Der Tech-Gigant Google plant, ab 2030 kleine modulare Atomreaktoren zu nutzen, um den enormen Energiehunger seiner KI-Systeme zu stillen. Was steckt hinter dieser überraschenden Entscheidung und was bedeutet sie für die Zukunft der Künstlichen Intelligenz?
Stellt euch vor, ihr fragt ChatGPT eine simple Frage – und verbraucht dabei zehnmal so viel Energie wie bei einer Google-Suche. Willkommen in der energiehungrigen Welt der KI, in der selbst Tech-Riesen wie Google zu unkonventionellen Methoden greifen müssen, um ihren Stromverbrauch zu decken.
Der KI-Boom und seine energetischen Folgen
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde, doch hinter den beeindruckenden Fähigkeiten von ChatGPT, DALL-E und Co. verbirgt sich ein gewaltiger Energiehunger. Laut Schätzungen von Goldman Sachs wird sich der Stromverbrauch von US-Rechenzentren zwischen 2023 und 2030 etwa verdreifachen. Das Electric Power Research Institute prognostiziert, dass Datenzentren bis zum Ende des Jahrzehnts bis zu neun Prozent der gesamten Stromerzeugung der USA verbrauchen könnten – mehr als eine Verdoppelung des aktuellen Verbrauchs.
Google, als einer der führenden Akteure im KI-Bereich, steht vor der Herausforderung, diesen massiven Energiebedarf zu decken und gleichzeitig seine Klimaziele einzuhalten. Der Konzern hat sich verpflichtet, bis 2030 klimaneutral zu wirtschaften. Doch die Realität sieht anders aus: Im vergangenen Jahr stiegen Googles CO2-Emissionen um 13 Prozent, wobei der Energiekonsum der Rechenzentren eine zentrale Rolle spielte.
Generative KI
Googles überraschende Lösung: Mini-Atomkraftwerke
In einem überraschenden Schritt hat Google nun angekündigt, ab 2030 Energie aus neuartigen kleinen Atomreaktoren des Entwicklers Kairos Power einzukaufen. Bis 2035 soll die jährliche Leistung dieser Mini-AKWs 500 Megawatt erreichen – verteilt auf sechs oder sieben Kraftwerke.
Michael Terrell, Senior Director für Energie und Klima bei Google, erklärte gegenüber der Financial Times: „Wir sind der Meinung, dass Kernenergie eine wichtige Rolle spielen kann, um unseren Bedarf rund um die Uhr auf saubere Weise zu decken.“ Diese Entscheidung macht Google zum ersten Technologieunternehmen weltweit, das einen solchen Vertrag über den Bau von Atomreaktoren abgeschlossen hat.
Die Technologie hinter den Mini-AKWs
Die von Kairos Power entwickelten modularen Reaktoren unterscheiden sich von herkömmlichen Atomkraftwerken. Sie werden nicht mit Wasser, sondern mit geschmolzenen Fluorid-Salzen gekühlt. Laut Kairos macht dies die Reaktoren sicherer, da die Kühlflüssigkeit nicht verkocht. Zudem sollen die kompakten Reaktoren in Fabriken vorgefertigt und am Einsatzort nur noch installiert werden.
Allerdings steckt diese Technologie noch in den Kinderschuhen. Kairos Power erhielt erst 2023 die Genehmigung zum Bau eines Testreaktors in Tennessee. Es bleibt abzuwarten, ob die ambitionierten Zeitpläne eingehalten werden können.
Für KI ist reichlich Energie notwendig
Warum keine erneuerbaren Energien?
Angesichts des Klimawandels und der Fortschritte im Bereich der erneuerbaren Energien mag Googles Entscheidung für Atomkraft überraschen. Tatsächlich setzt der Konzern weiterhin stark auf erneuerbare Energien: 2023 lag der Anteil CO2-freier Energie im Verbrauch von Googles Rechenzentren und Büros bei 64 Prozent.
