Apples Einführung von iOS 26 brachte Foundation Models mit sich, ein Framework, das Entwicklern direkten Zugriff auf lokale KI auf iPhone und iPad ermöglicht. Im Gegensatz zu herkömmlicher Cloud-basierter KI laufen diese Modelle vollständig auf dem Gerät, was die Kosten für Entwickler senkt und die Privatsphäre der Benutzer schützt. Das Framework ist nicht darauf ausgelegt, mit den größten Cloud-Modellen zu konkurrieren, sondern ermöglicht praktische, gezielte Funktionen in alltäglichen Apps.
Die frühe Einführung zeigt, wie Entwickler lokale KI auf natürliche Weise in ihre Produkte integrieren. Anstatt vollständige KI-Chatbots zu erstellen, fügen Apps subtile Verbesserungen hinzu, um die täglichen Arbeitsabläufe reibungsloser zu gestalten. Dies steht im Einklang mit der Datenschutzstrategie von Apple, bei der KI-Funktionen das Benutzererlebnis verbessern, ohne dass Daten das Gerät verlassen müssen.
Mehrere Apps zeigen bereits, wie das Foundation Models-Framework verwendet wird.TechCrunchführt eine Liste solcher Apps:
- Kleiner Künstler: KI-gestützte Geschichtenerstellung für Kinder.
- Daylish: Emoji-Vorschläge beim Planen von Kalenderereignissen.
- MoneyCoach: Ausgabeneinblicke und automatisierte Ausgabenkategorisierung.
- Nachschlagen: Kontextbeispiele und Etymologiekarten zum Wortlernen.
- AufgabenUndTag eins: Smart-Tag-Vorschläge, Textzusammenfassungen und Eingabeaufforderungserstellung.
- Croutons,Dunkles Rauschen, UndLicht aus: Rezeptvereinfachung, KI-generierte Klanglandschaften und Echtzeit-Kommentarzusammenfassungen.
- Signeasy,Erfassen,Lumy, UndCardPointers: Dokumentzusammenfassungen, Notizvorschläge, kontextbezogene Wettereinblicke und Verfolgung von Kreditkartenprämien.
- Karottenwetter: Unbegrenzte Gespräche mit dem Chatbot dank Apple Intelligence.
Der rote Faden ist Effizienz und Kosten. Entwickler verwandeln die kleineren On-Device-Modelle von Apple in gezielte Funktionen, die sonst Serveraufrufe erfordern würden. Dies macht KI nahtlos, schnell und privat und reduziert gleichzeitig die Abhängigkeit von Drittanbieterdiensten und deren Gebühren.
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Android unterstützt auch lokale KI, ihre Implementierung ist jedoch weniger einheitlich. Googles Gemini Nano in Android 15 ermöglicht Funktionen wie Zusammenfassungen und intelligente Antworten, während Samsungs Galaxy AI Tools wie Übersetzung und Textunterstützung bereitstellt. Android-Entwickler kombinieren diese jedoch häufig mit größeren cloudbasierten Modellen von Google oder anderen Anbietern. Dies gibt ihnen mehr Flexibilität und Leistungsfähigkeit, ist jedoch mit variablen Kosten und potenziellen Kompromissen beim Datenschutz verbunden.
Die Foundation-Modelle von Apple sollen nicht direkt mit GPT-5 von OpenAI, Claude von Anthropic oder Gemini Ultra von Google konkurrieren. Hierbei handelt es sich um Grenzmodelle, die für groß angelegte Argumentationen, Konversationen mit mehreren Runden und komplexe Generierungsaufgaben optimiert sind und typischerweise in der Cloud ausgeführt werden. Im Vergleich dazu sind die Modelle von Apple leichtgewichtig und auf Anwendungsfälle auf dem Gerät wie Zusammenfassung, Tagging, automatische Vervollständigung und Inhaltsvorschläge abgestimmt.
Apple hat ein einheitliches Framework geschaffen, auf das sich Entwickler bei seiner gesamten Hardware-Produktpalette verlassen können. Obwohl die Modelle kleiner sind als Cloud-KI-Systeme, sorgt ihre enge Integration für vorhersehbare Leistung und Benutzervertrauen. Die Einführung in iOS 26-Apps zeigt, dass Entwickler bereit sind, diesen Local-First-Ansatz zu übernehmen, und die Strategie von Apple könnte in den kommenden Jahren Einfluss darauf haben, wie App-Ökosysteme Datenschutz, Kosten und Funktionalität in Einklang bringen.