Apples echte KI-Trumpfkarte ist überhaupt nicht Siri
Ist Apple im KI-Zeitalter zurückgefallen?
Diese Frage wird nun an Ternus weitergereicht, der die Nachfolge von Cook angetreten hat. In den letzten zwei Jahren hat die wiederholte Verschiebung der KI-gestützten Siri viele Menschen dazu gebracht, die Antwort auf diese Frage nicht optimistisch zu sehen. Gleichzeitig ist der Mac mini aber zum Synonym für KI-PC geworden und ist kaum mehr erhältlich.
Kürzlich hat der renommierte Technologieanalyst Ben Thompson in einem Podcast eine provokante These aufgestellt: Apple braucht überhaupt keine eigene KI-Entwicklung.
Seiner Meinung nach muss Apple, das über einen riesigen Zugang zu Nutzern verfügt, nur KI-Funktionen einkaufen und sich auf das konzentrieren, was es besser kann. Das größte Risiko besteht darin, dass Apple verdrängt werden könnte, wenn zukünftige KI nicht mehr auf Smartphones zentriert ist.
Auf der Apple-Keynote in diesem Monat hat Ternus das iPhone neu als Intelligent Personal Hub definiert, um eine Reihe kommender KI-Hardware zu verbinden und das Risiko einer dezentralen KI zu abzuwenden.
Apple braucht die KI-Entwicklung zwar nicht völlig auszusetzen, aber sein Weg wird höchstwahrscheinlich nicht in der Überbietung von Modellen liegen, sondern zurück zur Hardware selbst führen.
Vor einiger Zeit wurde bekannt, dass Apple auf den Unternehmensservermarkt zurückkehrt – das ist ein klares Signal. Apple hat den Servermarkt vor 15 Jahren verlassen und kehrt nun wegen der KI-Entwicklung zurück.
Dieses Gerät, das frühestens 2029 auf den Markt kommen könnte, wird mit zwei oder vier M8-Ultra-Chips ausgestattet sein und sogar Nvidias NVLink Fusion nutzen, um mehrere Chips zu einem größeren System zu verbinden.
Im Gegensatz zu den Gerüchten über die Entwicklung eigener Modelle will Apple vor allem bereits trainierte KI-Modelle für Unternehmen ausführen. Das Projekt befindet sich noch in der konzeptionellen Phase, hat aber bereits die direkte Unterstützung des neuen CEO John Ternus erhalten.
Das letzte Mal, dass Apple spezielle Server verkauft hat, war das 2011 eingestellte Xserve. Warum kehrt es 15 Jahre später ausgerechnet im KI-Zeitalter zurück zu den Rechenzentren?
Offensichtlich hängt die Antwort mit dem boomenden Servergeschäft zusammen, aber bei Apple ist die Sache offensichtlich nicht so einfach.
Lokale KI ist nach wie vor ein Nischenverhalten für Technikbegeisterte
In diesem Jahr ist der Mac mini dank des anfänglichen „Hummer-Booms“ unerwartet zu einem beliebten Gerät für private KI-Enthusiasten geworden. Nach der Veröffentlichung hat OpenClaw mehr als 100.000 GitHub-Sterne erhalten und innerhalb einer Woche 2 Millionen Besucher angezogen. Das zeigt, dass Nutzer wirklich einen privaten Agenten haben wollen, der dauerhaft läuft und Erinnerungen behält.
Einige kaufen Versionen mit hohem Arbeitsspeicher, um Open-Source-Modelle zu Hause auszuführen; andere richten ihn als rund um die Uhr online verfügbaren Agenten ein, sodass Chatverläufe, Dateien und Langzeiterinnerungen auf dem eigenen Gerät verbleiben. Nach Berechnungen des Wall Street Journal machte der Mac mini zuvor nur etwa 3 % des US-amerikanischen Mac-Absatzes von Apple aus, aber die Nachfrage nach ständig laufenden Agenten wie OpenClaw hat dazu geführt, dass einige Versionen mit hohem Arbeitsspeicher deutlich knapp geworden sind und die Preise sogar gestiegen sind.