Doch der immense und vor allem konstante Energiebedarf von KI-Systemen stellt eine besondere Herausforderung dar. Während Solar- und Windenergie von Wetter und Tageszeit abhängig sind, bieten Atomkraftwerke eine zuverlässige Grundlast. Google scheint zu dem Schluss gekommen zu sein, dass eine Mischung aus erneuerbaren Energien und Atomkraft der beste Weg ist, um sowohl den Energiebedarf zu decken als auch die Klimaziele zu erreichen.
KI und Energieverbrauch: Ein wachsendes Problem
Der enorme Energieverbrauch von KI-Systemen wirft wichtige Fragen auf. Eine einzelne Anfrage bei ChatGPT verbraucht etwa 0,003 Kilowattstunden Strom – zehnmal so viel wie eine Google-Suche. Multipliziert man dies mit den Millionen von Anfragen, die täglich gestellt werden, ergibt sich ein besorgniserregender Energiebedarf.
Experten warnen, dass der Energiehunger der KI zu einem ernsthaften Problem werden könnte. Nicht nur für die Umwelt, sondern auch für die Entwicklung der Technologie selbst. Wenn der Energieverbrauch weiter so drastisch steigt, könnte dies die Weiterentwicklung und den breiten Einsatz von KI-Systemen bremsen.
Alternativen und Zukunftsperspektiven
Google ist nicht das einzige Unternehmen, das auf Atomkraft setzt, um den KI-Energiebedarf zu decken. Auch Microsoft plant, einen stillgelegten Reaktor im Kraftwerk Three Mile Island für seine Rechenzentren zu reaktivieren. Amazon hat ebenfalls Vereinbarungen zur Nutzung von Atomstrom getroffen.
Doch es gibt auch andere Ansätze: Microsoft investiert beispielsweise in ein Rechenzentrum in Kenia, das vollständig mit Geothermie betrieben werden soll. Und das Start-up Exowatt, an dem auch OpenAI-Chef Sam Altman beteiligt ist, entwickelt modulare Solarsysteme speziell für KI-Unternehmen.
Fazit: Die energetische Herausforderung der KI-Revolution
Googles Entscheidung für Mini-Atomkraftwerke zeigt deutlich, vor welchen Herausforderungen die Tech-Industrie im Zeitalter der KI steht. Der immense Energiebedarf droht, die Klimaziele der Unternehmen zu untergraben und könnte zum Bremsklotz für die weitere Entwicklung werden.
Die Lösung wird vermutlich in einem Mix aus verschiedenen Energiequellen liegen – von erneuerbaren Energien über effizientere Rechenzentren bis hin zu neuen Nukleartechnologien. Gleichzeitig wird es entscheidend sein, die Effizienz von KI-Systemen weiter zu verbessern, um den Energieverbrauch zu senken.
Als Nutzer und Gesellschaft müssen wir uns bewusst sein, dass jede KI-Anfrage einen energetischen Fußabdruck hinterlässt. Die Herausforderung wird sein, die Vorteile der KI zu nutzen, ohne dabei unsere Umweltziele aus den Augen zu verlieren. Die kommenden Jahre werden zeigen, ob und wie wir diesen Balanceakt meistern können.
Wenn ihr mit der Bahn fahrt, dann kennt ihr das Problem: Der Schaffner will irgendwann das Ticket sehen. Und meist dann, wenn ihr gerade entweder mitten im Film seid oder sanft in den Schlaf geschaukelt worden seid. Das muss nicht sein!
Du denkst, du bist ein Prompt-Profi? Vorsicht! Selbst erfahrene Nutzer tappen oft in diese 6 fiesen Fallen beim Formulieren von KI-Anweisungen. Hier erfährst du, wie du deine Prompts optimierst und bessere Ergebnisse erzielst.
Stell dir vor, du gibst deinem KI-Assistenten eine Anweisung und er antwortet mit „Tut mir leid, das kann ich nicht.“ Frustrierend, oder? Keine Sorge, mit unseren Tipps passiert dir das nicht mehr!
