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Samsung hat einen ehrgeizigen Plan angekündigt, Künstliche Intelligenz (KI) bis 2026 tief in sein gesamtes Produkt- und Service-Ökosystem einzubetten — nicht als oberflächliches Add-on, sondern als eine natürliche, nützliche Ebene, die Smartphones, Fernseher, Haushaltsgeräte und Halbleiter gleichermaßen durchdringt. Diese strategische Ausrichtung umfasst sowohl softwareseitige Funktionen als auch hardwarebasierte Beschleuniger und soll nahtlose, kontextbewusste Erlebnisse schaffen, die Datenschutz, Energieeffizienz und Leistungsfähigkeit berücksichtigen. Die Initiative adressiert mehrere technische Ebenen: On-Device-Inferenz, Edge-Cloud-Hybride, Datenpipelines für Training und Validierung sowie die Entwicklung spezialisierter AI-Chips, die auf Workload-Profile moderner Modelle zugeschnitten sind. Damit möchte Samsung nicht nur einzelne Feature-Iterationen liefern, sondern ein konsistentes System schaffen, in dem KI das Nutzererlebnis verbessert, die Produktentwicklung beschleunigt und Fertigungsprozesse optimiert.
Eine intelligentere, weniger aufgesetzte KI-Erfahrung
Samsung gehörte zu den ersten Herstellern, die KI-gestützte Funktionen in Smartphones und Tablets ausgeliefert haben, und hat diese Fähigkeiten inzwischen auf Fernseher und vernetzte Haushaltsgeräte ausgeweitet. Frühere Funktionen wirkten nach Ansicht von Führungskräften teilweise wie angehängte Extras; sie hatten nicht immer die gewünschte Tiefe oder Nutzbarkeit. Ziel ist jetzt eine „organische“ Integration, bei der KI-Funktionen intuitiv, relevant und tatsächlich hilfreich erscheinen — also weniger als Marketing-Gimmick und mehr als integraler Bestandteil der Gerätesteuerung und -erfahrung. In der Praxis heißt das: kontextbasierte Assistenz, adaptive Schnittstellen, multimodale Interaktionen (Sprache, Bild, Touch) und personalisierte Empfehlungen, die aus Nutzungsmustern lernen, ohne die Privatsphäre zu verletzen. Wichtige technische Komponenten hierfür sind robuste On-Device-Modelle, effiziente Komprimierungs- und Quantisierungsmethoden, Energiemanagement für mobile Inferenz sowie Mechanismen für Privacy-by-Design wie föderiertes Lernen und sichere Aggregation. Eine konsistente Nutzererfahrung erfordert außerdem gemeinsame Schnittstellen und APIs über verschiedene Geräteklassen hinweg, standardisierte Datenformate und abgestimmte Latenzprofile, damit zum Beispiel eine Analyse auf einem Fernseher mit geringer Verzögerung lokal erfolgen kann und bei komplexeren Aufgaben nahtlos in die Cloud verschoben wird.
TM Roh, Leiter von Samsungs Bereich für Consumer Devices, betonte, dass KI nicht nur ein Werkzeug sei, sondern Art und Weise verändere, wie Menschen denken und arbeiten. Er fordert die Device eXperience-Teams von Samsung dazu auf, KI-getriebene Workflows einzuführen, die die Produktivität steigern, Entscheidungsprozesse beschleunigen und die Produktqualität aus Sicht der Endnutzer verbessern. Konkret bedeutet das, KI in den Produktlebenszyklus einzubetten: von der Forschung über das Design bis zur Fertigung und dem After-Sales-Support. Beispiele sind automatisierte Designoptimierung, prädiktive Qualitätskontrolle in der Fertigung, intelligente Fehlerdiagnose im Kundensupport und dynamische Anpassung von UI-Elementen basierend auf Nutzungsanalysen. Darüber hinaus gehören Metriken wie erklärbare KI (XAI), Nutzungsvertrauen und messbare UX-Verbesserungen zu den Erfolgsindikatoren für diese Initiativen. Um diese Ziele zu erreichen, sind interne Schulungen, interdisziplinäre Teams und klare Governance-Modelle für Datenqualität und ethische Nutzung unerlässlich.
