SoftBanks 6-Mrd.-Dollar-OpenAI-Margin-Loan stockt. Kreditgeber sind besorgt über die Bewertung von privatem AI-Eigenkapital ohne öffentlichen Marktpreis.
Super Micro Computer equity raise zielt auf 7 Mrd. $ für einen 39 Mrd. $ KI-Server-Auftragsbestand ab, um die enorme Nachfrage nach KI-Infrastruktur zu decken.
Apples macOS 27 Golden Gate beendet den Support für Intel-Macs und bringt Gemini-Siri sowie das Liquid Glass Design exklusiv für Apple Silicon Nutzer.
EU-Regulierer lehnen Apples DMA-Ausnahme ab. Dies führt zu einer Verzögerung beim Siri AI Rollout in Europa aufgrund von Datenschutzbedenken.
Apple erlaubt nun Apple Silicon Mac App Store Submissions ohne Intel-Support für schlankere Binärdateien und bessere KI-Leistung auf M-Serie Macs.
Starlink führt eine Starlink monthly kit fee von 10 $ für neue Nutzer ein und ersetzt Hardware-Käufe durch ein Mietmodell in globalen Märkten.
Logitech Mobi Fold: Neue faltbare Maus für 79,99 $ mit 130-Grad-Scharnier, 4K-DPI-Sensor und einem Monat Akkulaufzeit für ultra-portable Produktivität.
Meta kooperiert mit Reliance Industries für ein 168 MW Meta AI-enabled data center in Gujarat, Indien, betrieben mit 1 GW erneuerbarer Energie.
Die Robseek Intelligence SPAC-Fusion mit QuasarEdge bewertet die AI-Firma mit 1 Mrd. $. Das Unternehmen bereitet sich auf das NYSE-Listing und die Skalierung vor.
Apple skaliert Private Cloud Compute auf Google Cloud mit NVIDIA Confidential Computing und Blackwell GPUs für sichere KI-Inference der Apple Foundation Models.
Anthropic launcht Claude Fable 5 und Mythos 5: Top-Leistung in Coding, Vision und Reasoning zum halben Preis früherer Modelle.
Google stellt Gemini 3.5 Live Translate vor: Echtzeit-Sprachübersetzung für 70+ Sprachen in Google Meet und mobilen Apps ohne Verzögerung.
Die Stratos Project Kontroverse in Utah zeigt den Konflikt zwischen 9GW AI-Rechenzentren und Wasserknappheit am Great Salt Lake auf.
Deliverance AI launcht Sovereign Enterprise AI OS für regulierte Sektoren: 6 Mio. £ ARR durch sichere, Air-Gapped Agent-Deployments.
Akamas führt AI Infrastructure Optimization ein, um die GPU-Effizienz auf Kubernetes zu automatisieren und KI-Workloads skalierbar zu machen.