Künstliche Intelligenz ist ein mächtiges Werkzeug – wenn du weißt, wie du es richtig einsetzt. Leider machen viele Nutzer immer wieder die gleichen Fehler beim Formulieren ihrer Prompts. Das Ergebnis? Unbrauchbare oder irreführende Antworten. Aber keine Panik! Wir zeigen dir, wie du diese 6 häufigen Fallen beim Prompt-Writing umgehst und deine KI-Interaktionen auf ein neues Level hebst.
Einer der häufigsten Fehler beim Schreiben von KI-Prompts ist es, ungenaue oder allgemeine Anweisungen zu geben. Wenn du nur eine vage Aufgabe wie „Schreib etwas über Hunde“ stellst, erhältst du vermutlich eine ebenso vage Antwort, die weder detailliert noch besonders hilfreich ist.
Um dies zu vermeiden, solltest du dein Ziel und die gewünschten Details klar angeben. Versuche, präzise zu formulieren, indem du das Thema eingrenzt, spezifische Informationen verlangst und den Umfang der Antwort definierst.
Statt „Schreib etwas über Hunde“ könntest du schreiben: „Verfasse einen 300-Wörter-Artikel über die Vor- und Nachteile der Haltung von Golden Retrievern in Stadtwohnungen, einschließlich Informationen über ihren Pflegeaufwand, Bewegungsbedürfnisse und Verhalten.“ Diese Klarheit hilft der KI, eine strukturierte und relevante Antwort zu geben, die deinen Erwartungen entspricht.
2. Mangelnder Kontext
Ein häufiges Missverständnis bei der Arbeit mit KI ist die Annahme, dass die KI automatisch versteht, was du brauchst, ohne dass du die Situation beschreibst. KI-Modelle basieren jedoch auf den Informationen, die du ihnen gibst.
Wenn du keinen Kontext lieferst, bleibt die Antwort oft ungenau oder irrelevant. Je mehr Hintergrundinformationen du zur Verfügung stellst, desto genauer kann die KI deine Anforderungen erfassen und entsprechende Antworten generieren.
Zum Beispiel: Wenn du sagst „Gib mir Instagram-Post-Ideen“, weiß die KI nicht, welches Unternehmen oder welche Branche gemeint ist. Stattdessen könntest du sagen: „Ich bin Marketingmanager eines veganen Snack-Unternehmens und möchte eine Social-Media-Kampagne starten.
Kannst du mir 5 kreative Instagram-Post-Ideen vorschlagen, die unsere umweltfreundliche Verpackung und die Nachhaltigkeitsbotschaft hervorheben?“ Mit dieser detaillierten Beschreibung versteht die KI genau, was du benötigst.
Auch ChatGPT ist mit eingebaut – da wo nötig
3. Zu komplexe Anfragen
Es kann verlockend sein, eine sehr umfangreiche Frage in einem einzigen Prompt zu stellen, aber das führt oft zu unscharfen Ergebnissen. KI-Modelle verarbeiten Informationen effizienter, wenn sie in kleinere, überschaubare Teile aufgeteilt sind.
Statt eine verschachtelte Anfrage zu stellen, die mehrere Fragen oder Details in sich vereint, ist es sinnvoller, die Anfrage in mehrere aufeinanderfolgende Schritte zu unterteilen.
Zum Beispiel, anstatt zu fragen „Erstelle einen Marketingplan für ein Jahr, der Social Media, Content-Erstellung und bezahlte Werbung umfasst“, könntest du die Anfragen aufteilen: „Was sind effektive Social-Media-Strategien für ein Jahr?“, gefolgt von „Welche Inhalte eignen sich am besten für einen Blog in der Marketingstrategie?“.
Dies hilft der KI, sich auf spezifische Aspekte zu konzentrieren und bessere, detailliertere Antworten zu liefern.
4. Vergessen der Zielgruppe
Einer der wichtigsten Aspekte beim Schreiben von Texten – sei es für Menschen oder mit Hilfe einer KI – ist es, die Zielgruppe im Blick zu behalten. Jede Zielgruppe hat unterschiedliche Vorkenntnisse, Bedürfnisse und Erwartungen.
