11.11.2020

Apple und sein langer Arm der Prozessoren

Der neue M1-Chip von Apple, den das Unternehmen am 10. November auf seinem "one more thing"-Livestream vorstellte und auf dem die neuesten Macs laufen, verspricht eine verbesserte Akkulaufzeit und hohen Speed.
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Apple, M1, Arm, przessor, processor, Mac, one more thing
(c) Apple - Apple stellte per Livestream den hauseigenen Prozessor M1 vor.

Apple wagt den Sprung. Das Unternehmen hat am Dienstag, 10. November, ein neues MacBook Air, MacBook Pro und Mac Mini vorgestellt. Das alleine wäre eine Meldung von breitem Interesse, doch dieses Mal liegt der Fokus auf einer anderen Neuigkeit: Die neu präsentierten Macs verfügen über einen von Apple entwickelten Prozessor namens M1. Damit werden die beiden Laptops und kleinen Desktop-Computer zu eine Novum. Sie sind die ersten neuen Apple-PCs seit mehr als einer Dekade, die nicht mit Chips von Intel betrieben werden. „Dies ist ein historischer Tag für den Mac“, sagte Apple-Chef Tim Cook.

iPhone-Apps für Macs

Der neue M1-Chip ist ein 5-nm-Przessor. Er ist dem A14 Bionic zwar ähnlich – aber zugleich der erste Prozessor, den Apple speziell für den Mac entwickelt hat. Die bereits im Juni angekündigte Umstellung von Apple auf hauseigene Prozessoren basiert auf einem benutzerdefinierten Design, das von der Firma Arm hergestellt wurde, deren Technologie Apple auch für die Prozessoren in iPhones verwendet. Damit möchten die Entwickler auch iPhone-Apps auf Macs verlagern.

16 Milliarden Transistoren und acht Kerne

Der M1 kommt nicht nur als einfacher Mikroprozessor daher, sondern stellt ein komplexes „System on a Chip“ dar. Vollgepackt mit 16 Milliarden Transistoren, besteht der Hauptprozessor aus acht Kernen: Vier davon kümmern sich um Hochleistungsanforderungen, die anderen vier sorgen für Stromersparnis bei leichteren Aufgaben.

Laut dem US-Unternehmen wird sich der neue Prozessor darauf konzentrieren, Energieeffizienz mit Leistung zu kombinieren. Neben der 8-Kern-CPU, die laut Apple die weltweit beste Leistung pro Watt einer CPU bieten soll, würde nun bei einem Viertel des Stromverbrauchs die gleiche Spitzenleistung wie bei einer typischen Laptop-CPU erreicht werden.

Apple M1-Prozessor mit 16-Kern-Neural-Engine

Darüber hinaus verfügt der M1-Prozessor über eine 16-Kern-Neural-Engine, eine universelle Speicherarchitektur, einen von Apple entwickelten Thunderbolt-Controller mit Unterstützung für USB 4, einen Bildsignalprozessor, Mediencodierungs- und -decodierungs-Engines, sowie eine Vielzahl von Sicherheitsfunktionen. Dazu gehören Hardware-verifizierter Schutz zu sicherem Booten, Verschlüsselung und Laufzeit.

Akku-Laufzeit steigt

Zu viele Technik-Fachbegriffe? Hier ein Einblick in die praktische Anwendung: Um sich mit all diesen technischen Details auch ein Bild davon machen zu können, was der neue Chip leisten kann, betont Apple, dass etwa das neue MacBook Air bis zu 18 Stunden Video – statt bisher zwölf – mit einer einzigen Ladung abspielen kann und bis zu 15 Stunden kabelloses Surfen im Internet pro Aufladung (ehemals elf Stunden) bietet. Zudem wird auch kein Lüfter benötigt, was bedeutet, dass der Laptop fast geräuschlos laufen soll.

Auch beim neuen 13-Zoll-MacBook Pro gibt es Steigerungen: 17 Stunden kabelloses Surfen im Internet übertreffe die alte Leistung um sieben Stunden, heißt es von Apple. Die Videowiedergabe-Dauer betrage nun statt zehn Stunden das Doppelte.

Rosetta 2 für bestehende Apps

Alles in allem wird auch gemutmaßt, dass neben verbesserten Leistungsdaten Apple nun auch die Möglichkeit habe, ihre Produkte in Form und Größe zu verändern. Der M1 sei zudem, so die Tech-Company, schneller als 98 Prozent aller im Vorjahr verkauften Chips in PC-Laptops. Allerdings muss man bei dieser Aussage Abstriche machen, denn der „neue Speed“ gilt für Apps wie Safari, iMovie und alle von Apple hergestellten Apps, die neu geschrieben wurden, um auf dem neuen M1-Chip von Apple ausgeführt zu werden. Ältere Apps müssten mit einem in MacOS Big Sur integrierten Übersetzer namens „Rosetta 2“ ausgeführt werden.

Apple „one more thing“-Livestream zum Nachsehen

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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AI Summaries

Apple und sein langer Arm der Prozessoren

  • Die bereits im Juni angekündigte Umstellung von Apple auf hauseigene Prozessoren basiert auf ein benutzerdefiniertes Design, das von der Firma Arm hergestellt wurde, die Apple auch für die Prozessoren in iPhones verwendet.
  • Damit möchten die Entwickler auch iPhone-Apps auf Macs verlagern.
  • Vollgepackt mit 16 Milliarden Transistoren besteht der Hauptprozessor aus acht Kernen, Vier davon kümmern sich um Hochleistungsanforderungen, die anderen vier sorgen für Stromersparnis bei leichteren Aufgaben.
  • Zudem wird auch kein Lüfter benötigt, was bedeutet, dass der Laptop fast geräuschlos laufen soll.
  • Auch beim neuen 13-Zoll-MacBook Pro gibt es Steigerungen: 17 Stunden kabelloses Surfen im Internet übertreffe die alte Leistung um sieben Stunden.

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  • Die bereits im Juni angekündigte Umstellung von Apple auf hauseigene Prozessoren basiert auf ein benutzerdefiniertes Design, das von der Firma Arm hergestellt wurde, die Apple auch für die Prozessoren in iPhones verwendet.
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  • Die bereits im Juni angekündigte Umstellung von Apple auf hauseigene Prozessoren basiert auf ein benutzerdefiniertes Design, das von der Firma Arm hergestellt wurde, die Apple auch für die Prozessoren in iPhones verwendet.
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  • Die bereits im Juni angekündigte Umstellung von Apple auf hauseigene Prozessoren basiert auf ein benutzerdefiniertes Design, das von der Firma Arm hergestellt wurde, die Apple auch für die Prozessoren in iPhones verwendet.
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