03.06.2020

Micro-Comb: Mit neuem Chip 1000 HD-Filme in der Sekunde herunterladen

Australische Wissenschaftler haben die weltweit schnellste Internetdaten-Geschwindigkeit von 44,2 Terrabit pro Sekunde erreicht, die ausreicht, um 1000 HD-Filme in einer Sekunde herunterzuladen. Dies sei ein Fortschritt, der dazu beitragen kann, die Kapazität von Netzwerkverbindungen auf der ganzen Welt zu erhöhen, so die Forscher.
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(c) Monash.edu - Australische Forsher erzielen Durchbruch bei Datenünbertragungs-Technologie.
(c) Monash.edu - Australische Forsher erzielen Durchbruch bei Datenünbertragungs-Technologie.

Australischen Forschern ist es gelungen mithilfe eines einzelnen optischen Chips, der als Micro-Comb bezeichnet wird, eine Datenübertragungs-Geschwindigkeit von 44,2 TBit/s zu erzielen. Die durchschnittliche Download-Geschwindigkeit Australiens beträgt 43,4 Mbit /s. Zum noch besseren Verständnis: Micro-Comb erzeugt genug „Speed“ um 1000 Filme in HD innerhalb einer Sekunde herunterzuladen. Oder anders gesagt: die in der Studie der Forscher dargelegte Geschwindigkeit ist millionenfach schneller als bisher.

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Globales Rennen um Micro-Comb: In fünf Jahren kommerziell?

In ihrem Forschungsbericht, der im Magazin Nature Communications veröffentlicht wurde, beschreiben die Forscher rund um Bill Corcoran von der Monash University – in Kooperation mit den Universitäten Swinburne und RMIT –  die Einsatzmöglichkeiten in der Praxis. Ihre Technologie habe genug Kapazität, um 1,8 Millionen Haushalte in Melbourne mit High-Speed-Internet zu versorgen. Oder auch, um Länder bei ihrer Netz-Infrastruktur zu unterstützen.

Der Regenbogen unter den Lasern

Ein Micro-Comb ist den Forschern zufolge kleiner und leichter als bisher vorhandene Telekommunikations-Hardware. Er ersetzt 80 einzelne Laser und verhält sich wie ein Regenbogen, der aus Hunderten von hochwertigen, unsichtbaren Infrarotlasern besteht. Jeder davon kann als separater Kommunikationskanal verwendet werden.

In fünf Jahren kommerziell?

„Momentan gibt es ein globales Rennen, um diese Technologie auf ein kommerzielles Stadium zu bringen, da der Micro-Comb in einer wirklich breiten Palette bestehender Technologien nützlich ist. Ich würde vermuten, dass wir Geräte wie das unsere in zwei bis drei Jahren für Forschungslabors und in etwa fünf Jahren für den ersten kommerziellen Einsatz sehen könnten“, schätzt Bill Corcoran.

Netflix & YouTube. Qualität herabgesetzt

Eine Notwendigkeit, wie der Forscher meint. Corona habe nämlich der Welt gezeigt, was es bedeutet, wenn die Internet-Infrastruktur stärker belastet wird. Der weltweite Lockdown führte zu einem Anstieg der Internetnutzung, und viele Streaming-Anbieter mussten die Qualität ihrer Dienste herabsetzen, um mit dem erhöhtem Datenverkehr fertig zu werden. Darunter etwa Youtube und Netflix, die  ihre Bildqualität in Europa reduzierten, um Bandbreite freizugeben.

Probleme mit „datenhungriger Tech“

„In Großbritannien hat sich der Datenbedarf zur ‚daytime‘ mehr als verdoppelt, und es wurden besondere Anstrengungen unternommen, um sicherzustellen, dass die Verbindungen zuverlässig sind. Diese zusätzliche Nutzung gibt uns einen kleinen Einblick in Kapazitätsprobleme, die Netzwerke in nur wenigen Jahren sehen werden – insbesondere, wenn wir anfangen, über 5G datenhungrige Online-Technologien wie selbstfahrende Autos und das Internet der Dinge breiter zu benutzen“, sagt Corcoran.

Kompatibel mit Glasfaser-Netz

Und er führt aus: „Daher benötigen wir neue kompakte Technologien, wie unser Gerät in Fingernagelgröße, um die Daten-Kapazität unserer Netzwerke elegant zu erweitern, um den Platz- und Stromverbrauch, sowie die Kosten zu senken und gleichzeitig die Datenübertragungsrate zu erhöhen. Unsere Demonstration zeigt auch, dass das von uns hergestellte Gerät mit der bereits vorhandenen Glasfaser-Infrastruktur kompatibel ist“.

Diese Geschwindigkeit, so die Wissenschaftler, wurde erreicht, indem das neue Gerät an eine vorhandene Glasfasertechnologie angeschlossen wurde, wie sie im Breitband-Internet verwendet wird. Sie testeten die Übertragung auf 76,6 Kilometern Glasfasern zwischen dem Melbourne City Campus des RMIT und dem Clayton Campus der Monash University.

Infrastruktur dafür bereits vorhanden

Die Wissenschaftler platzierten den Micro-Comb auf diesen optischen Fasern und sandten maximale Daten über jeden Kanal, um die maximale Internetnutzung über vier TeraHertz Bandbreite zu simulieren. Basierend auf den Ergebnissen glaubt Corcoran, dass die Fasern, die bereits Teil der Internet-Infrastruktur im Boden sind, jetzt und in Zukunft das Rückgrat von Kommunikationsnetzen sein könnten.

Internetverbindungen skalieren

„Und hier geht es nicht nur um Netflix, sondern auch darum, wofür wir unsere Kommunikationsnetzwerke nutzen“, fügt er hinzu. Aktuelle Entwicklungstendenzen, der Lockdown, Mobility, eine durch die Corona-Krise verstärkte Home-Office-Kultur – darauf und auf mehr bezieht sich der Wissenschaftler, wenn er nach einer Veränderung verlangt.

„Wir haben in den letzen Monaten einen kleinen Vorgeschmack erlebt, wie normale Nachfrage nach Internet-Infrastruktur zukünftig aussehen wird. Es zeigt uns wirklich, dass wir in der Lage sein müssen, die Kapazität unserer Internetverbindungen zu skalieren“.

⇒ Zum Forschungsbericht

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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AI Summaries

Micro-Comb: Mit neuem Chip 1000 HD-Filme in der Sekunde herunterladen

  • Australischen Forschern ist es gelungen mithilfe eines einzelnen optischen Chips, der auch als Micro-Comb bezeichnet wird, eine Datenübertragungs-Geschwindigkeit von 44,2 TBit/s zu erzielen.
  • Zum noch besseren Verständnis: Micro-Comb erzeugt genug „Speed“ um 1000 Filme in HD innerhalb einer Sekunde herunterzuladen.
  • Unsere Demonstration zeigt auch, dass das von uns hergestellte Gerät mit der bereits vorhandenen Glasfaser-Infrastruktur kompatibel ist“.
  • Wir hätten in den letzen Monaten einen kleinen Vorgeschmack erlebt, wie normale Nachfrage nach Internet-Infrastruktur zukünftig aussehen wird.

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