Plötzlich ist der Mac mini ein begehrtes Gut, und wer ihn nicht kaufen kann, muss nach Alternativen suchen, beispielsweise indem er einen VPS mietet, um Agenten und Erinnerungen auf einen entfernten Server zu legen. Die Hauptkunden von VPS waren ursprünglich Entwickler und Unternehmen. Das Mieten von Servern, das Verbinden von entfernten Terminals, das Bereitstellen von Software sowie das Verwalten von Ports und Schlüsseln sind ziemlich komplexe Vorgänge, die für private Nutzer einen hohen Lernaufwand bedeuten.
Aber die KI-Entwicklung treibt eine Gruppe von unerfahrenen Nutzern dazu, mit großen Sicherheitsrisiken in dieses komplexe Gebiet vorzudringen. Anfang 2026 fanden Sicherheitsexperten im öffentlichen Netz etwa 175.000 falsch konfigurierte Ollama-Dienste, viele davon aus Heimnetzwerken, VPS und Cloud-Hosts; sie sollten eigentlich nur lokal antworten, wurden aber durch Fehleinstellungen der Nutzer direkt im Internet exponiert. Laut TechRadar
Man kann sagen, dass VPS eine sehr technikaffine Lösung ist, die nicht als Standardzugang für verbraucherorientierte KI geeignet ist. Deshalb ist Cloud-KI nach wie vor der Marktführer. Nutzer müssen nicht entscheiden, wo das Modell installiert werden soll, und sich keine Gedanken über Arbeitsspeicher, Bandbreite und Stromkosten machen – sie können direkt mit ChatGPT, Claude oder Doubao chatten. Je größer das Modell und je komplexer die Aufgabe, desto deutlicher sind die Vorteile der Cloud.
Aber die Nachfrage nach lokaler KI auf privaten Geräten ist bereits real geworden: Die Menschen wollen tatsächlich eine KI, die „in ihrer Hand liegt“. Allein die Knappheit des Mac mini und die 170.000 Ollama-Dienste, die ungeschützt im öffentlichen Netz laufen, zeigen: Wenn diese Nachfrage den Nutzern selbst überlassen wird, gehen Begeisterung und Risiko Hand in Hand.
Diese Herausforderung betrifft nicht nur private Nutzer – Unternehmen sind schon lange mit ihrer erweiterten Konfrontiert, nur dass sie über das nötige Budget verfügen, um sie zu bewältigen.
Apple löst die KI, die Unternehmen wollen
Aus Gründen der Compliance und Datensicherheit sind viele Unternehmen zurückhaltend, wenn es darum geht, Inferenzaufgaben an öffentliche Clouds zu übergeben. Wenn sie die Aufgaben aber in ihren eigenen Rechenzentren ausführen wollen, müssen sie selbst Chips auswählen, Software-Stacks aufbauen und die Inferenzumgebungen warten. Derzeit gibt es fast nur den Weg, alles von Grund auf in das Ökosystem von Nvidia zu integrieren – niemand verkauft ein fertiges, sofort einsatzbereites lokales Inferenz-Gesamtsystem.
Genau das will Apple also verkaufen: Das in den Berichten genannte Gerät ist dafür ausgelegt, bereits trainierte Modelle für Unternehmen auszuführen – Achtung: Es handelt sich um Inferenz, nicht um Training.
Der Unterschied zwischen beiden liegt nicht nur in der Rechenleistung, sondern vor allem im Verbleib der Daten. Für das Training müssen große Mengen an Textkorpora zu einem riesigen Cluster zusammengeführt werden, in diesem Bereich hat Apple keine Vorteile. Aber bei der Inferenz verfügt Apple über eine hervorragende Grundlage, die bereits seit langem besteht: Die einheitliche Speicherarchitektur, die seit dem M1-Chip konsequent weiterentwickelt wird. Dadurch teilen sich CPU und GPU denselben Arbeitsspeicher, sodass ein Mac Studio bereits Modellgewichte laden kann, für die früher mehrere professionelle Grafikkarten nötig waren.
