der Zeit, bis integrierte Systemfeatures übernehmen und die dedizierten Apps verdrängen. Ich erwarte, dass Wispr Flow, Willow Voice und Co. eher früher als später keine eigenständigen Start-ups mehr bleiben. Basismodelle werden austauschbar; OS-Hersteller integrieren dieselbe Funktion ohne Kosten.

„KI-gestützte Sprachdiktate“ nannte ich die Funktion bislang. Zukünftig sprechen wir wahrscheinlich nur noch schlicht von „Sprache“ und müssen dafür keine separate Einstellung aktivieren. Wie absurd wäre es, Maus und Tastatur vor jeder Nutzung zu aktivieren!?

Was für Gibberish ich manchmal diktiere und trotzdem verstanden werde, ist sicherlich noch faszinierender, wenn man aus dem Zeitalter von Dragon NaturallySpeaking kommt. Ich merke jedoch, wie ich Eigennamen und explizite Schreibweisen von Begriffen inzwischen unbewusst voraussetze.

Transkription ist weitgehend ein gelöstes Problem – das habe ich intellektuell akzeptiert. Das Ganze jedoch in Echtzeit und bereinigt von jedem Stottern sowie allen Füllwörtern und Pausen zu bekommen, bleibt faszinierend. So wird nicht nur mitgeschrieben, sondern interpretiert.

Ich vermute, dass diese Eingabemethode noch nicht spektakulärer erscheint, weil sie a) noch von zu wenigen Menschen genutzt und b) lediglich als reine Niederschrift verstanden wird – obwohl gerade das Sprachverständnis der entscheidende Sprung nach vorn ist.