Wenn du nicht klar angibst, für wen der Text bestimmt ist, könnte die KI eine Antwort generieren, die entweder zu komplex oder zu einfach ist. Zum Beispiel, wenn du „Erkläre die Blockchain-Technologie“ sagst, könnte die KI eine technisch anspruchsvolle oder allgemeinverständliche Antwort liefern – aber ohne die Zielgruppe zu kennen, ist es Glückssache, ob die Antwort passt.
Formuliere daher präzise: „Erkläre die Blockchain-Technologie so, dass 12-jährige Kinder sie verstehen können“, oder „Erkläre Blockchain für Finanzexperten, die bereits grundlegendes Wissen über Kryptografie haben.“ So stellst du sicher, dass die Antwort den Erwartungen deiner Leser entspricht.
ChatGPT ist schon länger am Start – und bekommt jetzt Konkurrenz
5. Fehlende Formatierungsanweisungen
Oft wird übersehen, dass die Form der Antwort genauso wichtig sein kann wie der Inhalt. Eine klar strukturierte und leicht lesbare Antwort ist viel wertvoller als eine unstrukturierte. Wenn du eine bestimmte Formatierung wünschst, solltest du dies explizit in deinem Prompt angeben.
Wenn du z. B. eine Liste, eine Tabelle oder eine strukturierte Schritt-für-Schritt-Anleitung benötigst, teile dies der KI mit.
Zum Beispiel: „Erstelle eine 5-Punkte-Checkliste für die Vorbereitung einer Geschäftsreise. Verwende Aufzählungszeichen und fette Überschriften für die wichtigsten Punkte.“ Diese Art von Anweisung sorgt dafür, dass die KI die Informationen so präsentiert, wie du sie brauchst, was die Nutzbarkeit der Antwort erheblich steigert.
6. Ignorieren ethischer Richtlinien
Während KI-Modelle mächtige Werkzeuge sind, haben sie auch ihre Grenzen – insbesondere, wenn es um ethische Richtlinien geht.
Es ist wichtig, diese Beschränkungen zu verstehen und zu respektieren. Versuche nicht, die KI dazu zu bringen, unethische oder regelwidrige Inhalte zu generieren, denn das Modell ist darauf trainiert, solche Anfragen zu verweigern.
Statt zu versuchen, ethische Vorgaben zu umgehen, solltest du deine Prompts im Einklang mit den moralischen Standards und Nutzungsrichtlinien formulieren. Dies fördert verantwortungsbewussten Umgang mit der Technologie und sorgt für Ergebnisse, die ethisch und nützlich sind.
Zum Beispiel, wenn du nach umstrittenen Inhalten fragst, formuliere deine Frage so, dass sie auf eine neutrale und informative Antwort abzielt, anstatt provokative oder unethische Inhalte zu fordern.
In Bielefeld wurden wieder die „Oscars für Datenkraken“ verliehen. Von der Deutschen Bahn bis zum Bundesgesundheitsminister – wer sind die größten Datensünder des Jahres?
Deine intimsten Gesundheitsdaten landen in den Händen von Forschern und Unternehmen. Dein Gesicht wird beim harmlosen Spaziergang von Polizeikameras gescannt. Klingt wie ein dystopischer Sci-Fi-Film? Willkommen in der schönen neuen Welt der Datenkraken!
Der Big Brother Award 2023
Lauterbach und das Ende der ärztlichen Schweigepflicht?
In der Kategorie „Gesundheit & Soziales“ traf es diesmal einen prominenten Preisträger: Bundesgesundheitsminister Karl Lauterbach. Sein Vergehen? Die nationale Umsetzung des „Europäischen Gesundheitsdatenraums“.
Klingt harmlos, hat es aber in sich: Sensible Patientendaten sollen künftig in ganz Europa für medizinische Forschung und Produktentwicklung ausgetauscht werden können.