Am Beispiel des neuesten Mac Studio: Die M5-Ultra-Version kann mit bis zu 512 GB einheitlichem Arbeitsspeicher und einer Speicherbandbreite von 1,2 TB/s ausgestattet werden, zudem können mehrere Geräte über Thunderbolt 5 zu einem Cluster verbunden werden. Zum Vergleich: Selbst bei Top-Profigrafikkarten liegt der Videospeicher einer einzelnen Karte normalerweise nur im Bereich von mehreren zehn GB. Um ein gleich großes Modell zu laden, muss es zuerst auf mehrere Karten aufgeteilt und dann wieder zusammengefügt werden. Apple selbst beschreibt den neuen Mac Studio offiziell als ultimativen Desktop für KI auf Endgeräten.
Die einheitliche Speicherarchitektur wurde ursprünglich für die kreative Arbeit am Desktop entwickelt, zeigt aber im Zeitalter großer KI-Modelle neuen Wert. Deshalb will Apple nicht mit AWS um das Cloud-Geschäft konkurrieren – es verkauft die Geräte selbst, nicht die Rechenleistung. Die Geräte stehen in den firmeneigenen Rechenzentren und verarbeiten die firmeneigenen Daten. Aus dieser Perspektive handelt es sich eher um die Rückkehr des Xserve, nur dass der Verwendungszweck auf KI-Inferenz umgestellt wurde.
Der von Apple einst entwickelte Xserve-Server
Für private Nutzer bedeutet das: Sie müssen nicht selbst lernen, Modelle zu implementieren, um KI lokal auszuführen. Für Unternehmenskunden gilt das Gleiche: Sie müssen keine eigene KI-Infrastruktur aufbauen – Apple kann eine integrierte Lösung aus Hardware und Software anbieten.
Der neue CEO hat die Entscheidung getroffen
Die Rückkehr von Apple auf den Servermarkt wird explizit vom neuen CEO unterstützt.
In diesem Jahr hat John Ternus die Nachfolge von Tim Cook an der Spitze von Apple angetreten. Er ist Maschinenbauingenieur und war lange Zeit für die Hardwareprodukte wie iPhone, iPad, Mac, Apple Watch und AirPods verantwortlich. Er ist der erste Apple-Chef seit 30 Jahren, der aus dem Hardware-Bereich auf die Position des CEO aufgestiegen ist.
Die gerade vergangene Herbst-Keynote war sein erster öffentlicher Auftritt, bei dem er das iPhone Duo, das iPhone 18 Pro und Pro Max, die Apple Watch Series 12 und Ultra 4 sowie die AirPods 5 alle der Öffentlichkeit vorgestellt hat.
Diese Produktreihe zeichnet sich durch eine starke Ausprägung aus: „Für die Nutzer entscheiden“. Am Beispiel des A20-Pro-Chips gibt es viele für Nutzer unsichtbare Optimierungen: Die Speicherbandbreite wurde um 50 % erhöht, der NPU verfügt über 32 Kerne und hat die doppelte Leistung des A18 Pro, die Fläche des neuen Wärmeleitblechs ist dreimal so groß wie die des Vorgängermodells. Diese Verbesserungen auf Hardwareebene sorgen dafür, dass deutlich mehr Modelle direkt auf dem Smartphone ausgeführt werden können.
Apple hat die Nutzer nicht gefragt, ob sie für die Endgeräte-Inferenz zahlen wollen – es hat seine eigene Vorstellung direkt in den Chip eingebaut.
„Für die Nutzer entscheiden“ beschreibt den Produktstil dieses Jahres sehr treffend – im Gegensatz zu Tim Cook erinnert das an eine alte bekannte Persönlichkeit: Steve Jobs.
Das erste iMac hat das Diskettenlaufwerk entfernt, zu einer Zeit, als fast alle Dateien damit transportiert wurden; das erste iPhone hat die physische Tastatur und den Stift weggelassen, die damals das größte Stolpern von Business-Handys waren; das MacBook Air hat das optische Laufwerk entfernt, iPad und iPhone haben Flash immer abgelehnt …