Lernen Sie die KI-First-Smartphones kennen, die mit Small Language Models angetrieben werden

Überraschung! KI-Agenten sind jetzt auch auf Ihren Smartphones verfügbar. Das neueste „KI-Smartphone”, ein Gemeinschaftsprodukt der T-Mobile-Muttergesellschaft Deutsche Telekom und des KI-Giganten Perplexity, stand im Mittelpunkt des diesjährigen Mobile World Congress.

Während Google und Apple schon seit Jahren KI-Funktionen in ihre Smartphones integrieren, könnten die KI-First-Smartphones, die 2025 auf den Markt kommen, einen größeren Wandel einläuten, sagen IBM Experten wie Kaoutar El Maghraoui, Principal Research Scientist und Manager. KI-Giganten schließen sich nun mit großen Telekommunikationsunternehmen zusammen, um KI frühzeitig in den Hardware-Entwicklungsprozess zu integrieren, anstatt sie als nachträgliche Maßnahme in bestehende Geräte einzubauen.

Diese End-to-End-Zusammenarbeit könnte die Art und Weise verändern, wie Menschen ihre Smartphones nutzen, betont El Maghraoui. Nutzer des KI-Smartphones der Deutschen Telekom können beispielsweise einfach eine Taste an der Seite ihres Smartphones drücken und sprechen, um den Perplexity-Assistenten zu aktivieren, der dann in Echtzeit eine Tischreservierung vornimmt, ein Taxi bucht oder gesprochene Sprache von einer Sprache in eine andere übersetzt – alles ohne den Bildschirm zu entsperren oder eine App zu öffnen.

„Sie definieren neu, wie Nutzer mit ihren Smartphones interagieren. Die Auswirkungen sind enorm“, so El Maghraoui.

Das ist nicht das erste KI-Smartphone – und auch nicht das erste KI-Smartphone mit Agenten – und es wird auch nicht das letzte sein. Anfang dieses Jahres kündigte Samsung an, dass es seine Samsung Galaxy-Smartphone-Serie mit Hilfe des Google-Assistenten Gemini, der nun zwischen Apps navigieren kann, mit agentischer KI ausstatten werde. Ein Nutzer aktiviert Gemini durch Klicken auf eine Taste an der Seite des Smartphones und kann Gemini bitten, Flüge quer durchs Land zu finden und diese an einen Freund zu senden. Gemini sucht dann nach Flugoptionen und erstellt eine E-Mail an diesen speziellen Kontakt.

Auch die Pixel-Smartphones von Google bieten seit Dezember 2024 Gemini mit agentischen Funktionen an. Mit dem KI-Assistenten Gemini Live können Sie z. B. ein Foto von einer Pflanze machen und mit ihr darüber sprechen, ob sie in Ihrem Garten überleben wird und wann Sie sie einpflanzen sollten.

Apple bemüht sich, zu seinen Konkurrenten aufzuschließen, und hat mit großem Tamtam die Einführung von Apple-Intelligence-Funktionen für seine Smartphones angekündigt. Probleme wie ein Tool zur Zusammenfassung von Nachrichten, das die Bedeutung von Schlagzeilen umkehrte, und Verzögerungen haben Apple bereits mehrfach zu schaffen gemacht. Am 7. März bestätigte ein Apple-Vertreter in einer Erklärung: „Wir haben auch an einer personalisierteren Siri gearbeitet, die Ihr persönliches Umfeld besser versteht und in der Lage ist, innerhalb Ihrer Apps und appübergreifend für Sie aktiv zu werden. Die Umsetzung dieser Funktionen wird länger dauern als ursprünglich angenommen.“

Letztendlich wird die Qualität des KI-Modells darüber entscheiden, welches KI-Smartphone sich durchsetzen wird, erklärt Shobhit Varshney. Er weist darauf hin, dass Google von anderen Unternehmen seiner Muttergesellschaft (Alphabet) profitiert, beispielsweise von YouTube.

„Sie verfügen über Milliarden von Minuten Audiomaterial von YouTube, an dem sie ihre Modelle trainieren und schulen können, viel mehr als kleinere KI-Anbieter“, betont Varshney.

Einige, wie Forscher der Beijing University of Posts and Telecommunications, entwickeln derzeit Small Language Models speziell für Smartphones. Das Team stellte fest, dass Small Language Models „schneller und effizienter“ laufen, wenn sie für die Hardware konzipiert werden, auf der sie laufen sollen, anstatt ein Large Language Model für die Verwendung auf einem Smartphone zu optimieren, sagt Mitautor Rongjie Yi gegenüber IBM Think.

Warum beschleunigt sich der Wettlauf um KI-Smartphones jetzt so rasant? Fortschritte bei Small Language Models (SLMs) treiben diese Entwicklung im Bereich der mobilen Technologie voran, so El Maghraoui. „Diese kompakten, effizienteren und leistungsfähigeren Modelle können in Echtzeit verarbeiten und personalisierte, sichere Interaktionen auf Edge-Geräten wie Smartphones erstellen“, erklärt sie.

El Maghraoui fügt hinzu, dass wir durch die Nutzung von SLMs auf Smartphones Erkenntnisse gewinnen können, die außerhalb des Verbraucherbereichs besonders nützlich sein werden. Kleine Modelle eignen sich zwar gut für Smartphones, sind jedoch unverzichtbar für „ernsthaftere, geschäftskritische Anwendungen, wie eingebettete Geräte in Fabriken, in denen sensible Fertigungsdaten lokal verarbeitet werden müssen“.

Von Finanzdienstleistungen über das Gesundheitswesen bis hin zur Fertigungsindustrie gibt es viele Bereiche, in denen Unternehmen Daten besitzen, die sie lokal speichern möchten. Kleine Modelle ermöglichen es ihnen, nützliche Informationen aus diesen Daten zu extrahieren, ohne sie an eine Public Cloud senden zu müssen.

Aus diesem Grund hat IBM kleineren, zweckmäßigen Modellen wie seiner Granite-Serie Vorrang eingeräumt, da sie es Unternehmen ermöglichen, Spitzenleistungen zu einem Bruchteil der Kosten zu erzielen.

Arvind Krishna, Vorsitzender und CEO von IBM, erklärte in einem Artikel in Fortune: „Bei unserer Arbeit bei IBM haben wir festgestellt, dass zweckmäßige Modelle bereits zu einer bis zu 30-fachen Senkung der KI-Inferenzkosten geführt haben, wodurch das Training effizienter und zugänglicher geworden ist.“

„In vielen Unternehmensumgebungen gelten strengere Zeit- und Genauigkeitsvorgaben“, betont El Magrahoui. Jegliche Verzögerungen oder Fehler können zu großen Geldverlusten, einer Gefährdung der Datensicherheit oder Schlimmerem führen.

„In solchen Umgebungen kann man sich keine Fehler leisten, denn diese haben weitaus schwerwiegendere Folgen als beispielsweise ein Fehler bei der Flugplanung oder Ähnliches“, betont sie.

Während die Nutzer weiterhin mit SLM-basierten KI-First-Smartphones experimentieren, werden diejenigen in anderen Bereichen weiterhin genau beobachten, was aus diesen Edge-Geräten gelernt wird.