Die Jury kritisiert, dass die Daten nach nicht definierten Verfahren weitergegeben würden. Jurorin Rena Tangens warnt: „Die Daten sind zwar pseudonym abgelegt, aber es ist durchaus möglich, wenn man viele Informationen von einer Person hat, eine Re-Identifizierung vorzunehmen.“ Das Bundesgesundheitsministerium schwieg bisher zu der Auszeichnung.
Die Deutsche Bahn: Datenkrake auf Schienen
Zum dritten Mal in der Geschichte der Big Brother Awards wurde die Deutsche Bahn ausgezeichnet. Diesmal für ihre App „DB Navigator“, die laut Jury Tracker einsetzt, die nicht abgelehnt werden können.
Juror und Chef des Preis „padeluun“ kritisiert: „Bahncards gibt es nur noch digital, Supersparpreise und Sparpreise gibt es nicht mehr am Automaten. Ich kann nicht mehr anonym reisen.“
Die Bahn verteidigt sich: Die Digitalisierung sei nicht mehr aufzuhalten, Datenschutzrichtlinien würden natürlich eingehalten. Doch die Kritiker bleiben skeptisch: Ist die Bahn auf dem Weg zur totalen digitalen Kontrolle ihrer Fahrgäste?
Die Bahn als Datensünder
Big Brother is watching you – in Sachsen
Auch die sächsische Polizei durfte einen der begehrten Negativpreise mit nach Hause nehmen. Ihr Vergehen: Der Einsatz von stationären und mobilen Kameras zur automatischen Gesichtserkennung im Straßenverkehr. Die Jury kritisiert, dass so nicht nur Kriminelle, sondern vor allem Unbeteiligte biometrisch erfasst würden.
Chinesische Online-Shops in der Kritik
In der Kategorie „Verbraucherschutz“ traf es gleich zwei chinesische Online-Handelsplattformen: Temu und Shein. Laut Jury ziehen sich beide Unternehmen durch ihre AGBs aus der Verantwortung. Kunden in Deutschland würden zu Importeuren der Ware gemacht und müssten für alles geradestehen – von nachträglichen Zollzahlungen bis hin zu möglichen Klagen wegen Produktfälschungen.
Fazit: Die digitale Wachsamkeit bleibt gefordert
Die Big Brother Awards zeigen einmal mehr: Im digitalen Zeitalter ist unsere Privatsphäre ständig bedroht. Ob Gesundheitsdaten, Reiseinformationen oder Einkaufsgewohnheiten – überall lauern potenzielle Datenkraken.
Doch die Verleihung hat auch ihre positiven Seiten: Sie schafft Aufmerksamkeit für wichtige Datenschutzthemen und kann durchaus Wirkung zeigen.
So hat beispielsweise Tchibo nach einer früheren Auszeichnung den Handel mit Kundendaten gestoppt.
Bleibt zu hoffen, dass auch die diesjährigen Preisträger ihre Praktiken überdenken. Bis dahin gilt: Augen auf im digitalen Verkehr!
Diese Woche wurde der Physik-Nobelpreis vergeben, in diesem Jahr an den Briten Geoffrey Hinton und den US-Amerikaner John Hopfield. Die beiden haben die „Künstliche Intelligenz“ (KI) enorm vorangebracht.
Hopfield hat vor langer Zeit neue Speicherverfahren entwickelt, die neuronale Netze ermöglichen – Daten, die in etwa in unserem Gehirn gespeichert sind. Hinton ist eine Legende: Jahrzehnte hat er bei Google gearbeitet und die KI vorangebracht.
Er hat Methodiken entwickelt, die als „DeepLearning“ bekannt sind: Maschinen, die selbst lernen. Das hat die KI-Flut ausgelöst, die wir aktuell alle beobachten können. Doch der einstige „Vater“ der KI steht der KI mittlerweile kritisch gegenüber.
Perplexity ist von Ex-Mitarbeitern bei OpenAI (ChatGPT) entwickelt worden
Warum den Physik-Nobelpreis?
Geoffrey Hinton erhielt den Nobelpreis für seine bahnbrechenden Arbeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz, speziell für die Entwicklung von Deep Learning, einer neuen Methode des maschinellen Lernens. In der Kategorie Physik, weil Hinton dabei Methoden aus der statistischen Physik angewandt hat (unter anderem) – und das mit großem Erfolg.
Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die von Aufbau inspiriert sind vom menschlichen Gehirn. Hinton und sein Team entwickelten dabei die „Backpropagation„-Methode, die es solchen Netzwerken ermöglicht, aus großen Datenmengen zu lernen, ihre Fehler zu korrigieren und sich selbständig kontinuierlich zu verbessern. Je mehr Daten zum Trainieren, desto besser wird die KI. Etwas, was wir im Augenblick gut beobachten können.
Diese Innovation hat zu Durchbrüchen in Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung, autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnosen geführt. Was diese Technologie so revolutionär macht, ist die Fähigkeit der KI, komplexe Muster völlig eigenständig zu erkennen und Entscheidungen zu treffen – etwas, das vorherige KI-Methoden nicht konnten.
Unterschied KI und Software
Weil heute überall KI drin steckt, lohnt es sich vielleicht zu verstehen, was der Unterschied zu bisheriger Software ist, warum KI als so mächtig angesehen wird.
Software kann man sich wie Rezepte vorstellen – feste Anweisungen, die exakt befolgt werden müssen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Immer gleich. Künstliche Intelligenz (KI) ist eher wie ein lernender Koch. Während ein Rezept genau vorgibt, welche Zutaten und Schritte nötig sind, entscheidet der KI-Koch selbst, wie er an ein Gericht herangeht. Er probiert, lernt aus Fehlern und wird mit jeder neuen Erfahrung besser. Vollkommen selbständig und in atemberaubenden Tempo.
Im Gegensatz zur klassischen Software, die nur festgelegte Befehle ausführt, kann KI aus Daten lernen und sich anpassen. Sie entwickelt jederzeit eigene „Rezepte“ auf Basis von Mustern und Zusammenhängen, die sie in den Daten erkennt, und kann flexibel reagieren, selbst wenn sie zuvor noch nie auf eine bestimmte Aufgabe gestoßen ist. Eine KI versteht zum Beispiel irgendwann, wie Shakespear schreibt – und kann dann im selben Stil ein Gedicht oder eine Geschichte über Donald Trump schreiben.
Heute ist Geoffrey Hinton ein lautstarker Warner
Geoffrey Hinton ist ein Spezialfall: Viele nennen ihn „Godfather of AI“, weil ohne seine Entwicklungen eine KI wie heute nicht mögliche wäre. Doch er hat vor zwei Jahren bei Google gekündigt, um freier über seine Bedenken sprechen zu können. Heute warnt er lautstark vor KI. Aber wovor genau?
Hinton warnt, weil er der Ansicht ist, dass sich die Entwicklung der KI nicht verlässlich voraussagen lässt. Er sieht deshalb in KI mittlerweile eine der größten Risiken der Menschheit. Er forderte im Mai 2023: „Das Risiko des Aussterbens durch KI sollte neben anderen Risiken von gesellschaftlichem Ausmaß wie Pandemien und Atomkrieg eine globale Priorität sein“.
Seine vorderste Sorge ist, dass KI nicht die menschliche Intelligenz simulieren, sondern eine eigenständigen hervorbringen könnte und wohl auch würde, eine, wie er sagt, „neue und bessere Form von Intelligenz“. Wir würden es nur vielleicht nicht unbedingt gleich mitbekommen. Das sei in etwa so, als wären Außerirdische gelandet und wir hätten es nicht bemerkt, weil sie sehr gut Englisch sprechen“.
Jahrzehntelang hat er geglaubt, dass die künstlichen neuronalen Netze niemals mit dem menschlichen Gehirn mithalten könnten. Schließlich gibt es im Gehirn rund 100 Billionen neuronale Verbindungen. KI-Modelle kämen nur auf einen Bruchteil davon, höchstens eine Billion. Doch moderne KI-Modelle wie ChatGPT übertreffen diese Kapazitäten längst. Niemand hat vorhergesehen, wie schnell sich Rechen- und Speicherleistung entwickeln.