Halbleiterstärke: ein All-in-One-Hersteller für AI-Chips
In der Neujahrsansprache 2026 hob Jeon Young-hyun, Leiter der Device Solutions-Division von Samsung, die besondere Position des Unternehmens im Halbleiter-Ökosystem hervor. Samsung betont, dass es eine vollständige Wertschöpfungskette anbieten könne: fortschrittliches Packaging, Foundry-Services, Logikchips und Speicherlösungen. Diese vertikale Breite ist laut Unternehmen ein entscheidender Vorteil, da KI-Anwendungen eine nie dagewesene Nachfrage nach spezialisierten Halbleitern erzeugen — von dedizierten NPU- und Matrix-Beschleunigern bis zu integrierten SoCs mit hoher Speicherbandbreite. Auf technischer Ebene ermöglicht die Integration von Logik und Speicher in enger Abstimmung höhere Energieeffizienz und geringere Latenzen: Beispiele sind 2.5D- und 3D-Packaging-Ansätze, Chiplet-Designs und die Kombination von SoC-Frontends mit HBM-Speicher für hohe Bandbreite. Solche Architekturen sind besonders relevant für große Modelle und inferenzintensive Anwendungen, bei denen Speicherzugriff und Bandbreite oft limitierende Faktoren sind. Zusätzlich spielen Fertigungsprozesse auf fortgeschrittenen Knoten und die Fähigkeit, unterschiedliche Materialien und Geometrien zu verarbeiten, eine immer größere Rolle bei der Optimierung von Leistung pro Watt.
Jeon forderte die Teams auf, KI und hochwertige Daten in Forschung, Design und Fertigung zu nutzen, um maßgeschneiderte Lösungen für AI-Workloads zu liefern — von der Entwicklung bis zur Qualitätssicherung. Das umfasst den Aufbau robuster Datenpipelines für Telemetriedaten aus Geräten, automatisierte Test- und Validierungsframeworks für Modellausgaben, Simulationen und digitale Zwillinge für Fertigungsprozesse sowie Benchmarks, die reale Workloads widerspiegeln (z. B. Inferenzdurchsatz, Latenz, Energieverbrauch, Speicherbandbreite). Auf Hardwareebene bedeutet dies auch engere Zusammenarbeit zwischen Architekten, RTL-Designern und Systemsoftware-Teams, um Beschleunigerkomponenten optimal in Betriebssysteme und Laufzeitbibliotheken zu integrieren. Ferner kann eine enge Verzahnung von Foundry- und Packaging-Kompetenzen schnellere Iterationszyklen erlauben: Prototypen lassen sich schneller validieren, Yield-Optimierungen können früher greifen, und System-on-Module-Lösungen können zügig in Produkte eingebettet werden. In der Summe zielt diese Strategie darauf ab, kundenspezifische AI-Silicon-Designs zu liefern, die mit steigender Komplexität der KI-Modelle skalieren und gleichzeitig Produktionskosten und Markteinführungszeiten optimieren.
Was das für Nutzer und Markt bedeutet
- Nahtlosere KI-Funktionen auf Smartphones und Fernsehern, die Bedürfnisse antizipieren, anstatt Nutzer mit unnötigen Eingriffen zu stören — etwa adaptive Bild- und Tonanpassung, kontextabhängige Assistenten und proaktive Systemoptimierungen.
- Intelligentere Haushaltsgeräte, die im Laufe der Zeit dazulernen und sich an Gewohnheiten anpassen, anstatt nur auf oberflächliche Zusatzfunktionen zu setzen — vom energieeffizienten Betrieb bis zu vorausschauender Wartung.
- Schnellere Entwicklungszyklen für Chips und eine engere Integration zwischen Logik und Speicher, die speziell auf AI-Aufgaben zugeschnitten sind und so bessere Performance-per-Watt sowie geringere Latenzen ermöglichen.
- Interne Initiativen, die Mitarbeiter ermutigen sollen, schneller zu arbeiten, Marktveränderungen frühzeitig zu erkennen und mit agilen Prozessen und datengetriebenen Entscheidungen darauf zu reagieren.
Die Botschaft von Samsung ist sowohl strategisch als auch kulturell: KI soll nicht nur Produkte antreiben, sondern die Art und Weise verändern, wie das Unternehmen diese entwirft, herstellt und betreut. Eine erfolgreiche Umsetzung könnte dazu führen, dass Konsumenten kohärentere und wirklich hilfreiche KI-Funktionen in Alltagsgeräten erleben — von persönlicher Assistenz auf dem Smartphone bis zu optimierten Bildqualitäten im Fernseher und adaptiven, lernfähigen Haushaltsgeräten. Gleichzeitig würde AI-spezifische Silizium-Hardware entstehen, die den Anforderungen von Next‑Generation-Anwendungen gerecht wird, etwa Echtzeit-Inferenz, lokale Sprachverarbeitung, On-Device-LLMs und komplexe Sensorfusion. Allerdings sind auch Risiken und Herausforderungen zu beachten: technische Komplexität, Interoperabilität zwischen Plattformen, ethische Fragen bei Datennutzung sowie regulatorische Vorgaben rund um Datenschutz und Sicherheit. Entscheidend wird sein, wie gut Samsung technologische Exzellenz, Partnernetzwerke und Nutzerzentrierung kombiniert, um aus dem angekündigten Plan tatsächlich messbare Vorteile für Endnutzer und Geschäftsergebnisse zu realisieren.
Quelle: sammobile
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