Gemma 4 E2B läuft direkt auf dem Pixel 10-Chip – ohne Cloud-Anbindung.
Google DeepMind hat am Dienstag ein neues KI-Modell vorgestellt, das speziell für den Einsatz auf Smartphones optimiert wurde. Die Ankündigung von Gemma 4 E2B fiel auf der Entwicklerkonferenz I/O Connect India. Das Modell ist darauf ausgelegt, nativ auf dem Tensor G5-Prozessor der kommenden Pixel-10-Serie zu laufen – darunter Pixel 10, 10 Pro, 10 Pro XL und 10 Pro Fold.
Kleiner, aber effizienter
Mit 2,3 Milliarden effektiven Parametern – insgesamt 5,1 Milliarden inklusive Einbettungen – ist Gemma 4 E2B ein deutlicher Rückschritt gegenüber früheren Versionen. Das Gemma 4 12B etwa benötigte noch mindestens 16 Gigabyte Arbeitsspeicher und war für Laptops gedacht. Für den mobilen Einsatz setzt Google auf Quantization-Aware Training (QAT), um den Speicherbedarf zu senken.
Das Ziel: Komplexe KI-Aufgaben sollen direkt auf dem Gerät laufen, ohne dass eine Internetverbindung nötig ist. Damit positioniert sich Google gegen Konkurrenten wie Apple Intelligence und Samsung Galaxy AI – setzt aber auf lokale statt cloudbasierte Verarbeitung.
Was das Modell offline kann
Die Liste der Funktionen, die ohne aktive Internetverbindung auskommen, ist beachtlich:
- KI-Chat und Bilderkennung („Ask Image“)
- Audio-Transkription („Ask Audio“)
- Reise- und Rezeptplanung basierend auf vorhandenen Zutaten
- Smart-Home-Steuerung über lokale Geräte
- Mobilfunktionen wie WLAN-Verwaltung oder Navigation in Maps
Während neue KI-Modelle wie Gemma 4 die lokale Verarbeitung fördern, müssen Unternehmen auch die rechtlichen Rahmenbedingungen der EU im Blick behalten. Dieser kostenlose Report klärt auf, welche KI-Systeme als Hochrisiko gelten und was Betriebe jetzt konkret tun müssen. Umsetzungsleitfaden zum EU AI Act kostenlos herunterladen
Da sämtliche Daten auf dem Tensor G5-Chip verarbeitet werden, verspricht Google mehr Privatsphäre: Sensible Informationen verlassen das Gerät nicht.
Vom Handel bis zur Autowerkstatt
Neben Verbraucheranwendungen hat Google auch geschäftliche Einsatzmöglichkeiten im Blick. Im Einzelhandel kann das Modell etwa Offline-Einkaufsführer bereitstellen. In der Automobilbranche soll die KI Mechaniker bei der visuellen Diagnose unterstützen – indem sie Schäden oder Probleme durch die Kamera des Smartphones erkennt.
Ein Tensor SDK und Tools für Drittanbieter sollen Entwickler dazu bringen, die offene Gemma-Modellfamilie für eigene Anwendungen zu nutzen.
Die Integration von KI in den Arbeitsalltag bietet Chancen, erfordert aber auch eine klare Compliance-Strategie gemäß der neuen EU-Gesetzgebung. Sichern Sie sich einen kompakten Überblick über alle Anforderungen, Pflichten und Fristen für Ihr Unternehmen. EU AI Act in 5 Schritten verstehen
Blick nach vorn: Tensor G6 in 2 Nanometern
Während der Fokus zunächst auf der Pixel-10-Serie liegt, zeichnet sich bereits die nächste Generation ab. Branchenberichten zufolge soll der Tensor G6 auf einem 2-Nanometer-Verfahren von TSMC basieren. Der Chip ist für das Pixel 11 vorgesehen, das Mitte August 2026 erwartet wird.
Anders als sein Vorgänger setzt der G6 weniger auf rohe Rechenleistung, sondern auf verbesserte Akkulaufzeit und KI-Performance direkt auf dem Gerät. Der Schritt folgt auf die Einführung der ersten 2-Nanometer-Chips in der Branche – ein klares Signal, dass der Mobilfunkmarkt zunehmend auf spezialisierte KI-Hardware setzt.