Müssen wir uns Sorgen machen?
Ich denke, wir sollten die Sorgen des Experten ernst nehmen. Wir müssen darauf vorbereitet sein, dass sich KI rasant entwickelt und womöglich eigene Wege geht – und wir spätestens dann, wenn KI in allen Belangen leistungsfähiger als das menschliche Gehirn ist, auch nicht mehr schnell genug nachvollziehen können, was KI für Schlüsse zieht.
Auch muss geklärt werden, wer Verantwortung übernimmt und wer die Macht über dieses mächtigste Werkzeug der Menschheitsgeschichte hat und bekommt. Welche Unternehmen, welche Länder – denn wird schon bald sehr entscheidend sein. Davor warnt der frisch gekürte Nobelpreisträger, völlig zu recht, wenn ich das sagen darf.
Mit Submerged revolutioniert Apple nicht nur den Filmgenuss, sondern definiert ihn neu. Der immersive Kurzfilm, der für die Vision Pro geschaffen wurde, lässt die Grenzen zwischen Zuschauer und Handlung verschwimmen. Was macht diesen Film so besonders? Und warum könnte er das Streaming, wie wir es kennen, für immer verändern?
Stell dir vor, du befindest dich nicht mehr vor dem Bildschirm, sondern mitten im Geschehen. In einem klaustrophobischen U-Boot aus dem Zweiten Weltkrieg. Wasser tropft von der Decke, Funken sprühen und du bist Seite an Seite mit der Crew, während das Metall unter dem Druck ächzt.
Submerged, Apples erster immersiver Spielfilm für die Vision Pro, bringt genau diese Erfahrung in die Wohnzimmer (oder wo auch immer Du die Apple VisionPro aufsetzt) – und hebt das Filmerlebnis auf ein bisher unerreichtes Niveau.
In die Geschichte eintauchen: Was macht Submerged so einzigartig?
Mit dem für die Vision Pro entwickelten Submerged betreten wir Neuland im Filmbereich. Anders als herkömmliche Filme, bei denen der Zuschauer das Geschehen aus einer distanzierten Perspektive betrachtet, nimmt Apples Vision Pro dich buchstäblich in die Handlung hinein.
Man schaut nicht einfach nur zu, sondern ist mittendrin. Was man bislang nur mit einer VR-Brille schaffen konnte, in einer virtuellen Welt, das ist nun mit echten Aufnahmen in der realen Welt möglich.
Im konkreten Fall „Submerged“ ist es so: Du befindest dich in einem detailliert gestalteten U-Boot-Set, das vollständig immersiv ist. Kein Winkel bleibt unentdeckt, denn die speziell entwickelten 8K-3D-Kameras fangen jeden Millimeter des Raumes ein. Das Beste: Du bist nicht nur ein passiver Zuschauer, sondern wirst zu einem Teil der Geschichte, denn Du entscheidest auch, wo du hinschaust.
Dieses Gefühl der totalen Immersion entsteht vor allem durch Apples hochentwickelte Stereoskopie-Technologie. Die Kameras wurden speziell für diesen Film entwickelt und erfassen das Geschehen in einer 180-Grad-Perspektive.
Zusätzlich sorgt Spatial Audio dafür, dass Geräusche von allen Seiten kommen – von oben, unten oder hinter dir. Dieses Zusammenspiel der Technologien lässt dich das beklemmende und aufregende Leben an Bord eines Kriegs-U-Boots nicht nur sehen, sondern fühlen.
Es sind spezielle Kameras nötig, um die Spatial Aufnahmen zu ermöglichen
Das Erlebnis: Mittendrin statt nur dabei
Statt aus der Ferne zu beobachten, steht man in Submerged Schulter an Schulter mit der Crew. Die Enge des U-Boots, die drückende Atmosphäre und die ständige Gefahr sind fühlbar. Apple hat sichergestellt, dass nicht nur die Hauptdarsteller, sondern auch alle Nebencharaktere und Statisten in jeder Szene vollständig integriert sind.
Jeder von ihnen musste ausgebildet werden, als wäre er tatsächlich Teil der Crew, auch wenn sie nicht im Fokus der Kamera stehen. Diese Details verstärken das Gefühl, dass du Teil der Besatzung bist, die gegen einen übermächtigen Feind kämpft.
Die Drehtechniken sind ebenso revolutionär wie der Film selbst. Für die Dreharbeiten wurde ein 23 Tonnen schweres U-Boot-Set gebaut, das nicht nur realistisch wirkt, sondern teilweise auch tatsächlich untergetaucht werden konnte.
Die Herausforderungen bei den Dreharbeiten sind gewaltig: Kameras und Mikrofone mussten vor Funken, Wasser und sogar Feuer geschützt werden, ohne dass die Immersion darunter litt. Das Ergebnis ist ein Film, der die Grenzen dessen, was wir bisher von Kino kannten, sprengt.
Die VisionPro kommt erst 2024 auf den Markt und soll 3500 EUR kosten
Die Technik hinter der Magie: Apples 8K-3D-Kamera
Was Submerged von anderen Filmen unterscheidet, ist die spezielle Kameratechnologie, die eigens für Apples Vision Pro entwickelt wurde. Die stereoskopische Kamera nimmt in 8K auf und erzeugt so einen hyperrealistischen 3D-Effekt. Das bedeutet, dass du jedes noch so kleine Detail sehen kannst – von den Schweißtropfen auf der Stirn eines Besatzungsmitglieds bis hin zu den Funken, die durch das U-Boot fliegen, während es angegriffen wird.
Und es geht nicht nur um die Optik. Die Audio-Technologie, die in den Film integriert wurde, ermöglicht es dir, Geräusche aus allen Richtungen zu hören. Ein Tropfen Wasser, der auf den Boden fällt, das Knarren des Metalls, das Knarren des U-Boots – all das trägt dazu bei, dass du das Gefühl hast, tatsächlich dort zu sein. Dieses Niveau an Realismus und Immersion ist nur auf der Vision Pro möglich und setzt neue Maßstäbe für zukünftige Produktionen.
Die Zukunft des Streamings: Apples Wettbewerbsvorteil
Was bedeutet Submerged für die Zukunft des Streamings? In einer Welt, in der Netflix, Amazon Prime und Disney+ um die Vorherrschaft kämpfen, hat Apple nun einen Trumpf in der Hand, den die anderen Dienste so nicht bieten können: echte immersive Filme. Mit der Vision Pro hat Apple eine Plattform geschaffen, die den Zuschauer nicht nur unterhält, sondern ihn in eine völlig neue Dimension des Filmerlebnisses katapultiert.
Es ist nicht schwer sich vorzustellen, dass diese Technologie in Zukunft das Streaming, wie wir es kennen, verändern wird. Die Möglichkeit, Filme und Serien nicht nur zu sehen, sondern in sie einzutauchen, wird viele Menschen begeistern – und möglicherweise auch die Art und Weise, wie Filme produziert werden, revolutionieren. Während traditionelle Streamingdienste auf flache Bildschirme angewiesen sind, bietet Apple mit der Vision Pro eine neue Art des Geschichtenerzählens an.
Apple setzt auf die Immersive Revolution
Natürlich steckt diese Technologie noch in den Kinderschuhen. Die Vision Pro ist noch nicht weit verbreitet, und viele Menschen haben noch keinen Zugang zu dieser bahnbrechenden Technologie. Doch die Entwicklung schreitet schnell voran, und es ist nur eine Frage der Zeit, bis immersive Filme zum Standard werden könnten. Mit Submerged hat Apple gezeigt, was möglich ist, und setzt damit den Startschuss für eine neue Ära des Filmkonsums.
Abschließend lässt sich sagen: Submerged ist nicht nur ein Film, sondern ein Versprechen. Ein Versprechen, dass die Zukunft des Kinos nicht mehr auf der Leinwand, sondern in unseren Köpfen und in unseren Herzen stattfindet – und Apple ist auf dem besten Weg, diese Zukunft zu gestalten.
